李 胄，唐保善

(西北農(nóng)林科技大學(xué) 農(nóng)學(xué)院，陜西楊凌 712100)

基于主成分分析降水量指標(biāo)預(yù)測棉鈴蟲百株卵量模型研究

李 胄，唐保善

(西北農(nóng)林科技大學(xué) 農(nóng)學(xué)院，陜西楊凌 712100)

棉鈴蟲是中國棉花主要害蟲之一，降水量對其種群數(shù)量具重要影響。采用連續(xù)10 a棉鈴蟲第2代和第3代的百株卵量與同期降水量指標(biāo)資料，通過相關(guān)系數(shù)法篩選出10個(gè)預(yù)測第2代、第3代棉鈴蟲的降水量指標(biāo)，采用主成分分析法建立第2代、第3代棉鈴蟲百株卵量的特征預(yù)測模型。檢驗(yàn)結(jié)果表明，第2代棉鈴蟲的預(yù)測模型信度較好，歷史符合率為70%；而第3代棉鈴蟲的預(yù)測模型信度較差，歷史符合率為40%。由于入選因子均為前兆因子，因此，第2代棉鈴蟲的預(yù)測模型可用于區(qū)域棉鈴蟲發(fā)生程度的監(jiān)測和預(yù)警研究。

棉鈴蟲；降水量指標(biāo)；主成分分析；預(yù)測模型

棉鈴蟲[Helicoverpaarmigera(Hübner)]屬鱗翅目(Lepidoptera)夜蛾科(Noctuidae)，是多食性害蟲，寄主植物多達(dá)幾百種，其中栽培作物有60多種，栽培寄主植物中，農(nóng)作物有12種，蔬菜30種，果樹林木7種，其他特種經(jīng)濟(jì)作物11種[1]，棉花是受其危害最嚴(yán)重的經(jīng)濟(jì)作物。棉鈴蟲在中國各個(gè)棉區(qū)常年都有發(fā)生，1992年和1993年中國棉鈴蟲空前爆發(fā)，對棉花的危害損失分別高達(dá)40億元和100億元[2]，嚴(yán)重威脅棉區(qū)農(nóng)業(yè)和經(jīng)濟(jì)發(fā)展。黃河流域棉區(qū)每年棉鈴蟲防治次數(shù)一般約25次，平均每3 d防治1次，若遇雨天或者所用農(nóng)藥藥效差等情況，防治次數(shù)可達(dá)33次，是危害和損失最嚴(yán)重的棉區(qū)[2]。近年來，包括中國植保專家在內(nèi)的廣大棉花科技工作者對棉鈴蟲的發(fā)生、測報(bào)以及防治進(jìn)行了大量探索[1,3-8]，積累了豐富的資料和經(jīng)驗(yàn)，但關(guān)于降水量與棉鈴蟲百株卵量關(guān)系的研究報(bào)道較少，尤其是利用連續(xù)多年田間氣象因子中降水量的系統(tǒng)資料預(yù)測預(yù)報(bào)棉鈴蟲的百株卵量的研究報(bào)道更罕見。因此，本研究采用原陜西省棉花研究所鄭永善老師調(diào)查的連續(xù)10 a(1961-1970年)棉田第2代、第3代棉鈴蟲百株卵量原始資料，結(jié)合當(dāng)?shù)氐臍庀髼l件，采用主成分分析法建立棉鈴蟲百株卵量的預(yù)測模型，并對該模型進(jìn)行回報(bào)檢驗(yàn)，以期對棉鈴蟲發(fā)生發(fā)展的氣象條件尤其是降水量進(jìn)行深入研究，為棉鈴蟲蟲災(zāi)預(yù)警提供科學(xué)依據(jù)，防范并減輕棉鈴蟲的危害。

1 材料與方法

1.1 百株卵量調(diào)查

按照黑光燈誘集的第2代和第3代棉鈴蟲蛾量高峰日，確定調(diào)查卵量日期。每年以陜西省咸陽市涇陽縣斗口鎮(zhèn)為圓心，在半徑約5 km范圍內(nèi)選取10塊有代表性的棉田調(diào)查百株卵量，每塊棉田面積≥0.133 hm2。每塊棉田確定并標(biāo)記5個(gè)固定調(diào)查點(diǎn)，每點(diǎn)固定調(diào)查20株，所有調(diào)查均在1 d內(nèi)完成。

1.2 數(shù)據(jù)獲取

1961-1970年的降水資料均來自陜西省咸陽市涇陽縣斗口氣象站(N34° 37′，E108° 53′)。

1.3 分析方法

降水因子以日、旬、月等為單位統(tǒng)計(jì)。采用線性傾向估計(jì)法分析各降水氣象要素資料，采用簡單相關(guān)系數(shù)和主成分分析法篩選影響棉鈴蟲的關(guān)鍵降水氣象因子，并運(yùn)用多元回歸方法建立測報(bào)模型。

主成分分析法：首先將多個(gè)研究變量綜合成有限個(gè)互不關(guān)聯(lián)特征指標(biāo)進(jìn)行統(tǒng)計(jì)計(jì)算[9-11]，然后在保持總方差不變的前提下篩選方差貢獻(xiàn)最大的主成分作為研究依據(jù)。

設(shè)X=(x1，x2，…，xm)′為m維向量，則X的第1、2、…、m主成分定義為：

采用Excel 2003軟件計(jì)算相關(guān)系數(shù)，采用SPSS 19.0軟件進(jìn)行主成分及多元線性回歸分析，采用Sigmaplot 12.0軟件制圖。

2 結(jié)果與分析

2.1 預(yù)報(bào)因子篩選

第2代棉鈴蟲卵在當(dāng)?shù)氐陌l(fā)生高峰期為6月中下旬，第3代棉鈴蟲卵在當(dāng)?shù)氐陌l(fā)生高峰期為7月中下旬，因此，選擇當(dāng)年3～6月的22個(gè)降水量指標(biāo)資料，分析其與棉鈴蟲百株卵量的相關(guān)關(guān)系，采用90%信度水平檢驗(yàn)篩選出10個(gè)預(yù)報(bào)因子，在當(dāng)年4～7月的22個(gè)降水量指標(biāo)資料中篩選出10個(gè)預(yù)報(bào)因子，用于主成分分析，各降水量指標(biāo)與棉鈴蟲第2代、第3代百株卵量的相關(guān)系數(shù)見表1。

由表1可知，入選的預(yù)報(bào)因子中，3月降水量、4月降水量、3月單日最大降水量、4月單日最大降水量、3月日降水量≥0.1 mm日數(shù)、3月日降水量≥10 mm日數(shù)、4月日降水量≥10 mm日數(shù)、4月最長連續(xù)降水量、6月上旬降水量與第2代棉鈴蟲的百株卵量呈正相關(guān)，說明這些降水量指標(biāo)的升高有利于第2代棉鈴蟲的大發(fā)生，而4月最長無連續(xù)無降水日數(shù)與第2代棉鈴蟲百株卵量呈負(fù)相關(guān)，說明4月最長連續(xù)無降水日數(shù)的增加不利于第2代棉鈴蟲的大發(fā)生；4月降水量、6月降水量、4月日降水量≥0.1 mm日數(shù)、6月日降水量≥5.0 mm日數(shù)、6月日降水量≥10 mm日數(shù)、4月最長連續(xù)降水量、7月上旬降水量、4月單日最大降水量及6月單日最大降水量與第3代棉鈴蟲的百株卵量呈正相關(guān)，說明這些降水量指標(biāo)的升高有利于第3代棉鈴蟲的大發(fā)生，而4月最長無連續(xù)無降水日數(shù)與第3代棉鈴蟲的百株卵量呈負(fù)相關(guān)，說明4月最長連續(xù)無降水日數(shù)的增加不利于第3代棉鈴蟲的大發(fā)生。

表1 陜西省咸陽市1961-1970年棉鈴蟲百株卵量與降水量指標(biāo)的相關(guān)系數(shù)Table 1 The correlation between precipitation index and the amount of Helicoverpa armigeraper one hundred plants in Xianyang city, Shaanxi province from 1961 to 1970

2.2 主成分分析

按照第2代和第3代棉鈴蟲的入選預(yù)報(bào)因子主成分對總方差的解釋(表2)可知，第2代棉鈴蟲前4個(gè)主成分的累計(jì)貢獻(xiàn)率為92.767%，基本反映降水量指標(biāo)的信息，從而可用4個(gè)彼此不相關(guān)的綜合指標(biāo)分別綜合存在于原有的10個(gè)氣象指標(biāo)的各類信息，從第2代棉鈴蟲百株卵量的前3個(gè)主成分的特征間量、因子載荷分析，第1主成分綜合3月降水量、4月降水量、3月單日最大降水量、3月日降水量≥10 mm日數(shù)、4月最長連續(xù)降水量、4月最長無連續(xù)無降水日數(shù)等6個(gè)降水量指標(biāo)的變異信息，第2主成分綜合4月最長連續(xù)降水量、6月上旬降水量等2個(gè)降水量指標(biāo)的變異信息，第3主成分反映4月單日最大降水量的變異信息，第4主成分反映3月日降水量≥0.1 mm日數(shù)的變異信息。

第3代棉鈴蟲前3個(gè)主成分的累計(jì)貢獻(xiàn)率為82.835%，基本反映原降水量指標(biāo)的信息，從而可用3個(gè)彼此不相關(guān)的綜合指標(biāo)分別綜合存在于原有的10個(gè)氣象指標(biāo)的各類信息，從第3代棉鈴蟲百株卵量的前3個(gè)主成分的特征間量、因子載荷來看，第1主成分綜合4月降水量、6月降水量、6月日降水量≥5.0 mm日數(shù)、6月日降水量≥10 mm日數(shù)、7月上旬降水量、4月單日最大降水量、6月單日最大降水量等7個(gè)降水量指標(biāo)的變異信息；第2主成分反映4月最長連續(xù)降水量的變異信息；第3主成分綜合4月日降水量≥0.1 mm日數(shù)、7月上旬降水量等2個(gè)降水量指標(biāo)的變異信息。

表2 降水量指標(biāo)主成分分析對總方差的解釋Table 2 The total variance explained by principal component analysis

2.3 預(yù)測模型建立

采用降水量特征指標(biāo)第1、2、3、4主成分特征向量構(gòu)造的新變量Z1、Z2、Z3、Z4作為預(yù)報(bào)因子，建立其與第2代棉鈴蟲百株卵量的多元回歸方程；用降水量特征指標(biāo)第1、2、3主成分特征向量構(gòu)造的新變量Z1、Z2、Z3作為預(yù)報(bào)因子，建立其與第3代棉鈴蟲百株卵量的多元回歸方程(表3)。其中，第2代棉鈴蟲的預(yù)測方程信度較好(P=0.046)，而第3代棉鈴蟲的預(yù)測方程信度較差(P=0.386)。由圖1可知，第2代棉鈴蟲模型的歷史符合率較高，為70%，而第3代棉鈴蟲模型的歷史符合率較低，為40%。說明，可用該模型來預(yù)測第2代棉鈴蟲百株卵量。

表3 棉鈴蟲百株卵量預(yù)測模型Table 3 Prediction model for number of boolworm eggs per 100 cotton plants

3 討 論

通過對第2代、第3代棉鈴蟲百株卵量與前期降水量指標(biāo)的相關(guān)關(guān)系分析，并通過主成分分析法建立棉鈴蟲百株卵量預(yù)測模型，檢驗(yàn)結(jié)果表明，第2代棉鈴蟲百株卵量預(yù)測方程信度較好，歷史符合率為70%，而第3代棉鈴蟲百株卵量預(yù)測方程信度較差，歷史符合率僅為40%。常曉娜等[12]研究表明，夏季各月的降水量是決定各代棉鈴蟲發(fā)生程度的關(guān)鍵決因素，此期間的降雨天數(shù)與第4代棉鈴蟲的發(fā)生關(guān)系最為密切；褚茗莉等[13]調(diào)查研究也表明，1992-1997年6月下旬至

圖1 棉鈴蟲百株卵量實(shí)測值與模型預(yù)報(bào)值對比Fig.1 Comparison of measured value and predicted value of the amountof Helicoverpa armigera per one hundred plants

8月中旬累計(jì)降雨量達(dá)200 mm左右時(shí)棉鈴蟲大發(fā)生，而1994-1996年同期累計(jì)降雨量平均都在400 mm以上時(shí)棉鈴蟲輕發(fā)生；李永昌等[14]研究認(rèn)為，不但包括降雨在內(nèi)的溫濕度顯著影響棉鈴蟲的發(fā)生，且風(fēng)雨強(qiáng)度以及降雨量的分布對棉鈴蟲的發(fā)生程度也有明顯影響。本研究基本與上述研究結(jié)果一致。由于所選降水量指標(biāo)均為前兆因子，第2代棉鈴蟲百株卵量預(yù)測模型可用于研究區(qū)域棉鈴蟲發(fā)生程度的監(jiān)測、預(yù)警與研究。而從第3代棉鈴蟲百株卵量預(yù)測模型的檢驗(yàn)效果來看，某些年份的預(yù)測結(jié)果還存在較大偏差，這可能是由于初選因子的局限性，由于資料有限，該模型有待進(jìn)一步完善。

本研究雖然分析降水量與棉鈴蟲發(fā)生的關(guān)系，得出一些結(jié)論，氣候資料較為系統(tǒng)，代表性也較強(qiáng)，研究結(jié)果對棉花蟲害預(yù)測預(yù)報(bào)工作有一定的參考價(jià)值。但不足之處是沒有第1代棉鈴蟲百株卵量的資料，因此未能結(jié)合田間的蟲口基數(shù)預(yù)測第2代棉鈴蟲的百株卵量。

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PrincipalComponentAnalysisForecastModelofHelicoverpaarmigeraBasedonPrecipitationIndex

LI Zhou and TANG Baoshan

(College of Agronomy, Northwest A&F University, Yangling Shaanxi 712100, China)

Helicoverpaarmigera(Hübner) is one of the main pests in cotton grown in China, meteorological factors have very important implications with its population dynamics. Using observational data ofH.armigeraand meteorological factors from 1961 to 1970, this paper adopted correlation coefficient method to select ten precipitation index and as forecasting index of the amount of second and third generationH.armigeraper one hundred plants, and using principal component analysis method to establish predictive models. The results show the model of second generation accuracy is 70%, and the third generation is 40%. Forecast based the model has strong timeliness and favorable effect, therefore, it can be used for monitoring and early warning of occurrence degree ofH.armigera.

Helicoverpaarmigera; Precipitation index; Principal component analysis; Prediction model

2017-08-07

2017-09-15

State 863 Projects (No. 2002AA241021).

LI Zhou, male，associate professor. Research area: cotton breeding and major pest controlling. E-mail: lz19580219@163.com

S435.132

A

1004-1389(2017)10-1554-05

日期：2017-10-18

網(wǎng)絡(luò)出版地址：http://kns.cnki.net/kcms/detail/61.1220.S.20171018.1733.040.html

2017-08-07

2017-09-15

國家863計(jì)劃(2002AA241021)。

李 胄，男，副教授，從事棉花育種及主要病蟲害防治研究。E-mail: lz19580219@163.com

唐保善，男，助理研究員，從事棉花植保與育種研究。E-mail: Tbs19620802@163.com

CorrespondingauthorTANG Baoshan, male, research assistant. Research area: cotton breeding and protecting. E-mail:Tbs19620802@163.com

(責(zé)任編輯：郭柏壽Responsibleeditor:GUOBaishou)