基于Bayes判别构建吉林省玉米干旱发生等级动态预警模型

摘要：

利用吉林省1961-2020年逐日气象资料和1980-2019年玉米发育期数据,采用水分亏缺指数构建玉米生长季逐日干旱等级序列,并分析玉米干旱发生规律.通过秩相关分析和Bayes判别分析,构建吉林省玉米干旱发生等级动态预警模型,并对其进行评估及应用.结果显示:吉林省中西部和东部的延边州是典型玉米干旱区,播种-出苗、拔节-抽雄是玉米干旱高发时段.在典型玉米干旱区,春旱动态预警模型预测基本准确率大致介于60％～90％,卡脖旱动态预警模型预测基本准确率普遍介于80％～100％.各分区玉米生长季干旱等级预警模型的平均预测基本准确率均超过90％,不同发育阶段干旱等级预警效果东部优于中西部.对于2020年玉米干旱过程,春旱预警模型预测准确率为55.7％～78.7％,卡脖旱预警模型预测准确率为60.7％～80.3％;模型预警等级与实际旱情发生等级基本一致的准确率在91％以上,说明基于Bayes判别的玉米干旱等级预警模型在吉林省应用效果较好.

关键词：玉米、干旱等级预警、Bayes判别分析、水分亏缺指数、吉林省

所属期刊栏目：44

分类号：S152.7;S423;S513

资助基金：吉林省气象局科研项目;四川省科技厅应用基础研究项目

在线出版日期：2023-07-31（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共13页

页码：410-422