【摘要】：白粉病是河北省小麥的主要病蟲害之一。近些年隨著氣象條件變化,小麥白粉病在河北省的危害程度不斷加深,嚴重影響河北省小麥的產(chǎn)量和品質。因此建立有效的監(jiān)測預報機制,對防治方案的制定和科學實施具有重要意義。傳統(tǒng)的預測方法常忽視了小麥白粉病致病因素的關聯(lián)性,對于病害的突發(fā)情況分析不靈活。為此,本文運用貝葉斯網(wǎng)絡構建小麥白粉病預測模型,其目的在于提高小麥白粉病預報的實時性,增強白粉病致病因素突發(fā)狀況的應變能力�；�1990~2012年的大氣環(huán)流指數(shù)、北太平洋海面溫度指數(shù)、實時氣象因子以及河北省小麥白粉病發(fā)生面積和發(fā)生程度等數(shù)據(jù),采用相關分析、路徑分析篩選關鍵因子,構建影響小麥白粉病發(fā)生的關鍵氣候氣象因子的關系網(wǎng)絡,建立河北省小麥白粉病氣候預報評估的貝葉斯網(wǎng)絡。對河北省和省內5個站點2013-2016年的小麥白粉病發(fā)生程度進行外延預報。主要研究結論如下:(1)采用相關分析篩選出對小麥白粉病影響顯著的實時氣象因子,主要包括三月中旬濕度、三月下旬降水、四月上旬濕度、四月中旬濕度和五月下旬降水。以上氣象因子與白粉病災害面積的相關系數(shù)分別為0.531~(**)、0.553~(**)、0.600~(**)、0.499~*、0.485~*。利用路徑分析篩選出關鍵的氣候因子,其中北太平洋海面溫度指數(shù)包括:T272-7、T61-12、T102-3、T102-4、T43-7、T300-7、T296-12、T298-7;大氣環(huán)流指數(shù)包括:H56-10、H2-7、H35-7、H17-6、H73-8、H38-8。(2)利用路徑分析建立關鍵因子與小麥白粉病之間的網(wǎng)絡關系,并將該網(wǎng)絡結構引入貝葉斯網(wǎng)絡,通過BayesiaLab?參數(shù)學習,最終建立河北省小麥白粉病氣候預報評估的全因子預報模型、早春預報模型和冬前預報模型。本文在建立白粉病氣候預報評估模型的過程中,根據(jù)時間順序將氣候氣象因子進行分層處理,第一層為關鍵氣候因子;第二層為關鍵氣象因子,此層次連接目標節(jié)點,為了減少目標節(jié)點的父節(jié)點數(shù),提高預報效率,設置“降水”和“濕度”兩個虛擬節(jié)點;第三層為目標節(jié)點“災害等級”。(3)基于河北省小麥白粉病氣候預報評估的全因子預報模型,對河北省小麥白粉病發(fā)生等級進行回代檢驗和預測檢驗,正確率均為100%。只有1994年、2003年的病害預報等級2、3級的發(fā)生概率差異很小,其他年份預報的病害發(fā)生等級概率均大于99%。在河北省小麥白粉病氣候預報評估的早春預報模型的預報檢驗中,27年共有19年的預報等級完全正確,4年預報結果基本正確,只有1年的預報等級與實際等級不符,其他年份預報等級均為“不確定”,正確率為86.2%,報錯率3.7%。河北省小麥白粉病氣候預報評估的冬前預報模型的預報檢驗中,共有15年的預報結果完全正確,有1年的預報結果基本正確,其他預報等級均為“不確定”,得到正確率為59.3%。(4)基于所建的河北省小麥白粉病氣候預報評估的全因子預報模型對定州、寧晉、肥鄉(xiāng)、正定、阜城5個縣小麥白粉病發(fā)生等級進行預報,并將各年預報結果與波動產(chǎn)量進行對比發(fā)現(xiàn),重災害年份基本對應著減產(chǎn)年份,但是輕災害年份不一定為高產(chǎn)年份,但總體呈負相關趨勢。
【圖文】：

H38-8西太平洋副高北界(110E-150E)-0.578**H50-4北半球極渦面積指數(shù)(5區(qū),0-360)-0.429*H51-7亞洲區(qū)極渦強度指數(shù)(1區(qū),60E-150E)-0.433*H56-10 北半球極渦中心位置(JW) 0.430*H66-12 東亞槽強度(CQ) 0.543**H73-8 太陽黑子 0.480*注：“-”后的數(shù)字代表月份。*、**分別表示相關系數(shù)通過 0.05、0.01SST-NP 資料選自 NOAA 最優(yōu)差值海表溫度數(shù)據(jù)集的逐月平均海域溫度資料，，涉及區(qū)域為 50oN～15oS，120oE～80oW，本研究用區(qū)域平均的方法生成了 314 個5o×5o海溫網(wǎng)格（見圖 5），本文選用的 ACCI 關鍵因子直接引用以前工作篩選結果（見表 2），詳見文獻[36]。

BN-HebWP）見圖 16，圖中的節(jié)點分為三個層次：第一層次為氣候指數(shù)節(jié)點層；第二層次為實時氣象要素節(jié)點層；最后“災害等級”為目標節(jié)點，表示發(fā)生小麥白粉病各等級的概率。其中節(jié)點“RH（濕度）”和“PCP（降水）”為虛擬節(jié)點，其作用是減少節(jié)點“災害等級”的父節(jié)點數(shù)，并明確效應來源。在 BN-HebWP 中概率通過層層傳遞的方式影響最終的災害等級。圖 16（a）中所有節(jié)點 邊緣線均為藍色實線，表示模型的預設節(jié)點類型為離散型，而本文所使用的氣候氣象數(shù)據(jù)類型為連續(xù)性變量，因此右擊全部節(jié)點選擇“Edit”,在“Node type”選項中選擇本文節(jié)點的類型“continuous”（見圖 17）。此時藍色節(jié)點 變?yōu)樗{色虛線（見圖 16(b)），圖中箭頭代表節(jié)點間的邏輯關系，嘆號標志表示未設定概率。
【學位授予單位】：河北師范大學
【學位級別】：碩士
【學位授予年份】：2018
【分類號】：S435.121.46

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本文編號：2678406