病虫预测预报中应注意的几个问题

病虫预测预报是植保工作的重要组成部分,是搞好病虫防治的基本性工作.如何提高病虫预测预报的准确率,为防治提供可靠依据,是摆在初涉病虫测报人员面前的一个难题.根据笔者多年从事病虫测报工作的经验,病虫预测预报应注意如下几个方面的问题:     

相似离度的沙尘暴预报业务系统

选择1988年以来ECMWF资料齐全的沙尘暴个例,将其按区域分为全区、西部、中部、中西部以及中东部5类,再按强弱分别分为强和一般2类,建立不同的样本库。根据多年预报经验建立消空指标,对实时资料进行消空,在消空的基础上,用相似离度分析方法对ECMWF的3个场(500hPa高度场、850hPa温度场和海平面气压场)的历史资料库和实时资料进行比较,制作不同时次的沙尘暴预报。并利用VB和Fortran语言编程,建立沙尘暴预报业务系统,用人机交互的方式完成预报的制作,实现预报结果在Micaps系统下的自动显示。     

探讨防治桑园害虫桑橙瘿蚊的对策措施

嵊州市桑园常发生桑橙瘿蚊害虫的危害,尤以台风季节或遇较长日子阴雨潮湿的年份更易暴发.该虫一直威胁、困扰、影响着全市各地的桑叶产质量和蚕茧收获.几年来,该市各地的桑园几乎普遍受害,无论是丘陵土壤、溪滩还是树林或堤坝边的桑园,均不同程度的遭遇了桑橙瘿蚊害虫的危害.为此,该市把防治桑园桑橙瘿蚊害虫,提高桑叶产质量的问题已列入了桑树预测预报工作的重点和主要议事日程.现就几年来的工作实际,把笔者掌握该虫的发生规律、暴发原因、防治对策及其措施,叙述探讨如下:     

浙江沿海台风预报经验分析

海上台风是一种常见的灾害性海洋天气现象,对于我国近海的陆地建筑及人员能够造成严重的损害,而浙江省毗邻东海,正是台风的多发地带。为了减少浙江省因为台风所造成的经济损失,及时且准确地预报沿海台风有着十分重要的意义。本文基于浙江省台风灾害的特点,对台风预报的经验方法进行了分析,以为浙江沿海地区的台风预报提供借鉴。     

林业生物灾害精细化预报理论基础与技术集成——以潜山县马尾松毛虫为例

林业生物灾害精细化预报就是通过对林业生物灾害监测数据建模分析,从中寻找林业有害生物的种群变化动态与环境因子变化之间的关系,建立预测预报模型,实现林业生物灾害预报在时间、空间、强度等维度有较高分辨率。现以安徽省潜山县马尾松毛虫为例,潜山县以现有的监测数据,使用SPSS,采用回归、时间序列与神经网络3种算法建立精细化预报模型,通过对历史发生数据与预报值的对比分析发现,采用回归与神经网络算法建立的预报模型要优于时间序列算法建立的预报模型,其预报精度基本能满足精细化预报精度要求。     

基于蛹重预测马尾松毛虫产卵量的技术研究

结合太湖县国家级森林病虫害中心测报点马尾松毛虫的监测工作,分世代采集松毛虫雌蛹,称取重量,然后放在养虫笼内,待羽化后,解剖清点腹内卵的数量。对这一数据进行回归分析,得到越冬代雌蛹重(x)与产卵量(y)间的关系为y=276.552 689 049 453x-75.552 634 667 178 1,第1代雌蛹重(x)与产卵量(y)间的关系为y=403.144 144 476 189x-127.052 856 407 286。     

辽宁西部春季浅层地温变化特征及预报模型

利用2005～2017年辽西6个国家气象观测站春季(3～5月)逐日的气象资料,采用相关分析、回归分析等统计方法分析朝阳地区浅层地温空间和时间变化特征及影响其变化的主要气象因子。结果表明:浅层地温随土壤深度增加与气温的差值逐渐降低,春季浅层地温平均排次叶柏寿11.7℃朝阳11.6℃喀左11.5℃凌源11.3℃北票10.5℃建平8.5℃,浅层地温呈缓慢长升趋势;5站地温稳定通过8℃日期接近,建平站晚于其它5站。分月逐日建立春季各站5 cm地温预报模型,通过检验可用于春季气象业务决策服务。     

美国白蛾预测预报技术研究

为科学防治美国白蛾,确保山东省林业生产和生态安全,根据美国白蛾发生危害状况,在济南、德州等10个市设定标准地26块,对美国白蛾期距法、发育历期法、比较法、物候法、灯诱标记回收法预测预报技术进行研究,建立数学模型,及时、准确的预报美国白蛾虫情。     

南水北调中线水源区生态农业与生态旅游业耦合协调度评价——以河南淅川县为例

构建生态农业与生态旅游业耦合发展系统有利于推动南水北调中线工程水源区产业结构升级。依据产业耦合理论,以河南淅川县作为典型,从产业规模、产业结构、发展潜力及产出效率等4个层面建立评价指标体系,借用物理学的容量耦合系统模型,构建生态农业与生态旅游业耦合协调度评价模型。测算结果表明,2006~2016年间淅川县生态农业与生态旅游业耦合协调度呈现逐年上升的态势。     

印度马哈拉施特拉邦葡萄受降雨影响

2010年由于不合时宜的降雨,印度马哈拉施特拉邦的鲜食葡萄产量预计将减少80万t,由此造成的经济损失预计达200亿印度卢比。该邦葡萄栽培面积约10万hm2,葡萄年产量约250万t,政府拟向遭受洪水灾害的农户提供约100亿印度卢比补偿,包括葡萄种植户。