预测预报的数据处理与统计分析.pdf

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1、预测预报的数据处理与统计分析第四章预报模型的组建病虫害的预测预报从内容上可以分为两大类；第—类为生物学预测法，如有效积温法，期距法、发育进度预测法、生物气候图法、聚点图法、增殖系数预测法、经验指数法、形态指标预测法、物候预测法等；第二类为数理统计预测法，如相关回归预测法、判别分析法，时间序列法、动力学预测法等多种数理统计预测方法。数理统计预测方法就是通过对病虫害发生情况调查的历史资料进整理和分析，利用统计学的原理，找出病虫害发生与环境之间以及病虫害自身发生变化的规律性，组建起数理统计模型，然后根据当前病虫害发生和环境因子的现状，来预报未来病虫害发生的情况。数理统计预测要有多

2、年的系统资料，选择其中相关部分进行统计分析，建立预测预报适用的数学模型，才能加以运用。因此系统资料对建立数学模型的关系很大，必须经过精挑细选，才能得到最优化的数学模型。统计预测模型不同于一般的数学模型，数学模型所使用的方程式能够反映自变量与因变量之间的函数关系，而统计预测模型反映的是自变量与因变量的随机统计关系，不是函数关系，表现在统计模型比数学模型多一个随机误差项。常用的数理统计学方法有相关分析、回归分析、聚类分析、判别分析、时间序列分析等。第一节相似性分析预测相似性分析预测是依据预报年获得的预报因子数据，分别与历史上实测资料中相应的因子进行比较，找出相似年，用统计方法分

3、析判断，发布病虫预报的方法。一、相关系数法【例4-1】某地区测报站用该法预测第一代玉米螟卵峰期，其运算步骤如下。1资料处理一代玉米螟卵峰期(月/日)为预报量y，5月份平均温度(℃)为预报因子x1，越冬代幼虫化蛹初盛期(月/日)为预报因子x2。设卵峰期以6月10日=0，即6月11日为1，6月12日为2，…。越冬幼虫化蛹初盛期以5月31日为起点计算天数，5月31日为0，6月1日为1，6月2日为2，…，5月30日为-1，5月29日为-2，…。见表4-1。表4-1年序1234567891011y6521587167141216x118.116.717.415.219.117.416

4、.418.815.516.317.1x2-63-3710145171414（本数据保存在data4_1.xls）92预报模型的组建2计算相关系数运行Excel，把表4-1数据输入到工作表中。在Excel中用相关系数函数（CORREL）计算相关系数r，=CORREL(y的数据区,x的数据区)计算得到rx1y=0.7224rx2y=0.84823相关系数的显著性检验相关系数的显著性检验科可用t检验，t统计量的计算公司为：rrrn−2t===s()1−r2/()n−21r2r−查t表，当t>t0.05,n-2，说明x与y相关显著；当t>t0.01,n-2，说明x与y相关极显著；当

5、t

6、tx1y

7、=3.13，

8、tx1y

9、=4.08。在Excel中用函数“TINV”求得：t0.05,n-2=2.26，t0.01,n-2=3.25。tx1y>t0.05,9,tx2y>t0.01,9。表明x1,x2与y之间均存在显著性的线性关系。4预报预报年的预报因子x1是16.5（五月平均温度）、x2是４（越冬幼虫初孵盛期６月４日）。①列出相似年：与x1相距最近的有2、7、10；与x２相距最近的有2、8。②计算相似度：把与预报因子x1、x２相似年的相关系数的绝对值添入表３-2中，再计算

10、相似年的相似度（rx1y+rx2y），将结果填入表３-2。表３-2相似年27810x１0.72240.72240.7224x２0.84820.8482相似度1.57060.72240.84820.7224③计算预报值在表３-2中取相似度较大的相似年2、8年y值的平均数作为预报值：yˆ=(y2+y8)/2=(5+7)2=6预报值6，根据上述分级原则，6月10日为０，则10+6=16，即可预报为第一代玉米螟卵峰期为6月16日。二、相似评分法将预报量有关的各因子与历史上相应的各因子之间作相似性评分。各因子得分高说明与预报93预测预报的数据处理与统计分析对象相似性好，即各因子的级别

11、与预报对象的级别相关性好。【例4-2】某地预报对象棉铃虫第四代百株卵量(y)与5个有关因子：第一代基数(x1)、第二代基数(x2)、第三代基数(x3)、7月份雨量(x4)、7月份气温(x5)有关，并都将之划分为4级(也可划分为5级)。按年份排列在下表。共有历史资料17年，现预报第18年的第四代卵量。1计算相似得分预报年(第18年)5个因子的分级数依次为4、4、4、3、4，将它们分别与历史上各年相应因子的级别对比，评定出相似得分数。本例规定凡与预报年相同级的得2分，差1级的得1分，差2级的得0分，差3级的得-2分(评