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基于卡尔曼滤波算法的稻纵卷叶螟短期预测模型

包云轩; 陈心怡; 谢晓金; 王琳; 陆明红 中国农业气象 2016年第05期

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

单位:南京信息工程大学气象灾害预报和评估协同创新中心; 南京210044; 江苏省农业气象重点实验室倩京信息工程大学; 南京210044; 农业部全国农业技术推广与服务中心; 北京100125

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