日照市茶树小绿叶蝉发生面积预测预报模型的建立

迟庆红 朱秀红 寇文冠

摘 要 为科学防治茶树虫害，提高茶叶产量和品质，根据2011—2020年山东省日照市气象资料和茶树小绿叶蝉虫害资料，利用多元线性回归的方法进行小绿叶蝉发生面积与气象资料相关性分析，找出显著相关的7个气象因子，建立日照市茶树小绿叶蝉发生面积预测预报模型。结果表明，该模型拟合效果好，预报准确率高，能很好地预报小绿叶蝉发生面积，为提前进行虫害防治提供了科学依据。

关键词 小绿叶蝉；预测模型；线性回归；山东省日照市

中图分类号：S161 文献标志码：A DOI：10.19415/j.cnki.1673-890x.2023.14.064

自1966年“南茶北引”成功引种以来，山东省日照市逐步发展为秦岭—淮河以北最大的绿茶生产基地。据日照市农业科学研究院统计，截至2020年底，日照市茶园总面积1.95万hm2，总产值33亿元，日照市茶园面积和年产量已分别占山东省的60%和75%以上。茶树虫害是造成日照绿茶减产和品质降低的重要因素，其中小绿叶蝉相比其他虫害发生次数偏多、危害偏重[1-2]。研究日照市茶树小绿叶蝉发生发展的气象条件，建立日照市茶区小绿叶蝉预测预报模型，对于指导茶农提前预防和科学治理虫害，提高茶叶产量和品质具有重要意义。

1 日照市茶树小绿叶蝉情况介绍

1.1 小绿叶蝉发生规律

茶小绿叶蝉属同翅目，是日照市茶园最主要的害虫，在日照市茶区一般一年发生9代，世代重叠明显。4月下旬越冬成虫在气温超过10 ℃时开始出现危害活动，虫卵产于茶树新梢皮层，第一代若虫于5月上旬出现，每发生一代需要15～30 d。茶小绿叶蝉在日照茶区每年有2个高峰期，第1个高峰期出现在5月下旬至6月上旬，第2个高峰期出现在8月下旬至9月中旬[3-4]。小绿叶蝉喜欢生活在茶叶芽梢，阴雨天气利于其发生和发展，如果雨强大且降水量大，雨水冲淋害虫，会造成害虫数量减少，推迟高峰期出现时间。10月下旬温度≤10 ℃时成虫进入越冬期。

1.2 小绿叶蝉生活习性

小绿叶蝉成虫和若虫均具有趋嫩性，在芽叶背面栖息取食，第二、三叶背面较多见，惧雨雾和强光，当晴日早晨露水变干后，频繁在叶面活动，10：00前后随着太阳升高、光照增强，害虫在茶丛内徒長枝芽叶或杂草上集中活动并进行为害。成虫喜欢在防风帐、茶丛叶背或松树柏树组成的防护林带越冬。茶树芽叶汁液被小绿叶蝉成虫、若虫刺吸后，受害茶叶沿边缘变成黄色，叶片脉络变成红色，呈现粗老、卷曲状，危害严重时叶缘和叶尖会呈现红褐且焦枯状，芽叶停止生长，有的整个叶片因焦枯而脱落，茶叶产量和品质受到严重影响。雌成虫在茶树嫩梢上产卵，茶树疏导组织被破坏，导致茶树生长受阻[5-6]。

2 材料与方法

2.1 资料来源与处理

气象资料来源于日照市国家气象观测站，包括2011—2020年日照市茶树发育期内气温、降水量、相对湿度、日照时间等气象要素。虫害资料部分来源于日照市茶叶科学研究所，部分来源于代表性茶园。茶树种植面积资料来源于日照市统计局。

分别统计2011— 2020年以来日照市茶树小绿叶蝉虫害发生面积、发生程度、造成茶叶产量损失大小等资料，以及小绿叶蝉危害期间的光、温、水等气象资料。

2.2 分析方法

利用SPSS统计分析软件，筛选出与茶树主要虫害发生面积相关性显著、生物学意义明确、预报时间相对提前的气象预报因子，以发生面积为预报对象，采用多元回归方法建立预报模型。

3 茶树小绿叶蝉发生面积预测预报模型的建立

3.1 国内专家学者对病虫害预测预报模型研究思路

茶树虫害的发生、发展、流行都与气象条件关系密切，一旦遇到适宜的气候条件，就会大面积暴发流行，对茶树安全生产构成威胁。目前，国内学者对作物病虫害的研究主要集中在气象条件和预报方法，高迎娟等运用统计学原理，建立病虫害发生程度气象等级预测模型[7]。高霞创建了基于贝叶斯分类的农作物病虫害等级预测模型，用于分析河北省保定市主要作物主要病害气象条件与病害发生程度的关系，明确病害的气象条件等级[8]。为科学防治茶树虫害，利用相关性分析筛选气象预报因子，建立茶树小绿叶蝉发生趋势预报模型，为日照市开展茶树主要虫害的综合预报和防治提供决策依据。

3.2 茶树小绿叶蝉发生面积预测模型建模思路

由于日照市茶树小绿叶蝉越冬病虫源基数历史资料不足，故未将小绿叶蝉越冬病虫源基数和冬季气温纳入预报因子。基于影响茶树小绿叶蝉发生的最主要气象条件，结合中、长期预报业务实际情况，选取2011—2020年3月下旬至10月上旬各旬平均气温、平均相对湿度、降水量、日照时间与茶树小绿叶蝉发生面积做相关性分析，选取相关性显著、生物学意义明确、预报时间相对提前的气象因子，以茶树小绿叶蝉发生面积（y）为预报对象，采用多元回归方法，建立日照市茶树小绿叶蝉预报模型[9]。多元线性回归方程的经验模型为

y=b0+b1x1+b2x2+…+bnxn（1）

式中：b0为常数项；假设有n个自变量，b1，b2，…，

bn为y对应于x1，x2，…，xn的偏回归系数。

3.3 茶树小绿叶蝉虫害发生面积预测预报模型的建立

通过对小绿叶蝉虫害发生面积与气象因子进行相关性分析，寻找对发生面积影响较大的气象因子，排除影响较小的气象因子。对2011—2020年日照市茶园小绿叶蝉虫害发生期间有关气象条件进行分析统计，找出显著性相关气象因子，并结合小绿叶蝉发生发展和危害时间情况进行筛选，最终确定7个显著相关气象因子。

将小绿叶蝉发生面积定义为因变量y，将x1～x7定义为自变量，输入SPSS数据编辑器，经过计算，得出模型摘要、方差分析表和回归系数表（见表1～3）。

最终得到日照市茶树小绿叶蝉发生面积预测预报回归方程为

y=4 764.227-6.362x1-8.444x2+7.248x3+29.575x4-23.417x5-12.934x6-15.333x7（2）

式中，x1～x7分别为4月下旬降水量、5月上旬降水量、8月下旬降水量、6月下旬日照时间、7月下旬日照时间、8月上旬日照时间及8月下旬日照时间。

选取的7个因子均相关性较高。复相关系数R取值在0～1，R越大，说明线性回归关系越密切，上述方程R为0.993，接近1，说明自变量和因变量线性回归关系密切程度极高。调整后的R2值越大，模型拟合效果越好，上述方程R2为0.986，调整后的R2为0.939，接近1，说明拟合效果好。F值为20.621，p值0.047小于显著性水平0.05，该方程通过了a=0.05检验，该模型具有統计学意义，因变量和自变量之间线性关系是显著的。偏回归系数的t值分别为-1.408、-3.747、3.719、4.837、-6.543、-4.292、-4.077，偏相关系数显著不等于0。

3.4 日照茶树小绿叶蝉发生面积预报模型检验

利用以上预报模型，对2011—2020年日照市茶树小绿叶蝉发生面积进行历史拟合检验和2021年试报检验。在10组历史拟合检验里，小绿叶蝉发生面积拟合检验误差为1.7%，2021年预报准确率98.3%，

2021年发生面积预报误差为0.9%（见表4）。总体来看小绿叶蝉发生面积预报准确率较高。

4 结论

统计日照市茶园小绿叶蝉预测模型影响因子，发现4个日照因子、3个降水因子对小绿叶蝉发生有显著影响，气温因子影响较小。根据日照市茶树小绿叶蝉预报发布时间，可将预报发布时间之前的因子实况值纳入预报模型，还可从预报发布时间之后临近的中长期预报中获取因子预报值；日照时间、降水量作为构成模型的预报因子，能够方便快捷地从预报中获取。

日照市茶树病虫害发生除了与天气因素密切相关外，还受茶树品种、地形地势、栽种密度及茶园管理水平等因素影响，存在个体差异，本预测模型很难将全部因素考虑进去，其预测精度也有待进一步完善和提高。

参考文献：

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[5] 丁德恩，郑海涛，王超，等.日照市茶叶安全生产病虫害控制技术[J].现代农业科技，2010（21）：206-207.

[6] 段永春，刘加秀，董书强，等.山东生态茶园建设模式初探[J].中国农学通报，2010，26（10）：281-286.

[7] 高迎娟，焦焕杰，崔金平.吉林通化地区稻瘟病发生程度气象等级预报方法[J].中国农学通报，2014，30（19）：308-311.

[8] 高霞.创建基于贝叶斯分类的农作物病虫害等级预测模型[C]//中国气象学会农业气象与生态学委员会，南京信息工程大学，中国农学会农业气象分会，中国农科院环境与可持续发展研究所.第26届中国气象学会年会农业气象防灾减灾与粮食安全分会场论文集.2009：189-192.

[9] 罗伟，段修荣，钟莉，等.自贡市玉米主要病虫害气象等级预报模型[J].江苏农业科学，2020，48（7）：118-123.