ビッグデータ解析によるハスモンヨトウの好適発生条件の解明と発生予測手法の開発

阐明日本斜纹夜蛾发生的适宜条件并开发利用大数据分析的爆发预测方法

基本信息

批准号：
21K14951
负责人：
川北哲史
金额：
$ 2.91万
依托单位：
National Agriculture and Food Research Organization
依托单位国家：
日本
项目类别：
Grant-in-Aid for Early-Career Scientists
财政年份：
2021
资助国家：
日本
起止时间：
2021-04-01 至 2025-03-31
项目状态：
未结题

项目摘要

2022年度も引き続き①申請者が開発した害虫モニタリング装置を使って複数地点におけるハスモンヨトウの日単位の捕殺データの収集を行った。さらに②これまでに公設試験場等で蓄積されたフェロモントラップによる捕殺データを利用し、ハスモンヨトウの捕殺数を目的変数とし、周辺地域の捕殺データや気象データ等を説明変数とした統計モデルの作成による、発生に寄与するパラメータの同定と評価を行った。①のデータ収集については装置を広島県内各地に設置し、約10地点における複数環境下での日単位のハスモンヨトウの捕殺データを収集することができた。さらに、収集した害虫の捕殺データに関してこれらを利用した病害虫による被害リスクを予測する仕組みについて特許一件を出願した。装置に関しては、既存のトラップとの捕殺推移の違いを検証し、捕殺数には違いがあるものの、捕殺のトレンドや増減についてはおおむね既存のトラップと一致していることを確認した。装置に関する研究内容について現在国際誌に論文を投稿している。②の統計モデルの構築については、2021年度までに開発したARIMAX(AutoRegressive Integrated Moving Average with eXogenous variables)モデルのほかに、ランダムフォレストや、リッジ回帰などの手法を組み合わせたアンサンブルモデルを導入し、発生予測の高度化を検証した。得られた成果の一部については、国内の学会で一件、カナダでの国際学会で一件それぞれ発表した。

在2022财年，1）继续使用申请人开发的害虫监控设备在多个位置收集Hasmonyoto的每日捕获数据。此外，2）使用来自公共测试站点和其他设施中的信息素陷阱的捕获数据，直到现在，我们通过创建被捕获的鲑鱼鲑鱼作为目标变量的统计模型来识别和评估参数，并以周围地区的捕获数据和天气数据作为示例性数据和天气，从而有助于发生这种情况。对于①中的数据收集，设备是在广岛县安装的，有关粪便的日常捕获和死亡的数据是在大约10个地点的多个环境中收集的。此外，已经为系统申请了一项专利，以预测使用有害生物捕获和杀害的数据收集的数据造成的损害风险。关于该设备，我们检查了现有陷阱的捕获趋势的差异，并确认，尽管被捕获的陷阱的数量存在差异，但趋势和捕获的增加/减少通常与现有陷阱一致。他目前正在将论文提交有关他的设备研究的国际日报。关于2财年2021财政年度开发的Arimax（自回旋的集成移动平均线与外源变量的自动综合移动平均线）之外，还引入了一个集合模型，该集合模型还引入了诸如随机森林和山脊回归之类的方法，以验证事件预测的进步。获得的一些结果是在国内学术会议上和加拿大国际学术会议上提出的。