基于BP神经网络的稻瘟病预测预报研究

[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.