多源数据小麦条锈病预测研究

小麦条锈病是导致小麦大规模减产的气传性病害,其传播扩散过程受多种因素影响,常用的作物病害气象预测模型难以准确模拟。为实现小麦条锈病发病率的精准预测,提出一种基于气象和遥感数据建立的SEIR-StripeRust动态预测模型。以甘肃省陇南地区为研究区,首先基于气象数据和MODIS遥感数据分别构建气象因子和植被指数,然后与发病率进行相关性分析筛选敏感因子并耦合基本感染率,进而建立SEIR-StripeRust模型,最后采用后向传播神经网络(BPNN)、支持向量回归(SVR)和多元线性回归(MLR)模型对比验证SEIR-StripeRust模型的有效性。结果表明：平均气温、相对湿度和归一化植被指数与小麦条锈病发病率显著相关,其建立的SEIRStripeRust模型预测精度最高,决定系数R²达到0.79,均方根误差RMSE为0.10,平均绝对误差MAE为0.09,均优于相同特征变量下的BPNN、SVR和MLR模型。研究结果表明SEIRStripeRust模型能够有效预测小麦条锈病发病率,并为县域尺度的小麦条锈病预测和精确防控提供技术支持。