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J-GLOBAL ID：201802210975179497   整理番号：18A1438074

中南半島前期の異常気候条件が中国南方稲区のトビイロウンカの災害性移入に及ぼす影響とその予測モデル【JST・京大機械翻訳】

Identifying and predicting impacts of abnormal climate conditions of the Indochina Peninsula on catastrophic immigration of Nilaparvata lugens (St(a)l) in South China

著者 (6件)： Bao Yunxuan (南京信息工程大学气象災害預報和評估協同創新中心/南京信息工程大学,南京 210044;江蘇省農業气象重点実験室/南京信息工程大学,南京 210044) ,  Tang Piru (南京信息工程大学气象災害預報和評估協同創新中心/南京信息工程大学,南京 210044;江蘇省農業气象重点実験室/南京信息工程大学,南京 210044) ,  Sun Sisi (南京信息工程大学气象災害預報和評估協同創新中心/南京信息工程大学,南京 210044;江蘇省農業气象重点実験室/南京信息工程大学,南京 210044) ,  Lu Minghong (農業部全国農業技術推广与服務中心,北京,100125) ,  Xie Xiaojin (南京信息工程大学气象災害預報和評估協同創新中心/南京信息工程大学,南京 210044;江蘇省農業气象重点実験室/南京信息工程大学,南京 210044) ,  Liu Wancai (農業部全国農業技術推广与服務中心,北京,100125)
資料名： Shengtai Xuebao  (Shengtai Xuebao)
巻： 38  号： 8  ページ： 2934-2947  発行年： 2018年 
JST資料番号： W0885A  ISSN： 1000-0933  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： 最近の30年で、気候変化は中国のトビイロウンカの災害性の移入に顕著な影響を及ぼし、さらに、虫源地の異常気候変化が中国のトビイロウンカの移動量に与える影響を理解した。1980-2016年の中国の各植物ステーションで提供されたトビイロウンカの状況資料及び同期の米国国家環境予測センター(NCEP)が提供した全球気象再分析資料を利用した。南半島の初期の異常気候条件が,中国の南部のイネ地域のトビイロウンカの発生程度に及ぼす影響を解析した。トビイロウンカの発生レベルとその飛来に影響を与える気象因子との相関性を分析し、キー予測因子を選別し、それぞれサポートベクターマシン(SVM)を応用する。BPニューラルネットワークと多変量回帰分析の3つの方法を用いて、代表サイトのトビイロウンカの年間発生レベルに対して予測を行い、3種類の予測モデルの優劣を比較した。その結果:(1)中南半島の気候異常区域は主に北部に分布し、異常気候の発生回数は中南半島で北高南低の特徴を示し、北から南へ環状逓減する。中南半島前期の温度が高く(暖冬、暖春)、相対湿度がやや大きい(湿冬、湿春)、トビイロウンカが中国南方稲区の偏重以上の発生を起こしやすい。中南半島前期の気候が冷たい(寒冬、寒春)、偏乾(乾冬、乾春)であれば、トビイロウンカは中国南部の稲区の軽微な下で発生することが多い。(3)3つのモデルの歴史的回復率と予測精度を比較して,3つのモデルの予測能力がある程度予測され,SVMモデルの予測効果が最も良く,BPニューラルネットワークが次のことを示した。多変量線形回帰モデルが最も悪いので,SVMが生産の実際におけるトビイロウンカの発生程度の予測に適していることを示した。Data from Wanfang. Translated by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： 相対湿度 ,  気候変動 ,  *気象条件 ,  *半島 ,  *トビイロウンカ ,  冬 ,  春 ,  多重回帰分析 ,  *予測 ,  *気候 ,  *予測モデル ,  気象 ,  中国南部
準シソーラス用語： 予測精度 ,  予測因子 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (5件)： Nilaparvata lugens (St(a)l) ,  immigration ,  climate factor ,  Indochina Peninsula ,  prediction model

分類 (2件)： 植物生態学  (EE02000E) ,  生態学一般  (EE01010I)

タイトルに関連する用語 (8件)： 半島 ,  前期 ,  気候条件 ,  中国 ,  稲 ,  トビイロウンカ ,  災害 ,  予測モデル