水稻條紋葉枯病的氣象研究

李靜

摘要 采用1995～2011年原陽縣氣象觀測(cè)站地面氣象觀測(cè)資料和原陽縣農(nóng)業(yè)科學(xué)研究所提供的對(duì)應(yīng)年5～6月灰飛虱蟲口密度資料，對(duì)影響灰飛虱蟲口密度的因子進(jìn)行了篩選。結(jié)果表明，3月份平均氣溫、5月份平均最高氣溫與灰飛虱蟲口密度具有很好的相關(guān)性。利用SPSS統(tǒng)計(jì)平臺(tái)，采用逐步回歸的方法篩選預(yù)報(bào)因子，建立預(yù)測(cè)模式并進(jìn)行檢驗(yàn)訂正，計(jì)算擬合準(zhǔn)確率較高，具有指導(dǎo)意義。

關(guān)鍵詞 水稻；灰飛虱發(fā)生量；預(yù)報(bào)因子；模型預(yù)測(cè)；原陽

中圖分類號(hào) S435.112+.3 文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼 A 文章編號(hào) 0517-6611（2014）16-05009-01

水稻條紋葉枯病是由灰飛虱為媒介傳播的病毒病，俗稱“水稻上的癌癥”。自1995年以來，由灰飛虱引起的水稻條紋葉枯病在原陽縣水稻生產(chǎn)中呈逐年上升態(tài)勢(shì)，此病害主要發(fā)生在水稻返青、分蘗期[1]。因此，建立灰飛虱發(fā)生量的預(yù)測(cè)模式，在病害發(fā)生前作出精準(zhǔn)的預(yù)報(bào)具有重大的現(xiàn)實(shí)意義。

1 資料來源與研究方法

采用1995～2011年原陽縣氣象觀測(cè)站3～6月的平均氣溫、降水量、平均最高氣溫、春季平均氣溫、春季降水量及原陽縣農(nóng)業(yè)科學(xué)研究所提供的對(duì)應(yīng)年份5～6月灰飛虱發(fā)生量（1 m2）等資料，利用SPSS統(tǒng)計(jì)平臺(tái)，采用逐步回歸的方法篩選預(yù)報(bào)因子，建立預(yù)測(cè)模式并進(jìn)行檢驗(yàn)，計(jì)算擬合準(zhǔn)確率。

2 結(jié)果與分析

2.1 預(yù)報(bào)因子的初步選擇 溫度是影響害蟲生長發(fā)育的一個(gè)重要因素，汪恩國[2]研究發(fā)現(xiàn)，10月至翌年4月的氣溫是影響灰飛虱種群越冬后基數(shù)及發(fā)展的重要條件；趙便果等[3]分析了12月至次年2月份的溫、濕度對(duì)灰飛虱越冬死亡率的影響；繆為文[4]認(rèn)為早春干旱少雨，氣溫偏高利于灰飛虱的發(fā)生。借鑒前人的經(jīng)驗(yàn)[5-10]和原陽歷年灰飛虱發(fā)生的情況，該研究利用逐步回歸的方法從原陽3、5月平均氣溫、冬季降水量、3月份平均最高氣溫、5月份平均最高氣溫、春季平均氣溫、春季降水量等因子中篩選與灰飛虱蟲口密度較好的相關(guān)因子。

2.2 因子的確定及發(fā)生量模型的構(gòu)建

2.2.1 因子的確定。從表1可以看出，相關(guān)較好的因子有3月份平均氣溫、5月份平均最高氣溫，相關(guān)系數(shù)分別為0.709和0.653，均通過了0.05水平的顯著性檢驗(yàn)。

2.2.2 發(fā)生量模型的構(gòu)建。根據(jù)3月份平均氣溫、5月份平均最高氣溫與灰飛虱對(duì)應(yīng)的歷年發(fā)生量，利用SPSS統(tǒng)計(jì)平臺(tái)，采用逐步回歸的方法建立預(yù)測(cè)模型為Y=-1 057.0+36.1X1+32.8X5，其中，Y為灰飛虱的蟲口密度，X1為3月份平均氣溫，X5為5月份平均最高氣溫。相關(guān)系數(shù)為0.866，表明灰飛虱的發(fā)生量與兩者之間有很好的相關(guān)性。

2.3 預(yù)測(cè)模型的驗(yàn)證

2.3.1 回代檢驗(yàn)。用1995～2011年3月份平均氣溫、5月份平均最高氣溫回代檢驗(yàn)當(dāng)年灰飛虱的蟲口密度，用預(yù)測(cè)值和實(shí)測(cè)值進(jìn)行對(duì)比驗(yàn)證預(yù)測(cè)模式的準(zhǔn)確度。以實(shí)際發(fā)生量與預(yù)測(cè)值的差值在0～50頭為完全符合，準(zhǔn)確率記為100%，50～100頭為基本符合，準(zhǔn)確率記為80%，其他的情況均為完全不符合，記為0。

從表2可以看出，預(yù)測(cè)值與實(shí)際值相符合的占71%，基本符合的占18%，完全不符合的占11%。

2.3.2 預(yù)測(cè)檢驗(yàn)。利用2012、2013年3月份平均氣溫及5月份平均最高氣溫預(yù)測(cè)灰飛虱蟲口密度結(jié)果見表3，由表3可知，預(yù)報(bào)誤差為23和36頭，在完全符合范圍內(nèi)。說明此預(yù)測(cè)模式可以使用。

3 結(jié)論

利用1995～2011年氣象資料與灰飛虱蟲口密度觀測(cè)資料，運(yùn)用SPSS平臺(tái)，采用逐步回歸的方法，篩選出影響灰飛虱發(fā)生量的重要因子，建立了3月份平均氣溫和5月份平均最高氣溫的預(yù)測(cè)模式，經(jīng)過檢驗(yàn)，該模式預(yù)報(bào)準(zhǔn)確率較高。7月上、中旬正值原陽水稻返青、分蘗期，此時(shí)也是灰飛虱向水稻田大量轉(zhuǎn)移的關(guān)鍵時(shí)期，故而，利用此模式可以提前30 d作出預(yù)報(bào)，對(duì)指導(dǎo)農(nóng)業(yè)生產(chǎn)意義重大。

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