摘要：為了探索小麥白粉病預(yù)測(cè)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(cè)模型和災(zāi)變季節(jié)預(yù)測(cè)模型，災(zāi)變預(yù)測(cè)模型平均相對(duì)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(cè)模型和發(fā)病高峰日的預(yù)測(cè)模型，平均相對(duì)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(cè)小麥白粉病。

關(guān)鍵詞：小麥白粉??；災(zāi)變預(yù)測(cè)；季節(jié)災(zāi)變預(yù)測(cè)；預(yù)測(cè)模型

中圖分類號(hào)：S435.121.4+6 文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼：A 文章編號(hào)：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(duì)小麥白粉病的預(yù)測(cè)預(yù)報(bào)就顯得非常重要。以往對(duì)此病預(yù)測(cè)預(yù)報(bào)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(bào)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(jiǎn)單，使用方便，但其預(yù)測(cè)的精度不高，常常出現(xiàn)誤報(bào)或錯(cuò)報(bào)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(cè)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(cè)精度較高，在一些地區(qū)曾用于一些作物病蟲(chóng)害的預(yù)報(bào)[1-3]，但作物不同時(shí)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(cè)模型和灰色季節(jié)災(zāi)變模型，對(duì)滑縣小麥白粉病發(fā)生情況進(jìn)行了預(yù)測(cè)預(yù)報(bào)，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(cè)數(shù)據(jù)來(lái)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(yáng)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(duì)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(duì)表1的數(shù)據(jù)進(jìn)行整理建模。

1.2 預(yù)測(cè)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(cè)模型，進(jìn)行灰色災(zāi)變預(yù)測(cè)和灰色季節(jié)災(zāi)變模型的預(yù)測(cè)[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(duì)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(duì)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_(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?duì)日期集，以最小災(zāi)變?nèi)諡?點(diǎn)，計(jì)算相對(duì)日期（表4）。以年份作為橫坐標(biāo)，以相對(duì)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(duì)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(duì)日期曲線上劃一橫線，與曲線各有3個(gè)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(duì)誤差為10.15%，平均相對(duì)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(cè)。

3 模型預(yù)測(cè)結(jié)果

3.1 用小麥白粉病預(yù)測(cè)模型進(jìn)行預(yù)測(cè)

用所建GM（1，1）模型進(jìn)行預(yù)測(cè)，2003年對(duì)應(yīng)k=0，將k分別取1，2，3，4時(shí)進(jìn)行回測(cè)，當(dāng)k=5時(shí)，進(jìn)行灰色災(zāi)變預(yù)測(cè)。計(jì)算結(jié)果見(jiàn)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(lái)病害發(fā)生和防治的預(yù)測(cè)，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(cè)，對(duì)于掌握田間小麥白粉病的發(fā)生動(dòng)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(cè)大田病蟲(chóng)害發(fā)生的得力工具。本試驗(yàn)所建模型可以對(duì)小麥白粉病進(jìn)行中長(zhǎng)期預(yù)測(cè)，不過(guò)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(shí)間的推移，系統(tǒng)中一些老信息距離被預(yù)測(cè)時(shí)越來(lái)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(cè)時(shí)病蟲(chóng)害的發(fā)生特征，也更具現(xiàn)實(shí)意義。

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（責(zé)任編輯 昌炎新）