玉米发育期模式的初步研究

本文利用吉林省榆树市玉米各发育期资料及同步气象观测资料, 分析了作物各发育期间隔长短与气象条件的关系及作物发育期与前期气象条件的关系, 并据此做出了榆树市玉米各发育期物候模式及预测模式。     

玉米干旱天气指数保险产品设计——以吉林省为例

设计吉林省玉米干旱天气指数保险产品,是对吉林省传统农业保险的有益补充,对转移吉林省干旱风险和保障吉林省农业经济健康发展具有重大意义。利用1981—2014年吉林省玉米发育期观测资料、气象观测资料及玉米产量资料,采用基于Weibull分布模型的参数化产量风险分析方法,厘定纯保费率并分析其空间分布,建立吉林省玉米干旱保险天气指数模型,同时设计了基于不同免赔额的保险产品。结果表明:吉林省玉米单产风险分布和纯保费率可以采用Weibull分布模型进行有效模拟及厘定;纯保费率的高值区主要分布在吉林省西部地区,适合高免赔额费率;纯保费率的低值区主要分布在吉林省东南部地区,适合低免赔额费率,实现了保险产品的地区差异性,与吉林省玉米生产的实际情况符合。基于不同免赔额设计吉林省玉米干旱天气指数保险产品,当免赔额分别为10%、15%和20%时,对应启动赔付的玉米干旱天气指数Id分别为14.25、30.15和46.06。     

玉米发育期主要的灾害性非常规气象要素的环流分析和预报

玉米发育期主要的灾害性非常规气象要素的环流分析和预报高锋（吉林省气象台）１引言玉米是我省主要的粮食作物，它的产量占我省粮食总产量的８０％，种植面积占首位。气象条件对玉米的产量有直接影响。根据玉米的生产特点，如何利用气象条件，使其达到高产、稳产的目的就...     

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。     

辽西地区玉米发育期动态预报模型研究

本研究应用锦州农业气象试验站2005-2011年的玉米发育期观测数据和气象数据对玉米发育期动态模型的参数进行本地化,建立了适用于锦州玉米发育期预报的动态模型;并应用2012和2013年的观测数据对预报数据进行了验证。结果显示玉米发育期预测值与观测值一致性的相关系数R20.89;误差标准差为2.7-3.2 d。说明预测值与观测值有较好的一致性,且预测准确性满足农业气象业务需求。     

两种不同产量历史丰歉气象影响指数确定方法在农业气象产量预报中的对比研究

利用吉林省1980—2015年春玉米单产数据、50个气象站逐日气象资料,基于欧式距离和相关系数建立综合诊断指标,利用综合诊断指标研究分析预报年与历史年春玉米气象产量丰歉气象影响指数的关系,以此构建春玉米产量预报模型,对吉林省春玉米产量进行动态预报。产量预报模型对2003—2012年的预报试验结果表明,产量丰歉趋势ΔY的平均正确率均在60%以上,加权分析法的单产预报准确率除2009年外,均高于80.0%,且各时段的预报准确率均高于大概率法的。对2013—2015年吉林省春玉米产量的预报检验结果表明,加权分析法对产量丰歉趋势ΔY的预报结果稍好;加权分析法单产预报准确率几乎都在90.0%以上,普遍高于大概率法的。说明加权分析法建立的产量预报模型预报效果更好,可在业务上应用。     

辽宁省玉米发育期模式研究

1引言农作物的一生要包括若干个形态特征和生理特征完全不同的发育期，发育期的历时长短和变化即发育速度与外界气候条件有密切的关，系，也就是说外界的气候条件制约着两个发育期之间的间隔日数。发育速度是作物生育状况的时间特征，能综合反映作物生长前期环境条件的影响，是作物生长环境好坏的标尺。物候迟早不仅反映了气象或土壤环境的变化，也是从事各项农事活动的时间依据。因而准确及时的作物发育期预报对生产单位科学适时的进行分期田间管理有着现实的意义。2资料来源及处理方法资料取自于辽宁省气候中心的玉米农业气象观测报表。全…     

达尔罕茂明安联合旗草原蝗虫发生与气象条件的相关关系

文章利用达尔罕茂明安联合旗(下文简称,达茂旗)1992—2013年草原蝗虫发生资料和同时段气象资料,对达茂旗草原蝗虫生长发育期关键气象条件进行分析,选取草原蝗虫发生发育期间相关气象影响因子,建立达茂旗草原蝗虫发生密度和面积的气象预报模型。通过模型分别对历史资料进行回代检验,密度回代检验结果,白云鄂博、满都拉和希拉穆仁3站较为准确;面积回代检验结果,白云鄂博、百灵庙和希拉穆仁的正确率较高,蝗虫发生等级预报基本正确。通过对2014年草原蝗虫发生的试报检验,白云鄂博与希拉穆仁预报结果较好。利用模型的预报结果可以为提前了解蝗虫的发生趋势、有效指导当地蝗虫防控工作提供参考。     

不同物候模型对作物发育期模拟的对比分析

作物发育期预报在农业气象业务中具有重要意义。通过比较4种作物发育期模型的模拟效果,为中国东北地区作物发育期预报提供参考。基于东北地区玉米、水稻和大豆的发育期观测数据及其对应的气象资料,利用模拟退火算法估算了4个发育期模型的参数值,并对模型进行内外部验证。结果表明：在参数本地化过程中,高亮之模型和沈国权模型的效果较好,均方根误差平均分别为3.31d和3.72d。在模型验证过程中,沈国权模型的模拟效果较好,均方根误差平均为5.22d,因此,相对而言,沈国权模型对作物发育期模拟效果较好。     

不同玉米低温冷害指标在梅河口地区的比较分析

基于1992—2010年梅河口站玉米长期观测资料对目前常用的5类玉米低温冷害指标方法(生长季温度距平指标、生长季积温指标、作物生育期距平指标、热量指数指标和玉米低温冷害综合指标)的准确性评估表明,考虑不同发育期差异的低温冷害综合指标方法的准确率达67%,其他指标方法的准确性都偏低。究其原因在于这些指标的建立都来自于特定的地域与时段,没有从过程与机制出发,限制了在其他地区与时段应用的准确性。因此,为提高玉米低温冷害预报的准确性,需要加强玉米低温冷害过程的机制及其模拟研究。     

基于气候适宜度的夏玉米发育期模拟模型

结合前人气候适宜度的研究成果,以作物生理生态发育过程为基础,构建了夏玉米发育期预报模型。模型中分别建立了夏玉米温度、降水、日照时数适宜度函数,并结合河南省19个农业气象试验站的夏玉米发育期资料,运用通径分析法确定各个生育期温度、降水和日照的影响权重系数,计算出综合适宜度,用来预测夏玉米生育期。结果表明,模型能够较好地预测各个发育期(出苗、七叶、拔节、抽雄、乳熟和成熟)。建模资料的模拟值与观测值比较的均方根误差分别为1.5、3.1、3.4、2.9、4.0、4.5 d。运用独立资料对模型所作预测值的均方根误差在1.0~4.6 d之间。     

冬小麦夏玉米土壤水分预报及优化灌溉模型

利用土壤水分平衡方程，结合河南省冬小麦和夏玉米的生长规律和1994～2000年冬小麦、夏玉米田实测土壤湿度资料，建立了河南省冬小麦、夏玉米土壤水分预报及优化灌溉的计算机模型。用1998～1999年郑州市麦田实测土壤湿度资料验证该模型模拟结果，未来10、20、30天土壤湿度相对误差分别为-7．3％～7．7％、-8．3％～6．8％、-7．6％～7．7％，表明利用该模型，可以较为准确地预报未来1个月的土壤水分变化，并可根据小麦、玉米不同发育期特点，给出以最高产量和最佳经济效益为目标的灌溉建议。     

基于实际蒸散量辽西地区春玉米生物量及产量评价

为了确定辽西地区春玉米各发育阶段生长状况及最终产量的评价方法,基于2011—2015锦州农业气象试验站开展的玉米分期播种试验,利用锦州地区气象观测数据、玉米发育期数据和玉米各发育阶段地上生物量及产量数据,采用Penman-Monteith方法和数理统计方法分析锦州地区玉米不同发育阶段实际蒸散量与地上气象生物量和气象产量的相关关系,并建立玉米各发育期生长状况及最终产量评估模型。结果表明:2011—2015年锦州地区玉米各发育阶段实际蒸散量与地上气象生物量和气象产量之间的线性关系显著,播种—七叶阶段二者呈显著的相关关系(P0.05),播种—拔节、播种—抽雄、播种—乳熟和播种—成熟阶段二者呈极显著的相关关系(P0.01)。建立的玉米各发育期生长状况及产量评估模型的预报准确率为77.8%—94.5%。辽西地区玉米正常生长全生育期水分供应的下限为333.2 mm,其中播种—七叶、七叶—拔节、拔节—抽雄、抽雄—乳熟和乳熟—成熟阶段水分供应的下限分别为49.9 mm、23.3 mm、83.4 mm、118.9 mm、57.7 mm。玉米各发育阶段干旱对产量影响的程度由重至轻依次为:拔节—抽雄抽雄—乳熟七叶—拔节播种—七叶乳熟—成熟。本文基于玉米实际蒸散建立的辽西地区春玉米生物量及产量评估方法,可以满足农业气象产量预报服务的需求,在实际业务中具有应用价值。     

基于自动土壤水分观测数据的吉林省西部干旱预报方法研究

利用吉林省西部10个自动土壤水分观测站数据与人工取土烘干法实测土壤湿度数据,制作吉林省西部土壤墒情监测及干旱预报模型.结果表明:不同气候背景下在作物不同生育期、土壤不同深度、不同初始湿度下的土壤湿度的变化趋势大致相同,但在相同的无降水日数或降水量时,不同台站不同深度的土壤湿度变化率却有一定的差异.各站农田土壤初始湿度越大,无降水时初期墒情下降速率越明显;而土壤湿度初始值越低,则失墒速率越慢.土壤不同深度均是开始时间失墒较快,后期变化逐渐趋于减弱状态.土壤深度越深则水分变化速率越缓,降水量越大,0～50 cm土壤湿度变化曲线整体越接近一致,直到从上而下几层土壤湿度全部达到饱和.通过对2017—2019年吉林省西部玉米农田土壤湿度预报结果和实测值进行对比检验,基于自动土壤水分观测数据的吉林省西部干旱模型预报的准确率超过80％.     

富裕县农田土壤湿度变化及其对玉米发育期和产量的影响

本文旨在分析黑龙江省富裕县农田土壤相对湿度对玉米发育期和产量的影响,以期为松嫩平原西部玉米生产提供科学参考。以黑龙江省富裕县为研究区域,利用1982—2017年土壤相对湿度资料、1995—2017年玉米发育期资料、玉米产量资料,采用对比分析、相关分析、Mann-Kendall突变检验法,分析土壤相对湿度变化特征,研究土壤相对湿度对玉米发育期和产量的影响。结果表明：富裕县近36 a土壤相对湿度呈增加—减小—增加的趋势。播种期—出苗期、拔节期—抽雄期、乳熟期—成熟期土壤干旱平均每4—6 a一遇,抽雄期—乳熟期每2—3 a一遇,出苗期—拔节期土壤基本无旱。各发育期土壤相对湿度减小的突变年在1987年前后,增加的突变年在2013年前后。20世纪80年代土壤较适宜,干旱轻,90年代土壤相对湿度迅速下降,干旱最重,之后随着年代的推移土壤干旱逐渐减轻。玉米主要发育期中播种期—出苗期、出苗期—拔节期土壤干旱对产量影响较小,拔节期—成熟期是土壤干旱影响产量的主要时期。     

基于EC数据通过"配料法"构建吉林省暴雨预报模型

利用2015—2017年吉林省地面常规气象观测资料,基于EC数据通过配料法构建吉林省暴雨预报模型.研究表明:吉林省暴雨出现时段为每年的5—9月,集中时段为7—8月,7—8月降水站次占总数的79.1％;吉林省各站点暴雨年平均次数以2～5次为主,白城西部、长春北部地区暴雨<2次,东部暴雨次数稍多,尤其是长白山天池站3a内暴雨达到了13次;该预报模型的FY预报方法TS评分为22.34％,比EC模式预报的TS评分高5.02％;FF预报方法漏报率为36.65％,明显少于EC模式的75.16％;FF预报方法空报率偏高,FY和FF两种预报方法结合使用可以有效提高对吉林省暴雨预报的准确率.     

全国棉花发育期业务预报方法研究

棉花发育期是反映棉花个体与群体生育状况的重要标志, 正确预报棉花发育期对于开展棉花气象灾害预警防御和生产管理措施建议至关重要。为此, 针对全国农业气象业务服务中尚未开展棉花发育期预报的状况, 通过对全国农业气象观测网50个站棉花发育期的变异性和影响棉花生长发育速率因子的分析, 根据实际业务资料现状和业务运行特点, 结合天气预报, 提出了以棉花发育阶段有效积温和间隔日数为指标建立棉花发育期业务预报模式的思路, 实现了可实时动态预报棉花发育期的业务运行方法。模式历史拟合、外推和试预报与实际对比的结果表明:全国50个站棉花第五真叶和开花发育期误差在5 d以内出现的频次达80%以上, 出苗、第三真叶、现蕾等发育期在70%以上, 平均绝对误差小于4 d; 裂铃期误差在6 d以内出现的频次接近70%, 平均绝对误差小于6 d, 效果较好。对棉花停止生长发育期综合考虑积温和初霜日期两个因素, 其历史拟合、外推和试预报误差在10 d以内出现的频次接近70%, 平均绝对误差接近10 d, 基本可以满足全国农业气象业务以旬为服务时效的要求。     

基于信息熵的赤峰地区玉米生育期温度和降水特征分析

文章采用1967—2016年赤峰地区50a的降水和温度资料,运用信息熵的统计分析方法,分析了玉米生长发育期的降水和温度变化特征。结果表明:不同地区、不同玉米发育期的熵情差异较大。温度熵与降水熵的地域性比较强,高熵和低熵中心分别出现在巴林左旗和克什克腾旗;玉米发育期各阶段的熵情特征表现为:降水熵在花粒期较高,而温度熵的高值出现在穗期。分析表明,近年来赤峰地区玉米生产期内气候暖干化趋势加重,要引起足够重视,及早采取防御措施,以减少农业损失。     

黑龙江省玉米低温冷害发生风险趋势及预报模型

利用黑龙江省玉米主产区69个市(县)1961~2003年5~9月逐日气温、玉米发育期与冷害资料,用积温距平作为判别玉米低温冷害发生的主导因子,获得玉米主要发育时期冷害发生指标体系及其风险程度,构建玉米低温冷害风险预报模型;分析了43年来玉米低温冷害发生风险的趋势变化,采用Mann-Kendall方法进行趋势检验。结果表明:1961~1983年为玉米冷害发生的高风险时期,其中1964、1969、1972、1983年是玉米冷害发生的最高风险年。1984年之后为冷害发生的低风险时期,尤其在所研究的后几年各地的UskU0.05,表明此时期积温距平水平上升趋势明显,发生玉米冷害的风险很低;玉米低温冷害风险预报模型能够对冷害发生风险、冷害程度、发生范围进行动态预测预报和灾害评估,预报模型的检验结果具有较好的客观性和适用性。     

近30年东北春玉米发育期对气候变化的响应

基于1981—2010年东北地区55个农业气象观测站发育期数据、16个气象站逐日气象资料,采用趋势变率、秩相关分析、主成分分析和结构方程模型等方法,分析了近30年东北春玉米关键发育期的变化特征,探讨了春玉米发育期对不同时间尺度气象因子的响应规律。结果表明:1981—2010年春玉米关键发育期 (播种期、抽雄期、成熟期) 均有延后趋势,大部分地区春玉米生长前期 (播种期—抽雄期) 日数减少,生长后期 (抽雄期—成熟期) 日数增加,全生育期日数增加。在绝大多数年份,春玉米播种期在温度适播期之后,成熟期在初霜日之前。近30年对东北春玉米生育期日数影响最大的气象要素为温度,主成分分析结果显示,年际尺度的升温、温度生长期的延长和作物生长期的高温对生育期日数影响显著;结构方程模型指出,作物生长期的最高温度和最低温度对生育期日数影响有间接效应,主导气象要素能够解释生育期日数变异的44%。全球变暖背景下,东北春玉米发育期变化是作物响应气候变化和农业生产适应气候变化的共同结果。