幼虫期降水对马尾松毛虫发生量的影响

付卫胜

摘要    本文研究了幼虫期降水对马尾松毛虫发生量的影响。结果表明，降雨对于马尾松毛虫发生量的影响线性关系不明显，但非线性关系很明显，其中基于多层感知器分析表明，第1、2龄期降雨量自变量重要性值为0.867，规范化后的重要性值为100.0%。因此，第1、2龄期降雨量可以作为马尾松毛虫精细化预报建模的主要因子之一对马尾松毛虫进行预报，以实现马尾松毛虫灾害精细化管理。

关键词    马尾松毛虫;幼虫期;降水;多层感知器;非线性

中图分类号    S763.42+1        文献标识码    A

文章编号   1007-5739（2019）16-0107-02            开放科学（资源服务）标识码（OSID）

马尾松毛虫（Dendrolimus punctatus Walker）是我国常发性、暴发性森林害虫，呈周期性发生。特别是在南方林区，1 年多代，每个世代发生时间较短，最佳防治时间短暂[1-3]。因此，研究影响马尾松毛虫发生相关因子，探索马尾松毛虫精细化预测预报模型，对开展马尾松毛虫预报有着十分重要的作用[4-5]。通过对国内马尾松毛虫预测预报研究文献检索分析，当前我国关于马尾松毛虫预测预报研究文献较多，但多是针对某一地区建立的数学模型，通用性较差。一些研究文献以及马尾松毛虫生命表分析还表明，对马尾松毛虫影响的关键因子，除了气温之外，降雨的冲刷、机械损伤以及由于降雨高湿造成马尾松毛虫感染病害死亡也是影响马尾松毛虫种群增长的重要因子[6-8]。

本文旨在通过数据实证分析，研究降雨对马尾松毛虫发生发展的影响，以建立更好的预测预报模型，用于马尾松毛虫生产性预报，指导防治实践。

1    材料与方法

1.1    材料来源

本研究马尾松毛虫发生数据来源于安徽省潜山市林业局马尾松毛虫监测数据，气象数据来源于国家气象信息中心。由于潜山市为2～3代马尾松毛虫发生类型区，越冬代与上年第2代为同一世代，因而将越冬代与上年第2代发生数据合并，具体见表1。

1.2    研究方法

当前我国马尾松毛虫预测预报模型多是线性模型。为了研究降雨对马尾松毛虫的影响，本文选择了第1、2龄期降雨量、幼虫期降雨量、世代降雨量作为分析变量，进行线性相关性研究。

2    结果与分析

2.1    线性相关性

由表2可知，第1、2龄期降雨量、幼虫期降雨量、世代降雨量等3个变量对马尾松毛虫发生面积的线性相关性值分别为-0.064 415 6、-0.010 572、-0.032 287 3，虽然均为负相关，但是线性相关性不高。其中，在回归统计中相关系数为0.147 325 95，判定系数为0.021 704 93，调整判定系数为-0.027 209 8，标准误差为6 971.209 71，观测值为64。

进一步进行多元线性回归分析，如表3～4、图1所示，分析结果表明，在α=0.05水平下，线性回归相關Multiple R值仅为0.147 325 95，F值为0.443 729 83，小于Significance F=0.722 61，且3个变量对马尾松毛虫发生面积的P值均大于0.05，实际值与回归预测值残差较大，相关性不显著。

2.2    基于多层感知器的非线性相关性

以上分析表明，降雨因子对马尾松毛虫发生量影响的线性相关性不显著，使用线性模型建模进行马尾松毛虫预测预报准确度不高，通用性不强。因此，使用多层感知器对上述数据进行非线性相关性分析，分析过程如下。

样本培训数37，占比为97.4%;有效样本数为38，占比100.0%。其中，输入层因子为第1、2龄期降雨量，输入层协变量为幼虫期降雨量，输入层协变量为世代降雨量;输入层协变量的重缩放比例方法采用标准化方法，隐藏层数为1，隐藏层单位数为10，隐藏层激活函数为双曲正切函数，输出层因变量为世代发生面积;输出层比例相关性的重缩放比例方法采用标准化方法，输出层激活函数为恒等函数，输出层错误函数采用平方和函数。在整个分析过程中排除偏差单位，以保证较高的拟合性。

SPSS多层感知器培训所使用的停止规则为1个连续步骤中错误没有减少，培训时间为0.02 s，培训结果的平方和误差为0.950，相对错误为0.053。测试结果平方和误差为0.925。自变量重要性如表5、图2所示。

分析结果表明，第1、2龄期降雨量、幼虫期降雨量、世代降雨量3个变量马尾松毛虫发生面积非线性影响各不相同，其自变量重要性值分别为0.867、0.069、0.063，规范化后的重要性值分别为100.0%、8.0%、7.3%。显然，第1、2龄期降 雨量对马尾松毛虫的发生发展非线性影响很大，主要原因是降雨造成第1、2龄马尾松毛虫幼虫冲刷、机械损伤或感染病菌致死，这与国内马尾松毛虫生命表研究文献结论基本一致[6-10]。

3    结论与讨论

综上所述，对马尾松毛虫发生量影响较大的降雨变量是第 1、2龄期降雨量。因此，第1、2龄期降雨量可以作为马尾松毛虫精细化预报建模主要因子之一对马尾松毛虫进行预报，实现马尾松毛虫灾害精细化管理[11-16]。

4    参考文献

[1] 余燕，李尚，王振兴，等.马尾松毛虫幼虫发生严重程度的预测研究[J].安徽农业大学学报，2017，（5）：882-893.

[2] 张国庆.灾害管理理论研究[J].现代农业科技，2012（10）：24-25.

[3] 张国庆.基于TSE分析理论的林业生物灾害精细化预报技术研究[J].现代农业科技，2014（20）：155-157.

[4] 张国庆.气候变化对生物灾害发生的影响及对策[J].现代农业科技，2011（1）：320-323.

[5] 张国庆.马尾松毛虫防治关键期与防治历研究[J].现代农业科技，2010（24）：144-146.

[6] 张国庆.马尾松毛虫暴发年份的自然种群生命表研究[J].四川林业科技，2011（1）：114-118.

[7] 张国庆.复杂系统生态论方法及其应用[J].现代农业科技，2013（11）：192-195.

[8] 张桢.潜山县松毛虫病调查分析及精细化预防对策[J].现代农业科技，2015（15）：148-150.

[9] 张国庆.森林健康与林业有害生物管理[J].四川林业科技，2008，29（6）：84-87.

[10] 余燕，王振兴，李尚，等.马尾松毛虫幼虫发生高峰期的三种预测模型[J].应用昆虫学报，2018，55（4）：748-758.

[11] 张国庆.生态健康评价及生态系统管理方法[J].现代农业科技，2012（11）：247-248.

[12] 张国庆.基于生态论的生物灾害精细化预报理论研究[J].现代农业科技，2014（20）：148-152.

[13] 张国庆.生物灾害管理论研究与生物灾害精确管理[J].现代农业科技，2011（3）：22-25.

[14] 张国庆.基于系统健康管理理论的林业生物灾害精细化预报管理研究[J].现代农业科技，2014（19）：198-199.

[15] 张国庆.基于系统关键因子分析理论的林业有害生物防治关键期分析技术研究[J].现代农业科技，2014（19）：201-203.

[16] 张国庆.基于高分辨率遥感数据与TSE方法的生态系统精细化管理技术研究[J].现代农业科技，2015（16）：153-156.