基于大气环流的稻纵卷叶螟气象预测模型

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3-1...

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Published in应用气象学报 Vol. 30; no. 5; pp. 565 - 576
Main Authors 王纯枝, 张蕾, 郭安红, 李轩, 刘维, 庄立伟, 陆明红, 吕厚荃, 包云轩
Format Journal Article
LanguageChinese
Published 国家气象中心,北京,100081%全国农业技术推广服务中心,北京,100125%南京信息工程大学,南京,210044 01.09.2019
Subjects
稻纵卷叶螟
发生面积率
预测模型
大气环流
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ISSN1001-7313
DOI10.11898/1001-7313.20190505

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Abstract 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.
AbstractList 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.
Author 张蕾
李轩
刘维
王纯枝
吕厚荃
庄立伟
陆明红
包云轩
郭安红
AuthorAffiliation 国家气象中心,北京,100081%全国农业技术推广服务中心,北京,100125%南京信息工程大学,南京,210044
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Lu Minghong
Liu Wei
Guo Anhong
Zhang Lei
Zhuang Liwei
Li Xuan
Lü Houquan
Bao Yunxuan
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