包云軒，薛周華，3，劉 垚，蔣 蓉，謝曉金，楊榮明，朱 鳳

（1南京信息工程大學氣象災害預報預警與評估協(xié)同創(chuàng)新中心，南京 210044；2.江蘇省農(nóng)業(yè)氣象重點實驗室/南京信息工程大學，南京 210044；3.福建省福安市氣象局，福安 355000；4.江蘇省植物保護站，南京 210013）

?

江蘇省褐飛虱遷入量的中長期預測模型**

包云軒1，2，薛周華1，2，3，劉 垚1，2，蔣 蓉1，2，謝曉金1，2，楊榮明4，朱 鳳4

（1南京信息工程大學氣象災害預報預警與評估協(xié)同創(chuàng)新中心，南京 210044；2.江蘇省農(nóng)業(yè)氣象重點實驗室/南京信息工程大學，南京 210044；3.福建省福安市氣象局，福安 355000；4.江蘇省植物保護站，南京 210013）

摘要：根據(jù)1983-2010年江蘇省褐飛虱燈誘資料及1982-2010年全球海溫場資料和美國國家環(huán)境預測中心（NCEP）氣象再分析資料，對江蘇稻區(qū)代表站高郵、通州和宜興的褐飛虱遷入量與前一年1月-當年6月太平洋海溫場、前一年12月-當年6月中南半島近地表氣溫場和前一年7月-當年6月北半球大氣環(huán)流特征量的相關(guān)關(guān)系進行分析，并運用逐步回歸方法建立一系列褐飛虱年總遷入量的預測預報方程。結(jié)果表明：（1）高郵、通州和宜興3站的褐飛虱遷入量在不同時空閾限內(nèi)與太平洋海溫場、中南半島氣溫場和北半球大氣環(huán)流特征量之間存在不同程度的相關(guān)性。3站褐飛虱遷入量的對數(shù)值與前一年海溫場呈負相關(guān)，其中與通州和宜興站褐飛虱遷入量對數(shù)值相關(guān)顯著的海溫區(qū)主要分布在北、中太平洋，高郵站則在南太平洋；高郵站褐飛虱遷入量的對數(shù)值與前一年12月和當年4月中南半島西南部的近地表氣溫場呈正相關(guān)，通州站與前一年12月和當年2、3月中南半島北部的近地表氣溫場呈負相關(guān)，宜興站與當年1、3月中南半島西南部的近地表氣溫場呈正相關(guān)、與當年4月中南半島大部的近地表氣溫場呈負相關(guān)；3站褐飛虱遷入量的對數(shù)值主要與前一年7月-當年6月的各副高指數(shù)、各極渦指數(shù)、大西洋歐洲環(huán)流型、亞洲緯向環(huán)流指數(shù)、東亞槽強度、冷空氣強度、西太平洋編號臺風強度、南方濤動指數(shù)等相關(guān)顯著。（2）從上述海溫場、氣溫場和環(huán)流特征量中篩選出顯著相關(guān)（P＜0.05）的因子作為預測因子，建立褐飛虱年遷入量的預測模型，并篩選出回檢正確率70%以上、預檢正確率66.7%以上模型17個，適用性評估表明，各模型的預報結(jié)果與實測值基本吻合，表明模型可應用于單站褐飛虱年遷入量的預測。

關(guān)鍵詞：褐飛虱遷入量；海平面溫度距平；中南半島氣溫場；大氣環(huán)流特征量；相關(guān)分析

包云軒，薛周華，劉垚，等.江蘇省褐飛虱遷入量的中長期預測模型[J].中國農(nóng)業(yè)氣象，2016，37（1）:98-1101

褐飛虱[Nilaparvata lugens （st?l）]是危害水稻的重要害蟲之一，具群聚性、遠距離遷飛性和為害突發(fā)性，廣泛分布于中國、日本、朝鮮半島、東南亞、太平洋島嶼和澳大利亞等國家和地區(qū)[1]。褐飛虱為喜溫和喜濕性昆蟲，在中國僅兩廣南部、福建和云南南部以及臺灣、海南等冬季較溫暖的地區(qū)有少量成蟲、若蟲或卵可以越冬[2]。中國褐飛虱的主要蟲源地為中南半島，而最初蟲源地為湄公河三角洲，直接遷出地為紅河三角洲[3]。

褐飛虱的遷飛和降落與天氣、氣候因素之間有著密切聯(lián)系，而海溫、氣溫和大氣環(huán)流對天氣和氣候及其變化起著決定性作用。劉永強等[4]研究發(fā)現(xiàn)，在ENSO當年，春、秋季和翌年春季ENSO事件對長江中下游降水的影響較為顯著，ENSO發(fā)展期，海溫異常，會引起長江流域梅雨期降水異常。ENSO事件通過海氣相互作用（包括動力作用、熱力作用和水汽交換等）影響大氣環(huán)流，進而影響天氣系統(tǒng)和天氣過程，最終影響褐飛虱的遷飛，它對江蘇褐飛虱遷入的具體影響已為包云軒等[5]在2014年所證實。

有研究表明，前期中南半島近地表氣溫場對后期中國天氣、氣候有明顯影響，陳隆勛等[6]研究認為，中南半島等陸地與周圍海洋熱力條件的差異對南海夏季風的形成及季節(jié)變化起了關(guān)鍵作用，侯威等[7-8]分析認為，南海夏季風暴發(fā)早晚對中國不同地區(qū)的天氣、氣候（特別是氣溫和降水）有著十分重要的影響，而包云軒等[9]研究發(fā)現(xiàn)，中國褐飛虱的季節(jié)性南、北往返遷飛和降落為害都是隨著冬、夏季風的進退和轉(zhuǎn)換而變化的。事實上，中南半島是春夏季遷入中國的褐飛虱種群的主要越冬蟲源地，常年3-6月褐飛虱種群大規(guī)模向北遷入中國南方稻區(qū)，其冬、春和初夏的熱量條件（常以當?shù)赝诘慕乇須鉁貓鰜矸从常诛w虱越冬蟲源基數(shù)、春季和初夏的種群繁殖量及遷入中國的蟲量有著至關(guān)重要的影響。氣候偏暖，則越冬蟲源基數(shù)高，春夏種群繁殖量大，后期遷入中國的蟲量多。

陶詩言等[10]發(fā)現(xiàn)，高緯度地區(qū)在梅雨期中易出現(xiàn)持久穩(wěn)定的大氣環(huán)流，尤以歐亞中高緯東、西兩個阻塞系統(tǒng)以及中低緯度地區(qū)受西太平洋副高的控制或影響最為突出。黃嘉佑等[11]對影響長江流域夏季洪澇的大氣環(huán)流因子進行了研究，發(fā)現(xiàn)南海副高指數(shù)、西太平洋副高指數(shù)、北美副高指數(shù)、北半球副高指數(shù)和亞洲區(qū)極渦指數(shù)對夏季降水的影響最顯著。萬日金等[12]研究發(fā)現(xiàn)南海副高減弱較晚時，江南地區(qū)降水偏多，易發(fā)生洪澇。吳仁廣等[13]也發(fā)現(xiàn)江淮梅雨受歐亞地區(qū)的大氣環(huán)流影響明顯。西太平洋副熱帶高壓是制約東北半球大氣環(huán)流變化的重要因素之一，也是影響6-10月（江蘇省褐飛虱主要遷入期和為害期）長江中下游天氣、氣候的重要天氣系統(tǒng)之一。它影響中國褐飛虱的降落主要有兩種情形：一是西太平洋副高覆蓋降蟲區(qū)，此時天氣晴朗，無降水，副高通過強下沉氣流迫使其覆蓋區(qū)褐飛虱降落[14]；二是副高未覆蓋降蟲區(qū)，而是通過副高西部外圍的降水影響褐飛虱的降落。而關(guān)于降水對褐飛虱遷入的影響，已被較多研究所證實[15，5]。極渦是大氣環(huán)流在高緯地區(qū)的最基本體現(xiàn)，是影響中國溫度變化的重要因子，極渦面積和強度的大小決定了中高緯冷空氣的積聚和南下，這些冷空氣對中國同期和后期氣溫的影響十分顯著。在東北半球，它與副高分別代表高緯和中低緯的兩個大氣活動中心，分別提供冷源與熱源，它們相互配合、相互作用，直接影響著整個東北半球大氣環(huán)流的發(fā)展，對江蘇省的降水有著極其重要的影響。臺風是產(chǎn)生于熱帶海洋上的一種強烈氣旋，其水平風速大，垂直氣流強，所以氣流會隨著臺風的移動而改變原有的方向。若在臺風影響區(qū)附近有褐飛虱蟲源，種群就會隨臺風外圍氣流作長距離遷飛。臺風對中國褐飛虱遷飛的影響也已被一系列研究所證實[16-17]。

因此，可以利用對江蘇稻區(qū)天氣、氣候和褐飛虱遷飛有重要影響的前期海溫場、前期中南半島近地表氣溫場和前期北半球大氣環(huán)流特征量作為預報信息場來提取預報因子，建立相關(guān)預測模型，預報后期中國某一稻區(qū)單站褐飛虱的階段性遷入量。

目前，國內(nèi)外已有若干關(guān)于遷飛性害蟲發(fā)生狀況的不同時效的預報研究，Maelzer等[18]分析了澳大利亞棉鈴蟲的累計上燈蛾量與南方濤動指數(shù)（SOI）、海面溫度（SST）的相關(guān)關(guān)系，發(fā)現(xiàn)春季累計上燈蛾量與前期SOI顯著相關(guān)，并用前期的SOI、SST建立多元回歸預測方程，可提前6～15個月預測春季累計上燈蛾量。冼曉青等[19]以前期顯著相關(guān)的ENSO指標為預測因子，用逐步回歸方法建立了褐飛虱前期遷入量的中長期預測方程，經(jīng)篩選和集成后共獲得12個預報方程，可提前3～27個月進行預報。吳春艷等[20]利用高空環(huán)流、海溫資料和地面氣象資料對上海地區(qū)水稻褐飛虱的發(fā)生期和發(fā)生量組建了長、短期結(jié)合的5個預測模型。白先達等[21]通過對稻縱卷葉螟發(fā)生資料與氣象資料的對比分析， 篩選出影響桂林地區(qū)稻縱卷葉螟發(fā)生的前期重要氣象因子， 結(jié)合前期蟲源基數(shù)， 采用回歸分析方法， 建立了桂林地區(qū)稻縱卷葉螟遷飛的短期氣象條件等級預報模型。劉祖建等[22]利用稻飛虱田間系統(tǒng)調(diào)查資料和前期相應的氣象資料，通過對稻飛虱發(fā)生期、發(fā)生程度與前期主要氣象因子間的相關(guān)分析，建立了適合廣東省化州市的稻飛虱發(fā)生期、發(fā)生程度短期預測模型。包云軒等[23]通過對白背飛虱遷入量與前期主要大氣環(huán)流特征量的相關(guān)分析，建立了長江中下游稻區(qū)13個植保站的白背飛虱遷入始見期、北遷高峰期、南遷高峰期和遷入終見期候發(fā)生程度的BP 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)短期預報模型。盡管過去的研究均或多或少地涉及利用海溫場（SST）、南方濤動指數(shù)（SOI）、發(fā)生地前期氣象條件、前期大氣環(huán)流特征量等對害蟲發(fā)生狀況進行長期或短期預報建模，但目前還沒有利用中南半島溫度場或月、季尺度大氣環(huán)流因子對褐飛虱年總遷入量作定量預測的報道。因此，本文綜合考慮影響褐飛虱遷入的多種前期大氣背景因素，選取江蘇稻區(qū)高郵、通州和宜興3個代表性站點，分析后期褐飛虱年總遷入量與前期太平洋海溫場、中南半島溫度場和74項大氣環(huán)流特征量之間的相關(guān)性，并從中篩選出相關(guān)性較好的因子作為預報因子，建立褐飛虱年總遷入量的預測模型，以期為遷飛性害蟲的中長期災變預警提供技術(shù)支持。

1 資料與方法

1.1 資料來源

1.1.1 褐飛虱蟲情資料

江蘇省各植保站1983-2010年逐候褐飛虱燈誘資料由省植物保護站提供，因江蘇省褐飛虱的常年遷入期在6-10月，故僅截取28a中6-10月的蟲情數(shù)據(jù)。江蘇省的水稻生長區(qū)主要分布在蘇南、江淮和蘇北沿海的中南部地區(qū)，因此從這些地區(qū)篩選出資料較完整、能代表江蘇省不同水稻品種種植區(qū)的3個國家病蟲測報基準站高郵、通州和宜興分析建模。

1.1.2 氣象和大氣環(huán)流特征資料

1982-2010年逐年各月2.5°×2.5°格點的全球月平均溫度資料來源于美國國家環(huán)境預測中心（National Centers for Environmental Prediction，NCEP）提供的水平分辨率為2.5°×2.5°的氣象再分析資料。

風場資料來自美國國家環(huán)境預測中心（NCEP）提供的2.5°×2.5°逐月氣象再分析資料，資料年代為1983-2010年。

1982-2010年逐年各月2°×2°格點的全球月平均海溫（SST）資料，來源于美國國家海洋大氣管理局氣候診斷中心（Climate Diagnostics Center， CDC）海溫場數(shù)據(jù)集中的海平面溫度資料。

大氣環(huán)流特征量（ACCV）資料由中國國家氣候中心氣候系統(tǒng)診斷預測室提供，包括：（1）副熱帶高壓類，11個區(qū)副熱帶高壓強度和位置（第1-45項）；（2）極渦類，5個區(qū)極渦強度和位置（第46-57項）；（3）環(huán)流類，環(huán)流型及環(huán)流指數(shù)（第58-64項）；（4）槽類，槽的位置和強度（第65-69項）；（5）其它類，包括冷空氣、臺風、太陽黑子及南方濤動指數(shù)（第70-74項）。詳見表1。

表1 74項大氣環(huán)流特征量說明Table 1 Illustration of 74 atmospheric circulation characteristic variables (ACCV)

（續(xù)表）

1.2 分析方法

1.2.1 褐飛虱遷入量分析

將高郵、通州和宜興3站褐飛虱燈誘資料從燈下始見日開始（通常在6月）-10月底的逐日燈誘蟲量（個數(shù)）進行累加計為年內(nèi)總遷入量（Y），由于年際間遷入量的數(shù)量差異較大（可達幾個數(shù)量級），所以對其進行自然對數(shù)處理（lnY）。

1.2.2 海溫場和中南半島溫度場數(shù)據(jù)的處理

在Grads軟件中將月平均海溫（SST）和中南半島溫度場（T-INP）數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化為二進制文件，并對所有月的月平均SST進行距平處理，得到其與多年平均值的差值（SSTA，海平面溫度距平），再將其轉(zhuǎn)化為·txt格式文件。為了便于進行相關(guān)區(qū)分布的分析，將太平洋按緯度劃分為3個部分，分別為北太平洋（＞30°N）、中太平洋（30°N-30°S）和南太平洋（＞30°S）。

1.2.3 模型的建立及效果分析

將1983-2010年褐飛虱年內(nèi)總遷入量的對數(shù)值和所篩選的各預測因子數(shù)值分成兩部分，其中1983-2007年數(shù)據(jù)用于建模，2008-2010年數(shù)據(jù)用作預檢。

按每站蟲情數(shù)據(jù)用逐步回歸法建立各因子及因子組合的中長期預測模型，并對模型進行回代檢驗和3a預測檢驗。對所建預測模型回檢、預檢準確率的評估方法為：設(shè)某年某站褐飛虱實測遷入量為Yi，取其對數(shù)為：yi＝lnYi，再設(shè)模型回檢擬合的遷入量或預測遷入量為Yi′，其對數(shù)為：yi′＝lnYi′，若yi（1-10%）≤yi′≤yi（1＋10%）則為預測準確，否則為預測錯誤。計算各預測模型歷年的擬合值和預測值yi′，如果該模型的回檢擬合準確率≥50%且在預檢的3a里至少有2a預測準確，則判定該預測模型有效，否則為無效模型，據(jù)此篩選出所有有效的預測模型。

2 結(jié)果與分析

2.1 江蘇褐飛虱遷入量的中長期影響因素分析

2.1.1 太平洋海溫場

基于前期研究結(jié)果[5]，本文著重分析3個站歷年褐飛虱總遷入量對數(shù)值與當年1-8月（主要指首次遷入峰出現(xiàn)當月之前的各月）、前一年各月2°×2°格點的月海溫距平值間的相關(guān)系數(shù)，選取其中相關(guān)系數(shù)正（或負）號相同，且通過0.05水平顯著性檢驗的各格點構(gòu)成的連續(xù)區(qū)域（該區(qū)內(nèi)各格點相關(guān)性質(zhì)均100%一致）列于表2。由表可見，通州和宜興站，與年褐飛虱遷入量對數(shù)值相關(guān)顯著的海溫區(qū)以北、中太平洋為主，而高郵站以南太平洋為主。從時間分布看，在當年和前一年影響因素中，以前一年為主。從相關(guān)性質(zhì)來看，褐飛虱遷入量與太平洋海溫場多呈負相關(guān)關(guān)系。

太平洋海溫的變化一方面可通過海氣相互作用影響海氣之間的熱量交換，進而影響大氣熱量的時空分布，影響褐飛虱生存、發(fā)育、繁殖、遷飛和為害的熱量和溫度條件，對褐飛虱在江蘇的遷入量產(chǎn)生影響；另一方面，它會影響從洋面蒸發(fā)進入上層大氣的水汽量，使不同地區(qū)在不同時段內(nèi)的大氣水分含量和成云致雨的環(huán)境發(fā)生改變，繼而影響褐飛虱蟲源地、遷飛區(qū)和遷入地的空氣濕度和降水條件，最終影響遷入量。

表2 三個代表站lnY與月平均太平洋海溫距平值間遙相關(guān)顯著的區(qū)域（P＜0.05）Table2 Teleconnection significance zones (P<0.05） between lnY and the monthly mean Pacific SSTA at 3 stations

2.1.2 中南半島溫度場

各代表站歷年褐飛虱遷入量對數(shù)值與當年1-8月、前一年各月2.5°×2.5°格點的中南半島近地表氣溫場的相關(guān)性結(jié)果見表3。由表中可見，高郵站共有2個相關(guān)顯著的區(qū)域和時段，主要分布在泰國和緬甸南部，相關(guān)時段為前一年12月和當年4月，均呈正相關(guān)；通州站共有4個相關(guān)顯著的區(qū)域和時段，主要分布在緬甸中部和泰國，相關(guān)時段為前1年12月和當年2、3月，均呈顯著負相關(guān)；宜興站共有8個相關(guān)顯著區(qū)域和時段，分布范圍較廣，在中南半島各國均有相關(guān)區(qū)域，相關(guān)時段為前1年12月和當年3、4月，有5個區(qū)域和時段呈顯著正相關(guān)，3個區(qū)域和時段呈顯著負相關(guān)。綜上可見，江蘇省褐飛虱遷入量與前1年12月-當年3月中南半島南部的溫度場相關(guān)性較強，3月之后與中南半島北部地區(qū)溫度場的相關(guān)性較強。

中南半島溫度場對褐飛虱遷入量有影響的原因是，中國褐飛虱的最初主要蟲源地為中南半島南端的湄公河三角洲[24-26]，該地冬春稻一般于2-3月收割，此時來自北印度洋的西南季風與來自中國南海的東南季風于此交匯，風向主要為南向北[9]，褐飛虱隨風遷向中南半島中部。3?4月，盛行風向逐漸偏向西南[27]，隨著中南半島中部冬春稻的收割，大部分褐飛虱種群遷向北部的紅河三角洲，少部分遷飛能力強的種群可遷入華南南部和西南南部（主要是云南東南部）稻區(qū)。紅河三角洲和泰緬北部的早稻于5-6月收割，此時盛行西南季風，褐飛虱開始大規(guī)模遷入中國西南和華南稻區(qū)?？梢?，如果中南半島冬春貼地氣層溫度條件越好，褐飛虱越冬繁殖越多，春季隨西南季風遷入中國的數(shù)量就越大。

表3 三個代表站lnY與中南半島溫度場遙相關(guān)顯著的區(qū)域（P＜0.05）Table 3 Teleconnection significance zones (P<0.05） between lnY and the temperature field on Indo-China Peninsula (T-INP) at 3 stations

2.1.3 大氣環(huán)流特征量

相關(guān)分析表明（表4），高郵站當年褐飛虱遷入量的對數(shù)值主要與前一年7月的太平洋區(qū)極渦強度指數(shù)、前一年8月的大西洋歐洲環(huán)流型E和前一年12月的東太平洋副高面積指數(shù)等呈正相關(guān)，而與前一年8月北半球極渦中心強度、前一年10月西太平洋副高脊線位置和當年4月亞洲緯向環(huán)流指數(shù)等呈負相關(guān)。通州站褐飛虱遷入量的對數(shù)值與前一年8月亞洲區(qū)極渦強度指數(shù)、前一年11月北美區(qū)極渦強度指數(shù)和當年6月西太平洋副高面積指數(shù)等呈正相關(guān)，而與前一年7月和8月的南海副高脊線位置和北界位置及當年6月的西太平洋副高脊線位置等呈負相關(guān)。宜興站褐飛虱遷入量的對數(shù)值與前一年9月冷空氣強度、當年4月大西洋歐洲環(huán)流型W和當年5月太平洋副高北界呈正相關(guān)；而與前一年7月南海副高的北界、前一年8月北非大西洋北美副高的脊線位置和前一年10月西太平洋副高的脊線位置等呈負相關(guān)。

褐飛虱年遷入量與各種大氣環(huán)流特征量的相關(guān)顯著，表明大氣環(huán)流指數(shù)不僅作為影響褐飛虱起飛、空中飛行和降落的關(guān)鍵動力因素直接影響其遷入量，而且還可通過對遷飛發(fā)生區(qū)和降落地天氣、氣候（如西太平洋副高西北側(cè)的溫度、降水分布等）的影響來間接影響遷入蟲量的變化。

表4 三個代表站lnY與月大氣環(huán)流特征量間遙相關(guān)顯著的因子（P＜0.05）Table 4 Teleconnection significance factors (P＜0.05） between lnY and the monthly ACCV at 3 stations

2.2 江蘇褐飛虱遷入量預測模型的建立和檢驗

2.2.1 基于太平洋海溫場的預測模型

將與褐飛虱遷入量相關(guān)顯著區(qū)域和時段的太平洋海溫作為因子，利用1983-2008年褐飛虱遷入量和1982-2008年太平洋海溫資料進行逐步回歸分析，分別建立3個站點的褐飛虱遷入量預測模型，結(jié)果見表5 。對3個站點的模型進行回代和預測檢驗，以誤差范圍在±10%之內(nèi)為標準進行篩選，高郵站得到1個模型，通州站得到2個模型，宜興站得到1個模型（表5），4個模型的回代檢驗準確率均超過74%，預檢錯誤年份為1a，說明模型具有可行性。

表5 基于太平洋海平面溫度距平（SSTA）建立3站褐飛虱遷入量的預測模型及其檢驗Table 5 Forecasting models of BPH immigration amount based on SSTA of the Pacific Ocean and their test at 3 stations

2.2.2 基于中南半島氣溫場的預測模型

基于中南半島氣溫場建立各站褐飛虱遷入量預報模型，結(jié)果見表6。模型檢驗表明，高郵站預測模型不準確，未選出有效模型。通州站篩選出1個有效模型，宜興站篩選出2個有效模型（表6）。3個模型的回測檢驗率均超過70%，預測的3a中有1a錯誤，表明這3個模型基本可行。

2.2.3 基于大氣環(huán)流特征量的預測模型

將與褐飛虱遷入量相關(guān)性強的大氣環(huán)流特征量作為預報因子，通過逐步回歸，得出符合回檢正確率在7 0%以上、預檢正確率在66.7%以上標準的模型共10個（表7），其中高郵站2個模型，通州站5個模型，宜興站3個模型。這10個模型的回檢準確率均超過72%，預檢錯誤年份最多1個，說明模型可行。

表6 基于中南半島氣溫場的通州和宜興站褐飛虱遷入量預測模型及其檢驗Table 6 Forecasting models based on the temperature field of Indo-China Peninsula (T-INP) and their tests

表7 基于大氣環(huán)流特征量的3站褐飛虱遷入量預測模型及其檢驗Table 7 Forecasting models based on ACCV and their tests

2.2.4 模型適用性評估

為了驗證上述預測模型（或方程）在褐飛虱實際測報業(yè)務(wù)上的適用性，本文利用1982-2010年太平洋海溫場資料、中南半島近地表氣溫場資料和74項大氣環(huán)流特征量資料，計算表5、表6和表7所建各方程的擬合值，并結(jié)合1983-2010年高郵、通州和宜興3站的褐飛虱年總遷入量實測值，比較兩者的差異，結(jié)果如圖1-圖3所示。從圖1可知，以太平洋海溫場為預報因子建立的各模型的預報結(jié)果與實測值基本吻合，表明這些預測模型可應用于單站褐飛虱年遷入量的預測業(yè)務(wù)。

圖1 1983-2010年基于太平洋海場的褐飛虱年遷入量預測模型擬合值與實測值比較Fig. 1 Compare of lnY between the observed and fitting values by the forecasting models based on SSTA (in Table 5 ) from 1983 to 2010

圖2 1983-2010年基于大氣環(huán)流特征量的褐飛虱年遷入量預測模型擬合值與實測值比較Fig. 2 Compare of lnY between the observed and fitting values by the forecasting models based on ACCV (in Table 7 ) from 1983 to 2010

圖3 1983-2010年基于中南半島近地表氣溫場的褐飛虱年遷入量預測模型擬合值與實測值比較Fig. 3 Compare of lnY between the observed and fitting values by the forecasting models based on T-INP (in Table 6 ) from 1983 to 2010

3 結(jié)論與討論

（1）高郵、通州和宜興3站的褐飛虱年遷入量在不同時空閾限內(nèi)與太平洋海溫場、中南半島氣溫場和北半球大氣環(huán)流特征量之間存在著不同程度的相關(guān)性。3站褐飛虱遷入量的對數(shù)值主要與前一年海溫場呈負相關(guān)，其中與通州和宜興站褐飛虱遷入量對數(shù)值相關(guān)顯著的海溫區(qū)主要分布在北、中太平洋，與高郵站褐飛虱遷入量對數(shù)值相關(guān)顯著的海溫區(qū)主要分布在南太平洋。高郵站褐飛虱遷入量的對數(shù)值與前一年12月和當年4月中南半島西南部的近地表氣溫場呈正相關(guān)，通州站遷入量對數(shù)值與前一年12月和當年2、3月中南半島北部的近地表氣溫場呈負相關(guān)，宜興站遷入量對數(shù)值與當年1、3月中南半島西南部的近地表氣溫場呈正相關(guān)，而與當年4月中南半島大部的近地表氣溫場呈負相關(guān)。3站褐飛虱遷入量的對數(shù)主要與前一年7月-當年6月的北半球副高指數(shù)、太平洋副高指數(shù)、西太平洋副高指數(shù)、東太平洋副高指數(shù)、南海副高指數(shù)、印度副高指數(shù)、北非副高指數(shù)、北美大西洋副高指數(shù)、北美副高指數(shù)、北半球極渦指數(shù)、亞洲區(qū)極渦指數(shù)、太平洋區(qū)極渦指數(shù)、北美區(qū)極渦指數(shù)、大西洋歐洲環(huán)流型、亞洲緯向環(huán)流指數(shù)、東亞大槽強度、東亞冷空氣強度、西太平洋編號臺風強度、南方濤動指數(shù)等相關(guān)顯著。

（2）從上述海溫場、氣溫場和環(huán)流特征量中篩選出顯著相關(guān)（P＜0.05）的因子作為預測因子，建立褐飛虱年遷入量的預測模型。從所建模型中篩選出回檢正確率＞70%、預檢正確率＞66.7%的方程17個，其中高郵站3個、通州站8個、宜興站6個。在這些方程中，高郵、通州和宜興站分別以前期太平洋不同區(qū)域海平面溫度距平（SSTA）為預報因子建立了1個、2個和1個預測模型，通州和宜興站以前期中南半島不同區(qū)域近地表氣溫場為預報因子建立了1個和2個預測模型，3站以前期不同時段大氣環(huán)流特征量為預報因子分別建立了2個、5個和3個預測模型。

（3）對各預報模型的準確度和適用性評估結(jié)果表明，預報結(jié)果與實測值基本吻合，表明這些預測模型可應用于單站褐飛虱年總遷入量的預測業(yè)務(wù)。

本文利用前期太平洋海溫場SSTA，通過多元線性逐步回歸方法，構(gòu)建了通過一定顯著性檢驗且達到一定的回檢、預檢準確率的高郵、通州、宜興3站褐飛虱年總遷入量預報方程4個，提前2～18個月較好預測了單站褐飛虱的年總遷入量。與Maelzer 等[18]對澳大利亞春季棉鈴蟲遷入量的預測研究，冼曉青等[19]對中國褐飛虱前期遷入量的預計測研究，以及吳春艷等[20]對上海地區(qū)褐飛虱發(fā)生期和發(fā)生量的長、短期結(jié)合預測模型研究方法相似，且結(jié)論也較一致，但本文在提前預測的時效、預報的時間尺度（年）上有別于三者。盡管有學者曾利用當?shù)氐孛鏆庀筚Y料來預報遷飛性害蟲的中、短期發(fā)生期或發(fā)生量[20-22]，但對遷飛性害蟲而言，越冬蟲源地的前期天氣和氣候條件對種群越冬、冬后繁殖、遷出基數(shù)及后期降蟲地的遷入量是至關(guān)重要的，從這一意義上，本文的機理更明晣。吳春艷等[20]對褐飛虱發(fā)生期、發(fā)生量的預測研究中利用了10個高空環(huán)流指數(shù)，但74項大氣環(huán)流指數(shù)對局地天氣、氣候均有一定程度的影響，因此，本文考慮更全面，這也是利用前期主要大氣環(huán)流特征量對白背飛虱候遷入量進行短期預報研究[23]的拓展。

本文在對各影響因子與褐飛虱遷入量相關(guān)分析和影響機制探討的基礎(chǔ)上，利用逐步回歸方法構(gòu)建了單站褐飛虱年遷入量的預測模型，雖然方法常規(guī)，但將主要蟲源地中南半島的冬春溫場作為重要預報因子來分析其對江蘇褐飛虱遷入量的影響，并構(gòu)建出可用于遷飛性害蟲中長期預報業(yè)務(wù)的預測模型，這在之前均未見報道。下一步將尋找更多影響機理明晰的預測因子，運用更先進、準確的預報方法，來構(gòu)建更多可用于業(yè)務(wù)的預測模型，特別是區(qū)域月季尺度的預測預報模型。

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Medium and Long-term Forecasting Models of Nilaparvata lugens (st?l)’s Immigration Amount in Jiangsu Province

BAO Yun-xuan1,2, XUE Zhou-hua1,2,3, LIU Yao1,2, JIANG Rong1,2, XIE Xiao-jin1,2, YANG Rong-ming4, ZHU Feng4
（1.Collaborative Innovation Center on Forecast and Evaluation of Meteorological Disasters， Nanjing University of Information Science ＆ Technology， Nanjing 210044， China;2.Jiangsu Key Laboratory of Agricultural Meteorology， Nanjing University of Information Science ＆ Technology， Nanjing 210044;3.Meteorological Bureau of Fu’an City in Fujian Province， Fu’an 355000; 4.Jiangsu Province Plant Protection Station， Nanjing 210013）

Abstract：In order to predict the annual total immigration heads of brown planthoppers （BPH）， Nilaparvata lugens （st?l）， at a station in a rice-growing region by using the atmospheric background fields in the earlier stages and provide a basis for the early warning of BPH’s catastrophic immigrations and their effective prevention and controlling， the BPH’s lighting catches of all plant protection stations in Jiangsu Province during the period frombook=99,ebook=1021983 to 2010 and the reanalyzed meteorological data from the National Center of Environmental Predicting （NCEP）in USA during the period from 1982 to 2010 were collected to analyze the teleconnections between the BPH’s annual total immigration heads of Gaoyou， Tongzhou and Yixing as the representative plant protection stations in the different rice-growing regions of Jiangsu Province and the sea surface temperature anomalies （SSTA） on the Pacific Ocean from January of the preceding year to June of the present year， the temperature field of Indo-China Peninsula （T-INP） from December of the preceding year to June of the present year and the atmospheric circulation characteristic variables （ACCV） from July of the preceding year to June of the present year. A stepwise regression method was used to establish a series of the forecasting models for the annual total immigration heads of BPH at the three stations. The results showed as follows: （1） there were the correlations of different extents between the BPH’s immigration heads of Gaoyou， Tongzhou and Yixing and the SSTA on the Pacific Ocean， the T-INP and the ACCV on the Northern Hemisphere in the different temporal and spatial thresholds. The significant negative correlations exist between the logarithms of BPH’s annual total immigration heads at the three stations and the SSTA in the preceding year. Among them， the remarkable correlative regions between the logarithms of BPH’s annual total immigration heads at Tongzhou and Yixing and the SSTA on the Pacific Ocean mainly distributed on the northern and middle Pacific Ocean and the obvious correlative regions at Gaoyou situated in the southern Pacific. There were the positive correlations between the logarithms of BPH’s annual total immigration heads at Gaoyou and the T-INP in December of the preceding year and April of the present year， the negative correlations between the logarithms of BPH’s annual total immigration heads at Tongzhou and the T-INP in December of the preceding year， February and March of the present year and the positive correlations between the logarithms of BPH’s annual total immigration heads at Yixing and the T-INP in January and March of the present year， but the negative correlations between the logarithms of BPH’s annual total immigration heads at Yixing and the T-INP in April of the present year. The logarithms of BPH’s immigration heads at the three stations had the significant relationships with the characteristic indices of all subtropical highs， the characteristic indices of all polar vortexes， the atmospheric circulation types on the Atlantic Ocean and Europe， Zonal circulation indices on Asia， the strength of East Asian trough， the strength of cold air in East Asia， the strength of serial number typhoons on West Pacific and the indices of Southern Oscillation during from July of the preceding year to June of the present year. （2）Some significant factors （P＜0.05） screened from the above factors were used as the key predictors to establish the forecast models for the BPH’s annual total immigration heads of the three stations and 17 forecast equations with the historical fitting accordance of more than 70% and the pre-examination accuracy rate of more than 66.7% were selected from the established models. The results of applicability evaluation on these equations displayed that the fitting values of these models were identical to the observed values on the whole and the models were feasible in the predicting practice of BPH’s annual total immigration amount at a station in a rice-growing region.

Key words：Immigration heads of Nilaparvata lugens （St?l）; SSTA （sea surface temperature anomaly）; T-INP temperature field of Indo-China Peninsula）; ACCV （atmospheric circulation characteristic variable）; Correlation analysis

作者簡介：包云軒（1963-），博士，教授，主要研究方向為氣候變化與防災減災、應用氣象、病蟲害測報學。E-mail：baoyx@nuist.edu.cn; baoyunxuan@163.com

基金項目：國家自然科學基金面上項目（41075086；41475106）；江蘇省農(nóng)業(yè)科技自主創(chuàng)新項目[SCX（12）3058]；江蘇省高校自然科學研究重大項目（14KJA170003）；江蘇省高校優(yōu)勢學科建設(shè)工程

* 收稿日期：2015-05-04

doi:10.3969/j.issn.1000-6362.2016.01.013