四川小麦产量年景预测方法和模型研究

本文在作物产量序列重构矩阵自然正交分解的基础上，通过对产量变化时间分量的韵律分析，在各分量的自回归模型的基础上．建立了小麦产量的年景定量预测模型。经统计和应用检验，该模型具有较高的信度和实用性，可作为作物产量年景预报的有效工具之一．为农业生产管理和农产品流通贸易提供前瞻性决策依据。     

遥感信息结合植物光合生理特性研究区域作物产量水分胁迫模型

首先给出利用遥感信息结合作物光合生理特性研究作物产量水分胁迫模型的一般性概念,然后论述作物产量水分胁迫模型中作物蒸散和光合作用的关系.建立以作物蒸散为显参的作物产量水分胁迫模型;对模型的参数给出求解公式,利用遥感信息反演模型参数.最后利用发展的作物产量水分胁迫模型对华北平原典型区进行作物产量填图,将本模型与作物产量经验模型的1997年计算结果进行比较,发现本文发展的模型有可比的精度.     

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.     

第八讲 农业气象产量预报(下)

3.气象产量 众所周知,在影响作物产量的各种外界因素中,气象因素不仅是经常起作用的,而且是变化比较明显的一个自然因素;它对作物产量的影响,在时间序列上是一颇不稳定的随机过程,往往能使相邻两年间的产量发生较大幅度的增减。因此,在具体模拟时,通常把经过趋势处理后的产量序列剩余项,作为受气象因素影响的产量分量,统称为产量的气象分量或气象的产量贡献,简称气象产量。实际上,在天气-产量模拟中,气象产量还包括那些偶然起作用的,以及时间演变不很稳定、且变幅较大的其它自然与非自然因素对产量的贡献。也就是说,它是产量曲线中的短周期波动部分的总称。 大量研究表明,在作物整个生长期间,作物产量与气象条件的密切关系并不是稳定不变的。它不仅随作物的生育过程而变,也因地区和作物品种的不同而不同。因此,因时因地因作物制宜地选取关键气象因子,是     

甘肃西峰冬小麦土壤水分动态及其对作物产量影响

本文利用甘肃省西峰市农业气象试验站非灌溉地冬小麦田间土壤水分资料、气候资料,分析了不同年型农田土壤水分的时空变化特征,从土壤水分平衡方程出发,讨论了冬小麦返青至成熟期间降水量、作物耗水量、渗漏量和土壤储水量变化各平衡分量的动态变化及其相互关系。对冬小麦产量与不同作物发育期的作物耗水量之间进行相关普查,结果表明影响小麦产量最显著的时段是拔节～孕穗期。分别运用物理统计和经验统计方法建立了冬小麦产量与作物耗水量的关系模型,认为后者模拟效果较好。     

基于气候资源向量的相对气候生产潜力模型研究

从气候状态向量的观点出发,借助于旋转主分量分析方法,计算各站气候资源向量.在此基础上,将光照、热量、水分等气候环境条件综合为气候资源向量并分别与某种作物的标准生长模式曲线线型建立差异(作物生态适宜度)比较关系,提出一种新的农业气候生产潜力模型.由此得到相对光合生产潜力、相对光热生产潜力和相对气候生产潜力,从而改进了原有...     

农业气象学在作物生产模拟及其应用中的作用

就作物模拟模型及其应用,以及气象因子在这些模拟应用中的重要性作了综合论述.为了说明气象和气候变率对作物生产的影响,农业气象要素(包括最高和最低气温、太阳辐射及降水量)被当作作物模拟模型的基本输入因子.多数作物模型使用的气象资料为逐日值,因为很多地区没有更小时间尺度的观测资料.气象及其它输入数据均采用标准文件格式,这有利于数据在不同模型中使用.如果输入因子缺少或数据丢失、无效,将会影响到作物模型模拟的准确性.利用天气发生器随机生成的逐日气象数据可以解决数据丢失或序列较短的问题.当然,模拟时要尽可能采用气象观测资料,以确保作物产量模拟值的准确性,这在热带地区显得尤其重要.许多作物模型用来进行产量预报和决策管理,作物产量及其相关变量的预测变率以及自然资源的利用主要由天气气候条件的短期与长期变化所致.模型的产品可用来制定相应的管理决策,提供给农户和其他关注农业生产的人们.作物模型也广泛应用于气候变化对农业生产和粮食安全性的影响研究.最近,作物模型又用于气候变率和厄尔尼诺与南方涛动(ENSO)的影响研究.随着计算机的普及,农场主、农业咨询人员以及政策制定、决策者等模型的使用者也将越来越多.历史资料和作物生长期间的气象观测资料以及短期、中期、长期天气预报将在这些应用中发挥重要作用.     

近地层O3和CO2浓度变化对冬小麦影响的数值模拟：Ⅰ模型结构

在试验研究的基础上,文中尝试利用数值模拟方法评估O3和CO2浓度变化对作物的影响.以农田生态系统碳氮生物化学模型(DNDC)为基础,对其中的作物子模型进行改进,加入O3对冬小麦光合作用和叶片生长影响的模拟,结合原模型中有关CO2对冬小麦光合作用影响的模拟,建立反映O3和CO2浓度变化对冬小麦生长发育和产量形成影响的作物模型.文章对DNDC模型进行了参数修正以适用于中国华北地区;文章参考前人的工作,引用了两种O3对作物光合作用影响的模拟方法进行比较,分别是O3对初始光利用率的影响和O3对叶片光合作用的直接影响;在此基础上,进一步考虑O3对冬小麦叶片生长的影响,根据试验资料,建立了O3对叶片生长影响系数.     

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     

臭氧对作物影响的模型研究概述

近年来，在大量试验研究的基础上，有关臭氧(O3)对作物影响的研究重点为如何建立有效的模型，以评估和预测O3对作物产量和农业造成的损失。文中介绍了有关臭氧对作物影响模型的研究概况，将模型分为3类：统计模型、光化学模型和机理模型；在分析各类模型局限性的基础上，指出O3对作物影响的模型研究将向模块化、普遍化方向发展，形成综合、全面的模型，并讨论了我国相关研究的发展方向。