本课题源于国家林业公益性行业科研专硕(201404410),主要对湖北省麻城市、利川市,福建省武夷山市、莆城市,安徽省潜山市、凤阳县马尾松毛虫数据进行系统科学地整理,对不同地区马尾松毛虫虫态期进行比较分析。再利用期距法、逐步回归法、平稳时间序列法、马尔科夫链法、人工BP神经网络法、多级多因子列联表法、灾变预测法、方差分析周期外推法、模糊数学综合评判法等9种方法对时间跨度大、数据齐全的潜山市马尾松毛虫进行数学方法分析,对该虫发生期、发生量、发生面积、危害指数进行预报预测,为该虫的预防与治理提供理论依据。不同区域虫态期比较结果:马尾松毛虫虫态期与纬度、海拔有关,纬度越高,虫态期越迟;海拔越高,虫态期越迟。安徽省潜山市马尾松毛虫数学方法分析结果:BP神经网络法预测马尾松毛虫发生期和发生量,历史符合率达到100%。方差分析周期外推法和模糊综合评判法预测马尾松毛虫发生量,其历史符合率达到100%。BP神经网络法是预测马尾松毛虫发生面积较为理想的方法,灾变法对马尾松毛虫发生面积灾变预报历史符合率达到90%以上。方差分析周期外推法和灾变法对灾情指数预测结果准确率都很高。综合分析,BP神经网络法、平稳时间序列法、方差分析周期外推法、马尔科夫链法历史符合率最好,其余5种方法效果次之,关键是要选准与预报量关系密切的预报因子及科学分级。