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题名基于大气环流特征量的河北省冬小麦白粉病预报模型
被引量:8
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作者
尚志云
姚树然
王锡平
高军
杜汛雨
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机构
河北师范大学资源与环境科学学院
河北省气象科学研究所
河北省植保植检站
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出处
《中国农业气象》
CSCD
北大核心
2014年第6期669-674,共6页
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基金
公益性行业(气象)科研专项(GYHY201006026)
河北省气象局集约基金项目"河北省小麦气传性病害气象预警技术及服务系统"(11tc06)
河北省自然地理学重点学科项目
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文摘
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。
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关键词
小麦白粉病
大气环流特征量
预报
贝叶斯分类模型
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Keywords
Winter wheat powdery mildew
Atmospheric circulation characteristic
Predict
bayesian classificationmodel
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分类号
S435.121.46
[农业科学—农业昆虫与害虫防治]
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