基于历史产量丰歉影响指数的黑龙江省水稻产量动态预报

水稻是黑龙江省主栽作物之一,开展水稻产量动态预报对黑龙江省粮食生产具有重要意义。利用黑龙江省水稻主产区产量资料、发育期资料、日最高气温、日最低气温、日降水量和日照时数等资料,根据历史年水稻产量丰歉气象影响指数,建立黑龙江省水稻产量丰歉趋势动态预报模型。另外,采用相关分析的方法,确定影响产量的关键气象因子,建立相应的产量预报模型,对产量丰歉趋势动态预报模型进行修订。通过对1997-2006年水稻产量进行动态预报,结果表明,5月31日、6月30日、7月31日和8月31日预报的水稻产量增减趋势的预报正确率平均为90%、70%、90%和80%,产量预报准确率为84%、90%、94%和93%,预报准确率较高,能够满足业务服务的需要。

基于历史丰歉气象影响指数的湖南油菜产量动态预报

利用湖南油菜播种后历史年(1994—2009年)与预报年(2009—2019年)逐日最高温度、最低温度、降雨量和日照时数及生育期等数据,计算油菜播种后的积温、标准化降雨量、累积日照时数等要素,采用欧式距离和相关系数法计算预报年气象要素与历史上任意一年同一时段同类气象要素的差异,得到综合诊断指数;根据气温、降水、日照时数等要素的综合诊断指数确定历史类似年型,采用平均、大概率等方法分析类似年型油菜产量丰歉气象影响指数,筛选确定准确率高的方法进行油菜产量动态预报。2010—2019年预报检验结果表明,建立的湖南油菜产量动态预报方法的平均预报准确率在95.7%以上,其中11月30日和12月31日的预报准确率最高,为98.1%。该研究建立的湖南油菜产量动态预报方法准确率较高,能够满足湖南油菜产量预报服务的需要。

2种茎瘤芥产量丰歉动态预报方法的对比

旨在以涪陵茎瘤芥为例,基于气候适宜度指数与历史丰歉气象影响指数2种方法建立产量丰歉动态预报模型,比较2种茎瘤芥产量丰歉动态预报方法的准确性。结果显示,2种方法均具有较高的单产预报准确率,在茎瘤芥产量的动态预报中,基于气候适宜度指数的茎瘤芥产量丰歉动态预报方法的最低单产预报准确率为88.7%,最高单产预报准确率为99.9%;基于历史丰歉气象影响指数的茎瘤芥产量丰歉动态预报方法的最低单产预报准确率为88.9%,最高单产预报准确率为99.7%,准确率极值差异较小。对比不同年份各起报日期的平均单产预报准确率可知,基于历史丰歉气象影响指数的茎瘤芥产量丰歉动态预报方法得出的单产预报准确率优于基于气候适宜度指数的茎瘤芥产量丰歉动态预报方法。对比同一年份不同起报日期的平均单产预报准确率可知,起报时间在1月1日及之前的预报准确率最高。在有限验证年份内,对比单产预报结果与历年实际单产发现,基于历史丰歉气象影响指数的茎瘤芥产量丰歉动态预报方法在产量趋势预报及大多数年份的单产预报准确率方面,均表现为优于基于气候适宜度指数的茎瘤芥产量丰歉动态预报方法的预报效果。

山东省冬小麦产量动态集成预报方法

在新型统计检验聚类分析(CAST)方法对山东省冬小麦种植区进行合理分区的基础上,利用基于作物产量历史丰歉气象影响指数、关键气象因子影响指数、气候适宜度指数、WOFOST(world food study)作物生长模型分别建立各区域冬小麦产量动态预报方法,利用这4种方法分别对2004—2011年山东省冬小麦产量进行动态预报,在分析历史预报结果平均准确率的基础上,剔除预报准确率低于90.0%的预报方法,确定每种方法的权重系数,采用加权方法建立山东省冬小麦产量动态集成预报方法。结果表明:4种单一产量预报方法在各区域各时段的预报准确率很不稳定,波动范围较大。而集成预报方法对山东省各区域冬小麦产量动态预报准确率相对于4种单一预报方法均有所提高,预报准确率普遍在95.0%以上,且其预报结果稳定性较好,变化比较平稳,集成预报方法更适合在业务上应用。

早稻产量动态集成预报方法研究

应用作物产量历史丰歉气象影响指数、作物气候适宜指数、作物生长模拟模型分别建立早稻产量动态预报方法,利用这3种方法分别对1996―2005年湖南早稻产量进行动态模拟预报,在分析预报误差的基础上,确定每种方法的预报权重,建立动态集成预报方法。拟合检验结果表明,集成预报方法的丰歉趋势预报正确率、产量预报准确率都较任意单一预报方法稳定,且有一定程度提高。利用上述方法分别对2006―2008年湖南早稻产量进行预报检验,结果表明,除2006年的丰歉趋势预报因早稻收获阶段遭遇台风出现错误外,集成预报法的丰歉趋势预报正确率、产量预报准确率都较高,且好于任意单一预报方法,能够满足业务服务的要求。

中国粮食总产量结构分析与丰歉评估

对中国粮食总产量的结构分析表明：①粮食作物平均单产的变化在粮食总产量的变化中约占２／３以上，起着决定性的作用；②５０年代以来，小麦、玉米产量在粮食总产量中的份额呈增加之势，而水稻所占份额相对稳定，大豆等其它作物的份额则有下降趋势；③就主要粮食作物单产而言，一季稻的产量为最高，小麦产量的增长为最快。通过分析中国粮食作物平均单产的丰歉与气象条件的关系发现：西北和东北地区的降水量、华北地区的积温与产量丰歉关系密切，依此建立的产量丰歉评估模型的准确率可达８５％以上。

春玉米产量动态预报技术的改进方法探索

为及时、准确地进行玉米产量预报,为吉林省玉米产量预报业务提供参考依据,为政府调控提供科技支撑,利用吉林省19802016年春玉米产量和50个气象站逐日气温、降水量、日照时数等资料,基于相似距离和相关系数构建综合诊断指标筛选气温、降水量、日照时数等各类气象要素历史相似年,根据各类气象要素历史相似年与预报年的玉米产量丰歉气象影响指数之间的关系,建立吉林省春玉米产量动态预报模型。同时,对历史相似年的筛选方法进行改进,利用欧氏距离直接筛选综合气候历史相似年,根据气候历史相似年与预报年的玉米产量丰歉气象影响指数之间的关系,构建春玉米产量预报模型。对比改进前、后的产量预报模型的预报,结果表明:两种方法在吉林省玉米单产预报中,预报准确率均较高,普遍在85%以上。产量预报模型对20022013年的预报检验结果表明,改进方法后20022013年单产预报平均准确率提高了3.9个百分点,均方根误差降低了4个百分点,标准差降低了2。对20142016年的预报检验结果表明,改进方法的玉米产量预报结果优于传统方法的预报结果。改进方法比传统方法准确率更高,稳定性更强,应用价值更高。

辽西半干旱区玉米产量预报方法对比研究

基于辽西半干旱区阜蒙县1986-2016年气象要素与玉米产量、发育期数据,使用产量丰歉相似年法、关键气象因子法、作物模型法开展了玉米产量预报研究,分析比较了3种产量预报方法的趋势预报正确率和定量预报准确率,结果表明,产量丰歉相似年法虽然可以实现玉米产量动态预报,但大概率法和加权分析法对玉米产量趋势的预报正确率均较低(33.3%~66.7%),其中加权平均法准确率高于大概率法的,但二者总体预报准确率都不高,且表现不稳定,不能满足业务服务需求。关键气象因子法提高了2014和2015年(生长季降水偏少年)的产量预报准确率,2年的产量预报趋势正确率为100%,产量预报准确率平均为89.5%。作物模型法随着发布预报日期的推迟,产量预报值更接近实际产量,降水正常年份预报效果好于降水偏少年份的预报效果。综上,将关键气象因子法与作物模型法相结合是准确预报半干旱区玉米产量的有效办法。两种方法相结合,对2011-2016年的产量预报准确率平均值达91.6%,能够满足业务服务需求。

荆州市冬小麦产量动态预报方法对比研究

利用湖北省荆州市1970—2016年日照、降水、温度及冬小麦生长期、产量数据,采用作物丰歉指数、气候适宜指数方法,开展了荆州市冬小麦产量动态预报,并对两种预报方法的效果进行检验。结果表明,丰歉指数方法的预报准确率高于气候适宜指数法,计算过程也相对简单。在产量预报精度不下降的前提下,4月10日可作为产量预报的最优预报日期。

不同统计模型在冬小麦产量预报中的预报能力评估——以江苏麦区为例

在多类冬小麦单产统计预报模型中筛选出预报能力强的模型,并对优选出的模型进行加权集成,以此提高产量预报准确率,对保障粮食安全具有重要意义。利用1993—2018年江苏省69个基本气象观测站逐日气象资料和冬小麦产量数据及生育期资料,在5种气象产量分离方法(线性分离、差值百分率、5年滑动平均、3年滑动平均、二次曲线)的基础上,采用准确率、标准差、相关系数、泰勒图等检验法,评估分析了丰歉相似年法、关键气象因子法、气候适宜度法与集成预报法在江苏省冬小麦单产预报中的模拟效果。结果表明:1)对于同一种预报方法,不同的产量分离法对预报精度影响较大,二次曲线分离法要好于其他4种方法;丰歉相似年预报方法中加权法的预报精度高于大概率法。1993—2013年丰歉相似年法、关键气象因子法、气候适宜度法平均准确率分别为89.67%、94.86%和94.96%。2)集成预报法近5年预报准确率在96.33%以上,高于丰歉加权模型、关键气象因子二次曲线分离模型、气候适宜度二次曲线分离模型等单个最优模型,在一定程度上可以弥补单一预报方法预报结果稳定性差的不足。3)起报时间越接近成熟期,预报因子信息越全面,则预报模型准确率越高。研究结果可为江苏省冬小麦采用合理的单产预报模型提供科学依据,同时模型筛选思路也可供外省借鉴。