基于深度學習的貴州辣椒蚜蟲發生氣象條件 預測模型初報

劉凱歌 吳康云 邢 丹 宋 敏 牟玉梅 李 明,3*

（1. 貴州春芯科技有限公司， 貴陽 550081； 2. 貴州省農業科學院辣椒研究所， 貴陽 550025； 3. 北京市農林科學院信息技術研究中心/國家農業信息化工程技術研究中心/農產品質量安全追溯技術及應用國家工程研究中心/中國氣象局-農業農村部都市農業氣象服務中心/農業農村部農產品冷鏈物流技術重點實驗室（北京）， 北京 100097； 4. 石河子大學農學院/特色果蔬栽培生理與種質資源利用兵團重點實驗室， 新疆石河子 832003）

辣椒作為世界上栽培面積最大的調味作物，深受人們喜愛，其維生素C含量居蔬菜首位，且具有較高的藥用價值。貴州是我國辣椒主產地，隨種植面積的不斷擴大和連續種植，病蟲害發生與危害逐年加劇，特別是在高溫多雨季節更易導致病蟲害爆發流行，造成辣椒產量大幅下降甚至絕收，成為制約辣椒產業發展和農民增收的瓶頸。

蚜蟲是辣椒生產中高發害蟲之一，聚集在辣椒葉片、花梗及果實上吸食汁液獲取營養，造成辣椒大幅減產并降低果實品質。蚜蟲還是多種病毒的傳播媒介，極易引發病毒病。因此，通過對蚜蟲發生情況進行預測，進而為農戶提供防治信息及用藥指導、降低蚜蟲為害損失至關重要。由于蚜蟲種群分布范圍廣、繁殖力強，導致溯源難度大、蟲量調查復雜。結合蚜蟲生活習性，通過分析其與環境條件的相關性，作為預測蚜蟲是否發生的參考依據。陳敏等采用數理統計法對蚜蟲發生情況進行了回歸分析預測，但這種方法比較復雜，需要對多年數據進行擬合，使用不當則會降低病害預測的可信度和準確性?！?br>