青稞产量周期回归双重分析预报方法

一、前言目前作物产量分析预报中将作物实际产量 Y 分为三大项。第一项为主要受土肥条件、品种优劣、耕作栽培、管理技术等因子影响的趋势产量 Y_t,一般表现为时间的正函数;第二项为主要受天气气候条件影响的气候产量 Y_w,气候产量随天气气候因子的波动而变化;第三项为偶然随机因子影响的随机项 Y_ε。即     

PRESS周期分析及其在粮食产量预报中的应用

作物产量预报常用的统计模型为:Y=Y_t+Y_w+Y_ε。影响作物产量的气象因子的年际间变化存在一定的周期性,因此可采用周期分析法拟合气象产量。所建立的模型具有预报时效长的优点。样本多、周期明显的产量序列其效果更好。本文提出一种用 PRESS 准则提取周期的方法,取名为“PRESS 周期分析”。经使用并与常用的方差周期分析方法进行比较,结果表明,用 PRESS 周期分析建立的预报模型,其历史拟合和试报效果均优于方差周期分     

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     

作物产量时间趋势项的模拟选择

在进行县级农业气候区划工作中,利用作物产量,模拟出产量时间趋势项,即受农业技木水平决定的产量(y_t),再从每年实际产量(y_i)中减去时间趋势产量,得到气象原因所造成的气候产量(y_c)即由天气、气候条件决定的产量。然后根据气候产量确定影响产量形成的关(?)气象因子,得出天气气候条件对产量的定量指标,或     

作物产量的双重分析预报模型

一、引言在作物产量的气象预测预报模型中,通常是将作物产量y分解为三个部分:由相对稳定的惰性少变因子(主要是指农业技术水平)引起的趋势产量y_t,它一般表现为产量的正函数;二是由不稳定的活跃多变因子(主要是指气象条件)引起的气象产量y_w,在人们尚无法控制和改变大自然的情况下,它总是使得实际产量沿时间趋势线上下波动;三是某些偶然     

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…     

用气象因素预报农业年景

我县作物生育期5—9月的积温仅有2400℃,无霜期只有120天,低温冷害是造成农业歉收的主要因素。因此,做好以低温冷害为中心的年景预报是我们为农业现代化服务的重要课题。 一、气象条件与丰歉年景的关系 1.丰歉年景分析 为了研究气象因素对产量的影响,我们利用指数方程Y=128.10~(0.0131),从单产记录中滤掉生产水平提高对产量的作用,得到了近似的由单纯气象因素影响的产量曲线图,从图中看出气象因素对产量的影响是非常明显的。 根据气象因素与单产的关系的分析和实际调查结果,确定以±25斤(相当平均单产的±14％)为划分     

济南市郊小麦产量综合修正预报方法

影响农作物产量的因素很多,在农业技术相对稳定时,气象因子往往起主导作用。其它因素也会引起大幅度的减产,例如病虫害的蔓延发展。但它的发生发展也受气象因素的制约。所以可用气象因子与作物产量之间的相互关系,来作天气——产量趋势的预测预报。本文以布尔代数多级分辨法作定性预报,以周期分析法作定量预报,最后作综合修正预报。     

第七讲 农业气象产量预报(上)

一、农业气象产量预报及其意义 农作物和牲畜家禽都是有生命的有机体,它们的正常生长发育以及产量形成,都离不开各种环境条件。气象条件就是一个很重要的环境条件,对作物、禽畜的生长发育和产量形成影响很大。进入20世纪以来,虽然农业生产和农业技术措施有了很大的进步,但大部分农业生产仍然是在露天条件下进行的,人类控制和改变异常不利气象条件的能力仍然是很有限的。当然,影响农业产量的因素很多,机制也很复杂,远非气象一个因素。但是,人类在长期的劳动实践中,经过反复的观测与探索,逐步认识到,在当前社会生产发展水平下,在经常影响产量逐年波动的各种因素中,气象因素往往起着重要的、甚至是关键性的作用。这并不否认在个别地区和个别年份,其它非气象因素(包括病虫害等)也会引起产量的大幅度波动。     

我国小麦干热风研究近况

一、概况小麦干热风是我国北方小麦稳产高产的主要农业气象灾害,对小麦的千粒重和产量影响很大,它是引起年际小麦产量波动的气象因素之一。因此,我国气象和农业部门都很重视干热风的研究。早在六十年代,一些农业气象科技人员即对干热风危害作过不少研究。七十年代中期,中国农科院委托原华北农业大学主持的北方麦区干热风科研协作组,曾对干热风危害的气象指标、生理机制、天气形势、气候特征,以及防御措施效应等进行了大量的研究。八十年代初,中央气象局又委托陕西、甘肃、河南省气象局召集,由山东、河北、山西、新疆、内蒙古、宁夏、天津、江苏、安     

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。     

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)     

作物产量时间序列的动态曲线模拟方法初探

农作物的时间趋势产量受多方面的因素影响,主要因素有:科学技术水平、农业管理措施、作物品种、土壤、肥料、政策等。这些因素的时空差异,造成不间地区、不同年代时间趋势产量的变化各异。而影响作物时间趋势产量的各种因素都具有阶段性,且多为非线性的过程。例如某一项农业技术管理措施的推广应用、品种的更新,都有一个逐步推广、然后达到稳定的阶段性过程。笔者近几年来通过对本地、县早、晚稻产量时间序列的研究和对影响趋势产量的各种因素分析得知,在一般情况下,趋势产量的变化过程是一个非线性的、具有阶段性迭加的、在一定范围内其总的趋势是一个波动上升的过程。     

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。     

嘉兴县小麦产量预报模式的初步探讨

农业气象产量预报是气象为国民经济建设服务,特别是为农业服务的一个重要手段。它不但可以为国家计划部门制定粮食进出口计划和调整国民经济的发展计划提供科学依据,而且对农业部门为趋利避害、合理种植以及采取有效农技措施,夺取高产稳产等等也有十分重要的意义。前就现有的文献资料来看,国外的产量预报随着计算技术的发展,大都在向定量化和模式化的方向发展。其预报模式大体上有两大类:一类是回归统计模式,一类是动力模拟模式。在我国,由于缺乏农业和农业气象资料,农业气象产量预报的研究和业务应用进展比较缓慢,且主要着眼于作物产量与气象因子间定量关系的分析和研制各种回归统     

四川大春作物气象产量与农业技术发展的趋势产量变化之比较

根据近40年大春作物产量资料分析,揭示出:气象产量的年际变幅与农业技术发展引起的大春主粮趋势产量增加值相近,有的品种更大。     

用统计法试作潮汕地区水稻产量预报

本文通过对产量趋势作平滑处理和气象因子对气象产量的影响,找出气象产量与气象因子的关系,建立预报模式,同时对水稻在关键期受重大灾害性天气及病虫害的影响,进行订正,从而预报水稻产量,供当地党政及有关部门作决策参考。１　产量预报的具体做法１－１　做趋势产量预报本文采用调和权重法,将产量作分段平滑和线性模拟。滑动线性方程为：ｙｉ（ｔ）＝ａｉ＋ｂｉｔ（１）………………………　　　　（ｉ＝１,２,…,ｎ－ｋ＋１）其中：ｉ＝１时,ｔ＝１,２,…,ｋ（本文ｋ＝５,ｎ为样本量）ｉ＝２时,ｔ＝２,３,…,ｋ＋１…ｉ…     

增城香蕉产量的气象预报模型

利用增城1992—2021年香蕉种植面积、产量资料与同期气象资料,对增城香蕉产量预报方法进行研究。结果表明:(1)增城香蕉产量气象波动指数为0.2784,占实际产量变异系数的98.32%,气象因素是影响增城香蕉产量波动的最主要因子。(2)1992—2021年中气象丰年8年(占比27%)、气象平年7年(占比23%)、气象歉年15年(占比50%);丰年气象产量波动大,歉年气象产量较为平稳。(3)日照时数、平均气温以及最大风速是影响增城地区香蕉产量的最关键气象因子。(4)预报模型对历年香蕉产量预报平均误差为8%,平均准确率达94.1%,预报准确率基本满足日常业务服务,研究成果可为日常农业气象服务及乡村振兴气象保障服务提供科学决策依据。     

水稻高产栽培的农业气象问题

本文根据多年的农业气象试验、农业气象服务和大田高产栽培的实践,对水稻高产栽培中主要的农业气象问题进行分析讨论。并提出相应的生产技术措施,以期进一步提高水稻产量。     

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。