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。     

无锡市单季晚稻产量动态预测

农业气象产量预报正在逐步成为一项日常业务工作,显示出越来越重要的作用。为了在作物生长发育的不同时段给出预测结果,并随预报时效缩短,精度不断提高,就需进行作物产量的动态预测。本文对无锡市主要粮食作物之一的单季晚稻,进行了农业     

气候变化对作物产量影响的动态统计评价模式

气候变化对作物产量影响的动态统计评价模式，主要是运用积分回归原理，探索作物生育期内以旬为时间单位的气候变化对作物产量形成的影响规律。由于该模式能及时连续地进行气候影响评价，使评价工作能直接的为农业生产进行跟踪服务。在建模过程中引用了三项式产量预报模型、特殊影响因子诊断分析和选取最佳积分因归方程等方法，并在试用中取得了较满意的结果。     

浙江省粮食作物产量与气象条件相关关系的初步分析

粮食作物产量的形成与光温水等气象条件关系密切。我们通过对全省粮食作物产量的时空分布、产量与气象条件相关关系的统计计算,初步分析了我省粮食作物产量划区、增减产年型和影响我省粮食作物产量形成的主要相关时段与气象因子。     

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     

《气象科技》2001年增刊简介

为了向广大读者介绍近来年我国农业气象情报预报业务和科研成果，《气象科技》编辑部将于2001年9月出版增刊一期。增刊的论文内容主要包括以下几方面：①Windows平台的农业气象情报预报业务服务系统的设计与开发，Maplinfo在农业气象业务服务中的应用和基于GIS的作物长势卫星遥感监测服务系统；②我国主要粮食作物产量气象影响的评价模型；③2000年我国粮食作物大幅度减产原因分析；④2000年农业气象条件对水稻、小麦、玉米、大豆、棉花等作物的影响；⑤近年国外农业气象情报、预报科研和业务进展概况。 《气象报技》编辑部 (边益)     

试用年轮作阿勒泰县春小麦气候产量预报

本文通过对年轮与阿勒泰县春小麦气候产量关系的初步探讨表明:当年轮与作物气候产量受相同的主要气候限制因子制约时,可用年轮来延长作物气候产量序列,并由此外推得到作物气候产量的多年预报值.这既可以从另外一个角度提供作物气候产量的预报,同时又能弥补从气候因子预报气候产量时效短的不足,为作物的长期规划提供参考依据.     

特征展开FUZZY推理模式在农作物产量预报中的应用

通过选定影响作物产量高低的前期气象因子,应用特征展开Ｆｕｚｚｙ推理模式,对玉林市晚稻产量长期趋势进行模糊推理预报     

特征展开FUZZY推理模式在农作物产量预报中的应用

通过选定影响作物产量高低的前期气象因子,应用特征展开Ｆｕｚｚｙ推理模式,对玉林市晚稻产量长期趋势进行模糊推理预报     

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。     

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。     

东北春大豆精细化气候区划

以东北春大豆为研究对象,分早熟、中熟和晚熟3类熟型构建东北春大豆气候区划指标。利用基于模糊数学的区划指标隶属度函数和作物反应函数两种气候适宜度评价方法,结合精细化插值（Anusplin插值）后的东北地区1990—2019年气象数据,从时间、空间（1 km×1 km农田）和熟型开展东北春大豆精细化气候区划。结果表明:8月平均温度、5—9月累积降水量和7月累积日照时数是影响春大豆相对气象产量的主要气象要素。分熟型的气候区划结果在表达春大豆单产分布和产量稳定性方面优于不分熟型。根据气候适宜度和减产率的定量关系将适宜度评价结果分为最适宜、适宜、次适宜、不适宜4个等级,其中东北地区最适宜春大豆种植的区域主要集中在松嫩平原的北部和三江平原中南部。随着气候变暖,适宜春大豆种植区域向高纬度和高海拔地区扩大。     

国家级现代农业气象业务技术进展

农业气象业务技术是开展农业气象服务的基础和前提,因此,农业气象业务技术的研发一直是国家级农业气象业务服务的核心工作。近年来,国家级农业气象业务技术已逐步迈向精细化、定量化,涵盖了农业气象监测评价、作物产量预报、农业气象灾害监测评估与影响预报、农用天气预报、农林病虫害发生发展气象等级预报等诸多领域。随着农业气象业务技术的发展,支撑农业气象服务的客观产品更加丰富和多样化,既有站点产品,又有格点产品,涵盖了日、周、月、季、年等不同时间尺度。以农业气象指标、数理统计模型、作物生长模拟、卫星遥感、地理信息系统、大数据等技术为核心的国家级农业气象业务平台（CAgMSS）已成为全国农业气象业务系统的重要品牌。面向现代农业发展对气象服务日益增长的需求,精细化、精准化的农业气象灾害监测与风险评估技术、作物长势评估与产量预报综合集成技术、农业应对气候变化技术以及农业气象大数据挖掘与人工智能技术将是未来国家级农业气象业务技术发展的重点。     

用车贝雪夫多项式预报气象产量地理分布的试验

本文以辽宁省中北部地区玉米气象产量区域分布的预报为例,论述了车贝雪夫多项式在农业气象预报中的若干应用。作者用不规则格点上的车贝雪夫多项式,以大气环流为候选预报因子,求得展开式系数依赖于4—6个因子的方程,并由此报出区域各县产量,绘出预报图,作试报检验。结果表明:车贝雪夫多项式可用于区域产量预报。最后讨论了此方法在农业气象预报其他领域(如发育期、病虫害预报)中的应用前景,指出车贝雪夫多项式用于生物学、地学预报中的意义。     

农业气象灾害监测预测技术研究进展

农业气象灾害的监测预测是灾害评估和防控的基础和前提, 因此,农业气象灾害的监测预测研究长期以来一直是农业气象研究工作的重点领域。该文系统回顾了我国农业气象灾害的指标、监测技术和预测预警技术等方面的相关进展和成果,提出当前存在的主要问题:农业气象灾害的基础性研究仍然十分薄弱, 农业气象灾害指标对致灾因子的概括性尚不足, 农业气象灾害监测的精细化程度有待进一步提高, 临近预警技术缺乏, 气候变化背景下农业气象灾害的新规律揭示不够。该文同时指出未来应加强农业气象灾害综合指标的研究, 强化农业气象灾害的预测预报研究, 构建农业气象灾害实时预警技术体系, 构建农业气象灾害立体、动态监测体系, 关注气候变化背景下农业气象灾害风险变化评估研究, 加强气象或气候预测信息在农业气象灾害预测中的应用技术研究。     

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。     

安康市农作物种植最佳结构模型研究

本文应用数理统计方法研究了历年农作物产量与气象条件的关系。采用逐步回归技术确定影响各种农作物产量的主要气象因子。研究了农作物种植对气候资源的适应性,建立了农作物种植最佳结构模型。为安康市农业宏观决策提供了科学依据。     

近30年我国气候变化的不稳定性及其与农业生产的关系

引入信息论中熵值分析方法，利用全国七大区１９６１－１９９０年的气象和产量资料，讨论了近年平均气温，最高气温，最低气温和降水量的熵值时空变化类型。详细分析了我国气候变化的不稳定性，在此基础上，定性讨论了气候波动与农业气象灾害的关系及其对农业产量的影响，并分区建立了产量与气象要素熵的回归模型。     

北方地区小麦蚜虫气象适宜度预报模型构建

根据1958—2015年我国北方地区8个主产省（市）小麦蚜虫分省发生面积和发生程度资料、1958—2015年601个气象站点相应逐日气象资料和农业气象站小麦发育期资料,采用相关分析、主成分分析和逐步回归等方法,并利用相关系数法进行因子普查,结合小麦蚜虫适宜生理气象指标和华北、黄淮小麦生育期规律,筛选影响小麦蚜虫年发生程度的关键气象因子,构建分区域的小麦蚜虫气象适宜度预报模型,并将气象适宜度指数划分为非常适宜、适宜、较适宜、不适宜4个等级,以反映气象条件对小麦蚜虫发生发展的适宜程度。结果表明:筛选出影响华北小麦蚜虫年发生程度的8个关键气象因子,影响黄淮小麦蚜虫年发生程度的6个关键气象因子。建立的华北、黄淮模型回代检验等级准确率分别为91.2%,93.1%,2016—2018年3年外推预报平均准确率均在75%以上;利用黄淮模型反演苏皖两省2016—2018年小麦蚜虫发生等级、异地检验3年预报效果均较理想。模型适用于从气象角度对华北、黄淮及江淮地区小麦蚜虫发生等级进行监测和预报。     

作物病虫害遥感监测与预测研究进展

作物病虫害作为严重的生物灾害已危及到世界农业生产和粮食安全,病虫害对我国粮食生产造成的损失日益加剧,植保部门目前使用的测报和防控方式无法满足大范围的精准、高效、绿色科学防控需求.因此,建立基于遥感手段的高效、无损的大面积病虫害监测预测方法,将提升我国大面积作物病虫害的监测和测报精度与防控水平,有利于减少农药施用,对保障国家粮食和食品安全,实现农业可持续发展具有重要战略意义.近年来出现的多种形式的作物病虫害遥感监测方法和技术手段为病虫害的有效防治和管理提供了重要支撑,通过对相关技术方法进行综述,本文从多尺度下的作物病虫害遥感监测与预测机理、监测方法、预测预报方法、典型模型与应用等方面阐述了作物病虫害遥感监测和预测预报研究进展,并探讨了作物病虫害遥感监测当前面临的挑战以及未来发展趋势,建议通过建立全国尺度的作物病虫害遥感监测预测系统,构建作物病虫害绿色智能防控体系,实现病虫害大面积、快速的监测、预测预报和精准、高效、绿色科学防控.