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植物病害流行时间模拟与预测系统Epitimulator开发及应用

花匠小妙招
2024-11-19 06:50

植物病害流行的时间动态是流行学研究的中心课题之一，主要研究病害流行的季节发展曲线、定量描述的数学模型、流行速率及其影响因素。在植物病害流行的时间动态的研究中，众多的数学函数被引入，其中的理查德函数，虽然在理论上证明了其具有通用性，但是由于理查德函数的形状参数m的筛选和模型的检验参数的计算的工作量非常大，且在一般的统计软件和植物病害流行学的软件上很少有理查德函数计算函数，所以理查德函数在植物病害流行上很少应用。因此编写一个能简便快捷计算出理查德函数，并能进行其他相关操作的软件对于推广理查德函数在植物病害流行的应用具有重要的意义。本研究使用瀑布模型(waterfall model)的软件开发模型，研制出植物病害流行时间预测系统软件Epitimulator。软件程序中使用“黄金分割法(0.618优选法)”筛选理查德模型(Richards)形状参数m的最佳值，然后使用这个最佳m值计算出模型中其它参数；对于指数(exponential)、单分子(monomolecular)、逻辑斯蒂(logistic)和龚伯兹(Gompertz)函数则直接进行曲线回归分析算出模型中的参数值。软件编写采用了VB语言，在VB6.0上进行编译，在明智软件安装系统(Wise Installation System，WIS)上打包。软件经过反复的调试、修改和完善，运行稳定。现已开发出的软件功能主要包括模型的参数拟合、拟合模型和拟合曲线图形输出、以及利用拟合模型进行作物病害发生量与发生期预报。该软件可以在Windows 98及以上版本上安装使用。软件数据输入方便，可以直接调入Access数据文件，也可以在软件运行之初直接键入数据；模型计算和输出快捷，软件运行一次所需时间小于0.1S；软件运行中显示界面直观友好，输出的模拟模型数据可以直接粘贴到Excel进行相应的编辑，而输出的拟合曲线图形可以直接以位图(bmp)格式保存。在完成了Epitimulator软件研制和调试后，应用此软件拟合茶树叶枯病菌和空心莲子草镰刀菌生长动态曲线及水稻纹枯病、玉米大斑病和小麦白粉病的流行动态曲线，以检测软件的性能。1、两种植物病原真菌的生长动态拟合：使用多种模型拟合空心莲子草镰刀菌(Fusarium philoxeroides)和茶树叶枯病菌(Colletotrichum camelliae)的分生孢子的萌发曲线和菌落生长曲线，结果表明Gompertz、logistic、Richards三种模型都可以用来拟合分生孢子的萌发曲线和菌落生长曲线，其中Richards最为优秀，证明Richards函数是拟合真菌生长的最佳理论函数，拟合得到的最佳拟合模型分别是：x=[1-1.8985exp(-0.3193t)]~(0.8808)(m=-0.1354，R=0.9544，x~2=0.0344)①x=[1-39.6891exp(-1.5695t)]~(3.6881)(m=0.7289，R=0.9688，x~2=0.0334)②x=[1+2.3145exp(-0.4011t)]~(-4.0635)(m=1.2461，R=0.9896，x~2=0.0113)③x=[1+2.2990exp(-0.4445t)]~(-4.0635)(m=1.2461，R=0.9907，x~2=0.0131)④(注：模型①和②是空心莲子草镰刀菌和茶树叶枯病菌孢子萌发进展曲线拟合模型；模型③和④是分别是这两种病菌的菌落生长曲线拟合模型。)2、水稻纹枯病流行时间动态的拟合：通过田间小区试验获得水稻生长季节中纹枯病(Rhizoctonia solani)相对严重度(x)随时间(t)而变化的动态消长曲线，用Epitimulator软件计算出monomolecular、logistic、Gompertz和Richards拟合模型。根据各模型的检验参数分析比较四种理论函数对纹枯病进展曲线的拟合性，发现monomolecular函数的拟合性最差；Gompertz函数优于logistic函数；当确定适当形状参数m值时，用Richards函数可获得纹枯病发展动态的最优拟合模型，其决定系数最高，而卡方值和均方根误差值最小。在实验中设置了6个纹枯病接种处理，拟合得到的病害曲线Richards拟合模型分别是：x=[1-1.0706exp(-0.0105t)]~(1.8403)(m=0.4566，R=0.9927，x~2=0.0016)x=[1+0.1874 exp(-0.2139t)]~(-20.5699)(m=1.0486，R=0.9822，x~2=0.0109)x=[1-0.6957exp(-0.0174t)]~(3.6881)(m=0.7289，R=0.9875，x~2=0.0100)x=[1-0.6903 exp(-0.2103t)]~(3.6881)(m=0.7300，R=0.9885，x~2=0.0109)x=[1-0.2492exp(-0.0282t)]~(13.6142)(m=0.9265，R=0.9862，x~2=0.0166)x=[1+0.6364exp(-0.0432t)]~(-8.0703)(m=1.1239，R=0.9812，x~2=0.0227)3、玉米大斑病(Exserohilum turcium)和小麦白粉病(Blumeria graminis)流行时间动态模拟：玉米大斑病和小麦白粉病的进展曲线的拟合结果证明，当确定最好的形状参数(m)值时，用Richards函数可以获得最优的拟合模型。在用Epitimulator对比分析玉米大斑病和小麦白粉病在不同品种上发生的程度时，发现沈单14和沈农1号品种对玉米大斑病感病性相差不大，小麦白粉病在豫麦41、温2570优系小麦品种上初期发展较慢，而在豫麦13、豫麦18初期发展较快。拟合得到沈单14、沈农1玉米上大斑病的拟合模型为：x=[1+75.1064exp(-0.1107t)]~(-0.7135)(m=2.4015，R=0.9833，x~2=0.0246)x=[1+0.2123exp(-0.0466t)]~(-20.6238)(m=1.0485，R=0.9881，x~2=0.0171)拟合得到豫麦41、温2540、豫麦13、豫麦18小麦的白粉病的拟合模型为：x=[1+1.5412×10~(18)exp(-0.7559t)]~(-0.1150)(m=9.6808，R=0.9851，x~2=0.0037)x=[1+1.2404×10~(14)exp(-0.5081t)]~(-0.1179)(m=9.4835 R=0.9656，x~2=0.0060)x=[1+9.4269 exp(-0.0785t)]~(-1.5610)(m=1.6406，R=0.9977，x~2=0.0026)x=[1+6.2364exp(-0.0672t)]~(-1.7698)(m=1.5650，R=0.9317，x~2=0.0683)4、应用软件预测水稻纹枯病和玉米大斑病的发生：用水稻稻瘟病和玉米大斑病发展曲线中的前期观察数据，运行Epitimulator获得Richaxds拟合模型，然后对作物生长后期的两种病害进行预测。结果表明：模型对水稻稻瘟病、玉米大斑病的发生时间和发生严重度的短期预测具有很高的准确性，预测的平均准确度分别为93.4％和94.6％。