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南方水稻黑条矮缩病发生面积预测模型研究 总被引：2，自引：1，他引：1
南方水稻黑条矮缩病是近年来在中国南方稻区新发生的一种重要病毒性病害,在我国许多地区频繁流行成灾。为探索南方水稻黑条矮缩病发生流行动态规律并建立发生趋势预测模型,作者应用相关分析、逐步回归分析和通径分析方法对南方水稻黑条矮缩病发生发展的气象因子、介体虫量进行分析和模拟。结果表明：5—7月气象因子、介体虫量与发生面积均呈正相关,相关性均达显著或极显著水平;通径分析发现8月上旬稻飞虱成虫量和6月下旬—7月上旬降水量之积(X’3)对发生面积的直接作用最大(0.9318),其次为8月上旬稻飞虱成虫量和6月中旬—7月上旬降雨日数之积(X’4),而5月相对湿度(X’1)、5月上中旬相对湿度(X’2)主要通过X’3间接影响发生面积;通过逐步回归建立了预测模型y=-2.521645+0.017466 X’1+0.014457X’2+0.000050X’3-0.000296X’4。利用上述方程对2006—2016年进行回归拟合,模型预测准确、精度高,并对2017年进行预报,拟合值与实测值相差很小,准确率较高。利用该方程可对化州地区乃至粤西地区晚稻南方水稻黑条矮缩病的发生进行预测。 相似文献
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南方水稻黑条矮缩病给水稻生产带来巨大的产量损失,开展水稻对该病的抗性机制分析及抗性基因定位,将为抗病品种培育提供材料基础和理论依据。本研究利用QTL-seq技术结合连锁分析定位抗病野生稻材料Y11的抗性主效QTL。结果表明,Y11对南方水稻黑条矮缩病的抗性源于对病毒的抗性而非抗虫性,属于数量性状。此外,在第6染色体上SSR标记RM20148和RM20297之间检测到一个新的南方水稻黑条矮缩病抗性主效QTL qSRBSDV6。本研究初步阐明了普通野生稻对南方水稻黑条矮缩病的抗性机制,定位到一个新的南方水稻黑条矮缩病抗性主效QTL。研究结果将为南方水稻黑条矮缩病的分子育种奠定基础。 相似文献
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正广东省农业有害生物预警防控中心日前发布预警信息,提醒部分地区需警惕水稻病毒病发生流行。当前,该省晚稻正处于秧苗期至移栽期,是南方水稻黑条矮缩病、水稻橙叶病、水稻瘤矮病等病毒病的易感易发时期。据各地近期监测,南方水稻黑条矮缩病、水稻橙叶病的传毒媒介 相似文献
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杂交水稻黑条矮缩病发生为害损失与防治指标研究 总被引：8，自引：0，他引：8
根据1998-2003年杂交水稻黑条矮缩病发生为害损失与防治指标研究,测定了杂交水稻不同组合、不同生育期的发病率,以及秧苗期与大田期的侵染机率,分析了杂交水稻黑条矮缩病前后作发病率关系：M=1.6822m+0.1049,以及株发病率(M%)与产量损失率(Y%)的关系：Y=0.9776M-0.1935;阐述了灰飞虱不同虫量(X)与发病率和产量损失率(Y%)的关系：秧苗期为Y1=12.1841X1-1.0784 , 大田前期为Y2=4.5159X2-0.4620。在拟定经济允许损失水平的基础上,提出杂交水稻秧苗2-5叶期和大田初期为防治适期,并制定杂交水稻黑条矮缩病的策略性防治指标为前作穗期防治的黑条矮缩病株发病率1.0%,制定秧苗期防治指标为带毒灰飞虱0.15只/0.11m2、大田初期防治指标为带毒灰飞虱4000只/667m2(百丛带毒灰飞虱20只)。经应用验证,与实际基本吻合。 相似文献
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水稻黑条矮缩病抗性资源的筛选和抗性QTL的定位 总被引：6，自引：1，他引：5
通过水稻黑条矮缩病的田间鉴定发现,分蘖盛期的病状最为显著,是病症观察的最佳时期。对江苏省311份粳稻品种进行重病区田间鉴定试验,未发现对黑条矮缩病毒(RBSDV)免疫的品种。江苏省目前正在推广的24个主栽水稻品种发病率在10.0%～30.0%之间,曾推广的287份粳稻品种中,71.5%的品种发病率在10.0%～29.0%之间,其余品种发病率在29%以上。来源于日本的粳稻品种Koshihikari的黑条矮缩病发病率相对较低,籼稻高产品种桂朝2号为感病品种。利用Koshihikari/桂朝2号RILs群体进行抗RBSDV的基因定位,结果在第3染色体上标记RM7～RM5748之间检测到1个抗黑条矮缩病的QTL,来自Koshihikari的等位基因增强了水稻黑条矮缩病的抗性,携带抗性位点的家系明显提高了对RBSDV的抗性。本研究结果将为研究水稻黑条矮缩病和水稻抗黑条矮缩病分子育种提供重要信息。 相似文献
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水稻黑条矮缩病广泛发生于我国南方地区,直接影响到水稻产量,极易造成巨大经济损失.该病害以灰飞虱为病毒传播对象,具有传播速度快、受损面积大等特征.为有效提升水稻对黑条矮缩病的抗病性,各研究单位开展了多年的水稻黑条矮缩病抗病育种研究工作,找寻出了地理位置、水稻种质类型、生态地理等因素对水稻抗病性的影响.基于此,文章以水稻黑... 相似文献
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水稻黑条矮缩病毒的研究进展 总被引：1，自引：0，他引：1
水稻黑条矮缩病毒(Rice black streaked dwarf virus,RBSDV)属于呼肠孤病毒科斐济病毒属第二组成员,其引起的水稻黑条矮缩病在中国稻区造成巨大的经济损失。文章简述了水稻黑条矮缩病的危害情况及病毒特性、病毒各个编码蛋白的研究现状、应用基因工程控制病害等方面的研究进展,为今后对水稻黑条矮缩病的研究提供参考。 相似文献
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化州市晚稻稻飞虱主害代发生期及发生程度气象预测模型 总被引：4，自引：3，他引：1
化州是广东省重要的水稻生产基地。稻飞虱是化州市主要的水稻害虫之一。笔者就6代稻飞虱发生期和发生程度与气象条件之间的关系进行分析研究,利用气象因子预测稻飞虱的发生与发展,以提高稻飞虱发生期和发生程度预测的准确性。应用SPSS分析软件进行逐步回归分析,对广东省化州市1996—2011年的晚稻稻飞虱主害代调查资料和气象观测资料进行分析,筛选出适合的气象预报因子,分别建立晚稻稻飞虱主害代成虫高峰期、若虫高峰期、发生程度和发生面积统计预报模型,用2012年和2013年的资料作为独立样本用于模型效果检验。结果表明,上述预测模型均通过0.01显著性统计检验。将化州市1996—2011年各年度对应的气象观测数据代入各式,模拟值与实测值的逐年变化趋势比较吻合,相对准确率分别为87.5%、93.8%、90.9%、94.2%。对建模内预报值和2012、2013年预报应用效果进行验证,模拟值与实测值基本吻合,可以为该区稻飞虱预测预报服务。可见通过逐步回归分析法对化州市晚稻稻飞虱主害代（6代）的发生期及发生程度进行预测,只要所选择的气象因子与相应的实测值有较高的相关性,就能较准确预测出发生期及发生程度范围;在稻飞虱发生期和发生程度模型建立中,选取的气象因子取了前驱值,所建立的模型更具预测性。 相似文献
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为了建立水稻不同区域、不同生育期的水稻稻纵卷叶螟预测模型,利用103个植保站2000-2014年稻纵卷叶螟虫情资料与气象资料,采用SPSS软件进行相关分析与主成分分析,在逐步回归的基础上建立水稻稻纵卷叶螟不同区域、不同生育期的发生发展气象等级与迁入气象等级预测模型。结果表明：以华南早稻为例,影响早稻移栽分蘖期发生发展的关键因子包括3月下旬累积降水量、4月上旬平均气温、4月下旬平均气温、5月上旬平均气温以及5月上旬最高气温＞30℃天数;迁飞的关键因子包括4月平均相对湿度、3月下旬平均气温、3月下旬平均相对湿度以及4月上旬平均日照时数。通过2000—2012年数据回代检验发现,不同水稻种植区移栽分蘖期和抽穗开花期发生发展气象等级平均准确率能达到80%以上,迁入气象等级在85%以上。通过2013—2014年外推预报时,发生发展气象等级平均准确率在80%以上,迁入气象等级在78%以上;当预测站点样本数较少时,预报的准确率普遍下降,西南一季稻下降明显。预测模型可从气象角度对中国水稻稻纵卷叶螟发生发展和迁入进行预测。 相似文献
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南方水稻黑条矮缩病毒S9片段基因编码产物的生物信息学分析 总被引：1，自引：1，他引：0
预测南方水稻黑条矮缩病毒(SRBSDV) S9片段编码蛋白的功能,为进一步深入分析相关基因编码产物的功能提供理论依据。应用RT-PCR克隆了SRBSDV云南芒市分离物(SRBSDV-YNMShi)的S9片段,测定其全序列,并对S9及其编码蛋白进行生物信息学分析。结果表明,S9片段全长1900 nt,编码P9-1和P9-2 2个蛋白。S9核苷酸序列与广东、海南、湖北分离物的同源性分别为99.5%、99.1%和98.7%。系统进化分析再次印证了SRBSDV是斐济病毒属的成员,SRBSDV-YNMShi与广东、越南分离物聚成一枝,与海南分离物有一定的进化分离趋势。P9-1为一个不稳定疏水蛋白,亚细胞定位于细胞核内,无规则卷曲是该蛋白质的主要结构元件,与其亲缘关系最近的水稻黑条矮缩病毒(RBSDV)有着类似结构。P9-2是有2个跨膜结构域的亲水性稳定蛋白,亚细胞定位于质膜,α-螺旋是其主要结构元件,有1个保守的G蛋白偶联受体。P9-1可能为SRBSDV复制的关键因子,P9-2可能为膜蛋白,具有转运的功能。 相似文献
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针对稻瘟病严重影响黑龙江省东部地区水稻生产这一情况。试验于2006-2015年在黑龙江省东部地区9个地点进行定点、定期调查水稻稻瘟病的发生情况,并收集稻瘟病侵染期的气象因子,采用通径分析及逐步回归的方法对水稻稻瘟病的病情指数与气象因子之间的关系的进行了研究,明确了7月份、8月份的平均气温为影响稻瘟病发生流行的主要气象因子,并建立短期预测模型：Y=-85.171163 0.41315X1 1.23231X2-0.1817X4-0.09418X5 0.167333 相似文献
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广西稻飞虱发生程度的气象预测预警 总被引：2，自引：2，他引：0
稻飞虱是影响广西水稻最严重的害虫,其发生发展与气象条件关系十分密切,为探索气象条件与稻飞虱发生程度的关系,进而开展稻飞虱发生程度的预测预警。笔者利用1991—2008年广西64个农业病虫测报站和对应县市的气象台站资料,对早稻稻飞虱发生等级与各项气象因子单因子做相关分析,找出具有生物学意义且指示性强的主要气象因子作为建模备选因子,采用逐步回归分析方法,构建早稻稻飞虱发生程度的预测预警模型,并对模型进行历史回代及2009—2012年的独立样本预测试报检验。结果表明：通过历史回代检验,早稻稻飞虱发生气象等级的模型与实测值达到基本一致,为89%;独立样本预测试报的模型预测检验结果达到基本一致以上,为75%,模型总体效果良好,其预测预警可为相关部门及时制定稻飞虱防控对策提供科学依据。 相似文献
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为了探讨早稻纹枯病气象等级的预测方法,根据醴陵市2011—2013年早稻纹枯病病株率数据田间观测资料,建立了基于气象因子的早稻纹枯病气象等级预报模型,并进行了回代预报检验。结果表明：通过早稻日病株率与日平均气温、日降水量、日照时数、日相对湿度的相关性分析,计算出病株率气象因子权重系数为0.3121、0.2056、0.3024、0.1799,建立了基于气象因子早稻纹枯病气象等级预测模型。早稻纹枯病发生气象等级模型回代预报检验准确率为100%,能较好地预报病情的发生发展,对纹枯病的防治有一定的指导作用,可用于日常纹枯病气象等级预报业务中。 相似文献
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研究旨在明确黑龙江省水稻主产区(三江平原)的水稻潜叶蝇的发生规律及影响水稻潜叶蝇发生的主要气象因子。试验从2006年开始连续10年在黑龙江省三江平原对水稻潜叶蝇的发生情况进行定点调查,收集水稻潜叶蝇发生时期的气象因子及第一代的虫口基数,采用通径分析及逐步回归的方法对6月末水稻潜叶蝇百株虫口数、气象因子及第一代虫口基数进行了研究,研究结果明确了第一代虫口基数及5月中旬的平均气温为影响水稻潜叶蝇的主要直接因子,而5月上旬的平均温度和5月下旬的平均温度是通过影响第一代虫口基数而间接影响了6月末的百株虫口数。通过逐步回归建立的短期预测模型Y=-150.012-1.432X_1+7.79X_4+0.17X_6+5.96X_7-0.121X_9-0.14X_(12)-0.09X_(15)+1.43X_(19)回归拟合效果好。可对黑龙江省三江平原水稻潜叶蝇的发生进行中短期预测。 相似文献
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地面气象因子对广东省稻飞虱危害的影响及其预测 总被引：3，自引：3，他引：0
为明确影响广东省稻飞虱发生的关键气象因子和关键时段,为地方政府及相关部门提供稻飞虱危害预测预警。采用相关分析法对广东省1992—2009年水稻稻飞虱发生面积率与同期地面气象因子进行研究,采用两段最小二乘法、曲线回归方法分别建立6、9月份广东省稻飞虱发生面积率长期预测模型。结果表明：稻飞虱发生的关键时段是6、9月份,关键因子是6月份温雨系数、大雨日数、平均风速＜5 m/s的日数;9月份平均气温、平均风速＜5 m/s的日数。稻飞虱发生等级模型预报准确率为83%,2010年发生等级预报结果正确,预报效果较好,能够满足业务服务的需要。 相似文献