基于卡尔曼滤波算法的稻纵卷叶螟短期预测模型

摘要：

利用1994-2014年中国南方四大稻区（华南、西南、江岭和江淮稻区）代表性病虫测报站的稻纵卷叶螟逐候田间赶蛾量资料，筛选出影响各站稻纵卷叶螟发生量的关键气象因子，应用卡尔曼滤波方法分别对各站建立稻纵卷叶螟迁入期候发生量的卡尔曼短期预测模型，并计算模型的准确率、误差大小和稳定性。结果表明：（1）稻纵卷叶螟发生量与前一候和前两候的田间蛾量呈极显著正相关（P<0.01），与前一候的近地面最低气温、平均气温和最高气温呈极显著正相关（P<0.01），与前一候的地面气压呈极显著负相关（P<0.01）。（2）经1994-2011年的回检拟合和2012-2014年试报检验，卡尔曼模型的发生量预测综合平均误差为-88.63，平均绝对误差为217.72，均方根误差为605.04。发生量预测综合准确率为84.33%，平均历史拟合率为83.33%，各站卡尔曼模型的预报结果与实测值基本吻合，表明模型可以应用于稻纵卷叶螟候发生量的预测。

关键词：稻纵卷叶螟、气象因子、卡尔曼滤波算法、候发生量预报模型、准确率

所属期刊栏目：37

分类号：TP7;S76

资助基金：国家自然科学基金面上项目41475106；41075086；国家公益性行业气象科研专项GYHY201306053；江苏省农业科技自主创新项目[SCX123058]；江苏省高校优势学科建设工程

在线出版日期：2016-11-23（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共9页

页码：578-586