第八章 植物病害流行的损失估计

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四、多种病虫害混合发生的损失预测
（2）当其中一种病、虫害的为害是系统性损伤（如 枯萎病、根部线虫）、为害果实（如赤霉病、 吸浆虫）时，它们对作物造成总的损失就不会 是各自造成的损失之和。因为一种有害生物的 损失是在另一种有害生物作用的基础上进行的。
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四、多种病虫害混合发生的损失预测
（3）当二种以上的病害均为系统性病害时（如棉花 枯萎病和黄萎病的同时为害），或危害根部
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作物损失是指经济产量与现实产量的差距。
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二、植物病害损失的类型
1.产量损失型
小麦纹枯病、水稻纹枯病、谷子白发病
2. 品质降低型
疮痂病、炭疽病、煤污病
3. 综合损失型
大多数果树和蔬菜病害
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三、植物病害损失的计量
1.产量损失型
用当时当地未发生病害或病害极轻时同一品 种的产量均值作参照，进行减产量和减产率的 计算。
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目前我们所应用的农作物病害的预测模型，都是 依据植物病害系统的行为、各子系统的属性和相 应的气象资料等历史数据，经过一定方法的数据 处理后而组建起来的。由于各预测因素变化的不 确定性，构成了预测结果的不确定性，即预测的 结果的概率性。在预测的结果中注明预测的概率 值，也就是告诉人们预测的可信程度。
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（3）超补偿型
当病害较轻时，不但不会引起减产，反而略 有增产作用（曲线C）。
危害花和幼果的果树病害，一定数量下的病 害能起疏花疏果的作用。
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三、影响病害造成损失的非病理因素
受寄主品种、生育状况和环境条件等影响。
同一病情在不同品种上引致的减产损失可能不同， 因为品种的耐病性不同。
同一品种，尽管病情相同，但在不同的栽培条件 下产量损失也可能不同。
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4．多因子模型（MFM）
多因子损失预测模型有时还需要包括种种互作项， 而成为：
Y b 0 b 1 X 1 b 2 X 2 . b n X . n b 1 . X 1 X 2 2 b 1 X 1 X 3 3 .
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（二）系统模型
将作物产量形成过程作为一个系统，病害过程则是 影响产量的一个因素，是产量形成的一个子系统；
不同生育阶段的病情指数
孕穗 扬花 乳熟 糊熟 蜡熟 成熟
─ ── ─ ±
5
─ ─± 5
10 25
─ ±5
10 25 40
± 5 10 25 40 65
5 10 25 40 60 100
10 25 40 65 100 100
产量损失 (％) 0 5 15 50
75 100
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这个模型具有如下缺点：
流行速度和型式固定不变，而实际上它却是 变化多端的；
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模型如果忽略品种、地区、栽培条件等因素的 影响，往往有局限性；
在进行损失估计工作中，病情估计，产量计算 和环境监测的方法和标准必须力求合理和统一， 否则所得数据难以制成可靠的模型。
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最早的损失模型（Kirby 和 Archer，1927）
小麦杆锈病损失估计表 ( Kirby and Archer ,1927 )
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要求防治后增收的价值大于（或至少等于）防治 成本。
病害损失（disease loss）：指由于病害的发生
和流行造成的产量减少和品质的降低，但品质降 低不大可忽略不计时，即指产量损失。
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作物产量的类型：
产量：能够测出的一种作物的生产量（生产物）
自然产量 现实产量 理论产量 可得到的产量 经济产量
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三、植物病害损失的计量
2. 品质降低型
QI (各等 调级 查产 总 相 品 产 对 1数 品品数质指
相对品质指数 最该高等等级级产产品品市市场场价价格格
QD(% R)(1- QI)100 QmIax
QI：品质指数，QDR：品质损失率
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三、植物病害损失的计量
3. 综合损失型
(各等级 相 产对 品品 数质指
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预测准确度：预测值与病害实际发生情况的 符合程度，它说明预测的可靠程度。预测准 确度应包括历史符合度和预测符合度二个方 面。
预测的精确度：指在预测正确的前提下，预 测结果与病害实际发生程度之间的接近程度。
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第二节 预测误差分析
预测误差：预测值与病害实际发生值的差异。
1、误差来源
从开始组建预测模型到运用模型进行预测的整 个阶段均可能产生误差。
损失曲线的斜率参数；c ：损失曲线的形状参数。
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2.多期病情模型（简称MPM）
Y b 0 b 1 X 1 b 2 X 2 ..b n .X n ..
式中：Y：产量或产量损失，Xi：不同时期调查 的病情， b0 ：常数项， b1，b2，…, bn：系数。
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3．流行曲线下面积模型 (AUDPC)
后求出各年发生实况、预测值与历史平均值的差
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第二节 预测误差分析
1、误差来源
预测模型的组建阶段：
数据质量不高 数据处理方法欠妥 预测模型的选择不当
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第二节 预测误差分析
预测模型的应用阶段：
数据采集误差 气象资料误差 模型的适宜区域问题 数据采集误差：
一是历史资料的可比性问题 二是调查资料的不一致性和代表性问题。
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2、误差的类型 （1）系统误差 （2）随机误差 （3）过失误差
如何影响这些关系？
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一、植物病害损失构成因素
植物病害造成损失的形成机制：
1.影响植物的生理功能 2.既得产量（产值）的损失
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二、病害流行程度与与损失的关系
损失与病情的3种关系
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A：敏感性 B：耐病型 C：超补偿型
（1）敏感型
损失与病情呈现为近似于直线关系（曲线A） 一般受害部位就是收获产品，而且主要在后期受
1．关键期病情模型（CPM）
仅根据某一时期的病情预测损失：
Yb0b1X
其中，Y：产量或损失，X：关键期病情。
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1．关键期病情模型（CPM）
韦布尔模型
L 1 e x X a p /b c
式中：L ：损失比率；X：病害关键期或最终发生数量(比
例数)；a ：达损失阈值时病害发生数量(比例数)；b ：
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（1）系统误差(systematic errors)
概念：又称可测误差(determinate)，模 型误差造成预测结果与实测值的差异。
特点：
重复性 单向性 可校正性。
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（2）随机误差(random errors)
概念：过失误差是由于试验操作人员的粗心、 试验设计不当或在组建模型的过程中计算失 误等原因而造成的误差。。
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一、植物病害损失的一般概念
病害所致的经济损失包括直接的、间接的、 当时的、后继的等多种不同形式。
直接损失：产量减少、品质降低 间接损失：粮食价格上涨、农药残留、环境
污染、生态受损；后继的损失等。
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病原物引起的作物损害并不意味着都会造成作物 损失（crop loss）；
决定某一病害是否需要防治和如何防治，不单取 决于病情，而主要取决于病害造成的经济损失 （loss）、防治效果和防治成本的最终效益。
第八章
植物病害流行的损失估计
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主要内容：
第一节 植物病害损失的概念 第二节 作物病害损失的生理学 第三节 植物病害流行损失的估计
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第一节 植物病害损失的概念
一、植物病害损失的一般概念
“作物损害”（injury 或 crop damage）：作
物受到病原物的侵染继而发病，表示作物受到了损 害。 作物损害是否必然导致作物损失？
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3、避免和减少误差的方法
要提高预测的准确程度，需要考虑： 在预测资料采集过程中项目的目的是否明确； 所采用的方法是否正确； 调查所选取的样点或采集的数据是否具有代表性； 数据的计录及处理方法是否正确等。
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通过以下几项措施来减少试验误差 ：
1. 明确预测目的 2. 预测研究 3. 培训工作人员 4. 细心地观测和记载 5. 严格审查历史资料 6. 注意大气环境与小气候的关系
害的病害中，如小麦赤霉病、小麦散黑穗病、苹 果炭疽病等。
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（2）耐病型
损失与病情大体呈Ｓ型曲线 （曲线B） 收获物为果实或种子的叶部病害中，往往出
现这种情况，如小麦白粉病、锈病，苹果褐 斑病、斑点落叶病等。
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（2）耐病型
几个概念： 产量饱和效应 补偿作用
个体水平补偿作用 群体补偿作用
特点：
无重复性 无方向性
出现随机误差的原因： 大多是由于预测因子的数据 质量不高，或代表性不强等。
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（3）过失误差(mistake)
概念：由于试验操作人员的粗心、试验设计不 当或在组建模型的过程中计算失误等原因而造 成的误差。
特点：
发生在组建模型阶段，造成系统误差； 发生在预测阶段，造成随机误差。
CL (% R )1
ma (各 x 等级 相 产对 品品 数 质 10指 0
CLR：综合损失率（complex loss rate）
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第二节 植物病害损失的生理学
损失生理学的讨论内容包括：
病害是如何造成产量和品质损失的？ 它们之间在个体水平（单株植株）、群体
水平的损失状况？ 其它因素：如品种、栽培、气象条件等又
在产量形成过程中，病害在不同时期以它的发生程 度影响植物的生理生化、生长发育过程，直接或间 接地影响到产量的形成因素，最后将病害发生过程 的模型与作物生长模型综合为一体 。
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四、多种病虫害混合发生的损失预测
多种病虫害混合发生时有以下几种情况：
（1）当几种专门为害叶片的叶斑性病害混合发生 时，总的产量损失可能是各种病害单独发生 时所造成的产量损失之和；
Yb0b1X
Y：产量或损失率， X：流行曲线下面积（AUDPC）
AU D nPxiC 1xi/2 ti1ti
i1
x：病情， t：时间
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4．多因子模型（MFM）
多因子损失预测模型的通式为：
Y b 0 b 1 X 1 b 2 X 2 ..b n .X n ...
Y：损失；X1，X2……Xn分别为病情、品种、栽培、气候等
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第三节 预测准确度的检验方法
预测效果的检验包括二个方面：
预测符合度（准确度）检验 精确度检验。
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1.预测符合度检验
符合度：指预测值和病害实际发生情况的符合情
况。
预测符合度(Ｈ)：等于预报正确次数(Ｒ)和 预测总次数(Ｔ)之比，即：
预测符合H度 ）（ R T
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符号检验法：
此法是首先计算病害发生程度的历史平均值，然
10等级、2重复
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4等级、 5重复
第九章 预测效果的检验和评价
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主要内容：
第一节 预测的概率性 第二节 预测误差分析 第三节 预测准确度的检验方法 第四节 预测效益评价 第五节 预测中的问题
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第一节 预测的概率性
根据系统运动的非加和原则以及系统外部输入系统 的每一个因素活动轨迹的不确定性，使得每一个输 入因素对系统行为的作用，也并非一定就是单向的 刺激或抑制，即系统的行为存在着更高层次的不确 定性。从这一点讲，可以说预测工作的难度是很大 的，很不容易达到预测值和实际情况的完全符合， 只能给予一定的概率保证。
病情和产量之间的关系似乎较为机械，与实 际情况颇有出入；
未考虑品种，栽培条件对损失率的影响。
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损失估计模型的类型：
经验模型（Empirical model）
（整体模型 Holistic model）
系统模型（Systemic model）
（模拟模型Simulation model）
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ห้องสมุดไป่ตู้ （一）经验模型
和危害果实等同时发生，要注意：
1）通常不能用数个单一病害的损失方程分别计算的损失估 计值相加，作为混合为害的损失值；
2）即使有了混合为害的损失方程，也要注意这种损失方程 的制约条件和使用环境，不能生搬硬套。
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五、作物病害损失的研究方法
大田调查和田间试验： 1、单株法 2、群体法
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损失试验设计原则：多等级、少重复！ 试验重复与病情等级的影响
不同气象条件下病害损失也不同。
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第三节 植物病害损失的估计
一、植物病害损失估计的概念
损失估计（ estimate of yield loss）：通过调查 或试验，以实地测定或估计出某种程度的病害 流行导致作物产量或产值的降低程度。当这种 测定估计已多次进行后，便可以根据经验或根 据由实测值组成的种种模型，由病害流行程度 预测出所致损失。
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二、植物病害损失估计的一般方法
通过调查或试验，建立病害流行程度与其所致损 失之间的关系模型，进而用于病害损失的估计。
病情估测、产量（产值）计算、损失计算和环境 条件监测的方法和标准必须力求合理和统一。
任何一个模型的获得基于特定的环境，都有其局 限性。
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三、损失估计模型
损失估计模型：根据病害严重程度和产量 之间的关系通过数学模型或表格等形式表 达两者之间的定量关系。