甘肃省冬小麦产量预报综合气象模式探讨

应用卫星遥感植被指数对甘肃冬小麦产量预报惯用的气象模式进行修正。综合气象模式入选气象因子与影响我省冬小麦产量波动的主要气象因素相吻合，预报范围由代表站扩大到整个冬麦区，预报准确率有所提高。     

水稻遥感估产的一种方法

该文利用NOAA/AVHRR空间覆盖度宽、资料获取时次多的特点，寻求预测北方一季稻产区水稻产量的最佳时期，利用植被指数建立水稻单产的预报模式，遥感估算水稻种植面积。研究表明，利用卫星遥感手段对水稻进行估产的精度高于常规农业气象模式，又可提高预报时效。     

1985-1988年度冬小麦农业气象条件分析与预报思路及其农业对策

甘肃省冬小麦每年播种面积大约1000万亩,主要分布在东部地区,以旱作为主。从冬麦生育期间土壤水分贮存量和越冬条件等主要因素考虑,我省冬麦大体上可以划分为陇东旱塬、陇西黄土高原和陇南山地三个种植区。不同气候种植区,其影响产量的主要气象因素和关键时段有所差异。从分析不同种植区冬麦生育期间的农业气象条件入手,抓住影响产量的关键期和主要矛盾,确定预报思路,为提供准确的产量预报信息将起     

冬小麦地面光谱监测

从小麦反射光谱的特征，探讨了小麦不同物候期反射光谱特征和小麦日变化、季节变化特征。建立了大田冬小麦光谱植被指数与叶面积指数的关系模型和冬小麦农学参数与植被指数之间的关系模型，为开展冬小麦大田生长状况的遥感动态监测和产量预报打下基础。     

气象卫星作物长势监测及产量预报系统

利用气象卫星资料比值植被指数和GPS定位观测资料，以监督分类和非监督分类的自组织迭代法相结合监测作物长势，以比值植被指数为参数建立作物遥感估产的灰色预测模型，并建立了作物长势监测和产量预报业务系统。该系统在江西省进行了试运行，结果表明作物长势监测方法和产量预测模型基本能满足业务需要。     

利用调和权重法处理产量预测我省小麦产量效果好

在制作产量预报时，一般将产量分解为趋势产量与气象产量，我省的“农业产量气象预测自动化系统”中用２０余种方法求算趋势产量，作者在近几年的实践中发现，对于我省小麦产量预报而言，用调和权重法处理产量比用其它方法效果好，预测结果更接近实产，准确率高。     

对冬小麦产量气象统计预报方法的认识与实践

针对冬小麦产量气象统计预报方法研究中的几个关键问题，在气象产量序列的分离与订正、趋势产量的预测、气象因子的处理等方面进行了探讨，并在淄博市冬小麦产量气象统计预报方法研究中试用，取得了较好的效果。     

我国国家级农业气象产量预报科研业务进展

回顾、总结了近年来我国国家级农业气象产量预报科研和业务方面的主要进展。几年来，在产量序列的分解和产量预测方面有所发展，并逐步开发模拟模式在产量变化分析和预测中的应用。在业务建设方面，不断充实历史资料数据库，加强通讯网络建设，并研制了新一代产量预报业务系统（ＷＡＹＰＳ），业务服务水平有了较大提高。     

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。     

准噶尔盆地南缘冬小麦大面积严重冻害预报方法再研究

准噶尔盆地南缘,在1957—1987年间先后出现6次大面积严重冻害。为了防止冻害,在博乐、莫索湾等冻害特别重、水库容量较大的地区,已成功地推行冬麦改春麦工作。但在车排子至下野地一线,春末夏初库容水量有限,春麦常因得不到及时灌溉而减产,至今冬麦产量仍显著高于春麦。因此,对于该区而言,做好小麦冻害预报,仍是防灾抗灾、充分利用气候资源的重要依据。     

利用卫星遥感信息解译山东冬小麦产量类型分布

利用1991～2000年NOAA气象卫星遥感资料和同期山东冬小麦产量资料，分区建立了冬小麦产量与植被指数之间的关系式，推算出每个像元点的产量，按照划分高中低产田的阈值，将该像元点确定为某一产量类型，在GIS的支持下，形成了山东省冬小麦高、中、低产田分布图，同时，对于中低产田的成因进行了初步分析。     

基于春季阴雨过程的冬小麦涝渍指数模型构建与应用

春季涝渍灾害对南方小麦生长发育和产量形成严重影响,本文在对阴湿系数做降尺度修订的基础上,利用Logistic曲线方程构建了冬小麦涝渍指数模型,根据涝渍指数临界值、持续天数以及冬小麦的可能减产率将春季涝渍灾害划分为三个等级,并使用江苏省59个气象站1961-2010年逐日气象资料对模型进行历史反演。结果发现,春季涝渍指数与冬小麦相对气象产量呈显著负相关,随着涝渍指数增加,小麦气象产量线性下降;灾年发生的涝渍过程以1~3次为最多,超过80%,5次以上最少,占1.9%。最后,将涝渍指数模型应用于2014年冬小麦春季涝渍灾害的判别及评估,效果很好。     

基于WheatSM模型参数优化的鹤壁地区冬小麦生长发育模拟研究

采用EFAST方法和SCE-UA算法优化WheatSM模型参数,采用区域模拟和单站插值的方法对2013—2017年鹤壁市冬小麦各发育期日数和产量进行模拟修订,为WheatSM作物模型在豫北地区的业务应用提供参考。研究发现:区域模拟方法对鹤壁地区冬小麦生育期开始日期的模拟效果除出苗期、越冬期的外,其他均好于单点插值方法的。单点插值方法对越冬期的模拟效果明显好于区域模拟方法的。冬小麦产量的模拟效果区域模拟方法也比单点插值方法好,但两种结果的相对误差均较大。通过对WheatSM模型得到的冬小麦气象产量模拟结果进行修订,可以明显提高模型产量模拟结果。2013—2017年鹤壁地区模拟产量的误差为-17. 92%～-2. 98%,RMSE为1114. 9 kg/hm~2,NMSE为12. 59,模拟效果较好。利用区域模拟方法可以对区域内单个站点的冬小麦生长发育和产量进行模拟,但对越冬期开始时间的模拟需要参考单点插值方法的相应结果。     

冬小麦气候适宜诊断指标确定方法探讨

在考虑土壤水分和降水对冬小麦各生长发育阶段影响不同的基础上,构建了冬小麦水分适宜度计算方法,结合冬小麦温度适宜度和日照适宜度计算模型,建立了冬小麦气候适宜度计算模型.利用不同时段的气候适宜度与冬小麦气象产量的关系,采用加权平均构建了冬小麦播种至某一发育阶段的气候适宜指数.利用历史气候适宜指数最大值、平均值、最小值和冬小麦观测试验资料,建立了冬小麦播种至某一发育阶段的气候适宜程度诊断阈值;并利用该阈值,建立了冀、鲁、豫地区冬小麦播种至某一发育阶段的气候适宜、基本适宜和不太适宜诊断指标,对提升农业气象定量评价服务具有十分重要的意义.     

安徽省冬小麦水分盈亏特征及其对产量的影响

利用安徽省1971—2010年的气象资料和冬小麦产量资料,采用水分盈亏指数分析了安徽省冬小麦全生育期和关键期（孕穗至乳熟期）水分盈亏的时空变化特征,以及旱涝对产量的影响。结果表明：冬小麦全生育期和关键期水分盈亏指数基本呈纬向分布,合肥以北水分亏缺明显,江淮南部及其以南地区水分供应基本充足,越往南水分盈余程度越大,总体来看缺水程度关键期大于全生育期;近40年冬小麦水分盈亏指数的时间变化趋势不明显,但年际波动大,旱涝灾害风险增加。干旱主要发生在沿淮淮北地区,涝渍在江淮及其以南地区发生频率较高,典型旱涝年平均减产率分别为4.2%和12.4%;造成冬小麦减产10%的中度旱灾风险北部大于南部,中度涝灾风险南部大于北部。南部涝渍风险和造成的产量损失明显大于北部的干旱,水分偏多的南部地区要尽量减少冬小麦的种植。     

安徽淮北平原冬小麦气候适宜度分析及作物年景评估

选取安徽省淮北平原37个气象站1960-2016年逐日气象资料,构建气温、降水、日照及气候适宜度模型,分析气候变暖背景下冬小麦气候适宜度时空演变特征,揭示冬小麦生育期气候风险,评判农业气候年景。结果表明：淮北平原冬小麦不同生育期对气候因子适宜程度不同,单要素各生育期适宜度均为灌浆-乳熟期较高,返青-拔节期较低,其中降水适宜度分蘖期最低;全生育期温度适宜度最高、日照适宜度次之、降水适宜度最低,水分是冬小麦生长的限制因子。气候综合适宜度灌浆-乳熟期最高,分蘖期降水适宜度最低,并且其序列变异系数大,常遭遇秋冬连旱,引起产量波动;全生育期气候适宜度呈东高西低分布,淮北中东部较高,而淮北西部及沿淮地区较低,冬小麦生产风险相对较高。1961-2016年全生育期温度适宜度线性增大趋势显著,降水适宜度线性趋势不明显,而日照适宜度呈显著的线性减小趋势;综合来看,全生育期气候适宜度无明显线性增减趋势,空间上淮北东部略有增大,而西部及沿淮地区略有减小,气候风险增加。淮北平原多数年份气候适宜度适中,适宜性偏差年发生概率高于偏好年。基于气候适宜度评判冬小麦气候年景等级,评估结果与实际产量增减情况基本相符,表明农业气候年景模型评估精度能满足业务服务需求,具有推广应用价值。     

麦田耗水与小麦生长发育及产量的关系

本文根据1983—1984年和1984—1985年两年人工控制水份条件下的冬小麦农田水分试验资料，分析了农田耗水量与小麦生长特性、生理性状和产量的关系，得出了冬小麦拔节到成熟期的最佳水份指标和最佳产量。另外，讨论了水分利用效益问题。     

北方冬小麦冬季冻害及播期延迟应对

全球变暖背景下, 我国北方冬麦区冬季冻害是否仍是主要气象灾害,冬小麦播期延迟是否能作为应对气候变化的措施,成为当前亟待解决的科学问题。研究表明:1981—2000年北方冬麦区偏北地区冬季冻害指数与冬小麦减产率相关系数为0.62(达到0.001显著性水平),即2000年前冬季冻害是冬小麦减产的主要气象灾害之一;2000年后冻害与冬小麦减产率相关不显著,即冬季冻害已不再是冬小麦减产的主要影响因子。2018—2021年的冬小麦分期播种试验分析表明:山东泰安和陕西咸阳主栽的冬小麦品种播期推迟,冬前积温和生长季积温明显减少,导致冬小麦植株高度、地上总干重和叶面积指数减小;播期推迟对产量结构造成不利影响,有效穗数、穗粒数和千粒重均分别减少,导致减产,播期推迟10 d平均减产22%,推迟20 d平均减产40%。因此,冬小麦推迟播期并未产生积极效应, 可能原因是当前冬小麦播期和主栽的冬小麦品种已适应当地气候变化。     

基于MODIS数据光谱突变法提取冬小麦种植面积研究

利用2004—2005年MODIS 16天合成的NDVI最大值植被指数数据,基于NDVI光谱突变方法对山西省运城地区冬小麦种植面积提取。冬小麦有两个生育阶段其绿度—时相曲线与其他大宗作物、植被有明显差异：一是10—11月,为冬小麦秋播至分蘖阶段;二是5—6月,为冬小麦孕穗至收获期。通过分析得出：2005年5—6月（2005161～2005129）提取的冬小麦面积与实测面积相关性最高,估测的冬小麦面积与实测面积的误差最小,准确性最高。     

我国北方地区冬小麦干旱灾害风险评估

选取我国粮食重要生产区——北方冬麦区作为研究区,基于干旱灾害对作物产量的影响开展冬小麦干旱灾害风险评估和区划。在确定干旱灾害危险性指标过程中,通过对比分析MCI、CWDIa、CI、Pa及Ma干旱指数的适应性,确定了干旱灾害风险危险性指数;在分析北方冬麦区干旱背景和脆弱性时,考虑了冬麦区的地形、土壤类型、土壤有效持水量、河网水系、灌溉条件、降水量及干燥度等环境因素,以及冬小麦的耕地面积、播种面积、主要生育期的水分敏感系数、历史产量等。与以往致灾因子危险性分析方法不同,本文首先建立了干旱指标与冬小麦减产率之间的关系,通过减产率等级来确定干旱致灾临界阈值,在此基础上计算分析了冬小麦全生育期和6个关键生育期不同等级干旱发生的频率。综合考虑干旱发生的危险性、不同地区干旱背景和脆弱性,建立了我国北方冬麦区全生育期和6个关键生育期的干旱灾害风险评估模型和区划方法,实现了我国北方冬麦区干旱灾害的风险评估和区划。结果表明,MCI更能反映北方冬麦区干旱的特征,故以MCI指数作为干旱灾害风险危险性指数;我国北方冬麦区中北部的干旱灾害风险较高,应该加强防旱抗旱能力建设,南部地区包括苏皖和河南东南部的干旱灾害风险较小。本文建立的北方冬麦区不同生育期干旱灾害风险评估模型可应用于干旱灾害风险动态评估实时业务中。