基于主成分分析降水量指标预测棉铃虫百株卵量模型研究

李 胄，唐保善

(西北农林科技大学 农学院，陕西杨凌 712100)

基于主成分分析降水量指标预测棉铃虫百株卵量模型研究

李 胄，唐保善

(西北农林科技大学 农学院，陕西杨凌 712100)

棉铃虫是中国棉花主要害虫之一，降水量对其种群数量具重要影响。采用连续10 a棉铃虫第2代和第3代的百株卵量与同期降水量指标资料，通过相关系数法筛选出10个预测第2代、第3代棉铃虫的降水量指标，采用主成分分析法建立第2代、第3代棉铃虫百株卵量的特征预测模型。检验结果表明，第2代棉铃虫的预测模型信度较好，历史符合率为70%；而第3代棉铃虫的预测模型信度较差，历史符合率为40%。由于入选因子均为前兆因子，因此，第2代棉铃虫的预测模型可用于区域棉铃虫发生程度的监测和预警研究。

棉铃虫；降水量指标；主成分分析；预测模型

棉铃虫[Helicoverpaarmigera(Hübner)]属鳞翅目(Lepidoptera)夜蛾科(Noctuidae)，是多食性害虫，寄主植物多达几百种，其中栽培作物有60多种，栽培寄主植物中，农作物有12种，蔬菜30种，果树林木7种，其他特种经济作物11种[1]，棉花是受其危害最严重的经济作物。棉铃虫在中国各个棉区常年都有发生，1992年和1993年中国棉铃虫空前爆发，对棉花的危害损失分别高达40亿元和100亿元[2]，严重威胁棉区农业和经济发展。黄河流域棉区每年棉铃虫防治次数一般约25次，平均每3 d防治1次，若遇雨天或者所用农药药效差等情况，防治次数可达33次，是危害和损失最严重的棉区[2]。近年来，包括中国植保专家在内的广大棉花科技工作者对棉铃虫的发生、测报以及防治进行了大量探索[1,3-8]，积累了丰富的资料和经验，但关于降水量与棉铃虫百株卵量关系的研究报道较少，尤其是利用连续多年田间气象因子中降水量的系统资料预测预报棉铃虫的百株卵量的研究报道更罕见。因此，本研究采用原陕西省棉花研究所郑永善老师调查的连续10 a(1961-1970年)棉田第2代、第3代棉铃虫百株卵量原始资料，结合当地的气象条件，采用主成分分析法建立棉铃虫百株卵量的预测模型，并对该模型进行回报检验，以期对棉铃虫发生发展的气象条件尤其是降水量进行深入研究，为棉铃虫虫灾预警提供科学依据，防范并减轻棉铃虫的危害。

1 材料与方法

1.1 百株卵量调查

按照黑光灯诱集的第2代和第3代棉铃虫蛾量高峰日，确定调查卵量日期。每年以陕西省咸阳市泾阳县斗口镇为圆心，在半径约5 km范围内选取10块有代表性的棉田调查百株卵量，每块棉田面积≥0.133 hm2。每块棉田确定并标记5个固定调查点，每点固定调查20株，所有调查均在1 d内完成。

1.2 数据获取

1961-1970年的降水资料均来自陕西省咸阳市泾阳县斗口气象站(N34° 37′，E108° 53′)。

1.3 分析方法

降水因子以日、旬、月等为单位统计。采用线性倾向估计法分析各降水气象要素资料，采用简单相关系数和主成分分析法筛选影响棉铃虫的关键降水气象因子，并运用多元回归方法建立测报模型。

主成分分析法：首先将多个研究变量综合成有限个互不关联特征指标进行统计计算[9-11]，然后在保持总方差不变的前提下筛选方差贡献最大的主成分作为研究依据。

设X=(x1，x2，…，xm)′为m维向量，则X的第1、2、…、m主成分定义为：

采用Excel 2003软件计算相关系数，采用SPSS 19.0软件进行主成分及多元线性回归分析，采用Sigmaplot 12.0软件制图。

2 结果与分析

2.1 预报因子筛选

第2代棉铃虫卵在当地的发生高峰期为6月中下旬，第3代棉铃虫卵在当地的发生高峰期为7月中下旬，因此，选择当年3～6月的22个降水量指标资料，分析其与棉铃虫百株卵量的相关关系，采用90%信度水平检验筛选出10个预报因子，在当年4～7月的22个降水量指标资料中筛选出10个预报因子，用于主成分分析，各降水量指标与棉铃虫第2代、第3代百株卵量的相关系数见表1。

由表1可知，入选的预报因子中，3月降水量、4月降水量、3月单日最大降水量、4月单日最大降水量、3月日降水量≥0.1 mm日数、3月日降水量≥10 mm日数、4月日降水量≥10 mm日数、4月最长连续降水量、6月上旬降水量与第2代棉铃虫的百株卵量呈正相关，说明这些降水量指标的升高有利于第2代棉铃虫的大发生，而4月最长无连续无降水日数与第2代棉铃虫百株卵量呈负相关，说明4月最长连续无降水日数的增加不利于第2代棉铃虫的大发生；4月降水量、6月降水量、4月日降水量≥0.1 mm日数、6月日降水量≥5.0 mm日数、6月日降水量≥10 mm日数、4月最长连续降水量、7月上旬降水量、4月单日最大降水量及6月单日最大降水量与第3代棉铃虫的百株卵量呈正相关，说明这些降水量指标的升高有利于第3代棉铃虫的大发生，而4月最长无连续无降水日数与第3代棉铃虫的百株卵量呈负相关，说明4月最长连续无降水日数的增加不利于第3代棉铃虫的大发生。

表1 陕西省咸阳市1961-1970年棉铃虫百株卵量与降水量指标的相关系数Table 1 The correlation between precipitation index and the amount of Helicoverpa armigeraper one hundred plants in Xianyang city, Shaanxi province from 1961 to 1970

2.2 主成分分析

按照第2代和第3代棉铃虫的入选预报因子主成分对总方差的解释(表2)可知，第2代棉铃虫前4个主成分的累计贡献率为92.767%，基本反映降水量指标的信息，从而可用4个彼此不相关的综合指标分别综合存在于原有的10个气象指标的各类信息，从第2代棉铃虫百株卵量的前3个主成分的特征间量、因子载荷分析，第1主成分综合3月降水量、4月降水量、3月单日最大降水量、3月日降水量≥10 mm日数、4月最长连续降水量、4月最长无连续无降水日数等6个降水量指标的变异信息，第2主成分综合4月最长连续降水量、6月上旬降水量等2个降水量指标的变异信息，第3主成分反映4月单日最大降水量的变异信息，第4主成分反映3月日降水量≥0.1 mm日数的变异信息。

第3代棉铃虫前3个主成分的累计贡献率为82.835%，基本反映原降水量指标的信息，从而可用3个彼此不相关的综合指标分别综合存在于原有的10个气象指标的各类信息，从第3代棉铃虫百株卵量的前3个主成分的特征间量、因子载荷来看，第1主成分综合4月降水量、6月降水量、6月日降水量≥5.0 mm日数、6月日降水量≥10 mm日数、7月上旬降水量、4月单日最大降水量、6月单日最大降水量等7个降水量指标的变异信息；第2主成分反映4月最长连续降水量的变异信息；第3主成分综合4月日降水量≥0.1 mm日数、7月上旬降水量等2个降水量指标的变异信息。

表2 降水量指标主成分分析对总方差的解释Table 2 The total variance explained by principal component analysis

2.3 预测模型建立

采用降水量特征指标第1、2、3、4主成分特征向量构造的新变量Z1、Z2、Z3、Z4作为预报因子，建立其与第2代棉铃虫百株卵量的多元回归方程；用降水量特征指标第1、2、3主成分特征向量构造的新变量Z1、Z2、Z3作为预报因子，建立其与第3代棉铃虫百株卵量的多元回归方程(表3)。其中，第2代棉铃虫的预测方程信度较好(P=0.046)，而第3代棉铃虫的预测方程信度较差(P=0.386)。由图1可知，第2代棉铃虫模型的历史符合率较高，为70%，而第3代棉铃虫模型的历史符合率较低，为40%。说明，可用该模型来预测第2代棉铃虫百株卵量。

表3 棉铃虫百株卵量预测模型Table 3 Prediction model for number of boolworm eggs per 100 cotton plants

3 讨 论

通过对第2代、第3代棉铃虫百株卵量与前期降水量指标的相关关系分析，并通过主成分分析法建立棉铃虫百株卵量预测模型，检验结果表明，第2代棉铃虫百株卵量预测方程信度较好，历史符合率为70%，而第3代棉铃虫百株卵量预测方程信度较差，历史符合率仅为40%。常晓娜等[12]研究表明，夏季各月的降水量是决定各代棉铃虫发生程度的关键决因素，此期间的降雨天数与第4代棉铃虫的发生关系最为密切；褚茗莉等[13]调查研究也表明，1992-1997年6月下旬至

图1 棉铃虫百株卵量实测值与模型预报值对比Fig.1 Comparison of measured value and predicted value of the amountof Helicoverpa armigera per one hundred plants

8月中旬累计降雨量达200 mm左右时棉铃虫大发生，而1994-1996年同期累计降雨量平均都在400 mm以上时棉铃虫轻发生；李永昌等[14]研究认为，不但包括降雨在内的温湿度显著影响棉铃虫的发生，且风雨强度以及降雨量的分布对棉铃虫的发生程度也有明显影响。本研究基本与上述研究结果一致。由于所选降水量指标均为前兆因子，第2代棉铃虫百株卵量预测模型可用于研究区域棉铃虫发生程度的监测、预警与研究。而从第3代棉铃虫百株卵量预测模型的检验效果来看，某些年份的预测结果还存在较大偏差，这可能是由于初选因子的局限性，由于资料有限，该模型有待进一步完善。

本研究虽然分析降水量与棉铃虫发生的关系，得出一些结论，气候资料较为系统，代表性也较强，研究结果对棉花虫害预测预报工作有一定的参考价值。但不足之处是没有第1代棉铃虫百株卵量的资料，因此未能结合田间的虫口基数预测第2代棉铃虫的百株卵量。

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PrincipalComponentAnalysisForecastModelofHelicoverpaarmigeraBasedonPrecipitationIndex

LI Zhou and TANG Baoshan

(College of Agronomy, Northwest A&F University, Yangling Shaanxi 712100, China)

Helicoverpaarmigera(Hübner) is one of the main pests in cotton grown in China, meteorological factors have very important implications with its population dynamics. Using observational data ofH.armigeraand meteorological factors from 1961 to 1970, this paper adopted correlation coefficient method to select ten precipitation index and as forecasting index of the amount of second and third generationH.armigeraper one hundred plants, and using principal component analysis method to establish predictive models. The results show the model of second generation accuracy is 70%, and the third generation is 40%. Forecast based the model has strong timeliness and favorable effect, therefore, it can be used for monitoring and early warning of occurrence degree ofH.armigera.

Helicoverpaarmigera; Precipitation index; Principal component analysis; Prediction model

2017-08-07

2017-09-15

State 863 Projects (No. 2002AA241021).

LI Zhou, male，associate professor. Research area: cotton breeding and major pest controlling. E-mail: lz19580219@163.com

S435.132

A

1004-1389(2017)10-1554-05

日期：2017-10-18

网络出版地址：http://kns.cnki.net/kcms/detail/61.1220.S.20171018.1733.040.html

2017-08-07

2017-09-15

国家863计划(2002AA241021)。

李 胄，男，副教授，从事棉花育种及主要病虫害防治研究。E-mail: lz19580219@163.com

唐保善，男，助理研究员，从事棉花植保与育种研究。E-mail: Tbs19620802@163.com

CorrespondingauthorTANG Baoshan, male, research assistant. Research area: cotton breeding and protecting. E-mail:Tbs19620802@163.com

(责任编辑：郭柏寿Responsibleeditor:GUOBaishou)