摘要：通过分析历年小麦白粉病病情指数随时间的变化特点,将河南省南阳市的病情资料统一内插处理为以周为时间尺度的资料序列,将河北省正定县、辛集市、馆陶县和磁县的资料统一内插处理为以候为时间尺度的资料序列。利用2001-2010年小麦白粉病观测资料及相应时段的气象资料,采用秩相关分析和通径分析方法筛选分析影响白粉病发生等级的关键因子及因子贡献,基于Bayes准则建立南阳市和河北4县的区域小麦白粉病等级预测模型。结果表明：小麦白粉病病情指数随时间的变化符合Logistic曲线特点,内插处理效果较好;影响南阳市小麦白粉病发生的关键因子是前1周的病害发生等级、前1周至当周的相对湿度、前2周至当周的日照时数和前3周至当周的降雨系数,影响河北4县的关键因子是前1候的病害发生等级、前3候至当候的平均温度、前3候至当候的降水量和前3候至当候的降雨系数。利用指标模型对南阳市和河北4县病害发生等级进行检验,达到完全＂一致＂的准确率超过85%,＂基本一致＂的准确率超过90%,说明模型预警效果较好,可以用于相应区域小麦白粉病短时临近预报。

关键词：小麦白粉病 病情指数 秩相关分析 通径分析 bayes 

单位：中国气象科学研究院 北京100081 南京信息工程大学气象灾害预警预报与评估协同创新中心 南京210044 国家气象中心 北京100081 中国气象局应急减灾与公共服务司 北京100081 西安市人工影响天气办公室 西安710016