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摘要：本发明公开了一种水稻纹枯病双过程联动预测方法，该方法如下：一、建立病株率动态预测模型，并预测基于病株率的多状态耦合量H。二、构建基于Logistic回归的严重度预测基础模型，在基础模型的基础上融入温度和湿度的影响，得到严重度预测更新模型。三、构建双过程联动模型，将反映病株率升高的“水平扩展”过程与反映严重度加重的“垂直扩展”过程进行耦合。四、利用双过程联动模型，获得目标区域生育期内的水稻纹枯病预测结果。本发明在采用不同模型分别对病株率和严重度进行预测的基础上，充分考虑了水稻纹枯病的流行特点，实现了病株率和严重度指标预测过程的动态耦合，有效提高了全生育周期内的水稻纹枯病严重度预测准确性。

主权项：1.一种水稻纹枯病双过程联动预测方法，其特征在于：包括以下步骤：步骤一、构建病株率动态预测模型，并利用病株率动态预测模型获得目标区域在水稻生育期中的病株率增速v、病株率多日均值s和病株率差分量d；计算多状态耦合量H如下： h＝b0+b1*v+b2*s+b3*d其中，b0、b1、b2、b3是增益系数；步骤二、构建基于Logistic回归的严重度预测基础模型DSold，并在在严重度预测基础模型DSold的基础上融入温度和湿度的影响，得到严重度预测更新模型DSnew；步骤三、构建双过程联动模型。3-1.根据多状态耦合量H计算水稻生育期中不同时间的门控信号gate如下： 其中，H为多状态耦合量；3-2.取门控信号gate值第一次大于阈值switcher时，门控信号gate对应的时间t，作为门控时间节点tr；时间t表达为水稻生育期的天数；3-3.根据门控时间节点tr将水稻生育期分为三个阶段，分别为起始阶段、中间阶段和结尾阶段；门控时间节点tr包含在中间阶段中；构建双过程联动模型Ypredicted；双过程联动模型Ypredicted在起始阶段的取值等于严重度预测基础模型DSold的取值；双过程联动模型Ypredicted在结尾阶段的取值等于严重度预测更新模型DSnew的取值；双过程联动模型Ypredicted在中间阶段的两端取值与起始阶段、结尾阶段分别平滑连接；步骤四、利用双过程联动模型Ypredicted，获得目标区域在生育期内的水稻纹枯病预测结果。

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