果实病害防控岗位

　　霜霉病是葡萄的重要病害之一，国内关于霜霉病的预测模型报道较多：李华等人基于人工神经网络的BP算法建立了葡萄霜霉病预测模型；魏开来构建了葡萄霜霉病卵孢子萌发模型和复侵染

模型；Rossi V等人根据病原菌的不同状态，建立了多环节组合的霜霉病初侵染模型；李荣利用田间病情指数和相关气象因子模拟葡萄霜霉病流行回归模型。这些模型的预测准确率会受到霜霉病发生地小气候条件与品种等多种因素的影响。

　　本研究选用2014年至2016年延庆基地金星无核品种田间调查数据和小气候数据，建立了延庆基地金星无核品种的短期流行预测模型并进行初步验证。短期预测模型利用2014年和2015年

发病前期和中期的病情指数(Y)作为因变量，选用前7天的日均气温(X1 ) 、前7 天的日均相对湿度（X2）和前7天的累计降雨量（ X 3） 三个因子作为自变量，拟合线性回归模型，拟合结果如下：

　　Y=38.722-2.764X1+56.331X2-0.423X3（R^2=0.725，P<0.05）利用2016年金星无核品种发病前期和中期的气象数据和监测到病情指数进行验证，得到MAE和MAPE值分别7.10和1.76，准确率为82.43%。

　　该模型的建立，有利于指导当地进行葡萄霜霉病的短期预测，并指导生产中及时对霜霉病进行合理预防。由于数据量有限等因素的存在，模型可靠性仍需不断检验。模型主要是利用小气候因子来预测田间霜霉病发生情况，极端天气的存在会影响模型整体的准确性，同时打药等农事活动，也会影响田间病情指数调查，造成差异的产生。