气象生物学模式在城固小麦产量预报中的应用

将筛选出的生物学意义明确、相关关系较好的７个因子，按小麦产量生物构成分成３组（对应３个预报时段），建立各预报时段气候产量的气象生物学模式。结合经正交多项式处理的趋势产量，分时段、比较准确地预报出城固小麦的社会产量。     

冬小麦产量波动的气候分析与预报

冬小麦是昌邑县主要粮食作物之一,历年种植面积65—70万亩,占全县总粮田面积的55％左右。小麦产量虽然有上升趋势,但年际波动较大,分析产量波动的原因很有必要。本文主要研究气象条件差异对小麦产量的影响,并选择对产量影响起决定作用的关键气候因子,分别建立前期和后期产量预报方程,为昌邑县小麦生产提供确切的农业气象依据和进行产量预报服务。     

农业气象产量预报方法中权重系数的确定

基于气候适宜度指数的作物产量预报中,各旬气候适宜度加权集成构成了气候适宜度指数,权重系数的确定对预报的准确性至关重要.本文以山东省冬小麦为例,分别采用绝对值法、归一化法和相关系数法确定各旬产量预报的权重系数,分析不同权重系数确定方法得到的气候适宜度指数之间的相关性及气候适宜度指数与农业气象产量的相关性,并利用相对较优的方法进行冬小麦产量动态预报.结果表明:与绝对值法和归一化法相比,采用相关系数法确定的权重系数计算的气候适宜度指数与气象产量的相关系数多数均通过了P0.01水平的显著性检验,可较全面的反映冬小麦生长发育随气候条件的变化关系.建立的冬小麦产量动态预报模型历史回代检验的准确率基本均为94.5%以上,标准化均方根误差n-RMSE均小于7.0%,表明建立的模型模拟性能较好.对2010—2011年山东省冬小麦产量的外推预报表明,预报平均准确率为93.0%以上,多数预报准确率为96.0%以上,可满足冬小麦产量预报的业务需求.     

基于气候适宜指数的江西晚稻产量动态预报模型构建及应用

本文利用1981—2014年江西91个气象观测站的地面气象观测资料和同期的分县晚稻产量资料,结合江西地区气候特点及晚稻生理特性,构建适用于江西地区晚稻降水、温度、日照及综合适宜度模型,并根据适宜度与产量的相关关系,确定气候适宜指数,建立基于气候适宜指数的江西晚稻产量动态预报模型,并对模型进行了回代检验及预报检验,从而实现对江西地区晚稻气候适宜度诊断及晚稻产量动态预报的目的。结果表明:模型的回代检验、产量丰歉趋势、产量动态预报检验的准确率均较高,能够满足业务的需要。     

不同方法在湖南省早稻产量动态预报中的比较

为了提高产量趋势预报的准确性和定量预报的准确率,利用1962—2002年气象、早稻产量和田间观测资料,建立基于气候适宜度、关键气象因子、作物生长模型的湖南省早稻产量动态预报方法,进行回代检验;并利用2003—2012年资料进行预报检验。分析表明:3种方法的预报准确率比较接近,平均在93.8%以上;基于气候适宜度预报方法的趋势预报准确性最高,较基于关键气象因子的预报方法高4%~6%;基于作物生长模型预报方法的误差5%以内样本百分率最高,较基于气候适宜度的预报方法高2%~20%。研究结果为湖南省早稻产量动态预报筛选出了较优的方法,即产量趋势预报选用基于气候适宜度的方法,定量预报选用基于作物生长模型的方法,同时可供我国其他早稻区的产量动态预报方法研究借鉴。     

基于SPSS的普宁早稻产量预报模型

基于SPSS软件,运用曲线估计分离了1986—2015年普宁市早稻趋势产量与气象产量,并运用逐步线性回归方法研究了早稻全生育期降水、气温、日照等多种气象因子与早稻气象产量之间的关系,进而得出6种最优早稻产量预报方程,使用最小二乘法对6种预报方程进行拟合,建立普宁市早稻产量预报模型。利用历年早稻产量进行验证,结果表明:1986—2015年历史早稻产量拟合准确率均在96%以上,2016年早稻产量预报准确率达98. 8%,预报结果准确率较高,能满足业务需求,可作为普宁市早稻产量预报的有效依据之一。     

气候适宜指数在早稻产量动态预报上的应用

结合早稻生理特性和前人研究成果,分别构建了早稻温度、降水及日照适宜度模型,在此基础上,为反映多因子对早稻产量的协同效应,建立了早稻气候适宜度模型。根据不同时段的早稻气候适宜度,利用加权法,构建了早稻气候适宜指数。基于气候适宜指数与早稻产量的关系,建立了早稻气候适宜指标。并利用历年不同时段的气候适宜指数和早稻产量建立了早稻产量动态预报模型。结果表明,模型回代检验和预报检验的丰歉趋势正确率、实际预报准确率均较高,能够满足业务服务的需要。     

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。     

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。     

气压与小麦产量模式

一、本文的主要目的是研制用气候资料模拟一种小麦产量预报方法,以减少缺乏气象和作物资料的限制作用。大范围小麦产区产量线性回归方程的主要预报因子是逐月海平面气庄平均值,为美国大平原冬、春小麦区、加拿大萨斯喀彻温春小麦区和苏联冬小麦区制定的小麦产量预报模式可以用来预测这三个国家的小麦产量。其次,则是建立谷物预报与大尺度大气状况的相关关系。过去,为了说明和预报不同时间尺度的地区性天气和气候,在一些判别和预报研究中经常使用海平面气压和700毫巴高度的历史资料。纳米亚斯(Namias)介绍过制作30天天气展望的方法,克莱因(Klein)则介绍了研制和应用5日天气预报的技术。库茨巴赫(Kutzbach)用经验正交函数(特征矢量和基本项目)研究了北美大陆气压、温度和降水分布之间的相互关系。他指出:这三个气候要素之     

夏玉米产量动态预报方法研究

利用洛阳市1981—2014年夏玉米产量资料、生育期内的气象资料,结合夏玉米的生物学特性,分别构建夏玉米温度、光照、水分适宜度模型,利用夏玉米生长季内不同时段的气候适宜度指数与气象产量的相关关系,构建夏玉米产量预报模型,并分别利用1981—2010年、2011—2014年数据进行回代、预报检验。结果表明,气候适宜度与夏玉米气象产量存在显著的相关性,两者变化趋势一致。1981—2010年各时段预报模型的单产回代检验准确率在89.19%~91.42%之间,趋势回代检验准确率达89.66%~96.55%。2011—2014年预报检验,预报准确率最高为96.16%,最低为91.05%,趋势预报准确率最高为100%,最低为75%,预报准确率较高,建立的产量动态预报模型可以在业务上推广应用。     

山东区域汛期旱涝预测概论

对1951－2000年期间汛期（6－8月）山东区域旱涝与全国主要多雨带的8个分布类型的逐年对应关系进行了具体的对比和论述。并对烟台、青岛、潍坊、济南、临沂、菏泽等6个地区汛期旱涝的天文、海洋、大气环流和气象要素等方面的预报物理因子进行了全面的普查、筛选、精选和综合分析，并分别建立了汛期降水量预报物理方程。并以青岛地区为例，对汛期降水理的多种交叉学科的预报物理因子进行了最优集成，为青岛地区和水量和旱涝建立了分多级的可操作的预报物理模型。该文优选出来的汛期降水的多学科物理因子对短期气候预测有重要的学术意义，其中所建立的预报物理方程和预报物理模型对山东省各区汛期旱涝的季度和年度预报有重要的应用价值。     

基于AEZ模型的产量动态预报研究

利用洛阳地区1981-2014年夏玉米产量资料、9个气象站点的逐日观测资料、农田0-50 cm土壤墒情资料,结合夏玉米生物学特性,采用农业生态区域法(AEZ模型),计算了夏玉米不同生长阶段的气候生产潜力,通过气候生产潜力与夏玉米产量的相关关系,建立以旬为尺度的夏玉米产量动态预报模型,并进行历史回代和试报检验。结果表明:气候生产潜力与夏玉米单产增减率呈显著正相关,气候生产潜力可以客观地反映夏玉米单产水平及其动态变化。构建的产量动态预报模型对1981-2010年单产历史回代检验的准确率为88.3%~90.7%,单产丰歉趋势回代检验准确率为65.5%~75.9%;对2011-2014年模型准确性试报检验,单产预报准确率为82.7%~87.5%,趋势预报准确率为50.0%~100.0%。     

平凉市冬小麦产量预报模式的探讨

冬小麦是平凉市的主要粮食作物之一,其收成好坏在国计民生中占有重要的地位。作好冬小麦产量预报是气象为农业生产服务的重要手段之一。本文根据平凉市历年冬小麦产量和气象资料,分析了影响本市冬小麦产量的主要因素,并建立了预报模式,对产量预报进行初步探讨。一、趋势产量模式影响冬小麦产量的因素很多。为研究产量和气象条件的关系,就要对产量序列进行处理,作趋势模拟,以便从中分离出气候产量。     

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。     

镇江市小麦产量预报方法的研究——Baier-Robertson模型的一种改进型

本文根据作物产量形成与农艺性状的关系,构造了作物气候参量,籍此对Baier-Robertson模型作了改进。兼顾因子的显著性、稳定性和独立性,建立了镇江市小麦产量预报模式并作了试报。     

稳健回归M估计法在贵州省小麦产量预报中的应用

在分析贵州小麦产量预报存在问题的基础上,将稳健性概念引入小麦产量预报中,运用稳健回归Ｍ估计法对小麦产量进行分析,建立了稳健回归模型,并用其对贵州小麦产量进行试报检验。     

江西省二季晚稻产量气象预报模式初探

本文根据江西二季晚稻生长季气候特点,采用模糊聚类方法将全省划分为4个二晚生长季气候相似区。在此基础上,逐步建立各区代表点及各区的气象产量预报子模式,同时,综合考虑我省二晚社会生产力水平,建立各区趋势产量预报子模式。最后,组建全省产量预报模式。结果表明,对江西这样一个地理范围较大且地形较复杂的省份,采用这种途径进行预报是可行的。     

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。     

美国小麦产量业务预报方法研究

利用综合诊断指标,研究了预测年美国小麦生长季逐日平均气温和降水量与历史上任意一年对应气象要素的关系。根据小麦产量历史丰歉气象影响指数,建立了基于地面气象要素的美国小麦产量预报模型;研究分析了西太平洋月平均海温、北半球500hPa平均高度场环流资料与美国小麦产量的关系,利用主要影响因子,分别建立了基于海温、环流资料的美国小麦产量预报模型。根据各预报模型的稳定性,利用加权方法建立了美国小麦产量业务预报集合模型。1995～2004年预报检验和2005～2006年预报试验结果表明：集合模型的预报准确率基本都在92％以上,能够满足业务服务的需要。