摘要：为了提前1个月预报出水稻稻曲病发生的气象条件适宜程度，根据中长期预报原理，采用因子膨化滑动相关普查、空间拓扑和最优相关技术，筛选出对综合稻曲病指数影响最显著的预报因子，分别构建基于气象要素、海温因子、大气环流指数的预报模型，并对3种模型的预报结果采用算术平均、加权平均和多元回归方法进行集成。结果表明，建立的3种模型均通过了显著性检验，预报效果较为理想，经过集成后提高了单个模型的拟合精度和独立样本试报的准确性，其中多元回归集成的效果更好。因此，建立的稻曲病预报模型可投入业务使用，

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