河北省小麦白粉病发生气象等级动态预警

作     者：张蕾 霍治国 王丽 吴立 张桂香 ZHANG Lei;HUO Zhi-guo;WANG Li;WU Li;ZHANG Gui-xiang

作者机构：中国气象科学研究院北京100081 国家气象中心北京100081 南京信息工程大学气象灾害预警预报与评估协同创新中心南京210044 西安市人工影响天气办公室西安710016 

出 版 物：《生态学杂志》 (Chinese Journal of Ecology)

年 卷 期：2015年第34卷第9期

页      面：2489-2497页

核心收录：

学科分类：09[农学] 0904[农学-植物保护] 090401[农学-植物病理学] 090402[农学-农业昆虫与害虫防治] 

基　　金：公益性行业(气象)科研专项经费项目(GYHY201006026)资助 

主　　题：小麦白粉病 Bayes准则 Fuzzy模型 广义回归神经网络 预警 

摘      要：根据河北省4县2001—2010年小麦白粉病病情和逐日气象资料,采用因子膨化、秩相关分析、通径分析、Bayes准则、模糊数学(Fuzzy)和广义回归神经网络(GRNN)等方法,筛选影响小麦白粉病发生的关键期和关键因子,建立了小麦白粉病发生气象等级指标模型、基于Bayes准则的Fuzzy模型和基于Fuzzy模型的GRNN模型。结果表明:影响河北4县小麦白粉病发生气象等级的关键因子是前三候至当候的平均温度、前三候至当候的降水量、前三候至当候的降雨系数和前一候的小麦白粉病实际发生等级;3种预警模型具有层层递进的关系,预报准确率基于Fuzzy模型的GRNN模型基于Bayes准则的Fuzzy模型指标模型,并均超过了85%,可以用于对候尺度小麦白粉病发生等级进行中短期预报。