Проведена предварительная верификация четырех моделей краткосрочного прогнозирования дефолиации дубрав непарным шелкопрядом путем их сравнительного анализа. Модели характеризуют два подхода в определении будущей дефолиации по числу зимующих яиц насекомого: а) оценка кормовой нормы (количества зеленой массы, уничтоженной средней гусеницей в условиях нормальной смертности); б) использование соотношения между потерями листвы и величиной плотности популяции. Эффективность прогнозирования зависит от точности определения количества зеленой массы дерева и насаждения и численности питающихся гусениц (варьирования смертности насекомых). В моделях использовались разные элементарные единицы учета для оценки плотности популяции (деревья разного возраста или стволы разного диаметра, побег текущего года, 100 г листвы). По установленным соотношениям между этими единицами модели были пересчитаны и приведены к единой шкале. В качестве предиктора использован возраст насаждений. Прогнозные оценки, полученные по разным моделям, относительно близки в молодняках и средневозрастных древостоях. При увеличении возраста растет и варьирование оценок. Необходимы дальнейшая верификация моделей и их корректировка, так как для производственного прогнозирования они достаточно надежны только при возрасте насаждений до 60 лет. Вероятно, требуется в большей степени учитывать и региональные различия в средней массе листьев дуба.
Preliminary verification of 4 short-term forecast models with their comparative analysis is presented. The models specify two approaches to identify future defoliation by insects that hibernate as eggs: a) feeding rate assessment (foliage mass consumed by an average caterpillar in normal mortality conditions); b) application of a ratio between foliage loss and population density. Forecast efficiency depends on accuracy of tree and whole stand foliage mass assessment and feeding caterpillar population (insect mortality variation). Various units were applied in population density assessment (trees of various age or diameter, current year shoot, 100 g of foliage). The models were recalculated and reduced to a unified scale based on found ratios between these units. Forest age was used as a predictor. The forecast assessments derived in various models are relatively close for young and mid-aged stands. Variation of the assessments grows with stand age increase. Further verification and adjustment of the models is necessary since they are only reliable in forecast for stands younger than 60 years. Probably regional difference in oak foliage mean phytomass should be taken more into consideration.
Feasibility of very short-term forecast models for COVID-19 hospital-based surveillance