運(yùn)用模糊數(shù)學(xué)預(yù)測(cè)甘藍(lán)生長(zhǎng)期菜青蟲的發(fā)生量

摘要：研究了降雨量、氣溫和風(fēng)速與甘藍(lán)生長(zhǎng)期菜青蟲（Pieris rapae）發(fā)生量之間的關(guān)系，運(yùn)用模糊數(shù)學(xué)預(yù)測(cè)甘藍(lán)生長(zhǎng)期田間菜青蟲的發(fā)生量。經(jīng)檢驗(yàn)，2014年預(yù)報(bào)與實(shí)測(cè)相符合，2003～2013年預(yù)測(cè)符合率達(dá)91%。

關(guān)鍵詞：菜青蟲（Pieris rapae）；發(fā)生量；模糊數(shù)學(xué)

中圖分類號(hào)：S431.9；S436.35 文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼：A 文章編號(hào)：0439-8114（2016）15-3900-03

DOI：10.14088/j.cnki.issn0439-8114.2016.15.024

Abstract： The relationships between rainfall，air temperature，the wind speed and the occurrence quantity of Pieris rapae in the period of cabbage growing were studied. The occurrence quantity of caterpillar in the period of cabbage growing was forecasted using fuzzy mathematics. Upon examination，2014 forecast was consistent with the measured. Forecast accuracy was 91% in previous years.

Key words： Pieris rapae； occurrence quantity； fuzzy mathematics

菜青蟲（Pieris rapae）為鱗翅目粉蝶科，主要為害十字花科蔬菜，其中甘藍(lán)、芥藍(lán)、花椰菜等受害較為嚴(yán)重[1，2]。菜青蟲在春、秋兩季危害嚴(yán)重，受害嚴(yán)重時(shí)植株葉片會(huì)被蠶食一空，只留下粗葉脈。菜青蟲為甘藍(lán)生長(zhǎng)期的優(yōu)勢(shì)害蟲[3，4]。目前。中國(guó)運(yùn)用模糊數(shù)學(xué)預(yù)測(cè)害蟲發(fā)生量的報(bào)道為數(shù)不多，對(duì)十字花科甘藍(lán)菜青蟲發(fā)生量的預(yù)測(cè)更為稀少，運(yùn)用數(shù)學(xué)模型解決生物問(wèn)題有著很好的發(fā)展?jié)摿蛯?shí)用價(jià)值[5，6]。本研究利用模糊數(shù)學(xué)[7]預(yù)測(cè)甘藍(lán)菜青蟲生長(zhǎng)期的發(fā)生量，為生物防治害蟲提供科學(xué)依據(jù)。

1 材料與方法

歷年菜青蟲發(fā)生量資料來(lái)源于延安市寶塔區(qū)蔬菜局，氣象資料來(lái)自延安市氣象局。試驗(yàn)于2014年5月在延安市莫家灣村蔬菜種植基地進(jìn)行，試驗(yàn)面積666.7 m2，試驗(yàn)地是通風(fēng)良好、地勢(shì)較高、排灌方便、未種過(guò)同科蔬菜的無(wú)污染地塊，畦寬1.2 m，長(zhǎng)度不限。于小苗4～5片真葉至葉片抱球期間，每隔3 d（5月10日至8月10日），按5點(diǎn)取樣法進(jìn)行取樣統(tǒng)計(jì)，每點(diǎn)取100個(gè)莖葉記錄菜青蟲的發(fā)生量。

2 預(yù)測(cè)基本原理與方法

2.1 影響因子的確立

在諸多影響菜青蟲發(fā)生量的因素中，根據(jù)2003～2013年對(duì)甘藍(lán)生長(zhǎng)期菜青蟲發(fā)生量可知，菜青蟲發(fā)生量雖然與多個(gè)因素有關(guān)[8，9]，但主要影響因子為3～4月平均降雨量x1（r1=-0.643，P<0.05）、4月平均氣溫x2（r2=0.632，P<0.05）、4～5月平均風(fēng)速x3 （r3=-0.609，P<0.05）（表1）。這3個(gè)影響因子綜合作用與甘藍(lán)生長(zhǎng)期田間菜青蟲發(fā)生量均在0.05水平顯著相關(guān)，且發(fā)生量與3個(gè)影響因子之間的關(guān)系是不確定的，顯示出很大的模糊關(guān)系。因此本研究選用x1、x2、x3 3個(gè)指標(biāo)作為菜青蟲發(fā)生量模糊預(yù)測(cè)的主要因素，進(jìn)行甘藍(lán)生長(zhǎng)期田間菜青蟲發(fā)生量的預(yù)測(cè)。對(duì)影響因子x1、x2、x3及甘藍(lán)生長(zhǎng)期平均每株菜青蟲量y按照等距分級(jí)法將其分為輕度發(fā)生、中等偏輕、中等發(fā)生、中等偏重和重度發(fā)生5個(gè)等級(jí)（表2）。并根據(jù)分級(jí)標(biāo)準(zhǔn)將x1、x2、x3 及y進(jìn)行分級(jí)，分級(jí)結(jié)果列入表1。

（x1y）ab表示x1是a等級(jí)同時(shí)y是b等級(jí)的次數(shù)，（x1）a表示x1是a等級(jí)出現(xiàn)的次數(shù)，同樣（y）b表示y是b等級(jí)的次數(shù)。將（x1y）ab/（x1）a稱作為x1是a級(jí)，y量為b級(jí)的因子比重。將（x1y）ab/（y）b稱作3～4月平均降雨量a級(jí)，y為b級(jí)的對(duì)象比重。其中a=1，2， 3，4，5。b=1，2，3，4，5。降雨量是a等級(jí)，平均每株蟲量是b等級(jí)的比重表示為（x1y）ab/（x1）a+（x1y）ab/（y）b。如x1是1等級(jí)y是3等級(jí)時(shí)的比重為（x1y）13/（x1）1+（x1y）13/（y）3等于1/4+1/4=0.5。按照此公式算出每個(gè)影響因子與預(yù)測(cè)對(duì)象的所有比重（表3）。

2.2 建立模糊關(guān)系

實(shí)際生產(chǎn)中，x1、x2、x3 3個(gè)影響因子共同作用于甘藍(lán)生長(zhǎng)期田間菜青蟲的發(fā)生量，且每個(gè)因素作用大小不同。因此可用權(quán)重因子ω來(lái)表示不同因素的作用大小。當(dāng)降雨量為1級(jí)時(shí)，甘藍(lán)生長(zhǎng)期平均株菜青蟲發(fā)生量3級(jí)發(fā)生1次，5級(jí)共發(fā)生3次。若其中對(duì)應(yīng)的甘藍(lán)菜青蟲發(fā)生量級(jí)別與3～4月平均降雨量級(jí)別相同，即為1級(jí)則不計(jì)算在內(nèi)，則此例中1級(jí)系數(shù)為4，以此類推降雨量的2級(jí)系數(shù)為1，3級(jí)系數(shù)為0。權(quán)重系數(shù)為每個(gè)影響因子的系數(shù)之和與所有影響因子系數(shù)之和的比值。分別計(jì)算出其他兩個(gè)因素的系數(shù)之和與權(quán)重系數(shù)（表4）。

根據(jù)權(quán)重系數(shù)，可以將3個(gè)影響因子進(jìn)行綜合考慮。由于表3比重中各數(shù)值相差較大，與權(quán)重系數(shù)相乘后會(huì)使誤差加大。為了減少計(jì)算誤差，可對(duì)比重表中的數(shù)據(jù)進(jìn)行模糊化處理。以原影響因子的a級(jí)所有比重之和為分母，原比重為分子，依次計(jì)算得出所有影響因子的新比重（表5）。

根據(jù)新比重和權(quán)重系數(shù)，對(duì)3個(gè)因素進(jìn)行綜合考慮來(lái)預(yù)測(cè)甘藍(lán)生長(zhǎng)期田間菜青蟲的發(fā)生量。

2.3 建立預(yù)測(cè)模型

若第n年的3～4月平均降雨量、4月平均氣溫、4～5月平均風(fēng)速分別為m、n、q。其對(duì)應(yīng)的發(fā)生級(jí)別分別為A、B、C。算出2003～2013年3～4月平均降雨量、4月平均氣溫、4～5月平均風(fēng)速的權(quán)重因子分別為0.4、0.3、0.3。用Am、By、Cq分別表示各因素對(duì)應(yīng)級(jí)別的那一列數(shù)值。建立模糊矩陣R如下：

R=（0.4，0.3，0.3）AmByCq

3 結(jié)果與分析

2014年3～4月平均降雨量為23.21 mm、4月平均氣溫11.36 ℃、4～5月平均風(fēng)速2.35 m/s。分別對(duì)應(yīng)為5級(jí)、2級(jí)、5級(jí)。從表5找出對(duì)應(yīng)的值，帶入模糊矩陣R，計(jì)算如下：

R=（0.4，0.3，0.3）0.340 0.400 0.260 0 01.000 0 0 0 01.000 0 0 0 0

=（0.4×0.340+0.3×1.000+0.3×1.000 0.4×0.400 0.4×0.260 0 0）

=（0.736 0.16 0.104 0 0）

顯然，第一組數(shù)值最大，對(duì)應(yīng)2014年甘藍(lán)生長(zhǎng)期平均每株菜青蟲為1級(jí)，與當(dāng)年的平均數(shù)量3相符合。按照上面驗(yàn)證方法，將2003～2013年的數(shù)值帶入計(jì)算，符合率高達(dá)91%。

4 小結(jié)與討論

害蟲的預(yù)測(cè)預(yù)報(bào)是害蟲管理和防治的重要組成部分，也是有效防治和控制害蟲發(fā)展的依據(jù)，更是農(nóng)業(yè)生產(chǎn)管理和決策的前提[10]。利用模糊綜合評(píng)價(jià)和數(shù)學(xué)模糊，只需知道當(dāng)年的3～4月平均降雨量、4月平均氣溫、4～5月平均風(fēng)速就可以預(yù)測(cè)菜青蟲發(fā)生量的級(jí)別，從而為菜青蟲預(yù)測(cè)預(yù)防節(jié)省大量的人力、物力。模糊數(shù)學(xué)理論已經(jīng)相當(dāng)成熟，不過(guò)實(shí)際應(yīng)用還不是很廣泛。如果將模糊數(shù)學(xué)能成熟地運(yùn)用在農(nóng)業(yè)病蟲害的預(yù)測(cè)預(yù)防上將對(duì)農(nóng)業(yè)病蟲害綜合防治產(chǎn)生重大的意義。

參考文獻(xiàn)：

[1] 桑 志.甘藍(lán)田節(jié)肢動(dòng)物群落結(jié)構(gòu)及天敵優(yōu)勢(shì)種評(píng)價(jià)研究[D].合肥：安徽農(nóng)業(yè)大學(xué)，2007.

[2] 徐世才，白 佳，劉小偉，等.甘藍(lán)田主要害蟲生態(tài)位的研究[J].江蘇農(nóng)業(yè)科學(xué)，2011，39（5）：149-152.

[3] 馬小蕊.幾種生物農(nóng)藥對(duì)甘藍(lán)田節(jié)肢動(dòng)物群落的影響[D].合肥：安徽農(nóng)業(yè)大學(xué)，2010.

[4] 王 云.幾種非十字花科蔬菜與甘藍(lán)間作對(duì)甘藍(lán)田節(jié)肢動(dòng)物群落的影響[D].合肥：安徽農(nóng)業(yè)大學(xué)，2011.

[5] 胡建根.一種基于模糊數(shù)學(xué)的生物災(zāi)害預(yù)測(cè)模型[J].生物災(zāi)害科學(xué)，2012，35（2）：219-221.

[6] 王信群.模糊數(shù)學(xué)在病蟲害測(cè)報(bào)中的應(yīng)用[J].安徽農(nóng)業(yè)科學(xué)，2005，33（3）：396，398.

[7] 胡繼才.應(yīng)用模糊數(shù)學(xué)[M].武漢：武漢測(cè)繪科技大學(xué)出版社，1998.

[8] 靳 然，李生才.基于小波神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的麥蚜發(fā)生程度預(yù)測(cè)模型[J].昆蟲學(xué)報(bào)，2015，58（8）：893-903.

[9] 姜 燕.主要農(nóng)作物病蟲害氣象預(yù)報(bào)方法研究——以小麥條銹病和玉米螟蟲為例[D].北京：中國(guó)氣象科學(xué)研究院，2007.

[10] 靳 然，李生才.農(nóng)作物害蟲預(yù)測(cè)預(yù)報(bào)方法及應(yīng)用[J].山西農(nóng)業(yè)科學(xué)，2015，43（1）：121-123.