Prediction of Gypsy moth (Lymantria dispar) outbreaks under climate change
Notice bibliographique
Résumé
Achieving the strategical goals in forestry of Republic of Serbia will not be easy in the light of climate change. Gypsy moth (Lymantria dispar L.) is the most economically significant and abound at pest in deciduous forests in Serbia. It is also very important pest in fruit orchards. His outbreak often has the character of a natural disaster that requires a significant commitment of manpower and financial resources in order to suppress it. We developed two models for predicting the occurrence of gradation (outbreak) and latency of gypsy moth population on the basis of monthly and quarterly values of climatic data for the period 1888-2010. The models were based on logistic regression. In the MODEL I, we have used the mean monthly temperatures from October of the year preceding event, temperature in January and March, and the rainfall in May, while in MODEL II, taken were mean temperatures of the first quarter and sum of the precipitation of the second quarter. Overall classification accuracy of the models were above 70%, while the prediction of outbreak based on MODEL I was 86%. The results of this study (models that can be applied in real time) can contribute to better decision-making in relation to forest management and protection of forests from gypsy moth in Republic of Serbia and wider.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».