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申请/专利权人：中国农业科学院烟草研究所(中国烟草总公司青州烟草研究所);青岛市农业技术推广中心

摘要：本发明提供了一种蔬菜病虫害暴发流行预测方法、介质及系统，属于农业蔬菜种植技术领域，该蔬菜病虫害暴发流行预测方法包括以下步骤：收集不同地区蔬菜病虫害暴发历史数据；根据历史数据，建立每个地区关联性模型；综合考虑每个地区病虫害环境因素，建立评价每个地区虫害风险的元胞自动机模型；利用历史数据对所述元胞自动机模型进行代入，得到所述元胞自动机模型的演化规则；在多个地区采集实时监测数据，包括气象、土壤等数据；将实时监测数据输入所述病虫害关联性模型和所述元胞自动机模型，预测各地区不同蔬菜的病虫害暴发概率；比较每个地区的病虫害暴发概率，判断可能暴发的关键地区；本发明能够准确评价病虫害暴发风险，指导病虫害防控。

主权项：1.一种蔬菜病虫害暴发流行预测方法，其特征在于，包括以下步骤：S10、收集不同地区历史上蔬菜病虫害暴发流行的历史数据，包括病虫害的种类、发生时间、发生地区和防治措施；S20、根据所述历史数据，建立每个地区不同蔬菜病虫害之间的关联性模型；S30、综合考虑每个地区的病虫害环境因素，包括气候条件、种植结构和防治能力，建立用于评价每个地区蔬菜病虫害风险的元胞自动机模型；S40、利用所述历史数据对所述元胞自动机模型进行代入，得到所述元胞自动机模型的演化规则；S50、在多个地区采集实时监测数据，包括气象和土壤数据；S60、将所述实时监测数据输入病虫害关联性模型和所述元胞自动机模型，预测各地区不同蔬菜的病虫害暴发概率；S70、比较每个地区的病虫害暴发概率，判断可能暴发的关键地区；所述S20的具体步骤包括：基于所建历史数据库，统计分析不同地区不同蔬菜间各病虫害的发生频数和联合发生频数，构建病虫害关联矩阵；采用相关性分析或贝叶斯网络算法，挖掘不同病虫害之间的关联模式，得到定量反映关联关系的模型；在S20步骤中，确定关联矩阵中矩阵元素值计算方法为Pearson相关系数；所述S30的具体步骤包括：收集区域环境和病虫害生物学数据，建立综合反映环境要素和病原体特征的元胞自动机模型框架，基于复杂系统理论模拟区域病虫害爆发演化过程；所述S40的具体步骤包括：迭代输入大量历史病虫害爆发样本，比较模型输出结果与实际发生结果差异，持续优化调整元胞自动机的状态转移矩阵，提高模型预测精度，得到优化的元胞自动机模型，所述S60的具体步骤包括：将采集的环境数据输入优化的元胞自动机模型，模拟各区域病虫害在不同环境下的爆发与演化，统计多次仿真结果，获得病虫害暴发概率；所述S70的具体步骤包括：设置概率阈值，检索概率超过概率阈值的蔬菜-病虫害组合，判定为可能发生暴发情形；并根据严重程度评估，确定疫情防控的关键区域。

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