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。     

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。     

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。     

小麦赤霉病产量损失预测方法研究

赤霉病是影响小麦产量的主要病害之一，开展小麦赤霉病产量损失预报对农业生产和国家粮食安全都具有重要意义。利用全国小麦赤霉病产量损失资料、旬平均气温、旬降水量、旬日照时数、旬阴雨日数等资料，根据动态综合聚类指标，建立了赤霉病对小麦产量造成损失的动态预测方法。预测结果表明，10年增减符号预测正确率达90％，产量损失预测平均准确率达90%。     

日本数值预报产品降水预报效果检验

对近几年日本数值预报产品的降水预报释用效果检验结果表明，该产品各时段的预报准确率仅为56．5％－69．4％，且稳定性也较差。     

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.     

气象生物学模式在城固小麦产量预报中的应用

将筛选出的生物学意义明确、相关关系较好的７个因子，按小麦产量生物构成分成３组（对应３个预报时段），建立各预报时段气候产量的气象生物学模式。结合经正交多项式处理的趋势产量，分时段、比较准确地预报出城固小麦的社会产量。     

商丘市小麦白粉病预测模式研究

以商丘市1995-2005年的小麦白粉病发病面积、地面气象资料和大气环流特征量为依据,利用相关系数法进行因子普查,筛选出了影响商丘市小麦白粉病发生和流行的主要地面气象因子和大气环流特征因子及其关键时段,并利用多元线性回归方法建立了数学预测模型,模型历史拟合准确率为95．2％。利用该预测模式在2006年和2007年对商丘市白粉病发病面积进行预测,预报精度分别为93．1％和90．2％。     

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%。