基于眼高刻槽數(shù)預(yù)測松褐天牛發(fā)生量分析

毛新星

摘 要 為探索簡便的松褐天牛監(jiān)測調(diào)查外業(yè)操作方法，本研究采用松褐天牛眼高刻槽調(diào)查方法，使用SPSS建立松褐天牛眼高刻槽數(shù)-松褐天牛誘捕器誘捕成蟲數(shù)多層感知器人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型，預(yù)測下一年度松褐天牛誘捕器誘捕成蟲數(shù)，為松材線蟲病防治年度預(yù)算和作業(yè)設(shè)計(jì)提供依據(jù)。使用安徽省潛山市國家級(jí)林業(yè)有害生物中心測報(bào)點(diǎn)國家級(jí)檢測對(duì)象松褐天牛標(biāo)準(zhǔn)地監(jiān)測數(shù)據(jù)，進(jìn)行多層感知器人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型培訓(xùn)訓(xùn)練，然后使用2019年度眼高刻槽數(shù)預(yù)測2020年誘捕器誘捕數(shù)，結(jié)果表明，60塊標(biāo)準(zhǔn)地中，只有2塊標(biāo)準(zhǔn)地預(yù)測精度低于85%，即96.67%的小班預(yù)測精度高于85%，86.67%的標(biāo)準(zhǔn)地預(yù)測精度高于90%，45%的標(biāo)準(zhǔn)地預(yù)測精度高于95%。

關(guān)鍵詞 眼高刻槽;預(yù)測;松褐天牛;發(fā)生量

中圖分類號(hào)：S763.38 文獻(xiàn)標(biāo)志碼：B DOI：10.19415/j.cnki.1673-890x.2021.05.019

松褐天牛（Monochamus alternatus Hope）是松材線蟲病的主要媒介昆蟲，開展松褐天牛預(yù)測，為松材線蟲病監(jiān)測預(yù)報(bào)提供基礎(chǔ)數(shù)據(jù)[1]。為簡化松褐天牛監(jiān)測調(diào)查外業(yè)操作，本試驗(yàn)依據(jù)張國慶提出的松褐天牛眼高刻槽（Nick at Breast Height，NEH）調(diào)查方法[2]，建立松褐天牛眼高刻槽數(shù)-松褐天牛誘捕器誘捕成蟲數(shù)多層感知器人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型，用來預(yù)測下一年度松褐天牛誘捕器誘捕成蟲數(shù)，為松材線蟲病防治年度預(yù)算和作業(yè)設(shè)計(jì)提供依據(jù)[3]。

1 材料與方法

1.1 研究方法

數(shù)據(jù)來源于安徽省潛山市國家級(jí)林業(yè)有害生物中心測報(bào)點(diǎn)國家級(jí)檢測對(duì)象松褐天牛標(biāo)準(zhǔn)地監(jiān)測數(shù)據(jù)。先使用2018年松褐天牛眼高刻槽數(shù)與2019年松褐天牛誘捕器全年誘捕數(shù)，采用SSPS的多層感知器人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)工具建立預(yù)測模型，然后使用2019年松褐天牛眼高刻槽數(shù)預(yù)測2020年松褐天牛誘捕器全年誘捕數(shù)，并與2020年松褐天牛誘捕器全年實(shí)際監(jiān)測數(shù)據(jù)進(jìn)行比較，計(jì)算預(yù)測精度。

多層感知器（Multilayer Perceptron，MLP）是一種前饋型人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，將多個(gè)數(shù)據(jù)集（上一年度松褐天牛眼高刻槽數(shù)）映射到單一輸出數(shù)據(jù)集（下一年度松褐天牛誘捕器全年誘捕數(shù)）上，從而獲得預(yù)測模型。

1.2 研究材料與數(shù)據(jù)采集

研究材料來源于安徽省潛山市國家級(jí)林業(yè)有害生物中心測報(bào)點(diǎn)標(biāo)準(zhǔn)地監(jiān)測數(shù)據(jù)。

1.2.1 標(biāo)準(zhǔn)地布局

安徽省潛山市國家級(jí)林業(yè)有害生物中心測報(bào)點(diǎn)國家級(jí)檢測對(duì)象松褐天牛標(biāo)準(zhǔn)地共60個(gè)，分布在安徽省潛山市黃鋪鎮(zhèn)、梅城鎮(zhèn)、王河鎮(zhèn)、痘姆鄉(xiāng)、天柱山鎮(zhèn)、天柱山林場、龍?zhí)多l(xiāng)、余井鎮(zhèn)和源潭鎮(zhèn)。

1.2.2 松褐天牛誘捕器監(jiān)測數(shù)據(jù)

松褐天牛誘捕采用浙江杭州費(fèi)洛蒙生物科技有限公司生產(chǎn)的BF-8誘捕器和該公司2015年研制的第二代松褐天牛引誘劑（F2）。該誘捕器誘芯采用植物源和昆蟲源雙重信息素組合，誘捕期可長達(dá)2～3個(gè)月，常溫下保質(zhì)期可達(dá)1年。BF-8型松褐天牛誘捕器表面含有涂層，大大提高松褐天牛誘捕效果，全卡扣設(shè)計(jì)，安裝方便。懸掛時(shí)底部收集杯保持距離地面1.0～2.0 m，懸掛間距保持在100～120 m。國家級(jí)林業(yè)有害生物中心測報(bào)點(diǎn)國家級(jí)檢測對(duì)象松褐天牛標(biāo)準(zhǔn)地誘捕器監(jiān)測數(shù)據(jù)如表1所示。

1.2.3 松褐天牛眼高刻槽數(shù)數(shù)據(jù)

在標(biāo)準(zhǔn)地所在小班，按照《林業(yè)有害生物監(jiān)測預(yù)報(bào)技術(shù)規(guī)范》（LY/T 2516—2015）[4]開展監(jiān)測調(diào)查，在國家級(jí)林業(yè)有害生物中心測報(bào)點(diǎn)國家級(jí)檢測對(duì)象松褐天牛標(biāo)準(zhǔn)地所在小班選擇20株樣木，清點(diǎn)眼高處50 cm段樹干松褐天牛成蟲產(chǎn)卵刻槽（眼高刻槽）。國家級(jí)林業(yè)有害生物中心測報(bào)點(diǎn)國家級(jí)檢測對(duì)象松褐天牛標(biāo)準(zhǔn)地所在小班眼高刻槽監(jiān)測數(shù)據(jù)如表2所示。

2 結(jié)果與分析

2.1 模型訓(xùn)練

將表1中“2019年誘捕數(shù)（頭/誘捕器）”命名為變量“YBS”，作為因變量導(dǎo)入IBM SPSS Statistics 22，將表2中“2018年NEH（個(gè)/株）”命名為“NEH”，作為協(xié)變量，導(dǎo)入IBM SPSS Statistics 22，選擇多層感知器分析工具，建立訓(xùn)練模型并開始培訓(xùn)訓(xùn)練。訓(xùn)練結(jié)果表明，在多層感知器人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型培訓(xùn)中，60個(gè)樣本用于培訓(xùn)的有38個(gè)，占比為63.3%。用于測試的有22個(gè)，占比為36.7%，60個(gè)樣本全部有效，有效率100%。模型培訓(xùn)共花費(fèi)時(shí)間0.01 s，培訓(xùn)平方和誤差為13.856 8，相對(duì)錯(cuò)誤為0.749 0，測試中的平方和誤差為14.181 2，相對(duì)錯(cuò)誤為0.862 3。訓(xùn)練網(wǎng)絡(luò)結(jié)果的網(wǎng)絡(luò)模型敏感度0.6～1.0，特異性集中在0.0～0.2，培訓(xùn)所得模型具有較好的敏感度。

2.2 模型的應(yīng)用

對(duì)表2中“2019年NEH（個(gè)/株）”作為協(xié)變量導(dǎo)入上述模型，將輸出結(jié)果（預(yù)測值）與表1中“2020年誘捕數(shù)（頭/誘捕器）”進(jìn)行比較，計(jì)算預(yù)測精度，如表3所示。表3數(shù)據(jù)表明，60塊標(biāo)準(zhǔn)地中，只有2塊標(biāo)準(zhǔn)地預(yù)測精度低于85%，分別為84.93%和80.96%，也即96.67%的小班預(yù)測精度高于85%;只有8塊標(biāo)準(zhǔn)地預(yù)測精度低于90%，也即86.67%的標(biāo)準(zhǔn)地預(yù)測精度高于90%;預(yù)測精度高于95%的標(biāo)準(zhǔn)地?cái)?shù)有27塊，占比為45%。

3 結(jié)論與討論

以上研究分析表明，采用眼高刻槽調(diào)查方法，開展松褐天牛種群密度林間監(jiān)測調(diào)查，可以大大簡化當(dāng)前的松褐天牛監(jiān)測調(diào)查外業(yè)操作方法。運(yùn)用現(xiàn)有的監(jiān)測數(shù)據(jù)，可以采用SPSS建立的松褐天牛眼高刻槽數(shù)-松褐天牛誘捕器誘捕成蟲數(shù)多層感知器人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型，然后使用該模型，可以對(duì)下一年度的松褐天牛誘捕器誘捕成蟲數(shù)做出較高精度的預(yù)測，進(jìn)而為松材線蟲病防治年度預(yù)算和作業(yè)設(shè)計(jì)提供依據(jù)。

參考文獻(xiàn)：

[1] 張江平，張佑成，楊潔，等.松誘木引誘劑引誘松褐天牛試驗(yàn)[J].綠色科技，2020（19）：151-152.

[2] 張國慶.眼高刻槽在松材線蟲病監(jiān)測中的應(yīng)用探討[EB/OL].（2020-12-05）[2020-12-07].https：//wps.browser.#/t/AkmrCcARVT.

[3] 張國慶.基于生態(tài)論的生物災(zāi)害精細(xì)化預(yù)報(bào)理論研究[J].現(xiàn)代農(nóng)業(yè)科技，2014（20）：146-150.

[4] 國家林業(yè)局.林業(yè)有害生物監(jiān)測預(yù)報(bào)技術(shù)規(guī)范：LY/T 2516—2015[S].北京：中國標(biāo)準(zhǔn)出版社，2015.

（責(zé)任編輯：劉 昀）