Microsoft Excel在农作物病虫害调查和数理统计预报中的应用.docVIP

Microsoft Excel在农作物病虫害调查和数理统计预报中的应用 　摘要以病虫情况调查数据的计算和回归分析为例，叙述了Microsoft Excel在农作物病害调查和数理统计预报中的应用，以期为农作物病虫害的预报提供参考。 　　关键词Microsoft Excel；病虫害；数理统计；回归分析；应用 　　中图分类号 S126；TP391；S431 文献标识码A文章编号 1007-5739（2011）09-0027-01 　　 　　笔者长期从事农作物病虫预报工作，对历史病虫害调查数据进行统计分析，如回归分析等建立数学模型（病虫害数理统计预报）也是农作物病虫害预测预报的一项重要内容。虽然使用计算器也能对如病情指数、发病率、害虫发生密度和发育进度以及数理统计分析等进行计算处理。但笔者认为运用Microsoft Excel办公软件不仅计算速度快捷，而且具有保存、修改和批量处理等功能，是病虫测报工作的重要工具[1]。下面结合实例作一介绍。 　　1病虫情况调查数据的计算 　　图1是2010年旌德县水稻叶瘟发病情况调查表截图，在Microsoft Excel工作表相应的单元格中制表，填写田间调查数据。对不同田块叶发病率和病情指数进行计算，首先选中J4单元格，输入公式：=SUM（E4∶I4）/SUM（D4I4），分别用鼠标左键点击格式工具栏上的百分比样式和减少小数位数按钮，调整该单元数据显示为百分比类型和2位小数，在K4单元格中输入公式：=100*（E4*E$3+F4*F$3+G4*G$3+H4*H$3+I4*I$3）/（5*SUM（D4I4）），这样就得到一个调查田块的发病率和病情指数的计算结果。将鼠标移到J4单元格上，按下鼠标左键不放，拖动至K4单元后，放开鼠标左键，即为选中J4、K4 2个单元格。再把鼠标移到K4单元格右下角的＋处（填充柄），待鼠标由空心十字型变为实心十字型时，按住鼠标左键不放，拖到K9单元格后放开，这样，J5到K9区域内所有单元格的数据都计算完成，即所有田块的发病率和病情指数就计算完毕。而且，以后继续添加田间调查的原始数据，只要利用填充柄的功能，很快可得到计算结果。 　　2回归分析 　　回归分析是病虫害数理统计预报的一种方法，主要是分析各组系统数据其间的内在联系（即相关性），最常见的是二元直线回归[2]。然而在众多数据中筛选具有相关显著或极显著的数据，依靠手工计算显然是工作量大而又十分繁琐。 　　图2为小地老虎防治适期与越冬代第一次发蛾高峰期的相关关系的截图。在Excel工作表相应单元格中，按列输入2组数据（X，Y）并附其他文字说明，在某一单元格中输入数组数据的个（对）数，如在E7中输入历史资料的年数15。 　　2.1相关系数 　　在某单元格如D8中输入相关系数文字说明E8单元格数据的含义，在E8 中输入=CORREL（B3B17，C3C17）后按回车键就得到X，Y的相关系数。 　　2.2相关测验 　　在E10单元格中键入=E8*SQRT（E7-2）/SQRT（1-E8*E8）回车后，E10中即为T实测值。 　　计算误差概率为0.05和0.01的T测验理论值。即在E11单元格中键入公式=TINV（0.05，E7-2），其中E7-2是单元格E7的值15减常数2为13，即是自由度。在E12单元格中键入公式=TINV（0.001，E7-2）。在D9中输入相关程度，在E9中输入=IF（E10E11，极显著，IF（E10E12，显著，不显著）），通过IF函数判断，显示相关分析测验结果，本例说明小地老虎防治适期与越冬代第一次发蛾高峰期达到极显著相关水平。 　　2.3回归结果的利用 　　在D13中输入已知X值（预报因子），E13中输入某年度小地老虎越冬代第一次发蛾高峰期日（以2月最后一天=0）的转换数值，这里假设为10，在E14中输入公式=FORECAST（E13，C3C17，B3B17），回车得到数值42.938 4（即为Y预测）。只要改变E14单元格中的数值，预测值也随（下转第29页） 　　（上接第27页） 　　之改变。对于预测值（Y）的标准误差是在E15中输入=STEYX（C3C17，B3B17）得出，本例预测值的标准误差为1.227 9，即Y的预测值为：42.938 41.227 9。即如果小地老虎越冬代第一次发蛾高峰期为3月10日，那么防治适期应在4月1013日。如在图2中E16单元格输入=E6+E14-E15-1得到防治适期下限，在E17中=E6+E14+E15-1防治适期上限。由于预先在E6中输入了3-1显示为3月1日的日期值，E16、E17公式中减1是为了与以2月最后一天为零的值统一，E16、E17也继承了日期值的属性。 　　2.4修正相关关系 　　随着年限的增加，也增加了X，Y数组的个数，所有的数据处理并不需要