[发明专利]一种大黄鱼刺激隐核虫病的预测方法

权利要求书

1.一种大黄鱼刺激隐核虫病的预测方法，其特征在于包括以下步骤：

1)水环境因子预测方程的构建

根据不同月份水环境因子的历史数据，运用多种时间序列模型分析水环境因子的变化规律与趋势，分别构建水温、溶解氧和氨氮值对月份的拟合曲线，比较拟合效果，从中筛选最好的模型建立拟合方程，其回归方程分别为：

(1)水温：

f(x)＝20.93-2.835*cos(0.5276*x)-8.043*sin(0.5276*x)

其中f(x)为水温，x为月份；

(2)溶解氧：

f(x)＝7.083+-0.2234*cos(0.02547*x)+0.179*sin(0.02547*x)+0.9994*cos(2*0.02547*x)+0.9807*sin(2*0.02547*x)+0.6179*cos(3*0.02547*x)+0.1761*sin(3*0.02547*x)+0.2184*cos(4*0.02547*x)+0.002575*sin(4*0.02547*x)

其中f(x)为溶解氧，x为月份；

(3)氨氮：

y(t)＝0.182y(t-1)+0.778y(t-2)+e(t)

其中y(t)为当期的氨氮值的实际值，y(t-1)为前一期的氨氮值，y(t-n)为前n期的氨氮值，e(t)为当期的误差值，则当期氨氮的实际值为当期氨氮的预测值加上误差值；

2)水环境因子的提前预测

根据所建立的拟合方程，计算未来某一具体时间点的水温、溶解氧和氨氮的预测值；

3)刺激隐核虫发病情况的提前判别

收集历史的月份、水温、溶解氧和氨氮4因子以及对应的刺激隐核虫病严重等级数据，利用R软件环境中加载的随机森林程序包对所述收集历史的月份、水温、溶解氧和氨氮4因子以及对应的刺激隐核虫病严重等级数据进行分析，建立月份、水温、溶解氧和氨氮4因子判别疾病等级的数学模型，利用水温、溶解氧和氨氮3个因子预测模型，对下一期的水温、溶解氧和氨氮值进行预测，然后将预测值代入已建好的疾病判别模型中，对大黄鱼刺激隐核虫病进行预测，并作相应解读，判断刺激隐核虫病的可能发生情况，据此采取适当的防控措施，减少因病损失；所得的预测值的准确性评估与大黄鱼刺激隐核虫病的实际发生情况进行比较。