李颖丽
- 作品数：1 被引量：3H指数：1
- 供职机构：湖南农业大学植物保护学院植物病虫害生物学与防控湖南省重点实验室更多>>
- 发文基金：湖南省“十二五”重点建设学科更多>>
- 相关领域：农业科学更多>>
- 水稻纹枯病病情指数预测模型研究被引量：3
- 2016年
- 水稻纹枯病是水稻最重要的真菌性病害之一,准确预测该病的发生对纹枯病的防控具有重要的实践意义。本研究以衡阳地区1995—2013年纹帖病病情指数为基础,基于地统计学分析纹枯病时效性特性,提取时效自变量,并整合气象因子构建支持向量回归非线性预测模型。然后基于非线性多轮末尾汰选,从23个初始自变量中(气温、降水、日照等18个气象因子以及5个时效因子)获得了13个纹枯病诱发因子,并以此构建高精度非线性稻纹枯病发生预报模型。对1997—2013年早、晚稻纹枯病病情指数实施预报,其均方误差MSE为5.97,R^2达到0.831 8。预测结果表明,该模型能准确预报纹枯病的发生程度,可为及时制定纹枯病防治策略提供可靠的指导。
- 李颖丽刘二明任佐华陈娟芳刘翔邹秋霞黄珍龙黄守行李勇峰
- 关键词：水稻纹枯病地统计学气象因子
