西安地區(qū)小麥病蟲害發(fā)生程度預(yù)測(cè)研究

王昱等

摘要 根據(jù)2001～2011年西安地區(qū)小麥主要病蟲害總發(fā)生面積，選取對(duì)應(yīng)年有關(guān)氣象資料，利用相關(guān)統(tǒng)計(jì)分析方法，確定關(guān)鍵氣象因子，采用模糊數(shù)學(xué)原理對(duì)西安地區(qū)小麥病蟲害發(fā)生程度進(jìn)行分析預(yù)測(cè)，建立了簡(jiǎn)單易行，適于基層推廣使用的模糊數(shù)學(xué)預(yù)測(cè)模型。結(jié)果表明，該模型預(yù)測(cè)效果較好，且歷史擬合率極高，具有較強(qiáng)的實(shí)用價(jià)值。

關(guān)鍵詞 西安；小麥病蟲害；氣象因素；模糊數(shù)學(xué)

中圖分類號(hào) S512.1 文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼 A 文章編號(hào) 0517-6611（2014）11-03268-03

Abstract According to the main diseases and insect pests occurrence area of wheat in Xi 'an from 2001 to 2011， selecting corresponding years relevant meteorological data， using the relevant statistical analysis method， the key meteorological factors were determined. By using fuzzy mathematics principle， the wheat plant diseases and insect pests occurrence degree in Xi 'an were analyzed and predicted， a fuzzy prediction model suitable for grassroots was established. The results showed that the model prediction effect is good， and the historical fitting rate is extremely high， has strong practical value.

Key words Xi 'an； Wheat plant diseases and insect pests； Meteorology； Fuzzy mathematics

氣象條件是影響農(nóng)作物病蟲害的主要因子，可以通過(guò)不同數(shù)理統(tǒng)計(jì)的預(yù)測(cè)方法建立病蟲害預(yù)測(cè)模型[1-5]來(lái)指導(dǎo)農(nóng)業(yè)生產(chǎn)。但目前這些方法的應(yīng)用多側(cè)重于單一病害或蟲害的研究，肖志強(qiáng)等[6]采用回歸模型預(yù)測(cè)隴南山區(qū)小麥蚜蟲發(fā)生程度，司麗麗等[7]應(yīng)用Fisher判別準(zhǔn)則模型預(yù)測(cè)了河北省小麥白粉病的發(fā)生情況，劉偉昌等[8]應(yīng)用灰色關(guān)聯(lián)分析、模糊數(shù)學(xué)等方法對(duì)河南省小麥條銹病的氣象等級(jí)預(yù)測(cè)，張瑞英[9]采用方差分析周期外推法對(duì)小麥條銹病進(jìn)行超長(zhǎng)期預(yù)測(cè)，張映梅等[10]應(yīng)用人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測(cè)小麥等作物病蟲害發(fā)生情況，而對(duì)多時(shí)段和多種病蟲害的總趨勢(shì)研究偏少。

筆者根據(jù)2001～2011年西安地區(qū)小麥主要病蟲害總發(fā)生面積和相關(guān)氣象資料，采用模糊數(shù)學(xué)原理[11-12]對(duì)病蟲害發(fā)生程度進(jìn)行了分析預(yù)測(cè)，效果良好，為及早預(yù)測(cè)、準(zhǔn)確防治提供科學(xué)依據(jù)。

1 資料來(lái)源與研究方法

西安地區(qū)小麥主要病蟲害總發(fā)生面積包含條銹病、赤霉病、白粉病、蚜蟲、紅蜘蛛病蟲的發(fā)病面積，資料來(lái)自于西安市植保站，序列為2001～2011年共11年；氣象資料選取西安市氣象局7個(gè)區(qū)縣地面氣象觀測(cè)站相應(yīng)時(shí)段冬前全年和冬后1～5月共計(jì)51旬和逐月的氣溫、降水、相對(duì)濕度、日照資料，資料用7個(gè)區(qū)縣氣象觀測(cè)站的平均值代替。利用DPS多元分析——相關(guān)分析法[13]，計(jì)算與冬小麥病蟲害發(fā)生面積的相關(guān)系數(shù)，選出與發(fā)病面積相關(guān)顯著的關(guān)鍵氣象因子，然后再精選出具有明顯植物生理學(xué)、病理學(xué)意義、能夠互相彌補(bǔ)、綜合預(yù)報(bào)能力較高的5個(gè)氣象因子。采用等差分級(jí)方法給出小麥病蟲害發(fā)生程度預(yù)測(cè)標(biāo)準(zhǔn)，應(yīng)用模糊數(shù)學(xué)分析方法研究病蟲害發(fā)生有關(guān)的氣象因子客觀預(yù)報(bào)方法，建立病蟲害氣象預(yù)報(bào)模型。

2 結(jié)果與分析

2.1 影響小麥病蟲害主要?dú)庀笠蜃樱▁i）的確定

雖然影響小麥病蟲害發(fā)生程度的因素較多，但在耕作制度基本穩(wěn)定的條件下，影響其發(fā)生程度的主要因素是氣象因子。利用西安市7個(gè)區(qū)縣氣象站的觀測(cè)資料，首先初選15個(gè)氣象因子，再通過(guò)相關(guān)篩選法進(jìn)行精選，最終確定與小麥病蟲害發(fā)生程度相關(guān)性較好的5個(gè)預(yù)報(bào)因子：X1為上年11月平均氣溫；X2為當(dāng)年4月上旬降水量；X3為當(dāng)年5月中旬降水量；X4為當(dāng)年4月中旬日照；X5為當(dāng)年3月上旬相對(duì)濕度。

2.2 小麥病蟲害主要影響因子的分級(jí)

預(yù)測(cè)等級(jí)劃分采用等差分級(jí)法確定y、Xi的分級(jí)標(biāo)準(zhǔn)（表1）。原理是預(yù)報(bào)對(duì)象y根據(jù)11年來(lái)病蟲害最大和最小發(fā)生面積（表1）的極差，若按5 級(jí)分則求其等差差距。故y的5個(gè)分級(jí)等級(jí)標(biāo)準(zhǔn)分別為：1級(jí)，偏輕發(fā)生，<525.3；2級(jí)，中度偏輕發(fā)生，525.3～650.0；3級(jí)，中度發(fā)生650.0～774.7；4級(jí)，中度偏重發(fā)生，774.7～899.4；5級(jí)，偏重發(fā)生，>899.4。5個(gè)預(yù)報(bào)因子X(jué)i的分級(jí)計(jì)算方法同y。對(duì)照表1 標(biāo)準(zhǔn)將原始數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換成y、Xi的分級(jí)結(jié)果（表2），組建列聯(lián)表（表3）。

2.3 建立預(yù)測(cè)模型及驗(yàn)證

2.3.1 確定模糊向量。

根據(jù)每個(gè)因子對(duì)預(yù)報(bào)對(duì)象貢獻(xiàn)大小，賦予不同權(quán)重， 組成模糊向量X=（X1，X2，X3，X4，X5）。采用因子精選時(shí)已算出的變量Xi與y的單相關(guān)系數(shù)取其絕對(duì)值，作歸一化后處理后得模糊向量Xd=（0.165 138 0.211 009 0.238 532 0.206 422 0.178 899）。結(jié)與討論

（1）根據(jù)前期具有明顯植物生理學(xué)、病理學(xué)意義的氣象因子與當(dāng)年冬小麥病蟲害發(fā)生面積的相關(guān)分析，應(yīng)用模糊數(shù)學(xué)原理，建立了切合當(dāng)?shù)貙?shí)際的小麥病蟲害發(fā)生程度模糊數(shù)學(xué)預(yù)測(cè)模型，應(yīng)用效果較好，實(shí)用性較強(qiáng)。

（2）在預(yù)報(bào)模型中，加權(quán)平均求和模型不僅考慮了所有主導(dǎo)因子的影響， 還具有權(quán)重的意義， 避免了應(yīng)用4個(gè)子模型建立綜合預(yù)測(cè)模型的麻煩， 計(jì)算簡(jiǎn)單，應(yīng)用效果好，適宜于基層推廣。

（3）該模型結(jié)構(gòu)簡(jiǎn)單，預(yù)測(cè)時(shí)效性較長(zhǎng)。由于沒(méi)有考慮影響小麥病蟲害發(fā)生和流行等非氣象因素，加之病蟲害資料序列較短， 模型的效果還有待在實(shí)際工作中進(jìn)一步檢驗(yàn)和完善。

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