李靜

摘要 采用1995～2011年原陽縣氣象觀測站地面氣象觀測資料和原陽縣農(nóng)業(yè)科學研究所提供的對應年5～6月灰飛虱蟲口密度資料，對影響灰飛虱蟲口密度的因子進行了篩選。結果表明，3月份平均氣溫、5月份平均最高氣溫與灰飛虱蟲口密度具有很好的相關性。利用SPSS統(tǒng)計平臺，采用逐步回歸的方法篩選預報因子，建立預測模式并進行檢驗訂正，計算擬合準確率較高，具有指導意義。

關鍵詞 水稻；灰飛虱發(fā)生量；預報因子；模型預測；原陽

中圖分類號 S435.112+.3 文獻標識碼 A 文章編號 0517-6611（2014）16-05009-01

水稻條紋葉枯病是由灰飛虱為媒介傳播的病毒病，俗稱“水稻上的癌癥”。自1995年以來，由灰飛虱引起的水稻條紋葉枯病在原陽縣水稻生產(chǎn)中呈逐年上升態(tài)勢，此病害主要發(fā)生在水稻返青、分蘗期[1]。因此，建立灰飛虱發(fā)生量的預測模式，在病害發(fā)生前作出精準的預報具有重大的現(xiàn)實意義。

1 資料來源與研究方法

采用1995～2011年原陽縣氣象觀測站3～6月的平均氣溫、降水量、平均最高氣溫、春季平均氣溫、春季降水量及原陽縣農(nóng)業(yè)科學研究所提供的對應年份5～6月灰飛虱發(fā)生量（1 m2）等資料，利用SPSS統(tǒng)計平臺，采用逐步回歸的方法篩選預報因子，建立預測模式并進行檢驗，計算擬合準確率。

2 結果與分析

2.1 預報因子的初步選擇 溫度是影響害蟲生長發(fā)育的一個重要因素，汪恩國[2]研究發(fā)現(xiàn)，10月至翌年4月的氣溫是影響灰飛虱種群越冬后基數(shù)及發(fā)展的重要條件；趙便果等[3]分析了12月至次年2月份的溫、濕度對灰飛虱越冬死亡率的影響；繆為文[4]認為早春干旱少雨，氣溫偏高利于灰飛虱的發(fā)生。借鑒前人的經(jīng)驗[5-10]和原陽歷年灰飛虱發(fā)生的情況，該研究利用逐步回歸的方法從原陽3、5月平均氣溫、冬季降水量、3月份平均最高氣溫、5月份平均最高氣溫、春季平均氣溫、春季降水量等因子中篩選與灰飛虱蟲口密度較好的相關因子。

2.2 因子的確定及發(fā)生量模型的構建

2.2.1 因子的確定。從表1可以看出，相關較好的因子有3月份平均氣溫、5月份平均最高氣溫，相關系數(shù)分別為0.709和0.653，均通過了0.05水平的顯著性檢驗。

2.2.2 發(fā)生量模型的構建。根據(jù)3月份平均氣溫、5月份平均最高氣溫與灰飛虱對應的歷年發(fā)生量，利用SPSS統(tǒng)計平臺，采用逐步回歸的方法建立預測模型為Y=-1 057.0+36.1X1+32.8X5，其中，Y為灰飛虱的蟲口密度，X1為3月份平均氣溫，X5為5月份平均最高氣溫。相關系數(shù)為0.866，表明灰飛虱的發(fā)生量與兩者之間有很好的相關性。

2.3 預測模型的驗證

2.3.1 回代檢驗。用1995～2011年3月份平均氣溫、5月份平均最高氣溫回代檢驗當年灰飛虱的蟲口密度，用預測值和實測值進行對比驗證預測模式的準確度。以實際發(fā)生量與預測值的差值在0～50頭為完全符合，準確率記為100%，50～100頭為基本符合，準確率記為80%，其他的情況均為完全不符合，記為0。

從表2可以看出，預測值與實際值相符合的占71%，基本符合的占18%，完全不符合的占11%。

2.3.2 預測檢驗。利用2012、2013年3月份平均氣溫及5月份平均最高氣溫預測灰飛虱蟲口密度結果見表3，由表3可知，預報誤差為23和36頭，在完全符合范圍內。說明此預測模式可以使用。

3 結論

利用1995～2011年氣象資料與灰飛虱蟲口密度觀測資料，運用SPSS平臺，采用逐步回歸的方法，篩選出影響灰飛虱發(fā)生量的重要因子，建立了3月份平均氣溫和5月份平均最高氣溫的預測模式，經(jīng)過檢驗，該模式預報準確率較高。7月上、中旬正值原陽水稻返青、分蘗期，此時也是灰飛虱向水稻田大量轉移的關鍵時期，故而，利用此模式可以提前30 d作出預報，對指導農(nóng)業(yè)生產(chǎn)意義重大。

參考文獻

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