奇异交叉谱分析方法在中国南方稻纵卷叶螟发生预测中的应用

利用奇异交叉谱分析方法(SCSA),对中国南方水稻主产区中广西全州、重庆秀山、湖南湘阴和江苏张家港4个代表站点1994-2014年稻纵卷叶螟田间逐日赶蛾量资料和与4站虫量相关性最显著的环流因子进行耦合周期分析,通过重建耦合分量序列(RCCS)对分量序列的时间变化特征进行探讨,并采用SCSA-AR方法对稻纵卷叶螟发生量进行外推预测。结果表明:预测结果与实际情况基本吻合。对预测平均误差(ME)、平均绝对误差(MAE)、均方根误差(RMSE)及预测值与实况值的符号相关率(RSC)进行计算,4站综合平均的ME为-0.071、MAE为0.349、RMSE为0.446、RSC为0.75,表明预测误差较小,预测序列较稳定,预报精度较高,可将此方法推广应用于中国南方稻区稻纵卷叶螟的发生趋势预测。     

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.     

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。     

马铃薯晚疫病气象等级预报方法研究

通过对1990-2008年围场县马铃薯晚疫病的发生面积与气象条件进行相关分析,表明马铃薯晚疫病的发生是生物因子在适宜的气象条件下发生作用的结果。气温、降水、相对湿度、日照时数等气象条件是马铃薯晚疫病发生的决定性因素。在温度适宜的情况下,阴雨连绵或多雾、多露最有利于晚疫病的发生和流行。以受灾率作为马铃薯晚疫病气象等级的划分标准,选取与晚疫病相关的前期气象要素作为预报因子,采用综合聚类法建立了马铃薯晚疫病气象等级的预报模型。回代结果表明,用气象综合聚类法类做马铃薯晚疫病的气象等级预报,可以为控制晚疫病的蔓延,赢得宝贵时间,提高气象决策服务水平。     

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.     

丰都县稻纵卷叶螟的发生与防治

稻纵卷叶螟是重庆市丰都县主要的水稻迁飞性害虫,近几年其为害呈加重趋势。阐述了稻纵卷叶螟在丰都县的发生原因和特点,提出了"准确测报、科学用药、治前控后"的防治对策。     

基于卡尔曼滤波算法的稻纵卷叶螟短期预测模型

利用1994-2014年中国南方四大稻区（华南、西南、江岭和江淮稻区）代表性病虫测报站的稻纵卷叶螟逐候田间赶蛾量资料,筛选出影响各站稻纵卷叶螟发生量的关键气象因子,应用卡尔曼滤波方法分别对各站建立稻纵卷叶螟迁入期候发生量的卡尔曼短期预测模型,并计算模型的准确率、误差大小和稳定性。结果表明：（1）稻纵卷叶螟发生量与前一候和前两候的田间蛾量呈极显著正相关（P<0.01）,与前一候的近地面最低气温、平均气温和最高气温呈极显著正相关（P<0.01）,与前一候的地面气压呈极显著负相关（P<0.01）。（2）经1994-2011年的回检拟合和2012-2014年试报检验,卡尔曼模型的发生量预测综合平均误差为-88.63,平均绝对误差为217.72,均方根误差为605.04。发生量预测综合准确率为84.33%,平均历史拟合率为83.33%,各站卡尔曼模型的预报结果与实测值基本吻合,表明模型可以应用于稻纵卷叶螟候发生量的预测。     

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。     

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。     

稻纵卷叶螟防治药剂筛选试验初报

稻纵卷叶螟是为害水稻的主要害虫之一,随着阿维菌素对稻纵卷叶螟防效的明显下降,筛选、推广适合大面积防治稻纵卷叶螟的药剂迫在眉睫。药剂筛选试验结果表明,当前适宜推广的防治稻纵卷叶螟的替补药剂主要有甲氨基阿维菌素苯甲酸盐(有效成分宜在48 g/hm~2以上)、虫螨腈·茚虫威、甲维盐·茚虫威等。氯虫苯甲酰胺、杀虫双、毒死蜱等药剂在适当加大剂量的情况下对稻纵卷叶螟防效尚可,在生产中可进行轮换使用。     

应用人工神经网络预测马尾松毛虫的有虫面积

运用人工神经网络的原理和方法，选取与马尾松毛虫发生量相关关系密切的8个气象因子作为样本的输入特征，建立马尾松毛虫有虫面积与气象因子的BP网络模型，结果表明：所建立的BP模型，具有令人满意的拟合精度和预测精度。当隐含层神经元个数为15个，输入因子数为8个时，18组有虫面积的平均拟合精度为100％，相关系数为1．0000，2组预留有虫面积的平均预测精度为96．85％，预测准确率为100％。     

华恢1号衍生系旱恢3T的选育及抗虫表现

水稻作为世界上主要的粮食作物之一,容易受到螟虫、稻飞虱、稻象甲等主要害虫为害造成减产.为改良节水抗旱稻的抗虫性,以华恢1号(TT51)为cry1Ab/Ac基因供体,与节水抗旱稻恢复系品种旱恢3号杂交,利用分子标记辅助选择技术对目标基因进行筛选,最终获得BC3F4纯合、稳定株系.通过对Cry1Ab/Ac蛋白的定性和定量检...     

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。     

松毛虫发生期与气象条件关系

采用阜新县虫情观测资料和气象资料，分析松毛虫各虫态平均发生期、发生历期及其与气象条件的关系，利用气象期距及有效积温法进行松毛虫发生期预测。     

遥感与气象数据结合预测小麦灌浆期白粉病

利用多源数据对区域尺度上小麦白粉病的发生状况准确及时地预报能为农业服务和农业植保等部门提供重要信息,实现小麦白粉病的有效预防。研究利用一景2014年5月6日的landsat8遥感影像提取出植被指数、地表温度(land surface temperature,LST)和影像中各波段反射率特征,同时用2014年3月-5月份的站点逐日地面气象资料计算获得各气象特征,并经过GIS空间插值分析得到相应的空间气象特征。通过Relief算法和泊松相关系数相结合的方式进行遥感和气象特征的筛选,最终得出改进的简单比值指数(modified simple ratio index,MSR)、重归一化植被指数(re-normalized difference vegetation index,RDVI)、3月21日-4月20日总日照时数和4月11日-5月10日大于0.1 mm降雨日数。采用相关向量机(relevance vector machine,RVM)的方法分别用筛选出的遥感、气象数据特征及2种数据特征相结合的方式构建了河北省石家庄市藁城、晋州和赵县3地区小麦灌浆期白粉病的发生预测模型,并对3种不同数据模型进行了验证与评估。试验结果表明,遥感气象数据模型的总体精度达到84.2%,优于遥感数据模型的80.0%和气象数据模型的74.7%。进而得出,相比于单站点准确和空间不连续的气象数据和类型单一的遥感数据,遥感气象数据更适合于区域尺度范围内的作物病虫害发生发展状况的预测研究。     

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。     

陕西果业基地苹果花期冻害指数及预报方法

为了提高陕西果业防灾减灾能力,实现果业基地苹果花期冻害分区定量预报,根据果业基地县的生态环境、气候特点和果业生产水平,选择具有代表性的7个气象台站,利用近40a(1970-2009年)的气温和苹果部分物候监测资料,得到物理意义明确的苹果花期冻害指数计算模型。将花期冻害指数分为强、偏强、中等、偏弱和弱5个等级,依各果区花期冻害指数序列,用典型K阶自回归AR(K)预测模式进行独立样本预测试验,结果表明:预报准确或基本准确率为66.7%,该预报模式经2010年实际使用,预报效果尚好,具有实用价值。     

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。