【摘 要】
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基于2002-2018年江苏省13个市的小麦赤霉病病穗率资料与生育期观测资料、相应时段内的逐日气象数据,应用随机森林机器学习算法,分生育期、分区域定量评估影响病穗率的主要气
【机 构】
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江苏省气候中心,南京信息工程大学气象灾害教育部重点实验室/气象灾害预报预警与评估协同创新中心,苏州市吴中区东山气象站
【基金项目】
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2020年国内外作物产量气象预报专项,江苏省气象局科研基金(KM201906),中国气象局气象关键技术集成重点项目(CMAGJ2015Z02)
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基于2002-2018年江苏省13个市的小麦赤霉病病穗率资料与生育期观测资料、相应时段内的逐日气象数据,应用随机森林机器学习算法,分生育期、分区域定量评估影响病穗率的主要气象因子特征变量和贡献率,按不同起报时间建立预测模型并进行验证.结果表明,各生育期重要特征变量贡献率的排序为:抽穗扬花期>拔节期>越冬期.抽穗扬花期湿度、连续≥3 d的雨日和日照对赤霉病起主导作用,拔节期日照、降雨量、湿度和雨日与越冬期气温和降雪对赤霉病均具有前期影响,甄别出的重要特征变量排序结果符合赤霉病菌发育、释放、侵染和
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