水稻纹枯病病情指数与病株率关系数学模型的研究及应用

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1、2010．23(1)广西植保1文章编号：1003—8779{2010)01—0001—03水稻纹枯病病情指数与病株率关系数学模型的研究及应用黄庆裕-一，朱来佳，黎达境，贝进标，贝玉梅(1．广西昭平县农作物病虫测报站，昭平县，546800；2．昭平县土肥站；3．昭平县农技推广中心)摘要：应用分层随机抽样法，抽取昭平县连续8a100对纹枯病的调查数据，建立病情指数y与病株率x(％)关系的指数回归方程为：y=2．5125×1．0345，实践上可用作预测预报，从而简化调查方法。运用数学模型计算，按病株率高低可把纹枯病发生严

2、重度划分为6级，达到药剂防治指标的要及时施药防治，同时强调要加强发病前期的综合防控工作。关键词：水稻纹枯病；病情指数；病株率；数学模型中图分类号：$435．111．42文献标识码：B纹枯病是昭平县水稻主要病害之一，该病发病简化病情指数的调查方法，及时指导纹枯病的防控时间早，病历长，范围广，损失大，为水稻各病虫害之工作。首，并且有趋重发展态势，已成为阻碍水稻高产稳产1材料与方法的一个突出问题，其发生严重程度主要用病情指数来表示。1．1供试材料来源多年的工作实践，笔者深刻体会到水稻纹枯病昭平县农作物病虫测报站保存有大量

3、的纹枯病(Rhizoctoniasolani)病情指数调查和计算的繁琐，原始记录数据，本资料取材于本站2002～2009年同时也发现其病情指数与病株率之间有着显著的相“五天一报”表，并采用分层随机抽样法取样[川，即关性，并且比病情指数与病丛率的相关性更为显著，依病株率大小，每lO个百分点随机抽样1O对数据，为此，探讨建立病情指数与病株率的关系模型，试图共100对配对数据(见表1)。表1昭平县2002~2009年分层随机抽样的100对纹枯病调查数据收稿日期：2009—09一O1[作者简介：黄庆裕(1964一)，男，广

4、西昭平县人，高级农艺师。]0～、～t～．1．．-_2黄庆裕，朱来佳，等：水稻纹枯病病情指数与病株率关系数学模型的研究及应用2010．23(1)1．2纹枯病调查方法．根据指数回归方程求解方法[引，求得昭平县水选择具有代表性的不同类型田块，根据抛栽稻稻纹枯病病情指数与Y病株率(％，0F

5、o．01=6．90，可信度达极显著水平，说明回归方程拟合良病株率(％)=×100好，具有较高的可靠性，能反应实际情况，可用作病病情指数=羔曩募×oo情指数的预测预报。1．3纹枯病分级标准2．2数学模型的应用根据农业部农作物病虫测报总站制定的《农作2．2．1划分纹枯病发生严重度等级物主要病虫测报方法》，纹枯病严重度分级标准为根据病情指数回归方程①，两边取对数(为计算(以株为单位)t2]：方便，取常用对数)整理，得病株率计算式：0级：全株无病；一!g二!g12一!g二：垒QQ，‘Llg1．03450．0147451级：

6、第3叶片以下各叶鞘或叶片发病(自顶叶按照广西纹枯病发生严重度级别划分标准【4I，算起，下同)；根据病情指数Y使用等式②估算出相应的病株率x2级：第2叶片以下各叶鞘或叶片发病；(％)，水稻纹枯病1至6级病株率估算值列于表3。3级：顶叶叶鞘或顶片发病；可见，纹枯病发生严重度级别可按病株率高低划分4级：全株发病，提早枯死。为6个等级，标准为：1级<40％；2级40％～60％；2结果与分析3级60．1％～70％；4级70．1％-80％；5级80．1％-90％；6级>9O％。这样的分级标准比较符合纹2．1数学模型的建立与检验

7、枯病防控实践，并且比使用病情指数更为简明的判根据表1调查数据作散点图，发现符合指数函定其发生等级，对及时指导纹枯病防控工作有着重数曲线，因此使用曲线回归模型：要的意义。Y=ab=表2水稻纹枯病发生严重度的病株率分级值2．2．2简化病情指数调查和计算方法后期病情的影响很大，因此，生产上应加强发病前期病株率分别取1％～100％，可以根据方程①计的防控工作。算出相应的病情指数，从而制成换算表(略)，或绘成关系曲线图(见图1)。也就是说，根据病株率可以非常方便地查找到对应的病情指数，从而简化病情指数的调查和计算方法，减轻劳

8、动强度，对及时指导纹枯病防控工作的开展十分有利。从水稻纹枯病病情指数与病株率的关系图1可以看出，病株率低于20％，它对病情指数的影响较小；病株率高于20％，特别是高于60％(3级)，病情指数则随病株率的提高而急剧增加，对水稻产量将产生严重影响。纹枯病一般分蘖期开始发病，孕穗期前后达到发病高峰，生育前期的发病严重与否对图1水稻纹枯病病情指数与病株率的关系201