基于北太平洋海温的河北省冬小麦白粉病发生趋势预报

基于全球气候系统的遥相关机制,北太平洋海温经常作为中国中长期天气和气候预报的指示因子.为延长冬小麦白粉病预报时效,提高预报的实用价值,利用北太平洋海面温度的逐月5（经度）×5（纬度）网格数据,通过1990-2010年历史数据的相关分析和逐步回归分析,发现前1年5月-当年4月的北太平洋赤道中部和西北部区域的太平洋海面温度（SST）对河北省冬小麦白粉病发生面积存在显著影响;进而筛选并利用关键海温因子建立不同时段的河北省白粉病发生面积预报模型,即利用前1年5月-12月的海温、可在年前进行白粉病预报的年前预报模型以及利用前1年5月-当年3或4月海温进行预报的白粉病早春模型或仲春模型;并根据贝叶斯分类规则,进一步建立了白粉病流行程度的等级预报模型.经检验,3个时段模型的面积预报历史拟合率分别为82.6%,83%,80.5%,贝叶斯模型对发病程度历史拟合的最大误差为1个等级;在2011-2013年的实际应用预报中,2012年将中等偏轻的实况预报为偏重发生,相差2个等级,其他年份预报结果与实际发生趋势一致.另外,分析结果还表明,白粉病发生面积与前1年发生面积显著相关,因此,建立了基于前1年生物基数和太平洋海温预报的小麦白粉病中长期综合预报模型.结果表明,海温对小麦白粉病害具有较强的气候指示效应,辅以其他因子的综合预报方法,能够较早、较好地预报出冬小麦白粉病流行程度,从而提高白粉病的长期预报能力,为生产部门的管理决策和提高防保效率提供可靠依据.

气候变化对河北省冬小麦产量的影响——以栾城县为例

基于中国科学院栾城农业生态系统实验站,利用回归分析、T检验、Pearson相关分析和5年直线滑动平均法对河北省栾城县1980—2012年气温和降水的变化特征及其对冬小麦气候产量的影响进行了分析.结果表明：（1）通过对前一年10月—1月和3—5月的冬、春这两个时间段气温和降水的多年变化趋势进行分析发现栾城县冬春气温33年来有明显升高趋势,冬季气温平均每10年升高0.45℃,春季气温平均每10年升高0.75℃,而降水的变化不明显.（2）冬小麦的气候产量与冬、春的气温变化显著相关与降水量的变化相关性不大.（3）当冬季和春季均温都低时,气候产量也会随之较低,即不利于冬小麦生长;当冬季均温在1℃~2.5℃之间并且春季均温较高时,气候产量相对较高,即有利于冬小麦生长;当冬季均温在1℃~2℃之间且春季均温在13.85℃^14.85℃之间时则对冬小麦的生长更为有利.

河北省冬小麦生产空间格局及其控制因素

在气候变化与水资源短缺的背景下,华北平原冬小麦生产面临巨大的挑战,明确冬小麦生产的空间格局及其控制因素,可为本区冬小麦的科学规划管理决策和高效生产提供依据。基于河北省各县市2004—2013年冬小麦单位面积产量与农情资料,以主产区（以县市平均冬小麦播种面积大于总播种面积的20%为标准选取）101个县市为基本研究单元,采用系统聚类分析对河北省冬小麦主产区进行区域划分;利用因子分析方法对冬小麦生产要素进行主成分分析,并利用逐步回归分析方法建立冬小麦产量与主要控制因素主成分之间的关系。结果表明,河北省冬小麦主产区分为4个（Ⅰ~Ⅳ）,各区冬小麦产量水平从Ⅰ区向Ⅳ区依次递减,产量变异依次增大,且各区差异均达显著水平（P〈0.05）。冬小麦产量（Y）与化肥因子（F1）、灌溉因子（F3）、年降水量因子（F4）、年降水量下限因子（F5）有显著的线性回归关系（R2=0.685,P〈0.05）,其中F1、F3分别解释了Y的21.7%、37.4%,F4、F5解释了Y的9.4%。据此说明灌溉是影响河北省冬小麦产量区域差异的首要因素,其次是化肥使用量,而年降水量对产量区域差异影响较小。农药因子（F2）的回归效应不显著,说明冬小麦病虫害发生及防治具有区域随机性变化特点,对冬小麦生产的区域差异不形成显著影响。另外,全省冬小麦播种面积比重与产量水平有较好的区域吻合度（R2=0.409,P〈0.05）,说明在现有管理模式下冬小麦区域布局基本合理,只是在东部低平原沿海的极个别低产县的播种面积明显偏高,结合冬小麦对灌溉条件的依赖性,认为这些县市的冬小麦布局需要慎重审视。

基于大气环流特征量的河北省冬小麦白粉病预报模型

利用1990-2010年逐年的河北省冬小麦白粉病和国家气候中心74项大气环流特征量指数(即大气环流指数)逐月值资料,通过Pearson相关分析和逐步回归分析方法,筛选与白粉病发生显著相关的大气环流因子,建立河北省冬小麦白粉病受害面积的年前、春季预报模型。首先根据白粉病发生面积与大气环流指数关系,建立白粉病发生面积预报模型(模型I和模型II),并基于贝叶斯分类规则,利用白粉病面积预报结果建立白粉病发生程度的预报模型;另外,基于贝叶斯分类规则直接利用关键大气环流指数建立白粉病发生程度预报模型(模型III和模型IV);最后通过预报结果与实际发生情况的对比对模型效果进行检验。结果表明,白粉病发生面积和发生程度两种模型均可在发病前1a的12月底和当年4月底进行预报;对1990-2010年的历史回代拟合和2011-2013年的外延预报结果显示,模型I和模型II预报的小麦白粉病发生面积(1990-2013年)与实际发生面积基本一致,年前和春季病害发生程度预报模型(模型III和模型IV)的历史回代拟合准确率分别为81.0%和90.5%,2011-2013年外延预报误差最大的仅1个等级。说明大气环流特征量对小麦白粉病有较强的气候指示效应,可为小麦白粉病的长期预测提供参考依据。