| 초록 |
중국 광시 구이린(Guilin of Guangxi) 지역에서 기존의 벼멸구(rice planthopper) 병충해 현황 및 기상관측 기지의 관측자료에 근거하고, 또한 인자 팽화 기술(factors puffing technology)을 이용하여 기상인자에 대하여 기후에 따른 팽화 조합을 진행하였다. 그리고 관련성 분석(correlation analysis)을 통하여 병충해 발생과 관련성이 제일 뚜렷한 핵심 인자 및 그에 따른 조합 시기(assembling periods)를 선발하였으며, 또한 SPSS 소프트웨어를 이용하여 벼멸구 발생 등급(occurrence grade)이 기후에 따른 기상예보 다중선형회귀모델(multiple linear regression model)을 구축하였고, MATLAB 소프트웨어를 이용하여 벼멸구 발생 등급이 기후에 따른 기상예보 BP 인공신경망모델(artificial neural network model)을 구축하였다. 연구 결과, 인자 팽화 기술을 기반으로한 두 가지 모델의 예보는 ldquo;일치(correct) rdquo; 및 ldquo;기본상 일치(basically correct) rdquo;하였고, 또한 정확율은 88%이상인 것으로 나타났다. 그 중에서 인공신경망으로 검사한 결과는 기존의 벼멸구 발생 정도에 대한 검사 결과와 ldquo;일치 rdquo; 및 ldquo;기본상 일치 rdquo;하였고, 또한 정확율은 선형회귀모델에 비하여 4%향상되었다. 인공신경망으로 검사한 결과는 또한 예측한 벼멸구 발생 등급과 ldquo;일치 rdquo;하였고, 예보 정확율은 선형회귀모델에 비하여 14% 향상되었다. 이는 인자 팽화 기술과 BP 인공신경망기술을 결합하여 구축한 단기 예보모델(short-term forecasting model)은 벼멸구의 발생 등급이 기후변화에 따른 예보를 실현할 수 있을 뿐만아니라 또한 예보의 정확율과 안정성은 뚜렷하게 향상되었다는 것을 설명한다. |
