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花生褐斑病表观侵染速率、空中分生孢子密度与气象因素的相关性分析 被引量:7
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作者 于舒怡 臧超群 +3 位作者 谢瑾卉 林英 裴雪 梁春浩 《中国油料作物学报》 CAS CSCD 北大核心 2019年第6期938-946,共9页
为明确花生褐斑病表观侵染速率、空中分生孢子密度与气象因素之间的相关性,采用田间小区试验系统调查了花生褐斑病流行动态,并定期捕捉了空中分生孢子,结合田间环境监测分析不同变量之间的相关性。结果表明,花生褐斑病的季节流行曲线为... 为明确花生褐斑病表观侵染速率、空中分生孢子密度与气象因素之间的相关性,采用田间小区试验系统调查了花生褐斑病流行动态,并定期捕捉了空中分生孢子,结合田间环境监测分析不同变量之间的相关性。结果表明,花生褐斑病的季节流行曲线为典型S形曲线,病害指数增长期为花生出苗至7月上旬,逻辑斯蒂增长期为7月上旬至9月中旬,衰退期为9月中旬至花生生育期结束。整个生长季花生褐斑病的表观侵染速率呈波浪式正态分布,其变化趋势可反映不同流行时期该病害病情变化快慢。花生褐斑病菌空中分生孢子密度与各供试花生品种的病害表观侵染速率之间呈显著正相关,说明通过空中分生孢子密度可准确判断花生褐斑病病情变化。花生褐斑病表观侵染速率和空中分生孢子密度与当日气象因素之间的相关性较差,仅空中分生孢子密度与当日降雨量呈显著负相关,相关系数为-0.454*,说明较强降雨对空中孢子飞散有明显的冲刷作用。花生褐斑病表观侵染速率、空中分生孢子密度分别与前7 d平均气温、平均相对湿度、平均叶面湿润时数、累计降雨量呈现显著或极显著正相关。可将这些相关性较高的气象因素作为预测模型关键的输入变量,为花生褐斑病的科学管理和防治决策提供理论依据。 展开更多
关键词 花生褐斑病 病害流行 表观侵染速率 空中分生孢子密度 气象因素
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温室番茄灰霉病流行动态预测 被引量:7
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作者 郑超 刘学敏 张箭 《东北农业大学学报》 CAS CSCD 2007年第2期181-186,共6页
2001~2003年对黑龙江省绥芬河市两个代表性温室的番茄灰霉病进行了系统调查,通过分析病叶率和严重度之间的关系建立了温室番茄灰霉病的I-S关系模型。利用多种数学模型拟合田间灰霉病增长变化趋势,通过比较绝定系数(R2)和剩余均方(RMS)... 2001~2003年对黑龙江省绥芬河市两个代表性温室的番茄灰霉病进行了系统调查,通过分析病叶率和严重度之间的关系建立了温室番茄灰霉病的I-S关系模型。利用多种数学模型拟合田间灰霉病增长变化趋势,通过比较绝定系数(R2)和剩余均方(RMS),证明Logistic模型能较好地拟合温室番茄灰霉病的田间动态变化过程。分析发病因素,指出初始病情(Xt1)、日平均温度(T)和日平均20~30℃的小时数是影响温室番茄灰霉表观侵染速率的最重要因素,利用这3个因素可以预测病害增长速率,结合田间流行趋势模型作者组建了温室番茄灰霉病预测预报的模拟模型。 展开更多
关键词 番茄灰霉病 I-S关系 表观侵染速率 动态预测
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山地气候对烟草赤星病的影响研究 被引量:9
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作者 曾琛 姜于兰 +2 位作者 谷晓平 莫建国 向红琼 《广东农业科学》 CAS CSCD 北大核心 2012年第3期32-34,共3页
2011年对贵州省5个典型山地气候区烟草赤星病进行了调查。调查烤烟品种为感病品种(云烟87),共获得5个区域田间病害发生情况数据资料。利用SPSS软件多种增长模型对所得数据进行曲线估计,通过Sig值、R2的比较,认为Logistic模型能较好地拟... 2011年对贵州省5个典型山地气候区烟草赤星病进行了调查。调查烤烟品种为感病品种(云烟87),共获得5个区域田间病害发生情况数据资料。利用SPSS软件多种增长模型对所得数据进行曲线估计,通过Sig值、R2的比较,认为Logistic模型能较好地拟合赤星病田间动态变化过程。分析赤星病发病因素,证明初始病情、日平均温度、日平均相对湿度、风速及降雨量是影响赤星病发生的重要因素。利用逐步回归分析建立了烟草赤星病田间增长速率的预测模型。 展开更多
关键词 山地气候 烟草赤星病 气象因子 表观侵染速率 病害调查
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重庆地区高粱炭疽病流行时间动态及其与气象因子的相关性 被引量:6
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作者 王秋月 尹学伟 +3 位作者 鲁远源 魏灵 李清虎 张晓春 《西南农业学报》 CSCD 北大核心 2021年第9期1870-1877,共8页
【目的】为明确重庆地区气象因子对高粱炭疽病的影响及其流行动态,2017—2018年对重庆地区高粱炭疽病的自然发生情况进行了系统调查与对比分析。【方法】采用相关性分析和逐步回归分析等方法,探究高粱炭疽病病情流行动态与气象因子的关... 【目的】为明确重庆地区气象因子对高粱炭疽病的影响及其流行动态,2017—2018年对重庆地区高粱炭疽病的自然发生情况进行了系统调查与对比分析。【方法】采用相关性分析和逐步回归分析等方法,探究高粱炭疽病病情流行动态与气象因子的关系,并结合时间和病情指数构建病害发生预测模型。【结果】重庆地区2017—2018年高粱炭疽病病情指数(Y)与日均气温(X_1)和调查前7 d平均气温(X_^(5))均呈极显著正相关,与前7 d累积日照时数(X_^(8))呈显著正相关,与日均相对湿度(X_^(3))呈显著负相关,而与其他气象因子均不存在显著相关性;线性回归方程为:Y=-124.668+5.847X_^(5)。模型拟合情况显示,Logistic模型能够反映重庆地区高粱炭疽病的发生流行时间动态,其动态方程为:Y=1/[0.017+89.222exp(-0.139t)],决定系数R^(2)=0.991。推导出重庆地区高粱炭疽病流行阶段分别为:高粱炭疽病的指数增长期为每年的6月初至6月中旬;逻辑斯蒂增长期为6月中旬至7月中旬;7月下旬为病害衰退期。高粱炭疽病表观侵染速率与日均气温、前7 d平均气温以及前7 d累积日照时数呈显著负相关,与前7 d累计降雨量呈显著正相关。【结论】结合相关性较高的气象因子和病程流行阶段进行病害的发生预测,对重庆地区高粱炭疽病的科学防治具有重要参考价值。 展开更多
关键词 高粱炭疽病 流行动态 气象因子 相关性 表观侵染速率
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