RCSODS中的水稻病虫害预测与防治模型

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更多发布于：2004-07-27 15:44

<DIV class=Section1>
RCSODS中的水稻病虫害预测与防治模型
及其应用
葛道阔1，高亮之1，金之庆1，薛正平2,石春林1,杨星卫2
（江苏省农业科学院农业资源与环境研究中心，江苏南京210014；上海市气象局气象科学研究所，上海，200030）
摘要：使用RCSODS的建模程序，利用上海奉贤县1995～1999年的病虫资料，并结合同期气象资料，分别建立了稻纵卷叶螟、稻飞虱发生期和发生量预测模型和稻瘟病、纹枯病发生程度预测模型，并通过了相关性检验。进而以2000、2001年的实测资料，对上述4种病虫害发生期、发生量或发生程度模型进行了验证。结果表明，虫害发生指数、发生期模拟值及病害发生指数模拟值都与相应实测值相关较好，且误差较小。因此可以认为：RPEST在上海地区是基本适用的。 
关键词：水稻，优化决策系统，病虫害；预测模型 
Models of Forecasting and Control for Diseases ; Insect Pests of Rice
 in RCSODS and its Application
Ge Daokuo1, Gao Liangzhi1 , Jin Zhiqing1, Xue Zhengping2 , Shi Chunlin1, Yang Xingwei2
( 1. Research Center of Agricultural Resource ; Environment, Jiangsu Academy of Agricultural Sciences, Nanjing 210014, China;
2. Institute of Meteorological Sciences, Shanghai Meteorological Bureau, shanghai 20030,china)
 Abstract：The forecasting models of occurrence day ; quantity with rice leaf roller , Planthopper, rice blast ; sheath culm blight were established, using disease ; insect data (1995～1999) in Shanghai fengxian county ,combined weather data in the same term. Models validation against observations (2000～2001)indicates that the correlation coefficients between the simulations of diseases ; insect pests occurrence indexes and occurrence day and the observations are high significant. Therefore, RPEST could be used in the Shanghai area.
Key words: Rice, Optimization decision making system, Disease ; insect pests, Forecasting models 
 
国内外学者对水稻病虫害的预测和管理进行了大量研究[1～9] ，所用方法大致集中在3各方面：①利用多种统计学方法，建立经验性模型，有些研究还进一步将统计方法与模糊数学方法、灰色系统等方法相结合[1～3]；②以各类害虫完成一个完整世代的生命过程的基本数据为基础，建立多种昆虫种群动态模拟模型[4～7] ；③根据植保领域专家经验和知识，建立病虫害预测专家系统（辅助决策系统）[8～9]。上述这些模型系统全面或部分地实现了预测病（虫）情发生时期、趋势指数，解释环境因素对种群密度的调节机制，估计病（虫）情损失以及选择最优防治方案等功能。在水稻生产上发挥了应有的作用。它们的共同点是以某种病虫害为中心展开研究，但对以之相关的水稻的生长发育部分，或是未加考虑；或是考虑的非常简单。而水稻病虫害预测与防治模型（RPEST）的构建属于另一种方式，它是以前人大量试（实）验研究成果和植保专家经验为基础，使用RCSODS［１０］(水稻栽培模拟优化决策系统)的建模程序自动建模，在与RCSODS的关系上，它是一个重要的外围子模型，而RCSODS的中心子模型是作物生长发育与生理过程的模型［１１］。
 
<v:line><w:wrap anchorx="page"></w:wrap></v:line> 
基金项目：国家自然科学基金重点项目（批准号: 30030090）与中科院知识创新工程项目的部分内容。
 
一、RPEST的特点和原理
①RPEST是在RCSODS的系统构架下完成的，因而具有与RCSODS共用的变量和共用的数据库（常年气候数据库和当年气候数据库），以此为基础，便于在以后的研究中，系统考虑栽培措施对病虫害的影响。
②RPEST对当年水稻各生育阶段病虫害的预测，可以作为以微机制作的水稻高产栽培模式图的部分内容，提供用户病虫防治的优化决策方案，比原来模式图仅仅是参考常年病虫情况给出的防治建议，更具有针对性和准确性。
③RPEST强调机理性模型与经验性模型相结合，虫害发生期模型属于前者，而病、虫害发生量模型则属于后者。
④对于历史和常年气象资料输入项，RPEST既可以利用逐日资料建立文件，又可以利用谐波分析方法，自动生成逐日的气候数据。从而更方便了用户。
⑤RPEST针对水稻一生生育期间，往往交替甚至同时受到两种以上病害与虫害为害的特点，对各种病虫害采取统一的模型形式和输入、输出格式，判别发生量或发生程度采用统一的发生指数指标，这样既方便用户，又便于综合防治指标的确定，从而有利于综合防治对策的制定。
各模型的基本设计思想是根据当地主要病虫害的历史发生资料与同期气象资料，确定水稻主要病虫害预测模型的参数，然后根据当年气象条件与前期病虫害发生情况，预测下一阶段病虫害的发生期与发生量或发生程度，并提出相应的防治方案。该模型建成后，尚未经过多试点检验和应用。为此，我们结合RCSODS在上海精准农业园区上的应用研究项目，首先选取上海市奉贤县5年的病虫害系统观测资料建模并进行检验，以期判明该模型在上海及所属的太湖稻区应用的可能性。
二、方法
（一）水稻病害模型
<H2 >水稻病害模型主要针对江、浙、沪一带常见的纹枯病和稻瘟病，采用多元回归方程建立预测模型，模型主要考虑以下4个因子：①病害始见期的早晚（RD）；②病害发生程度或病斑等级 (RQ)，③病害发展期（病害始见旬至下一旬）的温度指数(RT1)；④病害发展期的降水指数(RR1)。各因子在输入模型之前，尚须依据经验式进行转换：</H2>
① 病害始见期的早晚（RD）
　RD=25-2.5* DNI12　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　（１）
式中，DNI12为某个具体年份某种病害始见期的距平值（平均值由已有的多年病虫资料计算）。如果DNI12>8（天），则令RD=5。
② 病害发生程度或病斑等级 (RQ)
　　病害发生程度或病斑等级 (RQ)可按下式求算：
　　RQ=15+7.2* TRQ　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　（２）
（２）式中的TRQ，对于不同的病害，有不同的含义。对稻瘟病而言，是病斑等级与病害分布等级之和；对纹枯病而言，是病穴增加速率等级与雨量等级之和。具体见下：
a. 稻瘟病：
病斑等级：褐点型－１；慢性型－２；白点型－３；急性型－４。其中，1～4为虚拟变量，代表病害发生程度或等级。
病害分布等级：当每亩田发病中心数(S)<5时－１；当S=5-10时－２；当S〉10时－３。其中，1～3为虚拟变量，代表病害分布程度或等级。当用户缺少病害分布资料时，可取缺省值S＝2。
 b. 纹枯病：
病穴增加速率(R)等级： 10天内当R增加量<5%时－１；当增加量为5-10%时－２；当增加〉10% 时－３。其中，1～3为虚拟变量，代表病害发生程度或等级。
雨量等级(W)：根据预测前20天的雨量实况，与常年相比，比常年少25%及以上用1表示，比常年多25%及以上用3表示，其余用2表示。
　 ③　病害发展期温度指数(RT1)
温度指数（RT1）根据病害发展期（病害始见旬与下一旬）的平均气温（RT），采用不同的经验式计算： 
<wrapblock><v:shapetype><v:stroke joinstyle="miter"></v:stroke><v:formulas><v:f eqn="if lineDrawn pixelLineWidth 0 "></v:f><v:f eqn="sum @0 1 0 "></v:f><v:f eqn="sum 0 0 @1 "></v:f><v:f eqn="prod @2 1 2 "></v:f><v:f eqn="prod @3 21600 pixelWidth "></v:f><v:f eqn="prod @3 21600 pixelHeight "></v:f><v:f eqn="sum @0 0 1 "></v:f><v:f eqn="prod @6 1 2 "></v:f><v:f eqn="prod @7 21600 pixelWidth "></v:f><v:f eqn="sum @8 21600 0 "></v:f><v:f eqn="prod @7 21600 pixelHeight "></v:f><v:f eqn="sum @10 21600 0 "></v:f></v:formulas><v:path connecttype="rect" gradientshapeok="t" extrusionok="f"></v:path><lock v:ext="edit" aspectratio="t"></lock></v:shapetype><v:shape><v:imagedata title=""></v:imagedata><w:wrap anchorx="page" type="topandbottom"></w:wrap></v:shape></wrapblock> ④ 病害发展期的降水指数(RR1)
病害发展期的降水指数(RR1)采用下式计算：
 RR1=34× RR/NR 
式中，RR 为当年病害发展期的降水量，NR为常年病害发展期的降水量。
将上述四种因子的分年资料代入回归方程，即可用最小二乘法得到模型的回归系数，即模型参数。
（二）水稻虫害模型
　　水稻虫害模型与水稻病害模型绝大部分相同，不同的是虫害模型还建立了水稻虫害发生期模型。
1、发生期模型
<H2 >基本形式： 1/N=ek [(T-TL)/(T0-TL)]p 。式中， 1/N为发生速度，TL为下限温度，采用10℃，T0为最适温度，取30℃，T为发生期逐日平均气温，K、P为模型参数。该模型的原理是：认为虫害发生速度既与昆虫本身习性有关，又与有效温度呈指数关系。</H2>
2、虫害发生量模型
<H3 >模型涉及的相关因子主要有4个：①前代成虫盛发期的早晚（RD），②前代成虫发生量指数（RQ），③前代成虫发展期（盛发旬至下一旬）的温度指数(RT1)，④前代成虫发展期的降水指数(RR1)。</H3>
①前代成虫盛发期的早晚（RD）
同病害，用公式（１）计算。式中，DNI12为某个具体年份某种虫害前代成虫盛发期的距平值（平均值由已有的多年病虫资料计算）。如果DNI12>8（天），则令RD=5。
②前代成虫发生指数（RQ）
RQ=25.3× DQI12 （3）
式中，DQI12为某个具体年份某种虫害前代盛发期蛾(虫)量与平均值的比值（平均值由已有的多年病虫资料计算）。
 
③前代成虫发展期的温度指数(RT1)
根据前代成虫发展期（盛发旬至下一旬）的平均气温（RT），采用经验式同病害。
④前代成虫发展期的降水指数(RR1)
同病害。
（三）病虫害发生指数
采用病虫预测预报上经常使用的病虫害发生指数的概念，作为判别发生量或发生程度指标，即发生指数<30为病虫害轻度发生，30～50为较轻发生，50～70为中度发生，70～90为较重发生，>90为严重发生。本模型中，病虫害发生指数=发生程度×2，如果〉98，令=98，如果∠15，令=15。
（四）模型运行流程
<v:group><v:roundrect><v:textbox style="MARGIN-TOP: 5.562pt; LEFT: auto; MARGIN-LEFT: 9.5pt; WIDTH: 37.062pt; TOP: auto; HEIGHT: 15.906pt; mso-next-textbox: #_x0000_s1256">
<TABLE cellSpacing=0 cellPadding=0 width="100%">

<TR>
<TD>
<DIV>
输出结果</DIV></TD></TR></TABLE></v:textbox></v:roundrect><v:group><v:group><v:line></v:line><v:group><v:line><v:stroke endarrow="block"></v:stroke></v:line><v:line><v:stroke endarrow="block"></v:stroke></v:line><v:line><v:stroke endarrow="block"></v:stroke></v:line><v:shapetype><v:stroke joinstyle="miter"></v:stroke><v:path connecttype="rect" gradientshapeok="t" textboxrect="5400,5400,16200,16200"></v:path></v:shapetype><v:shape><v:textbox style="MARGIN-TOP: 15.468pt; LEFT: auto; MARGIN-LEFT: 29.562pt; WIDTH: 40.437pt; TOP: auto; HEIGHT: 20pt; mso-next-textbox: #_x0000_s1268">
<TABLE cellSpacing=0 cellPadding=0 width="100%">

<TR>
<TD>
<DIV>
是否已建立预测模型？</DIV></TD></TR></TABLE></v:textbox></v:shape><v:line><v:stroke endarrow="block"></v:stroke></v:line><v:shapetype><v:stroke joinstyle="miter"></v:stroke><v:path connecttype="rect" gradientshapeok="t"></v:path></v:shapetype><v:shape><v:textbox style="MARGIN-TOP: 4.687pt; LEFT: auto; MARGIN-LEFT: 8.593pt; WIDTH: 56.875pt; TOP: auto; HEIGHT: 10.25pt; mso-next-textbox: #_x0000_s1279">
<TABLE cellSpacing=0 cellPadding=0 width="100%">

<TR>
<TD>
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建立预测模型</DIV></TD></TR></TABLE></v:textbox></v:shape><v:shape><v:textbox style="MARGIN-TOP: 4.687pt; LEFT: auto; MARGIN-LEFT: 8.593pt; WIDTH: 32.875pt; TOP: auto; HEIGHT: 22.062pt; mso-next-textbox: #_x0000_s1281">
<TABLE cellSpacing=0 cellPadding=0 width="100%">

<TR>
<TD>
<DIV>
输入常年
气象资料</DIV></TD></TR></TABLE></v:textbox></v:shape><v:shape><v:textbox style="MARGIN-TOP: 4.687pt; LEFT: auto; MARGIN-LEFT: 8.593pt; WIDTH: 32.875pt; TOP: auto; HEIGHT: 22.062pt; mso-next-textbox: #_x0000_s1282">
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<TR>
<TD>
<DIV>
输入前期
病虫资料</DIV></TD></TR></TABLE></v:textbox></v:shape><v:shape><v:textbox style="MARGIN-TOP: 4.687pt; LEFT: auto; MARGIN-LEFT: 8.593pt; WIDTH: 32.875pt; TOP: auto; HEIGHT: 22.062pt; mso-next-textbox: #_x0000_s1283">
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<TR>
<TD>
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天气预报</DIV></TD></TR></TABLE></v:textbox></v:shape><v:shape><v:textbox style="MARGIN-TOP: 4.687pt; LEFT: auto; MARGIN-LEFT: 8.593pt; WIDTH: 68.875pt; TOP: auto; HEIGHT: 10.062pt">
<TABLE cellSpacing=0 cellPadding=0 width="100%">

<TR>
<TD>
<DIV>
运算病虫预测模型</DIV></TD></TR></TABLE></v:textbox></v:shape><v:oval><v:textbox style="MARGIN-TOP: 9.031pt; LEFT: auto; MARGIN-LEFT: 15.187pt; WIDTH: 31.687pt; TOP: auto; HEIGHT: 19.781pt; mso-next-textbox: #_x0000_s1290">
<TABLE cellSpacing=0 cellPadding=0 width="100%">

<TR>
<TD>
<DIV>
开始</DIV></TD></TR></TABLE></v:textbox></v:oval><v:line></v:line><v:line></v:line></v:group></v:group><v:group><v:line><v:stroke endarrow="block"></v:stroke></v:line><v:shape><v:textbox style="MARGIN-TOP: 16.968pt; LEFT: auto; MARGIN-LEFT: 32.562pt; WIDTH: 46.437pt; TOP: auto; HEIGHT: 23pt; mso-next-textbox: #_x0000_s1267">
<TABLE cellSpacing=0 cellPadding=0 width="100%">

<TR>
<TD>
<DIV>
检验模型是
否通过检验?</DIV></TD></TR></TABLE></v:textbox></v:shape><v:line><v:stroke endarrow="block"></v:stroke></v:line><v:line><v:stroke endarrow="block"></v:stroke></v:line><v:line><v:stroke endarrow="block"></v:stroke></v:line><v:line></v:line><v:shape><v:textbox style="MARGIN-TOP: 4.687pt; LEFT: auto; MARGIN-LEFT: 8.593pt; WIDTH: 68.875pt; TOP: auto; HEIGHT: 22.062pt; mso-next-textbox: #_x0000_s1277">
<TABLE cellSpacing=0 cellPadding=0 width="100%">

<TR>
<TD>
<DIV>
输入咨询地点年份
阶段、病虫种类</DIV></TD></TR></TABLE></v:textbox></v:shape><v:line><v:stroke endarrow="block"></v:stroke></v:line><v:shape><v:textbox style="MARGIN-TOP: 4.687pt; LEFT: auto; MARGIN-LEFT: 8.593pt; WIDTH: 68.875pt; TOP: auto; HEIGHT: 22.062pt">
<TABLE cellSpacing=0 cellPadding=0 width="100%">

<TR>
<TD>
<DIV>
对气温和降水数据
和发生量进行分级</DIV></TD></TR></TABLE></v:textbox></v:shape><v:shape><v:textbox style="MARGIN-TOP: 4.687pt; LEFT: auto; MARGIN-LEFT: 8.593pt; WIDTH: 50.875pt; TOP: auto; HEIGHT: 10.062pt">
<TABLE cellSpacing=0 cellPadding=0 width="100%">

<TR>
<TD>
<DIV>
增加补充资料</DIV></TD></TR></TABLE></v:textbox></v:shape><v:line></v:line><v:line><v:stroke endarrow="block"></v:stroke></v:line><v:line></v:line><v:group><v:line><v:stroke endarrow="block"></v:stroke></v:line><v:line></v:line><v:line><v:stroke endarrow="block"></v:stroke></v:line><v:line><v:stroke endarrow="block"></v:stroke></v:line><v:line></v:line><v:line></v:line><v:line><v:stroke endarrow="block"></v:stroke></v:line><v:line></v:line><v:shape><v:textbox style="MARGIN-TOP: 4.687pt; LEFT: auto; MARGIN-LEFT: 8.281pt; WIDTH: 32.875pt; TOP: auto; HEIGHT: 19.093pt">
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<TR>
<TD>
<DIV>
输入历史
气象资料</DIV></TD></TR></TABLE></v:textbox></v:shape><v:shape><v:textbox style="MARGIN-TOP: 4.687pt; LEFT: auto; MARGIN-LEFT: 8.281pt; WIDTH: 62.875pt; TOP: auto; HEIGHT: 10.062pt">
<TABLE cellSpacing=0 cellPadding=0 width="100%">

<TR>
<TD>
<DIV>
当地植保专家经验</DIV></TD></TR></TABLE></v:textbox></v:shape><v:line><v:stroke endarrow="block"></v:stroke></v:line><v:shape><v:textbox style="MARGIN-TOP: 4.687pt; LEFT: auto; MARGIN-LEFT: 8.281pt; WIDTH: 32.875pt; TOP: auto; HEIGHT: 22.062pt">
<TABLE cellSpacing=0 cellPadding=0 width="100%">

<TR>
<TD>
<DIV>
输入历史病虫资料</DIV></TD></TR></TABLE></v:textbox></v:shape><v:line><v:stroke endarrow="block"></v:stroke></v:line><v:line><v:stroke endarrow="block"></v:stroke></v:line><v:line></v:line></v:group></v:group></v:group><w:wrap anchorx="page"></w:wrap></v:group>系统运行流程见图1
 
 
 
 
 
 
 
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图1 水稻病虫害预测与防治模型运行流程图
<v:line><w:wrap anchorx="page"></w:wrap></v:line><v:line><w:wrap anchorx="page"></w:wrap></v:line>Fig.1 Flow chart of the forecasting models for diseases ; insect pests in rice
 
三、资料来源
 用于建模和验证的水稻病虫害发生资料取自上海奉贤县植保站系统观测资料，同期气象资料取自奉贤县气象站地面气象观测资料。
四、结果
（一）病虫害模型的参数的确定
利用上海奉贤县5年以上的病虫资料，分别对两种虫害（稻纵卷叶螟、稻飞虱）和两种病害（稻瘟病、纹枯病）的预测模型进行了检验（模型的参数见表1）。同时对虫害发生期模型也进行了检验，结果都表明：各种模型在１％信度水平上都通过了F检验。
 
表1 上海市4种水稻主要病虫害预测模型的参数
Tab.1 Parameters of The forecasting models for four kinds main diseases ; insect pests in rice
<v:line><w:wrap anchorx="page"></w:wrap></v:line>病虫害种类 (生育阶段) W0 W1 W2 W3 W4 K P
<v:line><w:wrap anchorx="page"></w:wrap></v:line>纵卷叶螟（分蘖期） –1.62 0.05 2.16 –0.12 0.02 –3.24 0.27
纵卷叶螟（拔节孕穗期） 367.08 1.37 14.46 –13.09 0.17 –3.22 1.32
稻飞虱（拔节孕穗期） –24.20 0.16 0.97 0.42 –0.03 –3.12 0.34
稻飞虱（抽穗成熟期） 3.76 0.74 0.18 0.21 –0.05 –3.02 0.31 
纹枯病（分蘖期） –30.60 0.44 0.94 0.86 –0.02 – – 
稻瘟病（拔节孕穗期） 595.07 0.29 0.61 –10.21 –0.18 – –
<v:line><w:wrap anchorx="page"></w:wrap></v:line> 
 (二)虫害发生期和发生量模型的验证
利用2000、2001年奉贤县植保站病虫害系统观测资料，分别输入该2年2种虫害发生状况资料(各为两个为害时期)，同时建立该县该2年同期的气温、降水资料文件，然后再按照当地气象台站对气温和降水的中期预报值，输入虫害发展期（盛发旬至下一旬）旬平均气温的距平值，以及降水量的增减成数，调用并运行相应病虫害模型，并将模拟结果与实测值进行相关分析。虫害模拟结果见图2、图3。结果表明，虫害发生指数、发生期模拟值与相应实测值相关较好，相关系数分别为0.94和0.97, 模拟发生指数与实际发生指数一般相差不超过10，模拟发生期与实际发生期一般相差不超过3天。可以初步认为：RPEST中的虫害发生期和发生量模型模型在上海以及太湖稻区是基本适用的。
 
 
 
 
 
 
 
 
 
<v:line><w:wrap anchorx="page"></w:wrap></v:line><v:shape><v:imagedata title=""></v:imagedata><w:wrap anchorx="page"></w:wrap></v:shape><v:shape><v:imagedata title=""></v:imagedata><w:wrap anchorx="page"></w:wrap></v:shape>
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 图2. 虫害发生指数模拟值与实测值之比较图3. 虫害发生期模拟值与实测值之比较 
Fig.2 Comparisons between simulations of insect Fig.3 Comparisons between simulations of insect pests 
pests occurrence indexes and observations occurrence day and observations
 
（三）病害发生程度模型的验证
<v:group><v:shape><v:imagedata title=""></v:imagedata></v:shape><v:shape><v:textbox style="MARGIN-TOP: 4.093pt; LEFT: auto; MARGIN-LEFT: 7.468pt; WIDTH: 279.625pt; TOP: auto; HEIGHT: 40.781pt">
<TABLE cellSpacing=0 cellPadding=0 width="100%">

<TR>
<TD>
<DIV>
图4. 病害发生指数模拟值与实测值之比较
Fig.4 Comparisons between simulations of diseases
occurrence indexes and observations
 </DIV></TD></TR></TABLE></v:textbox></v:shape><w:wrap anchorx="page"></w:wrap></v:group><wrapblock><v:line><w:wrap anchorx="page" type="topandbottom"></w:wrap></v:line><v:line><w:wrap anchorx="page" type="topandbottom"></w:wrap></v:line><v:line><w:wrap anchorx="page" type="topandbottom"></w:wrap></v:line><v:line><w:wrap anchorx="page" type="topandbottom"></w:wrap></v:line></wrapblock> 验证方法同虫害，验证结果如图4所示，病害发生指数模拟值与实测值也表现了基本的一致性, 相关系数为0.87。通过2种病害2年资料的验证，也可得出初步结论：RPEST中的病害发生程度模型基本适用于上海及太湖稻区。
<v:line><w:wrap anchorx="page"></w:wrap></v:line> 
 
 
 
 
五、讨论
由于天敌是对作物害虫其控制作用诸因素中的一类重要因素［１２］，而抗性品种在病虫害综合防治中起关键性作用，关系着病害和虫害的兴衰与演替［１３］，故下一步的研究的首要工作是将该二因素引入模型。另外，根据控害栽培和高产栽培相协调的思想［１４］，水稻适宜的播栽期、适宜的群体动态、适宜的肥水管理与适宜的氮素营养水平，都是减轻病虫为害的重要措施。而对多种病虫害及时有效的防治又是实现水稻高产高效的必不可少的保证。因此，在吸纳与融会水稻栽培、病虫害发生等领域相关研究成果的基础上，经后的研究将着力于提高RPEST的机理成分，并对其作进一步的修改，加强与RCSODS中叶面积和光合生产、氮素动态及产量形成等子模型的结合，这样将有利于提高RCSODS的精度。在系统功能上，将RPEST与RCSODS中“水稻高产栽培模式图”及“水稻苗情预测与当年栽培决策”等子系统相链接，从而增强RCSODS的应用性和普适性。 
 
参考文献：
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RCSODS中的水稻病虫害预测与防治模型

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