基于大数据分析的森林病虫害预测模型构建

引言

森林是国之重器，关乎区域生态安全与可持续发展。病虫害是危害森林健康的突出问题，突发性、扩散性、破坏性强，由于气候变化、人类活动和生态失衡等因素综合作用，表现为病虫种类增加、蔓延速度加快、受害面积扩大。传统的病虫害监测手段以人工巡检、定点采样为主，而这种方式耗时费力、有误报率、响应滞后等缺点，难以满足当前迅速发展的社会需求。但是大数据时代的到来，为林业信息化、智能化防控提供了可能。通过收集多源异构数据并对其进行整合加工，利用模型算法进行建模分析，能够有效的提高病虫害防治工作智能化程度及准确度。基于此背景，本文开展了大数据环境下森林病虫害预测模型的构建相关工作，包括从数据采集、模型设计与应用等方面展开整体研究，提出基于大数据的智能化预测体系的设计方法。

一、大数据在森林病虫害预测中的价值基础

1.1 以数据为依据使预测更具科学性

由于森林病虫害发生是由气候变化、植被结构、生物种群变化等多种原因引起的，病虫害的发生具有极大的不确定性，采用传统的监测手段很难监测到影响因子的变化，无法对病虫害做出超前预测分析，而大数据技术通过对高维、多类型的大量数据进行采集与分析可以挖掘出病虫害和环境因子间可能存在的联系，为病虫害发生发展以及森林病虫害防治提供更坚实的理论基础。

1.2 多源数据融合可以用于动态建模

打造高精度的预测模型的前提条件是多源异构数据的有效融合。病虫害的发生发展是由历史灾情数据、气象因素、地理特征、遥感影像、林木生长情况等多种动态因素共同影响下所造成的。把地面观测数据、无人机巡视图像、气象预报数据和卫星遥感信息相整合，在进行统一的处理之后对其进行融合分析，则可以真正意义上让病虫害从空间、时间以及类别上进行全面呈现。

1.3 算法优化推动精准预测

基于大数据技术的运用，各种机器学习和深度学习方法可以运用于病虫害预测当中，如支持向量机、随机森林、神经网络等可以描述复杂非线性关系，具有较好的适应性和预测精度，在大量历史数据的训练过程中能够自动发现风险规律和变化趋势，并且针对未来一段时间病虫害可能发生严重危害的地区提前进行锁定。利用地理信息系统进行空间可视化输出，可以为防治资源的分配和应急反应提供直观的指导。

二、森林病虫害预测模型的构建机制

2.1 模型构建的数据基础

病虫害预测模型的效果好坏关键是数据源是否完善和代表性强不强，数据源主要有：历史病虫害资料、林分结构参数、气象因子(温度、湿度、降水量等)、地理信息(坡度、坡向、海拔)、遥感监测数据和生态环境监测数据等；数据预处理工作主要涉及对各种原始数据的清洗、标准化、空缺值填充和格式统一等工作，保证数据之间的时间性、空间性的统一性，提高数据的精度；而数据的维度越高，则反映的数据特征越多，但是高维度带来的问题就是容易发生过拟合的问题。

2.2 模型算法选取及优化策略

根据森林病虫害具有非线性、时序性以及分布上的空间性的特点，对模型算法本身就需要有一定的动态学习、自适应能力。常用的算法有随机森林、决策树、梯度提升机、BP 神经网络、长短期记忆网络（LSTM）等。其中，随机森林对于噪声具有较强的鲁棒性和可解释性强，在存在大量的特征变量时适用度较高；而对于非线性较强的模型可以考虑使用 BP 神经网络以及 LSTM 模型来进行建模，通过添加多层的结构可以尽可能实现对于复杂的动态系统的模拟，模型训练时可通过交叉验证的方法优化参数，并结合实际情况选取合理的评估指标，例如准确率、召回率、均方误差等，实现模型在保证预测精度的同时保持一定水平的稳定性。

2.3 空间分析与可视化输出

病虫害预测不只是需要时间节点的趋势判断，还应该按照区域来研判。可以把预测模型结果融入到地理信息系统(GIS)中，绘制出病虫害风险区的分布空间图谱，并且可以用色阶或者图层的形式把各个风险等级区域划分开来，方便林业部门按差异化对待和投送资源，而空间可视化的病虫害预测结果会更好看，操作也更便捷，它有助于提高信息传达效率以及决策效率。还有通过地图平台可以实现交互式的操作，如单击查看当前地区的历史数据、趋势曲线等等。

三、大数据病虫害预测模型的应用潜力与优化方向

3.1 加快林业治理的速度

传统的病虫害防治措施大多采取“发现—报告—处理”的模式，反应时间较长，错失了最佳防控时期，引入大数据预测模型后，可提前知道哪些地方会出现风险，哪段时间会发生灾害，提前备好防控物资和人手，并且实行“预测—预警—防控”闭环管理，通过此手段每日、每小时都可以获得最新的预警结果，实现动态调整、随时部署。此外，在遇到重大疫情或者高温、干旱等异常天气的时候，可以通过模型快速给出预警图谱以及发展趋势，为一线防治工作作出指导，做到现场调配，全面提高林业系统的应变能力。

3.2 加强林业信息化基础能力建设

建设大数据预测模型的过程本身就是一个推进林业信息化建设的整体过程，在建设数据采集设备、传输网络、计算平台和软件的过程中促使林业由传统的数据静态存储转到实时动态智能感知阶段。在模型运行过程中所依托的数据库平台为后续开展的各种资源监测、灾害评估、政策模拟等应用提供技术支持。同时建立一体化的大数据云平台，实现与无人机、遥感卫星、手机端等的联动，把林业防控治一体循环打通，从而形成病虫害监测、预测及处置的全流程、全链条的数字闭环体系，推动林业的治理方式向精细化、智能化方向发展。

3.3 要提升模型的通用性和区域适用性

不同的区域其森林类型的分布、气候条件以及病虫害发生的种类是不一样的，所以用单个的模型很难完成跨区预测和跨类型预测。想要解决这个问题，可以在借鉴已有经验的基础上使用迁移学习或者元学习的方法来提高模型对新区域、新样本的适应性，并建立分区模型体系，针对区域的生态特点和管理需求，构建分区模型预测参数和指标体系，模型需要具备较强的可扩展性和模块化设计，便于各个部门和地区基于同样的基础平台做二次开发和二次调整，扩大推广应用的宽度和深度。

结束语

森林病虫害防控由被动防控行动转向主动预防预警，由粗放型治转为精准化治的过程正在加速推进。利用大数据技术构建预测模型需要引入多个来源的数据，创新设计算法模型以实现对病虫害的发生发展以及空间影响趋势进行准确预测和空间模拟。

参考文献

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