《表1 越冬基数与气象因子及上年第四代幼虫密度相关系数》

  提示：宽带有限、当前游客访问压缩模式

本系列图表出处文件名：随高清版一同展现

《耒阳市气象因子与水稻二化螟越冬基数的相关性》

1. 获取 高清版本忘记账户？点击这里登录

1. 下载图表忘记账户？点击这里登录

注:表中*表示差异达显著水平（P<0.05）；**表示差异达极显著水平（P<0.01），下同。

采用1987~2017年31 a的数据，通过对二化螟越冬基数与上年10月至2月的气象因子以及上年四代二化螟幼虫密度进行相关分析表明:二化螟越冬基数与日平均气温、>12℃有效积温呈正相与李仲惺等[4]研究结果一致，与上年10~12月的降雨量、日平均相对湿度呈正相关，与当年2月的降雨量、日平均相对湿度呈负相关，与上年第四代幼虫密度呈极显著正相关（见表1）。经回归分析建立以气象因子和第四代幼虫密度为自变量X1、X2、X3……XN，在81个相关因子（其中气象因子80个）中经逐步回归分析，筛选出回归系数达到显著水平的23个因子组成预测越冬基数为的多元一次回归方程:Y=-147 520.544 88+7 414.996 1X1+109.609 4X2+972.648 4X3+503.115 2X4+143.049 8X5+138.732 7X6-328.488 7X7+145.395 8X8-126.023 9X9-28.236 7X10+84.680 9X11+70.545 2X12+16.742 8X13-52.999 7X14+102.188 7X15+125.408 1X16-117.124 5X17-122.155 6X18+367.419 9X19-187.336 9X20+266.106 4X21+105.108 8X22+0.9129 1X23，F=367.67（方程2），经检验该回归方程达到极显著水平，可用以越冬基数的预测估算。