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《基于貝葉斯網(wǎng)絡(luò)的小麥條銹病預(yù)測研究.pdf》由會員上傳分享，免費在線閱讀，更多相關(guān)內(nèi)容在應(yīng)用文檔-天天文庫。
1、安徽農(nóng)業(yè)科學(xué)，JournalofAnhuiAgri．Sci．2014，42(16)：5027—5030責(zé)任編輯陳娟責(zé)任校對況玲玲基于貝葉斯網(wǎng)絡(luò)的小麥條銹病預(yù)測研究聶臣巍(1．三峽大學(xué)計算機與信息學(xué)院，湖北宜昌4430o2；2．國家農(nóng)業(yè)信息化工程技術(shù)研究中心與農(nóng)業(yè)部農(nóng)業(yè)信息技術(shù)重點實驗室，北京100097)摘要『目的]在地理信息系統(tǒng)GIS的平臺上，將不確定性推理方法——貝葉斯網(wǎng)絡(luò)引入病害預(yù)測，基于關(guān)鍵氣象因子(溫度、降水、濕度、日照)構(gòu)建一個用于預(yù)測小麥條銹病發(fā)生概率的貝葉斯網(wǎng)絡(luò)模型。[方法]采用預(yù)測日前7d的氣象數(shù)據(jù)預(yù)測自
2、預(yù)測日起7d內(nèi)的條銹病發(fā)病概率，并對我國小麥條銹病重要流行區(qū)域——甘肅省東南部地區(qū)2010～2012年病害發(fā)生情況進(jìn)行預(yù)測。[結(jié)果]模型在返青期至乳熟期輸出的病害發(fā)生概率與實際調(diào)查結(jié)果吻合度分別為62．92％、63．18％、79．48％、94．75％，能夠較客觀地反映病害發(fā)生的時間規(guī)律和空問分布特點。[結(jié)論]該研究表明將貝葉斯網(wǎng)絡(luò)和GIS分析結(jié)合在較大的空間范圍內(nèi)利用關(guān)鍵氣象因子進(jìn)行小麥條銹病短期預(yù)測是一種可行的途徑。關(guān)鍵詞小麥條銹病；氣象因子；貝葉斯網(wǎng)絡(luò)；預(yù)測模型中圖分類號Sl26文獻(xiàn)標(biāo)識碼A文章編號0517—6611(
3、2014)16—05o27一o4ABayesianNetworkModelforPredictionofStripeRustinWinterWheatNIEChen-wei(CollegeofComputerandInformationTechnology，ChinaThreeGorgesUniversity，Yichang，Hubei443002)Abstract[Objective]Basedonthegeographicinformationsystem(G1S)platform，Bayesiannetwork，an
4、uncertaintyreasoningmethod，wasintroducedfordiseaseprediction．Inthisstudy，aBayesiannetworkwasconstructedbasedonkeymeteorologicalfactors(temperature，precipitation，relativehumidityandsunshineduration)topredicttheoccurrenceprobabilityofwheatstriperust．MethodJMeteorolo
5、gicalda—taduringtherecentsevendayswereusedtoanalyzetheoccurrenceprobabilityofwheatstriperustandtopredicttheoccurenceprobabilityofwheatstriperustinthesoutheastpartofGansuProvinceduring2010—2012．fResultlAccordingtothepredictionandactualsurveyresultsoftheoccurencepro
6、babilityofwheatstriperustfromseedlingstagetomilk—ripestage．theaccuracyrateoftheconstructedpredictionmodelwas62．92％．63．18％，79．48％and94．75％respectively，whichobjectivelyrevealedthetemporalandspatialdistributioncharacteristicsofwheatstriperust．fConclusion1CombiningBay
7、esiannetworkandGISanalysiscouldprovideareasonablemeansforshort—termpredictionofwheatstriperustbasedonkeymeteorologica1factorswithinarelativelylargespatialscope．KeywordsWheatstriperust：Meteorologicalfaetor：Bayesiannetwork；Predictionmodel小麥條銹病由PuccniastriifofinisWes
8、tendfsp．tritici可取得較高的精度，能夠為特定區(qū)域內(nèi)的病害預(yù)警提供重要Eriks引起，是小麥生產(chǎn)中一種重要的流行性病害。該病可信息。但注意到上述模型均是針對某一地區(qū)的整個小麥生在全球范圍內(nèi)造成小麥大幅減產(chǎn)。在我國，2002年小麥長季發(fā)病程度進(jìn)行預(yù)測，且研究區(qū)域為條銹病菌源地，模型條銹病的全國
