近30年渭南夏玉米气候适宜度研究

根据渭南市11个国家气象站1991—2020年逐日气象数据,结合夏玉米农业气象观测站的生育期资料,利用气候适宜度模型来分析渭南市夏玉米不同生育期的温度、日照、降水和气候适宜度特征,以及全生育期各种适宜度的时空分布规律。结果表明：降水是影响渭南夏玉米产量的主要气候因子;乳熟至成熟期渭南夏玉米易受连阴雨天气影响,日照适宜度最小,对产量和品质造成影响;北部温度适宜度最大,南部降水和光照适宜度最大,总体气候适宜度从北向南逐渐增大,南部最适宜种植夏玉米。     

1982—2015年兴安盟玉米气候适宜度变化分析

利用兴安盟突泉县1982—2015年的气象资料和玉米大田发育期观测资料,对玉米各生育期及全生育期的气候因子及综合气候适宜度进行计算分析,并与历年气象产量进行了相关分析。结果表明,全生育期综合气候适宜度与产量相关性显著,表明本模型能较好的反应我盟玉米气候适度动态变化情况,同时得出影响兴安盟玉米生长的主要气象因子为降水,其次分别为温度和日照;兴安盟日照对玉米的适宜度最高,其次为温度,降水的适宜度最低,近34a中,温度适宜度和日照适宜度呈上升趋势变化,降水适宜度年际差异较大。     

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。     

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。     

河南省夏玉米产量预报方法

利用河南省农业气象产量预报业务系统(WAPFOS),分析了夏玉米产量与光照、降水、气温等影响因子的关系,结果表明,旬降水量、旬日照时数和旬平均气温与夏玉米产量关系密切,是直接影响产量的重要因素.在此基础上,建立了预报模型.     

河南省夏玉米产量预报方法

利用河南省农业气象产量预报业务系(WAPFOS)，分析了夏玉米产量与光照、降水、气温等影响因子的关系，结果表明，旬降水量、旬日照时数和旬平均气温与夏玉米产量关系密切，是直接影响产量的重要因素。在此基础上，建立了预报模型。     

基于遗传优化BP神经网络的水稻气象产量预报模型

利用1951—2010年江苏省水稻产量及同期14个气象站点的逐日平均气温、降水资料,采用因子膨化及相关分析,研究了水稻气象产量的影响因子及影响时段。在此基础上建立了逐步回归、PCA-BP神经网络以及PCA-GA-BP神经网络3种产量预报模型。结果表明:(1)7—9月份是水稻产量形成的关键时期,对气温、降水的变化最为敏感,气温对气象产量的影响大于降水;(2)两种神经网络模型预报效果好于回归模型;(3)遗传优化的神经网络模型比未优化模型的训练速度提高了70%左右,预报精度也提高了4.3%。     

两种不同产量历史丰歉气象影响指数确定方法在农业气象产量预报中的对比研究

利用吉林省1980—2015年春玉米单产数据、50个气象站逐日气象资料,基于欧式距离和相关系数建立综合诊断指标,利用综合诊断指标研究分析预报年与历史年春玉米气象产量丰歉气象影响指数的关系,以此构建春玉米产量预报模型,对吉林省春玉米产量进行动态预报。产量预报模型对2003—2012年的预报试验结果表明,产量丰歉趋势ΔY的平均正确率均在60%以上,加权分析法的单产预报准确率除2009年外,均高于80.0%,且各时段的预报准确率均高于大概率法的。对2013—2015年吉林省春玉米产量的预报检验结果表明,加权分析法对产量丰歉趋势ΔY的预报结果稍好;加权分析法单产预报准确率几乎都在90.0%以上,普遍高于大概率法的。说明加权分析法建立的产量预报模型预报效果更好,可在业务上应用。     

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。     

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。     

内蒙古玉米气候适宜度及其变化特征

基于内蒙古10个气象站1993—2017年玉米生育期的逐日气象资料,综合气温、降水、日照气候适宜度指标,建立适合内蒙古地区的玉米气候适宜度计算模型,模型检验分析表明此模型能够较为客观地反映内蒙古地区玉米受气候条件影响的情况。对近25 a来内蒙古地区玉米各生育期气候适宜度指数特征及年变化趋势进行分析,结果表明:玉米生长的热量和光照条件较好,而水分条件较差,降水不足是限制内蒙古地区玉米生长的主要气象因素;播种—出苗期和乳熟—成熟期气候适宜度指数变异系数最大,是综合气候条件影响玉米生长发育的关键时期;气候变化特别是降水对内蒙古玉米生长带来的负效应主要表现在抽雄—乳熟期。     

承德春玉米需水量变化及其与气象因子的关系

利用1961—2009年气象资料和发育期资料,采用FAO的Penman-Monteith公式计算春玉米生育期内逐日需水量,研究承德春玉米需水量、水分盈亏的年内、年际变化规律,分析气象因子对春玉米需水量的影响。结果表明：承德春玉米生育期平均需水总量、水分盈亏分别为522.5 mm和69.4 mm。在生育期内,春玉米逐日需水量的变化规律表现为先缓慢增加后减小;春玉米需水量与气象因子密切相关。     

河南省夏玉米气候适宜度评价

为定量评价气象条件对作物生长及产量形成的影响,本文依据夏玉米不同发育阶段上限温度、最适温度、下限温度、需水量、需光性等生物学指标,构建了河南省夏玉米气候适宜度评价模型。通过对13个代表站30 a全生育期气候适宜度和相对气象产量进行相关分析,表明该模型能较好地反映河南省夏玉米的气候适宜水平及其动态变化。利用检验后的模型计算了河南省67个站1981-2011年夏玉米生长季单因子及综合气候适宜度,结果表明河南省夏玉米大部分生育期光热资源较适宜,能满足玉米生长所需,仅在灌浆后期略显不足,降水是影响夏玉米产量形成的主要限制因子,且降水适宜度年际变化幅度大于日照和温度。综合气候适宜度年际波动表现为抽雄—乳熟期〉出苗—抽雄期〉全生育期。空间分布上气候适宜度呈自西北向东南方向的递增趋势,适宜度高值区分布在南阳东部及驻马店部分地区。     

基于实际蒸散量辽西地区春玉米生物量及产量评价

为了确定辽西地区春玉米各发育阶段生长状况及最终产量的评价方法,基于2011—2015锦州农业气象试验站开展的玉米分期播种试验,利用锦州地区气象观测数据、玉米发育期数据和玉米各发育阶段地上生物量及产量数据,采用Penman-Monteith方法和数理统计方法分析锦州地区玉米不同发育阶段实际蒸散量与地上气象生物量和气象产量的相关关系,并建立玉米各发育期生长状况及最终产量评估模型。结果表明:2011—2015年锦州地区玉米各发育阶段实际蒸散量与地上气象生物量和气象产量之间的线性关系显著,播种—七叶阶段二者呈显著的相关关系(P0.05),播种—拔节、播种—抽雄、播种—乳熟和播种—成熟阶段二者呈极显著的相关关系(P0.01)。建立的玉米各发育期生长状况及产量评估模型的预报准确率为77.8%—94.5%。辽西地区玉米正常生长全生育期水分供应的下限为333.2 mm,其中播种—七叶、七叶—拔节、拔节—抽雄、抽雄—乳熟和乳熟—成熟阶段水分供应的下限分别为49.9 mm、23.3 mm、83.4 mm、118.9 mm、57.7 mm。玉米各发育阶段干旱对产量影响的程度由重至轻依次为:拔节—抽雄抽雄—乳熟七叶—拔节播种—七叶乳熟—成熟。本文基于玉米实际蒸散建立的辽西地区春玉米生物量及产量评估方法,可以满足农业气象产量预报服务的需求,在实际业务中具有应用价值。     

内蒙古玉米主产区气候条件对产量的影响

选取内蒙古主要农业区赤峰、通辽、呼市、临河为代表站，利用数理统计方法，分析了上述4个站点多年玉米产量与各生育期气象因子的相互关系，得出降水量、气温、风速是影响玉米产量的主导因子。而影响玉米生长的关键期是玉米的拔节期和乳熟期，同时利用多元回归统计方法，建立了玉米单产与气候因子的综合预报模型，并用近年的资料对模型进行回代检验，拟合率达83％。     

大同市近50年谷子产量与气象条件关系分析

采用相关分析、回归分析等统计学方法,对大同市1961—2010年谷子单产与气温、降水和日照等气象因子的关系进行了分析。结果表明：大同市谷子的气象波动指数为0．3292,占谷子产量波动的94．4％;谷子生育期内温、光、水的变化趋势与谷子生长发育的需求基本吻合。造成谷子产量波动的主要原因是降水量和日照时数在时间分配上的不合理,同时谷子全生育期的总积温和关键生育期平均气温也通过影响谷子所需要的水分严重地影响谷子产量。     

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.     

鹰厦铁路降水诱发地质灾害概率预报模型及应用

降水是铁路地质灾害的重要触发因子,由于降水引发的地质灾害对铁路运输安全造成重大的经济损失。鹰厦铁路由于其特殊的地形及气候条件,使该线成为全国地质灾害发生较频繁、较严重的铁路之一。利用南昌铁路局2007—2012年辖区内的地质灾害资料,统计鹰厦铁路地质灾害的时空分布特征。根据不同降水类型造成的铁路地质灾害特点不同,进一步研究铁路地质灾害与降水的关系。引入10 min最大降水量、当日最大小时降水量、连续降水量和前20 d累积降水量等降水量因子,运用因子相关性分析和逻辑回归方法筛选对灾害发生贡献率较大的降水量因子,分区段建立鹰厦铁路地质灾害概率预报模型。运用该模型对2013年5月20—22日一次大暴雨过程诱发的地质灾害进行预报,预报准确率达86%,模型应用效果较理想,可为铁路安全气象服务工作提供技术支持。     

玉米生育期气候指标分析及应用

用黑龙江省17个站10年玉米观测资料,对早、中、晚熟品种熟期和丰欠年进行分析,计算出各类品种关键生育期的关键气候因子和各生育期的关键气候因子指标和极端指标。使农业工作者对早、中、晚熟玉米生长各阶段的气温、降水、湿度及日照等的需求有定量化了解,对产量预报,年景分析提供依据,对玉米合理布局,品种引进有一定指导意义。