江西省油菜产量集成预测模型方法研究

基于气象要素建立关键气象因子模型、气候适宜度模型、辐热积模型,并根据模型预测准确率确定权重系数构建江西省油菜产量集成预测模型,对集成模型的预测效果和基础模型进行对比分析。结果表明:1)关键气象因子模型4月中旬预测准确率低于其他模型,三种基础模型的权重系数依次为0.3、0.35、0.35,5月中旬预测准确率基本一致,权重系数依次为0.34、0.33、0.33。2)对于集成模型趋势一致率,1991—2010年回代检验结果5月中旬最高,4月中旬仅次于气候适宜度模型;2011—2015年两个时次预测趋势一致率均为100%,达最高。3)2011—2015年集成模型预测检验RMSE最低,预测准确率均在97%以上。油菜集成模型预测的准确性和稳定性总体优于基础模型,可应用于江西省气象业务服务。     

江西省双季稻气象灾害风险评估研究

利用GIS技术,分析了江西省14个代表台站1956—2012年气候资料,并根据江西省双季稻生长发育对气候条件的要求,对影响江西省双季稻的3个主要农业气象灾害(小满寒、高温逼熟、寒露风)指标进行风险评估。结果表明,江西省早稻主要受小满寒和高温逼熟影响,晚稻主要受寒露风影响。小满寒灾害的高风险区主要包括修水、宜春、景德镇、玉山和广昌等地,高温逼熟灾害的高风险区主要包括赣州、遂川、广昌、吉安、贵溪、玉山和修水等地,寒露风灾害的高风险区主要包括修水和宜春。江西省早稻气象灾害中度风险等级区分布于江西省平原和盆地,重度风险等级区大体分布于周围山地丘陵地区。晚稻气象灾害重度风险区主要位于西南部地区。     

基于可溶性固形物含量模拟的南丰蜜橘采摘期确定

利用南丰蜜橘可溶性固形物(TSS)含量数据和气象观测资料,定量分析了南丰蜜橘生长期内TSS含量与光温效应间的动态关系,并根据TSS含量确定南丰蜜橘的最佳采摘期。结果表明:南丰蜜橘的TSS含量与光温效应呈现极显著的正相关,决定系数为0.984。南丰蜜橘的TSS含量在11月13日前基本可达13%,年份占比为83%,因此可将TSS含量达到13%作为采摘期指标,11月13日前为最佳采摘期;反之,则需尽量延迟采摘以保障果实品质。     

三种油菜产量预测模型在江西的应用比较

以江西省1990—2015年气象要素(光照、温度和降水)和逐年全省油菜产量数据为基础,比较分析了关键气象因子模型、气候适宜度模型和辐热积模型预测江西省油菜产量的准确率。结果表明:回代检验中,辐热积模型拟合效果最佳,气候适宜度模型未通过0.05水平显著性检验,关键气象因子模型花期拟合结果相对较差;预测检验中,3种模型的预测准确率均超过90%,关键气象因子模型、气候适宜度模型和辐热积模型全年预测准确率高于95%的概率分别为80%、60%和80%。综合预测准确率和模型稳定性两方面分析,辐热积模型相对于气候适宜度模型和关键气象因子模型更加适用于江西省油菜产量预测业务服务。     

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。