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计算机在森林病虫害预测预测中的应用
时间：2022-04-04 22:46 所属分类：计算机论文 点击次数：
1背景介绍
森林病虫害每年给中国造成数十亿元的直接经济损失，对生态环境的破坏是不可估量的。由于社会经济和科技发展的局限性，在过去，人们在控制森林病虫害的过程中总是有被动的防灾意识。森林病虫害爆发后，往往会筹集大量资金救灾。
及时获取和准确传递森林病虫害信息，提高病虫害预测预测的准确性和及时性，是各级林业管理部门的科学决策。科学管理的基础对保护森林资源和建设生态环境具有重要意义。因此，将计算机应用于病虫害预测和预测中，马尔科夫模型的应用对森林病虫害的预测和预测对我国林业的发展起着重要作用。
2.计算机在森林病虫害预测预测中的应用。
2.1利用数据库收集数据库技术数据库（Database）技术的发展，为信息的存储、分类、查询和传输提供了保证。这些数据解释了事物的变化过程。我们将这些数据返回到数学模型中，以帮助我们分析和解决实际问题。在森林病虫害预测预测中，将实际收集的病虫害数据放入数据库，为实现预测预测做好准备。
2.2数据计算将收集到的森林病虫害数据返回到马尔科夫数学模型中。在最初非常复杂的计算过程中，我们可以按几个按钮得到正确的结果，从而参考预测。
2.3在实际病虫害预测过程中，计算机模拟预测将积累的大量相关数据返回到马尔科夫数学模型，并将反映过程的数学模型编成软件序。在未来的项目过程中，通过该软件预测项目过程，从而达到计算机预测森林病虫害预测的目的。
2.4在项目过程中，优化控制，回归实际收集到的数据，建立马尔科夫数学模型，编写计算机程序，输入计算机，优化控制，最终实现森林病虫害的预测和预测。
3马尔可夫预测模型在森林病虫害预测中的应用和实现。
马尔可夫的过程是研究事物的状态及其转移的理论。它通过研究不同状态的初始概率和状态之间的转移概率来确定状态的变化趋势，从而预测未来。
马尔可夫过程的特点是:当tj(tj>ti)的时间段所处的状态已知时，t时(t>tj)的状态统计规律仅与tj区间的状态有关，而与ti之前的状态无关。这个特点也叫状态的无效性。
当马尔可夫过程中的时间取离散点，状态也取离散值时，称为马尔可夫链。
马尔可夫链预测病虫害不需要考虑其他复杂的外部因素，只需要连续多年的病虫害发生程度集到的病虫害数据输入计算机，通过计算状态转移概率，方法简单易行。对病虫害的长期预测有很好的效果。
3.1数据计算马尔可夫链预测病虫害发生程度的方法如下：例如，1984年至2007年24年间屏边苗族自治县毒蛾发生程度如表1所示。其中，水平为1，表示正常，水平为2，表示轻微，水平为3，中度，水平为4，表示重度。有必要预测2008年屏边苗族自治县毒蛾的发生程度。
pij(m)表示毒蛾状态等级通过m次转移，从级别i转移到级别j的概率。
pij(m)=nj(m)/mi。
其中，mi为毒蛾的总等级为i，nj(m)为毒蛾的等级值，m次转移后的等级值为j。在这里，我取1.2.3.4，j也取1.2.3.4。
因此，本例中转移次数为m次的概率矩阵为：
(m)=p(m)
如表2所示，相距一年的各级值间转移次数。
因此，迁移概率矩阵：
P(1)==0.570.140.2900.40.20.20.20.3750.3750.250.50.250.25.
同理：
P(2)=0.430.140.290.140.20.40.20.20.250.1250.350.250.250.250.50.50.50.50.
P(3)=0.290.290.140.290.290.20.20.20.40.3750.3750.1250.250.250.50.50.50.50.
P(4)=0.290.290.430.20.20.60.50.1250.3750.250.250.250.250.250.250.250.250.250.250.
3.2根据2008年相邻四年、2004年、2005年、2006年、2007年的毒蛾发生水平和各自到2008年的转移步数，然后根据之前计算的转移概率矩阵P(4).P(3).P(2).P(1)。从而得到屏边苗族自治县2008年毒蛾发生程度的预测表，如表3所示。
根据表3，在重新转移状态概率的总概率栏中，状态3的概率最大。因此，预测2008年屏边苗族自治县毒蛾发生水平为3级，即毒蛾发生水平为中等。2008年，屏边苗族自治县毒蛾的实际发生也处于中等水平。
3.3计算机模拟预测将通过计算机处理将病虫害发生程度的历史数据转化为马尔可夫模型，并通过马尔可夫模型进行预测。预测病虫害的发生。危害程度和范围。
用马尔可夫模型预测森林病虫害不需要考虑其他复杂的外部因素，只需要连续多年的森林病虫害发生程度的历史数据，通过计算状态转移概率，方法简单易行。对森林病虫害的长期预测有很好的效果。该模型不仅可以预测某一地区某一病虫害的危害程度，还可以预测病虫害的发生范围。对森林病虫害的预防和控制起着积极的作用。
如图1所示，该图是根据1984年至2007年屏边苗族自治县毒蛾24年的发生情况预测2008年毒蛾的发生情况，将相关数据输入马尔科夫模型，计算发生情况。危害程度和发生范围的预测等级及其预测结果也符合实际情况。
图1显示了马尔可夫模型预测病虫害的发生。危害程度和范围。
从以上分析来看，将计算机应用于森林病虫害预测预测，可以大大提高预测预测的效率，因此，森林病虫害预测预测的应用也得到了大多数员工的认可，并不断推广，对森林病虫害的防治起着决定性的作用。
