【摘 要】
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为较早地准确预测水稻稻瘟病发生发展的气象等级,利用大气环流和太平洋海温对气象条件影响的滞后性,采用最优相关和空间拓扑分析技术,结合滑动平均和主成分识别法,筛选出对江
【机 构】
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江苏省气象局,南京信息工程大学气象灾害教育部重点实验室、气候与环境变化国际合作联合实验室、气象灾害预报预警与评估协同创新中心、资料同化研究与应用中心
【基金项目】
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公益性行业（气象）科研专项（GYHY201306035）, 江苏省气象局科研基金面上项目（KM201504,KM201707）
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为较早地准确预测水稻稻瘟病发生发展的气象等级,利用大气环流和太平洋海温对气象条件影响的滞后性,采用最优相关和空间拓扑分析技术,结合滑动平均和主成分识别法,筛选出对江苏稻区稻瘟病指数影响最显著且稳定独立的大尺度预报因子,分别建立了基于大气环流因子和基于海温因子的稻瘟病气象等级长期预测模型。经历史拟合和试报检验,模型效果理想,能提前一个月预测出水稻稻瘟病发生的气象等级。该模型的预测结果对江苏稻区稻瘟病防治具有重要意义。
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