该研究选取了不同地区的7个菌株,在室内测定了温度、湿度和光照等主要环境因子对病菌菌丝生长、产孢能力、孢子萌发和病菌侵染的影响。试验结果表明,光照和温度对病菌菌丝生长和产孢相对湿度对孢子萌发有较大影响,温度、相对湿度对病菌的侵染与发病有较大的影响,以上研究结果为以后筛选气象因子指标进行发病程度区划、预测预报提供了理论依据。从气象条件对水稻稻瘟病的影响出发,经过相关性分析,选择6月下旬降雨量、8月下旬湿度两个分类指标,运用多元统计中的系统聚类法和模糊数学中的模糊聚类法分别对黑龙江省33个主要水稻种植区域稻瘟病发病情况进行分类。结果表明,可将这33个地区划分为三类,明确了各类所属的市县。这对水稻稻瘟病的预防有很重要的指导意义。对所获得的水稻稻瘟病叶瘟12年的历史资料进行整理。通过相关性分析选用7月上旬平均温度、7月上旬最高温度、6月上旬降水量、6月下旬降水量作为预报指标,将稻瘟病的发生情况分为偏重发生和偏轻发生两个类别,分别利用Fisher、Bayes判别分析法建立判别模型,预报结果准确。将稻瘟病的发生情况分为重度、中度、轻度三个类别,建立判别模型,预测准确。利用模糊模式识别的最大隶属原则,同样选用相关系数较大的4个因子作为预测指标,将2006年水稻稻瘟病流行识别为重度流行年,识别准确。最后对模型进行了打包整理。