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作物杂志,2017, 第3期: 162–165 doi: 10.16035/j.issn.1001-7283.2017.03.029

• 植物保护 • 上一篇    下一篇

三江平原水稻鞘腐病短期预测模型的建立

顾鑫1,王平1,杨晓贺1,姚亮亮1,刘伟1,赵海红1,丁俊杰1,申宏波2   

  1. 1 黑龙江省农业科学院佳木斯分院/农业部佳木斯作物有害生物科学观测试验站,154007,黑龙江佳木斯
    2 黑龙江农业职业技术学院,154007,黑龙江佳木斯
  • 收稿日期:2017-02-09 修回日期:2017-04-11 出版日期:2017-06-15 发布日期:2018-08-26
  • 通讯作者: 丁俊杰
  • 作者简介:顾鑫,助理研究员,主要从事作物病虫害防治研究
  • 基金资助:
    黑龙江省杰出青年科学基金“利用SSR技术构建大豆种质抗灰斑病分子身份证”(JC2015005)

Establishment of Short-Term Forecasting Model for Rice Sheath Rot in Sanjiang Plain

Gu Xin1,Wang Ping1,Yang Xiaohe1,Yao Liangliang1,Liu Wei1,Zhao Haihong1,Ding Junjie1,Shen Hongbo2   

  1. 1 Jiamusi Branch,Heilongjiang Academy of Agricultural Sciences/Jiamusi Station of Crop Harmful Biology Science Observation,Ministry of Agriculture,Jiamusi 154007,Heilongjiang,China
    2 Heilongjiang Agricultural Vocational and Technology College,Jiamusi 154007,Heilongjiang,China
  • Received:2017-02-09 Revised:2017-04-11 Online:2017-06-15 Published:2018-08-26
  • Contact: Junjie Ding

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140

摘要：

针对黑龙江省三江平原水稻主产区的水稻鞘腐病发生日益严重这一现象,从2007-2016年在黑龙江省三江平原对水稻鞘腐病的病情指数及气象因子进行定点调查、定期监测,采用通径分析及逐步回归的方法对影响水稻鞘腐病病情指数的气象因子进行研究。通径分析的结果明确了8月份平均温度是对水稻鞘腐病影响最大的气象因子,其次为8月份平均降雨量与9月份平均日照时数,建立的预测模型可以对黑龙江省三江平原地区鞘腐病的发生进行中短期预测。

关键词: 水稻鞘腐病, 通径分析, 逐步回归, 预测模型

Abstract:

The aim of the study was to determine the occurrence of rice sheath rot in Sanjiang plain of Heilongjiang province. The meteorological factors and disease index of rice sheath rot were investigated and monitored regularly in Heilongjiang province from 2007 to 2016. The meteorological factors affecting the disease index of rice sheath rot were studied by path analysis and stepwise regression. The results showed that the average temperature was the most influential meteorological factor to the rice sheath rot in August, followed by the average rainfall in August and the average sunshine hours in September. The simulation equations can be used to forcast the rice sheath rot occurrence.

Key words: Rice sheath rot, Path analysis, Stepwise regression, Prediction model

表1

2007-2016年黑龙江省水稻鞘腐病病情指数与主要气象因子"

年份
Year		 平均温度Mean temperature (℃) 降雨量Rainfall (mm) 日照时数Sunshine duration (h) 病情指数Disease index (%)
X1 X2 X3 X4 X5 X6 X7 X8 X9 X10 X11 X12 Y
2007 17.91 19.29 22.58 18.35 92.90 80.23 90.31 79.84 311.39 318.98 297.32 286.35 25.36
2008 15.36 19.49 19.63 18.35 68.23 73.25 68.71 75.60 291.47 289.86 294.93 265.35 18.24
2009 14.50 19.26 20.72 17.12 83.41 50.21 80.08 81.61 308.27 327.25 298.74 280.36 21.31
2010 13.93 20.44 18.36 15.31 63.59 65.69 68.75 62.68 282.66 302.06 301.37 243.65 17.22
2011 15.25 19.91 20.31 17.35 85.07 75.20 83.94 62.70 299.25 307.72 298.57 241.32 22.31
2012 16.85 18.93 20.89 15.69 80.78 62.36 80.93 77.25 281.29 338.37 304.31 287.35 21.44
2013 17.49 19.26 16.92 16.38 60.12 78.23 62.19 78.35 281.41 281.16 317.73 248.68 15.65
2014 15.43 20.23 20.78 15.36 69.60 53.21 76.84 57.49 282.46 299.96 287.12 278.54 18.63
2015 16.02 20.46 21.29 17.31 84.85 59.85 82.32 57.28 285.94 281.46 344.64 289.35 20.12
2016 16.40 19.51 20.84 15.58 80.83 53.39 70.51 78.51 290.51 300.39 326.40 287.35 19.32

表2

气象因子与水稻鞘腐病病情指数的通径分析"

因子Factor 直接通径系数Direct path coefficient →X1 →X3 →X5 →X7 →X8 →X10 →X11 →X12
X1 0.0467 0.1778 -0.0843 0.1181 0.1715 0.0001 0.0527 -0.2114
X3 0.9163 0.0091 -0.2866 0.6148 0.0014 0.0407 -0.0049 -0.4401
X5 -0.3245 0.0121 0.8094 0.6395 0.0559 0.0430 0.0270 -0.3295
X7 0.7127 0.0077 0.7905 -0.2912 -0.0417 0.0472 -0.0229 -0.2623
X8 0.3991 0.0201 0.0033 -0.0454 -0.0744 0.0349 -0.0194 -0.1318
X10 0.0856 0.0000 0.4361 -0.1632 0.3927 0.1627 -0.0906 -0.1826
X11 0.1965 0.0125 -0.0228 -0.0447 -0.0830 -0.0395 -0.0394 -0.1568
X12 -0.5816 0.0170 0.6934 -0.1839 0.3215 0.0905 0.0269 0.0530

表3

复相关关系及F检验"

偏相关
Partial correlation		 t检验值
t-test value		 P-值
P-value
r(y, X1)= 0.9654 3.7045 0.0658
r(y, X2)= 0.9965 11.9813 0.0069
r(y, X4)= -0.9673 3.8138 0.0624
r(y, X5)= 0.9979 15.3679 0.0042
r(y, X6)= 0.9971 13.0462 0.0058
r(y, X7)= 0.9822 5.2235 0.0348
r(y, X8)= 0.9838 5.4899 0.0316
r(y, X9)= -0.9974 13.9121 0.0051
相关系数 R=1.000
F值 F=377.7252 Df=(8,1)
P值 P=0.0173
剩余标准差 S=0.0662

表4

气象因子回归方程拟合结果"

样本
Sample		 观测值
Observed value		 拟合值
Fitted value		 拟合误差
Fitting error
1 25.3600 25.3370 0.0230
2 18.2400 18.2799 -0.0399
3 21.3100 21.2990 0.0110
4 17.2200 17.1963 0.0237
5 22.3100 22.3248 -0.0148
6 21.4400 21.4689 -0.0289
7 15.6500 15.6424 0.0076
8 18.6300 18.6171 0.0129
9 20.1200 20.1292 -0.0092
10 19.3200 19.3053 0.0147
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