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广西稻飞虱发生程度的气象预测预警 总被引：2，自引：2，他引：0
稻飞虱是影响广西水稻最严重的害虫,其发生发展与气象条件关系十分密切,为探索气象条件与稻飞虱发生程度的关系,进而开展稻飞虱发生程度的预测预警。笔者利用1991—2008年广西64个农业病虫测报站和对应县市的气象台站资料,对早稻稻飞虱发生等级与各项气象因子单因子做相关分析,找出具有生物学意义且指示性强的主要气象因子作为建模备选因子,采用逐步回归分析方法,构建早稻稻飞虱发生程度的预测预警模型,并对模型进行历史回代及2009—2012年的独立样本预测试报检验。结果表明：通过历史回代检验,早稻稻飞虱发生气象等级的模型与实测值达到基本一致,为89%;独立样本预测试报的模型预测检验结果达到基本一致以上,为75%,模型总体效果良好,其预测预警可为相关部门及时制定稻飞虱防控对策提供科学依据。 相似文献
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化橘红始花期与气象因子的相关分析及预报模型 总被引：2，自引：2，他引：0
为研究化橘红开花规律,预测化橘红开花时间,为化州市开展化橘红观赏旅游活动提供技术支持,本文利用2012—2018年化州市化橘红物候观测资料,与同期气象观测数据,对化橘红始花期与气象因子进行相关分析,并建立化橘红始花期预报模型。结果表明,化橘红始花期与部分月份的温度、日照、雨日、最高温度等相关度较高,其中1月地面平均温度(X1)对化州市化橘红始花期的影响最大,其次是上年10月日照时数(X2)和1月下旬平均最低气温(X3)。采用逐步回归方法,得到化州市化橘红始花期的预报模型Y=122.0427-2.9445X1-0.1341X2-0.7358X3。利用该模型对化橘红始花期进行回测,误差在0~1天,准确率较高。对2018年化橘红始花期日期进行预测,预测值与实际观测值之间相差1天,预报值基本吻合。建立的预测模型能准确预测化州市化橘红始花期。 相似文献
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地面气象因子对广东省稻飞虱危害的影响及其预测 总被引：3，自引：3，他引：0
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。 相似文献
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贵德县梨树始花期与气象因子的相关分析及预报模型 总被引：12，自引：5，他引：7
为准确预报贵德地区梨树的始花期提供方法支持。笔者利用2007—2014 年青海省贵德县气象局观测的梨树始花期资料和地面气象观测资料,对影响梨树始花期的气象因子进行分析。结果表明：影响梨树始花期的主要气象因子是气温稳定通过5.0℃到3 月底的积温值。利用逐步回归分析方法建立了基于主要气象因子的梨树始花期预报模型,用所建立的预测模型对2007—2014 年梨花始花期进行回测,准确率较高。对2015 年梨树始花期日期进行预测,预测值与实际观测值之间相差1 天,预报值基本吻合。所建立的预测模型能准确预测贵德县梨树始花期的预报。 相似文献
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基于人工神经网络的落叶松毛虫发生量预测模型的研究 总被引：4，自引：0，他引：4
运用人工神经网络的原理和算法,根据相关系数法和逐步回归法选取了蒸发量、气温、风速、相对湿度等气象因子作为预报因子,建立了内蒙古东部地区的鄂伦春自治旗落叶松毛虫的发生面积及虫口密度与气象因子之间的BP网络模型。结果表明：所建立的模型具有较高的预测效果。通过逐步回归筛选出的预报因子,与事实吻合,选取合理。误差较小,控制在0.1%~25.0%之间。可以作为病虫害综合防治的依据。 相似文献
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根据荆州市1980～1998年共19年棉铃虫发生情况、棉花生育指标的系统调查数据以及有关气象资料,在相关分析的基础上,采用模糊数学方法,定量地描述了棉铃虫主害代发生量与上代高峰卵量、7月15日青铃及4月下旬至7月均温之间的关系,揭示了江汉平原棉区棉铃虫主害代的发生规律,为其防治提供了理论根据.同时,运用模糊数学区间权重综合评判法对主害代发生程度进行了预测预报的研究,拟合率达100%,预报1999年荆州和天门两地,均与实际相符. 相似文献
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南方水稻黑条矮缩病发生面积预测模型研究 总被引：2，自引：1，他引：1
南方水稻黑条矮缩病是近年来在中国南方稻区新发生的一种重要病毒性病害,在我国许多地区频繁流行成灾。为探索南方水稻黑条矮缩病发生流行动态规律并建立发生趋势预测模型,作者应用相关分析、逐步回归分析和通径分析方法对南方水稻黑条矮缩病发生发展的气象因子、介体虫量进行分析和模拟。结果表明：5—7月气象因子、介体虫量与发生面积均呈正相关,相关性均达显著或极显著水平;通径分析发现8月上旬稻飞虱成虫量和6月下旬—7月上旬降水量之积(X’3)对发生面积的直接作用最大(0.9318),其次为8月上旬稻飞虱成虫量和6月中旬—7月上旬降雨日数之积(X’4),而5月相对湿度(X’1)、5月上中旬相对湿度(X’2)主要通过X’3间接影响发生面积;通过逐步回归建立了预测模型y=-2.521645+0.017466 X’1+0.014457X’2+0.000050X’3-0.000296X’4。利用上述方程对2006—2016年进行回归拟合,模型预测准确、精度高,并对2017年进行预报,拟合值与实测值相差很小,准确率较高。利用该方程可对化州地区乃至粤西地区晚稻南方水稻黑条矮缩病的发生进行预测。 相似文献
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<正>湖北省植保总站日前发布预报,预计下半年全省农作物主要病虫害总体呈偏重发生趋势,虫害重于病害,其中主害代稻飞虱,水稻纹枯病、稻纵卷叶螟、二化螟、玉米螟、棉花枯(黄)萎病等病虫害偏重发生,稻飞虱、二化螟局部稻区有大发生的风险,部分高感品种上的稻瘟病、稻曲病流行风险较高。一、水稻病虫1.稻飞虱。预计稻飞虱第四(2)代鄂东南早稻4级;第五(3)代3级,鄂东、江汉平原南部4级;第六(4)代中稻5级、晚稻4级;第七(5)代迟熟中稻、晚稻5级。 相似文献
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内蒙古东北部落叶松早落病发生发展的气象预测 总被引：1，自引：0，他引：1
随着气候的异常变化,落叶松早落病呈逐年严重的态势发展。为了有效预防早落病的大面积发生,笔者利用气象资料建立2种模型对落叶松早落病的发生面积进行预测预报。结果表明：落叶松早落病喜低温高湿的气候环境,不耐高温干旱。通过逐步回归和神经网络2种模型预报出落叶松早落病的发生面积的结果显示,逐步回归模型预报的平均误差为18.8%,神经网络模型预报的平均误差为8.6%,再利用2012年和2013年进行检验,逐步回归模型预报的误差分别为7.2%和11.4%,神经网络模型预报的误差分别为5.3%和2.4%,较逐步回归模型的预测结果的误差分别低1.9%和9.0%。因此得出结论即神经网络模型预报效果较好,可以为林业部门提供科学依据。 相似文献
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研究旨在明确黑龙江省水稻主产区(三江平原)的水稻潜叶蝇的发生规律及影响水稻潜叶蝇发生的主要气象因子。试验从2006年开始连续10年在黑龙江省三江平原对水稻潜叶蝇的发生情况进行定点调查,收集水稻潜叶蝇发生时期的气象因子及第一代的虫口基数,采用通径分析及逐步回归的方法对6月末水稻潜叶蝇百株虫口数、气象因子及第一代虫口基数进行了研究,研究结果明确了第一代虫口基数及5月中旬的平均气温为影响水稻潜叶蝇的主要直接因子,而5月上旬的平均温度和5月下旬的平均温度是通过影响第一代虫口基数而间接影响了6月末的百株虫口数。通过逐步回归建立的短期预测模型Y=-150.012-1.432X_1+7.79X_4+0.17X_6+5.96X_7-0.121X_9-0.14X_(12)-0.09X_(15)+1.43X_(19)回归拟合效果好。可对黑龙江省三江平原水稻潜叶蝇的发生进行中短期预测。 相似文献
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单季稻“甬优9号”病虫发生特点与防治技术研究 总被引：1，自引：0，他引：1
调查结果表明：与本地单季稻当家品种两优培九相比,甬优9号病虫发生有如下特点：①移栽期较迟避过了1代二化螟的为害,因此1代﹑2代螟虫为害较轻,但由于甬优9号生育期较长,穗期3代螟虫虫伤株为害相对较重。②稻纵卷叶螟发生前期四（2）代发生轻于两优培九,中期五（3）代发生重于籼型两优培九。③稻飞虱发生前中期四（2）﹑五（3）代白背飞虱和五（3）代褐稻虱发生较轻,同时茎秆粗壮,耐害性较好,后期六（4）代褐稻虱的发生重于两优培九,由于成熟期较迟还增加了10月份七（5）代的发生为害。④易感稻曲病。针对甬优9号病虫发生特点,在防治策略上调整如下：①放宽甬优9号营养生长阶段的防治指标,发挥甬优9号耐害性强的优点,减少病虫防治次数,保护和利用天敌的生态调控能力。②根据破口期天气情况,做好稻曲病等穗期病害的预防。③抓好穗期3代螟虫﹑褐稻虱的防治,确保丰收。 相似文献
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浙江省天台县晚稻褐飞虱发生关键因子分析与逐步回归预测 总被引：2，自引：2，他引：0
运用浙江省天台县病虫观测站1969-2009年的测报历史资料进行了晚稻褐飞虱发生关键因子筛选与回归预测研究。结果表明：影响褐飞虱主害代发生量的关键因子主要是上一代褐飞虱的发生量、2-3代灯下诱虫量、水稻前期的田间发生率。逐步回归研究结果,连作晚稻9月下旬褐飞虱发生量(Y1)逐步回归方程Y1 = -8.9742 -0.2484X1 +0.5705X3 -0.4806X4 +0.0309X9 +0.24205X10;连作晚稻10月下旬褐飞虱发生量(Y2)逐步回归方程Y2=0.74638+0.3303X1 -0.28X2 -1.3136X3 + 1.7233X4 -0.2762X10+0.7946X11;单季稻8月下旬褐飞虱田间发生量(Y3)逐步回归方程Y3 = 4.1037 +0.64817X2-1.564X4+ 1.4128X6 + 0.1762X - 0.0238X8 +0.0752X9; 单季稻9月下旬褐飞虱发生量(Y4)逐步回归方程Y4=2.2717 +0.3217X1 -0.4132X2+ 0.3418X4 +0.3458X5 + 0.6962X10;逐步回归方程可作为褐飞虱发生趋势中短期预报应用,在生产应用过程中,应注意结合水稻当家品种的抗虫性变化和主治药剂防治效果与抗药性变化等情况作适当调整。 相似文献
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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。 相似文献
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[目的]水稻的合理种植和产量与品质的提升,备受人们的关注。对水稻进行气候区划可以有效地利用当地的气候资源,规避风险,提升稻米品质,增加产量。[方法]利用太仓市及周边地区7个基本气象台站1971～2010年的平均气温、降水和日照资料,分析了水稻各生育期气象条件和太仓市农业气象条件、水稻各生育期气象条件和主要农业气象灾害(春末夏初连阴雨、夏末秋初低温)之间的关系。并且采用了空间插值(普通克里金法)的方法对太仓市水稻种植进行了分区。[结果]研究结果表明：太仓市热量、光照、降水等资源较为丰富,可以满足水稻生育期所需;太仓地区的春末夏初连阴雨、夏末秋初低温分布出现概率较低;将太仓市水稻种植可以区划为：城厢镇为最佳种植区,经济开发区、双凤镇、浏河镇、沙溪镇和浮桥镇为适宜种植区,璜泾镇为一般种植区。[结论]该水稻区划可以为水稻增产和品质的提升提供科学依据。 相似文献