基于气象要素的逐日玉米产量气象影响指数

利用1981—2020年5—9月气象数据与玉米产量数据,通过改进逐日降水适宜度并构建逐日气候适宜度模型,建立基于相似年逐日气象要素的作物生育期气候适宜度序列,利用气象产量与气候适宜指数建立模型,设计逐日作物产量气象影响指数以表征气象条件对作物的影响程度,基于该指数构建东北地区玉米逐日产量预报模型并分析其逐日预报准确率,用以表明该指数的准确性。结果表明:利用3个相似年预报结果加权集成综合相似年逐日作物产量气象影响指数可提高逐日预报准确率,黑龙江年尺度逐日预报准确率年际间波动小于东北其他地区。综合相似年月尺度下,随着玉米发育期的推进和实时气象数据的引入,月尺度平均预报准确率逐渐提高。东北地区玉米产量8月31日的日尺度预报准确率普遍高于7月31日;辽宁日尺度预报差异较大,但随着玉米发育期推进逐日预报产量和实际产量接近,准确率也提高。基于气象要素构建的逐日作物产量影响指数和同期气象影响指数可以定量评估不同时段气象条件对作物产量的影响程度,在一定程度上可提高农业气象业务定量化评价水平。     

时间序列分析在农业气象产量预报中的应用

所谓时间序列分析,主要是指用方差或谐波分析方法找出周期,建立回归预报方法.这种方法是建立在历史产量序列的周期波动规律的基础上,外推预测其未来的演变.我们对江西、湖南、福建、浙江、广东、山东等省三十多个县市的部分粮食作物的气象产量(其时间趋势产量分别采用一无线性回归、正交多项式回归、直线滑动平均等方法进行处理)采用时间序列分析方法进行验证性预报,取得了较为满意的效果.     

利用模糊综合评判分段预报作物产量年景

在不同生产水平条件下及不同的气候变化周期中,影响作物产量的关键期和关键因子也必不相同。分段寻找影响湛江早稻产量的关键期和关键因子,利用模糊数学的综合评判法,分段建立湛江气象产量年学预报模式,其预测效果良好。     

利用模糊综合评判分段预报作物产量年景

在不同生产水平条件下及不同的气候变化周期中,影响作物产量的关键期和关键因子也必不相同。分段寻找影响湛江早稻产量的关键期和关键因子,利用模糊数学的综合评判法,分段建立湛江气象产量年学预报模式,其预测效果良好。     

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     

气象产量生物学解释预报模型研究

对产量预报方法做了新的尝试性研究。首先从作物生长发育的生物学特点(微观)出发建立初始预报模型，再利用系统分析方法将初始预报模型转化为社会产量预测模型，讨论了建立气象产量生物学解释预报模型的思路及其合理性，同时初步讨论了该模型在业务使用中的思路和可行性。     

运城市终霜冻预报方法

对运城市终霜冻资料时间序列进行了周期分析，再利用基于预测误差平方和(PRESS)准则的逐步回归周期分析方法建立运城市终霜冻预报模型，预测终霜冻出现的日期，经检验和试报表明，该模型预测效果较好，具有实用价值。     

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。     

农业气象作物产量预报的特点与思考

文章回顾了农业气象作物产量预报的发展历程，阐述了其业务支持体系和具有的信息丰富、传送及时、预报技术综合、业务规范的特点。深入分析了当前业务中存在的大范围作物面积难以估测、产量预报模型有待机理化和动态化以及产量预报应面向全球化等问题。从目前面临的机遇与挑战出发，提出了气象部门应充分发挥自身的资源优势，解决存在的难题，以增强农业气象作物产量预报的服务能力。     

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。     

作物产量预报的气象生物学模式

本文在产量预报经验统计模式基础上,考虑了各个阶段气象条件对作物产量形成的作用。以单季晚稻为例,运用剩余法建立了产量预报的气象生物学模式。用此模式可以分段进行单季晚稻的产量预报,逐步逼近实际产量。     

新一代省级农业气象预报系统通用统计预报模型的设计与实现

统计预报方法是农业气象预报业务中常用的一种方法.在"新一代农业气象预报系统"中,系统设计了一种通用统计预报模型构建方法,可用于作物产量预报、农业气象灾害预报等农气预报业务.本文主要介绍了通用预报模型的设计原理、实现方法及应用试验结果等.     

新一代省级农业气象预报系统通用统计预报模型的设计与实现

统计预报方法是农业气象预报业务中常用的一种方法。在“新一代农业气象预报系统”中，系统设计了一种通用统计预报模型构建方法，可用于作物产量预报、农业气象灾害预报等农气预报业务。本文主要介绍了通用预报模型的设计原理、实现方法及应用试验结果等。     

加快发展专业气象服务

正发展农业气象服务。加强研发统计、遥感、作物生长模拟模型相结合的作物产量集成预报与服务。发展环境气象服务。建立并完善环境气象数值预报业务系统,加强霾、沙尘和空气污染气象条件,以及光化学烟雾等环境气象中期预报和气候趋势预测业务。发展交通气象服务。开展高影响天气交通气象预报和灾害风险预警,逐步实现以"点段线"为特征的高分辨率交     

基于气象因子的水稻产量预报模型

利用四川省南充市1989—2018年气象观测资料和水稻单产数据,分析5月上旬至8月下旬的平均气温、降水量、日照时数与水稻单产的相关性,采用线性回归方法建立基于气象因子的水稻产量预报模型。结果表明,5月下旬降水量、6月中旬平均气温、7月下旬日照时数、8月下旬日照时数和降水量与气象产量显著相关,建立南充水稻产量预报模型,回代检验准确度平均达95.4%,预报准确度达91.2%,2019年模型预报效果良好。     

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。     

济南市郊小麦产量综合修正预报方法

影响农作物产量的因素很多,在农业技术相对稳定时,气象因子往往起主导作用。其它因素也会引起大幅度的减产,例如病虫害的蔓延发展。但它的发生发展也受气象因素的制约。所以可用气象因子与作物产量之间的相互关系,来作天气——产量趋势的预测预报。本文以布尔代数多级分辨法作定性预报,以周期分析法作定量预报,最后作综合修正预报。     

冬小麦产量集成预报模式的探讨

作好冬小麦产量预报是气象为农业服务的重要项目之一。本文根据平凉市统计局提供的冬小麦产量资料,利用平凉市的气象资料及有关环流参数资料,分别建立了平凉市冬小麦气候产量的气象模式、环流模式和周期分析模式,进而对冬小麦产量集成预报模式进行了探讨。     

带周期分析因素的逐步回归方法在寒露风天气预报中的应用

提出以方差分析周期因素嵌入逐步回归建立灾害天气长期预报模型方法，应用结果表明：模型预报精度及稳定性均比单纯的周期分析或利用前期气象因子建立回归模型有明显改善。     

气象灾害损失评估方法在呼市地区农业气象产量预报中的应用

通过确定基本无灾年的期望产量,建立气象灾害统计评估模式,并作出相应的农业产量预报。以呼市地区的资料为例,介绍了农业气象灾害损失评估方法,给出了呼市地区作物不同生育期气象灾害的影响参数。利用此方法制作呼市地区1997年粮豆总产预报,取得了令人满意的效果。