厄尔尼诺、拉尼娜事件及太阳活动对河北省夏蝗大发生的影响分析

利用灾变规律的关键时方法分析了厄尔尼诺(El Nino)、拉尼娜(La Nina)事件和太阳活动与河北省沿海型蝗区和淀洼型蝗区夏蝗大发生的关系。结果发现,El Nino、La Nina灾异事件不会促使河北省两类生态类型区夏蝗大发生,El Nino和La Nina事件对飞蝗大发生的影响主要是导致蝗区的天气气候产生异常。太阳活动对河北省两种生态类型区夏蝗大发生的影响也不明显,但在太阳黑子数峰值年时两种生态类型区夏蝗发生的情况存在差异。     

华北地区杨树烂皮病发生发展气象适宜度预报模型

利用河北省18个代表站点2002-2008年杨树烂皮病病情资料和相应气象资料,通过相关、回归分析等方法,分析河北省杨树烂皮病发生发展与气象条件的关系。结果表明：降水量、降水日数、相对湿度、温湿系数与杨树烂皮病发生率呈正相关,降水增加、雨日增多、相对湿度和温湿系数增大有利于杨树烂皮病发生发展;日照时数、夏季高温日数、极端最低气温与杨树烂皮病发生率呈负相关,天气晴朗、日照充足、极端气温升高不利于杨树烂皮病发生发展;影响河北省杨树烂皮病发生发展的关键气象因子分别是3月和4月温湿系数、3月下旬和4月下旬日照时数、4月上下旬气温、3月上旬和4月上旬以及上年12月上旬极端最低气温,利用归一化处理后的关键气象因子建立气象适宜度预报模型,通过回代检验,气象适宜度等级与杨树烂皮病实际发生等级相比,模型拟合准确率为91%;对河北省2009年5-6月杨树烂皮病盛发期气象适宜度等级进行预报,准确率为78%,效果较好;3-4月气象条件是影响华北杨树烂皮病发生发展的关键生态环境因子。模型可用于从气象角度对华北地区杨树烂皮病发生发展进行监测和预报。     

黄河三角洲东亚飞蝗夏蝗发生的气象预测模型

利用黄河三角洲地区5个重点沿海蝗区1983-2008年东亚飞蝗夏蝗的调查资料和相应的气象资料,分别对飞蝗发生期、发生量与主要气象因子进行相关分析并组建回归预测模型。结果表明,夏蝗出土始期和出土盛期均与上年9月和当年2月的降水量呈显著的负相关关系,但方程系数不同;在发生量预测中,夏蝗发生密度与4月平均气温和2月降水量呈显著负相关,发生面积与3月和上年8月的平均气温呈显著正相关、与上年9月降水量呈显著负相关。利用历史资料对预测模型进行回代检验,模拟值的平均相对准确率达90.2%,可以满足实际需求。     

吉林省一代玉米螟发生的气象条件适宜程度等级预报

将玉米螟发生的气象条件划分为5个等级:1级:气象条件有利于玉米螟大发生;2级:气象条件有利于玉米螟中等偏重发生;3级:气象条件有利于玉米螟中等发生;4级:气象条件有利于玉米螟中等偏轻发生;5级:气象条件不利于玉米螟发生.利用相关法确定影响玉米螟发生的主要气象因子,假设每个气象因子对玉米螟发生程度的影响是线性的,将每个影响因子对玉米螟发生的影响程度相叠加,建立了吉林省一代玉米螟发生的气象适宜程度等级预报方程.利用近26a来吉林省玉米螟发生的历史虫害资料与气象资料对方程进行检验,并对2007年吉林省玉米螟发生气象条件适宜程度进行预报,效果较好.可达到从气象角度对玉米螟发生进行监测和预报的目的.     

福建省稻飞虱气象条件适宜程度等级预报

利用福建省14个县1975-2006年早稻、晚稻稻飞虱资料和相应气象资料,分析福建省早稻、晚稻稻飞虱发生与气象条件的关系.结果表明:影响福建省早稻、晚稻稻飞虱发生发展的关键气象因子分别是6月中下旬气温、降水日数和9月中下旬气温、降水日数,利用关键气象因子构建气象条件适宜程度等级指数K模型,通过历史回代检验,气象条件适宜程度等级与稻飞虱实际发生的等级相比,早晚稻"一致"和"基本一致"的平均可达到69.1%;对福建省2007年6月下旬早稻稻飞虱高峰期的气象条件适宜程度等级进行预报,"一致"和"基本一致"的达92.1%,总体上预报效果较好,可投入业务应用.     

内蒙古地区玉米螟发生的气象条件适宜度预报

利用内蒙古地区1971-2005年的气象数据和玉米螟发生资料,结合玉米螟的生理气象指标,运用相关分析方法选取影响玉米螟发生的关键气象因子,假设玉米螟发生的气象条件适宜度为各气象因子确定的适宜等级与相应权重乘积的总和,建立了内蒙古地区玉米螟发生的气象条件适宜度预报方程;2006-2010年的试报结果表明,预报等级与实际发生程度基本一致,说明所建立的预报方程可以用于当地玉米螟发生程度的预报和预测。     

基于Fisher判别准则的河北省小麦白粉病气象条件中期预报模型

将1983-2010年河北省麦区7个站点的白粉病发生程度与同期气象资料进行相关分析,初步明确了3月下旬-4月中旬平均相对湿度是影响病害流行的关键气象因子;t检验结果显示,河北省白粉病轻、重分布区的差异不显著,表明不必分区建立预测函数;通过Fisher判别准则,构建了白粉病发生程度的判别分级模型,其历史拟合率达到82.5％,2010年的试报准确率达到100％,表明模型预报效果较好.该模型的建立提高了对小麦白粉病预测的准确性,为小麦白粉病的早期防治提供了依据.     

辽宁省玉米螟发生程度的气象预报模型

玉米螟是辽宁省的主要害虫之一,近几年呈大发生的趋势,气象条件对其发生发展具有重要的影响。利用1991—2004年玉米螟的发生资料和气象资料,运用相关分析、因子分析、逐步回归分析和通径分析的方法对玉米螟发生发展的气象因子进行分析和模拟,目的是对本地区玉米螟的发生发展进行预报和预测。结果表明：降水是影响玉米螟发生发展的主要因子,化蛹前期、羽化期和卵孵化期的降水对其发生发展影响最大,其次是卵孵化期温度的影响。2005年和2006年的试报结果显示,考虑虫源基数比不考虑虫源基数的预报准确率分别提高9个百分点和26个百分点,因此,在对玉米螟进行预报的时候必须考虑虫源基数。所建立模型的模拟结果和试报结果都与实际情况接近,本模型可以用于对玉米螟的发生发展进行预报和预测。     

影响内蒙古草地蝗虫生存与繁殖的关键气象因子

蝗虫是内蒙古草地最重要害虫，而气象条件对蝗虫的发生具有重要的影响。其中影响蝗卵安全越冬的主要气象因子是入秋后首次寒潮天气出现的时间，其次是冬季的温度；影响春季蝗卵孵化的主要气象因子是土壤湿度和寒潮天气的时间与强度；影响蝗蝻羽化的关键气象因子是4月下旬-6月上旬最低气温。     

不同统计模型在冬小麦产量预报中的预报能力评估——以江苏麦区为例

在多类冬小麦单产统计预报模型中筛选出预报能力强的模型,并对优选出的模型进行加权集成,以此提高产量预报准确率,对保障粮食安全具有重要意义。利用1993—2018年江苏省69个基本气象观测站逐日气象资料和冬小麦产量数据及生育期资料,在5种气象产量分离方法(线性分离、差值百分率、5年滑动平均、3年滑动平均、二次曲线)的基础上,采用准确率、标准差、相关系数、泰勒图等检验法,评估分析了丰歉相似年法、关键气象因子法、气候适宜度法与集成预报法在江苏省冬小麦单产预报中的模拟效果。结果表明:1)对于同一种预报方法,不同的产量分离法对预报精度影响较大,二次曲线分离法要好于其他4种方法;丰歉相似年预报方法中加权法的预报精度高于大概率法。1993—2013年丰歉相似年法、关键气象因子法、气候适宜度法平均准确率分别为89.67%、94.86%和94.96%。2)集成预报法近5年预报准确率在96.33%以上,高于丰歉加权模型、关键气象因子二次曲线分离模型、气候适宜度二次曲线分离模型等单个最优模型,在一定程度上可以弥补单一预报方法预报结果稳定性差的不足。3)起报时间越接近成熟期,预报因子信息越全面,则预报模型准确率越高。研究结果可为江苏省冬小麦采用合理的单产预报模型提供科学依据,同时模型筛选思路也可供外省借鉴。     

基于两种方法建立辽宁大豆产量丰歉预报模型对比

利用辽宁省56个气象站1992?2016年逐日气象资料和5个代表农业气象站的大豆发育期资料,计算不同生育期关键气象因子和气候适宜度指数,分别建立基于关键气象因子和气候适宜度的辽宁省大豆逐候产量动态预报模型,并进行回代检验和预报检验。结果表明：基于关键气象因子的预报模型在6月16日、7月21日、7月26日、8月1日、8月26日和9月16日可以进行产量预报（P＜0.05）,基于气候适宜度的预报模型在8月16日-10月1日每候可进行1次产量预报（P＜0.05）;两种预报模型的平均回代检验准确率均高于83.0%;基于气候适宜度的预报模型回代检验准确率和预报检验准确率的变幅较小,稳定性更高;应用两种预报模型,辽宁省大豆产量趋势预报业务得分＞0的年份约占60%。说明利用两种模型对辽宁省大豆产量进行动态预报均能满足业务服务需求;进行趋势预报时,可以优先考虑基于关键气象因子的预报模型,而在未出现重大气象灾害的正常年份,可以赋予基于气候适宜度的预报模型更多权重,以减少预报时次。     

南通市夏季旱情预报服务

通过对南通市各气象台,站,哨土壤墒情分析,得出当地各农业区夏季土壤湿度预测模式,根据预测结果判别农田水分状况,并计算出在干旱情况下的灌溉量。     

基于气象因子的金华市土壤墒情预测模型

利用金华2007—2008年土壤墒情资料和相关气象资料,分析了土壤湿度的基本变化规律,对土壤湿度与相关气象因子进行了灰色关联度分析,找出关键气象影响因子,建立了基于关键气象影响因子的土壤墒情预测模型并进行了试报和验证。结果表明：金华市冬季、春季土壤较为湿润、变化较为平稳,夏季、秋季土壤相对较干、变幅较大;5mm降水与蒸发的差为影响土壤相对湿度变化的首要因子;基于关键因子的土壤墒情预测模型试报2008年夏季的10cm、10—20cm、20—30cm土层相对湿度的平均误差分别为15．75％、6．89％、8．21％,该模型预测的土壤湿度状况基本能反映旱情发展的动态趋势。模型可为准确预测土壤墒情的变化状况,为农业生产合理用水和防灾减灾提供参考。     

齐齐哈尔市玉米螟发生量的预测预报

通过对齐齐哈尔市玉米螟发生量与气象条件关系的研究，找出玉米螟发生量的影响因子。最终得出玉米螟发生量的定性、定量预报模式，通过试报，效果较理想。     

陕西省干旱预测预警技术及其应用

依据陕西省生态农业干旱相似区,将陕西省干旱预测预警划分为8个分区;利用中期或延伸期天气预报、土壤相对湿度观测值、地面植被等信息,分别建立了综合气象和综合农业干旱预测模型,开发了陕西省干旱预测预警系统平台,可逐日对全省97个气象站点未来的干旱演变进行滚动预测,在此基础上结合干旱预警条件分析及等级判识,进一步判断是否发布以及如何发布干旱预警信息。与实际出现的旱情相比,2007年的干旱预测准确率达88%~96%。     

草地螟一代幼虫发生面积的气象预报模型

利用内蒙古兴安盟1996-2009年草地螟发生资料和同时段气象资料,分析了草地螟一代幼虫发生面积与气象因子的相关关系,确定了影响草地螟一代幼虫发生面积的主要气象因子;以春季越冬代成虫数量即野外调查的百步惊蛾量和通过相关检验的气象因子为基础,采用多元回归方法建立了草地螟一代幼虫发生面积的气象预报模型。结果表明,一代幼虫发生面积与5月中、下旬相对湿度以及6月中旬平均温度呈正相关,与5月中旬-6月上旬温度以及6月中旬相对湿度呈负相关。通过模型历史回代检验,模拟等级与实际等级完全一致的占77%,与实际相差一个等级的占15%,3级及其以上（中度以上）发生年份的模拟准确率达到100%。通过对2009年草地螟发生面积的试报检验,预报效果较好。利用模型的预报结果可为提前了解草地螟一代幼虫的发生趋势、有效指导当地草地螟防控工作提供参考。     

基于气象分析的二滩电站月径流预报

采用相关概率法对月径流与前期气象因子进行相关分析,建立月径流的前期气象因子集,应用BP网络建立基于气象分析的二滩电站月径流预报模型。电站枯水期和丰水期月径流的拟合和预报结果均显示了较高的预报精度,预测值较好地反映实测值发展趋势,这表明基于气象物理成因的月径流预报是可行的。