基于Fisher判别准则的河北省小麦白粉病预报技术研究
- 作者：司丽丽闫峰姚树然赵鑫韩艳君
- 会议时间：2012-09-01
- 关键词：小麦白粉病 ; t 检验分区 ; Fisher 判别分析模型 ; 流行趋势
- 作者单位：司丽丽,闫峰,赵鑫,韩艳君(河北省保定市气象局,河北 保定 071000)姚树然(河北省气象科学研究所,河北 石家庄 050021)
- 母体文献：第29届中国气象学会年会论文集
- 会议名称：第29届中国气象学会年会
- 会议地点：沈阳
- 主办单位：中国气象学会
- 语种：chi
- 分类号：S43;S59
摘要
白粉病是小麦主要病害之一,对其产量影响较大,该病发生流行与气象条件密切相关,或与气象灾害相伴发生,病害流行年份与一般年份气象条件有显著的差异.准确预测小麦白粉病的发生动态对于提高防治工作的主动性,搞好防治工作,具有重要意义.本文基于河北省麦区小麦白粉病发生程度和同期气象资料,采用单因素相关分析法对影响小麦白粉病发生流行的关键气象因子进行筛选,利用关键气象因子采用t 检验方法对河北省进行白粉病分区,应用Fisher 判别准则构建白粉病发生程度与关键气象因子之间的量化关系,并结合实际业务需要,建立预测小麦白粉病发生程度的判别函数.相关性结果显示,3 月下旬—4月中旬平均相对湿度、雨日数是影响白粉病流行的关键气象因子;t 检验分区计算结果表明,黑龙港地区与非黑龙港地区差异不显著,不必分区建立分类函数;基于Fisher 判别准则方法,建立了白粉病流行趋势的预测指标模型,结果表明,回判率达到85.9%;试报准确率达到83.3%,模型的总预测准确率达80%以上.可为指导当前河北省小麦白粉病防治工作,提供科学依据.