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甘肃省小麦条锈病发生面积预测
文献摘要：
甘肃是中国小麦条锈菌重要的周年循环发生区之一,是重要的菌源基地.准确预测甘肃省小麦条锈病的发生面积,对甘肃及中国小麦条锈病的科学防控具有重要意义.利用2001-2021年甘肃省小麦条锈病秋苗发生面积、温度、相对湿度、降雨量和日照时数等资料,通过Pearson相关性分析筛选到影响甘肃小麦条锈病流行的4个关键因子,即小麦条锈病秋苗发生面积、上年8月最低气温、1月平均相对湿度和3月日照时数,并采用全子集回归和BP神经网络算法对甘肃小麦条锈病发生面积进行预测.结果表明,全子集回归模型1和模型2对2020-2021年甘肃小麦条锈病发生面积预测准确度分别为94.63％和88.81％;BP神经网络模型1和模型2的预测准确度分别为98.25％和94.03％.综上可知,BP神经网络模型1是最佳预测模型,其预测2022年甘肃省小麦条锈病发生面积为10.03万hm2.
文献关键词：
小麦条锈病;发生面积;全子集回归;BP神经网络算法
中图分类号：
作者姓名：
户雪敏;李辉;伏松平;陆可心;李宇翔;胡小平
作者机构：
西北农林科技大学植物保护学院/农业农村部黄土高原作物有害生物综合治理重点实验室,陕西杨凌 712100;甘肃省植保植检站,兰州 730020;甘肃省天水市植保植检站,甘肃天水 741020
文献出处：
引用格式：
[1]户雪敏;李辉;伏松平;陆可心;李宇翔;胡小平-.甘肃省小麦条锈病发生面积预测)[J].西北农业学报,2022(07):913-920
A类：
B类：
小麦条锈病,发生面积,面积预测,国小,小麦条锈菌,环发,菌源,准确预测,科学防控,秋苗,相对湿度,降雨量,日照时数,关键因子,上年,最低气温,全子集回归,神经网络算法,预测准确度,hm2
AB值：
0.171809
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