基于积分回归法甘肃省冬小麦产量动态预报

冬小麦是甘肃省主要粮食作物之一,开展甘肃省冬小麦产量动态预报对全省粮食生产和粮食安全具有重要意义.利用1985—2013年甘肃省冬麦区16个地面气象观测站逐日气象资料和冬小麦产量资料,基于积分回归原理以旬为时间尺度,分析了影响陇中、陇东、陇南地区冬小麦生产的主要气象要素和关键时期,并分别建立了3月下旬、4月下旬和5月下旬甘肃省冬小麦产量动态预报模型.结果表明:降水和温度对甘肃省冬小麦气象产量影响较大,其中降水量增加对各冬麦区基本均为正效应,尤其在麦田休闲期和返青拔节期更显著;苗期—越冬前期和拔节期—孕穗期气温升高对冬小麦为负效应,越冬后期—返青起身期气温升高对陇中和陇东冬麦区正效应较明显.通过近5 a试预报检验表明,建立的冬小麦动态产量预报模型平均预报准确率达96%以上,可满足业务服务的需要.     

农学模式在冬小麦产量动态预报中的应用

根据冬小麦理论产量由单位面积有效茎、穗粒数和千粒重求积的农学原理,结合冬小麦生长季气温、日照和水分适宜度的计算模型,在河南省选择5个代表站点,利用1995-2013年冬小麦生长季的逐旬气象要素,构建了气温、日照、降水和土壤水分适宜度序列,分别建立了各代表站点产量要素的变化率或距平百分率的动态预报模型。结果表明:有效茎与气象条件的直接相关性不显著,但株成穗数的变化率与气温和水分适宜度的相关性较好,千粒重距平与土壤水分适宜度的相关性显著,穗粒数与气象因子适宜度的相关性小。除穗粒数变化率预报模型外,构建的株成穗数变化率及千粒重距平的动态预报模型显著性水平均较高。模型可从4月1日起,逐旬预报各产量要素值,各代表站点对株成穗数、穗粒数和千粒重的预报回代检验平均准确率分别为80.4%、88.5%和94.0%,5月上旬以后对理论产量的预报平均准确率为93.3%。利用2014年资料进行外推检验,对穗粒数和千粒重的预报准确率均在92.0%以上。因此基于主要气候因子适宜度与农学模式相结合的方法,可实现产量动态预报,预报准确率基本满足业务服务需求,但模型对产量的丰歉趋势预报准确率仍相对较低。     

基于气候适宜度指数的冬小麦动态产量预报技术研究

在分析河南省冬小麦生态生理特征及前人相关研究成果的基础上,利用模糊数学等方法分别构建了温度、降水及日照时数适宜度函数。冬小麦的生长发育及最终产量的形成与生态环境条件之间的关系比较复杂,一个或几个因子对冬小麦生长的正负效应可能被其他因子加强或减弱。在此基础上,利用几何平均法建立了河南省冬小麦温度、降水及日照时数的综合气候适宜度模型,以反应多因子对产量的协同影响效应。以此建立了3月上旬、4月上旬及5月上旬的动态产量预报模型。检验结果显示,模型能够反映小麦产量与气候之间的响应关系,并可在实际预报业务中作为参考依据。     

基于长时段非线性影响分析的冬小麦产量预报

为提高冬小麦产量预报的准确性、稳定性, 通过气象产量与气象因子的膨化相关普查, 筛选出长时段、非线性因子组建预报方程, 收到了预期的效果.经4年的使用验证及与其他几种统计方法的比较, 该方法预报结果较为理想, 可用于基层台站的冬小麦产量预报.     

冬小麦产量的水分平衡预报法

以冬小麦为主的旱地粮食产量预报,一直是世界各国关注的大问题。现代产量预报方法可归结为动力气象和生理气象预报两大类。但是,由于每个类型涉及的待测因子高达六、七十个,从而使系统预报成为可望而不可及的方法。经过长期研究,我们筛选出     

陇东旱作麦田累积耗水量贮水量的变化及其与产量的关系

一、引言旱作麦田的水分是影响产量的主要因素,所见文章多侧重于对其耗水量的研究,而对累积耗水量、贮水量的研究却较少。本文旨在通过对陇东黄土高原旱作麦田累积耗水量、贮水量的动态变化研究,揭示该区旱作麦田利用水的规律,并寻求用前期贮水量来预报后期产量的途径。     

黑龙江省粮食产量滚动预报

利用统计方法制作了粮食产量预报。首先将粮食产量进行分类分析,第１部分是受农业技术水平影响的趋势产量,第２部分则是受气象条件影响的气象产量。根据两部分产量性质不同,分别采用一元三次模式模拟方法和逐步回归方法预报。气象产量预报所选因子是对气象条件影响较大、自身变化较慢、稳定少动的北半球５００ｈＰａ高度场及北太平洋海温场,然后将两部分预报的和作为粮食产量预报结果。     

1985-1988年度冬小麦农业气象条件分析与预报思路及其农业对策

甘肃省冬小麦每年播种面积大约1000万亩,主要分布在东部地区,以旱作为主。从冬麦生育期间土壤水分贮存量和越冬条件等主要因素考虑,我省冬麦大体上可以划分为陇东旱塬、陇西黄土高原和陇南山地三个种植区。不同气候种植区,其影响产量的主要气象因素和关键时段有所差异。从分析不同种植区冬麦生育期间的农业气象条件入手,抓住影响产量的关键期和主要矛盾,确定预报思路,为提供准确的产量预报信息将起     

影响冬小麦产量的气象要素定量评价模型

利用冬小麦生育期间的逐日气象资料、冬小麦产量和生理气象指标资料,计算了冬小麦全生育期标准化日照时数、有效积温和标准化降水量;在进行通径分析的基础上,分别计算了日照、温度和降水对冬小麦气象产量的贡献率;运用积分回归分析,得到了影响冬小麦产量的逐旬日照时数、有效积温和降水量的影响系数,构建了冬小麦产量气象要素影响定量评价模型。实例应用表明,利用通径分析和积分回归原理计算的气象要素影响系数,能够准确反映冬小麦生长发育过程与气象条件的关系;建立的冬小麦产量气象要素影响定量评价模型能够定量评价全生育期各气象要素对冬小麦产量的影响,具有较高的科学性和准确性;提出的气象要素定量评价技术路线,为开展气象要素定量评价业务服务奠定了很好的技术基础。     

影响我国冬小麦产量的气象因子研究

收集整理了全国５２个市、县冬小麦产量预报模型资料,总结撮出预报因子,通过定量分析,了解了影响各地区冬小麦产量的主要气象因子,为大面积冬小麦产量监测和预报提供了科学依据。     

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。     

河南省冬小麦干旱保险风险评估与区划

以河南省冬小麦干旱为例,探讨了农业气象灾害保险风险评估与区划方法。首先,在构建冬小麦不同生育期干旱指数的基础上,结合农业保险的特征和精细化、专业化的需求,从气象因子、作物产量以及社会经济水平的角度选用干旱风险度、易损性指数、产量风险指数、抗灾性能指数4个指标对致灾因子、承灾体易损性、灾损风险、防灾减灾能力4个方面进行分析和评估。然后将上述4个保险风险评估指标细化到县级,采用聚类分析方法,对河南省冬小麦干旱进行了气象指数保险风险区划和政策性保险风险区划。两种区划结果表明:除豫西高风险区的个别县互相重合外,其余各县所属风险区有较大差别。因此,针对不同的保险特点和需求,需要采用不同的区划指标和方法,才能推行区域农业保险,更好地实行差别保险费率。     

西峰市冬小麦耗水规律及其对产量的影响

利用甘肃省西峰市的气象、土壤湿度、作物发育期和产量资料,通过水量平衡方程计算冬小麦在各生育阶段的耗水量,揭示了该地区冬小麦的耗水规律、土壤湿度变化规律和水发亏缺状况。通过回归模拟建立产量－耗水量模型,确定影响产量的水分关键期。     

冬小麦气候适宜诊断指标确定方法探讨

在考虑土壤水分和降水对冬小麦各生长发育阶段影响不同的基础上,构建了冬小麦水分适宜度计算方法,结合冬小麦温度适宜度和日照适宜度计算模型,建立了冬小麦气候适宜度计算模型.利用不同时段的气候适宜度与冬小麦气象产量的关系,采用加权平均构建了冬小麦播种至某一发育阶段的气候适宜指数.利用历史气候适宜指数最大值、平均值、最小值和冬小麦观测试验资料,建立了冬小麦播种至某一发育阶段的气候适宜程度诊断阈值;并利用该阈值,建立了冀、鲁、豫地区冬小麦播种至某一发育阶段的气候适宜、基本适宜和不太适宜诊断指标,对提升农业气象定量评价服务具有十分重要的意义.     

基于冬小麦农业气候分区的WOFOST模型参数标定

以1981—2010年河南省113个气象观测站影响冬小麦生长及产量形成的主要气象因素为区划指标,利用K均值聚类算法,将河南省划分为5个农业气候生态区。根据2013—2017年地面农业气象观测数据,利用Sobol全局敏感性分析方法,各分区选择总敏感指数大于0.01的作物参数,得到9种敏感参数。以产量与叶面积指数为代价函数,采用差分进化马尔科夫链蒙特卡洛方法对敏感参数进行分区标定,并使用2018—2019年观测数据进行验证。结果表明:分区进行参数标定时,叶面积指数动态模拟精度和产量模拟精度均显著优于使用默认参数或整个研究区使用同一套优化参数时的精度,其中,使用分区调参后验平均值模拟关键生育期叶面积指数的总均方根误差为0.655,其模拟产量的均方根误差为672.016 kg·hm-2。该方法将农业气候学知识与差分进化马尔科夫链蒙特卡洛优化算法相结合,通过合理、高效地分区域标定作物模型参数,可为作物模型区域应用和模型参数调整优化提供科学依据。     

气候模式-农业气象模式集成系统的小麦灌溉管理新途径

首次采用区域数值预报模式与农业气象模型结合的技术途径, 构成一个气候模式-土壤水分模式-灌溉模式的系统模型。模型的数值天气预报部分采用大气过程与陆面过程耦合的区域气候模式; 农业气象模型采用适用于冬小麦区的土壤水分和灌溉管理预报模型。研究表明, 本模型较农业气象模型中一般用气候平均作为环境背景场的方法其预测能力有显著提高, 并提供覆盖整个小麦生长期的区域土壤水分定量预报和灌溉管理服务, 具有很好的使用和推广前景。     

安徽淮北平原冬小麦气候适宜度分析及作物年景评估

选取安徽省淮北平原37个气象站1960-2016年逐日气象资料,构建气温、降水、日照及气候适宜度模型,分析气候变暖背景下冬小麦气候适宜度时空演变特征,揭示冬小麦生育期气候风险,评判农业气候年景。结果表明：淮北平原冬小麦不同生育期对气候因子适宜程度不同,单要素各生育期适宜度均为灌浆-乳熟期较高,返青-拔节期较低,其中降水适宜度分蘖期最低;全生育期温度适宜度最高、日照适宜度次之、降水适宜度最低,水分是冬小麦生长的限制因子。气候综合适宜度灌浆-乳熟期最高,分蘖期降水适宜度最低,并且其序列变异系数大,常遭遇秋冬连旱,引起产量波动;全生育期气候适宜度呈东高西低分布,淮北中东部较高,而淮北西部及沿淮地区较低,冬小麦生产风险相对较高。1961-2016年全生育期温度适宜度线性增大趋势显著,降水适宜度线性趋势不明显,而日照适宜度呈显著的线性减小趋势;综合来看,全生育期气候适宜度无明显线性增减趋势,空间上淮北东部略有增大,而西部及沿淮地区略有减小,气候风险增加。淮北平原多数年份气候适宜度适中,适宜性偏差年发生概率高于偏好年。基于气候适宜度评判冬小麦气候年景等级,评估结果与实际产量增减情况基本相符,表明农业气候年景模型评估精度能满足业务服务需求,具有推广应用价值。     

土壤水分对冬小麦影响机制研究

文中通过试验系统地研究了冬小麦叶片气孔形态与土壤湿度的关系,结果表明:土壤干旱使气孔密度增加,上表皮的密度大于下表皮;气孔开张度随土壤湿度下降而变小;气孔导度与土壤湿度呈指数相关,随土壤含水量的下降呈指数减少。随土壤湿度的改变小麦的生理过程也发生改变,蒸腾速率随土壤湿度下降呈指数减小。并研究了土壤干旱对叶绿素超微结构的影响及与脯氨酸的关系。     

天水地区条锈病的发生与气象条件关系研究

利用1994～2006年天水市条锈病监测资料、天水市7县（区）气象站的常规观测资料和冬小麦生长发育期资料,用数理统计方法分析条锈病的发生发展特征及气象因子与冬小麦生长发育期的关系。结果表明：全球气候变暖使条锈病的越冬、越夏条件优越,自1994年以来发生面积呈线性增长,发病程度天水市东南部重于西北部。条锈病的爆发流行既受当时气象条件制约,又受周边地区条锈病发生发展趋势的影响。根据分析制作的条锈病预测预报模型,为条锈病的积极防治及科学决策生产提供了依据。     

土壤水分条件对冬小麦生长发育及产量构成影响研究

通过2011-2013年中国气象局固城生态环境与农业气象试验站冬小麦种植试验,利用冬小麦不同生育期土壤湿度、根长密度、株高、绿叶面积和产量等资料,研究不同土壤水分条件对河北固城冬小麦生长发育和产量构成的影响。结果表明：2011-2012年固城站冬小麦0-50 cm土壤相对湿度>50%为冬小麦适宜土壤湿度。2012-2013年固城站冬小麦各生育期0-80 cm土壤相对湿度<55%时,尽管80-120 cm土壤相对湿度为55%-80%,但冬小麦根系和产量构成要素均较小。冬小麦各生育期0-80 cm土壤相对湿度为55%-70%时,冬小麦根系总量最多,则冬小麦生长发育最好,产量构成要素均较好,总产量最高。冬小麦各生育期0-120 cm土壤相对湿度<55%时,冬小麦根系总量最小,且根系集中分布的深度也较浅,总产量最小。冬小麦各生育期0-120 cm土壤相对湿度>80%时,冬小麦根系总量较多,但总体产量比0-80 cm土壤相对湿度为55%-70%时低。