河北省小麦白粉病发生气象等级动态预警

？根据河北省4县2001—2010年小麦白粉病病情和逐日气象资料，采用因子膨化、秩相关分析、通径分析、bayes准则、模糊数学（fuzzy）和广义回归神经网络（grnn）等方法，筛选影响小麦白粉病发生的关键期和关键因子，建立了小麦白粉病发生气象等级指标模型、基于bayes准则的fuzzy模型和基于fuzzy模型的grnn模型。结果表明：影响河北4县小麦白粉病发生气象等级的关键因子是前三候至当候的平均温度、前三候至当候的降水量、前三候至当候的降雨系数和前一候的小麦白粉病实际发生等级；3种预警模型具有层层递进的关系，预报准确率基于fuzzy模型的grnn模型>基于bayes准则的fuzzy模型>指标模型，并均超过了85%，可以用于对候尺度小麦白粉病发生等级进行中短期预报。