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陕西小麦条锈病发生面积预测模型

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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.
Prediction model for the occurrence area of wheat stripe rust in Shaanxi

苏畅、户雪敏、胡洋山、马丽杰、商文静、冯小军、胡小平

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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,杨凌 712100

鄂尔多斯生态环境职业学院,鄂尔多斯 017010

陕西省植物保护工作总站,西安 710003

小麦条锈病 发生面积 全子集回归 BP神经网络算法

国家重点研发计划国家自然科学基金陕西省作物病虫害防治专项

2018YFD020040031772102

2022

10.16688/j.zwbh.2021218

植物保护
中国植物保护学会 中国农业科学院植物保护研究所

植物保护

CSTPCDCSCD北大核心
影响因子：1.004
ISSN：0529-1542
年,卷(期)：2022.48(3)
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