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      小麥赤霉病發(fā)生氣象條件分析與預(yù)測方法研究

      2016-03-19 00:32:01駱麗楠陳中赟盛瓊
      安徽農(nóng)學(xué)通報 2016年5期
      關(guān)鍵詞:小麥赤霉病氣象條件預(yù)測

      駱麗楠 陳中赟 盛瓊

      摘 要:通過對湖州2001-2012年共12a小麥赤霉病發(fā)生資料與氣象資料進(jìn)行對比分析,選擇影響湖州小麥赤霉病發(fā)生的氣象因子氣溫、降水、濕度、日照等,考慮前期氣象條件,通過統(tǒng)計(jì)分析方法,建立了小麥赤霉病發(fā)生氣象條件等級預(yù)報模型。用本地氣象臺發(fā)布的未來10d天氣預(yù)報結(jié)論,結(jié)合前期天氣實(shí)況,對未來10d小麥赤霉病發(fā)生氣象條件等級進(jìn)行預(yù)報。預(yù)報模型緊密聯(lián)系預(yù)報產(chǎn)品特點(diǎn)和預(yù)報服務(wù)實(shí)際,實(shí)用性較強(qiáng)。

      關(guān)鍵詞:小麥赤霉?。粴庀髼l件;分析;預(yù)測

      中圖分類號 S435.121 文獻(xiàn)標(biāo)識碼 A 文章編號 1007-7731(2016)05-102-03

      Abstract:The paper compared the occurrence rates of wheat scab and their related meteorologic data in Huzhou district from 2001 to 2012,and identified an internal relation between wheat scab occurrence and meteorologic condition,by analyzing several crucial meteorologic factors,including temperature,rainfall,humidity and sunshine. We constructed a powerful meteorologic forecast model to forecast wheat scab occurrence grades,which is easy and precise in forecasting wheat scab occurrence grades in the next 10 days by adding the parameters of weather report conclusion,current weather condition into this model. This forecast model is powerful and practicable because it is close to characteristics of forecast products and application.

      Key words:Wheat scab;Meteorological condition;Analysis;Forecast

      小麥赤霉病是影響小麥生長的主要病害之一,其流行取決于3個方面因素的配合:大量菌源的存在、高溫高濕的氣象條件及小麥最易感染生育期的狀況。赤霉病不僅會造成小麥的嚴(yán)重減產(chǎn),而且會惡化子粒品質(zhì),帶病麥粒含有毒素,影響人畜健康。因此,做好小麥赤霉病的預(yù)測模型,在不同時期對小麥赤霉病進(jìn)行預(yù)測,將有助于采取適宜的防治方案和防治物資的準(zhǔn)備,對小麥赤霉病進(jìn)行適時適量用藥防治,以確保小麥的產(chǎn)量和品質(zhì),對農(nóng)業(yè)可持續(xù)發(fā)展具有重要意義。

      1 資料來源及處理

      1.1 數(shù)據(jù)來源 小麥赤霉病數(shù)據(jù):2001-2012年小麥赤霉病在抽穗揚(yáng)花期病田率、病穗率、病情指數(shù)和乳熟期病田率、病穗率、病情指數(shù)、發(fā)病面積比和發(fā)病程度數(shù)據(jù),數(shù)據(jù)來源于湖州市植保檢疫站。氣象數(shù)據(jù):2001-2012年逐日平均氣溫、最高氣溫、平均相對濕度、最小相對濕度、雨日、降水量、日照時數(shù)、風(fēng)力,數(shù)據(jù)來源于湖州國家基本觀測站觀測數(shù)據(jù)。

      1.2 資料處理 根據(jù)2001-2012年逐日平均氣溫、最高氣溫、平均相對濕度、最小相對濕度、雨日、降水量、日照時數(shù)、風(fēng)力數(shù)據(jù),統(tǒng)計(jì)逐月雨量、雨日、日照、相對濕度、平均氣溫、平均最高氣溫、最大風(fēng),4月中旬至5月中旬降水量、雨日、日照、相對濕度、平均風(fēng)、最大風(fēng)、平均氣溫、最高氣溫平均值,以及上年7、8月平均氣溫、雨量、平均最高氣溫等。

      2 近12a湖州小麥赤霉病發(fā)生情況

      小麥赤霉病對湖州市小麥生長造成影響的主要時段是4月中旬至5月下旬。本文分析了2001-2012年湖州市小麥赤霉病發(fā)病情況,2001-2003年為中偏重發(fā)生,2005和2012年為中等發(fā)生,其余年份發(fā)生程度較輕。其中2001年5月14日小麥病穗率37.3%,病情指數(shù)達(dá)到10.4,分別是常年的3.3倍和1.5倍;2002年5月9日小麥病穗率33.4%,病情指數(shù)達(dá)到15.4,分別是常年的3.1倍和2.2倍,發(fā)病面積比達(dá)到74.5%;2003年小麥病穗率33.8%,病情指數(shù)為9.3,發(fā)病面積比達(dá)到89.4%;2001-2003年、2012年乳熟期病田率均超過70%,2003年和2012年乳熟期病田率均達(dá)到了90%,2002年和2012年產(chǎn)量損失占總產(chǎn)量的比例超過10%(圖1)。

      3 小麥赤霉病發(fā)生氣象條件分析

      本文分析了抽穗揚(yáng)花期病田率、病穗率、病情指數(shù),乳熟期病田率、病穗率、病情指數(shù)、發(fā)病面積比、發(fā)病程度與4月、5月的月雨量、雨日、日照、相對濕度、平均氣溫、最高氣溫平均值、平均風(fēng)、最大風(fēng),4月中旬至5月中旬的降水量、雨日、日照、相對濕度、平均風(fēng)、最大風(fēng)、平均氣溫、最高氣溫平均值,1、2、3月的月降水量、雨日、平均氣溫、平均最高氣溫,上年7~12月的月平均氣溫、雨量,上年7~8月平均氣溫、雨量,上年7~8月平均最高氣溫等氣象因子統(tǒng)計(jì)要素的相關(guān)性,結(jié)果顯示:

      3.1 抽穗揚(yáng)花期 病情指數(shù)與4月日照呈反相關(guān),與4月相對濕度呈正相關(guān),與4月雨日呈正相關(guān),與2月雨量呈正相關(guān),說明4月濕度越大,雨日越多,日照越少,4月病情指數(shù)越高,2月越來越多,4月病情指數(shù)越高。

      3.2 乳熟期 病情指數(shù)與4月雨量、雨日呈正相關(guān),與4月日照呈反相關(guān),與5月雨日呈正相關(guān),與5月日照呈反相關(guān),與5月相對濕度呈正相關(guān),與5月最高氣溫平均值呈反相關(guān),與4月中旬至5月中旬雨日呈正相關(guān),與4月中旬至5月中旬日照呈反相關(guān),與4月中旬至5月中旬相對濕度呈正相關(guān),與4月中旬至5月中旬平均氣溫、最高氣溫平均值呈反相關(guān),與風(fēng)相關(guān)性小,與上年8月平均氣溫呈反相關(guān)。說明4、5月雨量、雨日越多,日照越少,濕度越大,4月中旬至5月中旬平均氣溫和最高氣溫平均值、日照越少,濕度越大,5月病指越高。

      3.3 乳熟期 發(fā)病面積比與4月雨日、相對濕度呈正相關(guān),與5月雨日呈正相關(guān),與5月日照呈反相關(guān),與5月相對濕度呈正相關(guān),與4月中旬至5月中旬日照呈反相關(guān),與4月中旬至5月中旬相對濕度呈正相關(guān),與5月最高氣溫平均值呈反相關(guān),上年9月平均氣溫呈反相關(guān),上年8月平均氣溫呈反相關(guān)。說明4、5月濕度越大,雨日越多,日照越少,5月最高氣溫平均值越低,上年8、9月平均氣溫越低,上年8月雨量越多,5月發(fā)病面積比越大。

      4 小麥赤霉病發(fā)生氣象條件等級預(yù)測模型及檢驗(yàn)

      4.1 模型建立 本文通過設(shè)置各氣象要素的權(quán)重系數(shù),建立小麥赤霉病發(fā)生氣象條件等級預(yù)報模型。通過上述相關(guān)分析,本文確定最高氣溫平均值TG、雨日RA、日照時數(shù)S、相對濕度RH、上年8~9月平均氣溫T8-9、2月雨量R2等6個要素作為氣象條件等級指標(biāo),選取預(yù)報日前5d的要素實(shí)況值和預(yù)報日后9d共15d的各氣象要素預(yù)報值。計(jì)算公式如下:

      Y=SA=ATG+ARA+AS+ARH+AT8-9+AR2

      其中,ATG為最高氣溫平均值TG的權(quán)重系數(shù),取未來10d最高氣溫預(yù)報值的平均值,根據(jù)最高氣溫平均值與常年同期的對比情況確定不同權(quán)重系數(shù);ARA為雨日RA的權(quán)重系數(shù),取預(yù)報日前5d和未來10d降雨預(yù)報值,根據(jù)雨日數(shù)與常年同期的對比情況確定不同權(quán)重系數(shù);AS為日照時數(shù)S的權(quán)重系數(shù),取未來10d云量預(yù)報值,根據(jù)云量70%以上的天數(shù)確定不同權(quán)重系數(shù);ATH為相對濕度TH的權(quán)重系數(shù),取未來10d相對濕度預(yù)報值,根據(jù)相對濕度80%以上的天數(shù)確定不同權(quán)重系數(shù);AT8-9為上年8~9月平均氣溫T8-9的權(quán)重系數(shù),根據(jù)上年8~9月平均氣溫與常年同期對比情況確定不同權(quán)重系數(shù);AR2為2月雨量R2的權(quán)重系數(shù),根據(jù)2月雨量與常年同期對比情況確定不同權(quán)重系數(shù)。

      計(jì)算各氣象要素權(quán)重系數(shù)A,根據(jù)權(quán)重系數(shù)之和Y(見表1)判斷天氣條件對小麥赤霉病發(fā)生是否有利,將小麥赤霉病發(fā)生氣象條件等級劃分為5個級別。

      4.2 模型檢驗(yàn) 湖州市2014年4月中下旬雨量雨日偏多,雨日多達(dá)12d,較常年同期偏多3~4d,11~13日、19~22日、25~27日出現(xiàn)連陰雨天氣,日照較常年同期偏少37h,另外2月雨量是常年同期的近2倍,加之前期稻樁子囊殼帶菌率比常年多1.2倍,菌源基數(shù)高加上天氣條件對小麥赤霉病發(fā)生有利。運(yùn)用本模型在4月8日和13日分別進(jìn)行小麥赤霉病發(fā)生氣象條件預(yù)測,氣象條件均為二級,對小麥赤霉病發(fā)生較有利。湖州市植保檢疫站在4月8日指出要切實(shí)做好麥類赤霉病為主的病蟲害防治,在4月8日和14日的《一周天氣與農(nóng)事》中指出未來一周氣象條件對小麥赤霉病發(fā)生較有利。2014年小麥赤霉病發(fā)生程度較重,與模型結(jié)果較相符。

      5 結(jié)論

      (1)通過分析2001-2012年小麥赤霉病在抽穗揚(yáng)花期、乳熟期病情指數(shù)和發(fā)病面積比與各氣象因子的相關(guān)關(guān)系,發(fā)現(xiàn):小麥赤霉病抽穗揚(yáng)花期病情指數(shù)與4月相對濕度、雨日、2月雨量呈正相關(guān),而4月日照呈反相關(guān);乳熟期病情指數(shù)、發(fā)病面積均與4、5月相對濕度、雨日呈正相關(guān),與4、5月日照、5月最高氣溫平均值和上年8~9月平均氣溫呈反相關(guān)。

      (2)運(yùn)用預(yù)報日前5d和未來10d的雨日、未來10d最高氣溫、日照、相對濕度和2月雨量、上年8~9月平均氣溫等6個要素預(yù)報值和實(shí)況值,通過給定不同權(quán)重系數(shù),建立稻縱卷葉螟發(fā)生氣象條件等級預(yù)測模型,并運(yùn)用2014年相應(yīng)氣象因子進(jìn)行了模型檢驗(yàn),檢驗(yàn)效果較好。

      (3)影響小麥赤霉病發(fā)生的因素除氣象條件外,還有小麥品種、栽培方式以及前期帶菌量等,由于缺乏該方面的資料,故不作考慮。

      參考文獻(xiàn)

      [1]劉志紅.BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在小麥赤霉病氣象預(yù)測中的應(yīng)用[J].云南農(nóng)業(yè)大學(xué)學(xué)報,2010,25(5):680-685.

      [2]賈金明.黃河中下游小麥赤霉病氣象指數(shù)的建立與應(yīng)用[J].氣象,2002,28(3):50-53.

      [3]周元.基于GIS的小麥赤霉病氣象等級預(yù)報系統(tǒng)的設(shè)計(jì)與實(shí)現(xiàn)[J].氣象科技,2011,39(3):379-384.

      [4]韓長安.小麥赤霉病發(fā)生和危害程度的預(yù)測模式[J].上海農(nóng)業(yè)學(xué)報,1994,10(2):67-70.

      [5]袁昌洪.小麥赤霉病流行程度的農(nóng)業(yè)氣象動態(tài)預(yù)測模型[J].安徽農(nóng)業(yè)科學(xué),2009,37(1):204-206.

      [6]張旭暉.小麥赤霉病氣象等級預(yù)報模式研究[J].安徽農(nóng)業(yè)科學(xué),2008,36(23):10030-10032. (責(zé)編:張宏民)

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