基于气候适宜度指数不同权重系数确定方法的茎瘤芥产量预报准确率比较

利用绝对值法、归一化法、相关系数法确定各旬气象条件对茎瘤芥产量影响的权重系数,从而得到不同权重系数确定方法的气候适宜度指数,基于气候适宜度指数与气象影响指数,建立茎瘤芥产量动态预报模型。结果表明,绝对值法与归一化法作为茎瘤芥气候适宜度指数权重系数确定方法,在实际应用中存在一定局限,相关系数法权重系数计算得到的气候适宜度指数能够更好地反映茎瘤芥产量受气象条件影响的变化情况。相关系数法作为气候适宜度指数权重系数确定方法的产量预报模型,在各起报时间模型均通过方程有效性检验,回代检验结果显示,不同起报时间的产量预报准确率平均值为92.0%,归一化均方根误差平均值为0.195,丰歉趋势准确率平均值为70.3%。外推检验显示,相关系数法作为气候适宜度指数权重系数确定方法的产量预报模型,除个别起报日期,其产量预报准确率均表现为90.0%以上的较高水平。丰歉趋势准确率总体较好。说明在利用气候适宜度指数进行产量预报时,相关系数法是一种适用性和准确性较高的权重系数确定方法。

河北省马铃薯不同产量预报方法对比分析

选用1982—2022年河北省17个基本气象观测站逐日资料、马铃薯产量数据以及生育期资料,应用3 a滑动平均法、5 a滑动平均法、五点二次平滑法、Hodrick-Prescott滤波法和二次指数平滑法对马铃薯产量进行分离计算,应用关键气象因子法和气候适宜度法对马铃薯产量进行模拟和检验,分析拟合产量与实际产量的相关系数、均方根误差以及预报准确率等。结果表明:5种产量分离方法的趋势产量总体变化较为一致;气象产量年际波动较大,各气象产量间差异也较大。在基于关键气象因子法和气候适宜度法的产量预报中,均为二次指数平滑产量分离法最好,HP滤波法次之,3 a滑动平均法较差。

伊宁市冬小麦产量预报模型研究

基于1976—2019年伊宁市冬小麦单产数据和气象资料,分析伊宁市近43 a冬小麦单产的变化情况,得到伊宁市冬小麦趋势产量的计算方程;计算出小麦气象产量,选取冬小麦生长期间的气温、降水和日照时数等的旬月值,分析气象产量与气象因子之间的关系,找出影响小麦产量的关键发育时段和主要影响因子,结合小麦生长发育状况,挑选出冬小麦气象产量预报因子,建立小麦气象产量预报方程,最后得出伊宁市冬小麦产量预报方程。经近4 a实际单产数据验证,预测效果较好,可以在业务中使用。研究结果可用于指导生产,指导农民改进冬小麦种植及田间管理方式,还可为政府部门制定保障粮食安全的决策提供科学依据。

基于气象条件的柑橘产量预报研究

柑橘是我国重要的经济作物之一,其产量的预测对于农业管理和市场运营至关重要。而气象因素作为柑橘生长过程中不可忽视的关键环境因素,对产量变化有着显著影响。因此,基于气象条件的柑橘产量预报研究具有重要的理论和实践意义。分析了气象因素与宜昌市柑橘生长之间的关系,建立了柑橘产量预测模型,旨在提高柑橘生产的效益和决策的科学性,为柑橘生产管理者提供重要的参考依据,进一步促进柑橘产业的可持续发展。

基于关键气象因子的湘西烤烟产量预报模型构建

构建湘西州主栽烤烟品种的产量预报模型,为烤烟生产决策和管理提供科学依据。基于2019—2021年湘西中海拔地区2个主栽烤烟品种‘云烟87’和‘湘烟7号’的田间实测产量资料和平行气象观测资料,将产量资料与不同生育期气象因子作相关分析,找出影响产量的关键气象因子,再将产量与关键气象因子作逐步回归,最终建立产量预测模型,并用独立资料对模型进行检验。结果表明:影响‘云烟87’烤烟产量的关键气象因子是旺长—成熟期平均相对湿度、成熟期50 d内干旱日数、旺长后51~60 d降水量等,而影响‘湘烟7号’烤烟产量的主要气象因子是成熟期50 d内干旱日数、旺长—成熟期≥13℃有效积温、移栽后61~70 d平均温度等。‘云烟87’产量预报模型的回代检验和预报检验的准确率分别为94.6%、97.5%‘,湘烟7号’产量预报模型的回代检验和预报检验的准确率分别为96.7%、89.6%。

气象因子对宜春地区早稻的影响及产量预报模型

为了解宜春地区早稻产量与气象因子的相关性,并建立产量预报模型,利用宜春地区2010—2019年气象观测资料和早稻产量统计数据,采用滑动平均法、回归分析、主成分分析等方法,对早稻产量和气候产量进行了系统分析。结果表明:2010—2019年期间,宜春地区早稻生育期最低气温、最高气温以及有效积温都呈现缓慢升高趋势,而降水量和日照时长呈现缓慢下降趋势。宜春各县(市)早稻生育期的最低气温、最高气温以及有效积温呈现明显的带状分布,自东南向西北逐渐降低,而降水量则表现为东部多、西部少。随着平均气温、最高气温、最低气温、日照时长以及有效积温的升高,早稻产量和气候产量也明显增加。宜春地区早稻单产的回归模型为Y=0.371X1+0.380X2+0.338X3+0.370X4+0.366X5+0.368X6。该预报模型检验结果准确率均大于85%,对宜春地区早稻产量预报有较好的指导作用。

基于关键气象因子的茂名市早稻产量预报模型

利用茂名市农业气象观测站早稻观测资料、地面气象观测资料,采用统计分析法,确定茂名市影响早稻产量的关键气象因子,运用多元线性回归方法建立茂名市早稻产量预测模型。结果表明,影响茂名市早稻产量的关键气象因子为6月下旬相对湿度、6月上旬日照和5月中旬雨量。经检验,建立的茂名市早稻产量模型对近两年预报准确度分别为95.8%和85.7%,可满足农业气象服务需求。

基于气象因子的徐闻菠萝产量预报模型研究

为给徐闻菠萝产量预报提供科学依据,达到趋利避害的目的,基于徐闻1989—2021年菠萝种植面积、产量资料与同期气象资料,采用线性回归分析、相关分析等方法,研究了徐闻菠萝产量气象预报模型。结果表明:(1)气象因子是影响徐闻菠萝产量波动的最主要因子,其气象波动指数占产量变异系数的98.45%。(2)5月上旬日照时数、8月最低平均气温、9月下旬最高平均气温、10月雨量与菠萝的气象产量呈显著性正相关,是影响徐闻菠萝产量最关键的气象因子。(3)预报模型回代检验准确率达92.3%,预报准确率达91.4%,预报准确率基本满足日常预报服务。

基于作物生长模拟模型的产量预报方法研究进展

从产量预报和作物生长模拟模型发展历程入手,阐述了当前主要产量预报方法的应用情况,指出作物模拟模型应用于产量预报是产量预报发展的必然趋势。应用作物模型进行产量预报是基于作物生长机理的产量动力预报方法,目前在粮食作物和其它作物产量预报中的初步应用已取得了较好的预报效果。但是基于业务化的产量预报动力模型尚有待建立,该方法将成为今后产量预报的主流发展方向。

新型统计检验聚类方法在精细化农业气象产量预报中的应用

基于新型统计检验聚类方法(CAST)将山东省冬小麦种植区分成4个区,并利用1981-2011年冬小麦产量、生育期、逐日气象资料以及土壤墒情资料分区构建冬小麦温度、水分、日照及气候适宜度模型,利用基于气候适宜指数的作物产量预报模型对各区冬小麦产量进行动态预报,并与基于传统等值线方法分区的产量预报进行比较。结果表明:基于传统等值线分区的产量预报,其中一个分区未通过显著性检验,不能建立预报模式,其它3个分区历史回代检验的平均准确率为94.2%,外推预报的平均准确率为92.3%;而基于CAST分区的产量预报模型均通过0.05水平的显著性检验,各分区预报模式的历史回代检验平均准确率达95.8%,外推预报的平均准确率达93.6%。表明基于CAST分区的产量预报明显优于传统分区产量预报,可为精细化农业气象产量预报提供重要途径。

基于作物模型与遥感信息的水稻产量预报研究

将遥感资料(NOAA/AVHRR,Landsat TM)与水稻模拟模型(RCSODS)相结合,建立遥感数值模拟模型,进行水稻遥感估产。利用TM影像对NOAA进行几何精校正和混合像元分解;对NOAA卫星的可见光通道和近红外通道,采用双通道组合运算技术,构造植被指数(NDVI),结合地面样区实测叶面积指数(LAI)资料,建立NDVI与LAI的相关模式,对大面积水稻LAI进行反演,实现水稻长势的遥感实时动态监测。在此基础上,利用NDVI与水稻生物学参数LAI的关系,及时校正水稻生长模拟模型,预报以像元点为空间变化范围的单位面积产量;并对高邮市的水稻进行产量模拟,取得较好的结果。

基于气候适宜度指数的冬小麦动态产量预报技术研究

在分析河南省冬小麦生态生理特征及前人相关研究成果的基础上,利用模糊数学等方法分别构建了温度、降水及日照时数适宜度函数。冬小麦的生长发育及最终产量的形成与生态环境条件之间的关系比较复杂,一个或几个因子对冬小麦生长的正负效应可能被其他因子加强或减弱。在此基础上,利用几何平均法建立了河南省冬小麦温度、降水及日照时数的综合气候适宜度模型,以反应多因子对产量的协同影响效应。以此建立了3月上旬、4月上旬及5月上旬的动态产量预报模型。检验结果显示,模型能够反映小麦产量与气候之间的响应关系,并可在实际预报业务中作为参考依据。

国家级农业气象产量预报业务自动化系统

介绍了根据国家级农业气象产量预报业务的需要,研制的从资料(农业气象电报)接收处理、建立数据库、建模预报,直至输出预报产品的业务自动化系统以及产量预报专家系统的结构、工作流程及其主要特点.

BP神经网络模型在广西原料蔗产量预报中的应用

将广西甘蔗种植区气象台站的光温水资料采用膨化处理后按旬依次组合成不同时段值,通过相关分析方法普查选出与广西原料蔗产量相关系数通过0.01水平显著性检验的因子作为预报因子,分别用逐步回归方法和误差反传前向网络(BP神经网络)建立广西原料蔗产量预报模型,模拟结果对比分析显示,BP神经网络预报模型的拟合精度和预报精度均高于逐步回归模型。

基于作物生长模拟模式的玉米产量预报方法研究

[目的]探讨利用WOFOST模型对玉米生物量进行模拟实现动态预报玉米产量的方法。[方法]利用辽宁省1981～2005年气象资料和产量资料采用WOFOST模型对作物生长进行模型模拟和改进,建立玉米生长动力统计预报模型,进行预报检验,并对模拟得到的玉米地上干物重和穗干物重与实际产量进行比较分析。[结果]对玉米穗干物重量与产量的模拟效果在辽宁西部和南部最好,在东部地区一般,中部和北部地区较差。辽宁省西部、南部和东部地区可以用模拟生物量反映实际产量的变化。模拟结果与实际产量对比表明,1981～2005年,模型预报准确率在80%以上的年份占31%以上,最高值出现在岫岩地区,达85%。[结论]模型对辽宁省干旱地区以及正常年份和一般干旱年份玉米产量变化的模拟能力较好,对极端气候年份模拟较差。

基于气象关键因子的河南省夏玉米产量预报研究

以河南省13个地市1990—2006年逐旬光温水气象资料为基础,通过相关分析确定了影响河南省夏玉米产量的关键气象因子,建立了7月中旬—9月中旬的夏玉米气象产量预报模型。将全省由南至北划分为三个区域,分区回代1990—2006年资料对模型预报准确率进行回代检验,并利用2007—2010年资料对模型进行试报。检验结果表明,模型回代准确率全省为88.4%,不同区域间回代准确率差异明显,北部最高92.9%,中部次之87.4%,南部最低83.4%,分析原因主要受夏玉米产量年际波动的影响;模型预报准确率全省为94.9%,各区域差别不大,基本在95%左右。

灰色关联度分析在云南小春作物产量预报中的应用

将灰色关联度分析法与相关分析法分别应用于云南小春作物产量预报因子的筛选,并将用两种方法选出的因子用于2004年的产量预报。对比其预报结果:灰色关联度分析法筛选出的气象因子,更能体现其生物学意义;可以通过计算灰色关联度来找到主要因子、剔除次要因子,以抓住主要矛盾,减少计算量。

基于气候适宜度的河南省夏玉米产量预报研究

从夏玉米不同发育阶段所需的光、温、水等生物学特性出发，构建了河南省夏玉米气候适宜度模型，计算了1980—2007年全省13个主产省辖市夏玉米生长季综合气候适宜度；根据各阶段气候适宜度与夏玉米产量的相关关系，建立了以旬为步长的夏玉米产量预报模型，并利用2008—2012年数据进行预报检验。结果表明，气候适宜度指数与夏玉米产量呈显著正相关，气候适宜度变化能较为客观地反映夏玉米产量水平及其动态变化。1980—2007年各省辖市模型回代检验准确率为87．5％～94．6％，全省平均为91．8％，2008—2012年各省辖市预报准确率逐旬平均为92．3％～98．4％，全省平均为96．0％，能基本满足农业气象业务服务需求。

农业气象产量预报方法中权重系数的确定

基于气候适宜度指数的作物产量预报中,各旬气候适宜度加权集成构成了气候适宜度指数,权重系数的确定对预报的准确性至关重要.本文以山东省冬小麦为例,分别采用绝对值法、归一化法和相关系数法确定各旬产量预报的权重系数,分析不同权重系数确定方法得到的气候适宜度指数之间的相关性及气候适宜度指数与农业气象产量的相关性,并利用相对较优的方法进行冬小麦产量动态预报.结果表明:与绝对值法和归一化法相比,采用相关系数法确定的权重系数计算的气候适宜度指数与气象产量的相关系数多数均通过了P<0.01水平的显著性检验,可较全面的反映冬小麦生长发育随气候条件的变化关系.建立的冬小麦产量动态预报模型历史回代检验的准确率基本均为94.5%以上,标准化均方根误差n-RMSE均小于7.0%,表明建立的模型模拟性能较好.对2010—2011年山东省冬小麦产量的外推预报表明,预报平均准确率为93.0%以上,多数预报准确率为96.0%以上,可满足冬小麦产量预报的业务需求.

北京冬小麦产量预报的一种建模方案

针对农业产量气象预测的各类统计模式中所存在的某些不足，如趋势产量外推的稳定性，预报因子的物理及生物学意义、相关阶段性、多元共线性，回归系数稳定性和剩余产量的处理等，提出了不同的解决办法。在北京冬小麦产量预报试验中收到较好的效果。