油茶产量与气象条件的相关分析及其预报方法

根据油茶发育生长规律,用油茶花芽分化期、盛花期的气象资料与油茶产量进行分析,发现气温、湿度与油茶产量关系密切。由此利用气象因子建立了油茶丰、欠年景的预报方法。     

用模糊聚类法预报冬小麦产量趋势

利用长安气象观测站10a的冬小麦生育期、产量及气象观测资料，用回归分析确定出冬小麦生育期的冬前分蘖、拔节到孕穗期降水量、开花到乳熟期的降雨日数3个因子与冬小麦产量相关显。然后利用这3个因子进行模糊聚类，并用预报年的相关资料计算做出产量趋势预报。对1999年2000年西安地区产量年景试报，预报结果正确。     

基于产量历史丰歉气象影响指数的河北省马铃薯产量预报

马铃薯是河北省主要种植作物之一,其生长发育和产量形成与气象条件密切相关,开展马铃薯产量预报对河北省粮食安全具有重要意义。本文利用河北省1982—2018年马铃薯产量数据、主产区24个气象站逐日气象资料,分别利用大概率法和加权平均法预报河北省马铃薯单产。产量预报模型对2001—2015年马铃薯产量预报试验结果表明,利用大概率法和加权平均法预报单产丰歉气象影响指数增减趋势平均准确率分别为62.2%和88.9%,定量预报平均准确率分别为84.2%和90.2%。对2016—2018年河北省马铃薯单产预报检验结果表明,大概率法在3年的9次预报中单产丰歉气象影响指数增减趋势有4次预报错误,加权平均法仅有1次错误；大概率法和加权平均法的平均定量预报准确率分别为86.9%和97.4%。加权平均法预报准确率高于大概率法,说明加权平均法更适合于河北省马铃薯产量预报。     

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.     

用SPSS建立自贡水稻产量年景预测模型

本文运用农业气象统计基本原理和方法,在计算上采用界面友好的SPSS统计软件,建立了自贡水稻产量的年景定量预测模型。经统计和应用检验,该模型具有较高的信度和实用性,可作为水稻产量定量预报的有效工具之一,为农业生产管理和农产品流通贸易提供前瞻性决策依据。     

用SPSS建立自贡水稻产量年景预测模型

本文运用农业气象统计基本原理和方法,在计算上采用界面友好的SPSS统计软件,建立了自贡水稻产量的年景定量预测模型.经统计和应用检验,该模型具有较高的信度和实用性,可作为水稻产量定量预报的有效工具之一,为农业生产管理和农产品流通贸易提供前瞻性决策依据.     

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。     

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.     

大春气象产量预报受到好评

省局农气中心继今年4月成功地作出小春气象产量预报后,立即着手大春年景趋势预测和大春作物关键期的气象条件分析,在此基础上,于7月26日召开了全省气象产量研讨会,作出了大春产量分区和全省的产量预报。 8月1日,在省农工委召开的“全省农     

对冬小麦产量气象统计预报方法的认识与实践

针对冬小麦产量气象统计预报方法研究中的几个关键问题，在气象产量序列的分离与订正、趋势产量的预测、气象因子的处理等方面进行了探讨，并在淄博市冬小麦产量气象统计预报方法研究中试用，取得了较好的效果。     

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。     

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。     

广东气候年景的客观定量化评估

利用1961—2017年广东86个地面气象观测站逐日降水、气温以及气象干旱指数(Drought Index,DI)资料,建立了综合考虑雨涝、低温、干旱和高温这4个方面的广东气候年景客观定量评估方法,对广东气候年景进行客观定量评估,并应用实况灾情对评估结果进行验证。结果表明,近57 a来,广东雨涝和干旱年景指数变化趋势不显著,而低温年景指数呈显著下降的趋势,高温年景指数呈显著上升的趋势。近57 a来,广东综合气候年景指数以0.06/(10 a)的速率下降,但下降趋势不明显。评估得到广东气候年景评估结果与灾害实况大部相符,气候年景为差的年份有5 a:1963年、1969年、1993年、2001年、2008年。研究结果为广东客观定量的气候年景评估业务和决策服务提供技术依据。     

作物产量气象预报服务方法

作物收获前的适当时期发布作物产量预报，是气象部门气象决策服务及专业有偿服务重要的服务内容之一，成为政府领导及有关生产部门进行经济宏观调控、商贸部门进行商业贸易活动极为重要的决策依据。因此，作好作物产量预报服务具有很重要的作用和意义。1作物产量气象预报服务现程1．1作物产量气象预报类型目前作物产量预报分为4类：年景预报、趋势预报、定量预报、订正预报。年景预报：指作物尚未或即将播种时，利用一定范围的气象条件对该年度作物产量进行的一种长期预测。趋势预报：在作物收获前某个适宜发育时期，利用多种方法作出的当年…     

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。     

辽宁水稻年景预报模型研究

选用1961—2015年东北地区26个气象站月平均气温资料、国家气候中心74项环流特征量指数、NCEP/NCAR再分析资料和1986—2015年辽宁省水稻单产资料,分析了辽宁省水稻产量的时间变化特征,基于大气环流对长期天气过程影响的滞后性,考虑预报因子的显著、稳定性和独立性,应用多元线性回归方法建立水稻年景的预报模型。结果表明:(1)辽宁省水稻实际产量、趋势产量、气象产量均呈增加趋势,发生气候突变时间分别为1992、1997和1994年,实际产量与气象产量的关系较密切;(2)水稻年景预报模型经F检验,具有统计学意义,预报基本正确率为81.9%,用该模型预测2014、2015年水稻年景,均接近实际值。     

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。     

春粮产量的MSEPx准则预报模型

使用北半球500hPa月平均网格点高度场,北太平洋海域286格点的月平均海表面温度场和经调和权重法分离后的全省春粮气象产量资料,通过对因子场和预报量之间典型相关分析,用求得的典型变量作为预报因子。应用预测均方误差MSEP_x准则建立的预报模型,作1965—1990年全省春粮产量的年景预测。结果表明,该模型的预测精度有明显提高。     

利用气象与生态要素预测冬小麦产量

选用对陇东黄土高原塬区冬小麦产量形成至关重要的发育期间光热要素、水分复合因子以及表征冬小麦生长状况的定量因子生长势等气象要素和生态要素,利用多元线性回归方法建立了冬小麦不同生长发育阶段产量预报方程,试预报准确率达到92%以上.该方法改变了利用气象单类要素预报粮食产量的传统观念,为利用生态要素、水分复合因子等综合要素预报粮食产量进行了积极的探索,使数字农业、生态农业气象要素在陇东黄土高原得到有效推广.     

利用调和权重法处理产量预测我省小麦产量效果好

在制作产量预报时，一般将产量分解为趋势产量与气象产量，我省的“农业产量气象预测自动化系统”中用２０余种方法求算趋势产量，作者在近几年的实践中发现，对于我省小麦产量预报而言，用调和权重法处理产量比用其它方法效果好，预测结果更接近实产，准确率高。