基于GM(1,1)模型的森林有害生物灾害预测

2022-02-02 03:38高晓巍
高师理科学刊 2022年12期
关键词:原始数据虫害残差

高晓巍

(齐齐哈尔大学 理学院,黑龙江 齐齐哈尔 161006)

森林有害生物防治与管理工作关系到森林资源质量、生态文明建设、国家生态安全和改善民生等多个方面,是国民经济可持续发展的重要保障.随着生物自然环境进一步恶化,森林有害生物灾害具有物种繁多、灾害频发、集中爆发、不可逆等特点.高昭昇[1]等利用大数据分析技术预测了传染病(登革热)潜在爆发的区域,实现了传染病扩散的有效预判与防控;张子恺[2]等利用大数据挖掘频繁模式与关联规则的Apriori 算法达到了有效预测森林虫害的目的;吴雪海[3]等分析预测了新疆生产建设兵团森林鼠害发生情况.目前,文献多集中于某一地域某一类生物灾害的预测研究,缺少横向发展趋势的预测与对比分析.本文以《中国统计年鉴(2021)》中2013—2020 年的森林虫害发生面积、森林病害发生面积、森林鼠(兔)害发生面积、森林有害植物发生面积为主要数据研究对象,分析各组数据特征,通过引入弱化缓冲算子,建立GM(1,1)模型进行数据拟合与预测.残差分析表明,各组数据的拟合精度均已达到预测要求.通过各组数据的横向对比分析,可以看出森林病害在近5年的变化中由森林有害生物灾害的次要影响因素变为主要影响因素.

1 对数弱化缓冲算子及GM(1,1)模型

1.1 对数弱化缓冲算子

D为序列X的对数弱化缓冲算子,在X是单调递增(减)序列或摆动序列时,D能够有效提高预测精度[4].

1.2 GM(1,1)模型

设原始数据序列

2 我国森林有害生物灾害面积预测

根据《中国统计年鉴(2021)》,获得2013—2020 年森林有害生物灾害面积数据(见表1).

表1 2013—2020 年森林有害生物灾害面积数据 万hm2

2.1 森林有害生物灾害总面积预测

设2013—2020 年森林有害生物总灾害面积原始数据序列为

表2 残差检验

预测2021—2026 年森林有害生物灾害面积,预测公式为

2021—2026 年森林有害生物灾害面积预测数据见表3.

表3 2021—2026 年森林有害生物灾害面积预测数据

2.2 森林主要有害生物灾害面积预测

根据森林虫害、森林病害、森林鼠(兔)害、森林有害植物灾害面积的原始数据,建立GM(1,1)模型,依次得到各组原始数据序列的还原公式为

根据预测公式,计算得到模拟值(即预测值)及相对残差(见表4).

表4 2014—2020 年森林虫害、森林病害、森林鼠(兔)害、森林有害植物发生面积预测及残差检验

由表4可以看出,森林虫害、森林病害、森林鼠(兔)害、森林有害植物的平均相对残差值分别为3.80%,11.36%,1.50%,7.80%.总体而言,GM(1,1)模型具有较高预测精度.

对2021—2026 年的森林虫害、森林病害、森林鼠(兔)害、森林有害植物发生面积进行预测,结果见表5.

表5 2021—2026 年森林虫害、森林病害、森林鼠(兔)害、森林有害植物发生面积预测 万hm2

3 数据分析

森林有害生物灾害主要包括森林虫害、森林病害、森林鼠(兔)害、森林有害植物4 部分.原始数据表明,森林虫害灾害面积明显高于其他3种有害生物灾害面积,说明森林虫害是引起森林有害生物灾害的主要因素.2013 年森林虫害占总灾害面积的69.29%,至2020 年森林虫害占总灾害面积的61.84%,经模型预测,模拟数据至2026 年占比35.28%(以表5 中2026 年森林虫害、森林病害、森林鼠(兔)害、森林有害植物发生面积预测值的和作为2026 年灾害总面积,下同),呈逐年明显递减的趋势.数据表明,近年来对森林虫害的防治措施收效明显,防治救治成果显著.森林鼠(兔)害及森林有害植物的受灾面积占比相对较小,是森林有害生物灾害的次要影响因素,预测数据表明受灾面积持续平稳递减.值得关注的是森林病害面积数据逐年攀升,2013 年占总灾害面积的11.38%,至2020 年占总灾害面积的23.09%,提高12 个百分点,经数据拟合,2026 年将超过森林虫害的发生面积,至2026 年将占比56.49%,表明对森林有害生物灾害的防治工作重点应向森林病害转移.近年来,全球气候变暖、进出口贸易频繁,人工造林面积的不断增大都为森林病害的流行、传播、扩散提供了便利条件,林业、政府有关部门应增强灾害的预报工作,提高科学防治意识,生物防治与化学防治相结合,提高综合治理能力,做好外来物种的防疫检疫工作,促进森林生态系统的健康可持续性发展.

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