自贡市水稻二化螟发生气象等级预报研究

doi:10.14088/j.cnki.issn0439-8114.2020.09.004

湖北农业科学 ›› 2020, Vol. 59 ›› Issue (9): 20-23.doi: 10.14088/j.cnki.issn0439-8114.2020.09.004

自贡市水稻二化螟发生气象等级预报研究

罗伟^1,2, 段修荣², 钟莉³, 王茹琳^1,4, 李强²

1.中国气象局成都高原气象研究所/高原与盆地暴雨旱涝灾害四川省重点实验室,成都 610072;
2.自贡市气象局,四川自贡 643000;
3.富顺县植物检疫站,四川富顺 643200;
4.四川省农村经济综合信息中心,成都 610072

收稿日期:2020-02-18 发布日期:2020-07-22
通讯作者: 段修荣,男(1966-),高级工程师,主要从事天气气候、气候变化、应用气象服务研究工作,(电子信箱)1377917123@qq.com。
作者简介:罗伟(1987-),男,四川自贡人,工程师,主要从事农业气象和公共气象服务研究工作,(电话)18708358335(电子信箱)304448599@qq.com。
基金资助:
高原与盆地暴雨旱涝灾害四川省重点实验室科技发展基金项目(省重实验室2018-重点-05-11; 省重实验室- SCQXKJQN2019034)

Study on meteorological grade prediction of Chilo suppressalis （Walker） in Zigong city

LUO Wei^1,2, DUAN Xiu-rong², ZHONG Li³, WANG Ru-lin^1,4, LI Qiang²

1. Chengdu Institute of Plateau Meteorological, China Meteorology Administration /Heavy Rain and Drought-Flood Disasters in Plateau and Basin Key Laboratory of Sichuan Province, Chengdu 610072,China;
2. Zigong Meteorological Bureau, Zigong 643000, Sichuan, China;
3. Fushun County Plant Quarantine Station, Fushun 643200, Sichuan, China;
4. Sichuan Provincial Rural Economic Information Center,Chengdu 610072, China

Received:2020-02-18 Published:2020-07-22

摘要/Abstract

摘要： 利用2000—2018年四川省自贡市水稻（Oryza sativa L. ）二化螟[Chilo suppressalis （Walker）]发生历史资料与气象资料研究自贡市气象条件对水稻二化螟发生的影响。通过对水稻二化螟灯下诱蛾量与气象条件的分析,选取相关性显著、生物学意义明确的气象因子,采用多元回归分析建立自贡市水稻二化螟发生气象等级预报模型。结果表明,自贡市冬季平均气温对水稻二化螟发生气象等级影响最为显著,翌年各时段温度、降水和湿度条件次之,且常年较高的冬季气温是导致二化螟发生气象等级多年处于3~4级的最关键气象因素。历史回代检验气象等级拟合准确率达72％,2018年试报检验气象等级准确率达到100%,模型预测效果较好,能够为自贡市开展水稻二化螟防治提供科学的气象决策依据。

关键词: 水稻（Oryza sativa L. ）, 二化螟[Chilo suppressalis （Walker）], 气象等级, 预报研究, 自贡市

Abstract: The effect of meteorological conditions on occurrence of Chilo suppressalis （Walker） of rice（Oryza sativa L.） in Zigong city, Sichuan province were studied by using historical and meteorological data of the same period from 2000 to 2018. Meteorological factors with significant correlation and clear biological significance were selected through the analysis of the quantity of inducible moth of Chilo suppressalis （Walker） under the lamp and meteorological condition, and the multiple regression analysis was used to establish the meteorological forecast model of Chilo suppressalis （Walker） in Zigong city. The results showed that the average temperature in winter in Zigong city had the most significant influence on the meteorological level of Chilo suppressalis （Walker）, followed by the temperature, precipitation and humidity in each period of the following year, and the higher winter temperature was the most important meteorological factor that caused the meteorological grade of Chilo suppressalis （Walker） to be 3 ~ 4 for many years. The fitting accuracy rate of meteorological grade of historical regression test reached 72%, and the accuracy rate of meteorological grade of 2018 test report reached 100%, indicated that the model has a good prediction effect and can provide scientific meteorological decision-making basis for the control of Chilo suppressalis （Walker） in Zigong city.

Key words: rice（Oryza sativa L.）, Chilo suppressalis （Walker）, meteorological grade, prediction research, Zigong city

中图分类号:

S435.112⁺.1

罗伟, 段修荣, 钟莉, 王茹琳, 李强. 自贡市水稻二化螟发生气象等级预报研究[J]. 湖北农业科学, 2020, 59(9): 20-23.

LUO Wei, DUAN Xiu-rong, ZHONG Li, WANG Ru-lin, LI Qiang. Study on meteorological grade prediction of Chilo suppressalis （Walker） in Zigong city[J]. HUBEI AGRICULTURAL SCIENCES, 2020, 59(9): 20-23.

参考文献

[1] 陈怀亮, 张弘, 李有. 农作物病虫害发生发展气象条件及预报方法研究综述[J]. 中国农业气象, 2007, 28(2):212-216.
[2] 叶彩玲, 霍治国, 丁胜利,等. 农作物病虫害气象环境成因研究进展[J]. 自然灾害学报, 2005, 14(1):91-97.
[3] 蒋运志, 熊英明, 夏小曼,等. 作物病虫害与气象条件的关系及病虫气象条件预报[J]. 气象研究与应用, 2009, 30(增刊1):122-123.
[4] 张蕾. 气候变化背景下农作物病虫害的变化及区域动态预警研究[D]. 北京:中国气象科学研究院, 2013.
[5] 唐洁. 水稻二化螟灾变风险分析多水平模型研究[D]. 杭州:浙江大学, 2006.
[6] 陈慧华, 王华, 黄珍珠. 广东省三化螟发生发展气象条件等级指标[J]. 广东气象, 2011, 33(1):43-45.
[7] 王华弟, 张左生, 程家安,等. 水稻三化螟预测预报与防治对策研究[J]. 中国农业科学, 1997, 30(3):14-20.
[8] 罗菊英, 隗钊, 马运潮,等. 第1代水稻三化螟发生发展的气象条件等级预报方法研究[J]. 现代农业科技, 2008(19):153-155.
[9] 程海霞, 王丛梅, 帅克杰,等. 山西省晋城市小麦病虫害气象预报模型[J]. 江苏农业科学, 2010(6):159-163.
[10] 陈士强, 张容, 王建华,等. 长江中下游高产小麦产量与农艺性状的相关性研究[J]. 江苏农业科学, 2018, 46(6):63-66.
[11] 刘政, 孙艳, 李保成,等. SPSS逐步回归分析法构建北疆棉蚜年发生程度的预报模型[J]. 安徽农业科学, 2009, 37(6):2815-2817.
[12] 马兴祥, 李万希, 兰晓波,等. 石羊河流域玉米红蜘蛛发生的气象条件分析[J]. 中国农业气象, 2010, 31(2):320-323.
[13] 叶艺林, 王红秀. 温度和湿度对二化螟存活率与繁殖力影响的回归模型[J]. 江西农业学报, 2007, 19(11):31-32.
[14] 刘波, 陈小虎, 吴岵,等. 河北省冬小麦白粉病气候预报的贝叶斯网络模型研究[D]. 石家庄:河北师范大学, 2017.
[15] 张珺, 吴孔明, 林克剑,等. 二化螟温带和亚热带地理种群的滞育特征与抗寒性差异[J]. 中国农业科学, 2005, 38(12):2451-2456.
[16] 黄晓勤, 蒋宏华. 二化螟滞育及抗寒性的初步研究[J]. 湖南农业科学, 2005(5):49-51.
[17] 王山, 刘年喜, 王金辉. 湖南水稻二化螟无害化治理研究进展[J]. 中国植保导刊, 2006, 26(7):12-15.
[18] 杨光平. 二化螟滞育幼虫的生理特性及温湿度对其抗寒性的影响[D]. 北京:中国农业科学院, 2013.

自贡市水稻二化螟发生气象等级预报研究

Study on meteorological grade prediction of Chilo suppressalis （Walker） in Zigong city

PDF

可视化

摘要/Abstract

引用本文

使用本文

参考文献

相关文章 4

编辑推荐

Metrics

本文评价

[1]	王玲玲, 陈婷, 邹长武, 罗伟. 自贡市城区MAIAC AOD和PM2.5时空特征及气象因素分析[J]. 湖北农业科学, 2022, 61(21): 39-44.
[2]	刘丽, 苏军锋, 黄应文. 甘肃省陇南市森林火险气象等级智能网格预报研究[J]. 湖北农业科学, 2021, 60(2): 152-157.
[3]	简咏梅, 张建云. 昌吉州冬小麦雪霉雪腐病气象等级预报[J]. 湖北农业科学, 2020, 59(9): 24-27.
[4]	王玲玲, 何巍, 朱玉璘, 罗伟, 黄德刚, 段修荣. 自贡市PM2.5浓度时空特征分析[J]. 湖北农业科学, 2020, 59(6): 68-72.