安徽农业科学

2014, v.42;No.449(16) 5027-5030

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基于贝叶斯网络的小麦条锈病预测研究
A Bayesian Network Model for Prediction of Stripe Rust in Winter Wheat

聂臣巍;

摘要(Abstract):

[目的]在地理信息系统GIS的平台上,将不确定性推理方法——贝叶斯网络引入病害预测,基于关键气象因子(温度、降水、湿度、日照)构建一个用于预测小麦条锈病发生概率的贝叶斯网络模型。[方法]采用预测日前7 d的气象数据预测自预测日起7 d内的条锈病发病概率,并对我国小麦条锈病重要流行区域——甘肃省东南部地区2010~2012年病害发生情况进行预测。[结果]模型在返青期至乳熟期输出的病害发生概率与实际调查结果吻合度分别为62.92%、63.18%、79.48%、94.75%,能够较客观地反映病害发生的时间规律和空间分布特点。[结论]该研究表明将贝叶斯网络和GIS分析结合在较大的空间范围内利用关键气象因子进行小麦条锈病短期预测是一种可行的途径。

关键词(KeyWords): 小麦条锈病;气象因子;贝叶斯网络;预测模型

Abstract:

Keywords:

基金项目(Foundation):

作者(Author): 聂臣巍;

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DOI: 10.13989/j.cnki.0517-6611.2014.16.067

参考文献(References):

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