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。     

基于气候适宜指数的江西晚稻产量动态预报模型构建及应用

本文利用1981—2014年江西91个气象观测站的地面气象观测资料和同期的分县晚稻产量资料,结合江西地区气候特点及晚稻生理特性,构建适用于江西地区晚稻降水、温度、日照及综合适宜度模型,并根据适宜度与产量的相关关系,确定气候适宜指数,建立基于气候适宜指数的江西晚稻产量动态预报模型,并对模型进行了回代检验及预报检验,从而实现对江西地区晚稻气候适宜度诊断及晚稻产量动态预报的目的。结果表明:模型的回代检验、产量丰歉趋势、产量动态预报检验的准确率均较高,能够满足业务的需要。     

中国油菜产量动态预报方法研究

油菜是我国主要的油料作物之一,开展油菜产量动态预报对农业生产和国家食物安全都具有重要意义.利用全国及主产区油菜产量资料、发育期资料、生理气象指标、日最高气温、日最低气温、日降水量和日日照时数等资料,通过相似系数和欧氏距离建立综合诊断指标,根据历史年油菜产量丰歉气象影响指数,研究分析预报年的油菜产量丰歉气象影响指数,以此建立全国、各主产区油菜产量动态预报方法.结果表明,预报试验和预报检验的丰歉趋势预报正确率、实际单产预报准确率均较高,能够满足业务服务的需要.该方法可使业务预报的时效提前,并实现动态跟踪预报,具有良好的业务应用前景.     

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。     

安徽省一季稻生长气候适宜性评价指标的建立与试用

结合已有研究成果和一季稻的生理特征,采用模糊数学方法分别建立了安徽省分区域一季稻温度、降水和日照适宜度模型,并在此基础上建立了综合反映多因子对一季稻影响的气候适宜度模型.通过对不同时段内单要素适宜度和气候适宜度的集成,构建了分区域一季稻单要素适宜指数和气候适宜指数模型,并对两种集成方法进行了比较.基于气候适宜指数与一季稻产量的关系,建立了不同时间尺度的气候适宜性评价指标.结果表明:归一化法气候适宜指数模型优于绝对值法,气候适宜指数与产量丰歉指数具有显著相关性;气候适宜性评价指标对一季稻的产量具有较好的区分度,指标回代检验准确率较高,业务试用效果良好,可以用之评价气候条件对一季稻生长发育和产量形成的适宜程度.     

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.     

春玉米产量动态预报技术的改进方法探索

为及时、准确地进行玉米产量预报,为吉林省玉米产量预报业务提供参考依据,为政府调控提供科技支撑,利用吉林省19802016年春玉米产量和50个气象站逐日气温、降水量、日照时数等资料,基于相似距离和相关系数构建综合诊断指标筛选气温、降水量、日照时数等各类气象要素历史相似年,根据各类气象要素历史相似年与预报年的玉米产量丰歉气象影响指数之间的关系,建立吉林省春玉米产量动态预报模型。同时,对历史相似年的筛选方法进行改进,利用欧氏距离直接筛选综合气候历史相似年,根据气候历史相似年与预报年的玉米产量丰歉气象影响指数之间的关系,构建春玉米产量预报模型。对比改进前、后的产量预报模型的预报,结果表明:两种方法在吉林省玉米单产预报中,预报准确率均较高,普遍在85%以上。产量预报模型对20022013年的预报检验结果表明,改进方法后20022013年单产预报平均准确率提高了3.9个百分点,均方根误差降低了4个百分点,标准差降低了2。对20142016年的预报检验结果表明,改进方法的玉米产量预报结果优于传统方法的预报结果。改进方法比传统方法准确率更高,稳定性更强,应用价值更高。     

基于不同空间尺度的作物产量集成预报——以江苏一季稻为例

基于1981-2016年江苏省不同区域一季稻产量序列,计算站点尺度的气温、降水、日照适宜度以及综合气候适宜度,在此基础上构建基于气候适宜指数的作物产量预报模型,开展不同空间尺度的一季稻产量精细化预报。同时,以各主产地市、县一季稻种植面积百分比为权重,加权集成省级产量,开展基于不同空间尺度一季稻产量序列的大区域尺度产量预测。结果表明:(1)江苏省不同区域一季稻气象产量与不同时段气候适宜指数之间存在较高的相关性,基于气候适宜指数的预报方法适用于江苏省不同区域一季稻单产预报。(2)2012-2016年省级尺度模型预报平均准确率高于97.5%,主产地市、县模型平均预报准确率低于省级尺度预报模型,主产县预报准确率年际间波动较大,表明预报区域越小,预报的难度提升。(3)基于气候适宜指数模型的江苏省级、主产地市集成,主产县集成模型预报准确率大部在95%以上,整体上看主产县集成优于主产地市集成,主产地市集成优于省级尺度模型。由此,开展地市级和县级尺度的精细化产量预报可提升省级尺度预报准确率,同时提高县级作物产量预报能力。     

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。     

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。     

辽阳地区水稻丰歉模糊综合评判方法

运用现代统计学方法和模糊数学理论,普查确定了影响辽阳地区水稻产量的5项气候要素及其各自权重 ,建立了水稻产量的气候模型 ,揭示了各单因素对水稻丰歉的模糊关系。通过模糊运算 ,确立了水稻丰歉农业气候综合影响指标     

农业气象产量预报方法中权重系数的确定

基于气候适宜度指数的作物产量预报中,各旬气候适宜度加权集成构成了气候适宜度指数,权重系数的确定对预报的准确性至关重要.本文以山东省冬小麦为例,分别采用绝对值法、归一化法和相关系数法确定各旬产量预报的权重系数,分析不同权重系数确定方法得到的气候适宜度指数之间的相关性及气候适宜度指数与农业气象产量的相关性,并利用相对较优的方法进行冬小麦产量动态预报.结果表明:与绝对值法和归一化法相比,采用相关系数法确定的权重系数计算的气候适宜度指数与气象产量的相关系数多数均通过了P0.01水平的显著性检验,可较全面的反映冬小麦生长发育随气候条件的变化关系.建立的冬小麦产量动态预报模型历史回代检验的准确率基本均为94.5%以上,标准化均方根误差n-RMSE均小于7.0%,表明建立的模型模拟性能较好.对2010—2011年山东省冬小麦产量的外推预报表明,预报平均准确率为93.0%以上,多数预报准确率为96.0%以上,可满足冬小麦产量预报的业务需求.     

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。     

辽阳地区水稻丰歉模糊综合评判方法

运用现代统计学方法和模糊数学理论，普查确定了影响辽阳地区水稻产量的5项气候要素及其各自权重，建立了水稻产量的气候模型，揭示了各单因素对水稻丰歉的模糊关系。通过模糊运算，确立了水稻丰歉农业气候综合影响指标。     

湖北省粮食总产预测预报初探

1 前言 湖北省政府及其有关职能部门除需要提前了解当年全省各主要作物产量之外,更关心全年粮食总产的丰歉。因此气象部门开展全年粮食总产预测预报业务与服务具有一定的现实意义,也是气象科技人员多年开展单项作物产量预报业务的一个升华。湖北省地理位置特殊,气候复杂多变,影响粮食作物总产的气象要素多样,再加上境内粮食作物品种较多、分布较广,一旦气候波动或异常,就会引起粮食总产不稳。因此,开展全省全年粮食作物总产预测预报业务与服务有利于政府部门合理制定农业经济计划和进行宏观经济决策。     

美国小麦产量业务预报方法研究

利用综合诊断指标,研究了预测年美国小麦生长季逐日平均气温和降水量与历史上任意一年对应气象要素的关系。根据小麦产量历史丰歉气象影响指数,建立了基于地面气象要素的美国小麦产量预报模型;研究分析了西太平洋月平均海温、北半球500hPa平均高度场环流资料与美国小麦产量的关系,利用主要影响因子,分别建立了基于海温、环流资料的美国小麦产量预报模型。根据各预报模型的稳定性,利用加权方法建立了美国小麦产量业务预报集合模型。1995～2004年预报检验和2005～2006年预报试验结果表明：集合模型的预报准确率基本都在92％以上,能够满足业务服务的需要。     

基于AEZ模型的产量动态预报研究

利用洛阳地区1981-2014年夏玉米产量资料、9个气象站点的逐日观测资料、农田0-50 cm土壤墒情资料,结合夏玉米生物学特性,采用农业生态区域法(AEZ模型),计算了夏玉米不同生长阶段的气候生产潜力,通过气候生产潜力与夏玉米产量的相关关系,建立以旬为尺度的夏玉米产量动态预报模型,并进行历史回代和试报检验。结果表明:气候生产潜力与夏玉米单产增减率呈显著正相关,气候生产潜力可以客观地反映夏玉米单产水平及其动态变化。构建的产量动态预报模型对1981-2010年单产历史回代检验的准确率为88.3%~90.7%,单产丰歉趋势回代检验准确率为65.5%~75.9%;对2011-2014年模型准确性试报检验,单产预报准确率为82.7%~87.5%,趋势预报准确率为50.0%~100.0%。     

甘肃旱作区粮食丰歉的气候条件分析

利用甘肃河东旱作区２２个气象站１９６１～１９９６年区域平均降水量、气温、各级雨日,对夏秋粮丰歉的气候条件进行了分析。结果表明：夏粮产量与全生育期降水量和雨日关系密切,特大旱涝年对夏粮的丰歉影响很大;秋粮产量与６～８月降水量、雨日及７～９月的月平均气温关系较密切。     

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。     

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。