水稻白叶枯病发生流行预测的研究

 作者应用多重回归法和噬菌体技术对水稻白叶枯病的发生流行趋势的预测作了研究。结果表明:(1)根据始病前两旬降水量≥ 0.1毫米日数和越冬期(12月至2月)三个月的日平均气温,可以预测田间始病期,(2)在水稻生育期内测定稻田水中噬菌体量,并根据病害流行前两旬连续三次测定噬菌体累计量、降水量和降水量≥ 10毫米日数等可预测水稻后期病害的流行趋势。同时分析了影响病害流行的主导因素(降水量≥ 10毫米日数和噬菌体量)及建立了多重回归预测模式。     

ARIMA-SVR组合模型在基于标准化降水指数干旱预测中的应用

开展干旱预测是有效应对干旱风险的前提基础,本研究利用1951—2017年河南省郑州气象站点逐日降水量数据计算多尺度标准化降水指数(SPI),并建立了SPI序列自回归移动平均模型(ARIMA)和自回归移动平均与支持向量机回归组合模型(ARIMA-SVR),对模型参数进行率定和验证后,利用所建立的模型对河南省郑州气象站点多尺度SPI值进行预测。借助均方根误差(RMSE)、平均绝对百分比误差(MAPE)对回归预测模型的有效性进行判定。结果表明:ARIMA-SVR组合模型在SPI1(1个月)和SPI12(12个月)的RMSE值分别为80.05和0.74,均低于ARIMA模型的92.25和1.24,说明ARIMA-SVR组合模型与单一的ARIMA模型对SPI的预测精度都与该指数的时间尺度长短有关,都随时间尺度的增加而逐渐提高;SPI12的两种模型预测精度均高于SPI1、SPI3(3个月)和SPI6(6个月)的预测精度。用实测数据与模型的预测数据相比较说明ARIMA-SVR组合模型相比于单一ARIMA模型预测精度更高,且能够很好拟合不同时间尺度的标准化降水指数。     

多尺度标准化降水指数的ARIMA模型干旱预测研究

采用关中地区39 a的月平均降水量数据,计算了该地区不同时间尺度的标准化降水指数(SPI)值,运用ARIMA模型对SPI序列进行分析建模,并进行12步预测。结果表明,ARIMA模型对所有时间尺度的SPI 3、6、9序列可进行精度在10%以下的1步预测,对SPI 12、24序列可进行平均精度在10%以下的9步预测,说明ARI-MA模型较适合SPI 3、6、9序列的短期预测,适合SPI 12、24序列的长期预测。     

新乡市近60年降水序列变化规律及干旱预测

新乡市属严重缺水地域,近年来干旱的加剧使水资源短缺问题更加突出,严重制约了区域社会经济的发展。因此,对该地区进行降水序列的分析以及干旱的预测显得尤为重要。利用新乡市1953-2010年的年降水量资料,采用一元线性回归法和Mann-Kendall法分析新乡市降水的时间变化规律,结果表明：该地区近60年来年降水量呈减少的趋势,干旱发生频率有增加的趋势。以1953-2000年的年降水量资料为建模数据,2001-2010年的年降水量资料为检验数据,运用灰色系统的灰色预测方法,建立新乡市的灰色预测GM（1,1）模型,对该地区未来一定时期内干旱发生的时间进行预测,经检验该预测模型精度高,检验结果与实际相符,故可用该模型对新乡市未来的干旱年进行预测。预测结果显示,新乡市将在2012-2013、2020-2021、2028-2029年期间发生干旱。     

基于MaxEnt的苹果根结线虫在中国的适生区预测

苹果根结线虫(Meloidogyne mali)是一种对林木、蔬菜危害很大的植物病原线虫。本研究利用MaxEnt生态位模型并结合ArcGIS软件预测苹果根结线虫在中国的适生区。预测结果表明:苹果根结线虫在中国的高度适生区主要集中在长江中下游地区。通过分析环境因子的重要性表明最冷月份最低温度、最干季度平均温度、最干季度降水量和最冷季度降水量对苹果根结线虫的分布影响最为明显。苹果根结线虫截获频率高,定殖扩散风险高,在我国有一定的适生区域,必须予以高度关注。     

天津市海陆产业系统耦合协调发展研究

为探寻产业绿色化发展的路径,提出海陆产业系统耦合的概念,并构建海陆产业系统耦合协调评价指标体系,在对两个子系统综合评价的基础上,建立了二者之间的耦合协调模型,测度了天津2000-2010年海陆产业系统的耦合度和协调度,分析了海陆产业系统的互动关系,并运用GM(1,1)模型对未来海陆产业系统的发展状况进行了预测。研究表明:(1)2000-2010年,天津海陆产业系统耦合度很高,一直处于高水平耦合状态;(2)2000-2010年,天津海陆产业系统协调度稳步提高,先后经历了勉强协调发展、初级协调发展和中级协调发展三个阶段;(3)天津海洋产业系统和陆域产业系统对耦合系统发展的功效贡献具有时序规律,各子系统自身演化过程经历了"S"型的周期性变化。     

外来入侵植物假高粱在我国的潜在分布区分析

［目的］ 预测假高粱在我国的潜在分布区,为控制其在我国进一步传播扩散提供依据。［方法］ 基于采样后的假高粱(Sorghum halepense)全球分布数据,以19个生物气候因子作为预测的环境因子,MaxEnt模型作为物种适生性预测模型,同时结合假高粱的生态学参数,预测假高粱在我国的潜在分布。［结果］ 假高粱在我国有广泛的潜在分布区,目前的实际分布远没有达到其最大潜在分布范围,因此仍有可能继续扩散。最冷季节平均气温、年平均气温、最干季节降水量和最冷季节降水量等环境要素对假高粱的生长和分布具有重要影响。［结论］ 必须采取有效措施阻止假高粱的扩散。     

内蒙古农牧交错带春季土壤底墒估算模式研究

利用内蒙古农牧交错区13个站点20a的土壤水分观测资料和常规气象资料,分析了前期不同时段降水量(R)和参考作物蒸散量(Eo)与春季实测底墒的关系,分别建立了不同生态气候经济类型地区0～50cm和0～20cm土层的底墒估算模型,并利用2001～2002年土壤湿度和相应的气象资料对模型进行了检验,预测准确率平均为91.1%。     

宁夏中部干旱带降水渗透深度预测模型研究

为掌握降水在宁夏中部干旱带天然草场土壤中的渗透情况,引入根据土壤含水量增量变化确定渗透深度的方法,并运用回归、逐步回归和相关分析等多种统计手段,建立了不同土壤质地下降水渗透深度预测统计模型。结果表明:(1)运用回归方法建立的渗透深度预测模型(R~2在0.60~0.67)比逐步回归预测模型(R~2在0.49~0.58)显著性好,两种预测模型中降水量或降水日数的回归系数在置信度为0.05水平下均通过显著性检验。(2)通过对两种预测模型预测结果与实测值的相关分析,回归预测结果、逐步回归预测结果和实测值之间的相关系数达0.70以上,特别是两种模型预测结果相关性显著(相关系数0.88~0.93),从模型简单可用的角度考虑,最终选用逐步回归预测模型。(3)兴仁沙壤土条件下预测效果较好(81%~100%的样本相对误差均在30%左右或以下),同心壤土预测效果中等(55%~60%的样本相对误差小于30%),盐池粗砂土条件下效果一般(约50%左右样本相对误差在30%及以下)。(4)同时,文中预测模型试验验证了不同土壤质地对降水渗透深度的影响,当相同的降水过程下,降水渗透深度大小顺序为粗砂土沙壤土壤土。     

基于EMD和IDAR的灌区年降水量预测研究

针对降水量这样一种非线性、非平稳序列,研究经验模态分解方法(EMD)和信息扩散近似推理方法（IDAR）在年降水量预测中的组合应用,解决资料序列不充分情况下的区域降水量预测问题。首先,通过EMD方法对具有典型非线性与非平稳特征的年降水量时间序列进行处理,分解出包含原信号不同特征尺度的分量数据系列;然后应用信息扩散近似推理技术对各降水量分量间的复杂非线性关系进行描述,建立当前趋势以及相邻年份之间的预测规则,并进行预测。以文献案例灌区长系列降水资料为样本进行实例计算,并与其它预测方法进行了对比。结果表明：基于EMD和信息扩散近似推理的预测方法效果较好,误差绝对值和为1.30,优于人工神经网络、线性自回归方法以及单纯信息扩散近似推理的统计结果。同时,为了验证该方法的适用性,将该方法应用于文峪河灌区的降雨量预测,取得了满意的效果。研究中发现：信息扩散近似推理可将样本点转换成模糊集,部分弥补了由于数据的不完备性所造成的信息空白,并可将矛盾模式转换成兼容模式。而EMD方法可有效分解具有非线性、非平稳特征的降水序列,保留其原序列在空间（或时间）各种尺度上的分布规律。两者结合对解决样本不完备的非平稳序列的预测问题是非常有价值的。通过与其它预测方法比较,发现该模型能够很好地光滑样本数据以及能够较好地发掘知识,有较高的预测精度和推广应用价值。     

限额配水条件下水资源优化调配耦合模型研究——以阿瓦提县为例

该文建立了-种基于水盐平衡模型(子模型)和作物优化配水模型(子模型)的干旱灌区水资源优化调配耦合模型,通过地下水开采量实现了子模型的耦合,利用VBA编制了耦合模型的计算程序.将该模型应用干阿瓦提灌区,得出水资源联合调配方案,并得到相应的盐平衡结果.     

延安市近50年来降水特征及趋势变化的小波分析研究

利用Morlet小波对延安1952~2003年52年间的降水量进行了多时间尺度分析,结果表明,延安降水在3~6 a和25~32 a的时间尺度上变化较强,存在近22 a和3 a的降水周期,其中22 a的周期变化最为强烈。根据降水周期,延安年降水在2003年后的5~8 a内相对偏多,2007~2009年左右达到最大值,然后降水量开始减少,从2013年左右开始进入一个约10 a的少雨阶段。基于1952~1990年降水量资料,建立小波变换的最近邻抽样回归模型,用1990~2003年13 a的年降水量变化作为校验,13年中有11年的预测结果相对误差小于30%,说明小波分析和最近邻抽样回归模型结合可以较好地预测降水量的年际变化。     

秃尾河流域降水量权马尔可夫链模型预测研究

针对降水过程存在着大量不确定性、不精确性的特点,采用均值-标准差分级法将降水量分为雨涝、偏涝、正常、偏旱和干旱5个状态;针对降水量为相依随机变量的特点,采取规范化的各阶自相关系数为权重,用加权马尔可夫链模型预测未来降水的变化状况;最后以黄河中游秃尾河流域为例对该方法进行了检验,分析了其未来情况下降水的可能变化趋势.结果表明,2002年秃尾河流域降水量预测状态与实际相吻合.     

内蒙古牧区牧草生长季干旱特征及预测研究

基于内蒙古锡林郭勒地区14个气象站的1961-2012年牧草生长季的标准化降水指数(SPI),采用滑动平均法、最小二乘法和Mann-Kendall趋势检验法研究各气象站点牧草生长季内降水量和SPI的变化趋势,并利用反距离权重法(IDW)分析该区域牧草生长季干旱的空间演变特征,最后结合加权马尔科夫模型对区域未来干旱状态进行预测。主要结果与结论如下:锡林郭勒地区牧草生长季干旱化程度有所升高,牧草生长季总降水量以1.92mm/10a的速度减少,SPI指数以0.06/10a的速度降低,但二连浩特与东乌珠穆沁旗站点的降水量有缓慢增加的趋势;区域干旱整体趋势具有明显的空间差异性,牧草生长季干旱状况从西北向东南逐渐加重,尤其是区域东南部最为严重;对区域未来牧草生长季干旱变化情况进行预测,区域2013-2016年干旱化程度会进一步加深。     

平舆县小麦黄花叶病发生的气象条件分析和预报模型研究

小麦黄花叶病的发生与气象因素关系密切。为探索其相关关系和关联度,根据平舆县小麦黄花叶病发生面积和气象因子进行回归分析,建立预报模型。通过分析,小麦黄花叶病发生与秋季降水量和平均气温关系密切。通过模型拟合和预测验证,平均吻合度96.30%,预测准确性为94.03%。     

青海湖及毗邻地区气候变化灰色模型预测

选取1961～2007年青海湖流域附近刚察、茶卡、共和三个站的降水,气温,湿度和蒸发四项气象要素进行分析,以年平均值作为时间序列,建立灰色预测模型,考察其精度,讨论灰色模型在气候变化中的可行性。最后利用模型对流域内各气象要素作了预测。结果表明:在灰色模型的预测中,选用4-5个已知值作为预测序列预测比较理想;由于选用的时间序列短,模型对未来1-2个值预测较理想;由于温度没有相对误差,温度值并不适用该种模型来准确预测;综合考察共和站和刚察站,2008年流域年平均温度继续降低,流域年平均降水量仍持续降低。     

油菜病毒病的超长预测

油菜病毒病的流行程度与10月份降水量之间有着极显著的相关。本文应用灰色拓扑预测方法,选用上海、南京、杭州、武汉、合肥等站10月份的降水量资料,建立了一套灰色动态模型,对长江中下游地区至2000年该病流行趋势进行了超长期预测,并用1985—87年的资料对模型进行了验证,得到了理想的结果。     

黄土丘陵沟壑区县域气候生产力对气候变化的响应——以陕北米脂县为例

根据米脂县1971-2004年气象资料,利用Thomthwaite Memoria模型,在分析该县气候变化趋势的基础上,计算并预测了气候生产力对气候变化的响应。结果表明:年平均气温以0.045℃/a的速率递增,远大于全国同期增温速度,20世纪90年代为近34年来最暖期,且冬季气温升高(变暖)对年平均气温升高(变暖)贡献最大;年降水量递减率为-0.248 mm/a,夏季递减速率远大于冬季;气候生产力与年降水量增减变化步调一致,但变化趋势却相反,且该县年降水量对气候生产力的影响程度远大于气温的影响,气候暖干化致使气候生产力利用率仅为21.44%;"冷湿型"气候对该县农作物生产有利,公顷产量将增加4.66%,"暖干型"气候对农作物生产不利,气候生产力将减少17.12%。     

油菜病毒病的超长预测

 油菜病毒病的流行程度与10月份降水量之间有着极显著的相关。本文应用灰色拓扑预测方法,选用上海、南京、杭州、武汉、合肥等站10月份的降水量资料,建立了一套灰色动态模型,对长江中下游地区至2000年该病流行趋势进行了超长期预测,并用1985-87年的资料对模型进行了验证,得到了理想的结果。     

耦合气象影响因素和Logistic方程的水稻纹枯病发病等级动态预测模型研究

本文基于植保、气象等数据研究水稻纹枯病发病等级-时间动态的预测方法和模型。利用2010年-2016年湖南省12个县的植保调查数据和气象观测值,以水稻纹枯病流行机理为基础将Logistic方程与构建的温度影响模块和湿度影响模块耦合,建立Logistic-RICEBLA病害预测模型。通过对模型参数进行调优、训练和验证,实现对水稻纹枯病发病等级的动态预测。结果表明,Logistic-RICEBLA模型能够较好地响应温度、湿度等气象条件的变化,模型预测结果与实际的水稻纹枯病发病等级-时间变化曲线具有较高的一致性。经验证,模型预测结果在单时相上精度达到R~2=0.68,RMSE=1,容错准确率P＿bias=88%,表明预测值与实际发病等级的误差基本控制在±1级范围内。在多时相整体趋势的验证方面,模型预测的病害流行曲线下面积(AUDPC)与病害实际发展的AUDPC保持高度一致性,决定系数(R~2)达到0.86,表明模型能给出纹枯病在水稻不同生育期发病等级变化的整体趋势。本研究构建的Logistic-RICEBLA模型能由简单的气象数据和植保数据驱动,对水稻纹枯病发病等级进行动态预测,有助于在植保管...