[发明专利]一种基于植保和气象信息结合的水稻纹枯病预测方法

说明书

本发明公开了一种基于植保和气象信息结合的水稻纹枯病预测方法。包括水稻纹枯病在内的多数病虫害预测主要依赖专家经验或基于统计方法进行年际预测。本发明如下：一、获取数据，拟合基础模型。二、建立预测模型，模型中包含湿度调节因子和温度调节因子。三、建立湿度调节因子表达式，式中包含湿度调节系数。四、建立温度调节因子表达式，式中包含温度调节系数。步骤五、确定湿度调节系数及温度调节系数。六、将实际需要预测水稻纹枯病病害发生等级的时间作为被预测时间，计算被预测时间的病害等级预测值。本发明能够根据未来几天的气温预报和相对湿度预报对未来水稻田中水稻纹枯病的发生情况进行预测。

技术领域

本发明属于生物灾害预测技术领域，具体涉及一种将时间连续的气象信息和病害流行学过程结合，能够对水稻纹枯病发生发展过程进行连续预测的方法。

背景技术

农作物病虫害是农业生产中的重要生物灾害，是制约农业高产、优质、高效、生态、安全的重要障碍。改善这一状况的一个关键问题是需要对作物病虫害进行准确有效地预测，并据此指导植保工作。

目前，包括水稻纹枯病在内的多数病虫害预测主要依赖专家经验或基于统计方法进行年际预测。这些预测方法的问题是主观性较强或结果较为粗放，未充分考虑病虫害发生发展的生物学规律和特点，通常只能反映年际或生育期内病虫害总体发生情况，无法对病虫害在作物生育期特定时段的发生情况以及连续时间上的演进过程进行有效预测。李淼等提出了大田作物病虫害智能预警系统,根据作物病虫害历史数据计算出作物病虫害预测模型，解决了对无人值守的大田进行低成本病虫害自动预警的技术问题。但此发明是针对温室大棚设计，无法适用大田环境。张竞成等提出了一种基于多源信息的区域尺度病虫害预测方法，但该方法是在年际尺度上给出病虫害发生概率。

发明内容

本发明的目的在于提供一种基于植保和气象信息结合的水稻纹枯病预测方法。

本发明的具体步骤如下

步骤一、获取数据，拟合基础模型。

1.1、在被预测区域内选取z块采样水稻田。分别获取z块采样水稻田的前m年的水稻纹枯病采样集合和温湿度数据集，m≥5。温度数据集包括前m年内各采样水稻田的每天的日平均气温和日平均相对湿度。一块采样水稻田一年的水稻纹枯病数据包括该采样水稻田在n个采样时间采集的水稻纹枯病病害发生等级。采样时间间隔为g₁；g₁≤10天。

水稻纹枯病采样集合S如下：

其中，s_ijk为第i块采样水稻田在第j年第k个采样时间采集到的水稻纹枯病病害发生等级。i＝1,2,…,z，j＝1,2,…,m，k＝1,2,…,n。

1.2、建立水稻纹枯病均值集合S′；

其中，

1.3、将水稻纹枯病均值集合S′内的n个数据分别作为离散点绘入以时间为横坐标，水稻纹枯病病害发生等级为纵坐标的平面直角坐标系中，得到水稻纹枯病情况采集时间区间内水稻纹枯病发生情况离散点图。

1.4、用表达式对水稻纹枯病发生情况离散点图中的离散点进行拟合，获得水稻纹枯病情况采集时间区间内水稻纹枯病发生情况曲线图。其中，e为自然对数的底，A、B、C、D均为被拟合的模型系数。

步骤二、建立预测模型如式(1)所示：

式(1)中，R为湿度调节因子，T为温度调节因子。

步骤三、建立湿度调节因子表达式如式(2)所示：