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Pessl植物生理生态系统:使用替代气象数据集和疾病流行病学预测马铃薯晚疫病
发表时间:2022-09-20 10:54:04点击:830
来源:北京博普特科技有限公司
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Pessl植物生理生态监测系统的全套监测系统和在线平台FieldClimate适用于所有气候区,可用于各种行业和各种用途——从农业到研究、水文、气象、洪水警报等。iMetos植物生理生态监测系统已经成为一个全球品牌,使用持续时间更长,性能更好,是通用的天气监测设备,具有早期识别和警报功能(有SMS手机提醒功能);可以用来计划、控制和管理复杂的独立气象过程。该监测系统专为不同气候区域的多种任务而设计。其可以安装多达600个传感器,如土壤和空气湿度、温度、降雨、风速、风向、叶片 湿度、总体辐射等传感器。
Pessl植物生理生态监测系统的数据采集工作站可以将这些数据无线传输到安全的互联网数据库上。该数据库是优秀的数据存储和处理平台。用户获得登录密码后,可以从世界任何地方的互联网终端登录并获得这些数据、报告和图表。测量的信息来源于传感器所在的位置。使用者可以从网站上一个区域可输入或修改阈值和电话号码。操作无需专门软件。
Pessl植物生理生态监测系统仅需要有效的GPRS协议用于数据传输,在站点所在处也需要网络的充分覆盖。该系统是一组多功能、模块化配置的系统,运行完全免维护。该工作站采用太阳能充电电池。工作站可以连接多种传感器。即插即用模式便于工作站扩展传感器数目。
摘要:致病疫霉(Phytophthora infestans (Mont) de Bary)是马铃薯晚疫病的致病因子,是最重要的植物病原菌之一。这种疾病可以在各种各样的气候条件下发生,如果管理不当,可能会非常具有破坏性。为了减少产量损失,使用了不同的保护措施,包括杀菌剂处理。不受控制和过量使用杀菌剂会造成环境污染。因此,优化处理次数的作物保护策略具有重要意义。在阿达纳的两个不同地点研究了马铃薯晚疫病流行病的预测。气象数据(每小时)由安装在现场的 iMETOS® 自动气象站记录,并与区域站 Winstel、Blitecast 和 Ullrich-Schrodter 模型进行比较。比较了三种疾病预警模型,首次预测了2013年至2014年阿达纳马铃薯晚疫病的发展。在 Çukurova 地区,与其他两个模型相比,Winstel 模型在预测感染状况方面产生了更准确的结果。研究表明,确定了该地区马铃薯晚疫病形成的条件,并根据该地区的条件使用Winstel预警系统,并由该地区的农民提供替代化学防治的生物技术方法。
Forecasting of Potato Late Blight Disease Using Alternative Sets of Meteorological Data and
Disease Epidemiology
Phytophthora infestans (Mont) de Bary, the causal agent of late blight of potato is one of the most important plant pathogens. The disease can occur in a wide variety of climatic conditions and can be very devastating if it does not managed properly. To reduce yield losses, different protective measures are used, including fungicide treatment. Uncontrolled and excessive fungicide applications cause environmental pollution. Accordingly, crop protection strategies optimizing the number of treatments are of great interest. Prediction of potato late blight epidemics was studied in two different locations of Adana. Meteorological data (hourly) were recorded by an iMETOS® automatic weather station installed in the field and were compared with regional station Winstel, Blitecast and Ullrich-Schrodter models. Three disease warning models were compared to forecast the development of potato late blight in Adana between 2013 and 2014 first time. In the Çukurova region, the Winstel model yielded more accurate results in predicting infection conditions compared to the other two models. Studies provided that, the conditions of potato late blight disease formation in the region were determined and the use of the Winstel early warning system following the regional conditions and biotechnical methods which will be alternative to chemica control were provided by the regional farmers.
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