渭南市冬小麦产量预报模型研究

利用1998—2012年渭南市气象与冬小麦产量数据,利用直线滑动平均模拟趋势产量,结合调和权重法预测趋势产量,采用SPSS20.0软件对气象产量进行逐步回归,得到年景和定量气象产量预测模型。统计趋势产量与气象产量合计值,得到年景(或定量)预报产量。通过验证,年景和定量产量预报准确率较高。     

烟台市小麦产量预报方法的研究与应用

通过对烟台小麦产量与气候条件的关系进行分析,建立趋势产量方程,并分离出小麦趋势产量和气候产量,再用气候产量对应年份的气候因子建立气候产量的预报方程,最终预报2012年烟台冬小麦产量,并与当年实际产量进行了比较,结果表明该预报方程可行。     

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.     

潍坊市夏玉米产量性状与产量的灰色关联度分析

应用灰色关联度分析方法,对潍坊气象站1997-2011年夏玉米8个产量性状与单株籽粒重的关联度进行了分析。结果表明：潍坊夏玉米产量性状与产量的关联度顺序为：果穗长〉双穗率、茎粗〉秃尖比〉百粒重〉果穗粗〉密度〉植株高度。综合分析产量性状与产量的关联度以及产量性状与产量的关联度的年际变化,对潍坊夏玉米产量影响较大的是果穗长、双穗率两项产量因素。     

主要作物产量分离方法比较

对作物产量进行分离是分析气象因子对产量影响的重要步骤之一。以1985—2018年江苏省24个县（市）水稻统计产量为基础,分别采用3年滑动平均法、5年滑动平均法、五点二次平滑法、二次指数平滑法、HP滤波法和年际增量法对作物产量进行分离。从趋势产量与气象产量两方面比较6种方法的一致性与差异性,将分离出的气象产量与典型年增减产记录对比,选出更能准确捕获气象因子导致产量变异的方法,利用气象因子与产量关系的合理性对选定的方法进行检验。结果表明:就趋势产量拟合而言,前5种方法（年际增量法不能模拟趋势产量）均能较好地拟合趋势产量,与研究区域的趋势产量的一致性相关系数绝大多数为较好和极好等级范围;就气象产量而言,HP滤波法和年际增量法分离气象产量的合理性较差,标准差明显大于其他方法。综合看,3年滑动平均法与五点二次平滑法更具有普适性,可以捕获整个地区绝大多数典型年份气象因子带来的产量变化。     

临川区近10年气象条件变化对柑橘产量的影响

利用江西省抚州市临川区2003—2012年气象资料和柑橘种植面积、产量资料,分析了气象条件变化对柑橘产量的影响。结果表明:临川区近10 a柑橘平均面积、单产呈显著增加趋势。筛选出近10 a来与产量显著性相关的气象因子,其中10月气温与柑橘产量呈显著正相关,6月和12月气温与柑橘产量呈显著负相关;2月降水量与柑橘产量呈显著负相关,3月和7月降水量与柑橘产量呈显著正相关;7月日照时数与柑橘产量呈显著负相关。     

蒙自地区夏粮作物生产与气象条件的初步分析

用蒙自地区35a气象资料与夏粮产量进行分析,夏粮产量与1月上、中旬的降水量有正相关关系。夏粮产量与1月日照有反相关关系。在计算机上用五点三次虑波法模拟趋势产量,用逐步回归模式进行气象产量模拟和预测,对预报夏粮产量有一定实用价值。     

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     

渭南玉米产量气象条件分析与预报模型研究

利用渭南市1996—2018年玉米产量和同期全市11个气象站玉米生育期内光、温、水气候资源,采用直线滑动平均法结合调和权重法对渭南市玉米产量进行趋势产量和气象产量的分离。采用SPSS17.0软件对分离出的1996—2014年玉米气象产量与生育期各类气象因子进行相关性分析,筛选出相关性较高气象因子,采用多元线性回归方法,与气象产量建立预报模型。分析各因子对玉米产量的影响发现:在营养生长阶段,降水对产量贡献最大;在生殖生长阶段,降水与产量呈负相关。预报模型回代、预测结果显示,回归方程显著,预报效果良好。     

汉中市水稻产量特征及气候要素对其影响研究

通过分析1949—2010年汉中市水稻产量特征、气候产量与气候条件的相关性及气候变化对产量的影响,结果表明：水稻单产年际变化呈增一减一增趋势;气候产量年际波动较大,1970一1993年气候产量多为正值,1993年后负值年份明显增多;水稻生育期间7月日照、8月降水、5月温度、7月温度对产量的影响为负效应,5月降水、8月日照为正效应。5—9月的旱、涝程度与气候产量呈明显的负相关,旱、涝程度越重．产量减产越严重。增温对汉中水稻产量的影响是减产,因此气候变暖使水稻呈减产趋势。     

水稻生物量气象评估方法简介

1引言 作物的经济产量与作物的长势密切相关,而作物的长势又直接体现在生物产量上。生物产量又决定于气象条件,在适宜的气象条件下作物的生物产量高,在恶劣的气象条件下作物的生物产量低。基于此,可以通过气象条件的优劣来实现对作物生物产量的动态评估,从而实现对作物经济产量的动态分析能力。为此,我们自2004年8月15日起以梅河口市气象局为试点进行了水稻生物量的动态观测,并通过观测数据建立了水稻生物量气象评估模型,     

鄂温克旗牧草产量与气象条件的相关分析

采用呼伦贝尔牧业气象实验站2000—2009年牧草(干重)产量资料,结合统计分析方法,对鄂温克旗草原牧草产量与气象要素进行了相关分析。结果表明:不同的牧草生长期,产量与光、热、水三大气象要素有着不同的相关关系。采用牧草产量关系密切的气象因子,建立多元回归牧草产量预报方程,制作牧草产量预报。为当地畜牧和草原等部门提供了有效的指导。     

A2和B2情景下冀鲁豫冬小麦气象产量估算

冬小麦是我国的主要粮食作物之一,河北、山东、河南三省是我国的冬小麦主产区。利用1978—2008年冀、鲁、豫三省的历史气象资料和冬小麦产量数据,分别建立了三省冬小麦趋势产量和气象产量模型,趋势产量模型的复相关系数超过0.90,气象产量模型均通过0.05的显著性检验。将区域气候模式PRECIS输出的基准气候条件下的格点资料回代到冬小麦气象产量模型,以验证区域气候模式的可用性。利用区域气候模式输出的A2和B2情景下三省的格点资料和三省冬小麦气象产量模型,估算得到了三省2012—2050年的冬小麦气象产量,结果表明:无论在A2还是B2情景下,河北和河南两省冬小麦气象产量均表现出以减产为主、山东省冬小麦气象产量以增产为主的趋势。     

南丰县早稻产量波动的气象因子分析

通过对1989～1998年早稻产量与气象资料统计分析．找到了影响早稻产量的关键期和关键因子．进而分析了导致早稻产量波动的气象因子,建立了早稻产量预报方程。     

菏泽市夏玉米产量与气象条件分析及预报

利用正交多项式回归方法对菏泽市30年夏玉米产量分解成趋势产量和气象产量,用气象产量与历年夏玉米生育期间光、温、水气象因子进行逐步回归筛选建立预报模式.     

气象因子对大豆产量的影响

对 8 5 0试验区 1971～ 1990年的气象因子及大豆产量资料进行了降水、积温的限制因子分析 ,得到降水是影响大豆产量主要限制因子 ;并利用逐步回归分析方法 ,建立大豆产量的预测模型 ,找出影响大豆产量的主要气象因子     

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。     

增城香蕉产量的气象预报模型

利用增城1992—2021年香蕉种植面积、产量资料与同期气象资料,对增城香蕉产量预报方法进行研究。结果表明:(1)增城香蕉产量气象波动指数为0.2784,占实际产量变异系数的98.32%,气象因素是影响增城香蕉产量波动的最主要因子。(2)1992—2021年中气象丰年8年(占比27%)、气象平年7年(占比23%)、气象歉年15年(占比50%);丰年气象产量波动大,歉年气象产量较为平稳。(3)日照时数、平均气温以及最大风速是影响增城地区香蕉产量的最关键气象因子。(4)预报模型对历年香蕉产量预报平均误差为8%,平均准确率达94.1%,预报准确率基本满足日常业务服务,研究成果可为日常农业气象服务及乡村振兴气象保障服务提供科学决策依据。     

试用水稻玉米产量预报粮豆产量

粮豆产量是指谷类、豆类、薯类三类作物产量之和,在沈阳地区系指水稻、小麦、玉米、高粱、谷子、大豆、马铃薯及红薯产量之和。粮豆产量的构成,决定了影响产量形成因素的复杂性。因此,粮豆产量的高低很难用单一作物产量气象因子模拟方法来预报,即很难建立起预报效果好的气象产量预报方程。据此,我们经过各种     

对哈密市玉米产量预报的研究

一、问题的提出目前,在粮食作物产量预报的研究中,气象产量预报比趋势产量预报研究更广泛.由于预报方法不断更新,气象产量的预报精度有了很大提高.但是,在总体的产量预报上存在精度差,稳定性不强等问题.这是统计预报本身的缺陷;另一方面则是趋势产量的预报值不准造成的.我们知道,趋势产量