基于GM(1，1)模型的森林有害生物災害預測

高曉巍

（齊齊哈爾大學 理學院，黑龍江 齊齊哈爾 161006）

森林有害生物防治與管理工作關系到森林資源質量、生態文明建設、國家生態安全和改善民生等多個方面，是國民經濟可持續發展的重要保障.隨著生物自然環境進一步惡化，森林有害生物災害具有物種繁多、災害頻發、集中爆發、不可逆等特點.高昭昇[1]等利用大數據分析技術預測了傳染病（登革熱）潛在爆發的區域，實現了傳染病擴散的有效預判與防控；張子愷[2]等利用大數據挖掘頻繁模式與關聯規則的Apriori 算法達到了有效預測森林蟲害的目的；吳雪海[3]等分析預測了新疆生產建設兵團森林鼠害發生情況.目前，文獻多集中于某一地域某一類生物災害的預測研究，缺少橫向發展趨勢的預測與對比分析.本文以《中國統計年鑒（2021）》中2013—2020 年的森林蟲害發生面積、森林病害發生面積、森林鼠（兔）害發生面積、森林有害植物發生面積為主要數據研究對象，分析各組數據特征，通過引入弱化緩沖算子，建立GM(1,1)模型進行數據擬合與預測.殘差分析表明，各組數據的擬合精度均已達到預測要求.通過各組數據的橫向對比分析，可以看出森林病害在近5年的變化中由森林有害生物災害的次要影響因素變為主要影響因素.

1 對數弱化緩沖算子及GM(1，1)模型

1.1 對數弱化緩沖算子

D為序列X的對數弱化緩沖算子，在X是單調遞增（減）序列或擺動序列時，D能夠有效提高預測精度[4].

1.2 GM(1，1)模型

設原始數據序列

2 我國森林有害生物災害面積預測

根據《中國統計年鑒（2021）》，獲得2013—2020 年森林有害生物災害面積數據（見表1）.

表1 2013—2020 年森林有害生物災害面積數據 萬hm2

2.1 森林有害生物災害總面積預測

設2013—2020 年森林有害生物總災害面積原始數據序列為

表2 殘差檢驗

預測2021—2026 年森林有害生物災害面積，預測公式為

2021—2026 年森林有害生物災害面積預測數據見表3.

表3 2021—2026 年森林有害生物災害面積預測數據

2.2 森林主要有害生物災害面積預測

根據森林蟲害、森林病害、森林鼠（兔）害、森林有害植物災害面積的原始數據，建立GM(1,1)模型，依次得到各組原始數據序列的還原公式為

根據預測公式，計算得到模擬值（即預測值）及相對殘差（見表4）.

表4 2014—2020 年森林蟲害、森林病害、森林鼠（兔）害、森林有害植物發生面積預測及殘差檢驗

由表4可以看出，森林蟲害、森林病害、森林鼠（兔）害、森林有害植物的平均相對殘差值分別為3.80%，11.36%，1.50%，7.80%.總體而言，GM(1,1)模型具有較高預測精度.

對2021—2026 年的森林蟲害、森林病害、森林鼠（兔）害、森林有害植物發生面積進行預測，結果見表5.

表5 2021—2026 年森林蟲害、森林病害、森林鼠（兔）害、森林有害植物發生面積預測 萬hm2

3 數據分析

森林有害生物災害主要包括森林蟲害、森林病害、森林鼠（兔）害、森林有害植物4 部分.原始數據表明，森林蟲害災害面積明顯高于其他3種有害生物災害面積，說明森林蟲害是引起森林有害生物災害的主要因素.2013 年森林蟲害占總災害面積的69.29%，至2020 年森林蟲害占總災害面積的61.84%，經模型預測，模擬數據至2026 年占比35.28%（以表5 中2026 年森林蟲害、森林病害、森林鼠（兔）害、森林有害植物發生面積預測值的和作為2026 年災害總面積，下同），呈逐年明顯遞減的趨勢.數據表明，近年來對森林蟲害的防治措施收效明顯，防治救治成果顯著.森林鼠（兔）害及森林有害植物的受災面積占比相對較小，是森林有害生物災害的次要影響因素，預測數據表明受災面積持續平穩遞減.值得關注的是森林病害面積數據逐年攀升，2013 年占總災害面積的11.38%，至2020 年占總災害面積的23.09%，提高12 個百分點，經數據擬合，2026 年將超過森林蟲害的發生面積，至2026 年將占比56.49%，表明對森林有害生物災害的防治工作重點應向森林病害轉移.近年來，全球氣候變暖、進出口貿易頻繁，人工造林面積的不斷增大都為森林病害的流行、傳播、擴散提供了便利條件，林業、政府有關部門應增強災害的預報工作，提高科學防治意識，生物防治與化學防治相結合，提高綜合治理能力，做好外來物種的防疫檢疫工作，促進森林生態系統的健康可持續性發展.