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| 河北省小麦白粉病发生气象等级动态预警 | |
| 摘 要： | 根据河北省4县2001—2010年小麦白粉病病情和逐日气象资料,采用因子膨化、秩相关分析、通径分析、Bayes准则、模糊数学(Fuzzy)和广义回归神经网络(GRNN)等方法,筛选影响小麦白粉病发生的关键期和关键因子,建立了小麦白粉病发生气象等级指标模型、基于Bayes准则的Fuzzy模型和基于Fuzzy模型的GRNN模型。结果表明:影响河北4县小麦白粉病发生气象等级的关键因子是前三候至当候的平均温度、前三候至当候的降水量、前三候至当候的降雨系数和前一候的小麦白粉病实际发生等级;3种预警模型具有层层递进的关系,预报准确率基于Fuzzy模型的GRNN模型基于Bayes准则的Fuzzy模型指标模型,并均超过了85%,可以用于对候尺度小麦白粉病发生等级进行中短期预报。 |
Dynamic early warning of occurrence degree for wheat powdery mildew in Hebei |
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| Authors: | ZHANG Lei HUO Zhi-guo WANG Li WU Li ZHANG Gui-xiang |
| Abstract: | |
| Keywords: | wheat-maize planting system carbon footprint wheat-summer direct-seeding peanut planting system greenhouse gas emissions |
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