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文檔簡介
1、植物病害流行的時間動態(tài)是流行學(xué)研究的中心課題之一,主要研究病害流行的季節(jié)發(fā)展曲線、定量描述的數(shù)學(xué)模型、流行速率及其影響因素。在植物病害流行的時間動態(tài)的研究中,眾多的數(shù)學(xué)函數(shù)被引入,其中的理查德函數(shù),雖然在理論上證明了其具有通用性,但是由于理查德函數(shù)的形狀參數(shù)m的篩選和模型的檢驗參數(shù)的計算的工作量非常大,且在一般的統(tǒng)計軟件和植物病害流行學(xué)的軟件上很少有理查德函數(shù)計算函數(shù),所以理查德函數(shù)在植物病害流行上很少應(yīng)用。因此編寫一個能簡便快捷計算出
2、理查德函數(shù),并能進行其他相關(guān)操作的軟件對于推廣理查德函數(shù)在植物病害流行的應(yīng)用具有重要的意義。 本研究使用瀑布模型(waterrall model)的軟件開發(fā)模型,研制出植物病害流行時間預(yù)測系統(tǒng)軟件Epitimulator。軟件程序中使用“黃金分割法(0.618優(yōu)選法)”篩選理查德模型(Richards)形狀參數(shù)m的最佳值,然后使用這個最佳m值計算出模型中其它參數(shù);對于指數(shù)(exponential)、單分子(monomolecul
3、ar)、邏輯斯蒂(logisticl)和龔伯茲(Gompertz)函數(shù)則直接進行曲線回歸分析算出模型中的參數(shù)值。軟件編寫采用了VB語言,在VB6.0上進行編譯,在明智軟件安裝系統(tǒng)(Wise Installation System,WIS)上打包。軟件經(jīng)過反復(fù)的調(diào)試、修改和完善,運行穩(wěn)定?,F(xiàn)已開發(fā)出的軟件功能主要包括模型的參數(shù)擬合、擬合模型和擬合曲線圖形輸出、以及利用擬合模型進行作物病害發(fā)生量與發(fā)生期預(yù)報。 該軟件可以在Windo
4、ws 98及以上版本上安裝使用。軟件數(shù)據(jù)輸入方便,可以直接調(diào)入Access數(shù)據(jù)文件,也可以在軟件運行之初直接鍵入數(shù)據(jù);模型計算和輸出快捷,軟件運行一次所需時間小于0.1S;軟件運行中顯示界面直觀友好,輸出的模擬模型數(shù)據(jù)可以直接粘貼到Excel進行相應(yīng)的編輯,而輸出的擬合曲線圖形可以直接以位圖(bmp)格式保存。在完成了Epitimulator軟件研制和調(diào)試后,應(yīng)用此軟件擬合茶樹葉枯病菌和空心蓮子草鐮刀菌生長動態(tài)曲線及水稻紋枯病、玉米大斑
5、病和小麥白粉病的流行動態(tài)曲線,以檢測軟件的性能。 1、兩種植物病原真菌的生長動態(tài)擬合:使用多種模型擬合空心蓮子草鐮刀菌(Fusarium philoxeroides)和茶樹葉枯病菌(Colletotrichum camelliae)的分生孢子的萌發(fā)曲線和菌落生長曲線,結(jié)果表明 Gompertz、logistic、Richards 三種模型都可以用來擬合分生孢子的萌發(fā)曲線和菌落生長曲線,其中Richards最為優(yōu)秀,證明Richa
6、rds函數(shù)是擬合真菌生長的最佳理論函數(shù),擬合得到的最佳擬合模型分別是: x=[1-1.8985exp(-0.3193t)]<'0.8808>(m=-0.1354,R=0.9544,x<'2>=0.0344)① x=[1-39.6891exp(-1.56950]<'3.6881>(m=0.7289,R=0.9688,x<'2>=0.0334)② x=[1+2.3145exp(-0.4011t)]<'-4.0635>
7、(m=1.2461,R=0.9896,x<'2>=0.0113)③ x=[1+2.2990exp(-0.4445t)]<'-4.0635>(m=1.2461,R=0.9907,x<'2>=0.0131)④ (注:模型①和②是空心蓮子草鐮刀菌和茶樹葉枯病菌孢子萌發(fā)進展曲線擬合模型;模型③和④是分別是這兩種病菌的菌落生長曲線擬合模型。)2、水稻紋枯病流行時間動態(tài)的擬合:通過田間小區(qū)試驗獲得水稻生長季節(jié)中紋枯病(Rhizoct
8、onia solani)相對嚴重度(x)隨時間(t)而變化的動態(tài)消長曲線,用Epitimulator軟件計算出monomolecular、logistic、Gompertz和Richards擬合模型。根據(jù)各模型的檢驗參數(shù)分析比較四種理論函數(shù)對紋枯病進展曲線的擬合性,發(fā)現(xiàn)monomolecular函數(shù)的擬合性最差;Gompertz函數(shù)優(yōu)于logistic函數(shù):當確定適當形狀參數(shù)m值時,用Richards函數(shù)可獲得紋枯病發(fā)展動態(tài)的最優(yōu)擬合模
9、型,其決定系數(shù)最高,而卡方值和均方根誤差值最小。在實驗中設(shè)置了6個紋枯病接種處理,擬合得到的病害曲線Richards擬合模型分別是: 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>=0.109)x=[1-0.6957exp(
10、-0.0174t)]<'3.6881>(m=0.7289,R=0.9875,x<'2>=0.0100)x=[1-0.6903 exp(-0.21030]<'3.6881>(m=0.7300,R=0.9885,x<'2>=0.0109)x=[1-0.2492exp(-0.02820]<'13.6142>(m=0.9265,R=0.9862,x<'2>=0.0166)x=[1+0.6364exp(-0.0432t)]<'-8.0703>(m
11、=1.1239,R=0.9812,x<'2>=0.0227)3、玉米大斑病(Exserohilum turcium)和小麥白粉病(Blumeria graminis)流行時間動態(tài)模擬:玉米大斑病和小麥白粉病的進展曲線的擬合結(jié)果證明,當確定最好的形狀參數(shù)(m)值時,用Richards函數(shù)可以獲得最優(yōu)的擬合模型。在用Epitimulator對比分析玉米大斑病和小麥白粉病在不同品種上發(fā)生的程度時,發(fā)現(xiàn)沈單14和沈農(nóng)1號品種對玉米大斑病感病性相
12、差不大,小麥白粉病在豫麥41、溫2570優(yōu)系小麥品種上初期發(fā)展較慢,而在豫麥13、豫麥18初期發(fā)展較快。 擬合得到沈單14、沈農(nóng)1玉米上大斑病的擬合模型為: x=[1+75.1064exp(-0.1107t)]<'-0.7135>(m=234015,R=0.9833,x<'2>=0.0246)x=[1+0.2123exp(-0.0466t)]<'-20.6238>(m=1.0085,R=0.9881,x<'2>=0.01
13、71)擬合得到豫麥41、溫2540、豫麥13、豫麥18小麥的白粉病的擬合模型為: x=[1+1.5412×10<'18>exp(-0.75590]<'-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)]
14、<'-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、應(yīng)用軟件預(yù)測水稻紋枯病和玉米大斑病的發(fā)生:用水稻稻瘟病和玉米大斑病發(fā)展曲線中的前期觀察數(shù)據(jù),運行Epitimulator獲得Richards擬合模型,然后對作物生長后期的兩種病害進行預(yù)測。結(jié)果表明:模型對水稻稻瘟病、玉
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