【摘 要】
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随着气候的异常变化,落叶松早落病呈逐年严重的态势发展。为了有效预防早落病的大面积发生,笔者利用气象资料建立2种模型对落叶松早落病的发生面积进行预测预报。结果表明:落
【机 构】
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内蒙古呼伦贝尔市气象局,内蒙古生态与农业气象中心
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随着气候的异常变化,落叶松早落病呈逐年严重的态势发展。为了有效预防早落病的大面积发生,笔者利用气象资料建立2种模型对落叶松早落病的发生面积进行预测预报。结果表明:落叶松早落病喜低温高湿的气候环境,不耐高温干旱。通过逐步回归和神经网络2种模型预报出落叶松早落病的发生面积的结果显示,逐步回归模型预报的平均误差为18.8%,神经网络模型预报的平均误差为8.6%,再利用2012年和2013年进行检验,逐步回归模型预报的误差分别为7.2%和11.4%,神经网络模型预报的误差分别为5.3%和2.4%,较逐步回归模型的预测结果的误差分别低1.9%和9.0%。因此得出结论即神经网络模型预报效果较好,可以为林业部门提供科学依据。
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