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[期刊] 林业科学研究
[作者]
陈绘画 朱寿燕 崔相富
运用人工神经网络的原理和方法,根据相关系数法和逐步回归法分别选取与马尾松毛虫有虫面积、虫口密度、虫株率相关关系密切的气象因子作为样本的输入特征,分别建立马尾松毛虫有虫面积、虫口密度、虫株率与气象因子的BP网络模型。结果表明:所建立的各BP模型,具有令人满意的拟合精度和预测精度。当隐含层神经元个数为15个,预报因子数为8个时,2组预留有虫面积的2a平均预测误差为3 15%;虫口密度BP模型的隐层神经元个数为8个,预报因子数为6个时,预留样本的平均预测误差为5 91%;虫株率BP模型的隐层神经元个数为4个,预报因子数为5个时,预留样本的平均预测误差为10 65%。
[期刊] 浙江农林大学学报
[作者]
张书平 余燕 毕守东 周夏芝 邹运鼎 张国庆 张桢 方国飞 宋玉双
【目的】提高马尾松毛虫Dendrolimus punctatus幼虫发生量预测预报结果的准确性。【方法】利用灰色灾变预测GM(1,1)模型预测了安徽省潜山县1989-2016年马尾松毛虫越冬代、 1代和2代严重发生的年份。【结果】马尾松毛虫越冬代虫口数的GM(1,1)灾变预测模型为:■,其中k为年序号,■为灾变年序号。1代幼虫虫口数的GM(1,1)灾变预测模型为:■。2代幼虫虫口数的GM(1,1)灾变预测模型为:■。根据此模型求得已知年份的拟合值与观察值,对两者差异进行t检验,差异均不显著,即拟合值与观察值间吻合度高,各灾变年精度值平均为84.40%, 84.85%和84.08%,总体平均精度依次为96.25%, 92.34%和94.09%,模型精度高。由此推算未来时刻的预测值得到,从2011年马尾松毛虫越冬代幼虫灾变年算起,再过10 a即2021年为马尾松毛虫越冬代大发生年。从2011年马尾松毛虫1代幼虫灾变年算起,再过11 a即2022年为马尾松毛虫1代幼虫大发生年。从2011年马尾松毛虫2代幼虫灾变年算起,再过9 a即2020年为马尾松毛虫2代幼虫大发生年。【结论】灾变预测对马尾松毛虫幼虫发生量灾变的预报是一种较理想的预报方法。表4参15
[期刊] 浙江林学院学报
[作者]
孙薇 董林根 胡加其 于琼花
应用浙江省临海市连续９ａ马尾松毛虫发生面积的调查资料和当地气象资料，根据相关系数法选出预报因子，采用模糊综合评判的６个数学模型预测松毛虫越冬代的发生量。经回报检验，各数学模型预测值与实测值的吻合程度达８８．９％，具有较好的实用价值。
关键词：
马尾松毛虫 发生量预测 模糊综合评判
[期刊] 林业科学研究
[作者]
王庆 毕猛 杜婷 廖怀建 石雷
［目的］为预测未来我国马尾松毛虫的潜在变化趋势，以２００２—２０１２年全国范围内马尾松毛虫的地级逐年平均发生率作为预测指标，［方法］运用偏最小二乘回归方法，获得马尾松毛虫平均发生率与相关气象因子的回归方程，并结合地理空间数据与未来气象数据，得到马尾松毛虫平均发生率空间格局模型。［结果］表明：以筛选后的１２个气象因子建立的马尾松毛虫平均发生率空间格局模型精度达到８６．９８％，具有较强的可靠性。据此预测２０２０ｓ，２０５０ｓ，２０８０ｓ的马尾松毛虫平均发生率空间格局，并与２００２—２０１２年的空间格局相比，结果显示：华东及华中地区虫害中度和重度发生面积均明显增加，有扩散的趋势；华东地区的轻度发生面．．．
[期刊] 北京林业大学学报
[作者]
王轶夫 孙玉军 郭孝玉
以马尾松为例,探索并验证BP神经网络模型在立木生物量估测上的适用性。通过12种算法的筛选、输入变量和输出变量的确定以及隐层节点数的选择,确定最优的模型拓扑结构,构建单隐层BP神经网络模型;对比单输入变量与多输入变量模型、单输出变量与多输出变量模型,并分析模型的输入变量数和输出变量数对模型估测精度的影响;将优选BP模型与传统相对生长模型进行对比以验证BP模型的可行性。结果表明:1)最优BP模型LM-DH-8-WtWaWr的训练算法为Levenberg-Marquardt算法,输入变量为D、H,输出变量为Wt、Wa、Wr,隐层节点数为8。2)输入变量和输出变量的增加不会降低BP神经网络模型的精度。...
[期刊] 浙江农林大学学报
[作者]
刘光武 陈晨 王柯力
【目的】通过对马尾松Pinus massoniana人工林密度指数模型的研究,为制定木材产量及质量的提升决策提供参考。【方法】以河南省薄山林场马尾松人工林为研究对象,采用147块标准地数据,以林分平均胸径为输入向量,以林分密度为输出向量,建立了林分密度指数人工神经网络(ANN)模型,并与Reineke的林分密度指数模型进行比较。【结果】①薄山林场马尾松人工林最大密度线斜率b为-1.516 3,马尾松标准平均胸径为14 cm, Reineke的林分密度指数模型精度为92.11%, t检验结果显著;②构建了网络结构为1∶2∶1的林分密度指数ANN模型,模型拟合精度为92.57%,均方误差为0.001 469 7。③无论采用Reineke林分密度指数还是人工神经网络技术,在拟合株数密度随林分平均胸径的变化趋势时,幼龄林组拟合效果都不理想,这与幼龄林组数据数量偏少有关。【结论】所建模型可为薄山林场马尾松抚育经营决策提供依据。图4表1参13
[期刊] 北京林业大学学报
[作者]
黄家荣 孟宪宇 关毓秀
该文首先以相对直径为输入变量,以累积频率为输出变量,构建了1∶S∶1的林分直径分布BP神经网络模型.用1块具有代表性、26年生、全林伐倒测定每木胸径、树高生长过程的马尾松人工林标准地直径分布数据,作为马尾松人工林的期望分布,对所建模型进行训练、用定性与定量相结合的方法,选出既符合林分直径分布规律,又具有较高拟合准确度的网络模型结构为1∶2∶1,网络对象名为FRdnet2.该模型的总体累积频率拟合准确度达99.5%,径阶累积频率拟合准确度最低93%、最高99.9%、平均99%,径阶频率拟合准确度最低82%、最高99%、平均95%.神经网络建模技术的拟合准确度好,可作为有效的林分直径分布模拟技术.
关键词：
神经网络 马尾松 人工林 林分直径分布
[期刊] 浙江农林大学学报
[作者]
卯光宪 谭伟 柴宗政 赵杨 杨深钧
【目的】马尾松Pinus massoniana是中国南方主要用材树种，建立高效的马尾松人工林胸径-树高预测模型，可为马尾松人工林经营提供理论指导。【方法】以贵州省黔中地区马尾松人工林为研究对象，基于82块样地(25 m×25 m)的4 284株马尾松单木数据，选取6个常用的广义非线性模型进行拟合，从中筛选出拟合效果最好的模型。使用相同的数据确定最佳隐层节点数量后，经过反复训练建立基于BP神经网络的马尾松胸径-树高预测模型。【结果】在6个广义非线性模型中，拟合效果最佳为Korf模型(R~2=0.650)；马尾松适宜的隐藏层节点数为2，适宜的模型结构(输入层节点数∶隐藏层节点数∶输出层节点数)为1∶2∶1，模型预测精度达0.717。【结论】广义非线性模型能较好地拟合马尾松人工林胸径-树高关系，但与BP神经网络模型相比，BP神经网络不需要依赖经验模型，也不用模型筛选，而且BP神经网络模型具有较高的决定系数和较低的均方根误差，拟合精度优于广义非线性模型。
[期刊] 林业科学
[作者]
马小明
马尾松毛虫种群动态模拟研究马小明（北京大学环境科学中心北京１００８７５）关键词马尾松毛虫，种群动态，平衡点，摸拟马尾松毛虫是我国南方马尾松林的主要害虫，其发生的面积广，造成的损失大。因此，对其种群动态的研究不但具有昆虫种群生态学的理论意义，而且对害虫...
关键词：
马尾松毛虫,种群动态,平衡点,摸拟
[期刊] 林业科学
[作者]
张宏
在研究温度与昆虫发育的关系中,人们往往注重平均温度的高低对昆虫发育的影响,而温变系数对昆虫发育的影响却常被忽略。笔者于1987年,用温变系数(温度标准差δ_x与平均温度(?)的比值,即δ_x/(?))对四川省南充地区森林病虫中心测报站1982-1987年的马尾松毛虫室内个体饲养资料进行了分析,试图寻找温变系数与昆虫发育速率间的关系,为松毛虫二三代分化规律的研究提供依据。
关键词：
马尾松毛虫 温变系数 发育
[期刊] 中南林业科技大学学报
[作者]
许章华 刘健 龚从宏 唐梦雅 谢婉君 余坤勇 赖日文 李增禄
叶面积指数(LAI)是植物的重要结构变量,可以较好地反映植物冠层特征,构建该指标的有效反演模型是实现马尾松毛虫害空间监测与预警的必然要求。以在三明市、将乐县、沙县、南平市等4个县(市)测定的马尾松有效叶面积指数及同时段HJ-1 CCD多光谱遥感影像为基础数据,分别建立LAI与NDVI、TNDVI、DVI、RDVI、RVI、PVI、SAVI、MSAVI、MCARI等9个植被指数的一元线性、乘幂、指数、对数与二次曲线模型。结果表明:(1)上述9个植被指数均与马尾松有效叶面积指数显著相关;(2)R2、RMSE及预测精度等指标显示,以TNDVI与MSAVI作为自变量的乘幂、指数模型是马尾松毛虫主要寄主...
[期刊] 林业科学研究
[作者]
王成树 许成林 李增智
Forestry investigation and data analysis showed that the infection rates of Beauveria bassiana were dependent on the density of Dendrolimus punctatus ,the same as parasitoids did.The spatial distribution of cadava and parasitic pupa followed the pattern of their host,scattering or concentrati...
关键词：
马尾松毛虫 天敌 发生动态 负二项分布
[期刊] 湖南农业大学学报(自然科学版)
[作者]
向昌盛 周子英 武丽娜
提出一种基于ARIMA和动态ε支持向量机(ε-DSVM)的组合预测模型(ARIMA-ε-DSVM),预测松毛虫发生面积.先采用ARIMA模型进行时间序列线性趋势建模,为非线性部分确定输入阶数,根据确定的输入阶数进行时间序列样本重构,再采用ε-DSVM模型进行时间序列非线性特征建模,将这两模型预测值相加得到组合模型预测值.对辽宁省朝阳市松毛虫时间序列进行仿真试验,结果表明,ARIMA-ε-DSVM模型预测精确度比单一模型ARIMA和SVM及简单组合模型ARIMA-SVM要高,ARIMA-ε-DSVM模型大幅度改善预测效果,显著地减少预测误差,泛化能力强.
[期刊] 林业科学
[作者]
李霓雯 张晓丽 张凝 朱程浩 孙振峰
【目的】充分考虑影响灾害发生及灾害等级的气象、地形地貌等多种因素,实现多因子灾害发生危险性评价和制图,以期为灾前的防控和预警提供依据。【方法】以辽宁省西部的油松人工林为研究区,基于Landsat影像提取油松分布范围,以高程、坡向、坡度、降雨量、活动积温、日照时数、上一年灾害程度和距离上一年重灾区远近8个危险性评价因子,采用层次分析法确定各因子权重,建立加权信息量模型,结合GIS空间分析方法,将油松的受灾危险性划分为5个等级:极低危险区、低危险区、中危险区、高危险区和极高危险区,实现危险区划制图,并与实际灾害程度监测结果对比进行精度验证。【结果】1)根据信息量法原理,信息量值越大代表发生灾害的危险性越大。本文计算得到的各因子类别信息量值均与油松毛虫的生物学特性相吻合。2)研究区2017年虫灾极高和高危险区主要分布在建平县北部,中危险区主要分布在北部部分地区和建平县与凌源市交汇处,其他地区发生虫灾危险性较低,与实际调查结果相吻合。3)最终划分等级中的中低危险区和实际受灾油松失叶率大小对应关系明显,实际成灾油松林地中有90.32%被划分至高危险区和极高危险区。【结论】基于加权信息量模型的油松毛虫灾害发生危险性评价充分考虑了不同评价因子对灾害发生影响程度的差异,得到的风险区划结果较为准确,具有应用价值,可为大区域的森林病虫害危险性评价及风险评估提供技术依据。
[期刊] 林业科学
[作者]
张真 李典谟
马尾松毛虫的暴发过程具有周期性和突发性相结合的特点,不同环境条件下,即不同的发生区,发生类型不一样,常灾区是典型的暴发发生类型,偶灾区和无灾区一般为渐进发生型、扩散发生型和低密度稳定发生型。暴发的原因一方面是马尾松毛虫具备了成为暴发种的遗传特性,另一方面是大面积马尾松纯林的存在。暴发的启动因子为高温干旱或由环境噪音引起的混沌动态,暴发的上升期为正密度相关作用驱使,下降期和潜伏期主要是由松树诱导抗性、严重失叶和天敌所引起的负密度相关的作用。松林和松林节肢动物群落结构的多样性是抑制马尾松毛虫暴发的主要因素。
关键词：
马尾松毛虫 种群动态 暴发机制
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