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水稻纹枯病发病预测和病菌分化及其综合治理

摘要第4-6页
Abstract第6-7页
第1章 绪论第11-25页
    1.1 水稻纹枯病概述第11-12页
        1.1.1 病原菌第11页
        1.1.2 形态特点第11页
        1.1.3 病菌生长过程第11-12页
        1.1.4 纹枯病菌致病机理第12页
    1.2 纹枯病发病条件以及传染方式第12-13页
        1.2.1 纹枯病发病条件第12页
        1.2.2 病菌来源第12页
        1.2.3 传染方式第12页
        1.2.4 发病程度影响因素第12-13页
    1.3 纹枯病发病预测预报第13-17页
        1.3.1 农作物病害预测预报概述第13页
        1.3.2 农作物病害预测发展进程第13-15页
        1.3.3 农作物病害预测机器学习方法第15-17页
    1.4 纹枯病菌致病力分化和抗病品种应用第17-19页
        1.4.1 纹枯病菌融合群第17-18页
        1.4.2 纹枯病菌致病力第18页
        1.4.3 水稻抗病品种应用第18-19页
    1.5 水稻纹枯病防治第19-20页
        1.5.1 农业防治第19页
        1.5.2 化学防治第19-20页
        1.5.3 生物防治第20页
    1.6 水稻纹枯病防治农药第20-23页
        1.6.1 三唑类杀菌剂第20-21页
        1.6.2 酰胺类杀菌剂第21-22页
        1.6.3 甲基丙烯酸酯类杀菌剂第22-23页
        1.6.4 苯并咪唑类杀菌剂第23页
        1.6.5 抗生素类杀菌剂第23页
    1.7 研究目的与意义第23-25页
第2章 水稻纹枯病病情指数预测模型研究第25-36页
    2.1 材料与方法第25-30页
        2.1.1 数据来源第25-26页
        2.1.2 地统计学拓阶第26-27页
        2.1.3 SVR多轮末尾汰选第27-30页
    2.2 结果与分析第30-34页
        2.2.1 基于病情指数的GS分析半变异函数第30页
        2.2.2 基于时效自变量的病情指数预测第30-31页
        2.2.3 基于气象因子的病情指数预测第31-32页
        2.2.4 基于气象因子与时效特征的病情指数预测第32页
        2.2.5 SVR留一法预测第32-33页
        2.2.6 保留自变量的重要性评估以及单因子效应分析第33-34页
        2.2.7 2014年衡阳市水稻纹枯病病情指数预测验证第34页
    2.3 结论和讨论第34-36页
        2.3.1 水稻纹枯病发生存在的时效特性第34-35页
        2.3.2 特征选择对水稻纹枯病发生预测模型的影响第35-36页
第3章 水稻纹枯病菌致病力分化研究第36-44页
    3.1 材料与方法第36-39页
        3.1.1 实验材料第36-37页
        3.1.2 纹枯病菌融合菌群鉴定第37-38页
        3.1.3 纹枯病菌致病力鉴定第38-39页
    3.2 结果与分析第39-43页
        3.2.1 纹枯病菌融合菌群鉴定第39-40页
        3.2.2 纹枯病菌致病力鉴定结果第40-43页
    3.3 结论与讨论第43-44页
第4章 水稻纹枯病治理综合研究第44-49页
    4.1 材料与方法第44-46页
        4.1.1 试验材料第44页
        4.1.2 水稻品种对纹枯病的抗性鉴定第44-45页
        4.1.3 药剂防治水稻纹枯病田间药效试验第45-46页
            4.1.3.1 试验设计与处理第45页
            4.1.3.2 病情调查第45-46页
    4.2 结果与分析第46-48页
        4.2.1 水稻品种对纹枯病的抗性鉴定第46页
        4.2.2 药剂防治水稻纹枯病田间药效第46-48页
    4.3 结论与讨论第48-49页
第5章 结论与创新点第49-51页
    5.1 总结第49-50页
    5.2 创新点第50页
    5.3 展望第50-51页
参考文献第51-57页
致谢第57-58页
作者简历第58页

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