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稻飞虱发生气象条件预报预警技术研究

卢小凤  
【摘要】:本文用历史及试验观测的稻飞虱发生与虫情资料、地面气象观测资料、全国水稻种植资料,通过对稻飞虱发生与地面气象因子相关关系的分析,筛选出影响稻飞虱发生的主要气象因子及其影响时段。基于前期稻飞虱发生情况、前期气象条件以及相应时段气象条件,分别建立了全国稻飞虱发生面积率逐旬气象预报模型、代表地区稻飞虱发生气象等级指标和代表地区稻飞虱发生等级逐候气象预报模型。主要研究结论如下: (1)根据稻飞虱迁飞的生物学特性,逐月划分稻飞虱在我国的主要为害地区,利用全国稻飞虱发生面积率与主要为害区主要为害时段的气象因子进行相关分析。结果表明,在一定的温度范围内,稻飞虱主害前期至主害期期间的平均气温越高,越有利于稻飞虱的繁殖危害;主害期内降水量越大,越有利于稻飞虱种群大量降落稻区,虫害发生面积越大。 (2)采用多元回归分析的方法,构建了全国稻飞虱发生面积率的逐旬气象预报模型,每个预报模型在上一旬的基础上引入了本旬新的气象因子时段组合,实现了模型的动态更新和预报。模型历史拟合平均准确率在86%以上,2009年的外推预报准确率在87%以上,总体预报效果较好。 (3)对广西桂林地区代表稻飞虱发生程度等级与气象因子的关系进行分析。结果表明在当地稻飞虱发生的适宜温度为26℃,候平均气温与26℃差值的绝对值与稻飞虱发生程度等级之间存在着显著的负相关关系。另外,该地稻飞虱下一候发生程度等级与当候到下一候、下一候的累计降水量呈显著的正相关关系。 (4)建立了桂林地区稻飞虱发生气象等级指标。总共建立了以气温为主因子,降雨量或者日照为辅助因子两套指标。两套指标相差一个预报等级的平均准确率达到85%左右,相差两个预报等级的平均错误率为15%左右,以降雨量为辅助因子的预报准确率稍高于以日照时数为辅助因子的预报准确率。利用预报候及前几候的气象资料,可对该地区稻飞虱发生气象条件适宜程度逐候进行评估。 (5)分别采用多元线性回归方法和BP人工神经网络方法建立了桂林地区稻飞虱发生程度等级的逐候气象预报模型,模型包含前期病虫害发生情况、前期气象条件、以及相应时段气象条件等多个因子。两个模型历史回代“一致”和“基本一致”的预报准确率均达到90%以上,2008年代表站点的逐候外推预测“一致”和“基本一致”的准确率均达到88%以上。通过历史回代和外推预测检验,人工神经网络在回代检验中对稻飞虱发生程度等级“一致”和“基本一致”的预报准确率比线性回归模型提高4%左右,在预测检验中对稻飞虱发生程度等级“一致”的预报准确率比线性回归模型提高14%左右,准确率明显提高。 (6)研究表明采用因子膨化技术,对各项地面气象因子进行逐旬、逐候的各时段组合,可对气象因子的信息量进行合理的扩充。此方法有助于发掘前期的气象条件对虫害发生的影响,可提高预报的准确率和稳定性。


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