陕西小麦条锈病发生面积预测模型
鄂尔多斯生态环境职业学院;陕西省植物保护工作总站;西北农林科技大学植物保护学院
- 摘 要：
- 为提高陕西省小麦条锈病发生面积的预测准确度,以2010年-2018年陕西省小麦条锈菌冬繁区和越冬区的发生县区数、发生面积、温度和降雨量为数据集,通过Pearson相关性分析筛选病害流行的主要影响因子,利用全子集回归筛选病害流行的因子集.以筛选得到的影响病害流行的5个因子,即累计发生县区数、冬繁区条锈病发生面积、1月平均温度、1月平均降雨量和3月平均降雨量为自变量,采用全子集回归和BP神经网络算法开展小麦条锈病发生面积的预测研究.结果表明,全子集回归和BP神经网络算法对2019年-2020年的小麦条锈病发生面积预测准确度均达90%以上,预测2021年陕西省小麦条锈病发生面积分别为46.11万hm2和52.85万hm2.
关键词：小麦条锈病;发生面积;全子集回归;BP神经网络算法
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