摘要:為了探索小麥白粉病預(yù)測的新方法,以灰色系統(tǒng)理論為基礎(chǔ),建立了小麥白粉病的災(zāi)變預(yù)測模型和災(zāi)變季節(jié)預(yù)測模型,災(zāi)變預(yù)測模型平均相對精度達(dá)到95.24%,建立的災(zāi)變季節(jié)模型包括達(dá)到防治指標(biāo)日的預(yù)測模型和發(fā)病高峰日的預(yù)測模型,平均相對精度分別為90.40%和89.85%,模型精度較高。結(jié)果表明,3種模型均能夠準(zhǔn)確地預(yù)測小麥白粉病。
關(guān)鍵詞:小麥白粉病;災(zāi)變預(yù)測;季節(jié)災(zāi)變預(yù)測;預(yù)測模型
中圖分類號:S435.121.4+6 文獻(xiàn)標(biāo)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(yán)重影響小麥的高產(chǎn)穩(wěn)產(chǎn)。因此,對小麥白粉病的預(yù)測預(yù)報就顯得非常重要。以往對此病預(yù)測預(yù)報方法的研究大都根據(jù)不同地區(qū)的氣候因子建立不同的模型,定期發(fā)布預(yù)報信息,指導(dǎo)農(nóng)業(yè)生產(chǎn)。雖然這些方法所組建的模型簡單,使用方便,但其預(yù)測的精度不高,常常出現(xiàn)誤報或錯報現(xiàn)象,而且建立這些模型需要多年數(shù)據(jù)?;疑到y(tǒng)預(yù)測方法將系統(tǒng)行為看作是諸多因子綜合作用的結(jié)果,僅需少量信息數(shù)據(jù)便可建立模型,且預(yù)測精度較高,在一些地區(qū)曾用于一些作物病蟲害的預(yù)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(fā)病原始數(shù)據(jù),建立了灰色災(zāi)變預(yù)測模型和灰色季節(jié)災(zāi)變模型,對滑縣小麥白粉病發(fā)生情況進(jìn)行了預(yù)測預(yù)報,以期為指導(dǎo)滑縣小麥白粉病預(yù)防提供科學(xué)依據(jù)。
1 材料與方法
1.1 材料
預(yù)測數(shù)據(jù)來自滑縣2003-2010年小麥白粉病發(fā)生量(最高病株率)的調(diào)查數(shù)據(jù)(表1)。根據(jù)歷史經(jīng)驗(yàn)和河南省安陽市實(shí)際發(fā)生情況,設(shè)小麥白粉病最高病株率≥50%為偏重發(fā)生年份,對小麥產(chǎn)量影響較大,故GM(1,1)模型建立在異常值取50%的基礎(chǔ)上。對表1的數(shù)據(jù)進(jìn)行整理建模。
1.2 預(yù)測方法
以2003-2010年每次調(diào)查的病株率、調(diào)查日期為原始數(shù)據(jù),建立預(yù)測模型,進(jìn)行灰色災(zāi)變預(yù)測和灰色季節(jié)災(zāi)變模型的預(yù)測[1-5]。
2 結(jié)果與分析
2.1 建立灰色災(zāi)變模型
2.1.1 建立GM(1,1)灰色災(zāi)變模型 取災(zāi)變閾值λ=50%,則小麥白粉病重度發(fā)生年份的原始數(shù)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(yīng)的災(zāi)變?nèi)掌谛蛄袨椋?/p>
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(jìn)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(jié)災(zāi)變模型
以滑縣2007-2010年小麥白粉病發(fā)生情況為原始數(shù)據(jù)(表4)建立灰色季節(jié)災(zāi)變模型。
根據(jù)表4確定災(zāi)變?nèi)掌诜秶?,達(dá)到防治指標(biāo)日的災(zāi)變?nèi)掌诜秶害?=(04-25,05-10),病害發(fā)生高峰日的災(zāi)變?nèi)掌诜秶害?=(05-20,05-25),將災(zāi)變?nèi)掌诩D(zhuǎn)變?yōu)橄鄬θ掌诩?,以最小?zāi)變?nèi)諡?點(diǎn),計(jì)算相對日期(表4)。以年份作為橫坐標(biāo),以相對日期作為縱坐標(biāo),分別作達(dá)到防治指標(biāo)日與發(fā)病高峰日的相對曲線。在曲線上取閾值λ的值。達(dá)到防治指標(biāo)日的閾值λ=11,發(fā)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(diǎn),即為各自所找的灰數(shù)災(zāi)變集:于是達(dá)到防治指標(biāo)日的灰數(shù)集和發(fā)病高峰日的灰數(shù)集,根據(jù)災(zāi)變集建立GM(1,1)模型并檢驗(yàn)其精度,結(jié)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(fā)病高峰日的預(yù)測。
3 模型預(yù)測結(jié)果
3.1 用小麥白粉病預(yù)測模型進(jìn)行預(yù)測
用所建GM(1,1)模型進(jìn)行預(yù)測,2003年對應(yīng)k=0,將k分別取1,2,3,4時進(jìn)行回測,當(dāng)k=5時,進(jìn)行灰色災(zāi)變預(yù)測。計(jì)算結(jié)果見表7。
4 討論
用滑縣小麥白粉病發(fā)生原始數(shù)據(jù)進(jìn)行建模檢驗(yàn)并進(jìn)行未來病害發(fā)生和防治的預(yù)測,可知用灰色系統(tǒng)建模,所用數(shù)據(jù)較少,建模比較容易,模型精度較高,可以準(zhǔn)確地進(jìn)行病害的預(yù)測,對于掌握田間小麥白粉病的發(fā)生動態(tài),搞好統(tǒng)防統(tǒng)治工作具有重要的現(xiàn)實(shí)意義,可以成為預(yù)測大田病蟲害發(fā)生的得力工具。本試驗(yàn)所建模型可以對小麥白粉病進(jìn)行中長期預(yù)測,不過如果田間病害的發(fā)生有了新的原始數(shù)據(jù),最好進(jìn)行新陳代謝模型的建立,因?yàn)殡S著時間的推移,系統(tǒng)中一些老信息距離被預(yù)測時越來越遠(yuǎn),其信息意義漸趨弱化,需要不斷補(bǔ)充新的信息,建立的模型才更能反映被預(yù)測時病蟲害的發(fā)生特征,也更具現(xiàn)實(shí)意義。
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