淺議計算機在蟲害預報中的運用范文

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摘要：提高病蟲預測預報的準確性和時效性，對森林資源的保護和生態環境的建設具有重大的意義，將計算機應用在森林病蟲害預測預報中，對于我國林業發展起著重要作用。本文主要介紹了通過計算機在森林病蟲害預測預報中的應用，通過馬爾科夫模型，實現了病蟲害的預測預報。提高病蟲預測預報的準確性和時效性，對森林資源的保護和生態環境的建設具有重大的意義。

關鍵詞：計算機應用；馬爾科夫模型；預測預報

1背景介紹

森林病蟲害每年給我國造成的直接經濟損失達數十億元，對生態環境的破壞更是難以估量。由于社會經濟和科技發展的局限性，過去人們在控制森林病蟲災害的過程中，總存在著被動抗災的思想意識，往往在森林病蟲害暴發成災后，再籌集巨額資金救災。

森林病蟲害信息的及時獲取及準確傳遞，提高病蟲預測預報的準確性和時效性，是各級林管部門科學決策、科學管理的基礎，對森林資源的保護和生態環境的建設具有重大的意義，因此，將計算機應用在病蟲害預測預報中，應用馬爾科夫模型對森林病蟲害的預測預報預病對于我國林業發展起著重要作用。

2計算機在森林病蟲害預測預報中的應用

2.1用數據庫收集數據數據庫技術數據庫（database）技術的發展，為信息的存儲、分類、查詢、傳遞等提供了保證。這些數據演繹著這個事物的變化過程，我們把這些數據，回歸成數學模型，來幫助我們分析解決實際中的問題。在森林病蟲害預測預報中，將實際收集的病蟲害數據放到數據庫中，為實現預測預報做好準備工作。

2.2數據計算將收集到的森林病蟲害數據回歸成馬爾科夫數學模型，原來非常復雜的計算過程，就可以在我們按幾下按鍵的情況下得出正確的結果，從而為預測預報起到參考的意義。

2.3計算機模擬預測在實際病蟲害預測預報過程中，把積累的大量相關數據，回歸成馬爾科夫數學模型，把這個反映過程的數學模型編成軟件序，在以后的工程過程中，通過這個軟件預測這個工程過程的情況，從而達到計算機預測預報森林病蟲害的目的。

2.4在工程過程中優化控制將實際收集到的數據回歸，建立馬爾科夫數學模型，編成計算機程序，輸入計算機，優化了控制，最終實現便實現了森林病蟲害的預測預報。

3馬爾可夫預測模型在森林病蟲害預測預報應用及實現

馬爾可夫（markov）過程是研究事物的狀態及其轉移的理論。它是通過對不同狀態的初始概率及其狀態之間轉移概率的研究來確定狀態的變化趨勢，從而達到對未來進行預測的目的。

馬爾可夫過程的特點是：過程在時刻ti到時刻tj（tj>ti）的時間段內所處的各狀態已知時，而過程在t時刻（t>tj）所處的狀態的統計規律只與時刻ti到時刻tj區間的狀態有關，而與時刻ti以前的狀態無關。這種特點也稱為狀態的無后效性。

當馬爾可夫過程中的時間取離散點，狀態也取離散值時，稱馬兒可夫鏈。

馬爾可夫鏈預測病蟲害不需要考慮其它繁雜的外界因子，只需要連續多年的病蟲發生程度的歷史資料，將收集到的病蟲害數據輸入到計算機中，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著良好的效果。

3.1數據計算馬爾可夫鏈預測病蟲害發生程度的方法說明如下：例如：屏邊苗族自治縣1984年至2007年24年間毒蛾的發生程度如表1所示。其中，級別為1表示常態，級別為2表示輕微，級別為3表示中度，級別為4表示重度。現要預測2008年屏邊苗族自治縣毒蛾的發生程度。

設pij（m）表示毒蛾狀態等級經過m次轉移，由級別i轉移到級別j的概率。則有：

pij（m）=nj（m）/mi

其中，mi為毒蛾發生等級為i的總次數，nj（m）為毒蛾發生等級值由i經過m次轉移后的發生等級值為j的次數。在這里i取1、2、3、4，同樣j也取1、2、3、4。

故在本例中轉移次數為m次的概率矩陣為：

p（m）=p（m）p（m）p（m）p（m）p（m）p（m）p（m）p（m）p（m）p（m）p（m）p（m）p（m）p（m）p（m）p（m）

相距1年各級值間轉移次數如表2所示。

所以遷移概率矩陣：

p（1）==0.570.140.2900.40.20.20.200.3750.3750.250.2500.50.25

同理：

p（2）=0.430.140.290.140.20.40.20.20.250.1250.3750.250.250.250.50

p（3）=0.290.290.140.290.20.20.20.40.3750.1250.3750.1250.250.250.50

p（4）=0.290.290.43000.20.20.60.50.1250.37500.250.250.250.25

3.2預測預報根據2008年的相鄰4個年份，2004年、2005年、2006年、2007年的毒蛾發生級別以及各自到2008年的轉移步數，再根據前面計算的遷移概率矩陣p（4）、p（3）、p（2）、p（1）。從而可得到屏邊苗族自治縣2008年毒蛾發生程度預測表，如表3所示。

根據表3，再轉移狀態概率合計欄中，以狀態“3”的概率最大，因此預測屏邊苗族自治縣2008年毒蛾發生級別為3級，即毒蛾發生程度為“中等”。而2008年屏邊苗族自治縣毒蛾實際發生情況也是“中等”程度。

3.3計算機模擬預測將連續多年的病蟲發生程度的歷史資料，通過計算機處理，轉化為馬爾可夫模型，通過馬爾可夫模型預測、預報病蟲害發生、危害程度和發生范圍。

用馬爾可夫模型預測森林病蟲害不需要考慮其它繁雜的外界因子，只需要連續多年的森林病蟲發生程度的歷史資料，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著較好的效果。

利用該模型不僅可以預測某一地區的某種病蟲的發生危害程度預測，同時，還可以預測預報病蟲的發生范圍。對森林病蟲害的預防和控制有著積極的作用。

如圖1所示，該圖即是根據屏邊苗族自治縣毒蛾從1984-2007年共24年的發生程度來預測2008年的毒蛾發生程度，將相關的數據輸入到馬爾科夫模型中，計算出發生、危害程度以及發生范圍的預測，等級及其預測結果也與實際情況相符。

馬爾可夫模型預測病蟲害發生、危害程度和發生范圍。

從以上分析來看，將計算機應用在森林病蟲害的預測預報中，可以大大提高預測預報的效率，所以，計算機在森林病蟲害預測預報的應用也得到了廣大工作人員的認可，并不斷得到了推廣，為森林病蟲害的防治工作起到了決定性的作用。