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    基于大氣環(huán)流的稻縱卷葉螟氣象預(yù)測模型

    2019-09-16 01:25:46王純枝郭安紅莊立偉陸明紅呂厚荃包云軒
    應(yīng)用氣象學(xué)報(bào) 2019年5期
    關(guān)鍵詞:卷葉螟環(huán)流時(shí)段

    王純枝 張 蕾 郭安紅* 李 軒 劉 維 莊立偉 陸明紅 呂厚荃 包云軒

    1)(國家氣象中心, 北京100081)2)(全國農(nóng)業(yè)技術(shù)推廣服務(wù)中心, 北京 100125)3)(南京信息工程大學(xué), 南京 210044)

    引 言

    稻縱卷葉螟(CnaphalocrocismedinalisGuenée)是危害亞洲和東非等地區(qū)水稻生產(chǎn)的最嚴(yán)重害蟲之一[1-2],隸屬于昆蟲綱(Isecta) 、麟翅目(Lepidoptera) 、螟蛾科(Pyralidae)[3],具有遠(yuǎn)距離遷飛的特性,每年3月其種群隨西南氣流由中南半島遷入我國南部,春、夏兩季自南向北遷飛,秋季則從北向南回遷,10月下旬后逐漸遷出到境外[4-5]。稻縱卷葉螟對我國水稻的危害范圍雖較廣泛,但主要危害南方稻區(qū),特別是淮河以南的華南、江嶺和江淮水稻主產(chǎn)區(qū)[2,6-7]。21世紀(jì)以來,尤其自 2005 年以來稻縱卷葉螟在我國各稻區(qū)發(fā)生面積劇增,發(fā)生蟲量明顯上升,發(fā)生程度加重,重發(fā)頻率增加。據(jù)統(tǒng)計(jì),2005—2015年稻縱卷葉螟年均發(fā)生面積為1.97×107hm2,占水稻種植面積(2.97×107hm2)的66.3%,造成產(chǎn)量損失7.03×106t,相當(dāng)于平均每年水稻總產(chǎn)(1.96×108t)的3.6%[8],嚴(yán)重威脅著我國的糧食生產(chǎn)安全。

    自20世紀(jì)70年代以來,國內(nèi)外諸多學(xué)者針對遷飛性害蟲影響因素進(jìn)行了大量研究,確定了大氣背景以及害蟲自身的生理生態(tài)特性、寄主環(huán)境、地理?xiàng)l件等是影響遷飛性害蟲災(zāi)變性遷入和發(fā)生發(fā)展的重要因素[5,9-10]。1992年日本學(xué)者M(jìn)asahiko研究認(rèn)為,厄爾尼諾的次年為日本褐飛虱大發(fā)生年[11]。Wood等[12]對英國南部蛾類夜間遷徙動態(tài)雷達(dá)觀測發(fā)現(xiàn),蛾的起飛和成層遷飛很大程度上受溫度、濕度以及風(fēng)速條件的影響。Park等[13]通過實(shí)驗(yàn)研究發(fā)現(xiàn),氣溫對稻縱卷葉螟發(fā)育速率和存活率有顯著影響。1980—1982年中國華南幾省曾聯(lián)合研究,提出了大氣環(huán)流對稻縱卷葉螟的遷飛起主要作用[5]。翟保平等[14-15]和談涵秋等[16]認(rèn)為稻縱卷葉螟的遷飛與溫度、風(fēng)場、垂直氣流、降水和濕度的關(guān)系極為密切?;糁螄萚10]認(rèn)為,在厄爾尼諾的次年中國稻飛虱可能重發(fā)。王翠花等[17]、包云軒等[18-19]分析認(rèn)為適溫、高濕和強(qiáng)降水及良好的寄主環(huán)境易導(dǎo)致稻縱卷葉螟大發(fā)生,稻縱卷葉螟降落的關(guān)鍵動力機(jī)制為下沉氣流和降水,且遷飛和降落還受到850 hPa大氣環(huán)流形勢的調(diào)控,并發(fā)現(xiàn)中南半島前期干冷氣候易導(dǎo)致我國南方稻飛虱偏輕發(fā)生。侯婷婷等[20]、錢拴等[21]、于彩霞等[22]和白蕤等[23]從大氣環(huán)流角度研究發(fā)現(xiàn),副熱帶高壓類、極渦類等環(huán)流指數(shù)對中國稻飛虱的發(fā)生程度有顯著影響。錢拴等[21]和于彩霞等[22]建立了基于大氣環(huán)流的稻飛虱發(fā)生程度預(yù)測模型。侯英雨等[24]發(fā)現(xiàn)遷飛性害蟲的發(fā)生、發(fā)展和氣象條件關(guān)系密切?;糁螄萚25]分析認(rèn)為,氣候變暖背景下,大尺度天氣系統(tǒng)異常導(dǎo)致的南方夏季多暴雨洪澇、暖濕環(huán)境利于遷飛性害蟲的發(fā)生發(fā)展。高蘋等[26]和冼曉青等[27]研究發(fā)現(xiàn),太平洋海溫與江蘇地區(qū)兩遷害蟲遷入量有遙相關(guān)關(guān)系。近10年來,稻縱卷葉螟的發(fā)生趨于常態(tài)化、復(fù)雜化,目前尚未見到關(guān)于大氣環(huán)流對中國稻縱卷葉螟影響方面的系統(tǒng)研究。為此,從大氣環(huán)流74項(xiàng)特征量入手,研究中國稻縱卷葉螟發(fā)生的大尺度氣候環(huán)流背景,探討其災(zāi)變的氣候因素,研究稻縱卷葉螟氣象預(yù)測技術(shù)。根據(jù)水稻種植制度、稻縱卷葉螟主要發(fā)生區(qū)分布,對1980—2014年中國稻縱卷葉螟發(fā)生面積率與上年1月到當(dāng)年9月的74項(xiàng)環(huán)流特征量所有時(shí)段的不同組合進(jìn)行相關(guān)性分析,甄選影響中國稻縱卷葉螟發(fā)生程度的顯著因子及影響時(shí)段,構(gòu)建基于大氣環(huán)流指數(shù)的中國稻縱卷葉螟長期氣象預(yù)測模型,以實(shí)現(xiàn)對全國稻縱卷葉螟發(fā)生程度的長期預(yù)報(bào),旨在為提高遷飛性害蟲預(yù)測水平,減輕危害,為保障糧食生產(chǎn)安全提供技術(shù)支持和科學(xué)依據(jù)。

    1 資料與方法

    1.1 資料來源

    中國稻縱卷葉螟資料取自農(nóng)業(yè)農(nóng)村部全國農(nóng)業(yè)技術(shù)推廣服務(wù)中心,包括中國稻縱卷葉螟逐年的發(fā)生面積、對應(yīng)造成的水稻產(chǎn)量損失等。中國水稻面積資料取自國家統(tǒng)計(jì)局。逐月74項(xiàng)大氣環(huán)流特征量取自國家氣候中心,類別包括副熱帶高壓類、極渦類、環(huán)流類、槽類以及其他類,各特征量具體分類和含義見文獻(xiàn)[21,25]及國家氣候中心業(yè)務(wù)指南。南方水稻產(chǎn)區(qū)[19]的地面氣象要素資料取自國家氣象中心,包括逐日降水量、平均氣溫、最高氣溫、日照時(shí)數(shù)。所有資料時(shí)段為1980—2016年。

    1.2 資料處理

    由于稻縱卷葉螟的發(fā)生對大氣環(huán)流的響應(yīng)具有遲滯效應(yīng)并考慮到中國不同地區(qū)水稻生育期差異,為全面研究74項(xiàng)大氣環(huán)流特征量與稻縱卷葉螟發(fā)生面積率的關(guān)系,增加預(yù)測因子的信息量,采用預(yù)測因子膨化技術(shù)[28],從上年1月至當(dāng)年9月依次按照1個(gè)月、2個(gè)月等進(jìn)行所有不同時(shí)段組合。通過上年1—12月和當(dāng)年1—9月逐月的74項(xiàng)大氣環(huán)流特征量不同時(shí)段組合值與當(dāng)年全國稻縱卷葉螟的發(fā)生面積率等進(jìn)行相關(guān)分析,篩選出顯著相關(guān)的大氣環(huán)流因子和影響時(shí)段,據(jù)此建立稻縱卷葉螟發(fā)生面積率的預(yù)測模型。膨化處理月環(huán)流因子時(shí)段組合時(shí),其中4個(gè)特征量(編號為04,15,26,37)每年6—9月4個(gè)月無資料,不參與時(shí)段組合,這些特征量的總有效時(shí)段數(shù)均為51個(gè);3個(gè)特征量(編號為65,66,70)每年的6—8月3個(gè)月無資料,不參與相關(guān)分析,這些特征量的總有效時(shí)段數(shù)均為61個(gè)。其他67個(gè)特征量的時(shí)段組合均為231個(gè)。所有特征量共組合15864個(gè)大氣環(huán)流因子。1980—2014年資料用于建模,2015—2016年資料用以模型外延預(yù)報(bào)檢驗(yàn)。

    計(jì)算74項(xiàng)大氣環(huán)流因子各時(shí)段組合時(shí),根據(jù)1980—2014年逐月資料,依次計(jì)算每個(gè)特征量不同時(shí)段組合的歷年平均值[21],如42s3d8中s3d8表示上年3月至當(dāng)年8月,42表示環(huán)流特征量編號。南方稻區(qū)范圍定義根據(jù)文獻(xiàn)[19],我國稻縱卷葉螟的主要危害區(qū)在淮河以南的水稻主產(chǎn)區(qū),氣象站點(diǎn)選擇依據(jù)中國氣象地理區(qū)劃[29],在稻縱卷葉螟常發(fā)區(qū)、易發(fā)區(qū),包括西南(529個(gè)站)、江淮(120個(gè)站)、江漢(57個(gè)站)、江南(472個(gè)站)、華南(249個(gè)站)等主產(chǎn)稻區(qū)共選取1427個(gè)站,涉及15個(gè)省(區(qū)、市);對于境外蟲源遷入途經(jīng)的華南3省/區(qū)以及云南省共選取394個(gè)站,包括云南127個(gè)站、廣西102個(gè)站、廣東88個(gè)站、福建77個(gè)站。計(jì)算地面氣象要素時(shí),先將逐日平均氣溫、最高氣溫、降水量、日照時(shí)數(shù)處理為月值,與大氣環(huán)流因子的時(shí)段匹配,計(jì)算稻區(qū)平均氣溫、氣溫距平、最高氣溫、降水量、降水距平、日照時(shí)數(shù)、日照距平等所需組合的歷年平均值。

    1.3 稻縱卷葉螟發(fā)生面積率計(jì)算

    稻縱卷葉螟與稻飛虱一樣,是危害水稻生長發(fā)育和產(chǎn)量的重要害蟲,因此水稻種植面積決定著稻縱卷葉螟可能發(fā)生發(fā)展的面積,本研究以中國稻縱卷葉螟發(fā)生面積率為研究對象,計(jì)算公式[21]如下:

    (1)

    1.4 研究方法

    1.4.1 氣候年型劃分方法

    考慮到稻縱卷葉螟在中國主要危害南方稻區(qū),而中國南方稻區(qū)為世界上水稻產(chǎn)量最高的地區(qū)[19],其水稻主要生長季和蟲害主發(fā)期為5—9月,對該階段進(jìn)行氣候年型劃分,分別統(tǒng)計(jì)南方1427個(gè)站、華南3省/區(qū)及云南省394個(gè)站37年5—9月平均氣溫和累積降水量,參考陳正洪等[30]和包云軒等[19]冷暖冬(春)、干濕冬(春)等級標(biāo)準(zhǔn),結(jié)合實(shí)際氣溫距平分布,對其進(jìn)行氣候冷暖劃分。①水稻主生長季單站冷暖劃分標(biāo)準(zhǔn):主生長季單站平均氣溫距平ΔT≤-0.5℃,定義為單站冷生長季;反之,ΔT≥0.5℃,定義為單站暖生長季;若-0.5℃<ΔT<0.5℃,則定義為氣溫正常生長季。②水稻主生長季區(qū)域冷暖劃分標(biāo)準(zhǔn):區(qū)域內(nèi)冷生長季站數(shù)與該區(qū)域總站數(shù)的百分比定義為冷生長季指數(shù)Ic(單位:%),若Ic≥50%,則為區(qū)域冷生長季;同理,區(qū)域內(nèi)暖生長季站數(shù)與該區(qū)域總站數(shù)的百分比定義為暖生長季指數(shù)Iw(單位:%),若Iw≥50%,則為區(qū)域暖生長季;若區(qū)域內(nèi)冷生長季指數(shù)Ic<50%且暖生長季指數(shù)Iw<50%,則根據(jù)冷生長季單站數(shù)和暖生長季單站數(shù)對冷暖生長季進(jìn)行劃分,若冷生長季單站數(shù)多于暖生長季單站數(shù),則定義為區(qū)域正常偏冷生長季,反之,暖生長季單站數(shù)多于冷生長季單站數(shù),則定義為區(qū)域正常偏暖生長季。利用同樣的方法可統(tǒng)計(jì)出單站冷生長季、暖生長季和氣溫正常生長季,并劃分出區(qū)域冷生長季、暖生長季和區(qū)域正常偏冷生長季、區(qū)域正常偏暖生長季。

    依據(jù)降水量距平進(jìn)行氣候干濕劃分。①單站干濕生長季劃分標(biāo)準(zhǔn):單站降水量距平ΔP≤-10,定義為單站干生長季,反之,ΔP≥10,定義為單站濕生長季;若-10<ΔP<10,則定義為單站降水正常生長季,據(jù)此定義出單站干生長季、單站濕生長季和單站降水正常生長季。②區(qū)域干濕生長季劃分標(biāo)準(zhǔn):利用與氣溫相同的方法定義和劃分出區(qū)域干生長季、區(qū)域濕生長季和區(qū)域正常偏干生長季、 區(qū)域正常偏濕生長季。

    為了便于總體評價(jià),將區(qū)域正常偏冷生長季劃歸到冷生長季,區(qū)域正常偏暖生長季劃歸到暖生長季;區(qū)域正常偏干生長季劃歸到干生長季, 區(qū)域正常偏濕生長季劃歸到濕生長季。

    1.4.2 相關(guān)分析

    稻縱卷葉螟發(fā)生面積率與不同時(shí)段組合的大氣環(huán)流特征量之間的相關(guān)系數(shù)采用Pearson相關(guān)計(jì)算方法,實(shí)際得到15864個(gè)相關(guān)系數(shù),在此基礎(chǔ)上進(jìn)行影響因子篩選,大氣環(huán)流特征量與地面氣象要素、以及稻縱卷葉螟發(fā)生面積與地面氣象要素之間也進(jìn)行相關(guān)分析。相關(guān)系數(shù)的檢驗(yàn)采用雙尾t檢驗(yàn)。

    1.4.3 因子篩選與模型構(gòu)建方法

    在不同組合時(shí)段同項(xiàng)環(huán)流特征量因子中優(yōu)選與稻縱卷葉螟發(fā)生面積率相關(guān)系數(shù)最大、獨(dú)立性最好的組合,剔除同一特征量中相互關(guān)聯(lián)或包含的其他因子組合。利用該方法篩選出的相關(guān)顯著的因子,借助統(tǒng)計(jì)分析軟件SPSS 14.0 for Windows,建立中國稻縱卷葉螟發(fā)生面積率的多元回歸預(yù)報(bào)模型。方差貢獻(xiàn)通過F值0.001顯著性水平檢驗(yàn)的因子則進(jìn)入模型,否則剔除該因子不進(jìn)入模型,即納入方程的因子均為對預(yù)報(bào)對象有極顯著影響的因子。采用1980—2014年發(fā)生面積率進(jìn)行模型擬合回代檢驗(yàn),用2015—2016年發(fā)生面積率預(yù)報(bào)值與實(shí)際值進(jìn)行對照,對模型的預(yù)報(bào)準(zhǔn)確率進(jìn)行檢驗(yàn)。

    中國稻縱卷葉螟發(fā)生面積預(yù)報(bào)為

    (2)

    2 結(jié)果與分析

    2.1 影響中國稻縱卷葉螟發(fā)生面積率的大氣環(huán)流特征量

    2.1.1 影響中國稻縱卷葉螟發(fā)生的顯著環(huán)流特征因子及影響時(shí)段

    分析發(fā)現(xiàn),74項(xiàng)大氣環(huán)流特征量中達(dá)到0.001,0.01,0.05顯著性水平檢驗(yàn)的因子數(shù)分別為2158,4932,8086個(gè)。圖1給出了達(dá)到0.001顯著性水平的顯著環(huán)流因子和最大相關(guān)系數(shù),可見影響中國稻縱卷葉螟發(fā)生的顯著環(huán)流因子有46項(xiàng),均與稻縱卷葉螟發(fā)生關(guān)系密切,其中副熱帶高壓(以下簡稱副高)類環(huán)流特征因子顯著影響時(shí)段數(shù)為1245個(gè),顯著環(huán)流因子有27項(xiàng),占全部顯著環(huán)流特征因子的59%;極渦類環(huán)流因子顯著影響時(shí)段數(shù)為593個(gè),顯著環(huán)流因子有10項(xiàng),占全部顯著環(huán)流特征因子的22%;環(huán)流類因子顯著影響時(shí)段數(shù)為208個(gè),顯著環(huán)流因子有5項(xiàng),占全部顯著環(huán)流特征因子的11%;槽類環(huán)流因子顯著影響時(shí)段數(shù)為108個(gè),顯著環(huán)流因子有3項(xiàng),占全部顯著環(huán)流特征因子的6%;其他類環(huán)流因子顯著影響時(shí)段數(shù)為4個(gè),顯著環(huán)流因子有1項(xiàng),占全部顯著環(huán)流特征因子的2%。由此可見,北半球大氣環(huán)流對中國稻縱卷葉螟發(fā)生的影響程度從大至小依次為副高類、極渦類、環(huán)流類、槽類、其他類,副高類、極渦類顯著影響環(huán)流因子是中國稻縱卷葉螟發(fā)生面積率的主導(dǎo)影響因子,其次為環(huán)流類,這與錢拴等[21]、于彩霞等[22]、白蕤等[23]對稻飛虱發(fā)生面積率的研究結(jié)論總體一致,不同的是環(huán)流類和槽類的影響排序存在差異。副高面積指數(shù)、強(qiáng)度指數(shù)、槽類、緯向環(huán)流指數(shù)分別與中國稻縱卷葉螟發(fā)生面積率呈正相關(guān),極渦類、經(jīng)向環(huán)流指數(shù)、冷空氣呈負(fù)相關(guān)。在副高類因子中,面積指數(shù)與中國稻縱卷葉螟發(fā)生面積率正相關(guān)程度大于強(qiáng)度指數(shù),面積指數(shù)11項(xiàng)中有9項(xiàng)(占82%)呈極顯著正相關(guān),而強(qiáng)度指數(shù)11項(xiàng)中僅有6項(xiàng)(占55%)達(dá)到0.001顯著性水平。其中,東太平洋副高脊線、大西洋副高北界、極渦類的北半球極渦面積指數(shù)、強(qiáng)度指數(shù)對稻縱卷葉螟發(fā)生面積率的影響顯著,最大相關(guān)系數(shù)分別是-0.7859,-0.7708,-0.7476,-0.7367,均達(dá)到極顯著相關(guān)。不同區(qū)域的副高北界和副高脊線中,僅北半球副高脊線、太平洋副高北界與中國稻縱卷葉螟發(fā)生程度顯著正相關(guān),其余副高北界和副高脊線與中國稻縱卷葉螟發(fā)生程度均呈負(fù)相關(guān)關(guān)系。西太平洋副高西伸脊點(diǎn)與中國稻縱卷葉螟發(fā)生面積率無顯著相關(guān)關(guān)系,這與錢拴等[21]、侯婷婷等[20]對稻飛虱的研究不同,原因可能與稻縱卷葉螟和稻飛虱兩者的發(fā)生規(guī)律、生物習(xí)性存在差異有關(guān)。印度副高面積指數(shù)、強(qiáng)度指數(shù)與中國稻縱卷葉螟發(fā)生面積率無顯著相關(guān)關(guān)系。冬季冷空氣與中國稻縱卷葉螟發(fā)生面積率呈顯著負(fù)相關(guān)。西藏高原指數(shù)與中國稻縱卷葉螟發(fā)生面積率呈顯著正相關(guān)關(guān)系。

    圖2是對圖1中46項(xiàng)顯著環(huán)流特征因子進(jìn)行顯著影響時(shí)段統(tǒng)計(jì)的結(jié)果。由圖2可見,上年1月至當(dāng)年9月環(huán)流特征因子對中國當(dāng)年稻縱卷葉螟發(fā)生面積率均有顯著的影響,其中當(dāng)年7—9月、上年7月至當(dāng)年3月為集中影響時(shí)段。顯著影響環(huán)流因子中,對中國稻縱卷葉螟影響最明顯的為副高類和極渦類環(huán)流因子,副高類環(huán)流因子影響最明顯的時(shí)段為上年7月至當(dāng)年3月,其次為當(dāng)年7—9月,極渦類影響較明顯時(shí)段為上年5—12月和當(dāng)年5—9月;影響相對較小的為環(huán)流類、槽類和其他類環(huán)流特征因子。從上年1月至當(dāng)年9月74項(xiàng)大氣環(huán)流特征量各月值與中國稻縱卷葉螟發(fā)生面積率的關(guān)系分析發(fā)現(xiàn),副高類環(huán)流因子仍是中國稻縱卷葉螟發(fā)生面積率的主導(dǎo)影響因子,其顯著影響因子數(shù)占全部有顯著影響環(huán)流因子的69%,這與上述將環(huán)流因子膨化處理后的不同時(shí)段與中國稻縱卷葉螟發(fā)生面積率的研究結(jié)論一致。

    圖1 影響中國稻縱卷葉螟發(fā)生面積率的大氣環(huán)流特征量Fig.1 Significant circulation characteristic factors influencing the ratio of occurrence area of rice leaf roller in China

    圖2 46項(xiàng)顯著環(huán)流特征因子主要影響時(shí)段Fig.2 Main influencing periods of 46 significant circulation characteristic factors

    2.1.2 影響中國稻縱卷葉螟發(fā)生的關(guān)鍵環(huán)流特征因子指標(biāo)

    為了使篩選出的關(guān)鍵環(huán)流因子指標(biāo)具有業(yè)務(wù)實(shí)用性,參考錢拴等[21]對稻飛虱發(fā)生面積率的分級標(biāo)準(zhǔn),將1980—2016年中國稻縱卷葉螟發(fā)生面積率的平均值48.0%作為參照值,取參照值上下波動的80%確定等級間隔,以此標(biāo)準(zhǔn),中國稻縱卷葉螟發(fā)生面積率(y)級別包括:y<9.7%,輕發(fā)生年;9.7%≤y<48.0%,偏輕發(fā)生年;48.0%≤y≤86.3%,偏重發(fā)生年;y>86.3%,重發(fā)生年。根據(jù)中國稻縱卷葉螟發(fā)生面積率分級類別,計(jì)算每個(gè)顯著環(huán)流特征因子相應(yīng)級別的平均值,判斷顯著環(huán)流因子量值在稻縱卷葉螟輕、偏輕、偏重、重發(fā)生時(shí)候的差異,篩選出量值差異較為明顯的因子作為稻縱卷葉螟發(fā)生等級的關(guān)鍵環(huán)流指示因子,以指示因子在4個(gè)發(fā)生等級的量值構(gòu)建稻縱卷葉螟發(fā)生等級的指示指標(biāo)。因子篩選原則[23]如下:對多個(gè)大氣環(huán)流特征量之間相互關(guān)聯(lián)和同一環(huán)流特征量的多個(gè)表征指數(shù),只挑選其中對稻縱卷葉螟發(fā)生影響最顯著的一個(gè)指數(shù);對于同一指數(shù)的多個(gè)時(shí)段,只篩選差異最顯著、持續(xù)時(shí)間相對長的時(shí)段。據(jù)此原則選取的關(guān)鍵環(huán)流特征因子共10個(gè),具體因子和等級指示指標(biāo)見表1所示。

    由表1可見,亞洲區(qū)和太平洋區(qū)極渦強(qiáng)度指數(shù)、南海副高脊線、南海和東太平洋副高北界、亞洲經(jīng)向環(huán)流指數(shù)對稻縱卷葉螟影響均為負(fù)效應(yīng),北半球副高強(qiáng)度指數(shù)、東亞槽強(qiáng)度、西藏高原指數(shù)均為正效應(yīng)。10個(gè)關(guān)鍵環(huán)流特征因子的分級指標(biāo)具有明顯的規(guī)律性,均表現(xiàn)為正相關(guān)的因子值越大,中國稻縱卷葉螟發(fā)生為偏重或重級;值越小,中國稻縱卷葉螟發(fā)生為偏輕或輕級;負(fù)相關(guān)的因子結(jié)果正相反,負(fù)相關(guān)的因子值越大,中國稻縱卷葉螟發(fā)生越趨輕級,反之亦然。以上年3—8月太平洋區(qū)極渦強(qiáng)度指數(shù)、上年9—10月東亞槽強(qiáng)度為例,在全國稻縱卷葉螟發(fā)生面積率高的重發(fā)年,上年3—8月太平洋區(qū)極渦強(qiáng)度指數(shù)較多年平均值(47)約偏小4,上年9—10月東亞槽強(qiáng)度較多年平均值(269)約偏大15,落區(qū)均在重發(fā)等級范圍,量值表達(dá)發(fā)生等級差異明顯,以此類推篩選稻縱卷葉螟發(fā)生等級的環(huán)流指示因子。其中上年10月至當(dāng)年1月亞洲區(qū)極渦強(qiáng)度指數(shù)、上年3—8月和當(dāng)年5—6月太平洋區(qū)極渦強(qiáng)度指數(shù)、上年1月至當(dāng)年9月南海副高脊線、上年7—10月北半球副高強(qiáng)度指數(shù)、當(dāng)年2—3月亞洲經(jīng)向環(huán)流指數(shù)、上年9—10月東亞槽強(qiáng)度、上年3月至當(dāng)年8月南海副高北界等7個(gè)關(guān)鍵環(huán)流特征因子不同級別的指標(biāo)值指示性最好,顯著表達(dá)了每個(gè)發(fā)生級別的差異實(shí)況。

    表1 影響中國稻縱卷葉螟不同發(fā)生面積率級別的關(guān)鍵環(huán)流特征因子指標(biāo)Table 1 Key circulation characteristic factors for different occurrence levels of rice leaf roller in China

    注:亞洲區(qū)和太平洋區(qū)極渦強(qiáng)度指數(shù)、南海副高脊線和副高北界、亞洲經(jīng)向環(huán)流指數(shù)、東太平洋副高北界與中國稻縱卷葉螟發(fā)生面積率均呈顯著負(fù)相關(guān)關(guān)系;北半球副高強(qiáng)度指數(shù)、東亞槽強(qiáng)度、西藏高原指數(shù)與之則均呈顯著正相關(guān)關(guān)系;且上述相關(guān)系數(shù)均達(dá)到0.001的顯著性水平(樣本量為35)。

    2.2 中國稻縱卷葉螟發(fā)生面積率長期預(yù)報(bào)模型的建立及效果檢驗(yàn)

    中國自南向北均種植有水稻,一年中生長季節(jié)較長,其中海南1月就開始水稻播種育秧,之后2—3月南方雙季稻區(qū)開始早稻育秧、西南地區(qū)開始一季稻播種育秧,6—7月華南和江南陸續(xù)開始收獲早稻、播種晚稻,秋季中后期全國一季稻、南方晚稻逐漸收獲完畢,因此建立全國稻縱卷葉螟動態(tài)預(yù)測模型對指導(dǎo)水稻生產(chǎn)、做好蟲害防控有重要意義?;诒?中可供建模的10個(gè)關(guān)鍵大氣環(huán)流因子,利用回歸分析方法,建立年前、年后稻縱卷葉螟發(fā)生面積率的多元回歸動態(tài)預(yù)測模型。年前發(fā)生面積率預(yù)測模型基于上年1—12月的關(guān)鍵環(huán)流因子建立,年后預(yù)測模型利用上年1月至當(dāng)年9月的關(guān)鍵環(huán)流因子建立,分別在當(dāng)年1月、3—10月的每月初發(fā)布預(yù)報(bào)(表2),所建模型見表3。各月預(yù)報(bào)模型除6月模型與5月相同、8月模型與7月相同外,其余模型均在上一個(gè)月的基礎(chǔ)上引入新的關(guān)鍵環(huán)流因子,實(shí)現(xiàn)了模型動態(tài)預(yù)報(bào)和結(jié)果更新。

    表2 中國稻縱卷葉螟發(fā)生面積率模型預(yù)報(bào)時(shí)間和所用因子時(shí)段Table 2 Prediction time and periods of prediction factors in prediction models of the ratio of occurrence area of rice leaf roller in China

    表3 中國稻縱卷葉螟發(fā)生面積率的長期動態(tài)預(yù)測模型Table 3 Prediction models of the ratio of occurrence area of rice leaf roller in China for Jan, Mar to Oct

    注:模型1~9中,各回歸方程的復(fù)相關(guān)系數(shù)均達(dá)到0.001顯著性水平(樣本量為35)。

    利用表3中模型,對1980—2014年中國稻縱卷葉螟發(fā)生面積率進(jìn)行了歷史回代擬合檢驗(yàn),各月預(yù)報(bào)模型歷史回代擬合準(zhǔn)確率大部分在85%以上,模型對偏重發(fā)生年份(發(fā)生面積率不低于48%)擬合準(zhǔn)確率也多在85%以上,擬合較好;僅極端發(fā)生年份準(zhǔn)確率略偏低,如1984年發(fā)生面積率(21.9%)為1980年以來最低、2007年發(fā)生面積率(90.4%)為歷史最高,各月模型擬合準(zhǔn)確率為50%~70%(表4);模型對2015—2016年的外推預(yù)測準(zhǔn)確率分別達(dá)到了75%以上,2015年和2016年年初、3—10月各月的外推預(yù)測兩年平均準(zhǔn)確率分別達(dá)到86.6%,90.5%,91.8%,93.4%,93.4%,94.0%,94.0%,94.3%,95.4%(表5)。模型歷史擬合和外推預(yù)測效果較好。該組預(yù)測模型實(shí)現(xiàn)了中國水稻產(chǎn)前、產(chǎn)中稻縱卷葉螟發(fā)生面積率和發(fā)生面積的動態(tài)預(yù)報(bào)。

    表4 1980—2014年中國稻縱卷葉螟發(fā)生面積率逐月預(yù)測模型回代擬合準(zhǔn)確率Table 4 The hindcast accuracy of prediction models of the ratio of occurrence area of rice leaf roller in China from 1980 to 2014

    表5 2015—2016年中國稻縱卷葉螟發(fā)生面積率逐月預(yù)測模型外推預(yù)測準(zhǔn)確率Table 5 The extrapolated accuracy of prediction models of the ratio of occurrence area of rice leaf roller in China from 2015 to 2016

    2.3 大氣環(huán)流影響中國稻縱卷葉螟發(fā)生的機(jī)制

    2.3.1 南方稻縱卷葉螟發(fā)生面積與全國發(fā)生面積的關(guān)系

    相關(guān)分析發(fā)現(xiàn),中國稻縱卷葉螟發(fā)生面積與導(dǎo)致的實(shí)際產(chǎn)量損失之間存在極顯著的正相關(guān)關(guān)系(圖3)。30多年來(1980—2016年),全國稻縱卷葉螟發(fā)生面積呈明顯的增加趨勢,尤其21世紀(jì)以來發(fā)生面積和危害程度明顯加劇,發(fā)生面積增加速率為281.5萬公頃次/(10 a),20世紀(jì)80年代發(fā)生面積最低,21世紀(jì)前10年最高,2011—2016年又有所減少。通過分析2011—2016年南方15省(區(qū)、市)稻縱卷葉螟發(fā)生面積在全國稻縱卷葉螟發(fā)生面積中占比的年際變化發(fā)現(xiàn),在2011—2016年全國稻縱卷葉螟發(fā)生面積有所減少的情況下,南方稻縱卷葉螟發(fā)生面積占比仍在85.0%~99.8%之間,表明南方稻縱卷葉螟發(fā)生面積直接決定著中國稻縱卷葉螟發(fā)生面積,因此揭示大氣環(huán)流與南方稻縱卷葉螟主發(fā)期稻區(qū)生態(tài)氣象條件的關(guān)系,對探討大氣環(huán)流影響中國稻縱卷葉螟發(fā)生的機(jī)制尤為重要。

    圖3 中國稻縱卷葉螟發(fā)生面積與實(shí)際水稻產(chǎn)量損失散點(diǎn)圖Fig.3 The scatter plot between the occurrence area of rice leaf roller and the corresponding loss of rice production in China

    2.3.2 大氣環(huán)流對中國稻縱卷葉螟發(fā)生的可能影響機(jī)制

    對影響中國稻縱卷葉螟發(fā)生面積率的10項(xiàng)關(guān)鍵環(huán)流因子、中國稻縱卷葉螟發(fā)生面積、發(fā)生面積率分別與南方稻縱卷葉螟當(dāng)年主發(fā)期(5—9月)的平均氣溫、氣溫距平、平均最高氣溫、降水量、降水距平、日照時(shí)數(shù)、日照距平等的相關(guān)分析表明:關(guān)鍵環(huán)流因子與南方稻區(qū)稻縱卷葉螟主發(fā)期的水熱條件、光照等氣象條件關(guān)系密切,其中亞洲區(qū)和太平洋區(qū)極渦強(qiáng)度指數(shù)、南海副高脊線和副高北界、東太平洋副高北界與南方5—9月最高氣溫、平均氣溫、氣溫距平均呈顯著負(fù)相關(guān)關(guān)系,東亞槽強(qiáng)度、西藏高原指數(shù)與之相反,呈顯著正相關(guān)關(guān)系,亞洲經(jīng)向環(huán)流指數(shù)與南方5—9月降水量、降水量距平呈顯著正相關(guān)關(guān)系;南方5—9月光、溫、水與環(huán)流關(guān)鍵因子的相關(guān)程度從大到小為溫度類、降水類和日照類。中國稻縱卷葉螟發(fā)生面積、發(fā)生面積率與南方稻區(qū)5—9月平均氣溫、平均最高氣溫之間均存在極顯著的正相關(guān)關(guān)系(圖4),這是因?yàn)?980—2016年南方每年5—9月的平均氣溫、平均最高氣溫多在稻縱卷葉螟各蟲態(tài)發(fā)育的適宜溫度范圍19~31℃之間[13,31],適溫范圍內(nèi),溫度越高,種群發(fā)育速率越快,完成一個(gè)蟲期或世代歷時(shí)越短,種群增長指數(shù)越大[31-33],導(dǎo)致蟲害發(fā)生面積越大。表明5—9月南方稻區(qū)生境熱量條件總體適于稻縱卷葉螟的發(fā)生發(fā)展。對中國稻縱卷葉螟發(fā)生面積率較大年份的南方15省(區(qū)、市)和境

    圖4 中國稻縱卷葉螟發(fā)生面積、發(fā)生面積率與當(dāng)年5—9月南方平均氣溫、平均最高氣溫散點(diǎn)圖(a)中國稻縱卷葉螟發(fā)生面積與5—9月南方平均氣溫散點(diǎn)圖,(b)中國稻縱卷葉螟發(fā)生面積與5—9月南方平均最高氣溫散點(diǎn)圖,(c)中國稻縱卷葉螟發(fā)生面積率與5—9月南方平均氣溫散點(diǎn)圖,(d)中國稻縱卷葉螟發(fā)生面積率與5—9月南方平均最高氣溫散點(diǎn)圖Fig.4 Scatter plots between the occurrence area, the ratio of occurrence area of rice leaf roller in China and the average temperature, the average maximum temperature in South China from May to Sep(a)the scatter plot between the occurrence area of rice leaf roller in China and the average temperature in South China from May to Sep,(b)the scatter plot between the occurrence area of rice leaf roller in China and the average maximum temperature in South China from May to Sep,(c)the scatter plot between the ratio of occurrence area of rice leaf roller in China and the average temperature in South China from May to Sep,(d)the scatter plot between the ratio of occurrence area of rice leaf roller in China and the average maximum temperature in South China from May to Sep

    續(xù)圖4

    外蟲源遷入途經(jīng)4省(華南3省/區(qū)及云南省)5—9月的溫濕條件、年型特征分析(表6)表明:稻縱卷葉螟發(fā)生面積率較大的年份主要出現(xiàn)在干暖年和濕暖年,其次是濕冷年;南方4省(華南3省/區(qū)及云南省)如果出現(xiàn)干冷年型,則稻縱卷葉螟發(fā)生較大面積率的可能性較低,這與包云軒等[19]對中南半島前期干冷氣候易導(dǎo)致我國南方稻飛虱偏輕發(fā)生的研究結(jié)論一致,也與稻縱卷葉螟是一種趨濕性遷飛害蟲[6]的生理特性一致。即大氣環(huán)流影響稻區(qū)的水熱、光照等條件,水熱及光照條件又影響稻縱卷葉螟的發(fā)生發(fā)展,三者之間存在密切的關(guān)聯(lián)影響機(jī)制。

    表6 1980—2016年稻縱卷葉螟發(fā)生面積率較大年份的年型特征Table 6 The year type for larger ratios of the occurrence area of rice leaf roller in China from 1980 to 2016

    注: 以稻縱卷葉螟發(fā)生面積率不低于48%定為偏重發(fā)生年份。

    3 討 論

    分析表明:亞洲區(qū)和太平洋區(qū)極渦強(qiáng)度指數(shù)與中國稻縱卷葉螟發(fā)生面積率均呈顯著負(fù)相關(guān),亞洲區(qū)和太平洋區(qū)極渦強(qiáng)度指數(shù)小,稻縱卷葉螟發(fā)生面積率偏高。在稻縱卷葉螟發(fā)生面積率等級為偏重至重發(fā)等級的16年中,除1991年、1999年外,其他年份均對應(yīng)的是亞洲區(qū)極渦強(qiáng)度指數(shù)偏弱年;除2012年、2013年外,均對應(yīng)的是太平洋區(qū)極渦強(qiáng)度指數(shù)偏弱年。21世紀(jì)初至2011年,亞洲區(qū)和太平洋區(qū)極渦強(qiáng)度持續(xù)偏弱,稻縱卷葉螟發(fā)生面積率等級持續(xù)偏重。南海副高脊線、亞洲經(jīng)向環(huán)流指數(shù)與中國稻縱卷葉螟發(fā)生面積率均呈顯著負(fù)相關(guān)。這與錢拴等[21]和于彩霞等[22]對中國稻飛虱的研究結(jié)果相符,說明極渦強(qiáng)度指數(shù)、南海副高脊線、亞洲經(jīng)向環(huán)流指數(shù)對水稻遷飛性害蟲稻縱卷葉螟、稻飛虱發(fā)生的影響均為負(fù)效應(yīng)。負(fù)相關(guān)的因子值越大,中國稻縱卷葉螟發(fā)生越趨輕級;負(fù)相關(guān)的因子值越小,中國稻縱卷葉螟發(fā)生越趨重級。

    分析還發(fā)現(xiàn),關(guān)鍵環(huán)流因子、稻區(qū)地面氣象條件和稻縱卷葉螟發(fā)生面積、發(fā)生面積率之間存在較好的關(guān)聯(lián)影響機(jī)制,大氣環(huán)流影響稻區(qū)的水熱以及光照等條件,水熱及光照條件又影響稻縱卷葉螟的發(fā)生發(fā)展;各類環(huán)流因子中,副高類因子與中國稻縱卷葉螟發(fā)生面積率的相關(guān)關(guān)系最為密切。這與前人已有的研究結(jié)論吻合,IPCC第5次評估報(bào)告表明:近130年全球年平均表面溫度升高了0.85℃,1983—2012年是過去1400年中最暖的30年[34],而氣候變暖可使大部病蟲害發(fā)育歷期縮短、危害期延長,害蟲種群增長力增加[35]。本研究分析發(fā)現(xiàn),自20世紀(jì)80年代以來,5—9月中國南方稻區(qū)的熱量條件總體處于稻縱卷葉螟的適宜生境條件范圍,故氣象條件有助于促進(jìn)稻縱卷葉螟危害加重,這也是21世紀(jì)初至2015年中國稻縱卷葉螟持續(xù)偏重發(fā)生的原因。另外,西北太平洋副高是影響我國夏季降水異常的大尺度環(huán)流系統(tǒng),其穩(wěn)定維持與南北擺動、東西進(jìn)退等對中國東部雨帶位置變化起決定作用[36-38],且大尺度環(huán)流的低頻變化會引起華南前汛期降水的低頻變化,進(jìn)而影響前汛期持續(xù)性暴雨發(fā)生頻次、持續(xù)時(shí)間和強(qiáng)度[39],而稻縱卷葉螟的遷飛、降落和大氣環(huán)流關(guān)系極為密切[5,14-16],適溫、高濕和強(qiáng)降水及良好的寄主環(huán)境易導(dǎo)致稻縱卷葉螟大發(fā)生[17-18]。

    南方4省(華南3省/區(qū)及云南省)干冷年型常導(dǎo)致稻縱卷葉螟發(fā)生面積偏小、發(fā)生程度偏輕,這是由于干冷年型氣象條件不利于境外遷飛性蟲源大量遷入境內(nèi)且遷入后也不適宜存活所致[19]。此外,稻縱卷葉螟的發(fā)生程度除與氣象因素有關(guān)外,還與蟲源基數(shù)、水稻品種、種植方式、水稻長勢、防治技術(shù)等因素有關(guān)。由于稻縱卷葉螟遷飛和發(fā)生發(fā)展的機(jī)理和影響因素復(fù)雜,綜合多因素的影響機(jī)制研究還有待今后進(jìn)一步深化。

    4 結(jié) 論

    利用全國稻縱卷葉螟逐年發(fā)生面積率,基于74項(xiàng)大氣環(huán)流特征量和因子膨化處理技術(shù),構(gòu)建了上年1月至當(dāng)年9月所有不同時(shí)段的組合,篩選出影響中國稻縱卷葉螟發(fā)生的顯著環(huán)流因子;結(jié)合相應(yīng)的水稻產(chǎn)量損失資料和南方15省(區(qū)、市)地面氣象資料,探討了大氣環(huán)流對中國稻縱卷葉螟發(fā)生發(fā)展的可能影響機(jī)制,得到以下主要結(jié)論:

    1) 46項(xiàng)大氣環(huán)流因子與稻縱卷葉螟發(fā)生關(guān)系密切,其影響程度由大至小排序依次為副高類、極渦類、環(huán)流類、槽類、其他類。副高類、極渦類顯著影響環(huán)流因子分別占全部有顯著影響環(huán)流特征因子的59%,22%,是中國稻縱卷葉螟發(fā)生面積率的主導(dǎo)影響因子。大氣環(huán)流影響中國稻縱卷葉螟發(fā)生的時(shí)段主要為當(dāng)年7—9月,其次是上年的7月至當(dāng)年3月。

    2) 按中國稻縱卷葉螟發(fā)生面積率y<9.7%,9.7%≤y<48.0%,48.0%≤y≤86.3%,y>86.3% 4個(gè)發(fā)生級別,確定了影響中國稻縱卷葉螟發(fā)生的關(guān)鍵環(huán)流因子指標(biāo)共10項(xiàng)。其中亞洲區(qū)極渦強(qiáng)度指數(shù)、太平洋區(qū)極渦強(qiáng)度指數(shù)、南海副高脊線、北半球副高強(qiáng)度指數(shù)、亞洲經(jīng)向環(huán)流指數(shù)、東亞槽強(qiáng)度和南海副高北界7個(gè)關(guān)鍵環(huán)流指標(biāo)值指示性最好,顯著表達(dá)了每個(gè)發(fā)生級別的差異實(shí)況。

    3) 利用篩選的10項(xiàng)關(guān)鍵環(huán)流因子作為預(yù)測因子,建立了水稻產(chǎn)前、產(chǎn)中共9個(gè)中國稻縱卷葉螟發(fā)生面積率月動態(tài)預(yù)測模型,預(yù)報(bào)時(shí)間為當(dāng)年1月初、3—10月每月的月初。模型在上月的基礎(chǔ)上動態(tài)地引入新環(huán)流預(yù)報(bào)因子,實(shí)現(xiàn)了模型動態(tài)預(yù)報(bào)和預(yù)測結(jié)果更新。各月動態(tài)預(yù)測模型的歷史擬合準(zhǔn)確率大部年份在85%以上,對2015年、2006年外延預(yù)測準(zhǔn)確率均在75%以上,兩年外延預(yù)測平均準(zhǔn)確率分別達(dá)到了86.6%,90.5%,91.8%,93.4%,93.4%,94.0%,94.0%,94.3%,95.4%,逐月動態(tài)預(yù)報(bào)準(zhǔn)確率逐漸提高,模型可支持業(yè)務(wù)服務(wù)。

    4) 關(guān)鍵環(huán)流因子與南方稻區(qū)5—9月的平均氣溫、氣溫距平、最高氣溫、降水量、降水距平等氣象條件顯著相關(guān),中國稻縱卷葉螟發(fā)生面積、發(fā)生面積率與當(dāng)年南方稻區(qū)5—9月平均氣溫、平均最高氣溫呈極顯著正相關(guān),稻縱卷葉螟發(fā)生面積率較大年份主要出現(xiàn)在干暖年和濕暖年,濕冷年次之,干冷年發(fā)生程度最輕。大氣環(huán)流對中國稻縱卷葉螟發(fā)生的可能影響機(jī)制為大氣環(huán)流影響稻區(qū)水熱、光照等條件,水熱及光照條件進(jìn)而影響稻縱卷葉螟的發(fā)生發(fā)展。

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