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。     

基于人工神经网络的洪涝预报方法研究

针对西江流域的洪涝灾害,利用流域的水文参量和气象参量作为自变量,探索基于人工神经网络的洪涝预报方法。以西江流域梧州市1971~2003年超过警戒水位(17.0m)共125次作为研究对象,选取流域的水文参量和气象参量作为预报因子,对数量众多预报因子采用自然正交分解(EOF)方法,浓缩大量因子的有效信息,建立了西江流域梧州洪涝的人工神经网络预报模型。结果表明:所建立的预报模型历史拟合平均绝对百分比误差为2.21%,平均绝对误差为0.43m,预报结果平均绝对百分比误差为2.34%,平均绝对误差为0.45m,预报效果较好,可应用于实际的洪涝预报中。     

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。     

基于人工神经网络的洪涝预报方法研究

针对西江流域的洪涝灾害，利用流域的水文参量和气象参量作为自变量，探索基于人工神经网络的洪涝预报方法。以西江流域梧州市1971～2003年超过警戒水位（17．0m）共125次作为研究对象，选取流域的水文参量和气象参量作为预报因子，对数量众多预报因子采用自然正交分解（EOF）方法，浓缩大量因子的有效信息，建立了西江流域梧州洪涝的人工神经网络预报模型。结果表明：所建立的预报模型历史拟合平均绝对百分比误差为2．21％，平均绝对误差为0．43m，预报结果平均绝对百分比误差为2．34％，平均绝对误差为0．45m，预报效果较好，可应用于实际的洪涝预报中。     

基于数值模式的月尺度近地层气象要素预报技术研究

利用WRF模式对美国NCEP发布的CFS气候预测业务产品在中国区域内进行动力降尺度预报,可得到预报时效为45天的逐6小时、30 km分辨率基础气象要素预测产品。再利用全国气象站观测资料和3个风电场70 m高度风速、温度观测资料对2015年冬季预测结果进行检验评估和分析,最后通过线性方法对地面要素预测结果和70 m高度风速、温度预测结果进行统计订正。结果表明:（1）2 m温度和相对湿度的全国预报平均绝对误差分别为4.71 ℃和18.81%,在华东、华中和华南地区误差较小;（2）10 m风速预报平均绝对误差为2.42 m/s,在东北、华北和西北地区误差较小;（3）线性订正后,2 m气温、相对湿度和10 m风速的预报绝对误差分别减小1.05 ℃、5.29%和1.47 m/s,并且订正后误差随时间变化更平稳;（4）订正后70 m高度风速和温度的预报绝对误差均减小,风速平均误差减小最大可达1.29 m/s（B塔）,气温平均绝对误差减小最大可达3 ℃（C塔）。研究结果表明,基于CFS产品和WRF模式的、与月尺度风电预报关系密切的气象要素预报性能较好,未来可将该方法尝试于风电场的月尺度功率预测产品研发。      

青岛市崂山地区樱桃产量预报方法研究

基于2000—2016年青岛市崂山地区樱桃产量资料和气象观测资料,利用全国农业气象产量预报业务系统(WAPFOS 2015.1.0版本),分析影响崂山地区樱桃产量形成的关键气象因子,建立崂山地区樱桃产量预报模型。基于2000—2014年樱桃产量资料进行樱桃趋势产量和气象产量分离,建立崂山地区樱桃趋势产量和气象产量预报的回归模型,并利用2015—2016年樱桃产量资料对模型进行试报检验。结果表明:2000—2014年崂山地区樱桃产量预报模型平均预报准确率达96.98%,2015年和2016年樱桃产量预报准确率分别为95.94%、96.80%,模型反映影响崂山地区樱桃产量的主要气象因子为3月上中旬平均最低气温、3月中下旬降雨量、4月上旬降雨量和4月中旬平均最低气温。崂山地区樱桃产量歉年3月上中旬平均最低气温低于-5.0℃,3月中下旬降雨量大于15.0 mm,4月上旬降雨量小于5.0 mm;丰年3月上中旬平均最低气温大于-3.0℃,3月中下旬降雨量小于5.0 mm,4月上旬降雨量大于15.0 mm。     

洛阳分县温度周滚动预报系统

利用洛阳9县(市)2002年11月～2004年9月逐日最高、最低气温资料,应用欧洲中心数值预报产品,建立了洛阳9个县(市)的温度周滚动预报方程.2004～2005年试报结果表明 24～48 h预报准确率在70%左右,绝对误差在2 ℃以内;24～144 h预报准确率在62%～70%之间,绝对误差在2 ℃左右;最低气温预报效果要好于最高气温,最低气温的绝对误差与准确率分别为1.98 ℃和67%,最高气温的绝对误差与准确率分别为2.28 ℃和61%.     

洛阳分县温度周滚动预报系统

利用洛阳9县(市)2002年11月~2004年9月逐日最高、最低气温资料,应用欧洲中心数值预报产品,建立了洛阳9个县(市)的温度周滚动预报方程。2004~2005年试报结果表明:24~48 h预报准确率在70%左右,绝对误差在2℃以内;24~144 h预报准确率在62%~70%之间,绝对误差在2℃左右;最低气温预报效果要好于最高气温,最低气温的绝对误差与准确率分别为1.98℃和67%,最高气温的绝对误差与准确率分别为2.28℃和61%。     

卡尔曼滤波方法在南宁市单站温度预报中的应用

卡尔曼递推滤波方法适用于温度等连续变量的预报，具有容易适应模式的变化和不需要收集大量历史资料样本的优点，用卡尔曼滤波方法制作南宁市最高、最低和平均气温预报，对1995年1—2月的历史资料进行试报的结果表明，最低温度预报与实况的拟合最好，其次是平均温度和最高温度。均方根误差和平均约对误差的计算结果，除了最高温度预报外，均方根误差都在3℃以内，平均绝对误差在2℃以内。     

高州市荔枝蒂蛀虫为害率的气象预测方法

以现有的高州市近10年的荔枝蒂蛀虫为灾面积和平均为害率与相应气象要素为依据,利用相关系数法进行因子普查,筛选出影响高州市荔枝蒂蛀虫发生和流行的主要气象因子,利用多元回归方法建立了数字预测模型,历史拟合平均误差为0.080 7,用2008年的气象资料进行试报,预报误差为0.438 5%。预警等级为3级,与实况相符。     

温度对棉花产量结构及发育速度的可能影响

该文利用新疆农业气象观测资料，在构建棉花品种熟性指数的基础上，建立了温度对不同品种棉花产量结构及发育速度影响的模式，进一步分析了温度变化对不同品种棉花单株铃数、单铃重、霜前花比例及发育速度的可能影响。该文对棉花生产气象监测、预测及评价工作有重要参考价值。     

气候适宜度在华北冬小麦发育期预报中的应用

利用华北地区39个代表站,1971-2011年逐日最高温度、最低温度、降水量、日照时数、土壤水分、冬小麦发育期和农业气象指标等资料,在考虑_十壤水分和降水对冬小麦不同生长发育阶段的不同影响基础上,建立了冬小麦水分适宜度计算方法,结合温度适宜度和日照适宜度,构建了冀、鲁、豫冬小麦气候适宜度评价模型。以冬小麦气候适宜度为预报因子,建立了冀、鲁、豫3省9个区域冬小麦发育期预报模型。模型回代检验结果表明,不同区域模型的模拟天数与实际天数的平均误差均在1-2天之间,不同发育阶段模型的模拟天数与实际天数的平均误差均在4天以内;模型预报检验表明,各区域不同发育阶段的预报天数与实际天数的误差大多数在3天以下。     

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。     

国家级现代农业气象业务技术进展

农业气象业务技术是开展农业气象服务的基础和前提,因此,农业气象业务技术的研发一直是国家级农业气象业务服务的核心工作。近年来,国家级农业气象业务技术已逐步迈向精细化、定量化,涵盖了农业气象监测评价、作物产量预报、农业气象灾害监测评估与影响预报、农用天气预报、农林病虫害发生发展气象等级预报等诸多领域。随着农业气象业务技术的发展,支撑农业气象服务的客观产品更加丰富和多样化,既有站点产品,又有格点产品,涵盖了日、周、月、季、年等不同时间尺度。以农业气象指标、数理统计模型、作物生长模拟、卫星遥感、地理信息系统、大数据等技术为核心的国家级农业气象业务平台（CAgMSS）已成为全国农业气象业务系统的重要品牌。面向现代农业发展对气象服务日益增长的需求,精细化、精准化的农业气象灾害监测与风险评估技术、作物长势评估与产量预报综合集成技术、农业应对气候变化技术以及农业气象大数据挖掘与人工智能技术将是未来国家级农业气象业务技术发展的重点。     

近年来我国农业气象灾害预报方法研究概述

概述了近年来我国农业气象灾害预报方法研究的进展，介绍了当前正在探讨的一些新技术，并就今后发展的若干关键技术问题提出一些看法。指出①我国农业气象灾害预报方法基本以数理统计模型为主。近年来在多种统计方法的应用、气候模式与农业气象模式结合、信息技术的应用、作物生长模拟模型的应用等方面取得了一些成果。但总体上说，农业气象灾害预报研究还不很成熟。②当前农业气象灾害预报应在指标的针对性，统计模型因子的物理概念和生物物理机理、数学模型和资料处理方法以及基于作物生长模拟模型的农业气象灾害预报方法等方面加强研究。③多学科交叉、多种预报方法结合、长中短期预报相结合、动态预报和补充订正相结合、卫星遥感动态监测信息与预警模式相结合是开展农业气象灾害预报的有效途径。建立预警业务系统，开展预警服务势在必行。     

中国农业气象业务系统(CAgMSS)设计与实现

中国农业气象业务系统(CAgMSS)是基于C/S架构,研发的面向国家级和省级农业气象服务的业务工作平台,主要包括农业气象监测评价、作物产量预报、灾害监测评估、农用天气预报等子系统,是农业气象业务的基础性软件。系统融合现代信息技术和农业气象业务技术,实现了全部子系统数据管理、模型运算、产品制作等业务流程的一体化。系统采用大型关系型数据库规范了农业气象各类业务数据,基于插件技术集成各项业务功能,实现多元数据、多指标、多模型在农业气象监测、评价、预报等领域的综合应用,提高了农业气象产品的定量化、精细化、客观化水平。系统于2012年投入业务应用,基于该系统制作的农业气象情报、作物产量气象预报、农业气象灾害影响评估、关键农时农事气象保障等服务产品,在指导全国农业生产和防灾减灾中发挥了重要作用,明显提高了农业气象业务能力和业务工作效率。     

国家级农业气象业务技术综述

国家级农业气象业务经过近50年的发展,服务领域不断拓展,已形成包括农业气象情报、作物产量预报、农业气象灾害监测预警与评估、生态气象监测评估、农用天气预报等系列服务,其业务技术以指标为基础,以遥感和GIS等技术为支撑,发展了指标评判、统计分析预报、模型模拟、综合集成等技术,满足了不同服务对象对业务的需求。未来农业气象业务将更加规范、精细、定量。     

农林重大病虫害和农业气象灾害的预警及控制技术研究

1 农业气象灾害预警技术研究 对华北农业干旱、东北作物低温冷害、江淮小麦油菜渍害、华南经济林果寒害和水产寒害等农业气象灾害分别建立了统计预测模型和机理预测模型相结合、长中短不同预报时效相结合的预警预测模型。其中作物生长模型与区域气候模式相结合的新一代农业气象灾害预测技术在实现区域尺度预测应用上取得重要进展；各类预测模型在灾害指标、预测方法上取得新的突破，预报准确率进一步提高。在此基础上，成功研制出包含多种预测方法、不同预报时效、可供准业务运行的农业气象灾害多灾种综合预测预警系统。课题研制的模型进行了业务试验，部分成果如广东经济林果寒害预警已投入业务运行。课题于2005年12月顺利通过项目主持单位农业部组织的专家验收。该课题成果代表了我国目前农业气象灾害预警预测研究的最新进展和水平，对于进一步开展和提高其他地区、其他灾害的预报能力具有一定的推广借鉴作用和应用前景。     

浙江省作物产量气象预测服务系统研究

浙江省作物产量气象预测服务系统是浙江省农业气象业务服务系统的子系统。采用集资料处理、产量分析、组建产量预测模式、实时预测等功能于一体,操作简便,自动程度高。经１９９４￣１９９６年使用表明,系统服务效果较好。