为建立辽宁省东港市地区水稻二化螟发生等级的预测模型,以支持该地区水稻二化螟的科学精准防治.收集整理2012年至2021年东港市地区的历史气象资料以及水稻二化螟的历年虫情等级,分析水稻二化螟在田间的发生动态,并利用DPS 18.1软件中的逐步回归分析法和通径分析法构建并筛选有效的预测模型.水稻二化螟成虫历年在田间的发生高峰期主要集中在6月中上旬(6月1日～6月20日)和8月中上旬(7月31日～8月19日).利用逐步回归分析法筛选出6项关键气象因子:6月份降水量,8月份降水量,6月份平均湿度,8月份平均湿度,4月份平均温度以及8月份平均温度,并由此构建了该地区水稻二化螟发生等级的预测模型:Y=5.1287+0.1468X2-0.6558X6+0.9123X10+0.4521X12-0.9530X16-0.8540X18(F=419.54,P=0.0203),经过对2012年至2019年相关数据的回测以及对2020年与2021年水稻二化螟发生等级的预测,显示该预测模型的拟合度与预测精准度均较好;通过通径分析,可知6月份降水量与8月份降水量是影响水稻二化螟发生等级的最重要的气象因子.本研究通过逐步回归分析法所构建的水稻二化螟发生等级预测模型能够为辽宁省东港市地区科学防治水稻二化螟提供有效的支持.

气象因子;二化螟;逐步回归分析;预测模型

杨眉;褚晋;于凤泉;李志强;刘欣宇;孙富余

辽宁省农业科学院 植物保护研究所,沈阳 110161;中国农业大学 有机循环研究院(苏州),江苏 苏州 215100

北方水稻

[1]杨眉;褚晋;于凤泉;李志强;刘欣宇;孙富余-.利用气象因子构建东港市地区水稻二化螟发生等级的预测模型)[J].北方水稻,2022(03):6-10

1287+0,1468X2,6558X6+0,9123X10+0,4521X12,9530X16,8540X18

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