基于BP神经网络的稻瘟病预测预报研究

• 作者: 刘庭洋 吴奇 李志宇 李文静 李烨 浦仕磊 王云月
• 来源期刊: 西南农业学报
• 学科: 农学
• 关键词: 稻瘟病 BP神经网络 预测预报
• 年，卷（期）: 2017,（7）
• 所属期刊栏目: 植物保护·土壤肥料
• 页码范围: 1546-1553
• 页数: 8页
• 分类号: S435.111.4+1
• 字数: 4355字
• 语种: 中文
• DOI: 10.16213/j.cnki.scjas.2017.7.014

摘要

[目的]稻瘟病是水稻主要病害之一,严重制约水稻高产稳产.近年来随着品种布局、耕作制度改变及气候交化的影响,其流行程度年度间波动很大.目前,稻瘟病在云南省各水稻产区呈现中等偏重发生的趋势,预测预报作为指导防治的先行者,具有重要作用.[方法]为了及时有效的做好稻瘟病防范工作,本研究采用稻瘟病发生相关气象因子及田间穗瘟病情指数,利用BP神经网络技术,选取德宏州芒市为试验点开展稻瘟病预测预报研究.[结果]从气象因子与预测对象的相关性来看,筛选出来的各气象因子与病情指数之间都存在较强的相关性,其理想输出和实际输出值都比较接近,误差曲线也比较吻合,预测准确度能满足实际需求.[结论]由此可见,BP神经网络建立的稻瘟病中期预测模型更具有优势.不需要事先进行数学公式表达,具有更高的预测准确度,选择试验点5-9月的气象数据以及田间稻瘟病病情指数建立的预测预报模型,预测结果更为客观和可靠,能及时做好稻瘟病的防控工作.