化州市晚稻稻飞虱主害代发生期及发生程度气象预测模型

化州是广东省重要的水稻生产基地。稻飞虱是化州市主要的水稻害虫之一。笔者就6代稻飞虱发生期和发生程度与气象条件之间的关系进行分析研究,利用气象因子预测稻飞虱的发生与发展,以提高稻飞虱发生期和发生程度预测的准确性。应用SPSS分析软件进行逐步回归分析,对广东省化州市1996—2011年的晚稻稻飞虱主害代调查资料和气象观测资料进行分析,筛选出适合的气象预报因子,分别建立晚稻稻飞虱主害代成虫高峰期、若虫高峰期、发生程度和发生面积统计预报模型,用2012年和2013年的资料作为独立样本用于模型效果检验。结果表明,上述预测模型均通过0.01显著性统计检验。将化州市1996—2011年各年度对应的气象观测数据代入各式,模拟值与实测值的逐年变化趋势比较吻合,相对准确率分别为87.5%、93.8%、90.9%、94.2%。对建模内预报值和2012、2013年预报应用效果进行验证,模拟值与实测值基本吻合,可以为该区稻飞虱预测预报服务。可见通过逐步回归分析法对化州市晚稻稻飞虱主害代（6代）的发生期及发生程度进行预测,只要所选择的气象因子与相应的实测值有较高的相关性,就能较准确预测出发生期及发生程度范围;在稻飞虱发生期和发生程度模型建立中,选取的气象因子取了前驱值,所建立的模型更具预测性。     

辽宁省松毛虫发生面积气象预报方法研究

为了利用气象因子预测松毛虫的发生面积,基于辽宁省阜新县1983—2008年气象资料与松毛虫发生面积等资料进行相关分析,将筛选出的气象因子作为预报因子,通过多元回归法和人工神经网络法对松毛虫发生面积进行模拟和预测。结果表明,与松毛虫发生面积显著相关的5个气象因子包括：上一年12月平均最低温度、上一年11月平均相对湿度、上一年9月降水量、本年2月降水量和本年3月降水量;人工神经网络法的模拟和预测精度均优于多元回归法,多元回归法的预测精度58.2%,人工神经网络法的预测精度为83.6%;人工神经网络法更适用于辽宁地区松毛虫发生面积的预报。     

福建省晚稻稻飞虱气象等级的监测预警

稻飞虱是影响福建水稻生产的主要害虫,其发生发展与气象条件关系密切。本文基于统计学方法对福建省21个县晚稻稻飞虱发生等级与温湿、降水和日照条件等进行了统计分析,找出关键性因子,并建立了晚稻稻飞虱气象等级的经验统计模型。通过历史回代检验,各地区晚稻稻飞虱气象等级与实际发生的等级相比,各地区“一致”和“基本一致”的可达到50%～96%,总体预报效果较好,可投入业务应用。     

早稻纹枯病气象等级预测研究

为了探讨早稻纹枯病气象等级的预测方法,根据醴陵市2011—2013年早稻纹枯病病株率数据田间观测资料,建立了基于气象因子的早稻纹枯病气象等级预报模型,并进行了回代预报检验。结果表明：通过早稻日病株率与日平均气温、日降水量、日照时数、日相对湿度的相关性分析,计算出病株率气象因子权重系数为0.3121、0.2056、0.3024、0.1799,建立了基于气象因子早稻纹枯病气象等级预测模型。早稻纹枯病发生气象等级模型回代预报检验准确率为100%,能较好地预报病情的发生发展,对纹枯病的防治有一定的指导作用,可用于日常纹枯病气象等级预报业务中。     

河南南阳小麦条锈病春季发病预测模型研究

为突破文献中小麦春季条锈病预报基本上建立在冬春季旬月气象因子基础上的研究预测,改善预报模型的预报准确率和时效性,本研究利用2008—2015年河南南阳小麦条锈病周报资料的动态发病面积及动态气象因子,通过划分发病时段和计算发病速率2种方法进行动态预测研究,结果表明：建立的三个发病时段预报模型拟合预测率分别为90%（发病流行始期）、95%（发病流行发展期）、94%（发病流行盛期）;发病速率的动态预测模型拟合预测准确率分别为 r1（发生面积速率）70%、r2（发生面积+防治面积的速率）80%、r3（发生面积+防治面积/2的速率）90%。本研究的预测模型提升了小麦条锈病发病预报准确率和时效性。     

河南南阳小麦条锈病春季发病预测模型

为突破文献中小麦春季条锈病预报基本上建立在冬春季旬月气象因子基础上的研究预测,改善预报模型的预报准确率和时效性,本研究利用2008—2015年河南南阳小麦条锈病周报资料的动态发病面积及动态气象因子,通过划分发病时段和计算发病速率2种方法进行动态预测研究。结果表明:建立的3个发病时段预报模型拟合预测率分别为90%(发病流行始期)、95%(发病流行发展期)、94%(发病流行盛期);发病速率的动态预测模型拟合预测准确率分别为r1(发生面积速率)70%、r2(发生面积+防治面积的速率)80%、r3(发生面积+防治面积/2的速率)90%。本研究的预测模型提升了小麦条锈病发病预报准确率和时效性。     

广西稻飞虱发生程度的气象预测预警

稻飞虱是影响广西水稻最严重的害虫,其发生发展与气象条件关系十分密切,为探索气象条件与稻飞虱发生程度的关系,进而开展稻飞虱发生程度的预测预警。笔者利用1991—2008年广西64个农业病虫测报站和对应县市的气象台站资料,对早稻稻飞虱发生等级与各项气象因子单因子做相关分析,找出具有生物学意义且指示性强的主要气象因子作为建模备选因子,采用逐步回归分析方法,构建早稻稻飞虱发生程度的预测预警模型,并对模型进行历史回代及2009—2012年的独立样本预测试报检验。结果表明：通过历史回代检验,早稻稻飞虱发生气象等级的模型与实测值达到基本一致,为89%;独立样本预测试报的模型预测检验结果达到基本一致以上,为75%,模型总体效果良好,其预测预警可为相关部门及时制定稻飞虱防控对策提供科学依据。     

安徽省油菜菌核病气象等级预报方法研究

为满足现代农业气象业务服务中病虫害发生发展气象等级预报需求,利用安徽省江淮、沿江和皖南3个区域代表站1991—2010年油菜菌核病观测数据和气象资料,通过相关分析,确定影响菌核病发生发展的主要影响时段和气象因子,再通过归一化处理、加权等方法得到影响油菜菌核病发生发展的综合气象条件指数。以综合气象条件指数为自变量,以油菜菌核病加权平均病株率为因变量,采用曲线回归方法,建立不同区域代表站油菜菌核病发生发展气象等级预报模型。模型拟合结果表明：江淮、沿江和皖南地区拟合准确率分别为80%、70%和75%;利用模型对2011—2013年发生情况进行预测,结果显示：江淮地区代表站全部正确,沿江和皖南地区代表站均为2年正确,一年与实际发生情况误差一个等级。建立的模型基本上能满足油菜菌核病气象等级预报业务服务的需求。     

基于关键气象因子的湘西烤烟产量预报模型构建

构建湘西州主栽烤烟品种的产量预报模型，为烤烟生产决策和管理提供科学依据。基于2019—2021年湘西中海拔地区2个主栽烤烟品种‘云烟87’和‘湘烟7号’的田间实测产量资料和平行气象观测资料，将产量资料与不同生育期气象因子作相关分析，找出影响产量的关键气象因子，再将产量与关键气象因子作逐步回归，最终建立产量预测模型，并用独立资料对模型进行检验。结果表明：影响‘云烟87’烤烟产量的关键气象因子是旺长—成熟期平均相对湿度、成熟期50 d内干旱日数、旺长后51～60 d降水量等，而影响‘湘烟7号’烤烟产量的主要气象因子是成熟期50 d内干旱日数、旺长—成熟期≥13℃有效积温、移栽后61～70 d平均温度等。‘云烟87’产量预报模型的回代检验和预报检验的准确率分别为94.6%、97.5%‘，湘烟7号’产量预报模型的回代检验和预报检验的准确率分别为96.7%、89.6%。     

中国水稻稻纵卷叶螟区域气象等级预测模型

为了建立水稻不同区域、不同生育期的水稻稻纵卷叶螟预测模型,利用103个植保站2000-2014年稻纵卷叶螟虫情资料与气象资料,采用SPSS软件进行相关分析与主成分分析,在逐步回归的基础上建立水稻稻纵卷叶螟不同区域、不同生育期的发生发展气象等级与迁入气象等级预测模型。结果表明：以华南早稻为例,影响早稻移栽分蘖期发生发展的关键因子包括3月下旬累积降水量、4月上旬平均气温、4月下旬平均气温、5月上旬平均气温以及5月上旬最高气温＞30℃天数;迁飞的关键因子包括4月平均相对湿度、3月下旬平均气温、3月下旬平均相对湿度以及4月上旬平均日照时数。通过2000—2012年数据回代检验发现,不同水稻种植区移栽分蘖期和抽穗开花期发生发展气象等级平均准确率能达到80%以上,迁入气象等级在85%以上。通过2013—2014年外推预报时,发生发展气象等级平均准确率在80%以上,迁入气象等级在78%以上;当预测站点样本数较少时,预报的准确率普遍下降,西南一季稻下降明显。预测模型可从气象角度对中国水稻稻纵卷叶螟发生发展和迁入进行预测。     

基于相似气象年型和关键气象因子的云南一季稻动态产量预报

建立适用于云南的一季稻产量动态预报模型,以期为及时准确预测云南省一季稻的产量提供理论依据和决策支持。利用云南省2000—2018年一季稻产量资料和一季稻生育期内逐日平均气温、日降水量和日照时数等资料,分别采用相似气象年型法和关键气象因子法建立一季稻动态产量预报模型。应用2种模型对2010—2018年云南省一季稻单产进行动态预报。结果表明：2种模型6月1日、7月1日、8月1日和8月21日的产量预报准确率均超过92%;相似气象年型法2016—2018年6月1日和8月21日的平均预报准确率为95.4%和97.5%,而关键气象因子法2016—2018年6月1日和8月21日的平均预报准确率均为97.4%。2种模型预报准确率均较高,能够满足云南一季稻产量预报业务服务的需要。     

基于Logistic回归方法的石榴裂果气象预测模型

为了找出影响石榴裂果的主要气象因子,提高特色气象服务产品的科学指导能力。本研究以枣庄万亩榴园为研究对象,统计分析了枣庄石榴主产区峄城国家一般气象站1981—2018年的气象资料,采用Logistic回归建立降水、温度及日照等气象因素与石榴裂果之间的相关预测模型。结果表明：除了8月下旬到9月总降水量与发生裂果的概率呈负相关外,其余几项因子均呈正相关。对裂果影响较大的因子依次为9月最长连续降水时段的降水量、9月最长连续降水日数、9月日照时数和9月最长连续无降水日数;其他几个因子相对影响较小。所建模型对于石榴在夏末初秋裂果发生概率的总体判断正确率为97.4%,预测效果比较理想。     

浙江省天台县晚稻褐飞虱发生关键因子分析与逐步回归预测

运用浙江省天台县病虫观测站1969-2009年的测报历史资料进行了晚稻褐飞虱发生关键因子筛选与回归预测研究。结果表明：影响褐飞虱主害代发生量的关键因子主要是上一代褐飞虱的发生量、2-3代灯下诱虫量、水稻前期的田间发生率。逐步回归研究结果,连作晚稻9月下旬褐飞虱发生量(Y1)逐步回归方程Y1 = -8.9742 -0.2484X1 +0.5705X3 -0.4806X4 +0.0309X9 +0.24205X10;连作晚稻10月下旬褐飞虱发生量(Y2)逐步回归方程Y2=0.74638+0.3303X1 -0.28X2 -1.3136X3 + 1.7233X4 -0.2762X10+0.7946X11;单季稻8月下旬褐飞虱田间发生量(Y3)逐步回归方程Y3 = 4.1037 +0.64817X2-1.564X4+ 1.4128X6 + 0.1762X - 0.0238X8 +0.0752X9; 单季稻9月下旬褐飞虱发生量(Y4)逐步回归方程Y4=2.2717 +0.3217X1 -0.4132X2+ 0.3418X4 +0.3458X5 + 0.6962X10;逐步回归方程可作为褐飞虱发生趋势中短期预报应用,在生产应用过程中,应注意结合水稻当家品种的抗虫性变化和主治药剂防治效果与抗药性变化等情况作适当调整。     

草面温度在霜预报中的应用

为了避免农作物遇霜后遭受冻害,本研究采用草面温度对霜进行预测。利用连云港气象观测站2014—2016年逐时气象要素,包括气温、0 cm地温、露点温度、水汽压、气压以及2 min平均风速等气象要素作为影响连云港地区草面温度的关键因子,并以这6个要素作为属性特征,以草温作为标志量构建训练样本集,结合KNN数据挖掘算法构建草温预测模型,并根据草温判别是否有霜出现。结果表明：基于该算法构建的草温预测模型效果较好,预报平均误差1.2℃;根据草温预测霜的准确率高达90.2%,尤其对初终霜的预报具有很好的指示意义。因此,引入草温作为霜的预报指标,对于避免农作物遭受霜害具有十分重要的意义。     

三江平原水稻潜叶蝇发生规律及预测预报研究

研究旨在明确黑龙江省水稻主产区(三江平原)的水稻潜叶蝇的发生规律及影响水稻潜叶蝇发生的主要气象因子。试验从2006年开始连续10年在黑龙江省三江平原对水稻潜叶蝇的发生情况进行定点调查,收集水稻潜叶蝇发生时期的气象因子及第一代的虫口基数,采用通径分析及逐步回归的方法对6月末水稻潜叶蝇百株虫口数、气象因子及第一代虫口基数进行了研究,研究结果明确了第一代虫口基数及5月中旬的平均气温为影响水稻潜叶蝇的主要直接因子,而5月上旬的平均温度和5月下旬的平均温度是通过影响第一代虫口基数而间接影响了6月末的百株虫口数。通过逐步回归建立的短期预测模型Y=-150.012-1.432X_1+7.79X_4+0.17X_6+5.96X_7-0.121X_9-0.14X_(12)-0.09X_(15)+1.43X_(19)回归拟合效果好。可对黑龙江省三江平原水稻潜叶蝇的发生进行中短期预测。     

南方水稻黑条矮缩病发生面积预测模型研究

南方水稻黑条矮缩病是近年来在中国南方稻区新发生的一种重要病毒性病害,在我国许多地区频繁流行成灾。为探索南方水稻黑条矮缩病发生流行动态规律并建立发生趋势预测模型,作者应用相关分析、逐步回归分析和通径分析方法对南方水稻黑条矮缩病发生发展的气象因子、介体虫量进行分析和模拟。结果表明：5—7月气象因子、介体虫量与发生面积均呈正相关,相关性均达显著或极显著水平;通径分析发现8月上旬稻飞虱成虫量和6月下旬—7月上旬降水量之积(X’3)对发生面积的直接作用最大(0.9318),其次为8月上旬稻飞虱成虫量和6月中旬—7月上旬降雨日数之积(X’4),而5月相对湿度(X’1)、5月上中旬相对湿度(X’2)主要通过X’3间接影响发生面积;通过逐步回归建立了预测模型y=-2.521645+0.017466 X’1+0.014457X’2+0.000050X’3-0.000296X’4。利用上述方程对2006—2016年进行回归拟合,模型预测准确、精度高,并对2017年进行预报,拟合值与实测值相差很小,准确率较高。利用该方程可对化州地区乃至粤西地区晚稻南方水稻黑条矮缩病的发生进行预测。