冀中南小麦赤霉病发生趋势气象预测模型及信息发布平台构建

摘要

冀中南麦区是河北省冬小麦主产区，在保障区域粮食安全中具有重要意义。小麦赤霉病是一种主要由禾谷镰刀菌引起的典型气传病害，对小麦产量和品质均构成严重威胁。2000年以前，赤霉病在河北麦区发生较少。但近年来，随着大规模机械化跨区作业，以及气候和农作制度变化，尤其是小麦-玉米一年两熟，两茬秸秆全量还田技术的广泛应用，为禾谷镰刀菌的越冬越夏提供了新的场所，且冀中南麦区主栽小麦品种对赤霉病普遍缺乏抗性，使赤霉病“北移东扩”趋势显著，并已成为该区小麦主要病害之一。目前，生产中防控小麦赤霉病主要通过抽穗扬花期化学防治，用药时期不科学，过量用药问题突出，不仅容易诱发环境问题，且不利于赤霉病防控技术的可持续发展。基于此，通过及时而准确的预测预报，科学指导赤霉病防控时间和用药量，对构建小麦赤霉病低毒高效防控体系有重要价值。
　　本研究采用SPSS软件，通过对冀中南麦区108点次16年赤霉病发生情况和同期关键气象要素逐步回归分析，构建了冀中南不同区域小麦赤霉病气象趋势预测模型。通过对物候期、病害发生规律分析，对安徽桐城赤霉病预测模型进行了物候期数据本地化修正，构建了冀南麦区赤霉病预测模型。利用该区92点次17年赤霉病历史和实地调查数据对上述两种模型进行了检验，分析了模型预测准确度。进一步基于web和Android手机系统，分别构建了面向不同群体的小麦赤霉病自助诊断和信息发布平台，丰富了该区小麦赤霉病测报和防治工作体系。主要研究结果如下:
　　1.冀中南小麦赤霉病在1996年前，发生面积较小。1996年后迅速增加，并在2003年达到发病高峰;发病面积年际间波动存在一定周期性，基本每3～4年为一个周期，发生相对严重一次。
　　2.对上年11月、12月～次年2月、3月、4月上旬、中旬、4月21～25日、4月26～30日、5月1～5日、5月6～10日等时段最低气温、最高气温、平均气温、平均风速、平均相对湿度、相对湿度≥85％天数、雨日、降雨量、日照时数等气象因子进行筛选，确定了以病穗率为因变量、以不同时段气象因子为自变量的冀中南不同区域赤霉病预测模型，其中，冀南地区主要气象因子为:4月中旬降雨量、5月1～5日平均相对湿度，冀中地区主要气象因子为:4月中旬降雨量和平均温度、5月1～5日平均相对湿度、上年12月～次年2月平均温度。用历史数据和实地调查数据验证模型的准确度，历史数据分别为93.33％和91.67％，实地调查数据均为91.67％。
　　3.对安徽桐城模型中4月中旬和下旬、5月上旬等时段8个预测气象因子进行了物候期数据本地化修正，构建了冀南麦区赤霉病预测模型，用历史数据和实地调查数据验证模型准确度，分别为70.00％和67.67％。
　　4.开发出基于Web和Android手机系统的小麦赤霉病自助测报系统平台(APP)，可利用模型中所需预测气象因子数据进行自助预测，实现了病情自助预测、查询、交流、发布等功能。移动端的平台弥补了Web端的不足，可以随时随地通过手机APP进行病情的查询、咨询和自助预测，实现快速、高效地诊断。

目录

声明

摘要

1 引言

1．1 小麦赤霉病研究现状

1．1．1 小麦赤霉病的分布与危害

1．1．2 小麦赤霉病的症状

1．1．3 小麦赤霉病的病害循环

1．1．4 小麦赤霉病发生与流行影响因素

1．2 作物病虫害预测预报研究现状

1．2．1 预测预报方法综述

1．2．2 小麦赤霉病预测预报的分类

1．3 病虫害预警平台构建及信息发布研究现状

1．4 研究目的和意义

2．1．1 播种面积及产量资料

2．1．2 发病面积及产量损失资料

2．1．3 病穗率资料

2．1．4 气象资料

2．2 资料整理

2．2．1 测报因子的筛选

2．2．2 小麦赤霉病流行等级划分

2．3 冀中南小麦赤霉病发生潜势气象预测模型的构建

2．4．2 预测准确度的验证

2．5 冀中南小麦赤霉病信息发布平台的构建

2．5．1 基于web的自助测报系统信息平台的构建

2．5．2 基于Android手机系统的自助测报系统App信息平台的构建

3 结果与分析

3．1 冀中南小麦赤霉病发生特征与规律

3．1．1 小麦赤霉病总体发生特征

3．1．2 小麦赤霉病总体发生规律

3．2 冀中南麦区赤霉病预测模型构建

3．2．1 逐步回归分析法构建预测模型

3．2．2 人工修正法构建预测模型

3．3 冀中南麦区赤霉病预测模型准确度验证

3．3．1 基于逐步回归分析法预测模型准确度验证

3．3．2 基于人工修正法预测模型准确度验证

3．4 小麦赤霉病预测信息发布平台构建与预测信息发布

3．4．1 基于web的平台构建与预测信息发布

3．4．2 基于Android手机系统的平台构建与预测信息发布

4．1 小麦赤霉病发生流行规律

4．2 赤霉病测报因子选取

4．3 病虫害预测预报方法

4．4 病虫害预测信息发布平台构建与应用

5 结论

参考文献

在读期间发表的学术论文

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致谢