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文檔簡介
淺議計算機在森林病蟲害預(yù)測預(yù)報中的應(yīng)用
摘要:提高病蟲預(yù)測預(yù)報的準確性和時效性,對森林資源的保護和生態(tài)環(huán)境的建設(shè)具有重大的意義,將計算機應(yīng)用在森林病蟲害預(yù)測預(yù)報中,對于我國林業(yè)發(fā)展起著重要作用。本文主要介紹了通過計算機在森林病蟲害預(yù)測預(yù)報中的應(yīng)用,通過馬爾科夫模型,實現(xiàn)了病蟲害的預(yù)測預(yù)報。提高病蟲預(yù)測預(yù)報的準確性和時效性,對森林資源的保護和生態(tài)環(huán)境的建設(shè)具有重大的意義。
Abstract:Improvingtheaccuracyandtimelinessofpestforecastisofgreatsignificancetotheprotectionofforestresourcesandecologicalenvironmentconstruction,andusingthecomputerinthepredictionofforestdiseasesandinsectpestsplaysanimportantroleinthedevelopmentofforestry.Thispaperdescribestheapplicationofcomputerintheforestpestforecast,throughtheMarkovmodel,achievestheforecastofpestsanddiseases.
關(guān)鍵詞:計算機應(yīng)用;馬爾科夫模型;預(yù)測預(yù)報
1背景介紹
森林病蟲害每年給我國造成的直接經(jīng)濟損失達數(shù)十億元,對生態(tài)環(huán)境的破壞更是難以估量。由于社會經(jīng)濟和科技發(fā)展的局限性,過去人們在控制森林病蟲災(zāi)害的過程中,總存在著被動抗災(zāi)的思想意識,往往在森林病蟲害暴發(fā)成災(zāi)后,再籌集巨額資金救災(zāi)。
森林病蟲害信息的及時獲取及準確傳遞,提高病蟲預(yù)測預(yù)報的準確性和時效性,是各級林管部門科學(xué)決策、科學(xué)管理的基礎(chǔ),對森林資源的保護和生態(tài)環(huán)境的建設(shè)具有重大的意義,因此,將計算機應(yīng)用在病蟲害預(yù)測預(yù)報中,應(yīng)用馬爾科夫模型對森林病蟲害的預(yù)測預(yù)報預(yù)病對于我國林業(yè)發(fā)展起著重要作用。
2計算機在森林病蟲害預(yù)測預(yù)報中的應(yīng)用
2.1用數(shù)據(jù)庫收集數(shù)據(jù)數(shù)據(jù)庫技術(shù)數(shù)據(jù)庫(Database)技術(shù)的發(fā)展,為信息的存儲、分類、查詢、傳遞等提供了保證。這些數(shù)據(jù)演繹著這個事物的變化過程,我們把這些數(shù)據(jù),回歸成數(shù)學(xué)模型,來幫助我們分析解決實際中的問題。在森林病蟲害預(yù)測預(yù)報中,將實際收集的病蟲害數(shù)據(jù)放到數(shù)據(jù)庫中,為實現(xiàn)預(yù)測預(yù)報做好準備工作。
2.2數(shù)據(jù)計算將收集到的森林病蟲害數(shù)據(jù)回歸成馬爾科夫數(shù)學(xué)模型,原來非常復(fù)雜的計算過程,就可以在我們按幾下按鍵的情況下得出正確的結(jié)果,從而為預(yù)測預(yù)報起到參考的意義。
2.3計算機模擬預(yù)測在實際病蟲害預(yù)測預(yù)報過程中,把積累的大量相關(guān)數(shù)據(jù),回歸成馬爾科夫數(shù)學(xué)模型,把這個反映過程的數(shù)學(xué)模型編成軟件序,在以后的工程過程中,通過這個軟件預(yù)測這個工程過程的情況,從而達到計算機預(yù)測預(yù)報森林病蟲害的目的。
2.4在工程過程中優(yōu)化控制將實際收集到的數(shù)據(jù)回歸,建立馬爾科夫數(shù)學(xué)模型,編成計算機程序,輸入計算機,優(yōu)化了控制,最終實現(xiàn)便實現(xiàn)了森林病蟲害的預(yù)測預(yù)報。
3馬爾可夫預(yù)測模型在森林病蟲害預(yù)測預(yù)報應(yīng)用及實現(xiàn)
馬爾可夫(Markov)過程是研究事物的狀態(tài)及其轉(zhuǎn)移的理論。它是通過對不同狀態(tài)的初始概率及其狀態(tài)之間轉(zhuǎn)移概率的研究來確定狀態(tài)的變化趨勢,從而達到對未來進行預(yù)測的目的。
馬爾可夫過程的特點是:過程在時刻ti到時刻tj(tj>ti)的時間段內(nèi)所處的各狀態(tài)已知時,而過程在t時刻(t>tj)所處的狀態(tài)的統(tǒng)計規(guī)律只與時刻ti到時刻tj區(qū)間的狀態(tài)有關(guān),而與時刻ti以前的狀態(tài)無關(guān)。這種特點也稱為狀態(tài)的無后效性。
當(dāng)馬爾可夫過程中的時間取離散點,狀態(tài)也取離散值時,稱馬兒可夫鏈。
馬爾可夫鏈預(yù)測病蟲害不需要考慮其它繁雜的外界因子,只需要連續(xù)多年的病蟲發(fā)生程度的歷史資料,將收集到的病蟲害數(shù)據(jù)輸入到計算機中,通過計算狀態(tài)轉(zhuǎn)移概率,方法簡單易行。對病蟲害的長期預(yù)測有著良好的效果。
3.1數(shù)據(jù)計算馬爾可夫鏈預(yù)測病蟲害發(fā)生程度的方法說明如下:例如:屏邊苗族自治縣1984年至2007年24年間毒蛾的發(fā)生程度如表1所示。其中,級別為1表示常態(tài),級別為2表示輕微,級別為3表示中度,級別為4表示重度。現(xiàn)要預(yù)測2008年屏邊苗族自治縣毒蛾的發(fā)生程度。
設(shè)pij(m)表示毒蛾狀態(tài)等級經(jīng)過m次轉(zhuǎn)移,由級別i轉(zhuǎn)移到級別j的概率。則有:
pij(m)=nj(m)/mi
其中,mi為毒蛾發(fā)生等級為i的總次數(shù),nj(m)為毒蛾發(fā)生等級值由i經(jīng)過m次轉(zhuǎn)移后的發(fā)生等級值為j的次數(shù)。在這里i取1、2、3、4,同樣j也取1、2、3、4。故在本例中轉(zhuǎn)移次數(shù)為m次的概率矩陣為:
P(m)=p(m)p(m)p(m)p(m)p(m)p(m)p(m)p(m)p(m)p(m)p(m)p(m)p(m)p(m)p(m)p(m)
相距1年各級值間轉(zhuǎn)移次數(shù)如表2所示。
所以遷移概率矩陣:
P(1)==0.570.140.2900.40.20.20.200.3750.3750.250.2500.50.25
同理:
P(2)=0.430.140.290.140.20.40.20.20.250.1250.3750.250.250.250.50
P(3)=0.290.290.140.290.20.20.20.40.3750.1250.3750.1250.250.250.50
P(4)=0.290.290.43000.20.20.60.50.1250.37500.250.250.250.25
3.2預(yù)測預(yù)報根據(jù)2008年的相鄰4個年份,2004年、2005年、2006年、2007年的毒蛾發(fā)生級別以及各自到2008年的轉(zhuǎn)移步數(shù),再根據(jù)前面計算的遷移概率矩陣P(4)、P(3)、P(2)、P(1)。從而可得到屏邊苗族自治縣2008年毒蛾發(fā)生程度預(yù)測表,如表3所示。
根據(jù)表3,再轉(zhuǎn)移狀態(tài)概率合計欄中,以狀態(tài)“3”的概率最大,因此預(yù)測屏邊苗族自治縣2008年毒蛾發(fā)生級別為3級,即毒蛾發(fā)生程度為“中等”。而2008年屏邊苗族自治縣毒蛾實際發(fā)生情況也是“中等”程度。
3.3計算機模擬預(yù)測將連續(xù)多年的病蟲發(fā)生程度的歷史資料,通過計算機處理,轉(zhuǎn)化為馬爾可夫模型,通過馬爾可夫模型預(yù)測、預(yù)報病蟲害發(fā)生、危害程度和發(fā)生范圍。
用馬爾可夫模型預(yù)測森林病蟲害不需要考慮其它繁雜的外界因子,只需要連續(xù)多年的森林病蟲發(fā)生程度的歷史資料,通過計算狀態(tài)轉(zhuǎn)移概率,方法簡單易行。對森林病蟲害的長期預(yù)測有著較好的效果。利用該模型不僅可以預(yù)測某一地區(qū)的某種病蟲的發(fā)生危害程度預(yù)測,同時,還可以預(yù)測預(yù)報病蟲的發(fā)生范圍。對森林病蟲害的預(yù)防和控制有著積極的作用。
如圖1所示,該圖即是根據(jù)屏邊苗族自治縣毒蛾從1984-2007年共24年的發(fā)生程度來預(yù)測2008年的毒蛾發(fā)生程度,將相關(guān)的數(shù)據(jù)輸入到馬爾科夫模型中,計算出發(fā)生、危害程度以及發(fā)生范圍
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