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        吉林永吉縣水稻稻瘟病發(fā)生的氣象因子及預(yù)測模型

        2021-12-30 03:28:18鄭瀟菲曲鳳玲
        農(nóng)業(yè)工程技術(shù) 2021年29期
        關(guān)鍵詞:永吉縣稻瘟病降雨量

        鄭瀟菲,曲鳳玲

        (1.吉林省吉林市永吉縣農(nóng)業(yè)技術(shù)推廣總站,吉林 永吉 132100;2.吉林省吉林市永吉縣北大湖鎮(zhèn)農(nóng)業(yè)技術(shù)推廣站,吉林 永吉 132100)

        一、永吉縣2007~2016 年稻瘟病發(fā)生情況

        2007~2016 年永吉縣水稻稻瘟病發(fā)生面積(包括葉瘟和穗頸瘟)分別占水稻種植面積的18.5%、14.3%、10.1%、23.4%、21.2%、9.6%、16.8%、21.2%、8.9%、20.1%。其中2010 發(fā)病率最高,發(fā)病面積達(dá)5697.9 hm2,為近10年來發(fā)病最嚴(yán)重的1次。2015 年發(fā)病率最低,發(fā)病面積百分比僅為8.9%。

        二、稻瘟病的發(fā)生與氣象因子的關(guān)系

        永吉縣是吉林省水稻主要生產(chǎn)區(qū),種植的水稻為一季稻。稻瘟病的發(fā)生流行和7、8 月的氣候因素有緊密關(guān)系。此時(shí)溫度均超過20℃,濕度是稻瘟病發(fā)生和流行的主要因素。一旦7、8 月降雨量大、雨日多、露水多,稻株表層水膜保持超過6 h,日照不足易引發(fā)稻瘟病流行。適宜的環(huán)境條件有利于分生孢子的產(chǎn)生和侵染,同時(shí)光照少、光合作用減弱,會(huì)使稻株的碳氮比下降,發(fā)病加重。水稻抽穗期間穗頸瘟的發(fā)生流行主要受雨日天數(shù)和雨量的制約[1]。

        1、稻瘟病與降雨量的關(guān)系

        從統(tǒng)計(jì)資料可知,永吉縣稻瘟病發(fā)病相對(duì)較重的年份是2010、2011、2014、2016、2007 年。2010 年7 月全縣降雨量約為385.3 mm,為近10 年來稻瘟病發(fā)生最重的1 年。由此可見,2007~2016 年降雨量是影響水稻稻瘟病發(fā)生和流行的重要因素之一,降雨量增加直接導(dǎo)致稻瘟病發(fā)病面積擴(kuò)大、發(fā)病率上升,兩者呈正相關(guān)關(guān)系。

        2、稻瘟病與雨日天數(shù)的關(guān)系

        2007~2016 年,全縣7~8 月的雨日天數(shù)不同,但年份之間變化不大。其中,2014 和2016 年雨日數(shù)最少,但發(fā)病率相對(duì)較高,由此可知,降雨天數(shù)并非直接影響水稻稻瘟病發(fā)生流行的主要因素,而是對(duì)發(fā)病面積大小趨勢有一定影響。

        3、稻瘟病與溫度的關(guān)系

        2007~2016 年7、8 月平均氣溫都在20℃以上,滿足稻瘟病發(fā)病的溫度要求。2014、2016 年7 月上旬平均溫度較高,2014、2016、2017 年8 月平均溫度較高,稻瘟病發(fā)病率高,表明溫度和稻瘟病的發(fā)生蔓延存在某種必然聯(lián)系。2010、2011 稻瘟病發(fā)病率相對(duì)較高,但溫度特征不明顯;2012、2008 年7、8月平均溫度較高,但發(fā)病率不高。由此可知,溫度影響稻瘟病發(fā)生流行的同時(shí),也受到降雨量的影響。

        4、稻瘟病與濕度的關(guān)系

        2015 年7 月,永吉縣的相對(duì)濕度最低僅71%,稻瘟病發(fā)病率最低。由此可知,相對(duì)濕度較低,稻瘟病病菌侵染和擴(kuò)散能力較弱,濕度通過影響病菌繁殖對(duì)稻瘟病發(fā)生流行起作用。

        三、逐步回歸分析模型的應(yīng)用

        1、基礎(chǔ)數(shù)據(jù)

        以永吉縣農(nóng)業(yè)技術(shù)推廣總站提供的2007~2016 年永吉縣水稻稻瘟病的發(fā)病面積、播種面積和永吉縣氣象局提供的同期7~8月的氣象資料為研究基礎(chǔ),把水稻稻瘟病的發(fā)病面積和播種面積之比用y表示,即為當(dāng)年稻瘟病的發(fā)病率,也就是預(yù)測模型的預(yù)測變量[2]。每年7 月和8 月的上旬平均氣溫、中旬平均氣溫、下旬平均氣溫、月均氣溫、月均降雨量、降雨天數(shù)和平均相對(duì)濕度共14 個(gè)氣象因子,分別記作x1,x2,x3,……,x14。運(yùn)用逐步回歸分析法,從影響永吉縣水稻稻瘟病發(fā)病的14 個(gè)氣象因子中篩選出具有顯著性的3 個(gè)預(yù)測因子,即x1(7 月上旬平均氣溫)、x8(8 月平均氣溫)、x9(7 月降水量)。表1 列出了相關(guān)原始數(shù)據(jù),其中前8 年資料氣象用于建立逐步回歸預(yù)測模型,后3 年資料用于模型可靠性驗(yàn)證。

        表1 水稻稻瘟病流行預(yù)測預(yù)報(bào)數(shù)據(jù)資料

        2、建立稻瘟病流行預(yù)測模型

        采用SPSS 軟件,應(yīng)用逐步回歸分析法將預(yù)測因子依次引入,經(jīng)過篩選最終確立了以下稻瘟病回歸預(yù)測模型:

        y=1.373x1+5.059x8+0.054x9-134.762

        該模型參數(shù)值為:F檢驗(yàn)值89.496 >F0.05,回歸方程非常顯著,可以用于預(yù)測。

        由回歸預(yù)測式可以看出,x1(7 月上旬平均氣溫)、x8(8月平均氣溫)、x9(7 月降水量)與永吉縣水稻稻瘟病的發(fā)病率(y)顯著正相關(guān)。

        3、預(yù)測效果檢驗(yàn)

        將表1 中2007~2014 年的氣象數(shù)據(jù)依次帶入回歸預(yù)測方程中,通過逐步回歸分析進(jìn)行數(shù)理分析計(jì)算,并通過歷史擬合度比較法對(duì)預(yù)測模型的準(zhǔn)確性進(jìn)行檢驗(yàn),結(jié)果如表2 所示。

        表2 逐步回歸方程回驗(yàn)結(jié)果

        由表2 結(jié)果顯示,從2007~2014 年,2010 年的預(yù)測值與實(shí)測值的符合率最高是99.8%;2008 年為95.9%最低。8 年的年平均符合率在97.5%以上,模型預(yù)測值與實(shí)際發(fā)生值的符合率較高,說明應(yīng)用逐步回歸分析所建立的模型能較正確地反映永吉縣水稻稻瘟病發(fā)病率的動(dòng)態(tài)變化。

        4、預(yù)測應(yīng)用

        2015~2017 年的氣象資料沒有參與預(yù)測式建立的計(jì)算,現(xiàn)將表1 中的2015~2017 年數(shù)據(jù)當(dāng)作新的預(yù)測因子帶入方程開始預(yù)測,結(jié)果詳見表3。

        表3 逐步回歸方程預(yù)測結(jié)果

        由表3 可知,2015 年預(yù)測符合率87.2%,2016 年預(yù)測符合率91.2%,2017 年預(yù)測符合率89.3%,平均符合率超過89.2%,符合率較高。因此,可以判定該預(yù)測模型可靠性較高,可以應(yīng)用于稻瘟病的預(yù)測。

        運(yùn)用數(shù)理統(tǒng)計(jì)方法對(duì)影響永吉縣水稻稻瘟病發(fā)病的14 個(gè)氣象因進(jìn)行了逐步回歸分析,帶入回歸方程得出永吉縣水稻稻瘟病預(yù)測模型。經(jīng)檢驗(yàn),歷史預(yù)測擬合度達(dá)到97.5%;2015~2017年預(yù)測結(jié)果符合率也很高,平均為89.2%。

        四、結(jié)語

        逐步回歸分析是數(shù)理統(tǒng)計(jì)方法之一,存在一定局限性。水稻稻瘟病發(fā)生流行的影響因素有很多,如栽培技術(shù)、氣候條件、品種抗性、施肥水平、生理小種種群變動(dòng)等,該方法雖然可以篩選出優(yōu)勢因子,但卻忽視了各因子之間的內(nèi)在聯(lián)系,所以在稻瘟病的預(yù)測上,應(yīng)該更多的綜合多種預(yù)測方法,全面分析,進(jìn)一步提高預(yù)測預(yù)報(bào)的準(zhǔn)確性[3]。

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