基于气象因素的美国白蛾预测预警研究
发布时间：2021-04-16 13:10
美国白蛾是一种外来林业有害生物,目前已经快速蔓延至我国东中部多个省市,严重制约当地疫区的生态健康和经济发展。本研究主要采用最大熵模型和关联规则理论,分别对美国白蛾在中国的潜在空间分布、未来典型浓度路径情景下美国白蛾的扩散蔓延以及气象因素与美国白蛾发生程度之间的关系等角度进行研究,并基于MVC框架和Drools规则引擎技术研建美国白蛾预测预警系统,取得了以下研究成果:（1）基于最大熵模型,预测分析了美国白蛾在中国的潜在空间分布,采用受试者工作特征曲线对模型精度进行检验和评价。结果表明,美国白蛾的潜在分布主要集中在华北地区大部、华东地区北部、华中地区北部与东北地区南部,我国境内总体分布面积约58.01万平方千米。根据受试者工作特征曲线检验结果,预测模型的AUC值为0.976,表明模型预测精度高。（2）选择北京气候中心气候系统模式对未来三种典型浓度路径（RCP2.6、RCP4.5、RCP8.5）情景下的气象环境进行模拟,对2041～2060年间美国白蛾在各气候情景下的扩散迁移进行预测与分析。结果表明,未来气候变暖情景下美国白蛾的分布界限将向北向西迁移,整体分布呈现向北扩张趋势。RCP4.5情...
【文章来源】：北京林业大学北京市 211工程院校 教育部直属院校
【文章页数】：65 页
【学位级别】：硕士
【部分图文】：
图２－１?Ｄｒｏｏｌｓ规则引擎原理??Ｆｉｇ．?２－１?Ｄｒｏｏｌｓ?ｒｕｌｅｓ?ｅｎｇｉｎｅ?ｐｒｉｎｃｉｐｌｅ??
获得２０１２？２０１６年的五年间有发生记录的县市级数据。从虫害记录数国白蛾虫害目前分布于北纬２６°？４２°和东经１１３°？１３１°之间，即分布北边达长春市双阳区，南边达到安徽省合肥市巢湖市，东边达到山东省威海市环翠到河南省郑州市开封新区，涉及的范围有北京市大部分区域、河北省中部和蒙古自治区与辽宁省连线区域的东部、吉林省南部、辽宁省中部和东部、山、江苏省北部、安徽省东部和北部、河南省北部。在以上各地区范围内，虫密集程度无法表现出美国白蛾的分布中心区域，也难以反映美国白蛾在我国间连续性。基于这一点，本研究以区、县级为最小数据单位定义美国白蛾在布点，使用ＧｏｏｇｌｅＥａｒｔｈ确定县级单位几何中心的经纬度坐标，完成对美国点的定位工作，然后去除经纬度坐标重复和地理位置不详的分布记录，最终２１３份包含准确经纬度的虫害发生样点数据（图３－１）。以物种名称－发生样生样点纬度的数据格式保存在＊．ｃｓｖ文档中，并且随机抽样选择７５％的发作为训练数据集，用于模型训练；２５％的发生样点数据作为测试数据集，型的预测效果。??７０°Ｅ?８０°Ｋ?９０°Ｅ?Ｉ００?Ｋ?ＩＩＯ°Ｅ?Ｉ２０?ｔ?Ｉ３０°Ｅ?１４０?Ｅ???
３．３结果与分析??３．３．１精度验证??如图３－２所示，ＲＯＣ曲线分析结果表明，最大熵模型的训练数据集的ＡＵＣ值为??０．９７６，测试数据集的ＡＵＣ值为０．９６１，均大于随机预测的ＡＵＣ值（０．５），表明模型??预测精度高，预测能力优秀，能够较准确地模拟空间水平上美国白蛾在我国的发生范??围。??ｉ＊ｉｉ?？?Ｉ?Ｉ?Ｉ??■?训练麪据?＜ＡＵＣ＝０．９７６＞?－??测试釣据?＜ＡＵＣ＝０．９６１〉??ｊｒ?明机?ｆ?頁测?＜ＡＵＣ＝０?５００＞??〇?－?＼ｒ???＾?ｉ?ｉ?Ｉ?Ｉ?Ｉ?Ｉ?Ｉ?ｉ?Ｉ?Ｉ??〇?俏阳性李?１??图３－２预测模型的ＲＯＣ曲线??Ｆｉｇ．?３－２?ＲＯＣ?ｃｕｒｖｅ?ｏｆ?ｐｒｅｄｉｃｔｉｏｎ?ｍｏｄｅｌ??３．３．２美国白蛾空间分布格局??最大熵模型模拟训练后可以得到研究区域内每个像元点对应的美国白蛾虫害在??该点的发生概率凡其取值范围为［〇，１］。由于概率取值是一个连续型变量，为了便于??分析，需将各个像元点的Ｐ值进行分类。采用自然断点分级的分类方法对计算结果进??行重分类，自然断点分级分类方法能够使分类后的各类别间的差异显著，各类之间均??有明显断层，而类的内部差异较小。依照自然断点分级原则，根据分类后户的取值范??围，将研究区分为５个等级。将０彡尸＜０．０７６的区域划分为无危险区，该区域发生美??国白蛾的风险指数低于７．６％。将尸值大于０．０７６的地区划分为有风险区域
【参考文献】：
期刊论文
[1]BCCCSM1.1（m）模式对热带太平洋潜热通量的评估[J]. 唐慧琴,曾刚,黄悦. 应用气象学报. 2016(04)
[2]气候变化情景下基于最大熵模型的中国西南地区清香木潜在分布格局模拟[J]. 应凌霄,刘晔,陈绍田,沈泽昊. 生物多样性. 2016(04)
[3]睢宁县美国白蛾生物学特性观察[J]. 赵明杨,张新亮,姚遥,卓凯,沈方,仝德侠. 农技服务. 2016(02)
[4]美国白蛾高毒力球孢白僵菌菌株筛选[J]. 张龙娃,康克,刘玉军,张晶,孙龙,詹成,黄长春,蒋丽雅,叶开云,丁德贵. 昆虫学报. 2016(01)
[5]美国白蛾过冷却点的影响因子[J]. 邓煜,孙守慧,祁金玉,尹大川,李飞. 生态学杂志. 2016(03)
[6]RCP情景下长江中下游地区水稻生育期内高温事件的变化特征[J]. 冯灵芝,熊伟,居辉,曹阳,杨笛. 中国农业气象. 2015(04)
[7]RCP4.5情景下中国未来干湿变化预估[J]. 刘珂,姜大膀. 大气科学. 2015(03)
[8]气候变化对中国农业生产影响研究展望[J]. 周广胜. 气象与环境科学. 2015(01)
[9]塔里木河流域极端气候事件模拟与RCP4.5情景下的预估研究[J]. 黄金龙,陶辉,苏布达,Marco Gemmer,王艳君. 干旱区地理. 2014(03)
[10]RCP4.5情景下淮河流域气候变化的高分辨率模拟[J]. 高超,张正涛,陈实,刘青. 地理研究. 2014(03)
博士论文
[1]基于微卫星标记的美国白蛾中国种群入侵遗传学研究[D]. 曹利军.北京林业大学 2016
[2]基于粗糙集理论的森林病虫害预测模型与算法的研究[D]. 张艳荣.东北林业大学 2012
[3]中国南方稻区褐飞虱灾变分析与预警系统的研究及应用[D]. 吴曙雯.浙江大学 2002
硕士论文
[1]气候变化背景下水稻高温热害风险及其对产量的可能影响[D]. 冯灵芝.中国农业科学院 2015
[2]基于WebGIS与RS理论的农业病虫害预测预报[D]. 刘红皊.南昌大学 2014
[3]不同气候情景下美国白蛾在我国的适生区预测[D]. 杨明琪.中国林业科学研究院 2013
[4]气候变化背景下农作物病虫害的变化及区域动态预警研究[D]. 张蕾.中国气象科学研究院 2013
[5]基于自适应概率神经网络的农作物虫情预测研究[D]. 张海艳.兰州交通大学 2011
[6]外来入侵种美国白蛾行为生态学的初步研究[D]. 张向欣.首都师范大学 2009
[7]北京市美国白蛾虫害监测信息系统的研建[D]. 余芳艾.北京林业大学 2008
[8]美国白蛾在不同树种上的生物学特性及抗寒性的研究[D]. 鞠珍.山东农业大学 2007
本文编号：3141491
【文章来源】：北京林业大学北京市 211工程院校 教育部直属院校
【文章页数】：65 页
【学位级别】：硕士
【部分图文】：
图２－１?Ｄｒｏｏｌｓ规则引擎原理??Ｆｉｇ．?２－１?Ｄｒｏｏｌｓ?ｒｕｌｅｓ?ｅｎｇｉｎｅ?ｐｒｉｎｃｉｐｌｅ??
获得２０１２？２０１６年的五年间有发生记录的县市级数据。从虫害记录数国白蛾虫害目前分布于北纬２６°？４２°和东经１１３°？１３１°之间，即分布北边达长春市双阳区，南边达到安徽省合肥市巢湖市，东边达到山东省威海市环翠到河南省郑州市开封新区，涉及的范围有北京市大部分区域、河北省中部和蒙古自治区与辽宁省连线区域的东部、吉林省南部、辽宁省中部和东部、山、江苏省北部、安徽省东部和北部、河南省北部。在以上各地区范围内，虫密集程度无法表现出美国白蛾的分布中心区域，也难以反映美国白蛾在我国间连续性。基于这一点，本研究以区、县级为最小数据单位定义美国白蛾在布点，使用ＧｏｏｇｌｅＥａｒｔｈ确定县级单位几何中心的经纬度坐标，完成对美国点的定位工作，然后去除经纬度坐标重复和地理位置不详的分布记录，最终２１３份包含准确经纬度的虫害发生样点数据（图３－１）。以物种名称－发生样生样点纬度的数据格式保存在＊．ｃｓｖ文档中，并且随机抽样选择７５％的发作为训练数据集，用于模型训练；２５％的发生样点数据作为测试数据集，型的预测效果。??７０°Ｅ?８０°Ｋ?９０°Ｅ?Ｉ００?Ｋ?ＩＩＯ°Ｅ?Ｉ２０?ｔ?Ｉ３０°Ｅ?１４０?Ｅ???
３．３结果与分析??３．３．１精度验证??如图３－２所示，ＲＯＣ曲线分析结果表明，最大熵模型的训练数据集的ＡＵＣ值为??０．９７６，测试数据集的ＡＵＣ值为０．９６１，均大于随机预测的ＡＵＣ值（０．５），表明模型??预测精度高，预测能力优秀，能够较准确地模拟空间水平上美国白蛾在我国的发生范??围。??ｉ＊ｉｉ?？?Ｉ?Ｉ?Ｉ??■?训练麪据?＜ＡＵＣ＝０．９７６＞?－??测试釣据?＜ＡＵＣ＝０．９６１〉??ｊｒ?明机?ｆ?頁测?＜ＡＵＣ＝０?５００＞??〇?－?＼ｒ???＾?ｉ?ｉ?Ｉ?Ｉ?Ｉ?Ｉ?Ｉ?ｉ?Ｉ?Ｉ??〇?俏阳性李?１??图３－２预测模型的ＲＯＣ曲线??Ｆｉｇ．?３－２?ＲＯＣ?ｃｕｒｖｅ?ｏｆ?ｐｒｅｄｉｃｔｉｏｎ?ｍｏｄｅｌ??３．３．２美国白蛾空间分布格局??最大熵模型模拟训练后可以得到研究区域内每个像元点对应的美国白蛾虫害在??该点的发生概率凡其取值范围为［〇，１］。由于概率取值是一个连续型变量，为了便于??分析，需将各个像元点的Ｐ值进行分类。采用自然断点分级的分类方法对计算结果进??行重分类，自然断点分级分类方法能够使分类后的各类别间的差异显著，各类之间均??有明显断层，而类的内部差异较小。依照自然断点分级原则，根据分类后户的取值范??围，将研究区分为５个等级。将０彡尸＜０．０７６的区域划分为无危险区，该区域发生美??国白蛾的风险指数低于７．６％。将尸值大于０．０７６的地区划分为有风险区域
【参考文献】：
期刊论文
[1]BCCCSM1.1（m）模式对热带太平洋潜热通量的评估[J]. 唐慧琴,曾刚,黄悦. 应用气象学报. 2016(04)
[2]气候变化情景下基于最大熵模型的中国西南地区清香木潜在分布格局模拟[J]. 应凌霄,刘晔,陈绍田,沈泽昊. 生物多样性. 2016(04)
[3]睢宁县美国白蛾生物学特性观察[J]. 赵明杨,张新亮,姚遥,卓凯,沈方,仝德侠. 农技服务. 2016(02)
[4]美国白蛾高毒力球孢白僵菌菌株筛选[J]. 张龙娃,康克,刘玉军,张晶,孙龙,詹成,黄长春,蒋丽雅,叶开云,丁德贵. 昆虫学报. 2016(01)
[5]美国白蛾过冷却点的影响因子[J]. 邓煜,孙守慧,祁金玉,尹大川,李飞. 生态学杂志. 2016(03)
[6]RCP情景下长江中下游地区水稻生育期内高温事件的变化特征[J]. 冯灵芝,熊伟,居辉,曹阳,杨笛. 中国农业气象. 2015(04)
[7]RCP4.5情景下中国未来干湿变化预估[J]. 刘珂,姜大膀. 大气科学. 2015(03)
[8]气候变化对中国农业生产影响研究展望[J]. 周广胜. 气象与环境科学. 2015(01)
[9]塔里木河流域极端气候事件模拟与RCP4.5情景下的预估研究[J]. 黄金龙,陶辉,苏布达,Marco Gemmer,王艳君. 干旱区地理. 2014(03)
[10]RCP4.5情景下淮河流域气候变化的高分辨率模拟[J]. 高超,张正涛,陈实,刘青. 地理研究. 2014(03)
博士论文
[1]基于微卫星标记的美国白蛾中国种群入侵遗传学研究[D]. 曹利军.北京林业大学 2016
[2]基于粗糙集理论的森林病虫害预测模型与算法的研究[D]. 张艳荣.东北林业大学 2012
[3]中国南方稻区褐飞虱灾变分析与预警系统的研究及应用[D]. 吴曙雯.浙江大学 2002
硕士论文
[1]气候变化背景下水稻高温热害风险及其对产量的可能影响[D]. 冯灵芝.中国农业科学院 2015
[2]基于WebGIS与RS理论的农业病虫害预测预报[D]. 刘红皊.南昌大学 2014
[3]不同气候情景下美国白蛾在我国的适生区预测[D]. 杨明琪.中国林业科学研究院 2013
[4]气候变化背景下农作物病虫害的变化及区域动态预警研究[D]. 张蕾.中国气象科学研究院 2013
[5]基于自适应概率神经网络的农作物虫情预测研究[D]. 张海艳.兰州交通大学 2011
[6]外来入侵种美国白蛾行为生态学的初步研究[D]. 张向欣.首都师范大学 2009
[7]北京市美国白蛾虫害监测信息系统的研建[D]. 余芳艾.北京林业大学 2008
[8]美国白蛾在不同树种上的生物学特性及抗寒性的研究[D]. 鞠珍.山东农业大学 2007
本文编号：3141491
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