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摘要:
利用1990-2010年逐年的河北省冬小麦白粉病和国家气候中心74项大气环流特征量指数(即大气环流指数)逐月值资料,通过Pearson相关分析和逐步回归分析方法,筛选与白粉病发生显著相关的大气环流因子,建立河北省冬小麦白粉病受害面积的年前、春季预报模型.首先根据白粉病发生面积与大气环流指数关系,建立白粉病发生面积预报模型(模型Ⅰ和模型Ⅱ),并基于贝叶斯分类规则,利用白粉病面积预报结果建立白粉病发生程度的预报模型;另外,基于贝叶斯分类规则直接利用关键大气环流指数建立白粉病发生程度预报模型(模型Ⅲ和模型Ⅳ);最后通过预报结果与实际发生情况的对比对模型效果进行检验.结果表明,白粉病发生面积和发生程度两种模型均可在发病前1a的12月底和当年4月底进行预报;对1990-2010年的历史回代拟合和2011-2013年的外延预报结果显示,模型Ⅰ和模型Ⅱ预报的小麦白粉病发生面积(1990-2013年)与实际发生面积基本一致,年前和春季病害发生程度预报模型(模型Ⅲ和模型Ⅳ)的历史回代拟合准确率分别为81.0%和90.5%,2011-2013年外延预报误差最大的仅1个等级.说明大气环流特征量对小麦白粉病有较强的气候指示效应,可为小麦白粉病的长期预测提供参考依据.
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文献信息
篇名 基于大气环流特征量的河北省冬小麦白粉病预报模型
来源期刊 中国农业气象 学科
关键词 小麦白粉病 大气环流特征量 预报 贝叶斯分类模型
年,卷(期) 2014,(6) 所属期刊栏目 农业气象灾害
研究方向 页码范围 669-674
页数 6页 分类号
字数 4636字 语种 中文
DOI 10.3969/j.issn.1000-6362.2014.06.010
五维指标
作者信息
序号 姓名 单位 发文数 被引次数 H指数 G指数
1 王锡平 河北师范大学资源与环境科学学院 5 290 5.0 5.0
2 姚树然 37 397 12.0 18.0
3 尚志云 河北师范大学资源与环境科学学院 1 8 1.0 1.0
4 杜汛雨 河北师范大学资源与环境科学学院 2 8 1.0 2.0
传播情况
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研究主题发展历程
节点文献
小麦白粉病
大气环流特征量
预报
贝叶斯分类模型
研究起点
研究来源
研究分支
研究去脉
引文网络交叉学科
相关学者/机构
期刊影响力
中国农业气象
月刊
1000-6362
11-1999/S
16开
北京中关村南大街12号
82-126
1979
chi
出版文献量(篇)
2041
总下载数(次)
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