孔令帥 江勝國(guó) 韓正英 蔡冬梅 錢俊
摘要:通過(guò)對(duì)桐城市1995-2019年共25年小麥赤霉病的發(fā)生資料與氣象資料進(jìn)行分析,選取影響小麥赤霉病發(fā)生關(guān)鍵期的氣溫、降水、相對(duì)濕度、日照等42個(gè)氣象因子,基于年度病穗率,采用逐步回歸統(tǒng)計(jì)方法,建立小麥赤霉病發(fā)生等級(jí)氣象預(yù)測(cè)模型。結(jié)果表明,2月中旬平均相對(duì)濕度、3月上旬和中旬累計(jì)日照時(shí)數(shù)與年度病穗率呈明顯的負(fù)相關(guān),而2月中旬累計(jì)日照時(shí)數(shù)、2月下旬平均最低氣溫、3月上旬和中旬平均相對(duì)濕度則呈顯著的正相關(guān);交叉檢驗(yàn)復(fù)相關(guān)系數(shù)達(dá)到0.63,預(yù)測(cè)結(jié)果同號(hào)率達(dá)88%,預(yù)測(cè)復(fù)相關(guān)系數(shù)達(dá)到0.68(α0.01=0.5052),均達(dá)到0.01的顯著性相關(guān)水平;2017-2019年試報(bào)應(yīng)用預(yù)測(cè)值相對(duì)誤差控制在9%以內(nèi),發(fā)生等級(jí)預(yù)測(cè)完全正確。模型擬合率達(dá)100%,試效果好,可靠性強(qiáng),可投入業(yè)務(wù)應(yīng)用。
關(guān)鍵詞:病穗率;赤霉病;發(fā)生等級(jí);預(yù)測(cè)模型
中圖分類號(hào) S435 文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼 A 文章編號(hào) 1007-7731 (2020) 16-0152-03
1引言
赤霉病是安徽省淮河以南地區(qū)小麥生產(chǎn)的主要病害之一,嚴(yán)重影響小麥的產(chǎn)量與品質(zhì)。小麥赤霉病的發(fā)生與流行,除受越冬病源菌數(shù)量、品種抗性和栽培管理等多種因素的影響外,主要受氣象條件的影響,是一種典型的氣象型病害[1-2]。安徽省地處南北氣候過(guò)渡地帶,氣候條件比較適宜小麥赤霉病的發(fā)生發(fā)展,赤霉病在本省發(fā)生普遍,尤其是江淮之間的發(fā)生更為頻繁。因此,準(zhǔn)確開展小麥赤霉病氣象等級(jí)預(yù)報(bào),已成為現(xiàn)代氣象為農(nóng)業(yè)服務(wù)的主要任務(wù)之一。
桐城市位于安徽省江淮之間,屬北亞熱帶濕潤(rùn)季風(fēng)氣候區(qū),稻茬小麥有一定的種植面積,近幾年小麥赤霉病呈偏重流行態(tài)勢(shì)。因此,有必要研究桐城局地氣象條件與赤霉病的發(fā)生、發(fā)展關(guān)系,建立赤霉病發(fā)生的氣象條件等級(jí)預(yù)測(cè)模型,根據(jù)實(shí)時(shí)氣象資料開展赤霉病發(fā)生的氣象條件預(yù)警預(yù)測(cè),以期為及時(shí)制訂防治策略提供科學(xué)依據(jù)。
2 資料來(lái)源與預(yù)測(cè)模型建立方法
2.1 資料來(lái)源 1995-2019年小麥赤霉病病穗率等資料來(lái)源于桐城市植保站,相應(yīng)時(shí)段的氣象資料(包括氣溫、最高氣溫、最低氣溫、降水量、降水日數(shù)、相對(duì)濕度、日照等逐日資料)來(lái)源于桐城國(guó)家基準(zhǔn)氣候站。
2.2 預(yù)測(cè)模型建立方法 研究表明[3-6],影響小麥赤霉病發(fā)生的主要因素是小麥抽穗揚(yáng)花期的氣象條件。本文在此基礎(chǔ)上,針對(duì)小麥常年平均發(fā)育期和赤霉病發(fā)生關(guān)鍵期,主要選取同期2-3月份氣象資料參與模型的分析與構(gòu)建。氣象條件對(duì)于作物生長(zhǎng)過(guò)程的影響,往往是通過(guò)一定時(shí)期的累計(jì)效應(yīng)來(lái)體現(xiàn)。為了準(zhǔn)確找出小麥赤霉病發(fā)生的正、負(fù)效應(yīng)氣象因子,基于年度病穗率,選取氣溫、最高氣溫、最低氣溫、降水量、降水日數(shù)、相對(duì)濕度、日照等旬平均(累計(jì))資料共42個(gè)氣象因子參與相關(guān)性分析,篩選主要?dú)庀笥绊懸蜃印?/p>
由于所選擇的各氣象因子之間的量綱不同,為消除因子間的量綱差異,將原始自變量集合X{x1,x2,x3,…,xn}和原始因變量集合Y{y1}進(jìn)行數(shù)據(jù)中心化和無(wú)量綱化的標(biāo)準(zhǔn)化處理,標(biāo)準(zhǔn)化處理可以得到2組變量集的標(biāo)準(zhǔn)化數(shù)據(jù)矩陣:{-xi=xi--xi/Sxi i=(1,2,3…,n)-yi=yi--yi/Sy
其中:-xi表示xi的均值;Sxi表xi的標(biāo)準(zhǔn)差;-yi表示yi的均值;Sy表示yi的標(biāo)準(zhǔn)差;~xi和~yi表示經(jīng)標(biāo)準(zhǔn)化處理后的變量值。
將病穗率作為因變量,篩選出的主要?dú)庀笠蜃幼鳛樽宰兞浚?jīng)標(biāo)準(zhǔn)化處理后,采用逐步回歸統(tǒng)計(jì)方法進(jìn)行擬合,構(gòu)建出小麥赤霉病發(fā)生等級(jí)氣象預(yù)測(cè)模型。
3 預(yù)測(cè)模型的建立和檢驗(yàn)
3.1 小麥赤霉病發(fā)生發(fā)展氣象等級(jí)劃分 根據(jù)桐城市氣候特點(diǎn)、小麥赤霉病歷史發(fā)生情況、種植制度等,同時(shí)參照安徽省植保部門小麥赤霉病流行程度劃分標(biāo)準(zhǔn),將小麥赤霉病發(fā)生發(fā)展及流行相應(yīng)的氣象條件劃分為4個(gè)等級(jí)(見表1)。赤霉病大流行對(duì)應(yīng)的氣象條件為4級(jí),即該氣象條件非常適宜小麥赤霉病的發(fā)生發(fā)展;赤霉病偏重流行對(duì)應(yīng)的氣象條件為3級(jí),即該氣象條件適宜小麥赤霉病的發(fā)生發(fā)展;赤霉病中等流行對(duì)應(yīng)的氣象條件為2級(jí),即該氣象條件基本適宜小麥赤霉病的發(fā)生發(fā)展;赤霉病輕發(fā)生對(duì)應(yīng)的氣象條件為1級(jí),即該氣象條件不適宜小麥赤霉病的發(fā)生發(fā)展。
3.2 預(yù)測(cè)因子與預(yù)測(cè)模型 通過(guò)對(duì)病穗率與氣象因子之間的相關(guān)性分析,篩選出2月中旬累計(jì)日照時(shí)數(shù)、2月下旬平均最低氣溫、3月上旬和中旬平均相對(duì)濕度4個(gè)主要?dú)庀笠蜃?,且均通過(guò)0.05的顯著性相關(guān)水平。借助MATLAB統(tǒng)計(jì)軟件建立病穗率與4個(gè)影響因子之間的逐步回歸方程,最后確定2月中旬累計(jì)日照時(shí)數(shù)和3月上旬平均相對(duì)濕度作為最終預(yù)測(cè)因子。
根據(jù)以上分析,建立的桐城小麥赤霉病發(fā)生病穗率的逐步回歸預(yù)測(cè)模型為:
Y = -18.367 +0.1552X1+0.3078X2
式中:F表示病穗率預(yù)報(bào)值表示預(yù)報(bào)年2月中旬累計(jì)日照時(shí)數(shù);X2表示預(yù)報(bào)年3月上旬平均相對(duì)濕度。根據(jù)上表1的標(biāo)準(zhǔn)即可最終確定預(yù)報(bào)年份的小麥赤霉病發(fā)生發(fā)展的氣象條件等級(jí)。
此預(yù)測(cè)模型的復(fù)相關(guān)系數(shù)為0.68(見圖1),達(dá)到0.01的顯著性相關(guān)水平。
3.3 模型預(yù)測(cè)效果檢驗(yàn) 通過(guò)交叉檢驗(yàn)方法可以得出(見圖2),預(yù)測(cè)結(jié)果同號(hào)率為88%,復(fù)相關(guān)系數(shù)為0.63,達(dá)到0.01的顯著性相關(guān)水平。
一般認(rèn)為,當(dāng)預(yù)測(cè)值與實(shí)測(cè)值一致時(shí)預(yù)測(cè)結(jié)果為完全正確,兩者相差1個(gè)量級(jí)時(shí)預(yù)測(cè)結(jié)果為基本正確,相差2個(gè)量級(jí)時(shí)預(yù)測(cè)結(jié)果為錯(cuò)誤。以此來(lái)評(píng)價(jià)本預(yù)測(cè)模型,其歷史擬合率為100%,其中完全正確率為52%,基本正確率為48%(見表2),尤其2017-2019年試報(bào)應(yīng)用預(yù)測(cè)值相對(duì)誤差控制在9%以內(nèi),發(fā)生等級(jí)預(yù)測(cè)完全正確。說(shuō)明用這個(gè)模型來(lái)進(jìn)行桐城小麥赤霉病發(fā)生的氣象條件等級(jí)評(píng)定和預(yù)警可靠性很好。
4 結(jié)論與討論
(1) 基于桐城小麥赤霉病發(fā)生年度病穗率,針對(duì)小麥常年平均發(fā)育期和赤霉病發(fā)生關(guān)鍵期,通過(guò)相關(guān)分析,篩選出其主要?dú)庀笥绊懸蜃?,進(jìn)行小麥赤霉病預(yù)報(bào),在本地的應(yīng)用效果很好。
(2) 影響桐城小麥赤霉病發(fā)生的氣象條件主要時(shí)段為每年的2-3月份,其中2月中旬平均相對(duì)濕度、3月上旬和中旬累計(jì)日照時(shí)數(shù)與年度病穗率呈明顯的負(fù)相關(guān),而2月中旬累計(jì)日照時(shí)數(shù)、2月下旬平均最低氣溫、3月上旬和中旬平均相對(duì)濕度則呈顯著的正相關(guān)。
(3) 模型交叉檢驗(yàn)復(fù)相關(guān)系數(shù)達(dá)到0.63,預(yù)測(cè)結(jié)果同號(hào)率達(dá)88%,預(yù)測(cè)復(fù)相關(guān)系數(shù)達(dá)到0.68 (αO.01 =0.5052 ),均達(dá)到0.01的顯著性相關(guān)水平。赤霉病發(fā)生等級(jí)歷史擬合率為100%,其中完全正確率為52%,基本正確率為48%,尤其2017-2019年試報(bào)應(yīng)用預(yù)測(cè)值相對(duì)誤差控制在9%以內(nèi),發(fā)生等級(jí)預(yù)測(cè)完全正確。
(4) 小麥赤霉病的發(fā)生不僅與氣候條件密切相關(guān),還受到越冬病原菌數(shù)量、寄主生育期、品種抗性和栽培管理等多種因素的影響。在模型的推廣應(yīng)用過(guò)程中,要綜合當(dāng)?shù)貧庀髼l件和其他因素,依據(jù)當(dāng)年的小麥生育期進(jìn)程和赤霉病發(fā)生關(guān)鍵期,調(diào)整與本地赤霉病發(fā)生的相關(guān)氣象因子,建立合適的小麥赤霉病氣象條件等級(jí)預(yù)報(bào)模型。
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作者簡(jiǎn)介:孔令帥(1989-),男,江蘇灌云人,工程師,從事氣象為農(nóng)服務(wù)工作。 收稿日期:2020-06-28