卡尔曼滤波方法在稻飞虱发生等级预测中的应用研究

利用桐城市2005—2007年逐候田间系统调查的稻飞虱百丛虫量数据,分析影响桐城市稻飞虱发生程度的主要的气象因子。分析发现,旬平均气温、候平均气温与系统调查的桐城市稻飞虱百丛虫量均呈显著的负相关,显示高温对稻飞虱发生具有抑制作用,最适宜的候平均气温为20.5℃。应用卡尔曼滤波方法建立稻飞虱发生适宜气象条件等级预测模型,目的在于开展稻飞虱发生的气象条件预警预测,为防虫治虫提供依据。经历史拟合和2008年试报应用,此模型的预测精度较高,可靠性和稳定性都较好,可投入业务应用。     

广东省水稻稻飞虱发生的气象等级指标

利用1993~2007年《广东省农村统计年鉴》中稻飞虱年发生程度、2000~2008年广州市番禺区稻飞虱发生的实测资料、1993~2007年广州市气象资料,分析温湿条件与稻飞虱发生的关系,结合统计学、物候学方法,制定广东早稻、晚稻稻飞虱发生的气象等级指标。经回代检验,该指标可靠性较好,可投入业务使用。     

稻飞虱发生发展气象指数估算模型

稻飞虱是危害中国水稻的主要害虫之一,其迁飞和滋生蔓延与气象条件关系十分密切,分析气象条件对稻飞虱的影响,有利于及时采取相应的防治措施。该文从稻飞虱气候生态及生物学特点入手,研究不同气象要素对稻飞虱迁入和滋生繁衍的影响规律,并对气象要素进行无量纲量化归一处理,构建稻飞虱迁入气象指数估算模型和稻飞虱滋生繁衍气象指数模型,进而构建稻飞虱发生发展气象指数模型和气象指数累积模型,在此基础上可进行气象条件对稻飞虱发生发展的条件的监测预报。     

基于ARMA-BP集成的藻类叶绿素a预测研究

藻类叶绿素a浓度是反映太湖水体富营养化程度的重要参数指标。以太湖2010—2011年5—10月旬平均叶绿素a浓度和气象资料数据作为建模样本, 通过对气象资料进行主成分分析, 得到4种主要气象因子作为输入, 建立时间序列ARMA预测模型与BP神经网络预测模型, 并对2012年数据进行预测。利用两种模型在线性空间和非线性空间的预测优势, 将叶绿素a数据结构分解为线性自相关主体和非线性残差两部分。首先用ARMA模型预测序列的线性主体, 然后用BP模型对其非线性残差进行估计, 最终集成整个序列的预测结果, 建立了ARMA-BP预测模型。3种模型的预测效果为ARMA-BP＞BP＞ARMA。     

稻飞虱的发生发展与气象条件的关系

稻飞虱是水稻生产中的主要害虫之一。近几年来,稻飞虱在大连地区的危害有明显加重的趋势。因此,研究稻飞虱的发生发展规律并提出相应的防治措施,是目前大连地区水稻生产中亟待解决的问题。稻飞虱属热带昆虫,具有迁飞特性。在我国北方每年所发生稻飞虱的虫源都是由南方逐次迁飞而来的。稻飞虱的迁飞与气象条件密切相关,其起飞、高空飞行、降落等过程,必须依赖于地面上升气流、高空气流、当地的下沉气流或降水来完成。因此,本文从气象角度来研究稻飞虱的高空飞行及降落与气象条件的关系,并找出相应的气象指标。1稻飞虱迁入的气候规律1…     

2005年江西晚稻飞虱大发生气象成因初步分析

介绍了江西省稻飞虱历年发生概况,以及2005年江西稻飞虱发生特点,并从2005年副高脊线位置与飞虱早迁、汛期降雨峰值与飞虱多迁、台风环流与飞虱秋季回迁、夏秋季温湿条件与飞虱生长繁殖的关系等方面,进行了稻飞虱大发生的气象成因分析,力图为今后建立稻飞虱发生发展气象预测模型,开展灾害监测与预报提供依据.分析结果表明,2005年江西省晚稻飞虱具有发生时间早、面积广、为害重等特点,为历史罕见大爆发;稻飞虱主要来源于外地迁入,有春季迁入及秋季回迁2种;副高脊线位置偏南,西南气流强盛,导致春季气候适宜,暖湿气流活跃,强降水多,有利春季稻飞虱早迁、多迁、大量迁,早稻发生后的残留虫量是晚稻飞虱大发生的虫源基础;7～10月台风频频影响江西,特别是后期台风的影响,加速了秋季稻飞虱随东北气流的回迁,为晚稻飞虱大爆发起到促进作用;盛夏不热且秋季不凉的气象条件,有利于当地稻飞虱的生长繁殖,导致飞虱代数多.     

水稻病虫害预测系统的研究

以锦平、三都为代表，依据这两县的农作物病虫观察档案表册（年代为1982－1988年）建立了两类数据库，病虫数据库和气象背景数据库，通过对大量数据的分析处理找到稻飞虱的发生规律，提取出如主迁入期，虫发生量，发生程度等信息，采用灰色预测，均生函数，调和取重，多元回归等预测模型获得预测结果，为病虫害的防治提供科学依据。     

南宁市稻飞虱发生发展气象条件等级预报技术研究

[目的]研究南宁市稻飞虱发生发展严重程度与气象条件的关系. [方法]用SPSS统计软件通过对1987～2009年武鸣灯下虫量与气象因子资料进行逐步回归分析建模,并利用模式建立了各旬稻飞虱发生发展气象条件等级预报指标.[结果]通过拟合、预报精度检验,最终得到6个旬灯下虫量模式,利用模式建立了3月上旬、3月中旬、7月中旬、8月上旬、8月下旬、9月下旬的稻飞虱发生发展气象条件等级预报指标.[结论]为稻飞虱的统防统治以及南宁市水稻增产稳产提供参考.     

四川水稻稻飞虱发生的天气环流型式分析

根据四川妥飞虱灯下诱捕资料，结合历史天气图等气象资料，分析四川稻飞虱迁入概况、峰次及其相应的天气形势，得出了四川省稻飞虱迁入发生的天气形势特征和环流分型，为四川水稻稻飞虱发生的测报提供了依据。     

红河流域稻飞虱预报模式研究

选取红河州5个具有代表性的台站（蒙自、泸西、建水、绿春、金平）,分析1999-2008年稻飞虱发生规律与气温、降雨、相对湿度、日照时数、雨季开始期等气象要素的变化关系;大气环流背景特征与稻飞虱受灾情况进行对比分析研究,发现稻飞虱的发生与暖冬、夏季高温、太阳光照减少,特别是西南季风建立后的第1场较强降雨开始时间有非常密切的关系。应用灰相关度分析方法,通过统计分析找出气象因子与稻飞虱发生问的灰关联程度的变化关系,建立预报方程模式。为开展红河州水稻稻飞虱的监测、预警和防治工作提供可靠的依据。     

普通黑光灯对稻纵卷叶螟和稻飞虱的诱虫量与气象因子的相关分析

以1991年至2008年广东省恩平市的观测数据,分析了普通黑光灯对稻纵卷叶螟和稻飞虱诱虫量与气象条件的相关性.结果表明:稻纵卷叶螟蛾年总诱量与年总降雨量呈正相关,稻飞虱成虫年诱量与年降雨量呈负相关,稻纵卷叶螟蛾与主要为害的5、6、8月降雨均呈正相关,与7月降雨则呈负相关;稻飞虱与5、7、8月降雨均为负相关,与6月降雨为正相关.此外,热带气旋个数与稻飞虱年诱虫量呈负相关;与稻纵卷叶螟蛾年诱虫量呈正相关.综合分析表明,稻纵卷叶螟蛾与稻飞虱与气象因子比较有较大的差别,对普通黑光灯诱虫量有极大的影响,可间接预测预报两迁飞性害虫的发生量,为准确预测预报两迁害虫为害提供参考.     

龙川县森林火险等级预报方法的建立及应用

选取1990—2015年龙川县森林火灾和气象数据,利用数理统计方法建立了龙川县森林火险气象等级预报模型,并运用Delphi 8.0编程工具,实现了从数据读取、处理和预报结果的自动化输出。通过对该模型进行检验,结果表明:大部分森林火灾事件发生在高等级的森林火险区域内,其中发生在4级和5级森林火险的比例为62.9%,证明该模型具有良好的预测效果,可以合理地反映龙川县的森林火险气象等级的特征,并达到业务应用的要求。     

2005年华东稻飞虱灾害气象成因及减灾对策

2005年夏末秋初我国华东地区发生了一次近10年来最严重的稻飞虱灾害，影响时间长，田间虫量高，迁入峰次多，灾害面积广，稻谷减产严重。对稻飞虱灾害气象成因进行综合分析，并提出了减轻和防御稻飞虱灾害的对策建议。     

关于气传孢子有效传输理论分析

一、引言病菌传播距离的预测是病害中、短期预测的要求内容之一,它有助于田间防治策略的拟定,是防封消灭发病中心,进行隔离保护措施的客观依据,传播距离和病害空间分布动态又是进行病害流行电算模拟所必需的知识。从农业气象角度出发,近年来,我国研究了害虫的发生期,发生量,分布区及危害程度的预报,其中对稻飞虱,粘虫等迁移和     

遗传门限自回归模型在气象时间序列预测中的应用

提出了建立门限自回归模型（TAR）的一套简便通用的方法。用基于实码的改进遗传算法，可同时优化门限值和自回归系数，解决了TAR建模过程所涉及的大量复杂寻优工作这一难题，为TAR模型在气象预测中的广泛应用提供了有力工具。实例计算的结果说明：通过门限值的控制作用，TAR模型可有效地利用气象时序资料所隐含的时序分段相依性这一重要信息，限制了模型误差，保证了TAR模型预测性能的稳健性，提高了预测精度。该方法具有通用性，在各种气象非线性时序预测中具有广泛的实用价值。     

大气环流对中国稻飞虱危害的影响及其预测

稻飞虱是中国和许多亚洲国家水稻生产上最重要的害虫。文中通过对上一年1月至当年8月74项大气环流特征量构建所有不同时段的组合,全面分析了大气环流特征量与中国稻飞虱发生面积率的相关关系。筛选出了影响中国稻飞虱发生面积率的关键环流特征因子52项,其对中国稻飞虱发生影响的重要次序为副热带高压类→极涡类→槽类→其他类;影响的时段主要为当年7—8月,其次为上年6月至当年6月。其中,副热带高压类、极涡类关键环流因子分别有35项和12项,占全部关键环流特征因子的67%和23%,在很大程度上决定着中国稻飞虱发生的面积。确定的直接影响中国稻飞虱发生的关键环流特征因子有11项,其中6项较好地表征了中国稻飞虱发生面积率轻、偏轻、偏重、重4个级别的气候特征。用直接影响中国气候的关键环流特征因子建立了当年3—9月的中国稻飞虱发生面积率月预测模式,每月初可以制作预报。该模式历史拟合效果较好,对2003年中国稻飞虱发生面积率的外延预报准确率分别达85.6%、90.5%、90.5%、90.4%、90.9%、93.2%、96.3%。同时,本研究还利用1—11月稻区月降水量、平均气温、日照时数所构建的所有不同时段的组合,分析了关键环流特征因子与稻区生态气象条件、中国稻飞虱发生面积率之间的关系。结果表明:三者之间相关密切,这种关系表现为大气环流通过影响稻区日照、气温和降水的变化导致稻飞虱发生条件的灾变,进而影响稻飞虱发生面积率。     

LSTM在宜昌短期电力负荷预测中的试验应用

利用宜昌市历史气象数据、电力负荷数据以及日期类型数据等建立LSTM网络模型,通过逐步调优试验评估,提出适用于宜昌电力负荷预测的LSTM网络模型方案。利用过去48h的历史气象资料、电力负荷资料以及节假日类型资料对当前时次的电力负荷预测效果最好,平均绝对百分比误差可达到1.79%;对一天24h各时次的负荷进行直接预测时,宜选用过去72h的历史资料及51个隐藏层单元,其预测效果最好,但效果仍远不如对单一时次的预测;利用提出的模型分别对选取的三个个例进行单时次滚动预测及24h直接预测检验,结果显示预测效果均较好,平均MAPE均在2%以内,表明提出的预测模型具有一定的可行性。     

夏季武汉市电网气象敏感负荷预测模型

利用2009—2010年武汉市日用电负荷资料和气象资料,提出了基于电网负荷的分解算法,将电网日最大负荷分解为基础负荷与气象敏感负荷2个主要分量,其中,气象敏感负荷与包含了气温、相对湿度及风速的综合气象敏感负荷条件指数相关。利用相关比法,分析了气象敏感负荷与气象敏感负荷条件指数的非线性关系,分析了气象敏感负荷条件指数变化与负荷变化关系。基于均方偏差最小原理和非线性最小二乘法,建立了夏季武汉电网气象敏感负荷与气象敏感负荷条件指数的多项式预测关系模型。2011—2012年夏季模型应用检验表明,预测平均误差接近6%。该模型可用于夏季电力气象服务工作。     

草原蝗虫的气象遥感监测预测服务系统

国家科技部公益研究专项“草原蝗虫的气象遥感监测预测服务系统”项目经过2年多的科学研究，建立了草原蝗虫大爆发与大尺度气候因子的相关关系，揭示了草原蝗虫大爆发的气候背景；研究了草原主要蝗虫发生、发育、世代与气象生态条件的关系；利用主要气象灾害（高温、干旱、洪涝等）的历史序列资料，结合草原蝗虫爆发的统计资料，建立气象灾害与蝗虫大发生的相关模型；建立了遥感数据反演的草原蝗虫发生期地面温度、     

决策树技术分析气象因子对电力负荷预测的影响

基于决策树技术,对气象因子和日电力负荷的最高、最低值、平均值进行联合建模,量化气象因子对电力负荷的影响,从而确立一种有效的基于气象因子的短期电力负荷预测方法,用以生成日特征负荷决策树预测模型.通过该模型,结合预测日的气象、属性(日期、节日等)等信息,可进行日特征负荷的预测.预测结果表明,该模型具有自动化程度高、预测结果准确率高的特性.以河北省保定市气象数据和电力负荷数据为例进行了训练和预测,研究结果证明这种方法能较大地提高日电力负荷预测的精度.