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Long-term Meteorological Prediction Model on the Occurrence and Development of Rice Leaf Roller Based on Atmospheric Circulation
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摘要: 基于1980-2016年全国稻纵卷叶螟逐年发生面积、产量损失资料、逐月74项大气环流特征量以及南方15省（区、市）地面气象资料，采用因子膨化处理技术、Pearson遥相关分析法和逐步回归分析法，筛选对中国稻纵卷叶螟发生面积率有显著影响的大气环流因子，构建中国稻纵卷叶螟发生面积率的多时相动态大气环流预测模型，探讨大气环流对中国稻纵卷叶螟发生的可能影响机制。结果表明：46项大气环流因子与稻纵卷叶螟发生关系密切，副热带高压类、极涡类环流因子是中国稻纵卷叶螟发生面积率的主导影响因子。建立的中国稻纵卷叶螟发生面积率年前、年后3-10月的月动态预测模型历史拟合较好，对2015年、2016年1月初及3-10月各月初外延预报两年平均准确率分别达86.6%，90.5%，91.8%，93.4%，93.4%，94.0%，94.0%，94.3%，95.4%。关键环流特征因子、当年气候年型和稻区5-9月气象条件对中国稻纵卷叶螟的发生程度具有较好的指示效应，稻纵卷叶螟发生面积率较大的年份主要出现在干暖年和湿暖年；干冷年型常导致稻纵卷叶螟发生面积率偏小。Abstract: To understand the possible influencing mechanism of atmospheric circulation on the occurrence and development of rice leaf roller in China, relationships between atmospheric circulation characteristic indices and ratios of the occurrence area of rice leaf roller in China are fully analyzed from 1980 to 2016. 74 atmospheric circulation characteristic indices and their combinations are analyzed by factor puffing. Results show that 46 indices of these atmospheric circulation characteristic ones have significant influences on the ratio of occurrence area of rice leaf roller, and main influencing periods are from July to September, as well as last July to March. Indices of subtropical high category are most influential, followed by polar vortex category, circulation category, trough category and then others. Among 46 significant atmospheric circulation characteristic factors, 27 subtropical high factors and 10 polar vortex factors, accounting for 59% and 22% of the total, respectively, are the main factors influencing the ratio of the occurrence area of rice leaf roller. 10 key atmospheric circulation characteristic indices that directly influence the ratio of occurrence area of rice leaf roller are determined, and 7 of them have great change at 4 occurrence levels of rice leaf roller as light, partially light, partially severe and severe. 9 prediction models for ratios of the occurrence area of rice leaf roller are established to predict at the beginning of January and March to October. The hindcast of 9 models from 1980 to 2014 are good and accuracies in extending prediction years of 2015-2016 are 86.6%, 90.5%, 91.8%, 93.4%, 93.4%, 94.0%, 94.0%, 94.3% and 95.4%, respectively. Key atmospheric circulation characteristic factors represent climate background for the occurrence area of rice leaf roller very well in China. In the rice-planted area the atmospheric circulation influences the temperature, precipitation, etc., and thus affects the ratio of occurrence area of rice leaf roller. The ratio of the occurrence area of rice leaf roller in dry-warm and wet-warm years is usually larger than that in dry-cold years.
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图 1 影响中国稻纵卷叶螟发生面积率的大气环流特征量
Fig. 1 Significant circulation characteristic factors influencing the ratio of occurrence area of rice leaf roller in China
图 2 46项显著环流特征因子主要影响时段
Fig. 2 Main influencing periods of 46 significant circulation characteristic factors
图 3 中国稻纵卷叶螟发生面积与实际水稻产量损失散点图
Fig. 3 The scatter plot between the occurrence area of rice leaf roller and the corresponding loss of rice production in China
图 4 中国稻纵卷叶螟发生面积、发生面积率与当年5—9月南方平均气温、平均最高气温散点图
(a)中国稻纵卷叶螟发生面积与5—9月南方平均气温散点图, (b)中国稻纵卷叶螟发生面积与5—9月南方平均最高气温散点图, (c)中国稻纵卷叶螟发生面积率与5—9月南方平均气温散点图, (d)中国稻纵卷叶螟发生面积率与5—9月南方平均最高气温散点图
Fig. 4 Scatter plots between the occurrence area, the ratio of occurrence area of rice leaf roller in China and the average temperature, the average maximum temperature in South China from May to Sep
(a)the scatter plot between the occurrence area of rice leaf roller in China and the average temperature in South China from May to Sep, (b)the scatter plot between the occurrence area of rice leaf roller in China and the average maximum temperature in South China from May to Sep, (c)the scatter plot between the ratio of occurrence area of rice leaf roller in China and the average temperature in South China from May to Sep, (d)the scatter plot between the ratio of occurrence area of rice leaf roller in China and the average maximum temperature in South China from May to Sep
表 1 影响中国稻纵卷叶螟不同发生面积率级别的关键环流特征因子指标
Table 1 Key circulation characteristic factors for different occurrence levels of rice leaf roller in China
关键环流特征因子 关键环流特征因子含义 稻纵卷叶螟发生面积率等级指标 轻 偏轻 偏重 重 51s10d1 上年10月至当年1月亚洲区极涡强度指数 86 83 78 74 52s3s8 上年3—8月太平洋区极涡强度指数 53 50 46 44 52d5d6 当年5—6月太平洋区极涡强度指数 49 45 41 35 31s1d9 上年1月至当年9月南海副高脊线 18 16 13 10 12s7s10 上年7—10月北半球副高强度指数 183 240 330 391 66s9s10 上年9—10月东亚槽强度 257 264 275 281 42s3d8 上年3月至当年8月南海副高北界 22 20 16 10 64d2d3 当年2—3月亚洲经向环流指数 71 68 62 57 68d3d4 当年3—4月西藏高原指数 689 701 720 732 39d2d3 当年2—3月东太平洋副高北界 22 15 4 0 注：亚洲区和太平洋区极涡强度指数、南海副高脊线和副高北界、亚洲经向环流指数、东太平洋副高北界与中国稻纵卷叶螟发生面积率均呈显著负相关关系；北半球副高强度指数、东亚槽强度、西藏高原指数与之则均呈显著正相关关系；且上述相关系数均达到0.001的显著性水平(样本量为35)。 
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表 2 中国稻纵卷叶螟发生面积率模型预报时间和所用因子时段
Table 2 Prediction time and periods of prediction factors in prediction models of the ratio of occurrence area of rice leaf roller in China
模型 预报时间 所用因子时段 1 当年1月初 上年1—12月 2 当年3月初 上年1月至当年2月 3 当年4月初 上年1月至当年3月 4 当年5月初 上年1月至当年4月 5 当年6月初 上年1月至当年5月 6 当年7月初 上年1月至当年6月 7 当年8月初 上年1月至当年7月 8 当年9月初 上年1月至当年8月 9 当年10月初 上年1月至当年9月
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表 3 中国稻纵卷叶螟发生面积率的长期动态预测模型
Table 3 Prediction models of the ratio of occurrence area of rice leaf roller in China for Jan, Mar to Oct
模型 预报模型 关键环流因子 复相关系数 x1 x2 x3 x4 1 
52s3s8 66s9s10 12s7s10 41s11s12 0.8483 2 52s3s8 66s9s10 12s7s10 42s3d2 0.8602 3 52s3s8 66s9s10 39d2d3 64d2d3 0.8705 4 52s3s8 66s9s10 28d2d3 68d3d4 0.8665 5 52s3s8 66s9s10 28d2d3 68d3d4 0.8665 6 52s3s8 66s9s10 39d2d3 52d5d6 0.8662 7 52s3s8 66s9s10 39d2d3 52d5d6 0.8662 8 52s3s8 66s9s10 12s7s10 42s3d8 0.8690 9 51s10d1 64d2d3 12s7s10 31s1d9 0.8695 注：模型1~9中，各回归方程的复相关系数均达到0.001显著性水平(样本量为35)。
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表 4 1980—2014年中国稻纵卷叶螟发生面积率逐月预测模型回代拟合准确率
Table 4 The hindcast accuracy of prediction models of the ratio of occurrence area of rice leaf roller in China from 1980 to 2014
模型 预报时间 最大准确率/% 最小准确率/% 平均准确率/% 1 当年1月初 99.4 55.5 83.7 2 当年3月初 99.7 59.7 85.2 3 当年4月初 99.2 60.8 86.1 4 当年5月初 99.5 55.2 85.2 5 当年6月初 99.5 55.2 85.2 6 当年7月初 99.5 58.4 87.6 7 当年8月初 99.5 58.4 87.6 8 当年9月初 99.9 65.6 85.5 9 当年10月初 99.7 65.8 86.1
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表 5 2015—2016年中国稻纵卷叶螟发生面积率逐月预测模型外推预测准确率
Table 5 The extrapolated accuracy of prediction models of the ratio of occurrence area of rice leaf roller in China from 2015 to 2016
模型 预报时间 2015年准确率/% 2016年准确率/% 两年预测平均准确率/% 1 当年1月初 81.9 91.2 86.6 2 当年3月初 91.7 89.3 90.5 3 当年4月初 94.1 89.4 91.8 4 当年5月初 94.9 91.9 93.4 5 当年6月初 94.9 91.9 93.4 6 当年7月初 95.6 92.4 94.0 7 当年8月初 95.6 92.4 94.0 8 当年9月初 95.2 93.5 94.3 9 当年10月初 97.9 92.9 95.4
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表 6 1980—2016年稻纵卷叶螟发生面积率较大年份的年型特征
Table 6 The year type for larger ratios of the occurrence area of rice leaf roller in China from 1980 to 2016
区域 年型 偏重发生年份 偏重发生年数 各年型年数 各年型偏重发生年份占比/% 南方15省(区、市) 干冷年 1991，2004 2 9 22 干暖年 2003，2006，2007，2009，2011，2013 6 9 67 湿冷年 1999，2002 2 8 25 湿暖年 2005，2008，2010，2012，2014，2015 6 11 55 南方4省(华南3省/区及云南省) 干冷年 2004 1 11 9 干暖年 1991，2003，2007，2009，2011，2012 6 9 67 湿冷年 1999，2002 2 9 22 湿暖年 2005，2006，2008，2010，2013，2014，2015 7 8 88 注：以稻纵卷叶螟发生面积率不低于48%定为偏重发生年份。
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