基于加权列联表分析法的安徽省巢湖市小麦赤霉病预测

为有效预防安徽省巢湖市小麦赤霉病危害,选取巢湖市2003—2019年平均相对湿度、雨湿日光系数(雨日×降雨量×平均相对湿度/日照时数)、降雨量与日照时数作为预测因子,运用加权列联表分析法,分别对2011年秸秆还田前后小麦赤霉病流行进行预测。利用该方法对2020—2021年安徽省巢湖市小麦赤霉病发生情况进行预测,模型预测结果与小麦赤霉病实际发生情况匹配度较高,准确率为100%,表明该方法可于小麦赤霉病防治适期前50~60 d(小麦返青期)对小麦赤霉病发生程度进行中长期预测。基于加权列联表分析法建立的小麦赤霉病预测方法提高了安徽省巢湖市小麦赤霉病预测的准确性,为该病害的防治提供了部分参考依据。

应用加权列联表分析法预测小麦赤霉病流行程度

小麦赤霉病是典型的气候型病害，气候条件是决定病害流行轻重的主导因素。本文选取与小麦赤霉病流行程度关系密切的４个气候因子作为预测因子，应用加权列联表分析法，建立了小麦赤霉病流行程度的长期预报体系。根据该预报体系，对１９８０～１９９０年回报历史符合率达９０．９％，对１９９１～１９９３年３年预测完全准确。

利用气候因素预测水稻白叶枯病流行程度研究

选取与双晚白叶枯病流行程度关系密切的４个气候因子作为预测因子，应用加权列联表分析法，建立了双晚白叶枯病中期预报数学模型，回报历史符合率达１００％，对１９９２～１９９７年６年预测完全准确。

春芝麻娇驼跷蝽的发生与分布指标

对3块春芝麻地的娇驼跷蝽进行2年不同月份密度、终花期空间分布以及寄主植物的株高、穗长、蒴果数、叶片均长等生态因子的调查,对该害虫6月发生量数据进行分布型指标计算与序贯抽样研究,结合相关环境因子数据进行了对应分析(CA)、R语言随机森林(RF)模型分析与发生因素的加权列联表分析。结果表明,此虫在春芝麻田为弱聚集分布型,M-M^(*)回归方程为M^(*)=4.71+1.52M(r=0.92),其密度与月平均气温、降水量的二元线性回归方程为y(密度)=14.82x_(1)(均温)+4.31x_(2)(降水量)-227.66(R=0.99)。对应分析与随机森林模型分析表明娇驼跷蝽在春芝麻植株上的个体数与植株株高负相关而与叶片长度呈正相关,借助软件绘出CA和RF分析的各因子二维效应图。此外加权列联表分析表明株高与叶长指标深度影响此虫发生水平,结合泡桐数据可看出此虫发生与环境关联度高,可借助其芝麻发生数据预测乔木发生密度。此虫食性杂、春季增长率惊人,特殊生境应警惕暴发性流行。

宁南山区荞麦钩翅蛾发生程度预报研究

本文利用宁南山区22年荞麦钩翅蛾发生程度和西吉县气象资料,采用加权列联表分析法,对荞麦钩翅蛾发生程度进行预测,经1年预报和22年回测,其3因子中短期预报历史拟合率82.6%,精确率95.7%;2因子长期预报历史符合率73.9%,精确率达93.9%。