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稻飛虱大發生年份灰色災變的預測

2016-06-21 03:53:10張新華曾石生謝福才
浙江農業科學 2016年6期

張新華,陳 玉,曾石生,謝 坤,謝福才

(1.井岡山市農業局,江西井岡山 343600;2.井岡山市科衛有害生物防制技術公司,江西井岡山 343600)

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稻飛虱大發生年份灰色災變的預測

張新華1,陳 玉1,曾石生1,謝 坤2,謝福才2

(1.井岡山市農業局,江西井岡山 343600;2.井岡山市科衛有害生物防制技術公司,江西井岡山 343600)

摘 要:研究應用灰色系統控制理論,對井岡山市龍市區域1987—2001年間的水稻田間蟲量調查數據進行綜合系統研究分析,建立其預測微分模型為對未來年份發生量進行預測預報;同時,用模型計算值對實際值進行檢驗,吻合程度極高。結果表明,該模型在本區域的稻飛虱預測預報實踐中具有一定的應用價值。

關鍵詞:稻飛虱;大發生年份;灰色預測

文獻著錄格式:張新華,陳玉,曾石生,等.稻飛虱大發生年份灰色災變的預測[J].浙江農業科學,2016,57(6): 885-887.

有關灰色預測的研究與應用在自然災害和社會經濟等領域已有報道[1-12]。灰色系統主要特征表現為:系統的邊界或因素不完全清楚,系統中因素間的關系不完全知道,系統的內部結構不完全明確,系統的作用原理或運行機制不完全了解。農業病蟲發生系統具有典型的灰色特征。(1)表征病蟲發生的參數是灰數。意味著病蟲測報數據的灰性,如測報數據等均是在真實某個領域內變化的參數。(2)影響系統的參數是灰元。在各種影響因素中,有許多完全不確定的或已確定卻難以量化的影響因子。(3)構成病蟲發生系統的各種關系是灰關系。如一因一效、一因多效、多因一效、多因多效、隱效、顯效等難以完全確定或量化。為此,根據井岡山(龍市)2015年稻飛虱田間高峰期百叢蟲量數據,采用灰色系統預測模型,應用灰色理論分析,預測該區未來可能稻飛虱大發生年份,是一種科學可行的方法。

1 材料與方法

1.1 材料

根據井岡山龍市區域稻飛虱的歷史發生情況,其主害代以早稻后期及中稻前期受害最為嚴重,而井岡山以一季中稻為主,早稻極少。因此,選擇中稻田間蟲量高峰期的百叢蟲量為研究因子,建立1組數據如表1。

表1 井岡山(龍市區)中稻飛虱歷年發生量

1.2 計算與建模

綜合本地歷史發生情況作量的分析,并擬定百叢發生量≥5 500只為大發生年,以此作為異常災變值。

以X為發生年份,以大發生年份序號為下標,以上標0代表原始數據、以上標1代表累加后的構建數據進行建模。

從表1可知,大發生年有

將X中數據作1次累加生成得:

由原始數據X(0)→構造數據X(1),建立GM (1,1)序列如表2。

表2 GM(1,1)序列表

2 結果與分析

2.1 模型檢驗

作還原數據的檢驗,得表3。

表3 模型計算值、實際值、誤差率

2.2 預測與結論

按以上模型預測第6,7,8大發生年:

綜上計算結果,按照年序排列可知,第6,7,8大發生年序分別是第17,20,24年。即預測的第6,7,8大發生年份分別為2003,2006,2010年。

3 討論

稻飛虱(褐飛虱、白背飛虱和灰飛虱)是井岡山區水稻主要害蟲之一,不但直接為害水稻,而且傳播病毒病,其大發生年常暴發成災,嚴重影響水稻產量和品質。因此,除選擇抗病品種、加強栽培管理外,科學地做好稻飛虱大發生年份的預測預報也是防治的基礎和關鍵。本理論預測模型預測2003,2006,2010年為該區稻飛虱大發生年份,實踐證明,這3年均為該區稻飛虱大發生年,2010年井岡山市即因稻飛虱暴發致萬余畝水稻感染黑條矮縮病而大幅減產甚而絕收。

GM(1.1)灰色動態預測模型多應用于復雜系統某一主導因素特征值的擬合和預測,其預測精度受被預測對象的遞變規律及數據序列的光滑度影響,且所建立的灰色模型的固有誤差很難保證為無窮小量[15];本研究理論預測模型的預測效果雖與實際發生基本吻合,但隨著年份數據鏈的不斷延長和信息量增加,有必要在實踐中不斷對其檢驗和完善,以提高其預測效果和準確性。

對稻飛虱大發生年份的災變預測是稻飛虱蟲情測報技術手段之一。采用灰色系統控制理論對自然界長期連續的有關數據信息進行綜合分析與計算,建立具有一定生物學意義的微分方程預測模型是科學的,既有現實意義,又有理論價值,可為農業生產及其病蟲綜防策略的制定和生資農藥的合理調配等提供科學依據。

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(責任編輯:張瑞麟)

中圖分類號:S435

文獻標志碼:A

文章編號:0528-9017(2016)06-0885-03

DOI:10.16178/j.issn.0528-9017.20160628

收稿日期:2015-11-19

作者簡介:張新華(1965—),男,江西井岡山人,農藝師,本科,從事植物保護與農技推廣工作,E-mail: zyc0602@sina.cn。

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