黑龍江省楊樹爛皮病氣象預報模型的適應性分析*

劉 丹，于成龍，郭安紅，李 帥，杜春英，王純枝

(1.黑龍江省氣象科學研究所，黑龍江哈爾濱150030;2.國家氣象中心，北京100081)

黑龍江省楊樹爛皮病氣象預報模型的適應性分析*

劉 丹1，于成龍1，郭安紅2，李 帥1，杜春英1，王純枝2

(1.黑龍江省氣象科學研究所，黑龍江哈爾濱150030;2.國家氣象中心，北京100081)

在構建東北地區楊樹爛皮病發生發展氣象適宜度預報模型的基礎上，選取黑龍江省西部地區5個試驗點，以1972－1974年當地楊樹爛皮病觀測記錄為標準，對該模型進行局部地區應用試驗。結果表明:僅利用當地氣象觀測站的氣象數據進行氣象適宜度等級預報的準確率比較低，總體預報準確率僅為38.07%，而對氣象要素進行空間插值能把預報準確率提高到72.16%。此研究可為黑龍江省氣象部門進行楊樹爛皮病的氣象適宜度預報提供技術參考。

楊樹爛皮病;氣象適宜度;適應性;黑龍江省

有關楊樹爛皮病的研究大體上可分為病原學［1－2］、發生流行規律［3－4］及條件［5－6］、防治技術［7－8］等幾類。研究表明，該病害除了受其自身的生物學特性影響外，還受樹木品種、管理及防治措施、氣象條件等外在因素的影響，其中氣象條件與病害的發生流行有著密切的關系［9］。在其他因素具備的情況下，氣象條件往往成為楊樹爛皮病害發生流行的關鍵因素［5］。

楊樹爛皮病是楊樹的主要病害之一，東北地區是楊樹爛皮病的高發區，樹木發病率常在35%、死亡率達15%以上［10］。雖然該病害的蔓延是可防可控的，但由于對該病害的發生流行規律尚不十分清楚，且缺乏有效的預警機制，目前該病害的防治存在一定的盲目性。本文針對這一現象，參考王純枝等［6］的模型構建方法，構建了東北地區楊樹爛皮病發生發展氣象適宜度預報模型。在黑龍江省選取5個試驗點，結合當地小氣候特點，對該模型進行局部地區的應用試驗，以期從氣象角度對東北地區楊樹爛皮病的發生發展進行有效預測，從而提高該地區楊樹爛皮病防治效率。

1 研究地點簡介

本文的研究地點有5個，分別位于黑龍江省的依安縣、林甸縣、杜爾伯特蒙古族自治縣、齊齊哈爾市市轄區和龍江縣，均位于黑龍江省西南部(122°24'～125°42'E，45°52'E ～48°4'N)，具體位置如圖1所示。這5個縣(市)地處松嫩平原西部邊緣地帶，地勢由西北逐漸向東南傾斜，中部較為平坦，海拔高度在137～160 m。年平均氣溫3.6℃，最冷月1月平均氣溫－19.3℃，最熱月7月平均氣溫22.8℃，年均活動積溫2 940.8℃。平均降水量431.9 mm，年均無霜期130 d。共有森林面積757.68 km2。

圖1 楊樹爛皮病觀測地點位置圖

2 數據來源及處理

楊樹爛皮病調查數據來自黑龍江省森林資源與環境研究院，時間為1972－1974年，氣象數據來自黑龍江省氣象局逐日整編數據，時間為1961－1991年。在參考文獻［3，5－6，9］指標生理意義的基礎上，對上年11月－翌年4月逐月、逐旬的氣溫、降水、相對濕度、雨日、日照、風速、溫濕系數、極端最低氣溫、Tamin＜－20℃的天數以及氣溫日較差＞15℃天數、氣溫日較差＞20℃天數等氣象指標進行分析，篩選東北地區上年11月－翌年6月與楊樹爛皮病發病面積顯著相關(顯著性水平sig.＜0.05)的氣象因子，再對同時段內、同類氣象因子再逐步回歸篩選(去除法篩選)，最終篩選確定8個關鍵氣象因子進行模型組建，分別對應表1中的T1－T8，各變量均為實測值，代表的意義如下:

T1為上年11－12月氣溫日較差＞15℃的天數;T2為3月平均氣溫;T3為4月上旬平均氣溫;T4為4月下旬平均氣溫;T5為5月平均氣溫;T6為3月平均空氣相對濕度;T7為3月下旬平均風速;T8為4月溫濕系數據此構建發生發展氣象適宜度預報模型:

式中:Y1～Y8均為按照表1的計算方法得到的歸一化數據。Z為楊樹爛皮病發生發展氣象適宜度指數，等級劃分標準見表2;Y1為上年11－12月氣溫日較差＞15℃的天數;Y2為3月平均氣溫;Y3為4月上旬平均氣溫;Y4為4月下旬平均氣溫;Y為5月平均氣溫;Y為4月溫濕系數;Y為3月平均空氣相對濕度;Y8為3月下旬平均風速。

表1 氣象要素歸一化計算方法

表2 楊樹爛皮病發生發展氣象適宜度等級指標

3 結果與分析

3.1 基于氣象觀測站數據的模型準確率檢驗

把1972－1974年黑龍江省西部5縣(市)氣象觀測站的氣象數據代入模型中，計算當地楊樹爛皮病發病氣象適宜度等級并與觀測點的發病等級進行對比，從表3中可以看出，總樣本數為176個，級別一致的有67個，總準確率為33.52%。分別各級別預報準確率分析，3級(氣象條件基本適宜)、4級(氣象條件不適宜)的預報準確率達到了100%，而越高級別的預報準確率越低，到1級(氣象條件非常適宜)的預報準確低于10%。可見，隨著氣象條件適宜程度的增加，預報準確率在明顯下降，分析原因可能與所選觀測點的代表性和氣象要素觀測值的代表性有關。

表3 基于氣象觀測站數據的楊樹爛皮病氣象適宜度模型檢驗準確率

3.2 基于空間插值后氣象數據的模型準確率檢驗

當地氣象觀測站的觀測數據只能代表觀測地及其周邊小范圍的氣象條件，由于黑龍江省氣象觀測站布點稀疏，且楊樹爛皮病的試驗地點距離氣象站點還有很長一段距離，因此當地氣象觀測站的氣象數據很難準確反映試驗地的氣象條件。針對這一問題，本文對氣象要素進行空間差值，再次對模型的準確率進行檢驗。

以林甸縣氣象觀測站位置為中心做300 km緩沖區，用在緩沖區內的黑龍江省氣象觀測站點的氣象數據作空間插值。其中溫度因素的插值方法為:以經度、緯度和高程為自變量，溫度為因變量做線性回歸方程，再利用柵格運算的方法對溫度因素進行空間分辨率為1 km插值，然后把試驗觀測點所在位置的氣象因子提取出來。其他氣象因子利用樣條法對數據進行空間分辨率為1 km插值，用同樣方法提取試驗觀測點的氣象數據。表4中列出了不同溫度因素的回歸方程，方程中Y代表各溫度因子實測值，lat代表緯度(度)，log代表經度(度)，alt代表海拔高度(m)。插值所用氣象數據為1971－1974年黑龍江省氣象局整編的逐日氣象數據，表中可見，各溫度因子與經度、緯度和高程都具有極顯著的相關性。

表5中顯示了利用空間插值后的氣象因素計算的氣象適宜度級別個數，并檢驗了模型的準確率。可見，基于空間插值數據的模型總準確率為72.16%，在總體樣本不變的情況下，比表3中沒有基于空間插值數據的模型總準確率高34.09%。從各個級別的準確率分布來看，3級的準確率最高，為84.21%;其次是2級，為78.57%;1級最低，為68.97%，可見，中等級別的準確率要高于最高和最低級別。與表3中的準確率相比，1級和2級的準確率有明顯提高，分別提高了59.49%和50.00%，而3級和4級的準確率卻出現了下降現象，分別下降了15.79%和25.93%，表3中的總體預報級別明顯偏低造成了2級和3級準確率過高，這是導致表4中3級和4級準確率偏低的原因之一。

表4 插值用溫度因子的回歸方程

表5 基于空間插值數據的楊樹爛皮病氣象適宜度模型檢驗準確率

4 結論與討論

本文參考王純枝等［6］的模型，構建了東北地區楊樹爛皮病發生發展氣象適宜度預報模型，并對楊樹爛皮病在黑龍江省西部地區發生狀況進行模擬預報，對預報準確率進行檢驗。結果發現，單純利用當地氣象觀測站氣象數據的總體預報效果不好，只有38.07%。而把氣象要素進行空間插值后，提取試驗點的氣象數據進行模擬預報，總體預報準確率有明顯提升，為72.16%。該研究可為黑龍江省氣象部門進行楊樹爛皮病的氣象適宜度預報提供技術參考。由于此模型所需的氣象數據從前一年11月到當年的5月，因此應用此方法在6月初即能做出病害發生的潛勢預報，可為當地林業及園林部門楊樹爛皮病的防治提供參考信息。

楊樹爛皮病的發生發展除與氣象因素密切相關外，還與當地土質、地勢、樹木品種、樹木長勢、病原基數、人工防治因素等有關［5，10］，由于本文引用的是氣象適宜度預報模型，只是從氣象角度考慮了病原菌的越冬、發生和發展以及樹木長勢因素，因此在實際應用過程中，在考慮氣象適宜度等級外，應結合其他因素綜合考慮，提高預報的準確率。

致謝:本文用到數據受到國家林業局森林病蟲害防治總站和黑龍江省森林資源與環境研究院的大力支持，在此表示感謝。

［1］冀瑞卿，李玉，宋瑞清，等．Amanita virosa對楊樹爛皮病的抑制效果及其抑菌機理初探［J］．中國森林病蟲，2010，29(6):1－4．

［2］袁秀英，白紅霞，白玉明，等．楊樹內生真菌的分離和拮抗生防菌的篩選［J］．林業科學研究，2006，19(6):713－717．

［3］楊冬．高原楊樹爛皮病及其發病原因［J］．植物保護，2004，30(4):35．

［4］張星耀，趙仕光．楊樹爛皮病空間格局及抽樣技術的研究［J］．西北林學院學報，1993，8(1):21－26．

［5］向玉英，陳國賢．楊樹爛皮病發病誘因的研究［J］．植物保護學報，1981，8(2):137－142．

［6］王純枝，郭安紅，王玉玲，等．華北地區楊樹爛皮病發生發展氣象適宜度預報模型［J］．中國農業氣象，2011，32(1):139－143．

［7］張厚良，王若森，高金輝，等．4種藥劑對楊樹爛皮病病菌的抑制作用［J］．東北林業大學學報，2010，38(1):110－111．

［8］王廣．楊樹爛皮病的發生與防治［J］．北京園林，2009，25(4):57－58．

［9］汪太振，于和，姜常豐，等．楊樹爛皮病［Valsa sordida Nat．］的研究［J］．東北林學院學報，1981(1):18－28．

［10］許怡玲．哈爾濱主要綠化樹種楊樹爛皮病的綜合治理［D］．哈爾濱:東北林業大學，2003．

Adaptability Analysis on Meteorological Forecast Model of Valsa Sordida Nit in Heilongjiang Province

Liu Dan1，Yu Chenglong1，Guo Anhong2，Li Shuai1，Du Chunying1and Wang Chunzhi2
(1．Heilongjiang Province Institute of Meteorological Sciences，Harbin 150030，China;2．National Meteorological Center，Beijing 100081，China)

Based on the forecasting model of meteorological suitability for occurrence and development of Valsa sordida Nit in north-east China，the model is applied and tested based on the data of 1972～1974 from 5 observation stations of Heilongjiang province．The results show that the forecasting accuracy is 38.07%if only the data of localweather stations are used for forecasting．But the accuracy could be increased to 72.16%if these data are processed by GIS spatial interpolation technique．This study could provide meteorological departments of Heilongjiang province the technological reference for forecastingmeteorological suitability of Valsa sordida Nit．

Valsa sordida Nit;meteorological suitability;adaptability;Heilongjiang province

P363.41+1

A

1000－811X(2012)03－0045－04

2011－10－21

2012－01－11

公益性行業(氣象)科研專項經費項目(GYHY200906028)

劉丹(1974－)，女，黑龍江加格達奇人，博士研究生，副研究員，主要從事生態方面的研究．E-mail:nefuliudan@163.com