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。     

全球粮食气象产量及其与降水量变化的关系

利用全球150个国家和地区1951~1985年（部分国家为1951~1991年）小麦和水稻的原始产量及降水量资料,分析了小麦和水稻气象产量的特征、全球粮食气象产量与降水量变化的关系。结果表明,气象产量的贡献约占作物产量的3%~14%,且小麦和水稻气象产量占作物产量比重的分布具有明显的地域性。气象产量大都服从正态分布,其长期变化在地域性分布上有一定的规律,在时间分布上存在准12年、准8年和准2年周期。气象产量同降水量关系密切,欧洲、非洲中南部和南美洲大部的小麦气象产量与年降水量呈反相关,而非洲北部和中东则呈正相关,除非洲西部、孟加拉国和黑海附近等少数地区外,全球大部分国家和地区水稻气象产量与降水量呈明显的正相关。     

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。     

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     

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。     

平凉市冬小麦产量预报模式的探讨

冬小麦是平凉市的主要粮食作物之一,其收成好坏在国计民生中占有重要的地位。作好冬小麦产量预报是气象为农业生产服务的重要手段之一。本文根据平凉市历年冬小麦产量和气象资料,分析了影响本市冬小麦产量的主要因素,并建立了预报模式,对产量预报进行初步探讨。一、趋势产量模式影响冬小麦产量的因素很多。为研究产量和气象条件的关系,就要对产量序列进行处理,作趋势模拟,以便从中分离出气候产量。     

东北地区水稻生产的风险评估

利用东北地区40年的水稻实际产量资料,采用直线滑动平均法分离出趋势产量和气象产量．以相对气象产量序列为研究对象,选取平均减产率、产量变异系数和风险指数作为评价指标,分析了低温冷害等气候条件下东北地区历年水稻生产的风险水平。     

区域性产量预报方法初探——用剩余分析法进行温州市小麦产量预报

本文采用模糊聚类分析方法将温州市划分为三个小麦种植气候区,并将各分区的小麦产量时间序列分解为时间趋势产量和气象产量,运用剩余分析方法对气象产量进行模拟,不仅借此对各分区和全市小麦产量进行预报,还可找出影响小麦产量的关键时期和关键气象因子为大田生产上的趋利避害提供农业气象依据。资料来源:小麦产量、种植面积抄自温州市统计局;气象资料抄自本市有关气象台站。     

铜川市小麦产量预报方法研究

一、产量预处理影响小麦产量的因素基本可分为两大类,即:气候因素和人为因素.前者是产量年际变化的主要因素,后者是生产力水平因素,它的变化比较缓慢,有一定的规律,这就为我们进行产量分离提供了条件.我们可以把产量用下式表示:y=y_t+y_w……(1)式中y、y_t、y_w分别表示亩产量、趋势产量(即由生产力水平决定的部分)和气候产量.通过试验,取趋势产量为     

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.     

利用积分回归进行冬小麦产量预报的探讨

冬小麦产量是由小麦品种本身的生育特性,环境条件(气候条件、土壤条件等)和栽培技术三者共同作用的结果。然而在这些因素中,品种的更新,土壤条件的改善和栽培技术的提高,对于产量的影响在时间序列上是一个变化比较平缓的过程。在一般的情况下,相邻两年间产量的较大波动,主要是受气象条件的影响。本文用正交多项式的方法,求得趋势产量和气象产量。用对产量影响较大的主要气象要素与气象产量进行积分     

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。     

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。     

江西省烤烟产量与气候因子相关关系分析

通过对江西省18个烟叶种植县2008—2018年烤烟产量和烤烟大田期(3—7月)气象因子的统计,对烤烟产量和4个气候因子的相关性进行分析。结果表明:1)不同月份、不同区域烤烟产量与平均气温、降水量、相对湿度和日照时数的相关性存在明显差异,同一区域不同月份受气候因素影响的程度不同,不同区域同一月份同一气候因素对烤烟产量的影响也存在差异。2)影响江西省烤烟产量的主要气候因素是气温,其次是降水量,然后是日照时数和相对湿度。吉安地区烤烟产量受5月气温、3月相对湿度和日照影响最明显,抚州地区烤烟产量受6月降水和日照、7月相对湿度影响最大,但相关系数相对吉安地区要小,而赣州地区烤烟产量仅与7月气温和4月日照关系较大;吉安地区烤烟产量受气候影响最明显。     

基于完整模型的农作物产量分解技术及业务化应用

产量分解是农作物产量预报业务的关键技术环节。针对业务上基于二项式简化模型产量的分解误差可能较大,研究影响模拟误差的气候因素和社会因素,建立基于完整模型的农作物产量分解技术方法,重点包括气候异常模拟误差△Yw和社会因素模拟误差△Y t的订正、不同农作物产量分解方法的组合使用等,结合计算机技术实现数据处理自动化,有利于提高农作物产量气候影响评估和预报精确性和准确率,产生较好的服务效果。     

用综合评判作小麦产量年际增长趋势预报

作物产量的高低,受人为因素和气象条件的影响。人们为了分析气象条件与产量的关系,把人为因素对产量影响部分,采用各种几何曲线或数学模式去拟合,称之为社会生产力影响的时间趋势产量。对时间趋势产量,由于缺乏足够的试验数据和准确的产量统计,至今一般还是借助于统计规律。这样,是否能客观反映人为因素的影响,尚存在一定疑问,如其中有的认为是气象条件影响产量波动值,却往往仍处于拟合模式一定的均方误内。     

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。     

平凉地区气候变化对粮食作物产量的影响

引　言2 0世纪 80年代以来 ,全球气候发生了较为显著的变化 ,气候变化给农业生产带来了各种影响 ,文中以本区主栽的冬小麦、玉米为例 ,探讨了近几十年来气候变化对作物产量所产生的影响。1　作物气象产量逐年变化分析粮食产量 ( ｙ)一般由时间趋势产量 ( ｙｔ)、气候产量 ( ｙｗ)和随机误差 ( ｙε) 3项构成 ,一般随机误差( ｙε)可忽略不计 ,因此作物实际产量用下式表示 :ｙ =ｙｔ+ ｙｗ以平凉市的冬小麦和玉米为例 ,应用正交多项式分别将冬小麦和玉米的实际产量分解为时间趋势产量和气候产量 ,分别作出两种作物气候产量随时间变化图 (图 1…     

三种产量预报方法的比较

在研究作物产量与气象条件关系时通常将实际产量分解为趋势产量、气象产量和随机产量三部分。亦即:Y_i=Y_t Y(?) Y_ε……(1)。式中Y_i为实产,Y_t为趋势产量,Y_w为气象产量,Y_ε为随机误差,这种处理方法在农业技术措施波动不大时是可行的。但实际上农业技术的改进并非如产量趋势,曲线那样平滑地上升或下降。每年产量的离差值都是由气象因素Y_w和农业技术因素Ya的共同作用结果,其数学通式应为:Y_i=Y_t Y_a Y_w Y_ε……(2)。农作物的产量是由多种因素决定的,诸如:天气、地力、人为栽培措施、品种特性,具有重大的技术变革,严重的自然灾害等的影响。应用权重系数法预测产量效果较好,即: