天气预报15天

我国农作物病虫害气象预测的方法，大致可分为三类：生物学预测法、 数理统计预测法、综合集成预测法。

　　1、生物学预测法。基于农作物病虫害的自身发育规律，利用与农作物病虫害发生有关的某种气象因子或物候现象作为依据或指标，推测寄生物的发生期或发生程度，主要包括物候预测、指标预测及发育进度预测。相关的预测大多为定性的描述，且适用的范围较小。

　　①物候预测法，是通过实践中长期观察、经验积累，找出与病虫害发生流行相关的某种现象作为预测依据。物候预测法反映了各种气象要素、环境条件的综合影响。此法主要对病虫发生期进行预测，它的模型表达通常是以文字描述来实现，如河南省方城县的“榆钱落，幼虫多，桃花红一片，发蛾到高峰”。

　　②指标预测法，是利用农作物病虫害发生流行需要的气象指标、菌量指 标、寄主的抗性指标等，预测病虫害的发生期和发生程度。如桑树褐斑病， 在桑树叶出现小水渍样喑色病斑时、当天气高温多湿、连日阴雨、相对湿度在75%以上，桑树褐斑病将加剧发生。5月气温在15℃以上、相对湿度在 60%以上，6月气温在20℃以上、相对湿度在70%以上，7—— 8月气温在 19℃以上、相对湿度在80%以上，病菌繁殖加快，将导致病害暴发。

　　③发育进度预测法，是根据作物的生育期和有害生物为害期的关联性进行预测。如预测害虫发生期，可根据害虫田间发育进度的观测结果，参考当时气温预测，加上相应的虫态历期，推算以后虫期的发生期。用这种方法进行短期预测，准确性较高，在我国已成为稻螟、棉红铃虫等许多重要粮棉害虫群众性测报的最基本方法。

　　2、数理统汁预测法。通过筛选出对病虫发生期、发生量、为害积度等起主导作用的气象因子，建立预测模式进行预测。目前大约300多种预测方法中，绝大多数属于统计预测;并为世界许多园家所广泛采用。按预测模型的建模方法，统计预测大致可归为三大类：一是专家调差法，如德尔菲调查法;二是因果关系分析法，如相关分析、回归分析、相似分析、判别分析、 模糊分析、聚类分析、星掩阁聚类等;三是时间序列分析法，如自回归滑动平均、指数平滑、方差分析、周期外椎、灰色拓扑预测等。按预测模甩建模所用资料是否具有物理生物学意义可分为：遥相关统计预测，气象因子相关统计预测，自相关统计预测，综合因子相关统计预测。预测对象主要有害虫各生育期的发生量(卵量、幼也量、成虫量)、害虫各生育阶段的发生期 (卵期、幼虫或若虫期、蛹期、成虫期)、害虫行为朋(孵化期、迁飞期、降落期、萌动期)、病害的发生程度(发病指数、发病率、发病速率、发病面 积、为害等级)、病害的发生期(初期、盛期)。预测涉及的农作物主要有： 稻、麦、棉、旱粮、油料、蔬菜、麻、桑、糖料作物、烟草、果树、牧草等。 20世纪70年代前，统计预测多以发生期、发生程度的短期预报为主，仅对部分病虫试作中、长期预报。20世纪80年代以来，加强了对长期预报的研究和 探索，并对主要农作物病虫害的发生进行了长期预测。

　　3、综合集成预测法。是将各子模型的预测结果进行综合集成，建立一个系统的模型。各种农作物病虫害预测的专家系统都应属此类。

　　如在滑动相关普杏的基础上，对江苏省油菜菌核病分别建立以气象、海温和环流资料为预测因子的油菜菌核病病情指数预报子模式。对各子模式采用平均、加权、回归和人工神经网络(ANN)进行综合集成。综合集成模式提高了历史样本的拟合精度和独立样本试报的准确性，特别是人工神经网络集成模式的效果更理想。

　　4、人工神经网络(ANN)集成模式。该方法进行集成建模，运用的是一个三层的人工神经网络前馈网络模型。该模型也括一个输入层和一个输出层，其中间为一个隐含层。以三个子预报模式的历史拟合样本作为神经网络集成模式学习矩阵输入，相应的预报量序列作为学习矩阵的期望输出，采用误差反传算法，通过调整网络模型输入层与隐含层及隐含层与输出层之间的各连接权系数和阈值进行不断训练以获得模朋的参数。

　　经1998和1999年独立样本试报检验，集成模式对独立样本的预报能力明显优于子模式。三个子模式不仅2年的平均绝对打分比误差达到了26.3% 〜32.0%，而且预报效果在不同的年份波动较大。综合集成预报模式减小了预报误差，4个集成模式2年的平均绝对百分比误差为12. 1%〜23.1%,特別是人工神经网络(ANN)集成模式1998和1999年的误差分别为10.6%和13.5%，在所有的模式中预报误差最小，也最为稳定。