四川盆地冬繁区小麦条锈病气象等级预测模型

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1、应用生态学报２０１７年１２月第２８卷第１２期ｈｔｔｐ：／／ｗｗｗ．ｃｊａｅ．ｎｅｔＣｈｉｎｅｓｅＪｏｕｒｎａｌｏｆＡｐｐｌｉｅｄＥｃｏｌｏｇｙ，Ｄｅｃ．２０１７，２８（１２）：３９９４－４０００ＤＯＩ：１０．１３２８７／ｊ．１００１－９３３２．２０１７１２．０１８四川盆地冬繁区小麦条锈病气象等级预测模型１，２３，４∗５郭翔王明田张国芝１２（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；四川省农业气象中心，成都３４５６１００７２；四川省气象台，成都６１００７１；南方丘区节水农业研

2、究四川省重点实验室，成都６１００６６；四川省农业厅植物保护站，成都６１００４１）摘要四川盆地冬繁区是常年受小麦条锈病危害最重的地区之一．本研究利用盆地冬繁区代表站点１９９９—２０１６年的气象资料和条锈病资料，根据发病面积比将小麦锈病发生的气象条件划分为５个等级，采用多种分析方法确定了影响小麦条锈病发生的具有明确生物学意义的气象因子，并建立了小麦条锈病气象等级预测模型．结果表明：四川盆地小麦条锈病的发生与平均（最高、最低）气温、降水量及距平百分率、相对湿度及距平百分率、平均风速、日照时数等多种气象因子显著相关，其中，平均

3、气温和相对湿度距平百分率起主导作用．历史回代检验中，区（县）级样本准确率６４％，市级样本准确率８９％．对２０１７年盆地冬繁区小麦锈病发生气象等级进行预报，预测结果完全正确的样本占总样本量的６２．８％；误差１个等级的样本占２７．９％，误差２个或２个以上等级的样本仅占９．３％，预测效果较好，能达到从气象角度对小麦锈病发生进行预报的目的．关键词小麦条锈病；气象等级预测；盆地冬繁区Ｐｒｅｄｉｃｔｉｏｎｍｏｄｅｌｏｆｍｅｔｅｏｒｏｌｏｇｉｃａｌｇｒａｄｅｏｆｗｈｅａｔｓｔｒｉｐｅｒｕｓｔｉｎｗｉｎｔｅｒ⁃ｒｅｐｒｏｄｕｃｔｉｖｅ

4、ａｒｅａ，１，２３，４∗５１ＳｉｃｈｕａｎＢａｓｉｎ，Ｃｈｉｎａ．ＧＵＯＸｉａｎｇ，ＷＡＮＧＭｉｎｇ⁃ｔｉａｎ，ＺＨＡＮＧＧｕｏ⁃ｚｈｉ（ＩｎｓｔｉｔｕｔｅｏｆＰｌａｔｅａｕＭｅｔｅｏｒｏｌｏｇｙ，ＣｈｉｎａＭｅｔｅｏｒｏｌｏｇｉｃａｌＡｄｍｉｎｉｓｔｒａｔｉｏｎ／ＳｉｃｈｕａｎＰｒｏｖｉｎｃｅＫｅｙＬａｂｏｒａｔｏｒｙｏｆＨｅａｖｙ２ＲａｉｎａｎｄＤｒｏｕｇｈｔ⁃ＦｌｏｏｄＤｉｓａｓｔｅｒｓｉｎＰｌａｔｅａｕａｎｄＢａｓｉｎ，Ｃｈｅｎｇｄｕ６１００７２，Ｃｈｉｎａ；ＳｉｃｈｕａｎＰｒｏ⁃３ｖｉｎｃｅＡｇｒｏ⁃ｍｅｔｅ

5、ｏｒｏｌｏｇｉｃａｌＣｅｎｔｅｒ，Ｃｈｅｎｇｄｕ６１００７２，Ｃｈｉｎａ；ＳｉｃｈｕａｎＭｅｔｅｏｒｏｌｏｇｉｃａｌＯｂｓｅｒｖａｔｏｒｙ，４Ｃｈｅｎｇｄｕ６１００７１，Ｃｈｉｎａ；ＳｉｃｈｕａｎＰｒｏｖｉｎｃｅＫｅｙＬａｂｏｒａｔｏｒｙｏｆＷａｔｅｒ⁃ＳａｖｉｎｇＡｇｒｉｃｕｌｔｕｒｅｉｎＳｏｕｔｈｅｒｎ５ＨｉｌｌＡｒｅａ，Ｃｈｅｎｇｄｕ６ｌ００６６，Ｃｈｉｎａ；ＳｉｃｈｕａｎＡｇｒｉｃｕｌｔｕｒｅＤｅｐａｒｔｍｅｎｔＰｌａｎｔＰｒｏｔｅｃｔｉｏｎＳｔａｔｉｏｎ，Ｃｈｅｎｇｄｕ６１００４１，Ｃｈｉｎａ）．Ａｂｓｔｒａ

6、ｃｔ：ＴｈｅｗｉｎｔｅｒｒｅｐｒｏｄｕｃｔｉｖｅａｒｅａｓｏｆＰｕｃｃｉｎｉａｓｔｒｉｉｆｏｒｍｉｓｖａｒ．ｓｔｒｉｉｆｏｒｍｉｓｉｎＳｉｃｈｕａｎＢａｓｉｎａｒｅｏｆｔｅｎｔｈｅｐｌａｃｅｓｍｏｓｔｌｙａｆｆｅｃｔｅｄｂｙｗｈｅａｔｓｔｒｉｐｅｒｕｓｔ．ＷｉｔｈｄａｔａｏｎｔｈｅｍｅｔｅｏｒｏｌｏｇｉｃａｌｃｏｎｄｉｔｉｏｎａｎｄｓｔｒｉｐｅｒｕｓｔｓｉｔｕａｔｉｏｎａｔｔｙｐｉｃａｌｓｔａｔｉｏｎｓｉｎｔｈｅｗｉｎｔｅｒｒｅｐｒｏｄｕｃｔｉｖｅａｒｅａｉｎＳｉｃｈｕａｎＢａｓｉｎｆｒｏｍ１９９９ｔｏ２０１６，ｔｈｉ

7、ｓｐａｐｅｒｃｌａｓｓｉｆｉｅｄｔｈｅｍｅｔｅｏｒｏｌｏｇｉｃａｌｃｏｎｄｉｔｉｏｎｓｉｎｄｕｃｉｎｇｗｈｅａｔｓｔｒｉｐｅｒｕｓｔｉｎｔｏ５ｇｒａｄｅｓ，ｂａｓｅｄｏｎｔｈｅｉｎｃｉｄｅｎｃｅａｒｅａｒａｔｉｏｏｆｔｈｅｄｉｓｅａｓｅ．Ｔｈｅｍｅｔｅｏｒｏｌｏｇｉｃａｌｆａｃｔｏｒｓｗｈｉｃｈｗｅｒｅｂｉｏｌｏｇｉｃａｌｌｙｒｅｌａｔｅｄｔｏｗｈｅａｔｓｔｒｉｐｅｒｕｓｔｗｅｒｅｄｅｔｅｒｍｉｎｅｄｔｈｒｏｕｇｈｍｕｌｔｉｐｌｅａｎａｌｙｔｉｃａｌｍｅｔｈｏｄｓ，ａｎｄａｍｅｔｅｏｒｏｌｏｇｉ⁃ｃａｌｇｒａｄｅｍｏｄ

8、ｅｌｆｏｒｆｏｒｅｃａｓｔｉｎｇｗｈｅａｔｓｔｒｉｐｅｒｕｓｔｗａｓｃｒｅａｔｅｄ．ＴｈｅｒｅｓｕｌｔｓｈｏｗｅｄｔｈａｔｗｈｅａｔｓｔｒｉｐｅｒｕｓｔｉｎＳｉｃｈｕａｎＢａｓｉｎｗａｓｓｉｇｎｉｆｉｃａｎｔｌｙｃｏｒｒｅｌａｔｅｄｗｉｔｈｍａｎｙｍｅｔｅｏｒｏｌｏｇｉｃａｌｆａｃｔｏｒｓ，ｓｕｃｈａｓｔｈｅａｖｅ⁃ｒａｇｅ（ｍａ