基于病穗率的小麦赤霉病发生等级气象预测模型

发布时间：2021-10-11 12:50

　　通过对桐城市1995—2019年共25年小麦赤霉病的发生资料与气象资料进行分析,选取影响小麦赤霉病发生关键期的气温、降水、相对湿度、日照等42个气象因子,基于年度病穗率,采用逐步回归统计方法,建立小麦赤霉病发生等级气象预测模型。结果表明,2月中旬平均相对湿度、3月上旬和中旬累计日照时数与年度病穗率呈明显的负相关,而2月中旬累计日照时数、2月下旬平均最低气温、3月上旬和中旬平均相对湿度则呈显著的正相关;交叉检验复相关系数达到0.63,预测结果同号率达88%,预测复相关系数达到0.68（α0.01=0.5052）,均达到0.01的显著性相关水平;2017—2019年试报应用预测值相对误差控制在9%以内,发生等级预测完全正确。模型拟合率达100%,试报效果好,可靠性强,可投入业务应用。 

【文章来源】：安徽农学通报. 2020,26(16)

【文章页数】：3 页

【部分图文】：

桐城小麦赤霉病病穗率预测结果

通过交叉检验方法可以得出（见图2），预测结果同号率为88%，复相关系数为0.63，达到0.01的显著性相关水平。一般认为，当预测值与实测值一致时预测结果为完全正确，两者相差1个量级时预测结果为基本正确，相差2个量级时预测结果为错误。以此来评价本预测模型，其历史拟合率为100%，其中完全正确率为52%，基本正确率为48%（见表2），尤其2017—2019年试报应用预测值相对误差控制在9%以内，发生等级预测完全正确。说明用这个模型来进行桐城小麦赤霉病发生的气象条件等级评定和预警可靠性很好。

【参考文献】：
期刊论文
[1]小麦赤霉病气象等级预报模式研究[J]. 张旭晖,高苹,居为民,王筛祥,王建林,武金岗.  安徽农业科学. 2008(23)
[2]小麦赤霉病发生程度的气象动态预测模型[J]. 李军,蒋耀培,蒋建忠,王志雄.  西南农业大学学报(自然科学版). 2004(06)
[3]黄河中下游小麦赤霉病气象指数的建立与应用[J]. 贾金明.  气象. 2002(03)
[4]四川小麦赤霉病流行的环流背景和天气形势[J]. 刘富明,徐崇浩,何险峰,熊志强.  四川气象. 1994(03)



本文编号：3430542