計算機在森林病蟲害預測預測中的應用

來源:投稿網 時間:2023-06-30 10:00:07

1背景介紹

森林病蟲害每年給中國造成數十億元的直接經濟損失，對生態環境的破壞是不可估量的。由于社會經濟和科技發展的局限性，在過去，人們在控制森林病蟲害的過程中總是有被動的防災意識。森林病蟲害爆發后，往往會籌集大量資金救災。

及時獲取和準確傳遞森林病蟲害信息，提高病蟲害預測預測的準確性和及時性，是各級林業管理部門的科學決策。科學管理的基礎對保護森林資源和建設生態環境具有重要意義。因此，將計算機應用于病蟲害預測和預測中，馬爾科夫模型的應用對森林病蟲害的預測和預測對我國林業的發展起著重要作用。

2.計算機在森林病蟲害預測預測中的應用。

2.1利用數據庫收集數據庫技術數據庫（Database）技術的發展，為信息的存儲、分類、查詢和傳輸提供了保證。這些數據解釋了事物的變化過程。我們將這些數據返回到數學模型中，以幫助我們分析和解決實際問題。在森林病蟲害預測預測中，將實際收集的病蟲害數據放入數據庫，為實現預測預測做好準備。

2.2數據計算將收集到的森林病蟲害數據返回到馬爾科夫數學模型中。在最初非常復雜的計算過程中，我們可以按幾個按鈕得到正確的結果，從而參考預測。

2.3在實際病蟲害預測過程中，計算機模擬預測將積累的大量相關數據返回到馬爾科夫數學模型，并將反映過程的數學模型編成軟件序。在未來的項目過程中，通過該軟件預測項目過程，從而達到計算機預測森林病蟲害預測的目的。

2.4在項目過程中，優化控制，回歸實際收集到的數據，建立馬爾科夫數學模型，編寫計算機程序，輸入計算機，優化控制，最終實現森林病蟲害的預測和預測。

3馬爾可夫預測模型在森林病蟲害預測中的應用和實現。

馬爾可夫的過程是研究事物的狀態及其轉移的理論。它通過研究不同狀態的初始概率和狀態之間的轉移概率來確定狀態的變化趨勢，從而預測未來。

馬爾可夫過程的特點是:當tj(tj>ti)的時間段所處的狀態已知時，t時(t>tj)的狀態統計規律僅與tj區間的狀態有關，而與ti之前的狀態無關。這個特點也叫狀態的無效性。

當馬爾可夫過程中的時間取離散點，狀態也取離散值時，稱為馬爾可夫鏈。

馬爾可夫鏈預測病蟲害不需要考慮其他復雜的外部因素，只需要連續多年的病蟲害發生程度集到的病蟲害數據輸入計算機，通過計算狀態轉移概率，方法簡單易行。對病蟲害的長期預測有很好的效果。

3.1數據計算馬爾可夫鏈預測病蟲害發生程度的方法如下：例如，1984年至2007年24年間屏邊苗族自治縣毒蛾發生程度如表1所示。其中，水平為1，表示正常，水平為2，表示輕微，水平為3，中度，水平為4，表示重度。有必要預測2008年屏邊苗族自治縣毒蛾的發生程度。

pij(m)表示毒蛾狀態等級通過m次轉移，從級別i轉移到級別j的概率。

pij(m)=nj(m)/mi。

其中，mi為毒蛾的總等級為i，nj(m)為毒蛾的等級值，m次轉移后的等級值為j。在這里，我取1.2.3.4，j也取1.2.3.4。

因此，本例中轉移次數為m次的概率矩陣為：

(m)=p(m)

如表2所示，相距一年的各級值間轉移次數。

因此，遷移概率矩陣：

P(1)==0.570.140.2900.40.20.20.20.3750.3750.250.50.250.25.

同理：

P(2)=0.430.140.290.140.20.40.20.20.250.1250.350.250.250.250.50.50.50.50.

P(3)=0.290.290.140.290.290.20.20.20.40.3750.3750.1250.250.250.50.50.50.50.

P(4)=0.290.290.430.20.20.60.50.1250.3750.250.250.250.250.250.250.250.250.250.250.

3.2根據2008年相鄰四年、2004年、2005年、2006年、2007年的毒蛾發生水平和各自到2008年的轉移步數，然后根據之前計算的轉移概率矩陣P(4).P(3).P(2).P(1)。從而得到屏邊苗族自治縣2008年毒蛾發生程度的預測表，如表3所示。

根據表3，在重新轉移狀態概率的總概率欄中，狀態3的概率最大。因此，預測2008年屏邊苗族自治縣毒蛾發生水平為3級，即毒蛾發生水平為中等。2008年，屏邊苗族自治縣毒蛾的實際發生也處于中等水平。

3.3計算機模擬預測將通過計算機處理將病蟲害發生程度的歷史數據轉化為馬爾可夫模型，并通過馬爾可夫模型進行預測。預測病蟲害的發生。危害程度和范圍。

用馬爾可夫模型預測森林病蟲害不需要考慮其他復雜的外部因素，只需要連續多年的森林病蟲害發生程度的歷史數據，通過計算狀態轉移概率，方法簡單易行。對森林病蟲害的長期預測有很好的效果。該模型不僅可以預測某一地區某一病蟲害的危害程度，還可以預測病蟲害的發生范圍。對森林病蟲害的預防和控制起著積極的作用。

如圖1所示，該圖是根據1984年至2007年屏邊苗族自治縣毒蛾24年的發生情況預測2008年毒蛾的發生情況，將相關數據輸入馬爾科夫模型，計算發生情況。危害程度和發生范圍的預測等級及其預測結果也符合實際情況。

圖1顯示了馬爾可夫模型預測病蟲害的發生。危害程度和范圍。

從以上分析來看，將計算機應用于森林病蟲害預測預測，可以大大提高預測預測的效率，因此，森林病蟲害預測預測的應用也得到了大多數員工的認可，并不斷推廣，對森林病蟲害的防治起著決定性的作用。