小麦白粉病灰色灾变预测研究

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1、小麦白粉病灰色灾变预测研究摘要:为了探索小麦白粉病预测的新方法,以灰色系统理论为基础,建立了小麦白粉病的灾变预测模型和灾变季节预测模型,灾变预测模型平均相对精度达到95.24%,建立的灾变季节模型包括达到防治指标FI的预测模型和发病高峰口的预测模型,平均相对精度分别为90.40%和89.85%,模型精度较高。结果表明,3种模型均能够准确地预测小麦白粉病。关键词:小麦白粉病;灾变预测;季节灾变预测;预测模型中图分类号:S435.121.4+6文献标识码:A文章编号:0439-8114(2013)22-5588-04小麦白粉病

2、是一种世界性病害,严重影响小麦的高产稳产。因此,对小麦白粉病的预测预报就显得非常重要。以往对此病预测预报方法的研究大都根据不同地区的气候因子建立不同的模型,定期发布预报信息,指导农业生产。虽然这些方法所组建的模型简单,使用方便,但其预测的精度不高,常常出现误报或错报现象,而口建立这些模型需要多年数据。灰色系统预测方法将系统行为看作是诸多因子综合作用的结果,仅需少量信息数据便可建立模型,且预测精度较高,在一些地区曾用于一些作物病虫害的预报[1-3],但作物不同时期、不同气候条件下需要建立不同的模型。为此,笔者分别利用小麦白粉

3、病历年发病原始数据,建立了灰色灾变预测模型和灰色季节灾变模型,对滑县小麦口粉病发生情况进行了预测预报,以期为指导滑县小麦白粉病预防提供科学依据。1材料与方法1.1材料预测数据来自滑县2003-2010年小麦白粉病发牛量(最高病株率)的调查数据(表1)。根据历史经验和河南省安阳市实际发生情况,设小麦白粉病最高病株率250%为偏重发生年份,对小麦产量影响较大,故GM(1,1)模型建立在异常值取50%的基础上。对表1的数据进行整理建模。1.2预测方法以2003-2010年每次调查的病株率、调查日期为原始数据,建立预测模型,进行灰

4、色灾变预测和灰色季节灾变模型的预测[1-5]o2结果与分析2.1建立灰色灾变模型2.1.1建立GM(1,1)灰色灾变模型取灾变阈值X=50%,则小麦白粉病重度发牛年份的原始数列为:X(0)二{X(0)(1),X(0)(2),X(0)(3),X(0)(7),X(0)(8)}=(94.5,55.4,74.2,86.8,80.7)与之相对应的灾变口期序列为:Q(0)二{q(0)(1),q(0)(2),q(0)(3),q(0)(4),q(0)(5)}二(1,2,3,7,8)对Q(0)进行一次累加(1-AGO)生成一次累加序列:Q(

5、1)={1,3,6,13,21}2.2建立灰色季节灾变模型以滑县2007-2010年小麦白粉病发生情况为原始数据(表4)建立灰色季节灾变模型。根据表4确定灾变日期范用,达到防治指标日的灾变日期范围:32二(04-25,05-10),病害发生高峰日的灾变日期范围:o2=(05-20,05-25),将灾变日期集转变为相对日期集,以最小灾变日为0点,计算相对日期(表4)。以年份作为横坐标,以相对H期作为纵坐标,分别作达到防治指标日与发病高峰口的相对曲线。在曲线上取阈值入的值。达到防治指标口的阈值A=11,发病高峰日的阈值入二5。

6、按阈值入为11,5在相对日期曲线上划一横线,与曲线各冇3个交点,即为各自所找的灰数灾变集:于是达到防治指标日的灰数集和发病高峰日的灰数集,根据灾变集建立GM(1,1)模型并检验其精度,结果如表5和表6所示。从表6可知,模型的平均相对误差为10.15%,平均相对精度为89.85%,模型精度较高,可以用作小麦发病高峰日的预测。3模型预测结果3.1用小麦白粉病预测模型进行预测用所建GM(1,1)模型进行预测,2003年对应20,将k分别取1,2,3,4时进行冋测,当k二5时,进行灰色灾变预测。计算结果见表7。4讨论用滑县小麦白粉

7、病发牛原始数据进行建模检验并进行未来病害发生和防治的预测,可知用灰色系统建模,所用数据较少,建模比较容易,模型精度较高,可以准确地进行病害的预测,对于掌握B间小麦白粉病的发生动态,搞好统防统治工作具有重要的现实意义,可以成为预测大田病虫害发生的得力工具。木试验所建模型可以対小麦白粉病进行中长期预测,不过如果出间病害的发生有了新的原始数据,最好进行新陈代谢模型的建立,因为随着时间的推移,系统中一些老信息距离被预测时越来越远,其信息意义渐趋弱化,需要不断补充新的信息,建立的模型才更能反映被预测时病虫害的发生特征,也更具现实意义

8、。参考文献:[1]刘思峰,党耀国,方志耕,等•灰色系统理论及其应用[M]・北京:科学出版社,2010.236-242.[2]石明旺,闵红,石蔚云,等•豫北地区小麦纹枯病春季中短期流行预测的初步研究[J]・河南农业大学学报,2003,37(4):348-351・[3]张传珂•应用灰色系统模型对麦蜘蛛灾变预

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