一种基于病害流行机理的水稻纹枯病病株率预测方法技术

本发明专利技术公开了一种基于病害流行机理的水稻纹枯病气象预测方法。目前水稻纹枯病预测的其它方法大多基于统计分析，仅能对病害年际发生情况进行整体预测，普遍无法给出关于病害发生发展过程的动态预测结果。本发明专利技术如下：一、建立病株率预测模型。二、确定模型中各调节系数。三、计算水稻纹枯病病株率的最终预测值。本发明专利技术以病害发生发展机理为基础，通过将气象数据与病害发生发展动力学方程组耦合构建时空动态的水稻纹枯病预警模型，能够克服传统病害预测经验主导、通用性差、时效性差等问题，为水稻纹枯病科学防控提供技术支撑。

A prediction method of rice sheath blight disease rate based on disease epidemic mechanism

【技术实现步骤摘要】
一种基于病害流行机理的水稻纹枯病病株率预测方法
本专利技术属于生物灾害预测
，具体涉及一种基于病害流行机理，以时间连续的气象信息为输入数据的水稻纹枯病病株率预测方法，建立水稻纹枯病气象预测模型，实现了水稻纹枯病时空动态预警。
技术介绍
水稻纹枯病是我国水稻中一种常见且多发病害，无论发生频次还是发病面积均占水稻各病害之首。我国近年来由于超级稻，秸秆还田和高产栽培等推广，缺乏高抗品种，纹枯病的发生呈现不断加重的趋势，严重影响水稻的品质和产量。对水稻纹枯病进行有效的早期预警对指导病害科学绿色防控具有重要意义。水稻纹枯病的发生发展过程显著受到气象因素的影响，张竞成等(申请号：201811415231.3)提出了一种基于植保和气象信息结合的水稻纹枯病预测方法，该方法指出利用气象数据能够建立水稻纹枯病预测模型，并能够给出时间连续的病害预测。但该方法以Logistic方程为基础进行建模，缺乏病害流行学机理支持，并且无法对气象因子的短时波动作出响应，因此模型的通用性存在一定局限。此外，目前水稻纹枯病预测的其它方法大多基于统计分析，仅能对病害年际发生情况进本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种基于病害流行机理的水稻纹枯病病株率预测方法，其特征在于：步骤一、建立病株率预测模型如式(1)所示；/n

【技术特征摘要】
1.一种基于病害流行机理的水稻纹枯病病株率预测方法，其特征在于：步骤一、建立病株率预测模型如式(1)所示；



式(1)中，H、L、I、R分别表示处于健康、潜伏、感染、移除感染状态的水稻植株密度，t为时间；1/ω是病害平均潜伏期，3≤1/ω≤7；1/μ是病害平均感染期，60≤1/μ≤90；β是病害基本感染率，其表达式如式(2)所示；
病害基本感染率β的表达式如下：
β＝ka×β0×T×W×A+kb式(2)
式(2)中，T为温度影响因子，表达式如式(3)所示；W为湿度影响因子，表达式如式(4)所示；A为生育期影响因子，表达式如式(5)所示；β0为纹枯病潜在感染率；ka、kb分别为第一缓冲系数、第二缓冲系数；
温度影响因子T的表达式如式3所示；



式(3)中，TEM表示日平均气温；TEMOpt为纹枯病生长的最适温度；5≤δ≤40；
湿度影响因子W的表达式如式(4)所示；



式(4)中，RHU表示被预测当天的日平均相对湿度；τ为Logistic函数的调节参数，1≤τ≤20；kr为纹枯病生长的最适湿度，60≤kr≤80；
生育期影响因子A如式(5)所示；
A＝t/t总式(5)
式(5)中，t为水稻移栽后的天数；t总为预测区间的长度；
步骤二、确定模型中各调节系数
病株率预测模型中，待定的调节系数有ω，μ，ka，kb，kr，δ和τ；将各个待定的调节系数分别在自身的取值范围内等间隔取n个值；然后利用穷举法将不同取值下的参数组合代入病株率预测模型，并利用水稻纹枯病数据集计算均方根误差RMSE；均方根误差RMSE的表达式如式(7)所示；



式(7)中，observedt为时刻t的病株率观测值；predictedt为时刻t的病株率模型预测值；
在各个待定的调节系数的所有排列组合中找出均方根误差RMSE最小的那组待定的调节系数，作为kw，ku，ka，kb，kr，δ和τ的最...

【专利技术属性】
技术研发人员：张竞成，张雪雪，田洋洋，张静文，王斌，陈冬梅，黄然，
申请(专利权)人：杭州电子科技大学，
类型：发明
国别省市：浙江;33