早稻产量农业气象预报FUZZY模型

本文根据武鸣县早稻产量及气象资料,运用模糊数学原理与方法,选择预报因子,建立识别函数,最后获得早稻产量预报FUZZY模型。 一、气象产量及预报因子 1.气象产量: 本文将产量y分离为两部份,即y=y_t y_w。其中y_t为趋势产量,反映产量逐年变化规律,而y-y_t=y_w为气象产量,受各年气象条件引起的产量波动。根据武鸣县早稻平均亩产的逐年变化,表现出 1957-1963年、1964-1976年、1977-1982年三个增长速率明显不同的阶段,因此,将其划分为三个阶段,用正交多项式模拟以后,分离出各年的气象产量y_w。     

作物产量的双重分析预报模型

一、引言在作物产量的气象预测预报模型中,通常是将作物产量y分解为三个部分:由相对稳定的惰性少变因子(主要是指农业技术水平)引起的趋势产量y_t,它一般表现为产量的正函数;二是由不稳定的活跃多变因子(主要是指气象条件)引起的气象产量y_w,在人们尚无法控制和改变大自然的情况下,它总是使得实际产量沿时间趋势线上下波动;三是某些偶然     

作物产量时间趋势项的模拟选择

在进行县级农业气候区划工作中,利用作物产量,模拟出产量时间趋势项,即受农业技木水平决定的产量(y_t),再从每年实际产量(y_i)中减去时间趋势产量,得到气象原因所造成的气候产量(y_c)即由天气、气候条件决定的产量。然后根据气候产量确定影响产量形成的关(?)气象因子,得出天气气候条件对产量的定量指标,或     

平凉地区气候变化对粮食作物产量的影响

引　言2 0世纪 80年代以来 ,全球气候发生了较为显著的变化 ,气候变化给农业生产带来了各种影响 ,文中以本区主栽的冬小麦、玉米为例 ,探讨了近几十年来气候变化对作物产量所产生的影响。1　作物气象产量逐年变化分析粮食产量 ( ｙ)一般由时间趋势产量 ( ｙｔ)、气候产量 ( ｙｗ)和随机误差 ( ｙε) 3项构成 ,一般随机误差( ｙε)可忽略不计 ,因此作物实际产量用下式表示 :ｙ =ｙｔ+ ｙｗ以平凉市的冬小麦和玉米为例 ,应用正交多项式分别将冬小麦和玉米的实际产量分解为时间趋势产量和气候产量 ,分别作出两种作物气候产量随时间变化图 (图 1…     

从气候角度看我区水稻的增产潜力

研究和建立作物产量与气候条件关系的模式,对挖掘气候潜力,提高作物产量有一定的作用。 一、铜仁水稻气候产量模式 在气候条件中,光热水是水稻生育及产量形成的重要因子。其中水分条件较易得到改善,而光热条件是难以改变的。因此,在水肥、农技措施均能满足的情况下,水稻产量依光热条件而变化,即水稻产量y是太阳总辐射Q及温度Τ的函数(y=f(Q,Τ)。 据有关单位测定,水稻产量80％以上都是来源于抽穗后光合产物的积累,而光合强度取决于太阳总辐     

江苏省单季晚稻产量预报的分段加权动态模式

本文利用灰色系统GM(1,1)模型逐段滑动平均模拟趋势产量y_t,根据单季晚稻的穗数、粒数和粒重对最终产量的贡献确定出生育三个阶段的权重,算出各阶段的气象产量。通过MAICE逐步回归方法分别建立各介生育阶段末气候产量的预测模式,分段加权动态地进行单季晚稻的产量预测。最后还作了1986—1988年产量的试报。     

用剩余法作冬小麦产量预报

本文在分析农业技术、生物、特殊气候等要素与小麦产量关系的基础上,用剩余法逐项扣除各因子对产量的影响后,建立了冬小麦产量气候预报模式。式中各项计算均有明确的农业、生物学意义。此外,本文还对几种y_t处理方法进行对比分析,初步探讨了y_t的评判方法。     

四川省小麦产量的自然正交分解模型

利用四川省小麦历年产量重构二维时变矩阵,进行自然正交展开后得到了三种产量分解模型.在每种模型中,可将小麦产量分解成了三个产量分量之和,即小麦产量Y＝Y1+Y 2+Y3.这些产量分量不仅反映了生产力水平增长对产量趋势的作用,也反映了气候环境因子波动对产量年际变化的综合影响.该方法与传统的产量分解模型相比,具有计算简单客观、各种分量同时一次分离和分量之间相互独立的特点,为农作物产量分解和预报提供了一种新的思路.     

1961—2020年河南省气候变化及其对气候生产力的影响

根据1961—2020年河南省15个气象站点逐月平均气温和降水量资料,基于Thornthwaite Memorial模型估算了1961年以来年河南省逐年气候生产潜力。采用数理统计、反距离加权插值、R/S分析等方法,分析了过去60 a河南省年平均气温、年降水量和气候生产力的时空变化特征,并定量评估了气候变化对气候生产力的影响。研究表明：(1)近60 a河南省气候总体趋于暖干。其中,年平均气温的气候倾向率为023 ℃/10 a (p<005),东北部增温明显;年降水量气候倾向率为-298 mm/10 a(p>005),南部降水减少较多。(2) 在气候暖干化背景下,近60 a河南省气候生产力气候倾向率为728 kg/(hm2×10 a)(p>005),呈不显著上升趋势,东部地区增速较快。(3) 河南省气候生产力变化主要受气温和降水的双重影响,气温和降水贡献率分别为214%和786%,降水是影响该区域气候生产力变化的主要因素。在现有温度的条件下,降水的增加有利于降低该区域内降水贡献率。空间上,河南省降水贡献率总体上呈由西北向东南递减的趋势,其中新乡降水贡献率最大,为951%。(4) 1961—2020年河南省年平均气温、年降水量和气候生产力的Hurst指数分别为100、043和058,未来气候可能趋于暖湿,气候生产力未来可能继续呈上升趋势。     

有关“气候”的几个词意

1.气候变化(Climatic change)指所有气候变化的综合用语。2.气候趋势(Climatic trend)表示在有记录时期中,具有平滑而单调地上升或下降特点的气候变化,其中不仅指随时间的线性变化,而且也包括两端以一个极大和一个极小值为两端的气候变化。3.气候变动(Climatic fluctuation)指除了气候趋势或气候不连续外的所有规则或不规则的气候变化,它是表示由任何形式的系统变化所组成的气候不稳定性。但规定在记录开始和终止之间至少有两个极大和一个极小或两个极小和一个极大。     

产量对水的反应(节译)

Ⅱ、最大蒸散气候是决定作物最佳生长和产量的需水量的最重要因素之一。作物需水量通常用蒸散率(ET)mm/日或 mm/期间表示。ET 的水平与由大气决定的蒸发有关。当计算或预测气候对作物蒸散水平的影响时,用可能蒸散(ETo)表示由大气决定的蒸发。ETo 表示由株高8—15Cm绿草复盖的地表,在绿草旺盛生长、完全遮     

陕西冬小麦丰歉年评定与趋势项产量预报

一、产量资料来源产量资料抄自省统计局。共70个产麦县及全省历年冬小麦亩产量。总计71个序列,序列长均为37年(1949-1985年) 二、趋势项处理首先将原产量分解为趋势项产量和气候产量两项。在原亩产基础上进行五年滑动平均,其平均值作为中间一年的趋势产量。而在总序列两端共四年的趋势产量按试验曲线平滑方法进行处理。其公式如下: 对于初始值,即我们这里的1     

黑龙江省气候生产力时空分布及粮食产量预测

为充分利用气候资源推动农业可持续发展,研究复杂地形条件下气候生产力的分布变化。利用黑龙江省25个站点1961—2017年逐年气温和降水量资料,基于Thornthwaite Memorial模型研究了气候变化对气候生产力的影响;采用线性回归法、克里金空间插值和相关统计方法研究气候生产力时空分布特征;利用灰色系统方法预估了未来10 a黑龙江省粮食产量变化特征。结果表明：（1）近57 a来黑龙江省年平均气温、年平均降水量和气候生产力均呈上升趋势,变化倾向率分别为0.28 ± 0.11 ℃/10 a、7.06 ±10.97 mm/10 a和117.05±52.67 kg/（hm2·10 a）。（2）黑龙江省气候生产力存在显著空间差异,空间变化总体上呈由东南向西北和由东北向西南递减的特征,形成通河县、漠河市两个低值中心和以富锦市为中心的高值中心。影响黑龙江气候生产力最重要的因素是降水,其次是光热条件的综合影响。（3）预估未来10 a粮食产量将继续呈增长趋势,2030年粮食理论产量可达11 162.04×104 t。     

四川省小麦产量的自然正交分解模型

利用四川省小麦历年产量重构二约时变矩阵,进行自然正交展开后得到了三种产量分解模型。在中模型中,可将小麦产量分解成了三个产量分量之和,即小麦产量Ｙ＝Ｙ１＋Ｙ２＋Ｙ３。这些产量分量不仅反映了生产力水平增长对产量趋势的作用,也反映了气候环境因子波动对产量年际变化的综合影响。该方法与传统的产量分解模型相比,具有计算简单客观、各种分量同时一次分离和分量之间相互独立的特点,为农作物产量分解和预报提供了一种新的     

莒县花生产量预报方法初探

以往的县级农作物产量的气象预测预报方法中,都是直接将实际产量与趋势产量的余差序列(y—y(t)=yw)与各气象要素进行比较分析来制作产量预报,而对随机误差却很少考虑或忽略不计,这样做往往会出现一些难以拟合的较大误差,预报质量也随之降低,这种情况在气候条件优越的地区犹为明显。本文就莒县花生生产过程中的具体天气状况,考虑误差yε,对花生产量预报作初步尝试。     

三种产量预报方法的比较

在研究作物产量与气象条件关系时通常将实际产量分解为趋势产量、气象产量和随机产量三部分。亦即:Y_i=Y_t Y(?) Y_ε……(1)。式中Y_i为实产,Y_t为趋势产量,Y_w为气象产量,Y_ε为随机误差,这种处理方法在农业技术措施波动不大时是可行的。但实际上农业技术的改进并非如产量趋势,曲线那样平滑地上升或下降。每年产量的离差值都是由气象因素Y_w和农业技术因素Ya的共同作用结果,其数学通式应为:Y_i=Y_t Y_a Y_w Y_ε……(2)。农作物的产量是由多种因素决定的,诸如:天气、地力、人为栽培措施、品种特性,具有重大的技术变革,严重的自然灾害等的影响。应用权重系数法预测产量效果较好,即:     

江苏省植物气候生产力时空演变特征

根据江苏省59站1960-2006年年平均气温、降水量资料,采用Thornthwaite Memo-riai模型计算了江苏植物气候生产力(TSPV),用EOF等统计方法分析了TSPV时空分布变化特征.结果表明:江苏省总体气候生产力水平呈南高北低的状态,随纬度增高而降低;北部气候生产力近年来不断增长,南部则较为平稳;EOF分析结果表明江苏的气候生产力主要有全省一致、苏南和苏北相反、江淮为中心等分布型.     

气候变化对徐闻盐场海盐生产的影响

根据徐闻盐场气象站近41年观测资料,对盐场的气候特征、主要气象要素的变化趋势及其对海盐产量的影响进行了分析。结果得出年平均气温呈显著上升趋势(0.14×℃/10年),年蒸发量和年平均风速呈显著下降趋势,倾向率分别为-129.1 mm/10年与-0.46(m.s-1/10年)。年降水量以波动变化为主,年日照时间无显著趋势性变化。蒸发量变化是影响原盐产量的最主要因素。海盐生产旺季(4~8月)的盐产量与蒸发量、日照时间存在显著正相关,与降水量呈现负相关。若未来气候继续变暖,热带气旋影响不增多,对海盐生产可能有利。     

巴彦淖尔市1km2网格植物气候生产力的演变

巴彦淖尔市西临乌兰布和沙漠，北与蒙国戈壁接壤，西部和北部都是沙尘暴的源地，因此研究该市植物气候生产力的演变規律，对治理和改善该市生态环境非常重要。采用桑斯维特纪念模型，分别计算了巴彦淖尔市11个气象站及周边5个气象站1971—2000年不同年代的植物气候生产力，建立植物气候生产力与地理因素数学模型，利用地理信息系统软件（Citystar4.0)将lkm²网格植物气候生产力进行可视化处理。此估算结采全面系统地表现了该市不同年代植物气候生产力的空间分布状况。共同点是：在不同年代由东南向西北植物气候生产力呈减少的趋势。不同点是：1991-2000年，降水多、温度高，植物气候生产力水平最好；1971—1980年，降水多、温度低，植物气候生产力水平次之；1981-1990年，降水少，温度适中，植物气候生产力水平最差。此估算结果为各级政府管理部门进行产业结构调整和生态环境保护提供了科学依据。     

博州地区气候生产力对区域气候变化的响应

根据博尔塔拉蒙古自治州(简称博州)地区3个气象站近30 a气温和降水的连续数据,运用Tharnthwaite Memoriae模型,对博州地区气候生产力的时空序列进行了分析和预测。结果表明,博州地区年平均气温在波动中呈上升趋势,增长率为0.06℃·10 a-1;年平均降水量在近30 a来总体呈增多趋势,平均每10 a增加3.2 mm。气候生产力在近30 a来呈增长趋势,平均每年增长242.5 kg·hm-2。降水和温度是决定气候生产力的主要因素,降水对气候生产力高低的贡献率最高,是影响气候生产力的最主要影响因子。"暖湿型"气候对植被生长最为有利。未来若气温提升1～2℃,降水增加10%～20%,博州地区的气候生产力可能增加11.01%～20.18%。"冷湿型"气候和"暖干型"气候则会使气候生产力降低。