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。     

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。     

吉林通化地区玉米螟发生程度气象等级预测预报模型的建立

为了对玉米螟发生程度进行预测,以便对玉米螟虫害更好地进行防治,利用吉林省通化市1981-2007年玉米螟虫害观测数据和气象资料,通过对比分析,确定与玉米螟灾情关系密切的气象因子。将玉米螟发生程度分为3级：轻度发生、中度中度、重度发生,同时以最大概括率的原则将相关的气象因子也划分为3级,并将预报量和预报因子各等级合理赋值,通过统计手段建立了通化市玉米螟发生程度气象等级预测预报模型。模型回报检验确率达81.5%,试报检验效果也较好,预报模型具有一定的可用性,可为通化市玉米螟的防治工作提供一定的科学依据。另外,通过对观测数据的分析,初步证明了通化市冬季低温对越冬幼虫死亡率无明显影响,同时在统计中发现,越冬前后幼虫的虫口密度与通化市玉米螟发生程度关系不是很密切。     

基于判别分析的湖北省马铃薯晚疫病气象风险等级预报模型

开展马铃薯晚疫病发病率气象风险等级中长期预报方法研究，以期为科学防控晚疫病提供依据。对湖北省2011—2019年平原低山丘陵区马铃薯晚疫病发病率与气象因子进行相关性分析，筛选出对马铃薯晚疫病发生流行影响较大的气象因子，并利用2011—2017年数据及判别分析方法，结合人为防治因子建立了平原低山丘陵区马铃薯晚疫病发病率气象风险等级预报模型。结果表明：晚疫病发病率与3月中旬最低气温、4月上旬日照时数以及4月下旬风速相关性较好(P<0.05)，晚疫病发病率模型自身回代及交叉验证准确率分别为75.9%和75.3%,2018—2019年试报准确率达到61.7%。晚疫病发病率气象风险等级预报模型能够基本满足业务服务需求，通过预测马铃薯晚疫病当年发病情况可以为农技人员提前开展晚疫病防控提供参考。     

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。     

地面气象因子对广东省稻飞虱危害的影响及其预测

为明确影响广东省稻飞虱发生的关键气象因子和关键时段,为地方政府及相关部门提供稻飞虱危害预测预警。采用相关分析法对广东省1992—2009年水稻稻飞虱发生面积率与同期地面气象因子进行研究,采用两段最小二乘法、曲线回归方法分别建立6、9月份广东省稻飞虱发生面积率长期预测模型。结果表明：稻飞虱发生的关键时段是6、9月份,关键因子是6月份温雨系数、大雨日数、平均风速＜5 m/s的日数;9月份平均气温、平均风速＜5 m/s的日数。稻飞虱发生等级模型预报准确率为83%,2010年发生等级预报结果正确,预报效果较好,能够满足业务服务的需要。     

吉林通化地区稻瘟病发生程度气象等级预报方法

为了更好地开展稻瘟病的防治工作,需要对稻瘟病发生程度具有预报能力。笔者利用通化市1995—2012年气象资料,对稻瘟病促病气象指数进行计算,并与稻瘟病实际发生程度（将稻瘟病发生程度分为3个级别：轻度、中度和重度）进行相关分析,利用统计手段建立稻瘟病发生程度气象等级预报模型。结果表明,模型回报检验总体确率达到76.4%,试报检验效果较好,预报模型具有一定的可用性,可为通化市稻瘟病的防治工作提供一定的科学依据。同时,根据通化市稻瘟病发生的特点,给出了稻瘟病发生程度气象等级预报制作与发布的时间,以及稻瘟病的最佳防治时间。     

油用牡丹花期预报

根据菏泽市2008—2019年油用牡丹花期观测资料及相应气象要素,利用滑动平均、相关分析及逐步回归等数理统计方法,分析了影响菏泽市油用牡丹始花期早晚的主要气象因子。结果表明：温度条件是影响油用牡丹始花期主要的气象因子之一,并与花期呈显著负相关;日照、降水及日较差等气象条件与油用牡丹始花期相关均不显著。选取2008—2018年对牡丹花期影响较大的气象因子,采用逐步回归方法,建立了油用牡丹始花期预报模型,可分别于3月21日、4月1日发布花期预报。模型历史回代（允许误差均在±1天）,并对2019、2020年进行试报,准确率均为100%,拟合程度较为理想,试报效果较好,满足气象服务需求。     

不同生态类型蝗区东亚飞蝗发生期气象预报

气象条件是影响东亚飞蝗发生期早晚的重要因子，建立发生期的气象因子预报对虫害的防治十分必要。通过对河北省不同生态类型蝗区东亚飞蝗1980—2003年发生期资料及同期气象资料用合成分析法进行分析，筛选影响东亚飞蝗发生期早晚的关键气象因子，用逐步回归分析方法建立不同生态类型蝗区东亚飞蝗发生期的预报方程。通过历史回查，并在2004年至2005年进行试报，误差一般在4d以内，可以纳入业务运行。     

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。     

水稻两迁害虫影响气象条件等级预报研究

对水稻两迁害虫气象条件等级预报的研究,为水稻生产防虫减灾提供气象依据;通过对水稻两迁害虫发生资料与气象资料进行对比分析,考虑前期气象条件和虫源数,利用统计回归法建立预报模型。对水稻两迁害虫的气象条件等级预报进行研究,分长期和短期预报,将各因子和预报对象都划分为5级,用当地气象台发布的月、季度及一周的天气预报结论,综合分析前期虫源数是否有利,对未来月、季度和未来1~7天逐日影响水稻两迁害虫迁飞的气象条件等级进行预报。预报方法实用性强,逐日预报准确率达到了70%以上。水稻两迁害虫受气象条件的影响很大,通过对气象条件的等级预报进行研究,建立两迁害虫气象条件等级预报模型,在水稻生产中发挥了积极的作用。     

2012年四川省稻飞虱大发生特点及原因分析

2012年四川省稻飞虱大发生,具有迁入时间特别早、迁入峰次多、灯下田间虫量大、发生面积大等特点。造成大发生的原因主要是境外虫源基数大,根据工作经验判断作为四川省虫源地的广西虫量大以及四川省今年的气候条件有利于稻飞虱的迁飞、繁殖。     

江苏渍涝灾害气象监测预警

运用江苏省1961—2014 年国家基本气象观测站点网收集的气象和农业气象灾害资料以及2010年以来土壤自动站水分观测资料,根据农田水分平衡原理,以相对湿润度指数为基础,构建江苏渍涝灾害气象监测预警模型,实现了对农田渍涝灾害的客观、实时、动态监测与预报,可动态获取渍涝灾害发生的时间、范围、强度及发展态势、持续时间,为科学防范提供了手段。监测预警业务系统于2014年6 月起投入业务应用,准确率约97%,特别在2014 年夏季持续低温阴雨及2015 年6 月持续暴雨的典型渍涝灾害发生发展过程中表现突出,对全过程进行了动态监测预警,逐日提供全省渍涝灾害区域发生程度,为管理和生产部门及时掌握灾情,科学应对提供了重要依据。