摘要:為了探索小麥白粉病預測的新方法,以灰色系統理論為基礎,建立了小麥白粉病的災變預測模型和災變季節預測模型,災變預測模型平均相對精度達到95.24%,建立的災變季節模型包括達到防治指標日的預測模型和發病高峰日的預測模型,平均相對精度分別為90.40%和89.85%,模型精度較高。結果表明,3種模型均能夠準確地預測小麥白粉病。
關鍵詞:小麥白粉病;災變預測;季節災變預測;預測模型
中圖分類號:S435.121.4+6 文獻標識碼:A 文章編號:0439-8114(2013)22-5588-04
小麥白粉病是一種世界性病害,嚴重影響小麥的高產穩產。因此,對小麥白粉病的預測預報就顯得非常重要。以往對此病預測預報方法的研究大都根據不同地區的氣候因子建立不同的模型,定期發布預報信息,指導農業生產。雖然這些方法所組建的模型簡單,使用方便,但其預測的精度不高,常常出現誤報或錯報現象,而且建立這些模型需要多年數據。灰色系統預測方法將系統行為看作是諸多因子綜合作用的結果,僅需少量信息數據便可建立模型,且預測精度較高,在一些地區曾用于一些作物病蟲害的預報[1-3],但作物不同時期、不同氣候條件下需要建立不同的模型。為此,筆者分別利用小麥白粉病歷年發病原始數據,建立了灰色災變預測模型和灰色季節災變模型,對滑縣小麥白粉病發生情況進行了預測預報,以期為指導滑縣小麥白粉病預防提供科學依據。
1 材料與方法
1.1 材料
預測數據來自滑縣2003-2010年小麥白粉病發生量(最高病株率)的調查數據(表1)。根據歷史經驗和河南省安陽市實際發生情況,設小麥白粉病最高病株率≥50%為偏重發生年份,對小麥產量影響較大,故GM(1,1)模型建立在異常值取50%的基礎上。對表1的數據進行整理建模。
1.2 預測方法
以2003-2010年每次調查的病株率、調查日期為原始數據,建立預測模型,進行灰色災變預測和灰色季節災變模型的預測[1-5]。
2 結果與分析
2.1 建立灰色災變模型
2.1.1 建立GM(1,1)灰色災變模型 取災變閾值λ=50%,則小麥白粉病重度發生年份的原始數列為:
X(0)={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)
與之相對應的災變日期序列為:
Q(0)={q(0)(1),q(0)(2),q(0)(3),q(0)(4),q(0)(5)}=(1,2,3,7,8)
對Q(0)進行一次累加(1-AGO)生成一次累加序列:
Q(1)={1,3,6,13,21}
2.2 建立灰色季節災變模型
以滑縣2007-2010年小麥白粉病發生情況為原始數據(表4)建立灰色季節災變模型。
根據表4確定災變日期范圍,達到防治指標日的災變日期范圍:ω2=(04-25,05-10),病害發生高峰日的災變日期范圍:ω2=(05-20,05-25),將災變日期集轉變為相對日期集,以最小災變日為0點,計算相對日期(表4)。以年份作為橫坐標,以相對日期作為縱坐標,分別作達到防治指標日與發病高峰日的相對曲線。在曲線上取閾值λ的值。達到防治指標日的閾值λ=11,發病高峰日的閾值λ=5。按閾值λ為11,5在相對日期曲線上劃一橫線,與曲線各有3個交點,即為各自所找的灰數災變集:于是達到防治指標日的灰數集和發病高峰日的灰數集,根據災變集建立GM(1,1)模型并檢驗其精度,結果如表5和表6所示。
從表6可知,模型的平均相對誤差為10.15%,平均相對精度為89.85%,模型精度較高,可以用作小麥發病高峰日的預測。
3 模型預測結果
3.1 用小麥白粉病預測模型進行預測
用所建GM(1,1)模型進行預測,2003年對應k=0,將k分別取1,2,3,4時進行回測,當k=5時,進行灰色災變預測。計算結果見表7。
4 討論
用滑縣小麥白粉病發生原始數據進行建模檢驗并進行未來病害發生和防治的預測,可知用灰色系統建模,所用數據較少,建模比較容易,模型精度較高,可以準確地進行病害的預測,對于掌握田間小麥白粉病的發生動態,搞好統防統治工作具有重要的現實意義,可以成為預測大田病蟲害發生的得力工具。本試驗所建模型可以對小麥白粉病進行中長期預測,不過如果田間病害的發生有了新的原始數據,最好進行新陳代謝模型的建立,因為隨著時間的推移,系統中一些老信息距離被預測時越來越遠,其信息意義漸趨弱化,需要不斷補充新的信息,建立的模型才更能反映被預測時病蟲害的發生特征,也更具現實意義。
參考文獻:
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(責任編輯 昌炎新)