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申请/专利权人：扬州大学

摘要：本发明涉及农业生态监测与评价技术领域内一种中稻缘蝽对水稻产量影响的评估方法，依次对研究区域中稻缘蝽的发生信息、水稻空间分布数据及生育期信息、气象数据的统计、分析、筛选，依次建立影响中稻缘蝽的发生潜势的最大熵模型和产量‑发生潜势统计模型。通过本发明的方法构建的数据‑模型融合的评估方法，可以定量表征中稻缘蝽对水稻产量的影响，使其既考虑中稻缘蝽发生潜势与水稻减产之间的关系，又便于气象、农业等多源数据的输入，为区域尺度中稻缘蝽对水稻产量影响的监测与预警提供一种有效途径。

主权项：1.一种中稻缘蝽对水稻产量影响的评估方法，其特征在于，包括如下步骤：a）选定研究区域，搜集该区域内中稻缘蝽的发生信息，所述发生信息包括不同的发生年份、不同发生点的经纬度和受中稻缘蝽影响的水稻产量数据；b）根据步骤a）选定的研究区域，获得该研究区域内水稻种植的空间分布数据，并确定水稻生育期信息，所述水稻生育期信息为从返青期至成熟期的时间信息；c）根据步骤a）选定的研究区域，获得该区域内所有国家级气象站经过质量控制后的逐日平均气温、最高气温、最低气温、降水数据；d）根据步骤b）确定的水稻生育期信息，以旬作为统计时段，确定可能影响中稻缘蝽发生的气象指标，计算该区域各气象站不同年份生育期内各气象指标的统计结果；再利用空间插值方法，生成空间分辨率与步骤b）水稻种植空间分布数据和水稻生育期数据相一致的该区域各气象指标栅格数据；e）根据步骤a）中稻缘蝽的发生年份和发生点的经纬度数据，提取步骤d）中该区域对应年份和发生点的生育期内各气象指标的统计结果，生成空间分辨率与步骤b）水稻种植空间分布数据和水稻生育期数据相一致的气象指标栅格数据；f）将步骤a）中发生点的经纬度数据和步骤e）中对应发生点的生育期内各气象指标的栅格数据，通过最大熵模型以及Pearson相关分析方法，筛选并保留适当数量的气象指标用于后续的模型分析；g）以步骤f）中最后筛选出的气象指标，获得步骤e）中对应发生点的生育期内各气象指标的栅格数据，并将步骤a）中发生点的经纬度数据，通过最大熵模型进行建模，得到中稻缘蝽的发生潜势；h）根据步骤a）中发生点受中稻缘蝽影响的水稻产量数据（Y）和步骤g）中对应发生点的中稻缘蝽发生潜势（X），建立产量-发生潜势统计模型Y=aX+b，代入X和Y数据后，确定待定系数a和b的具体数值；i）根据步骤f）中最终确定的气象指标，从步骤d中提取任一年份的气象指标栅格数据，代入步骤g的最大熵模型和步骤h的产量-发生潜势统计模型中，即可得到该区域某一年份中稻缘蝽对水稻产量的影响。

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