基于气象因子的森林病虫鼠害发生率预测模型研究

摘要：

基于气象因子,使用一元线性回归、多元线性回归、一元非线性回归以及BP神经网络4种不同的回归模型对森林病虫鼠害发生率进行预测,结果表明:对于线性模型,多元线性回归模型的判定系数和均方根误差均优于一元线性回归模型；对于非线性模型,BP神经网络模型的判定系数和均方根误差均优于一元非线性回归模型；按优劣排序为BP神经网络模型、一元非线性回归模型、多元线性回归模型和一元线性回归模型.气象因子与森林病虫鼠害发生率的关系并非单纯的线性关系,非线性的预测模型可以更好地解释森林病虫鼠害的发生程度.

关键词：气象因子、森林病虫鼠害、预测模型

分类号：S443;S764.5(鸟兽害及其防治)

资助基金：国家科技基础条件平台建设项目2005DKA32200;Tropical Forest Fire Monitoring and Management System Based on Satellite Remote Sensing Data in ChinaITTO PD 228/03 Rev.3 F

在线出版日期：2012-11-19（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共6页

页码：96-101