气象因素对南方水稻黑条矮缩病的影响及预测模型的创建

南方水稻黑条矮缩病是近年来在中国南方稻区新发生的一种重要病毒性病害。为了明确气象因素与发病间的关系,提高预测能力,避免严重的损失,利用化州市2006—2014年的气象数据与南方水稻黑条矮缩病田间实际发生数据,采用逐步回归和通径分析研究了南方水稻黑条矮缩病发病率与气象因素的关系。结果表明：6月中旬至7月上旬降水日数、6月下旬至7月上旬相对湿度和8月上旬平均最高气温等3个气象因子对南方水稻黑条矮缩病发病率影响最为关键。利用气象因子建立了南方水稻黑条矮缩病发病率回归模型为：y?＝-531.9999-4.4850x1+1.0238x2+3.6891x3+7.0837x4+1.0286x5-2.8431x6,利用该回归方程对历史资料的拟合效果非常好,预测能力强,适宜于化州本地乃至粤西地区。     

应用数学模型模拟稻瘟病发展动态变化

本文介绍了影响水稻稳产、高产的主要病害之一--稻瘟病,并应用数学模型模拟稻瘟病的发展动态,直观的反映了水稻稻瘟病的病情走势,对于分析其发展过程,及时进行防治具有重要意义.     

用判别分析法预测早稻穗瘟流行程度的研究

应用判别分析法对 1 981～ 1 995年广东化州市早稻穗瘟的流行程度进行了分析 ,建立了早稻穗瘟流行程度的判别函数。经检验 ,判别效果显著 ,而且历史符合率达93 .3 % ,1 996～ 2 0 0 0年的预报准确率达 80 %。     

化州市晚稻细菌性条斑病发生的气象预测模型研究

应用逐步回归方法,对影响广东省化州市晚稻细菌性条斑病发生期和发生程度的关键气象因子进行分析,建立了晚稻细菌性条斑病发生期和发生程度的气象预测数学模型,分别为y1=169.214 1-0.112 4x1-1.305 5x2-3.141 0x3+44.814 0x4和y2=-14.436 5+0.367 9x5+0.189 2x6+0.005 3x7-0.174 5x8,对所建立的模型进行历史拟合回测,拟合准确率分别为88.9%和95.2%,又经对2010年和2011年试报验证,结果与发生实况基本符合。     

影响南方水稻黑条矮缩病发生流行的因子分析

南方水稻黑条矮缩病是近年来在我国南方稻区新发生的一种重要病毒性病害。本文通过大田调查、田间试验并结合气象资料分析,表明品种抗性、种植方式、播种期、播种地段和气象因子等是影响该病发生的主要因素。不同类型水稻的发病率存在显著性差异。杂交稻发病最重,糯稻发病次之,常规稻发病最轻。同一类型的杂交稻不同品种对南方水稻黑条矮缩病的抗(耐)病性存在较大差异。‘特优161’最感病,‘华优638’最抗病。抛栽田比移栽田和直播田发病轻。不同播种期显著影响南方水稻黑条矮缩病的发病率。在化州稻区,播种早的发病重于播种迟的。晚稻秧田靠近早稻本田的田块,南方水稻黑条矮缩病发病重,秧田远离早稻本田的田块发病较轻。6月中旬-7月上旬降水日数、6月下旬-7月上旬相对湿度和8月上旬平均最高气温等气象因子与南方水稻黑条矮缩病发病率关系最密切。     

模糊贴近度用于三化螟发生量预测的探讨

以与三化螟发生密切相关的气象因素为预测因子,采用模糊贴近度的方法,建立化州市第一代三化螟发生量中期预测模型,用14a资料回测及3a应用预测检验,总计有15a预测值与实测值基本相符。     

南方水稻黑条矮缩病测报技术研究

研究2 种数学分析模型对南方水稻黑条矮缩病的预报效果,为该病害的预测预报提供参考。以2006—2015 年广东省化州市晚稻南方水稻黑条矮缩病发病率为原始数据,分别采用多项式回归和灰色系统GM(1,1)预测方法建立南方水稻黑条矮缩病发病率的预测模型,分析其预测效果。结果表明,采用多项式回归和灰色系统GM(1,1)分别建立了晚稻南方水稻黑条矮缩病发病率预测预报模型：y=5.2530-5.8923x 2.1280x2-0.1559x3和y(1)(k 1)=-51.1797e-0.4798k 66.8097,2 种预测模型均能较好地预测南方水稻黑条矮缩病的发病趋势,为该病害的预测提供了一种准确有效的方法。预测预报模型可以应用于防病减灾工程。     

粤西地区南方水稻黑条矮缩病的流行规律及防治

南方水稻黑条矮缩病为白背飞虱传播的一种毁灭性的水稻病毒病。文章根据2009~2016年化州地区南方水稻黑条矮缩病发生和危害情况,通过对南方水稻黑条矮缩病病害症状和介体昆虫的认识,分析南方水稻黑条矮缩病发生的轻重与介体数量、毒源量、水稻品种、种植方式、水稻播期、秧田位置及气候条件等因素有关。提出全面实施“防控技术前移,切断毒源,治虫防病”的防治策略;形成适合粤西稻区特点的南方水稻黑条矮缩病综合防控的技术体系,并在生产上推广应用,有效预防控制了南方水稻黑条矮缩病发生流行危害,取得了显著的社会经济效益。     

气象因子对第2代稻飞虱发生程度的影响及预测模型

[目的]研究气象因子对第2代稻飞虱发生、发展的影响,为稻飞虱的预报和防治提供科学依据.[方法]利用广东省化州市1995~2011年稻飞虱系统调查资料和气象资料,对第2代稻飞虱发生程度与主要气象因子进行相关和通径分析,建立回归预测模型.[结果]气温是影响第2代稻飞虱发生程度的主导因子,降雨量、日照时数、雨日等对害虫发生程度的直接作用较小,但通过气温发挥间接作用.据此建立第2代稻飞虱发生程度的预测模型为y=0.3972x1+0.1801x2+0.0020x3+0.0035x4-0.0189x5-10.5637,利用模型回检历史拟合准确率为91.3%,而2011年预测结果与实际发生情况一致.[结论]气温是影响第2代稻飞虱发生程度的关键气象因子,生产中可以应用拟合的预测模型对稻飞虱的发生危害进行预测预报.     

化州市晚稻稻飞虱主害代发生期及发生程度气象预测模型

化州是广东省重要的水稻生产基地。稻飞虱是化州市主要的水稻害虫之一。笔者就6代稻飞虱发生期和发生程度与气象条件之间的关系进行分析研究,利用气象因子预测稻飞虱的发生与发展,以提高稻飞虱发生期和发生程度预测的准确性。应用SPSS分析软件进行逐步回归分析,对广东省化州市1996—2011年的晚稻稻飞虱主害代调查资料和气象观测资料进行分析,筛选出适合的气象预报因子,分别建立晚稻稻飞虱主害代成虫高峰期、若虫高峰期、发生程度和发生面积统计预报模型,用2012年和2013年的资料作为独立样本用于模型效果检验。结果表明,上述预测模型均通过0.01显著性统计检验。将化州市1996—2011年各年度对应的气象观测数据代入各式,模拟值与实测值的逐年变化趋势比较吻合,相对准确率分别为87.5%、93.8%、90.9%、94.2%。对建模内预报值和2012、2013年预报应用效果进行验证,模拟值与实测值基本吻合,可以为该区稻飞虱预测预报服务。可见通过逐步回归分析法对化州市晚稻稻飞虱主害代（6代）的发生期及发生程度进行预测,只要所选择的气象因子与相应的实测值有较高的相关性,就能较准确预测出发生期及发生程度范围;在稻飞虱发生期和发生程度模型建立中,选取的气象因子取了前驱值,所建立的模型更具预测性。