鳳陽縣小麥赤霉病流行程度中短期預測模型
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摘 要：以鳳陽縣1996—2015年小麥赤霉病歷史測報資料和氣候條件資料為基本數據，以植保部門調查可知的稻樁子囊殼枝帶菌率和氣象部門可預報的未來10d及20d的降水量及雨日數為自變量，以小麥赤霉病發生程度為因變量，組建二次多項式逐步回歸模型，運用DPS數據處理軟件進行處理，篩選出小麥赤霉病流行程度中短期預測模型。并通過2016—2018年3年數據進行驗證，結果顯示，中短期預測基本正確率均在85%以上，可以在當地小麥赤霉病預測預報中運用。
關鍵詞：小麥赤霉病;流行程度;預測模型
中圖分類號 S435.121.45 文獻標識碼 A 文章編號 1007-7731（2019）09-0078-3
小麥赤霉病屬于典型的氣候型病害，病菌侵染麥粒后，不僅使小麥產量下降，還影響麥粉品質，給人畜食用品安全帶來了一定的隱患[1]。提升小麥赤霉病發生程度預測的準確性，為政府宏觀防控決策提供依據，為種植者預留充足的防控物資準備時間，對提高小麥赤霉病的防治效果，減輕病害為害程度至關重要。研究表明：小麥赤霉病的發生程度主要受田間菌源量大小、小麥抽穗至灌漿期的降水量和雨日數的影響[2，3]。本研究以鳳陽縣1996—2015年氣候條件資料和小麥赤霉病歷史測報資料為基本數據，組建二次多項式逐步回歸模型，運用DPS數據處理軟件進行處理，篩選出短期預測模型和中期預測模型，并以2016年—2018年小麥赤霉病發生程度進行驗證。
1 研究方法
1.1 數據資料來源 降水量、雨日數等氣象資料，來源于鳳陽縣氣象局。小麥赤霉病的發生程度與病菌孢子釋放高峰期稻樁子囊殼枝帶菌率數據，來源于鳳陽縣植保站田間調查監測資料。降水量取1位小數，以mm為單位。雨日數為雨日累加，日雨量達到或超過0.1mm計為雨日。
1.2 發生程度分級標準 采用GB/T15796-2011小麥赤霉病測報技術規范發生程度分級指標[4]。
1.3 預測的評價標準 預報擬合值與實際觀測值的差值在0.5以內評為完全正確，差值在0.5～1以內評為基本正確，差值大于1以上評為錯誤。
2 結果與分析
2.1 短期預測模型建立與準確度
2.1.1 短期預測模型建立 以4月下旬旬降水量（X1）、4月下旬旬雨日數（X2）2個氣象要素為短期模型氣象因子，以4月上旬病菌孢子釋放高峰期稻樁子囊殼枝帶菌率作為菌量因子（X3），以小麥赤霉病發生程度為因變量（Y），組建二次多項式逐步回歸模型，運用DPS數據處理軟件進行處理，篩選出小麥赤霉病短期流行程度預測模型（見表1）。
2.1.2 短期預測模型準確度分析與驗證 將1996—2015年相關因子（Xi）代入短期預測模型，得出小麥赤霉病發生級別預測擬合值，與實際觀測值進行比較。20年中12年完全正確，5年基本正確，3年錯誤，其基本正確率達85%。驗證結果為：2016年基本正確、2017年和2018年為完全正確，預測基本正確率100%（見表2）。
2.2 中期預測模型的建立與準確度
2.2.1 中期預測模型建立 以4月下旬至5月上旬降水量（X1），4月下旬至5月上旬雨日數（X2）2個氣象要素為中期模型氣象因子，以4月上旬病菌孢子釋放高峰期稻樁子囊殼枝帶菌率作為菌量因子（X3），以小麥赤霉病發生程度為因變量（Y），組建二次多項式逐步回歸模型，運用DPS數據處理軟件進行處理，篩選出中期預測模型（見表3）。
2.2.2 中期預測模型準確度分析與驗證 將1996—2015年相關因子（Xi）代入中期預測模型，得出小麥赤霉病發生級別預測擬合值，與實際觀測值進行比較。結果表明，20年中12年完全正確，6年基本正確，2年錯誤，基本正確率達90%。驗證結果如下：2016年和2018年預測完全正確，2017年為基本正確，驗證基本正確率100%（見表4）。
3 結論
以氣象部門天氣預報信息中可提取的未來10d、20d的降水量、雨日數和植保部門調查可知的稻樁子囊殼枝帶菌率為自變量，以小麥赤霉病發生程度為因變量，組建二次多項式逐步回歸模型，運用DPS數據處理軟件處理技術，篩選出的小麥赤霉病流行程度中期和短期預測模型，預測值與實測值吻合度高，基本正確率在85%以上。通過2016—2018年3年數據進行驗證，中、短期預測基本正確率均為100%，其預測模型可在當地小麥赤霉病中、短期預測預報中運用。
參考文獻
[1]劉景松.小麥赤霉病研究進展[J].中國農村小康科技，2008 （11）：54-56.
[2]陳春秋.桐城市小麥赤霉病發生特點與防控技術探討[J].基層農技推廣，2018（01）：86-89.
[3]鄧斌.2015年宣州區小麥赤霉病發生特點及防治對策[J].安徽農學通報，2016，22（5）：67-67，93.
[4]小麥赤霉病測報技術規范：GB/T 15796-2011[S].2011.
（責編：張宏民）作者簡介：柏新盛（1970—），男，安徽鳳陽人，農藝師，從事農業技術推廣及農作物病蟲害預測預報工作。 收稿日期：2019-03-24
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