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。

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。

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。

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。

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。

影响中国棉花产量丰歉的气象指标

文章首先利用相关分析，研究影响中国棉花产量（包括黄河流域、长江流域和新疆三大棉区）的主要气象因子，找出能够综合评判棉花全生育期气象条件利弊的指标因子；然后，求出各指标因子的距平百分率，并对其进行标准化处理，把处理后的指标因子进行适当组合得到影响中国棉花产量丰歉的一级：二级气象指标。结果表明，利用这种气象指标在分析、判断棉花全生育期气象条件对产量影响的利弊方面，准确率可达９５％以上。

太原市粮食丰歉评估研究

对太原市粮食总量结构分析表明:20世纪80年代以来,玉米产量在粮食总产量中所占份额持续增加,其他粮食作物产量所占份额明显减少,目前玉米、小麦、高粱是太原市的主要粮食产品;就主要粮食作物单产而言,高粱的单产最高,玉米单产次之,近20年来高粱和小麦单产上升幅度较大,而谷子的单产为下降趋势,太原市粮食平均单产为明显上升趋势;太原市粮食平均单产变化在粮食总量变化中起着决定性作用。分析太原市粮食平均单产的丰歉与气象要素的关系发现,清徐、阳曲4～9月降水总量、阳曲7～8月平均气温与粮食单产丰歉相关密切,依此建立的产量丰歉评估模型准确率可达80%,是太原市粮食丰歉评估的一种简单、有效的方法。

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。

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。