【學習】第三章_作物病蟲害調查統(tǒng)計與測報

1、第三章第三章作物病蟲害調查統(tǒng)計與測報作物病蟲害調查統(tǒng)計與測報2022-3-91 1整理課件作物病害蟲的調查統(tǒng)計作物病害蟲的調查統(tǒng)計作物病蟲害的預測預報作物病蟲害的預測預報主要內容主要內容2022-3-92 2整理課件作物作物病害的調查統(tǒng)計病害的調查統(tǒng)計農業(yè)昆蟲的調查統(tǒng)計農業(yè)昆蟲的調查統(tǒng)計第一節(jié)第一節(jié) 作物病蟲害的調查統(tǒng)計作物病蟲害的調查統(tǒng)計2022-3-93 3整理課件1、調查時期和次數(shù)、調查時期和次數(shù)調查時期：調查時期：主要根據(jù)病害的發(fā)生期和為害期來確定。主要根據(jù)病害的發(fā)生期和為害期來確定。如苗期病害應在苗期進行調查；花期、穗期或鈴期為害的病害如苗期病害應在苗期進行調查；花期、穗期或鈴期為害

2、的病害應在開花后、抽穗后或結鈴后進行調查；整個生長期都能為害應在開花后、抽穗后或結鈴后進行調查；整個生長期都能為害的病害，選擇病害為害的關鍵時期或病害的盛發(fā)期進行調查。的病害，選擇病害為害的關鍵時期或病害的盛發(fā)期進行調查。調查次數(shù)：調查次數(shù)：越多越好。越多越好。用于測報一般是每用于測報一般是每5日調查一次；但是一般病害的調查，為了節(jié)日調查一次；但是一般病害的調查，為了節(jié)省人力物力，以在病害的盛發(fā)期進行一次或兩次為適宜；如果省人力物力，以在病害的盛發(fā)期進行一次或兩次為適宜；如果從作物播種到收獲，不斷進行調查，可以系統(tǒng)地了解病害發(fā)生從作物播種到收獲，不斷進行調查，可以系統(tǒng)地了解病害發(fā)生發(fā)展的規(guī)律，

3、這種方式適用于研究性質的調查。發(fā)展的規(guī)律，這種方式適用于研究性質的調查。2022-3-94 4一、作物病害的調查統(tǒng)計一、作物病害的調查統(tǒng)計整理課件2、取樣方法、取樣方法取樣方法最重要的是要有代表性。由于病害種類和調查性質的取樣方法最重要的是要有代表性。由于病害種類和調查性質的不同，取樣方法不一樣。不同，取樣方法不一樣。1）樣點數(shù)目：）樣點數(shù)目：氣流傳播而分布均勻的病害，如麥類銹病、稻瘟氣流傳播而分布均勻的病害，如麥類銹病、稻瘟病、馬鈴薯晚疫病等，樣品數(shù)目可以少些；土壤傳染而分布不病、馬鈴薯晚疫病等，樣品數(shù)目可以少些；土壤傳染而分布不均勻的病害，如馬鈴薯、煙草、番茄等的青枯病均勻的病害，如馬鈴薯

4、、煙草、番茄等的青枯病 、蠶豆枯萎病、蠶豆枯萎病等，樣品數(shù)目要多些；在地勢、土壤和耕作制度不一致的地區(qū)，等，樣品數(shù)目要多些；在地勢、土壤和耕作制度不一致的地區(qū)，樣點要多些，反之可以少些。樣點要多些，反之可以少些。一般病害取樣的方法是在一塊田里調查一般病害取樣的方法是在一塊田里調查4-5點，在每一地區(qū)調查點，在每一地區(qū)調查10塊田塊田 。例如，稻瘟病葉瘟的調查，一般在一塊田中抽取。例如，稻瘟病葉瘟的調查，一般在一塊田中抽取5個個點，每點調查點，每點調查10叢水稻，全田共調查叢水稻，全田共調查50叢；稻紋枯病一般每點叢；稻紋枯病一般每點調查調查200株或株或40叢，全田共調查叢，全田共調查1000

5、株或株或200叢叢 。2022-3-95 5整理課件2）取樣地點：）取樣地點：樣點應離開田邊樣點應離開田邊5-10步的地點抽取。步的地點抽取。如田塊較小，可以縮短到如田塊較小，可以縮短到2-3步。要避免在田邊取樣，因為田步。要避免在田邊取樣，因為田邊植株一般情況較特殊，往往不能代表全田的發(fā)病情況。邊植株一般情況較特殊，往往不能代表全田的發(fā)病情況。3）取樣單位：）取樣單位：根據(jù)病害而定。根據(jù)病害而定。全株性病害如苗枯病、枯萎病、病毒病等以株為單位；黑穗病全株性病害如苗枯病、枯萎病、病毒病等以株為單位；黑穗病類以穗桿為單位；葉斑病類以葉片為單位；果實病害以果實為類以穗桿為單位；葉斑病類以葉片為單位

6、；果實病害以果實為單位；而枝干病害則要看發(fā)病性質而定，如主干發(fā)病并影響全單位；而枝干病害則要看發(fā)病性質而定，如主干發(fā)病并影響全株生長的，應以株為單位，如發(fā)病并不影響全株生長的，可以株生長的，應以株為單位，如發(fā)病并不影響全株生長的，可以枝干為單位枝干為單位 。2022-3-96 6整理課件3、計量方法、計量方法1）發(fā)病率）發(fā)病率發(fā)病率發(fā)病率=發(fā)病株數(shù)發(fā)病株數(shù)/調查株數(shù)調查株數(shù)X100% 2）嚴重度）嚴重度嚴重度分級法（如下頁圖示）：用各級代表值或發(fā)病面積的嚴重度分級法（如下頁圖示）：用各級代表值或發(fā)病面積的百分率表示。百分率表示。3）病情指數(shù)）病情指數(shù)病情指數(shù)病情指數(shù)=(各級病葉數(shù)各級病葉數(shù)各級

7、代表值各級代表值) / (調查總葉數(shù)調查總葉數(shù)最高級最高級代表值代表值) 100%2022-3-97 7整理課件2022-3-98 8整理課件嚴重度嚴重度分級分級各級各級代表值代表值分分 級級 標標 準準10全株葉片無病斑全株葉片無病斑20.5植株下部葉片的病斑占總葉面積的植株下部葉片的病斑占總葉面積的10以下以下31植株下部葉片的病斑占總葉面積的植株下部葉片的病斑占總葉面積的10-25以下以下42植株下部葉片的病斑占總葉面積的植株下部葉片的病斑占總葉面積的25-50，中，中部病斑占總葉面積的部病斑占總葉面積的10-2553植株下部葉片的病斑占植株下部葉片的病斑占50以上，出現(xiàn)大片枯死以上，出

8、現(xiàn)大片枯死現(xiàn)象，中部病斑占現(xiàn)象，中部病斑占25-50，上部占，上部占10-2564植株下部葉片基本枯死，中部病斑占總植株下部葉片基本枯死，中部病斑占總50以上，以上，出現(xiàn)大片枯死現(xiàn)象，上部病斑占出現(xiàn)大片枯死現(xiàn)象，上部病斑占25-5075全株基本枯死全株基本枯死玉米小斑病嚴重度分級標準玉米小斑病嚴重度分級標準2022-3-99 9整理課件非隨機分布隨機分布分布型分布型（一）昆蟲的空間分布型（一）昆蟲的空間分布型不同種類的昆蟲在田間的分布形式不同，即每種昆蟲不同種類的昆蟲在田間的分布形式不同，即每種昆蟲或蟲態(tài)在田間都有其特定的分布形式，因而調查取樣或蟲態(tài)在田間都有其特定的分布形式，因而調查取樣的方

9、法也不同。的方法也不同。二、農業(yè)昆蟲的調查統(tǒng)計二、農業(yè)昆蟲的調查統(tǒng)計2022-3-91010整理課件1、隨機分布、隨機分布隨機分布又叫隨機分布又叫泊松分布（泊松分布（Poisson distribution），），是一是一種稀疏形的分布。種稀疏形的分布。種群內個體是獨立的，個體之間的距離種群內個體是獨立的，個體之間的距離不等，但是較均勻。不等，但是較均勻。如三化螟成蟲和卵塊在水稻田的分布。如三化螟成蟲和卵塊在水稻田的分布。2022-3-91111整理課件2、非隨機分布、非隨機分布非隨機分布又叫非隨機分布又叫聚集分布聚集分布，這種分布是，這種分布是種群內的個體由于種群內的個體由于某種原因形成了個

10、體的聚集，某種原因形成了個體的聚集，因此個體存在的位置還會受因此個體存在的位置還會受到其他個體存在的影響。到其他個體存在的影響。在聚集分布中，還可進一步地分為核心分布和嵌紋分布。在聚集分布中，還可進一步地分為核心分布和嵌紋分布。嵌紋分布核心分布非隨機分布2022-3-91212整理課件1）核心分布）核心分布核心分布又叫核心分布又叫奈曼分布奈曼分布 (Neyman distribution)，這種分布，這種分布類型的特點是類型的特點是個體形成核心團，并自核心團向外作放射狀蔓延。個體形成核心團，并自核心團向外作放射狀蔓延。如三化螟如三化螟 、玉米螟的卵塊孵化后，蟻螟向四周分散為害屬此、玉米螟的卵塊

11、孵化后，蟻螟向四周分散為害屬此類分布。類分布。2022-3-91313整理課件2）嵌紋分布）嵌紋分布嵌紋分布又叫嵌紋分布又叫負二項分布負二項分布(Mosaic distribution)，這種分布這種分布的特點是的特點是個體呈不規(guī)則的疏密相間狀態(tài)，個體呈不規(guī)則的疏密相間狀態(tài)，通常是較濃密的分布。通常是較濃密的分布。如朱砂葉螨在蟲源田四周的棉田內的分布；三化螟幼蟲、棉鈴如朱砂葉螨在蟲源田四周的棉田內的分布；三化螟幼蟲、棉鈴蟲的卵、盲蝽的若蟲等在田間密度大時，也呈這種分布狀態(tài)。蟲的卵、盲蝽的若蟲等在田間密度大時，也呈這種分布狀態(tài)。2022-3-91414整理課件昆蟲或某一蟲態(tài)在田間的分布形式，是通

12、過測定出來的。昆蟲或某一蟲態(tài)在田間的分布形式，是通過測定出來的。一般是按每株蟲數(shù)的多少分為若干等級，再分級計算株一般是按每株蟲數(shù)的多少分為若干等級，再分級計算株數(shù)，然后計算方差（數(shù)，然后計算方差（s2）和平均數(shù)）和平均數(shù) ，用，用s2 與與 的比值，的比值，稱為稱為擴散系數(shù)（擴散系數(shù)（c）來判斷。來判斷。 如果如果 ，屬于，屬于隨機分布隨機分布；如果如果 C1，為，為聚集分布聚集分布。xx12xsc2022-3-91515整理課件（二）田間調查常用的取樣方法（二）田間調查常用的取樣方法田間取樣的方法，常用的是隨機取樣法。隨機取樣法包括以田間取樣的方法，常用的是隨機取樣法。隨機取樣法包括以下幾種

13、：下幾種：對角線取樣法：對角線取樣法：有單對角線和雙對角線兩種，常取對角線的有單對角線和雙對角線兩種，常取對角線的5點，也叫點，也叫五點取樣法五點取樣法，一般適用于密集或成行的植物和昆蟲，一般適用于密集或成行的植物和昆蟲呈呈隨機分布隨機分布的田塊。的田塊。2022-3-91616單對角線單對角線雙對角線雙對角線整理課件棋盤式取樣法：棋盤式取樣法：適用于密集或成行的植物和昆蟲呈適用于密集或成行的植物和昆蟲呈隨機分布隨機分布的的結構。結構。分行式取樣法：分行式取樣法：適用于成行的植物和昆蟲呈適用于成行的植物和昆蟲呈核心分布核心分布的結構。的結構?！癦”字形取樣法：字形取樣法：適用于昆蟲呈適用于昆蟲

14、呈嵌紋分布嵌紋分布的結構。的結構。棋盤式取樣棋盤式取樣分行式取樣分行式取樣Z字形取樣字形取樣2022-3-91717整理課件（三）田間蟲情的表示方法（三）田間蟲情的表示方法1、以蟲口數(shù)量表示、以蟲口數(shù)量表示根據(jù)調查特點，調查昆蟲在單位面積、單位時間、單位容根據(jù)調查特點，調查昆蟲在單位面積、單位時間、單位容積或一定寄主單位上出現(xiàn)的數(shù)量。積或一定寄主單位上出現(xiàn)的數(shù)量。2、以作物受害情況表示、以作物受害情況表示有些害蟲個體小，蟲口數(shù)量很大，很難以蟲口數(shù)量表示，有些害蟲個體小，蟲口數(shù)量很大，很難以蟲口數(shù)量表示，因此常以作物受害情況來表示，主要有以下幾種表示方法：因此常以作物受害情況來表示，主要有以下幾

15、種表示方法：2022-3-91818整理課件00100調查總株數(shù)被害株數(shù)被害率00100最高級值調查總株數(shù)該級的株數(shù)被害級值被害指數(shù)u注意：注意：在調查時要按受害的輕重，分成不同的等級，然后分在調查時要按受害的輕重，分成不同的等級，然后分級計數(shù)，再計算被害指數(shù)。級計數(shù)，再計算被害指數(shù)。2022-3-91919被害率：被害率：表示作物受害的普遍程度，不考慮每株的受害輕重，表示作物受害的普遍程度，不考慮每株的受害輕重，只要某株的莖、葉、花、果實等一部分受害，都計為被害：只要某株的莖、葉、花、果實等一部分受害，都計為被害：被害指數(shù)：被害指數(shù)：被害率只能反映作物受害的普遍程度，不能表示植被害率只能反映

16、作物受害的普遍程度，不能表示植株受害輕重程度的實際情況，因此，往往用被害指數(shù)來表示：株受害輕重程度的實際情況，因此，往往用被害指數(shù)來表示：整理課件00100健株單株產量被害單株產量健株單株產量損失系數(shù)損失率：損失率：被害指數(shù)只能表示受害的輕重程度，不能反映產量的損失被害指數(shù)只能表示受害的輕重程度，不能反映產量的損失情況。要估計產量的損失，應以損失率表示。情況。要估計產量的損失，應以損失率表示。損失是指產量或經(jīng)濟效益的減少，病、蟲所造成的損失應該以生產損失是指產量或經(jīng)濟效益的減少，病、蟲所造成的損失應該以生產水平相同的受害田與未受害田的產量或經(jīng)濟總產值對比來計算；也水平相同的受害田與未受害田的產

17、量或經(jīng)濟總產值對比來計算；也可用防治區(qū)與不防治的對照區(qū)產量或經(jīng)濟總產值來計算；還可在田可用防治區(qū)與不防治的對照區(qū)產量或經(jīng)濟總產值來計算；還可在田間直接抽樣調查，挑選若干未受害和受害植株直接測產，求出單株間直接抽樣調查，挑選若干未受害和受害植株直接測產，求出單株平均產量，計算出損失系數(shù)，然后調查受害植株的比例，從而計算平均產量，計算出損失系數(shù)，然后調查受害植株的比例，從而計算出產量損失率。出產量損失率。2022-3-92020損失率損失率= =防治區(qū)產量防治區(qū)產量- -不防治區(qū)產量不防治區(qū)產量100100防治區(qū)產量防治區(qū)產量產量損失率（）產量損失率（）= =單株平均損失率單株平均損失率株被害率株

18、被害率 整理課件作物病害的預測預報作物病害的預測預報農業(yè)害蟲的預測預報農業(yè)害蟲的預測預報第二節(jié)第二節(jié) 作物病蟲害的預測預報作物病蟲害的預測預報2022-3-92121整理課件預測：預測：依據(jù)病害的流行規(guī)律和害蟲的發(fā)生規(guī)律，利用經(jīng)驗依據(jù)病害的流行規(guī)律和害蟲的發(fā)生規(guī)律，利用經(jīng)驗的或系統(tǒng)模擬的方法估計一定時限之后，病蟲害發(fā)生和流的或系統(tǒng)模擬的方法估計一定時限之后，病蟲害發(fā)生和流行的狀況。行的狀況。預報：預報：由權威機構發(fā)布預測結果。由權威機構發(fā)布預測結果。有時對兩者并不作嚴格的區(qū)分，統(tǒng)稱有時對兩者并不作嚴格的區(qū)分，統(tǒng)稱病蟲害預測預報病蟲害預測預報，簡，簡稱稱病蟲測報。病蟲測報。2022-3-9222

19、2整理課件（一）預測的種類（一）預測的種類按按預測內容預測內容的不同，可分為流行程度預測、發(fā)生期預測和損失的不同，可分為流行程度預測、發(fā)生期預測和損失預測等。預測等。 1、流行程度預測：、流行程度預測：是最常見的預測種類，預測結果可用具體的是最常見的預測種類，預測結果可用具體的發(fā)病數(shù)量發(fā)病數(shù)量(發(fā)病率、嚴重度、病情指數(shù)等發(fā)病率、嚴重度、病情指數(shù)等)作定量的表達。作定量的表達。也可用流行級別作定性的表達，流行級別多分為也可用流行級別作定性的表達，流行級別多分為大流行、中度大流行、中度流行（中度偏低、中等、中度偏重）、輕度流行流行（中度偏低、中等、中度偏重）、輕度流行和和不流行不流行，具，具體分級

20、標準根據(jù)發(fā)病數(shù)量或損失率確定，因病害而異。體分級標準根據(jù)發(fā)病數(shù)量或損失率確定，因病害而異。一、作物病害的預測預報一、作物病害的預測預報2022-3-92323整理課件2、病害發(fā)生期預測：、病害發(fā)生期預測：是估計病害可能發(fā)生的時期。例如：果是估計病害可能發(fā)生的時期。例如：果樹與蔬菜病害多根據(jù)小氣候因子，預測病原菌集中侵染的時期，樹與蔬菜病害多根據(jù)小氣候因子，預測病原菌集中侵染的時期，即即臨界期（臨界期（critical period），以確定噴藥防治的適宜時機，以確定噴藥防治的適宜時機，這種預測也稱這種預測也稱侵染預測。侵染預測。 3、損失預測（損失估計）：、損失預測（損失估計）：主要根據(jù)病害流

21、行的程度，預測主要根據(jù)病害流行的程度，預測減產量。損失預測結果可用以確定發(fā)病數(shù)量是否已經(jīng)接近或達減產量。損失預測結果可用以確定發(fā)病數(shù)量是否已經(jīng)接近或達到經(jīng)濟閾值。到經(jīng)濟閾值。在病蟲害綜合防治中，常應用經(jīng)濟損害水平和經(jīng)濟閾值等概念。在病蟲害綜合防治中，常應用經(jīng)濟損害水平和經(jīng)濟閾值等概念。經(jīng)濟損害水平：經(jīng)濟損害水平：是指造成經(jīng)濟損失的最低發(fā)病數(shù)量或害蟲數(shù)量。是指造成經(jīng)濟損失的最低發(fā)病數(shù)量或害蟲數(shù)量。經(jīng)濟閾值：經(jīng)濟閾值：是指應該采取防治措施時的發(fā)病數(shù)量或害蟲數(shù)量。是指應該采取防治措施時的發(fā)病數(shù)量或害蟲數(shù)量。此時防治可防止發(fā)病數(shù)量或害蟲數(shù)量超過經(jīng)濟損害水平，防治此時防治可防止發(fā)病數(shù)量或害蟲數(shù)量超過經(jīng)濟

22、損害水平，防治費用不高于因病害或蟲害減輕所獲得的收益。費用不高于因病害或蟲害減輕所獲得的收益。2022-3-92424整理課件按照按照預測時限預測時限可分為長期預測、中期預測和短期預測。可分為長期預測、中期預測和短期預測。1、長期預測：、長期預測：也稱為病害趨勢預測，習慣上概指一個季度以也稱為病害趨勢預測，習慣上概指一個季度以上，有的是一年或多年，多根據(jù)病害流行的周期性和長期天氣上，有的是一年或多年，多根據(jù)病害流行的周期性和長期天氣預報等資料作出。預測結果指出病害發(fā)生的大致趨勢，需要以預報等資料作出。預測結果指出病害發(fā)生的大致趨勢，需要以后用中、短期預測加以訂正。后用中、短期預測加以訂正。 2

23、、中期預測：、中期預測：預測時限一般為一個月至一個季度，多根據(jù)當預測時限一般為一個月至一個季度，多根據(jù)當時的發(fā)病數(shù)量或菌量數(shù)據(jù)、作物生育期以及實測的或預測的天時的發(fā)病數(shù)量或菌量數(shù)據(jù)、作物生育期以及實測的或預測的天氣要素作出預測，準確性比長期預測高，預測結果主要用于作氣要素作出預測，準確性比長期預測高，預測結果主要用于作出防治決策和作好防治準備。出防治決策和作好防治準備。3、短期預測：、短期預測：預測時限在一周之內，主要根據(jù)天氣要素和菌預測時限在一周之內，主要根據(jù)天氣要素和菌源情況作出，預測結果用以確定防治適期。如侵染預測就是一源情況作出，預測結果用以確定防治適期。如侵染預測就是一種短期預測。種

24、短期預測。2022-3-92525整理課件（二）預測的依據(jù)（二）預測的依據(jù)病害流行規(guī)律病害流行規(guī)律1、根據(jù)菌量預測：、根據(jù)菌量預測：單循環(huán)病害單循環(huán)病害的侵染概率較為穩(wěn)定，受環(huán)境的侵染概率較為穩(wěn)定，受環(huán)境條件影響較小，可以根據(jù)條件影響較小，可以根據(jù)越冬菌量越冬菌量預測發(fā)病數(shù)量。預測發(fā)病數(shù)量。如小麥腥黑穗病、谷子黑粉病等種傳病害，可以如小麥腥黑穗病、谷子黑粉病等種傳病害，可以檢查種子表面檢查種子表面帶有的厚垣孢子數(shù)量，帶有的厚垣孢子數(shù)量，用以預測次年田間發(fā)病率。用以預測次年田間發(fā)病率。麥類散黑穗病則可麥類散黑穗病則可檢查種胚內帶菌情況檢查種胚內帶菌情況，確定種子帶菌率和翌，確定種子帶菌率和翌年病

25、穗率。年病穗率。菌量也用于麥類赤霉病預測，為此需菌量也用于麥類赤霉病預測，為此需檢查稻樁或田間玉米殘稈檢查稻樁或田間玉米殘稈上子囊殼的數(shù)量和子囊孢子的成熟度，上子囊殼的數(shù)量和子囊孢子的成熟度，或者用孢子捕捉器捕捉或者用孢子捕捉器捕捉空中孢子數(shù)量，來預測發(fā)病數(shù)量。空中孢子數(shù)量，來預測發(fā)病數(shù)量。多循環(huán)病害有時也利用菌量作預測因子。例如，水稻白葉枯病，多循環(huán)病害有時也利用菌量作預測因子。例如，水稻白葉枯病，在病原細菌大量繁殖后，其噬菌體數(shù)量激增，可以在病原細菌大量繁殖后，其噬菌體數(shù)量激增，可以測定田水中測定田水中噬菌體的數(shù)量，噬菌體的數(shù)量，用以代表病原細菌的菌量。用以代表病原細菌的菌量。2022-3

26、-92626整理課件例如，根據(jù)稻樁上的菌源量預測例如，根據(jù)稻樁上的菌源量預測小麥赤霉病的流行程度：小麥赤霉病的流行程度：小麥抽穗前，稻樁帶菌率上升到小麥抽穗前，稻樁帶菌率上升到10%-20%或以上，即達到流或以上，即達到流行的菌量。行的菌量。年份年份稻樁帶菌率稻樁帶菌率流行程度流行程度1958年年30%大流行大流行1957、1959年年12%15%中度流行中度流行1960、1962年年3%10%輕度發(fā)生輕度發(fā)生小麥赤霉病小麥赤霉病流行程度與稻樁帶菌率的流行程度與稻樁帶菌率的關系（蘇南地區(qū)）關系（蘇南地區(qū)）2022-3-92727整理課件孢子孢子捕捉器捕捉器2022-3-92828整理課件2、根

27、據(jù)氣象條件預測：、根據(jù)氣象條件預測：多循環(huán)病害多循環(huán)病害的流行受氣象條件影響很的流行受氣象條件影響很大，而初侵染菌源不是主導因素，對當年發(fā)病的影響較小，因大，而初侵染菌源不是主導因素，對當年發(fā)病的影響較小，因此通常此通常根據(jù)氣象因素預測。根據(jù)氣象因素預測。如葡萄霜霉病菌，以氣溫為如葡萄霜霉病菌，以氣溫為11-20，并有，并有6h以上葉面結露時以上葉面結露時間為預測侵染的條件。間為預測侵染的條件。有些單循環(huán)病害的流行程度也取決于初侵染期間的氣象條件，有些單循環(huán)病害的流行程度也取決于初侵染期間的氣象條件，也可利用氣象因素進行預測。也可利用氣象因素進行預測。如蘋果和梨的銹病是單循環(huán)病害，每年只有一次

28、侵染，菌源為如蘋果和梨的銹病是單循環(huán)病害，每年只有一次侵染，菌源為果園附近檜柏上的冬孢子角。在北京地區(qū)，每年果園附近檜柏上的冬孢子角。在北京地區(qū)，每年4月下旬至月下旬至5月中旬，若出現(xiàn)大于月中旬，若出現(xiàn)大于15mm的降雨，且其后連續(xù)的降雨，且其后連續(xù)2d相對濕度相對濕度大于大于40%，則，則6月份將大量發(fā)病。月份將大量發(fā)病。2022-3-92929整理課件圖圖 在在檜柏上的冬孢子角檜柏上的冬孢子角2022-3-93030整理課件3、根據(jù)菌量和氣象條件進行預測：、根據(jù)菌量和氣象條件進行預測：綜合菌量和氣象因素的流綜合菌量和氣象因素的流行學效應，作為預測的依據(jù)，已用于許多病害。行學效應，作為預測的

29、依據(jù)，已用于許多病害。有時還把寄主植物在流行前期的發(fā)病數(shù)量作為菌量因素，用以有時還把寄主植物在流行前期的發(fā)病數(shù)量作為菌量因素，用以預測后期的流行程度。預測后期的流行程度。如我國北方冬麥區(qū)小麥條銹病的春季流行，通常依據(jù)秋苗發(fā)病如我國北方冬麥區(qū)小麥條銹病的春季流行，通常依據(jù)秋苗發(fā)病程度、病菌越冬率和春季降水等情況進行預測。程度、病菌越冬率和春季降水等情況進行預測。我國南方小麥赤霉病流行程度，主要根據(jù)越冬菌量和小麥揚花我國南方小麥赤霉病流行程度，主要根據(jù)越冬菌量和小麥揚花灌漿期的氣溫、雨量和雨日數(shù)預測。在某些地區(qū)菌量的作用不灌漿期的氣溫、雨量和雨日數(shù)預測。在某些地區(qū)菌量的作用不重要，只根據(jù)氣象條件預

30、測。重要，只根據(jù)氣象條件預測。2022-3-93131整理課件4、根據(jù)菌量、氣象條件、栽培條件和寄主植物生育狀況預測：、根據(jù)菌量、氣象條件、栽培條件和寄主植物生育狀況預測：有些病害的預測除應考慮菌量和氣象因素外，還要考慮栽培條有些病害的預測除應考慮菌量和氣象因素外，還要考慮栽培條件和寄主植物的生育期和生育狀況。件和寄主植物的生育期和生育狀況。例如，預測稻瘟病的流行，需注意氮肥施用期、施用量及其與例如，預測稻瘟病的流行，需注意氮肥施用期、施用量及其與有利氣象條件的配合情況。有利氣象條件的配合情況。水稻紋枯病流行程度主要取決于栽植密度、氮肥用量和氣象條水稻紋枯病流行程度主要取決于栽植密度、氮肥用量

31、和氣象條件，可以作出流行程度因密度和施肥量而異的預測式。件，可以作出流行程度因密度和施肥量而異的預測式。油菜開花期是菌核病的易感階段，預測油菜菌核病的流行，多油菜開花期是菌核病的易感階段，預測油菜菌核病的流行，多以花期的降雨量、油菜生長勢、油菜始花期的遲早以及菌源數(shù)以花期的降雨量、油菜生長勢、油菜始花期的遲早以及菌源數(shù)量（花朵帶病率）等作為預測因子。量（花朵帶病率）等作為預測因子。 5、根據(jù)介體昆蟲數(shù)量和帶毒率進行預測：、根據(jù)介體昆蟲數(shù)量和帶毒率進行預測：對于昆蟲介體傳播的對于昆蟲介體傳播的病害，介體昆蟲數(shù)量和帶毒率也是重要的預測依據(jù)。病害，介體昆蟲數(shù)量和帶毒率也是重要的預測依據(jù)。2022-3

32、-93232整理課件u（三）（三） 預測方法預測方法u調查內容：調查內容：寄主的寄主的抗性變化；抗性變化；病原物數(shù)量病原物數(shù)量：檢查種子帶菌率、空中孢子的捕獲量、田間檢查種子帶菌率、空中孢子的捕獲量、田間調查的發(fā)病數(shù)量等。調查的發(fā)病數(shù)量等。氣象條件：氣象條件： 溫度和濕度及降水等。溫度和濕度及降水等。2022-3-93333整理課件預測方法：預測方法：目前常用的有兩種：目前常用的有兩種： 1、經(jīng)驗預測：、經(jīng)驗預測：這需要搜集有關病情和流行因素的多年多點的這需要搜集有關病情和流行因素的多年多點的歷史資料，經(jīng)過綜合分析或統(tǒng)計計算，建立經(jīng)驗預測模型用歷史資料，經(jīng)過綜合分析或統(tǒng)計計算，建立經(jīng)驗預測模型

33、用于預測。于預測。 1）綜合分析法：）綜合分析法：多用于中、長期發(fā)生期預測和流行程度預測。多用于中、長期發(fā)生期預測和流行程度預測。小麥條繡病春季流行程度預測表小麥條繡病春季流行程度預測表2022-3-93434整理課件2）數(shù)理統(tǒng)汁預測法：）數(shù)理統(tǒng)汁預測法：是運用數(shù)理統(tǒng)計學的原理和方法，利用是運用數(shù)理統(tǒng)計學的原理和方法，利用多年多點的歷史資料，進行統(tǒng)計分析，建立數(shù)學模型，用數(shù)學多年多點的歷史資料，進行統(tǒng)計分析，建立數(shù)學模型，用數(shù)學預測式預測病害的方法。預測式預測病害的方法。當前主要用回歸分析、判別分析以及其它多變量統(tǒng)計方法選取當前主要用回歸分析、判別分析以及其它多變量統(tǒng)計方法選取預測因子，建立預

34、測式。此外，一些簡易概率統(tǒng)計方法，如多預測因子，建立預測式。此外，一些簡易概率統(tǒng)計方法，如多因子綜合相關法、列聯(lián)表法、相關點距圖法、分檔統(tǒng)計法等也因子綜合相關法、列聯(lián)表法、相關點距圖法、分檔統(tǒng)計法等也被用于加工分析歷史資料和觀測數(shù)據(jù)，用于預測。被用于加工分析歷史資料和觀測數(shù)據(jù)，用于預測。單元回歸分析法：單元回歸分析法：Y= a+bX多元回歸分析法：多元回歸分析法：Y= a+ b1X1+b2X2+b3X3+.bnXn2022-3-93535整理課件u2、系統(tǒng)模擬模型預測：、系統(tǒng)模擬模型預測：構建計算機程序，建立模擬模型，用于預測。構建計算機程序，建立模擬模型，用于預測。建立模擬模型的第一步是把從

35、文獻、實驗室和田間收集的有關建立模擬模型的第一步是把從文獻、實驗室和田間收集的有關信息進行邏輯匯總、形成概念模型。概念模型通過實驗加以改信息進行邏輯匯總、形成概念模型。概念模型通過實驗加以改進，并用數(shù)學語言表達為數(shù)學模型，再用計算機語言譯為計算進，并用數(shù)學語言表達為數(shù)學模型，再用計算機語言譯為計算機程序，經(jīng)過檢驗和有效性、靈敏度測定后即可付諸使用。機程序，經(jīng)過檢驗和有效性、靈敏度測定后即可付諸使用。使用時，在一定初始條件下輸入數(shù)據(jù)，使狀態(tài)變數(shù)的病情依據(jù)使用時，在一定初始條件下輸入數(shù)據(jù)，使狀態(tài)變數(shù)的病情依據(jù)特定的模型（程序）按給定的速度逐步積分或總和，外界條件特定的模型（程序）按給定的速度逐步積

36、分或總和，外界條件通過影響速度變數(shù)而影響流行，最后打印出流行曲線圖。通過影響速度變數(shù)而影響流行，最后打印出流行曲線圖。2022-3-93636整理課件系統(tǒng)模擬模型預測是一種系統(tǒng)模擬模型預測是一種機理模型機理模型，能反映植物病害流行，能反映植物病害流行的動態(tài)變化和內部機哩，但其組建比較復雜，而且也較困的動態(tài)變化和內部機哩，但其組建比較復雜，而且也較困難?，F(xiàn)在國內已研制出小麥條銹病、小麥白粉病、稻瘟病、難。現(xiàn)在國內已研制出小麥條銹病、小麥白粉病、稻瘟病、稻紋枯病等病害的模擬模型，但多數(shù)模擬模型離生產實際稻紋枯病等病害的模擬模型，但多數(shù)模擬模型離生產實際應用尚有一定距離。應用尚有一定距離。2022-

37、3-93737整理課件害蟲的預測預報，是以掌握害蟲發(fā)生規(guī)律為基礎，根據(jù)害蟲的預測預報，是以掌握害蟲發(fā)生規(guī)律為基礎，根據(jù)當前害蟲的發(fā)生數(shù)量和發(fā)育狀態(tài)，結合氣候條件和作物當前害蟲的發(fā)生數(shù)量和發(fā)育狀態(tài)，結合氣候條件和作物發(fā)育狀況，進行綜合分析，判斷害蟲未來的動態(tài)趨勢，發(fā)育狀況，進行綜合分析，判斷害蟲未來的動態(tài)趨勢，為及時、經(jīng)濟、有效地防治害蟲提供依據(jù)。為及時、經(jīng)濟、有效地防治害蟲提供依據(jù)。二、農業(yè)害蟲的預測預報二、農業(yè)害蟲的預測預報2022-3-93838整理課件（一）害蟲預測預報的種類（一）害蟲預測預報的種類1、發(fā)生期的預測、發(fā)生期的預測 測害蟲某一蟲期或蟲齡，報發(fā)生危害時期，測害蟲某一蟲期或蟲齡

38、，報發(fā)生危害時期，遷飛性害蟲報遷入期和遷出期。遷飛性害蟲報遷入期和遷出期。2、發(fā)生量的預測、發(fā)生量的預測 測害蟲的發(fā)生數(shù)量，報害蟲危害的密度。測害蟲的發(fā)生數(shù)量，報害蟲危害的密度。3、危害程度與損失預測、危害程度與損失預測 它是在發(fā)生期和發(fā)生量的基礎上，依它是在發(fā)生期和發(fā)生量的基礎上，依據(jù)作物的發(fā)育期，報危害程度的輕重和造成的損失大小。據(jù)作物的發(fā)育期，報危害程度的輕重和造成的損失大小。4、分布區(qū)的預測、分布區(qū)的預測 測害蟲遷飛擴散的方向、途徑及降落地點和測害蟲遷飛擴散的方向、途徑及降落地點和范圍，報分布區(qū)域和發(fā)生面積。范圍，報分布區(qū)域和發(fā)生面積。2022-3-93939整理課件（二）發(fā)生期的預測

39、（二）發(fā)生期的預測 1、發(fā)生期預測的種類、發(fā)生期預測的種類1）短期預測：）短期預測：一般是一個月以內的預測。根據(jù)害蟲的某個蟲態(tài)，一般是一個月以內的預測。根據(jù)害蟲的某個蟲態(tài)，預測下一蟲態(tài)的發(fā)生時期，用以指導當前的防治。預測下一蟲態(tài)的發(fā)生時期，用以指導當前的防治。 2）中期預測：）中期預測：一般是一個月以上的預測。根據(jù)害蟲當代的發(fā)生一般是一個月以上的預測。根據(jù)害蟲當代的發(fā)生情況，預測下一代各蟲期的發(fā)生時期。情況，預測下一代各蟲期的發(fā)生時期。3）長期預測：）長期預測：是在冬季預測下一年或年初預測全年的害蟲發(fā)生是在冬季預測下一年或年初預測全年的害蟲發(fā)生情況。長期預測只是一種趨勢預測，預測不太準確，只能

40、作參情況。長期預測只是一種趨勢預測，預測不太準確，只能作參考或估計。考或估計。2022-3-94040整理課件2、發(fā)生期預測常用時期的劃分、發(fā)生期預測常用時期的劃分害蟲發(fā)生期各蟲態(tài)可劃分為害蟲發(fā)生期各蟲態(tài)可劃分為始見期、始盛期、高峰期、盛末期始見期、始盛期、高峰期、盛末期和和終見期。終見期。害蟲發(fā)生期的預測常用到害蟲發(fā)生期的預測常用到始盛期、高峰期始盛期、高峰期和和盛末期盛末期三個時期。三個時期。始盛期：始盛期：當有當有20%的個體出現(xiàn)時。的個體出現(xiàn)時。高峰期：高峰期：當有當有50%的個體出現(xiàn)時。的個體出現(xiàn)時。盛末期：盛末期：當有當有80%的個體出現(xiàn)時。的個體出現(xiàn)時。但在數(shù)理統(tǒng)計預測中，常以但

41、在數(shù)理統(tǒng)計預測中，常以16%個體出現(xiàn)為始盛期，個體出現(xiàn)為始盛期，50%為高為高峰期，峰期，84%為盛末期。現(xiàn)常規(guī)預測也多采用此時期劃分。為盛末期?，F(xiàn)常規(guī)預測也多采用此時期劃分。2022-3-94141整理課件3、發(fā)生期的預測方法、發(fā)生期的預測方法1）發(fā)育進度預測法：）發(fā)育進度預測法：也叫歷期預測法，是根據(jù)害蟲在田間的發(fā)育進程（田間調也叫歷期預測法，是根據(jù)害蟲在田間的發(fā)育進程（田間調查）和當時氣溫下相應蟲態(tài)的查）和當時氣溫下相應蟲態(tài)的歷期歷期，推測下一蟲態(tài)或下一，推測下一蟲態(tài)或下一代的代的發(fā)生時期發(fā)生時期。值得注意的是：值得注意的是：在不同溫度條件下，相同蟲態(tài)的歷期不同，在不同溫度條件下，相同蟲

42、態(tài)的歷期不同，同一溫度條件下，害蟲取食不同植物，其歷期也有不同。同一溫度條件下，害蟲取食不同植物，其歷期也有不同。2022-3-94242整理課件例例1、卵分級預測、卵分級預測卵孵化始盛期卵孵化始盛期=7月月30日日+4級卵歷期級卵歷期=7月月31日日卵孵化高峰期卵孵化高峰期=7月月30日日+4級卵歷期級卵歷期+3級卵歷期級卵歷期=8月月2日日卵孵化盛末期卵孵化盛末期=7月月30日日+4級卵歷期級卵歷期+3級卵歷期級卵歷期+2級卵歷期級卵歷期=8月月5日日 級數(shù)級數(shù) 1 2 3 4該級所占該級所占% 20 30 30 20累計累計% 100 80 50 20該級卵歷期該級卵歷期（天）（天） 1

43、.5 3 2 1三化螟第三代卵的發(fā)育進度三化螟第三代卵的發(fā)育進度調查調查2022-3-94343整理課件 幼幼 蟲蟲預蛹預蛹蛹蛹合計合計蟲態(tài)及蟲態(tài)及齡期齡期 1 2 3 4 5 蟲數(shù)蟲數(shù) 13 28 21 36 15 4 3120 %10.823.417.530.012.53.32.5 累計累計%100.089.265.848.318.35.8該齡歷期該齡歷期（天）（天） 3 33.53.59.51.57例例2、 幼蟲分齡預測幼蟲分齡預測如如6月月10日調查各類型田，采到第二代三化螟幼蟲和蛹共日調查各類型田，采到第二代三化螟幼蟲和蛹共120頭，分析幼蟲的齡期如下表：頭，分析幼蟲的齡期如下表：第

44、二代三化螟幼蟲齡期分析表第二代三化螟幼蟲齡期分析表調查調查2022-3-94444整理課件以計算化蛹始盛期為例，從表中可以看出，當以計算化蛹始盛期為例，從表中可以看出，當5齡幼蟲化蛹時，齡幼蟲化蛹時，化蛹率累計達化蛹率累計達18.3%，距始盛期（，距始盛期（20%）差）差1.7%，因此，當，因此，當4齡幼蟲中再化蛹齡幼蟲中再化蛹1.7% 時，即為化蛹始盛期，所以推算如下：時，即為化蛹始盛期，所以推算如下：預蛹歷期齡歷期齡歷期調查日期化蛹始盛期540 .307 . 1日月日月2 .2165 . 15 . 95 . 30 .307 . 1106即即 化蛹始盛期為化蛹始盛期為6月月21-22。202

45、2-3-94545整理課件蛹歷期化蛹始盛期羽化始盛期日月日月2 .28672 .216即即 羽化始盛期為羽化始盛期為6月月28-29日。日。預蛹歷期齡歷期齡歷期調查日期化蛹高峰期545 . 35 .177 . 1日月日月2565 . 15 . 95 . 35 . 35 .177 . 1106即即 化蛹高峰期為化蛹高峰期為6月月25日。日。蛹歷期化蛹高峰期羽化高峰期日月日月277256即即 羽化高峰期為羽化高峰期為7月月2日。日。2022-3-94646整理課件2）卵巢發(fā)育級別預測法）卵巢發(fā)育級別預測法 在各代成蟲發(fā)生期，每在各代成蟲發(fā)生期，每13天剖檢一次，每次剖檢天剖檢一次，每次剖檢2030

46、頭頭雌成蟲。觀察卵巢發(fā)育進度，按照各種害蟲雌蟲卵巢的雌成蟲。觀察卵巢發(fā)育進度，按照各種害蟲雌蟲卵巢的成熟度、成熟度、色澤、脂肪消耗色澤、脂肪消耗情況以及情況以及交配產卵交配產卵情況進行分級（通常將卵巢情況進行分級（通常將卵巢分為分為56級），并計算出各級占總數(shù)的百分率，然后加上相應級），并計算出各級占總數(shù)的百分率，然后加上相應級別的歷期，預測產卵期。級別的歷期，預測產卵期。在應用時，可將在應用時，可將13級稱級稱“產卵前期產卵前期”、4級稱級稱“產卵盛期產卵盛期”，56級稱級稱“產卵末期產卵末期”，分別代表，分別代表“未產卵未產卵”、“大量產卵大量產卵”、“產卵基本結束產卵基本結束”3個階段。

47、個階段。 2022-3-94747整理課件3）物候預測法）物候預測法自然界中各種生物的活動有隨季節(jié)變化而出現(xiàn)的現(xiàn)象。自然界中各種生物的活動有隨季節(jié)變化而出現(xiàn)的現(xiàn)象。自然界生物，或由于適應生活環(huán)境，或由于對氣候條件有著相自然界生物，或由于適應生活環(huán)境，或由于對氣候條件有著相同的要求，形成了彼此間的物候聯(lián)系。同的要求，形成了彼此間的物候聯(lián)系。小地老虎：小地老虎：榆錢落，幼蟲多；桃花一片紅，發(fā)蛾到高峰。榆錢落，幼蟲多；桃花一片紅，發(fā)蛾到高峰。高粱蚜：高粱蚜：杏花含苞杏花含苞越冬卵孵化；榆錢成熟越冬卵孵化；榆錢成熟第一次遷飛第一次遷飛2022-3-94848整理課件4）有效積溫預測法）有效積溫預測法有

48、效積溫：有效積溫：K=N（T-C）詳參見第二章第二節(jié)（農業(yè)害蟲發(fā)生與環(huán)境因素的關系）。詳參見第二章第二節(jié)（農業(yè)害蟲發(fā)生與環(huán)境因素的關系）。2022-3-94949整理課件5）數(shù)理統(tǒng)計預測法）數(shù)理統(tǒng)計預測法統(tǒng)計預測法是根據(jù)數(shù)理統(tǒng)計學原理，從害蟲發(fā)生的歷史資統(tǒng)計預測法是根據(jù)數(shù)理統(tǒng)計學原理，從害蟲發(fā)生的歷史資料中，概括出環(huán)境因子與害蟲發(fā)生期的內在聯(lián)系，建立數(shù)料中，概括出環(huán)境因子與害蟲發(fā)生期的內在聯(lián)系，建立數(shù)學模型，然后根據(jù)當前環(huán)境因子的情況，來預測害蟲的發(fā)學模型，然后根據(jù)當前環(huán)境因子的情況，來預測害蟲的發(fā)生情況。生情況。數(shù)理統(tǒng)計預測的方法很多，害蟲發(fā)生期的預測常用相關回數(shù)理統(tǒng)計預測的方法很多，害蟲發(fā)

49、生期的預測常用相關回歸分析法，下面介紹其步驟和方法：歸分析法，下面介紹其步驟和方法：2022-3-95050整理課件A、相關分析、相關分析：用于判斷哪些變量與另一變量之間相關性的有無、用于判斷哪些變量與另一變量之間相關性的有無、大小、大小、正負，用相關系數(shù)判斷。正負，用相關系數(shù)判斷。2222()()()()xyxynxyxynn 相關系數(shù)計算出來后，要對相關系數(shù)作顯著性檢驗。一般可相關系數(shù)計算出來后，要對相關系數(shù)作顯著性檢驗。一般可用用“t檢驗檢驗”或或“F檢驗檢驗”進行判斷。進行判斷。2022-3-95151整理課件 yabxaybxnxxnyxxyb22求得求得一個回歸式，還需一個回歸式，

50、還需要進一步分析這個預測式的要進一步分析這個預測式的可靠度可靠度；以及用；以及用自變量自變量X的的實測實測值來預測應變量值來預測應變量y的預的預測值時，其測值時，其精確度精確度如何，即如何，即預報可能的變動范圍。預報可能的變動范圍。B、回歸分析、回歸分析：分析已確定有相關關系的兩變量之間的數(shù)量變化分析已確定有相關關系的兩變量之間的數(shù)量變化關系，制定他們之間的關系，制定他們之間的數(shù)學數(shù)學方程式方程式（直線回歸直線回歸預測預測式式）。2022-3-95252整理課件2()2yxyySn測定回歸方程平均偏差用測定回歸方程平均偏差用離回歸標準差離回歸標準差，以，以Syx 表示：表示：222nnyxxy

51、bnyy 對回歸方程進行顯著性檢驗，可用方差分析，即對回歸方程進行顯著性檢驗，可用方差分析，即“F檢驗檢驗”。但如果在相關性測定中已對相關系數(shù)但如果在相關性測定中已對相關系數(shù)r作過顯著檢驗時，也可省作過顯著檢驗時，也可省略對回歸方程的顯著性檢驗。略對回歸方程的顯著性檢驗。 2022-3-95353整理課件C、預報檢驗：、預報檢驗：檢驗回歸預測式中的歷史符合率和實際準確率，檢驗回歸預測式中的歷史符合率和實際準確率，以及預報的精確度。以及預報的精確度。檢驗回歸式的歷史符合率和實際準確率只需將當年檢驗回歸式的歷史符合率和實際準確率只需將當年X值代入回歸值代入回歸式進行預測后，就可看出其符合率。式進行

52、預測后，就可看出其符合率?；貧w預測的精確度（置信限）可用下式計算：回歸預測的精確度（置信限）可用下式計算：再查再查t t值表，用值表，用 或或 的值乘以的值乘以 ，即得預測，即得預測 的的95%95%或或99%99%的置信限。的置信限。nxxxxnSySyx222105. 0ty 01.0tySy 2022-3-95454整理課件 年份年份3月下旬月下旬至至4月中月中旬平均溫旬平均溫度總和度總和 第一代發(fā)蛾始盛期第一代發(fā)蛾始盛期 x2 y2 xy 日期日期以以4.30為為0換算換算 X 月月 .日日 y 1958 36.6 5.19 191339.56 361695.4 1959 40.2 5

53、.12 121616.04 144482.4 1960 36.8 5.17 171354.24 289625.6 1961 40.2 5.17 171616.04 289683.4 1962 31.7 5.23 231004.09 529729.1 1963 39.2 5.19 191536.64 361744.8 1964 44.1 5.8 81944.81 64352.8 1965 32.2 5.23 231036.84 529740.43月月下旬下旬-4月中旬平均氣溫月中旬平均氣溫與與第第一代二化螟發(fā)蛾始盛期相關分析表一代二化螟發(fā)蛾始盛期相關分析表例例:2022-3-95555整理課件1

54、96632.25.13131036.84169418.6196737.25.25251383.84625930196835.25.15151239.04225528196932.55.18181056.25324585197036.15.19191303.21361685.9197136.75.18181346.89324660.6197542.25.12121780.84144506.4 17622.730623018.56589811036.229.3877552x936362y2022-3-95656整理課件1）相關分析：）相關分析：查表查表“5%及及1%顯著顯著r值表值表”，df=17-2=15查表得：查表得：r =0.482 和和 r實際的實際的r絕對值為絕對值為，所以其可靠概率為，所以其可靠概率為P，可以認為，可以認為3/下下-4/中旬的平均溫度的總和與第一代二化螟始盛期有顯著相關性。中旬的平均溫度的總和與第一代二化螟始盛期有顯著相關性。93636589829.3877555