李晓菲
- 作品数：5 被引量：24H指数：3
- 供职机构：云南农业大学植物保护学院农业生物多样性与病虫害控制教育部重点实验室更多>>
- 相关领域：农业科学更多>>
- 云南省稻瘟病菌群体遗传结构研究被引量：7
- 2013年
- 为指导稻瘟病预测、水稻品种的合理布局和轮换、抗性育种提供理论依据,本文采用pot2-rep-PCR分子指纹技术对2010—2011年云南省五大稻区455份稻瘟病菌进行了遗传结构分析。结果表明,供试菌株扩增条带范围为2～17条,大小在0.4～19 kb间,具有丰富的遗传多样性。在0.64遗传相似水平上稻瘟病菌遗传宗谱类型与菌株地理来源、主栽品种(系)具有相关性,而在0.70的遗传相似水平上,籼、粳稻上稻瘟病菌宗谱组成分化更加明显。揭示了云南省稻瘟病菌具有丰富的遗传多样性,病菌群体结构与水稻品种、地理分布间的关系。
- 刘振华李晓菲王园媛陈涛王云月
- 关键词：稻瘟病菌遗传宗谱
- 云南省水稻白叶枯病BP神经网络测报技术研究被引量：6
- 2013年
- 人工神经网络对复杂非线性问题映射能力强,能提高预测的准确度,为水稻白叶枯病害的防治工作提供指导。因此,本研究基于水稻白叶枯病害发生、危害与温度、湿度、降雨等气象因素相关的特点,利用人工神经网络建立云南省勐海县和石屏县水稻白叶枯病害BP神经网络预测模型,预测病害的发生程度。经实例验证,BP神经网络预测模型预测准确度达到80%以上,较逐步回归模型高。研究表明在勐海、石屏建立水稻白叶枯BP网络预测模型是可行的,并具有较高预测准确度,对防治工作有较高应用价值。
- 王园媛李晓菲陈涛刘振华王云月
- 关键词：BP神经网络病害预测
- 基于BP神经网络的稻瘟病预测技术研究被引量：6
- 2013年
- 利用BP神经网络技术,以云南省的勐海和石屏作为试验点,选取稻瘟病发生相关气象因子及田间叶瘟病情指数开展稻瘟病的预测预报研究。采用Trainlm与Traingdx训练函数讨论了隐节点数及学习率取值并建立了相应的预测模型。勐海两个预测模型10年历史数据拟合精度分别为87.65%,92.93%,石屏两个预测模型9年数据平均拟合精度分别为93.48%,87.8%。2011年,勐海模型预测精度分别为95.96%,97.6%,石屏模型预测精度分别为94.74%,83.35%,优于逐步回归模型的72.33%,34.02%。BP神经网络预测模型的拟合精度和预测精度都达到80%的预期目标,预测效果较为理想,在稻瘟病预测中具有优势,对稻瘟病防治工作的开展及云南省稻瘟病预测技术的更新具有一定指导意义。
- 李晓菲刘振华陈涛王园媛王云月
- 关键词：稻瘟病BP神经网络
- 南方水稻黑条矮缩病的发生与防治被引量：2
- 2012年
- 南方水稻黑条矮缩病是一种由白背飞虱、灰飞虱传毒引起的病毒病。近年来,由于耕作制度、气候条件（云南省近几年持续干旱）、水稻品种等发生变化,并随着毒源的大量积累与传毒昆虫的加重发生,使该病在云南稻区的危害逐年加重,对云南水稻生产构成了新的威胁。
- 陈涛李晓菲刘振华王园媛王云月
- 关键词：水稻黑条矮缩病传毒昆虫白背飞虱耕作制度持续干旱
- 水稻细菌性基腐病的发生与防治被引量：3
- 2012年
- 随着耕作方式、农作物品种布局以及全球气候变化的影响,农田生态系统中病虫害的组成发生了相应的变化。近年来随着农药的广泛使用,云南省水稻病虫害的抗药性不断增强。水稻细菌性基腐病在云南省局部地区发生危害。当地农民和农技人员对这些过去的次要病害和新发病害不甚了解,常误以为是虫害或其他病害，以至延误了最佳防治时期，造成当地水稻产量损失。现将水稻细菌性基腐病的发生与防治介绍如下。
- 王园媛刘振华李晓菲陈涛王云月
- 关键词：细菌性基腐病农田生态系统次要病害最佳防治时期耕作方式
