河北省冬小麦白粉病气候预报的贝叶斯网络模型研究
【图文】:
H38-8西太平洋副高北界(110E-150E)-0.578**H50-4北半球极涡面积指数(5区,0-360)-0.429*H51-7亚洲区极涡强度指数(1区,60E-150E)-0.433*H56-10 北半球极涡中心位置(JW) 0.430*H66-12 东亚槽强度(CQ) 0.543**H73-8 太阳黑子 0.480*注:“-”后的数字代表月份。*、**分别表示相关系数通过 0.05、0.01SST-NP 资料选自 NOAA 最优差值海表温度数据集的逐月平均海域温度资料,,涉及区域为 50oN~15oS,120oE~80oW,本研究用区域平均的方法生成了 314 个5o×5o海温网格(见图 5),本文选用的 ACCI 关键因子直接引用以前工作筛选结果(见表 2),详见文献[36]。
BN-HebWP)见图 16,图中的节点分为三个层次:第一层次为气候指数节点层;第二层次为实时气象要素节点层;最后“灾害等级”为目标节点,表示发生小麦白粉病各等级的概率。其中节点“RH(湿度)”和“PCP(降水)”为虚拟节点,其作用是减少节点“灾害等级”的父节点数,并明确效应来源。在 BN-HebWP 中概率通过层层传递的方式影响最终的灾害等级。图 16(a)中所有节点 边缘线均为蓝色实线,表示模型的预设节点类型为离散型,而本文所使用的气候气象数据类型为连续性变量,因此右击全部节点选择“Edit”,在“Node type”选项中选择本文节点的类型“continuous”(见图 17)。此时蓝色节点 变为蓝色虚线(见图 16(b)),图中箭头代表节点间的逻辑关系,叹号标志表示未设定概率。
【学位授予单位】:河北师范大学
【学位级别】:硕士
【学位授予年份】:2018
【分类号】:S435.121.46
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本文编号:2678406
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