首页 | 本学科首页   官方微博 | 高级检索  
相似文献
 共查询到10条相似文献,搜索用时 15 毫秒
1.
以商丘市1995-2005年的小麦白粉病发病面积、地面气象资料和大气环流特征量为依据,利用相关系数法进行因子普查,筛选出了影响商丘市小麦白粉病发生和流行的主要地面气象因子和大气环流特征因子及其关键时段,并利用多元线性回归方法建立了数学预测模型,模型历史拟合准确率为95.2%。利用该预测模式在2006年和2007年对商丘市白粉病发病面积进行预测,预报精度分别为93.1%和90.2%。  相似文献   

2.
利用河南省10个气象观测站2000-2011年小麦白粉病调查资料,采用经验正交函数分解(EOF)等方法,分析了河南省小麦不同生育阶段白粉病发生的时空变化特征,根据各地区病叶率和发病面积的大小,构建了综合发病指数,对全省冬小麦白粉病发生强度进行风险分析。结果表明:各要素场第一、二模态的累积方差贡献率大都在70%以上,可用来解释各要素场大部分的时空分布特征;小麦白粉病发病风险北高南低,综合发病指数与小麦生长季的降水和气温均呈显著负相关。  相似文献   

3.
小麦赤霉病是影响关中地区小麦安全生产的主要病害之一,同时小麦赤霉病的发病概率受到气候变暖的影响而逐渐加剧。利用户县1998—2012年的小麦种植面积和小麦赤霉病发病面积数据以及降水量、相对湿度、温度、日照时数等常规气象观测资料,采用灰色关联分析法对各气象因子对小麦赤霉病的影响进行分析。结果表明:15年来陕西户县小麦赤霉病的发病率呈明显增长趋势,但波动性较大,其中2010年发病最严重,病田率高达100%。抽穗扬花期平均相对湿度、上年秋季降水量和抽穗扬花期降水量的灰色综合关联度分别高达0.90、0.80和0.76,是影响户县小麦赤霉病的发生、发展的3个主要气象因子。抽穗扬花期平均相对湿度和同期降水量可以用来预测小麦赤霉病的发生发展,上年秋季降水量、抽穗扬花期的平均相对湿度和抽穗扬花期日平均日照时数对预测小麦赤霉病发病面积的波动情况有参考价值。  相似文献   

4.
基于1980-2016年全国稻纵卷叶螟逐年发生面积、产量损失资料、逐月74项大气环流特征量以及南方15省(区、市)地面气象资料,采用因子膨化处理技术、Pearson遥相关分析法和逐步回归分析法,筛选对中国稻纵卷叶螟发生面积率有显著影响的大气环流因子,构建中国稻纵卷叶螟发生面积率的多时相动态大气环流预测模型,探讨大气环流对中国稻纵卷叶螟发生的可能影响机制。结果表明:46项大气环流因子与稻纵卷叶螟发生关系密切,副热带高压类、极涡类环流因子是中国稻纵卷叶螟发生面积率的主导影响因子。建立的中国稻纵卷叶螟发生面积率年前、年后3-10月的月动态预测模型历史拟合较好,对2015年、2016年1月初及3-10月各月初外延预报两年平均准确率分别达86.6%,90.5%,91.8%,93.4%,93.4%,94.0%,94.0%,94.3%,95.4%。关键环流特征因子、当年气候年型和稻区5-9月气象条件对中国稻纵卷叶螟的发生程度具有较好的指示效应,稻纵卷叶螟发生面积率较大的年份主要出现在干暖年和湿暖年;干冷年型常导致稻纵卷叶螟发生面积率偏小。  相似文献   

5.
河南省小麦病虫害气象预测预报模型研究   总被引:4,自引:2,他引:2  
根据1988-2005年河南省小麦病虫害总发生面积,结合对应年旬气象资料、温雨系数,采用相关统计分析方法,得出关键旬光温水气象因子和温雨系数的相关系数,确定关键气象因子.根据关键气象因子和温雨系数的参与时间,建立了长期、中期和短期共8个预报模型.经过历史资料的回代检验,发现9月上旬和10月中旬两个模型预测面积准确度在80%以上的历史符合率占72%和78%;12月上旬、2月下旬、4月下旬和5月上旬,模型预测面积准确度在80%以上的历史符合率均在89%以上.对等级进行预测时发现历史完全符合率在70%左右,但总体趋势较好,其预报等级与实际等级差的绝对值最多为1,未发生偏轻预报为偏重或偏重预报为偏轻的现象.本模型能根据最新气象数据的参与时效,对小麦病虫害的发生发展进行滚动预报,且效果良好.  相似文献   

6.
本文利用海温、大气环流特征量对天气条件影响的滞后性,考虑到因子的显著性和稳定性、独立性,建立了江苏省冬小麦、早稻、中稻和双季晚稻产量的海温和大气环流的预报模式,并作了1985年、1986年两年的预测实践,取得了良好的效果。  相似文献   

7.
大气环流对中国稻飞虱危害的影响及其预测   总被引:1,自引:0,他引:1  
钱拴  霍治国 《气象学报》2007,65(6):994-1002
稻飞虱是中国和许多亚洲国家水稻生产上最重要的害虫。文中通过对上一年1月至当年8月74项大气环流特征量构建所有不同时段的组合,全面分析了大气环流特征量与中国稻飞虱发生面积率的相关关系。筛选出了影响中国稻飞虱发生面积率的关键环流特征因子52项,其对中国稻飞虱发生影响的重要次序为副热带高压类→极涡类→槽类→其他类;影响的时段主要为当年7—8月,其次为上年6月至当年6月。其中,副热带高压类、极涡类关键环流因子分别有35项和12项,占全部关键环流特征因子的67%和23%,在很大程度上决定着中国稻飞虱发生的面积。确定的直接影响中国稻飞虱发生的关键环流特征因子有11项,其中6项较好地表征了中国稻飞虱发生面积率轻、偏轻、偏重、重4个级别的气候特征。用直接影响中国气候的关键环流特征因子建立了当年3—9月的中国稻飞虱发生面积率月预测模式,每月初可以制作预报。该模式历史拟合效果较好,对2003年中国稻飞虱发生面积率的外延预报准确率分别达85.6%、90.5%、90.5%、90.4%、90.9%、93.2%、96.3%。同时,本研究还利用1—11月稻区月降水量、平均气温、日照时数所构建的所有不同时段的组合,分析了关键环流特征因子与稻区生态气象条件、中国稻飞虱发生面积率之间的关系。结果表明:三者之间相关密切,这种关系表现为大气环流通过影响稻区日照、气温和降水的变化导致稻飞虱发生条件的灾变,进而影响稻飞虱发生面积率。  相似文献   

8.
影响广西的热带气旋年频数的BP神经网络预测模型   总被引:1,自引:0,他引:1  
对影响广西的热带气旋(TC)年频数与大气环流的关系进行分析表明,TC年频数与全球范围大气环流异常有密切关系,特别是春季南半球中高纬度环流异常和低纬越赤道气流异常.利用相关分析从春季全球大气环流场中选择初选预报因子,然后对初选预报因子作EOF展开构造综合预报因子,运用BP神经网络方法建立TC年频数预报模型,并对所建立的模型进行独立样本试验.结果表明,该预报模型对历史样本拟合精度高,试报效果优于传统的逐步回归模型,可在汛期预测业务中应用.  相似文献   

9.
江苏雷暴日发生规律及其大气环流预报模型的建立   总被引:14,自引:2,他引:14  
根据江苏省1961~2003年逐日气象资料,通过数理统计方法分析得出:江苏各地全年有96%~98%雷暴日出现在3~9月,平均年雷暴日数为27~36天。平均年雷暴日太湖周边地区最多,其次是里下河水网密集区及洪泽湖周边地区,徐州市最少。年雷暴日的年际间波动大,最多年份的雷暴日是最少年份的2.5倍。根据500 hPa大气环流特征量能表征天气形势和控制天气条件的这一特性,利用最优化因子技术对环流因子进行普查、对比分析,挑选一批与年雷暴日相关极其显著、稳定性强、因子间相互独立、可靠的大气环流特征量作为预报因子,建立了江苏省年雷暴日预报的大气环流模型,模拟及预报效果佳,可投入实际业务应用。  相似文献   

10.
利用1961~1990年西华县气象资料,分析了麦收期连阴雨环流形势特征,确定了预报因子,建立了预报方程.  相似文献   

设为首页 | 免责声明 | 关于勤云 | 加入收藏

Copyright©北京勤云科技发展有限公司  京ICP备09084417号