中南半岛前期异常气候条件对中国南方稻区褐飞虱灾变性迁入的影响及其预测模型

编号 zgly0001632195

文献类型 期刊论文

文献题名 中南半岛前期异常气候条件对中国南方稻区褐飞虱灾变性迁入的影响及其预测模型

作者 包云轩  唐辟如  孙思思  陆明红  谢晓金  刘万才 

作者单位 南京信息工程大学气象灾害预报和评估协同创新中心/南京信息工程大学  江苏省农业气象重点实验室/南京信息工程大学  农业部全国农业技术推广与服务中心 

母体文献 生态学报 

年卷期 2018年08期

年份 2018 

分类号 S435.112.3 

关键词 褐飞虱  迁入  气候因子  中南半岛  预测模型 

文摘内容 近30多年来,气候变化对中国褐飞虱的灾变性迁入带来了明显的影响,为了进一步了解虫源地的异常气候变化对我国褐飞虱迁入量的影响,利用1980—2016年中国各植保站提供的褐飞虱虫情资料及同期美国国家环境预测中心(NCEP)提供的全球气象再分析资料,分析了中国褐飞虱境外主要虫源地中南半岛前期异常气候条件对中国南方稻区褐飞虱发生程度的影响,并对褐飞虱发生等级与影响其迁飞的气象因子进行了相关性分析,筛选出关键预报因子,分别应用支持向量机(SVM)、BP神经网络和多元回归分析3种方法对代表站点褐飞虱年发生等级进行了预测,并比较了3种预测模型的优劣。结果表明:(1)中南半岛气候异常区主要分布在北部,异常气候的发生次数在中南半岛呈现出北高南低的特征,并从北向南呈环状递减。(2)中南半岛前期温度偏高(暖冬、暖春)、相对湿度偏大(湿冬、湿春),易引起褐飞虱在中国南方稻区的偏重以上发生;若中南半岛前期气候偏冷(冷冬、冷春)、偏干(干冬、干春),则常导致褐飞虱在中国南方稻区的偏轻以下发生。(3)通过比较3种模型的历史回代率和预测准确率,发现3种模型对褐飞虱的发生程度均有一定的预测能力,其中SVM模型的预测效果最好,BP神经网络次之,多元线性回归模型最差,表明SVM更加适用于生产实际中的褐飞虱发生程度预测。