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    黑龍江省楊樹爛皮病氣象預(yù)報模型的適應(yīng)性分析*

    2012-09-27 10:01:48于成龍郭安紅杜春英王純枝
    災(zāi)害學(xué) 2012年3期
    關(guān)鍵詞:皮病平均氣溫楊樹

    劉 丹,于成龍,郭安紅,李 帥,杜春英,王純枝

    (1.黑龍江省氣象科學(xué)研究所,黑龍江哈爾濱150030;2.國家氣象中心,北京100081)

    黑龍江省楊樹爛皮病氣象預(yù)報模型的適應(yīng)性分析*

    劉 丹1,于成龍1,郭安紅2,李 帥1,杜春英1,王純枝2

    (1.黑龍江省氣象科學(xué)研究所,黑龍江哈爾濱150030;2.國家氣象中心,北京100081)

    在構(gòu)建東北地區(qū)楊樹爛皮病發(fā)生發(fā)展氣象適宜度預(yù)報模型的基礎(chǔ)上,選取黑龍江省西部地區(qū)5個試驗點(diǎn),以1972-1974年當(dāng)?shù)貤顦錉€皮病觀測記錄為標(biāo)準(zhǔn),對該模型進(jìn)行局部地區(qū)應(yīng)用試驗。結(jié)果表明:僅利用當(dāng)?shù)貧庀笥^測站的氣象數(shù)據(jù)進(jìn)行氣象適宜度等級預(yù)報的準(zhǔn)確率比較低,總體預(yù)報準(zhǔn)確率僅為38.07%,而對氣象要素進(jìn)行空間插值能把預(yù)報準(zhǔn)確率提高到72.16%。此研究可為黑龍江省氣象部門進(jìn)行楊樹爛皮病的氣象適宜度預(yù)報提供技術(shù)參考。

    楊樹爛皮病;氣象適宜度;適應(yīng)性;黑龍江省

    有關(guān)楊樹爛皮病的研究大體上可分為病原學(xué)[1-2]、發(fā)生流行規(guī)律[3-4]及條件[5-6]、防治技術(shù)[7-8]等幾類。研究表明,該病害除了受其自身的生物學(xué)特性影響外,還受樹木品種、管理及防治措施、氣象條件等外在因素的影響,其中氣象條件與病害的發(fā)生流行有著密切的關(guān)系[9]。在其他因素具備的情況下,氣象條件往往成為楊樹爛皮病害發(fā)生流行的關(guān)鍵因素[5]。

    楊樹爛皮病是楊樹的主要病害之一,東北地區(qū)是楊樹爛皮病的高發(fā)區(qū),樹木發(fā)病率常在35%、死亡率達(dá)15%以上[10]。雖然該病害的蔓延是可防可控的,但由于對該病害的發(fā)生流行規(guī)律尚不十分清楚,且缺乏有效的預(yù)警機(jī)制,目前該病害的防治存在一定的盲目性。本文針對這一現(xiàn)象,參考王純枝等[6]的模型構(gòu)建方法,構(gòu)建了東北地區(qū)楊樹爛皮病發(fā)生發(fā)展氣象適宜度預(yù)報模型。在黑龍江省選取5個試驗點(diǎn),結(jié)合當(dāng)?shù)匦夂蛱攸c(diǎn),對該模型進(jìn)行局部地區(qū)的應(yīng)用試驗,以期從氣象角度對東北地區(qū)楊樹爛皮病的發(fā)生發(fā)展進(jìn)行有效預(yù)測,從而提高該地區(qū)楊樹爛皮病防治效率。

    1 研究地點(diǎn)簡介

    本文的研究地點(diǎn)有5個,分別位于黑龍江省的依安縣、林甸縣、杜爾伯特蒙古族自治縣、齊齊哈爾市市轄區(qū)和龍江縣,均位于黑龍江省西南部(122°24'~125°42'E,45°52'E ~48°4'N),具體位置如圖1所示。這5個縣(市)地處松嫩平原西部邊緣地帶,地勢由西北逐漸向東南傾斜,中部較為平坦,海拔高度在137~160 m。年平均氣溫3.6℃,最冷月1月平均氣溫-19.3℃,最熱月7月平均氣溫22.8℃,年均活動積溫2 940.8℃。平均降水量431.9 mm,年均無霜期130 d。共有森林面積757.68 km2。

    圖1 楊樹爛皮病觀測地點(diǎn)位置圖

    2 數(shù)據(jù)來源及處理

    楊樹爛皮病調(diào)查數(shù)據(jù)來自黑龍江省森林資源與環(huán)境研究院,時間為1972-1974年,氣象數(shù)據(jù)來自黑龍江省氣象局逐日整編數(shù)據(jù),時間為1961-1991年。在參考文獻(xiàn)[3,5-6,9]指標(biāo)生理意義的基礎(chǔ)上,對上年11月-翌年4月逐月、逐旬的氣溫、降水、相對濕度、雨日、日照、風(fēng)速、溫濕系數(shù)、極端最低氣溫、Tamin<-20℃的天數(shù)以及氣溫日較差>15℃天數(shù)、氣溫日較差>20℃天數(shù)等氣象指標(biāo)進(jìn)行分析,篩選東北地區(qū)上年11月-翌年6月與楊樹爛皮病發(fā)病面積顯著相關(guān)(顯著性水平sig.<0.05)的氣象因子,再對同時段內(nèi)、同類氣象因子再逐步回歸篩選(去除法篩選),最終篩選確定8個關(guān)鍵氣象因子進(jìn)行模型組建,分別對應(yīng)表1中的T1-T8,各變量均為實測值,代表的意義如下:

    T1為上年11-12月氣溫日較差>15℃的天數(shù);T2為3月平均氣溫;T3為4月上旬平均氣溫;T4為4月下旬平均氣溫;T5為5月平均氣溫;T6為3月平均空氣相對濕度;T7為3月下旬平均風(fēng)速;T8為4月溫濕系數(shù)據(jù)此構(gòu)建發(fā)生發(fā)展氣象適宜度預(yù)報模型:

    式中:Y1~Y8均為按照表1的計算方法得到的歸一化數(shù)據(jù)。Z為楊樹爛皮病發(fā)生發(fā)展氣象適宜度指數(shù),等級劃分標(biāo)準(zhǔn)見表2;Y1為上年11-12月氣溫日較差>15℃的天數(shù);Y2為3月平均氣溫;Y3為4月上旬平均氣溫;Y4為4月下旬平均氣溫;Y為5月平均氣溫;Y為4月溫濕系數(shù);Y為3月平均空氣相對濕度;Y8為3月下旬平均風(fēng)速。

    表1 氣象要素歸一化計算方法

    表2 楊樹爛皮病發(fā)生發(fā)展氣象適宜度等級指標(biāo)

    3 結(jié)果與分析

    3.1 基于氣象觀測站數(shù)據(jù)的模型準(zhǔn)確率檢驗

    把1972-1974年黑龍江省西部5縣(市)氣象觀測站的氣象數(shù)據(jù)代入模型中,計算當(dāng)?shù)貤顦錉€皮病發(fā)病氣象適宜度等級并與觀測點(diǎn)的發(fā)病等級進(jìn)行對比,從表3中可以看出,總樣本數(shù)為176個,級別一致的有67個,總準(zhǔn)確率為33.52%。分別各級別預(yù)報準(zhǔn)確率分析,3級(氣象條件基本適宜)、4級(氣象條件不適宜)的預(yù)報準(zhǔn)確率達(dá)到了100%,而越高級別的預(yù)報準(zhǔn)確率越低,到1級(氣象條件非常適宜)的預(yù)報準(zhǔn)確低于10%。可見,隨著氣象條件適宜程度的增加,預(yù)報準(zhǔn)確率在明顯下降,分析原因可能與所選觀測點(diǎn)的代表性和氣象要素觀測值的代表性有關(guān)。

    表3 基于氣象觀測站數(shù)據(jù)的楊樹爛皮病氣象適宜度模型檢驗準(zhǔn)確率

    3.2 基于空間插值后氣象數(shù)據(jù)的模型準(zhǔn)確率檢驗

    當(dāng)?shù)貧庀笥^測站的觀測數(shù)據(jù)只能代表觀測地及其周邊小范圍的氣象條件,由于黑龍江省氣象觀測站布點(diǎn)稀疏,且楊樹爛皮病的試驗地點(diǎn)距離氣象站點(diǎn)還有很長一段距離,因此當(dāng)?shù)貧庀笥^測站的氣象數(shù)據(jù)很難準(zhǔn)確反映試驗地的氣象條件。針對這一問題,本文對氣象要素進(jìn)行空間差值,再次對模型的準(zhǔn)確率進(jìn)行檢驗。

    以林甸縣氣象觀測站位置為中心做300 km緩沖區(qū),用在緩沖區(qū)內(nèi)的黑龍江省氣象觀測站點(diǎn)的氣象數(shù)據(jù)作空間插值。其中溫度因素的插值方法為:以經(jīng)度、緯度和高程為自變量,溫度為因變量做線性回歸方程,再利用柵格運(yùn)算的方法對溫度因素進(jìn)行空間分辨率為1 km插值,然后把試驗觀測點(diǎn)所在位置的氣象因子提取出來。其他氣象因子利用樣條法對數(shù)據(jù)進(jìn)行空間分辨率為1 km插值,用同樣方法提取試驗觀測點(diǎn)的氣象數(shù)據(jù)。表4中列出了不同溫度因素的回歸方程,方程中Y代表各溫度因子實測值,lat代表緯度(度),log代表經(jīng)度(度),alt代表海拔高度(m)。插值所用氣象數(shù)據(jù)為1971-1974年黑龍江省氣象局整編的逐日氣象數(shù)據(jù),表中可見,各溫度因子與經(jīng)度、緯度和高程都具有極顯著的相關(guān)性。

    表5中顯示了利用空間插值后的氣象因素計算的氣象適宜度級別個數(shù),并檢驗了模型的準(zhǔn)確率??梢?,基于空間插值數(shù)據(jù)的模型總準(zhǔn)確率為72.16%,在總體樣本不變的情況下,比表3中沒有基于空間插值數(shù)據(jù)的模型總準(zhǔn)確率高34.09%。從各個級別的準(zhǔn)確率分布來看,3級的準(zhǔn)確率最高,為84.21%;其次是2級,為78.57%;1級最低,為68.97%,可見,中等級別的準(zhǔn)確率要高于最高和最低級別。與表3中的準(zhǔn)確率相比,1級和2級的準(zhǔn)確率有明顯提高,分別提高了59.49%和50.00%,而3級和4級的準(zhǔn)確率卻出現(xiàn)了下降現(xiàn)象,分別下降了15.79%和25.93%,表3中的總體預(yù)報級別明顯偏低造成了2級和3級準(zhǔn)確率過高,這是導(dǎo)致表4中3級和4級準(zhǔn)確率偏低的原因之一。

    表4 插值用溫度因子的回歸方程

    表5 基于空間插值數(shù)據(jù)的楊樹爛皮病氣象適宜度模型檢驗準(zhǔn)確率

    4 結(jié)論與討論

    本文參考王純枝等[6]的模型,構(gòu)建了東北地區(qū)楊樹爛皮病發(fā)生發(fā)展氣象適宜度預(yù)報模型,并對楊樹爛皮病在黑龍江省西部地區(qū)發(fā)生狀況進(jìn)行模擬預(yù)報,對預(yù)報準(zhǔn)確率進(jìn)行檢驗。結(jié)果發(fā)現(xiàn),單純利用當(dāng)?shù)貧庀笥^測站氣象數(shù)據(jù)的總體預(yù)報效果不好,只有38.07%。而把氣象要素進(jìn)行空間插值后,提取試驗點(diǎn)的氣象數(shù)據(jù)進(jìn)行模擬預(yù)報,總體預(yù)報準(zhǔn)確率有明顯提升,為72.16%。該研究可為黑龍江省氣象部門進(jìn)行楊樹爛皮病的氣象適宜度預(yù)報提供技術(shù)參考。由于此模型所需的氣象數(shù)據(jù)從前一年11月到當(dāng)年的5月,因此應(yīng)用此方法在6月初即能做出病害發(fā)生的潛勢預(yù)報,可為當(dāng)?shù)亓謽I(yè)及園林部門楊樹爛皮病的防治提供參考信息。

    楊樹爛皮病的發(fā)生發(fā)展除與氣象因素密切相關(guān)外,還與當(dāng)?shù)赝临|(zhì)、地勢、樹木品種、樹木長勢、病原基數(shù)、人工防治因素等有關(guān)[5,10],由于本文引用的是氣象適宜度預(yù)報模型,只是從氣象角度考慮了病原菌的越冬、發(fā)生和發(fā)展以及樹木長勢因素,因此在實際應(yīng)用過程中,在考慮氣象適宜度等級外,應(yīng)結(jié)合其他因素綜合考慮,提高預(yù)報的準(zhǔn)確率。

    致謝:本文用到數(shù)據(jù)受到國家林業(yè)局森林病蟲害防治總站和黑龍江省森林資源與環(huán)境研究院的大力支持,在此表示感謝。

    [1]冀瑞卿,李玉,宋瑞清,等.Amanita virosa對楊樹爛皮病的抑制效果及其抑菌機(jī)理初探[J].中國森林病蟲,2010,29(6):1-4.

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    Adaptability Analysis on Meteorological Forecast Model of Valsa Sordida Nit in Heilongjiang Province

    Liu Dan1,Yu Chenglong1,Guo Anhong2,Li Shuai1,Du Chunying1and Wang Chunzhi2
    (1.Heilongjiang Province Institute of Meteorological Sciences,Harbin 150030,China;2.National Meteorological Center,Beijing 100081,China)

    Based on the forecasting model of meteorological suitability for occurrence and development of Valsa sordida Nit in north-east China,the model is applied and tested based on the data of 1972~1974 from 5 observation stations of Heilongjiang province.The results show that the forecasting accuracy is 38.07%if only the data of localweather stations are used for forecasting.But the accuracy could be increased to 72.16%if these data are processed by GIS spatial interpolation technique.This study could provide meteorological departments of Heilongjiang province the technological reference for forecastingmeteorological suitability of Valsa sordida Nit.

    Valsa sordida Nit;meteorological suitability;adaptability;Heilongjiang province

    P363.41+1

    A

    1000-811X(2012)03-0045-04

    2011-10-21

    2012-01-11

    公益性行業(yè)(氣象)科研專項經(jīng)費(fèi)項目(GYHY200906028)

    劉丹(1974-),女,黑龍江加格達(dá)奇人,博士研究生,副研究員,主要從事生態(tài)方面的研究.E-mail:nefuliudan@163.com

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