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J-GLOBAL ID：201702272155755637   整理番号：17A0163766

KALMANフィルタリングアルゴリズムに基づくコブノの短期予測モデル【JST・京大機械翻訳】

Short-term Forecasting Models on Occurrence of Rice Leaf Roller Based on Kalman Filter Algorithm

著者 (5件)： Bao Yunxuan (Collaborative Innovation Center on Forecast and Evaluation of Meteorological Disasters, Nanjing University of Information Science & Technology, Jiangsu Key Laboratory of Agricultural Meteorology/Nanjing University of Information Science & Technology) ,  Chen Xinyi (Collaborative Innovation Center on Forecast and Evaluation of Meteorological Disasters, Nanjing University of Information Science & Technology, Jiangsu Key Laboratory of Agricultural Meteorology/Nanjing University of Information Science & Technology) ,  Xie Xiaojin (Collaborative Innovation Center on Forecast and Evaluation of Meteorological Disasters, Nanjing University of Information Science & Technology, Jiangsu Key Laboratory of Agricultural Meteorology/Nanjing University of Information Science & Technology) ,  Wang Lin (Collaborative Innovation Center on Forecast and Evaluation of Meteorological Disasters, Nanjing University of Information Science & Technology, Jiangsu Key Laboratory of Agricultural Meteorology/Nanjing University of Information Science & Technology) ,  Lu Minghong (National Agricultural Technology Extension and Service Center, Ministry of Agricultural)
資料名： Zhongguo Nongye Qixiang  (Zhongguo Nongye Qixiang)
巻： 37  号： 5  ページ： 578-586  発行年： 2016年 
JST資料番号： C2776A  ISSN： 1000-6362  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： 中国 (CHN)  言語： 中国語 (ZH)

抄録/ポイント： 1994年から2014年までの中国南部の4つの稲作(華南,南西,,,および江)の代表的気象学的データを用いて,各 メイガの発生率に影響する主要気象要因を選択した。KALMANフィルタ法を用いて,各ステーションにおけるコブノの発生率を予測するためのKALMAN短期予測モデルを構築し,モデルの精度,誤差の大きさ,および安定性を計算した。結果は以下を示す。(1)コブノの発生量は前の旬ととの田間蛾と有意に正の相関があり(P<0.01)、前の旬の地上の最低気温、平均気温と最高気温と極めて著しい正の相関があり(P<0.01)、前の旬の地上気圧とは著しい負の相関があった(P<0.01)。(2)1994年から2011年までの回検モデルと2012-2014年試報試験によると,KALMANモデルの平均予測誤差は-88.63%,平均絶対誤差は217.72%,平均二乗誤差は605.04%であった。予測精度は84.33%であり,平均歴史的適合率は83.33%であり,モデルの予測結果は実測値と基本的に一致し,このモデルがコブノの発生量の予測に適用できることを示した。Data from the ScienceChina, LCAS. Translated by JST【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： 気象要素 ,  平均気温 ,  *フィルタ ,  最高気温 ,  気象学 ,  *予測モデル ,  *短期予測 ,  予測誤差 ,  最低気温 ,  中国南部
準シソーラス用語： 適合率 ,  予測精度 ,  平均二乗誤差 ,  絶対誤差 ,  発生率 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (5件)： Cnaphalocrocis medinalis Guenee ,  Meteorologic elements ,  Kalman Filter Algorithm ,  Pentad forecasting model of occurrence amount ,  Accuracy rate

分類 (1件)： 信号理論  (ND02020G)

タイトルに関連する用語 (4件)： Kalmanフィルタ ,  アルゴリズム ,  短期予測 ,  モデル