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摘 要 叶片湿润时间(LWD )是植物病害模型的重要输入变量之一,它与许多叶部病原 菌的侵染有关,影响病原侵染和发育速率,为了估测日光温室黄瓜叶片湿润时间的横 向分布和准确地预测黄瓜霜霉病初侵染发生的时间和方位,本研究于2019 年 3 月和 9 月在北京两个不同类型的温室(小汤山温室和房山温室)内按照棋盘格法设置 9 个采 样点部署温湿光传感器和目测叶片湿润时间,每隔 1h 采集一次数据,定植前在小汤山 温室和房山温室内中央位置距地面 1m 处各安装 1 台吸入型孢子囊捕捉仪,在每个采样 点上设置 1 个霜霉病调查点,房山温室调查时间为 9 月 9 日,小汤山温室从4 月 1 日 开始,接种方式为自然接种。采用相对湿度经验模型(RHM )和BP 神经网络模型 (BPNN )对叶片湿润时间进行定量估算分析,将BPNN 估算的叶片湿润时间作为黄 瓜霜霉病初侵染预警模型的输入,预测温室内各方位初侵染发生的时间。主要研究结 果如下: (1)BPNN 在两个温室的试验条件下获得了相似的结果,比 RHM 估算叶片湿润时间更 准确,平均绝对误差分别为 1.81h 和 1.61h,均方根误差分别为 2.10 和 1.87,决定系数 系数分别为 0.87 和 0.85 ;晴天和多云天气条件下,叶片湿润时间的空间分布总体规律是 南部>中部>北部,南面是叶片湿润平均时间(12.17h ·d-1 )最长的区域;由东向西方 向上,叶片湿润时间的空间分布总体规律是东部>西部>中部,中部是叶片湿润平均时 间(4.83h ·d-1 )最短的区域;雨天的叶片湿润平均时间比晴天和多云长,春季和秋季分 别为 17.15 和 17.41h ·d-1 。这些变化和差异对温室黄瓜种群横向尺度的叶片湿润时间分 布具有重要影响,与大多数高湿性黄瓜病害的发生规律密切相关,本研究提出的区域化 分析温室内叶片湿润时间的方法,可以为模拟日光温室叶片湿润时间的空间分布提供参 考。 (2 )黄瓜霜霉病初侵染预测模型预测显症日期与实际观测显症日期一致,平均绝对误 差在 1d 左右,决定系数为 0.98 ,约登指数为 0.98 。说明,建立的日光温室黄瓜霜霉病 初侵染预测模型能够对温室内各方位初侵染和显症发生的时间进行准确地预测,可以为 温室黄瓜霜霉病的管理提供依据,对控制病害流行和减少农药使用具有重要意义。 关键词:日光温室;黄瓜;模型;叶片湿润时间;横向分布;霜霉病 I Abstract Leaf wetness duration (LWD) is one of the important input variables of plant disease model, which is related to the infection of many leaf pathogens and affects the pathogen infection and development rate. In order to estimate the horizontal distribution of cucumber leaf wetness duration and accurately predict the occurrence time and location of initial infection of cucumber downy mildew in solar greenhouse, nine sampling points were set up in two different greenhouses (Xiaotangshan greenhouse and Fangshan greenhouse) in Beijing in March and September 2019 according to the chessboard method to deploy temperature, humidity and light sensors. The fixed-poi
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