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。     

气候适宜指数在早稻产量动态预报上的应用

结合早稻生理特性和前人研究成果,分别构建了早稻温度、降水及日照适宜度模型,在此基础上,为反映多因子对早稻产量的协同效应,建立了早稻气候适宜度模型。根据不同时段的早稻气候适宜度,利用加权法,构建了早稻气候适宜指数。基于气候适宜指数与早稻产量的关系,建立了早稻气候适宜指标。并利用历年不同时段的气候适宜指数和早稻产量建立了早稻产量动态预报模型。结果表明,模型回代检验和预报检验的丰歉趋势正确率、实际预报准确率均较高,能够满足业务服务的需要。     

早稻产量综合动态预报方法研究

利用湖南省早稻产量与发育期、日最高气温、日最低气温、日降水量和日日照时数等资料及早稻生理气象指标,在丰歉气象影响指数动态预报方法的基础上,引进早稻生育期内对产量有较大影响的关键气象因子,建立了早稻产量综合动态预报方法.结果表明,该方法在早稻产量增减趋势预报和定量预报上,正(准)确率都有所提高.     

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。     

我国双季早稻产量的变化规律和预报方法

本文根据我国双季稻主产区南方10省（市）双季早稻的产量和面积资料，分析了我国双季早稻生产的地区分布和产量变化规律。应用模糊聚类方法，将我国10个双季早稻生产省（市）分为四个区；根据谐波分析，认为我国双季早稻产量的变化有明显的准两年及其倍数周期；应用积分回归方法，分析了影响我国双季早稻生产的关键气象因子。我们在产量预报业务化试验期间，应用周期分析、环流模式、温度降水模式及专家系统等多种方法预报双季早稻产量，得到了较好的预报效果。     

基于SPSS的梧州早稻产量预测模型构建

应用界面友好的SPSS统计软件及Microsoft Excel软件作为建模工具,利用l983-2014年梧州市气象局早稻生长发育关键期气象观测资料和市统计局提供的早稻单产资料,采用直线滑动均值和调和权重法模拟外推趋势产量,再通过逐步回归建立气象产量预报方程,得到产量预报值,建立梧州市早稻产量的定量预测模型,通过了5%的信度检验,并且2015年的预报准确率为98.6%。     

广西早稻产量农业气象预报模式探讨

广西地处亚热带,热量资源丰富,雨量充沛,全区的八个地区均可种植双季稻。但由于各个地区所处的地理位置不同,且地形复杂,气候条件有一定差异,因此各地区水稻的品种、种植季节、发育期不一,影响水稻产量的气候因子也不尽相同。本文根据早稻生育期内对各气象条件的要求,采用数理统计方法,建立各地区早稻产量农业气象预报模式,并根据各地区早稻产量对全区早稻产量的贡献大小,组成全区早稻产量预报模式。经1982、1983两年试报,效果较好。     

调和权重方法在作物产量农业气象预报中的作用

作物产量预报是气象为农业服务的重要课题。及时、准确的作物产量预报,是国家有计划地安排国民经济所不可缺少的重要依据;对农业部门趋利避害夺取丰产稳产,也有十分重要的指导意义。本文利用百色地区气象局测报站的气象资料和百色县统计局提供的四塘公社历年早稻亩产资料采用调和权重产量趋势预报方法,建立单站作物产量预报模式的思路与途径。 一、农作物产量预报模式 的一般表达 根据国内外的有关研究,农作物产量预报模式一般可表达为: y=yt ym △y(1)     

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。     

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。     

广西水稻产量气象预报模式和业务系统

我区从1981—1985年开展水稻产量气象预报模式的研究,经过五年的工作,得出了早、晚稻农业气象产量预报长、中、短期相配套的预报模式,经1984—1986年的业务化试验建立了预报业务系统。1987年根据国家气象局的要求,正式开展不同时效的早、晚稻农业气象产量预报业务。从四年预报结果来看,长期趋势预报基本正确,中、短期预报的精度也比较高。早稻中期预报与实产的误差为3.0—5.3％,短期预报误差为1.7—6.0％;晚稻中、短期预报除1984年预报误差大于5％以外(但大减产的趋势预报是对的),其余年份中期预报误差为0.9—3.4％,短期预报误差为1.3—3.4％。由于预报比较准确,取得比较好的社会经济效益。     

“五月寒”长期预报方法

“五月寒”影响早稻的产量和质量。为了及早作出“五月寒”的预报,使农业部门早作准备,力求减轻或避免“五月寒”对早稻的危害,我们建立了二套“五月寒”长期预报指标,经四年实际使用,效果尚好,方法简单,易于应用。     

海温、大气环流在产量预报中的应用

本文利用海温、大气环流特征量对天气条件影响的滞后性,考虑到因子的显著性和稳定性、独立性,建立了江苏省冬小麦、早稻、中稻和双季晚稻产量的海温和大气环流的预报模式,并作了1985年、1986年两年的预测实践,取得了良好的效果。     

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。     

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。     

影响我国水稻产量的主要气象因子的研究

通过收集前人所作的全国各地区水稻产量气象预报模型,将所得到的资料按双季早稻、双季晚稻、单季稻进行分析,并提取预报因子。通过定量化处理,使用系统聚类分析方法,以预报方程中的影响因子为指标,讨论了各水稻分区（双季早稻分为４个区,双季晚稻分为２个区,单季稻分为９个区）水稻产量的主、次要影响因子和影响时期,为大范围水稻产量预报提供了科学依据。     

粮食产量预报专家系统的初步研究

本文利用专家系统建造工具 EXSYS 建立了我国华南地区早稻产量预报的专家系统(GYPES)。将水稻的生育过程分为5个阶段,考虑到作物与环境条件的相互作用,进行分级推理,同时也考虑了灾害因子的影响。目前系统有350多条规则,分5个等级预报产量年型。根据1984—1989年全国农业气象旬(月)报资料对系统进行了初步验证和应用。     

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。     

江西省二季晚稻产量气象预报模式初探

本文根据江西二季晚稻生长季气候特点,采用模糊聚类方法将全省划分为4个二晚生长季气候相似区。在此基础上,逐步建立各区代表点及各区的气象产量预报子模式,同时,综合考虑我省二晚社会生产力水平,建立各区趋势产量预报子模式。最后,组建全省产量预报模式。结果表明,对江西这样一个地理范围较大且地形较复杂的省份,采用这种途径进行预报是可行的。