小波分析在害蟲(chóng)預(yù)測(cè)中的應(yīng)用研究.pdf

1、如何提高害蟲(chóng)預(yù)測(cè)預(yù)報(bào)特別是中長(zhǎng)期預(yù)測(cè)預(yù)報(bào)的準(zhǔn)確率，始終是農(nóng)作物害蟲(chóng)預(yù)測(cè)預(yù)報(bào)工作中的核心和熱點(diǎn)問(wèn)題。由于生態(tài)系統(tǒng)本身所固有的復(fù)雜性特點(diǎn)，造成害蟲(chóng)種群動(dòng)態(tài)變化表現(xiàn)出不均勻性、差異性、多樣性、突發(fā)性和隨機(jī)性等特征，導(dǎo)致了害蟲(chóng)的預(yù)測(cè)預(yù)報(bào)在準(zhǔn)確率方面或多或少的存在著不盡如人意。近年來(lái)，得益于預(yù)測(cè)相關(guān)理論和信息技術(shù)的進(jìn)步，農(nóng)作物害蟲(chóng)預(yù)測(cè)預(yù)報(bào)技術(shù)也有了長(zhǎng)足的發(fā)展，其中，將傳統(tǒng)的線性理論與非線性科學(xué)中的分形、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、混沌和小波分析等理論有機(jī)結(jié)合，建立

2、各學(xué)科相互融合的方法論，實(shí)現(xiàn)害蟲(chóng)發(fā)生的分析與描述，建立快速準(zhǔn)確的預(yù)測(cè)預(yù)報(bào)體系，是害蟲(chóng)預(yù)測(cè)預(yù)報(bào)發(fā)展的新方向之一。目前，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、混沌、分形在害蟲(chóng)預(yù)測(cè)預(yù)報(bào)中已有應(yīng)用，而作為非線性理論重要組成部分的小波分析理論在害蟲(chóng)預(yù)測(cè)領(lǐng)域尚未有應(yīng)用。
　　 本論文借助于小波分析理論的發(fā)展，首次將小波分析方法系統(tǒng)地引入到農(nóng)作物害蟲(chóng)預(yù)測(cè)預(yù)報(bào)領(lǐng)域，利用小波分析時(shí)頻局部化好的優(yōu)勢(shì)對(duì)害蟲(chóng)發(fā)生進(jìn)行了精細(xì)化的分析，基于害蟲(chóng)發(fā)生的歷史調(diào)查數(shù)據(jù)研究了如何利用小波方法

3、分析害蟲(chóng)發(fā)生的特征和規(guī)律，深入探討了小波分析如何與時(shí)間序列分析、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)相結(jié)合，以實(shí)例分析為基礎(chǔ)建立了新的害蟲(chóng)預(yù)測(cè)模型，并對(duì)模型進(jìn)行了檢驗(yàn)。概括起來(lái)，本論文主要研究結(jié)果如下:
　　 1、基于小波分析的方法，對(duì)害蟲(chóng)年際和年代際發(fā)生規(guī)律進(jìn)行分析，通過(guò)對(duì)鄆城縣2、3、4代棉鈴蟲(chóng)年卵量時(shí)間序列、煙臺(tái)市1、2代玉米螟年誘蛾量時(shí)間序列以及濟(jì)寧市、文登市2代粘蟲(chóng)年誘蛾量時(shí)間序列的實(shí)例分析結(jié)果表明:小波分析可以清晰的挖掘出害蟲(chóng)發(fā)生的年際和年代際

4、周期，分析確定其中的主要周期，展現(xiàn)各演變周期中害蟲(chóng)數(shù)量的高低波動(dòng)、分布變化以及周期突變點(diǎn)、周期拐點(diǎn)等特征;基于多分辨率分析的方法，對(duì)害蟲(chóng)的短期變化特征進(jìn)行分析，通過(guò)臨清市1995年、汶上縣1994年棉鈴蟲(chóng)逐日誘蛾量時(shí)間序列以及招遠(yuǎn)市2008年金紋細(xì)蛾逐日誘蛾量時(shí)間序列的實(shí)例分析結(jié)果表明:小波分析能夠?qū)οx(chóng)在一年中的世代更替、發(fā)生高峰等特征進(jìn)行準(zhǔn)確定位。
　　 2、利用Lipschitz指數(shù)對(duì)害蟲(chóng)發(fā)生時(shí)間序列的周期突變點(diǎn)進(jìn)行奇異性

5、分析，通過(guò)對(duì)煙臺(tái)市1代玉米螟年蛾量時(shí)間序列和鄆城縣二代棉鈴蟲(chóng)年卵量時(shí)間序列中部分周期突變點(diǎn)的實(shí)例分析結(jié)果表明:結(jié)合小波變換所得到的Lipschitz指數(shù)能夠揭示害蟲(chóng)發(fā)生時(shí)間序列中各周期突變點(diǎn)不同的奇異性特征并衡量了各突變點(diǎn)的奇異性大小。
　　 3、將小波分解應(yīng)用于害蟲(chóng)發(fā)生非平穩(wěn)時(shí)間序列的分析和預(yù)測(cè)，通過(guò)小波分解，將非平穩(wěn)時(shí)間序列分離為多個(gè)分量，然后分別針對(duì)各分量進(jìn)行分析和建模，最后將各分量模型進(jìn)行組合，從而得到原非平穩(wěn)時(shí)間序列的

6、預(yù)測(cè)模型。通過(guò)對(duì)煙臺(tái)市一代玉米螟發(fā)生程度非平穩(wěn)時(shí)間序列和文登市一代玉米螟蛾量非平穩(wěn)時(shí)間序列進(jìn)行的實(shí)例分析建模表明:小波分析適合于處理非平穩(wěn)時(shí)間序列，對(duì)于那些采用傳統(tǒng)非平穩(wěn)時(shí)間序列分析難以完成建模的害蟲(chóng)發(fā)生非平穩(wěn)時(shí)間序列，該方法能夠很好的完成建模。
　　 4、將徑向基小波網(wǎng)絡(luò)首次引入農(nóng)作物害蟲(chóng)預(yù)測(cè)預(yù)報(bào)領(lǐng)域，并改進(jìn)了徑向基小波網(wǎng)絡(luò)的學(xué)習(xí)算法，使之適合于害蟲(chóng)預(yù)測(cè)的應(yīng)用。以惠民縣棉鈴蟲(chóng)的監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)為基礎(chǔ)建立的2代棉鈴蟲(chóng)卵量峰值日期9維輸入

7、1維輸出徑向基小波網(wǎng)絡(luò)模型、以魯西棉區(qū)棉鈴蟲(chóng)監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)為基礎(chǔ)建立的2代棉鈴蟲(chóng)發(fā)生程度6維輸入1維輸出徑向基小波網(wǎng)絡(luò)模型、以德州市玉米螟監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)為基礎(chǔ)建立的1代玉米螟發(fā)生程度5維輸入4維輸出徑向基小波網(wǎng)絡(luò)模型，并分別利用5年的實(shí)況數(shù)據(jù)對(duì)上述3個(gè)模型的預(yù)測(cè)效果進(jìn)行了檢驗(yàn)，檢驗(yàn)結(jié)果表明上述3個(gè)模型的預(yù)測(cè)效果令人滿意。
　　 5、基于cmor(l)-1復(fù)小波變換和統(tǒng)計(jì)分析的相關(guān)分析，對(duì)害蟲(chóng)發(fā)生與氣象因素之間的多尺度相關(guān)性進(jìn)行了研究和初步探