影响我国水稻产量的主要气象因子的研究

通过收集前人所作的全国各地区水稻产量气象预报模型,将所得到的资料按双季早稻、双季晚稻、单季稻进行分析,并提取预报因子。通过定量化处理,使用系统聚类分析方法,以预报方程中的影响因子为指标,讨论了各水稻分区（双季早稻分为４个区,双季晚稻分为２个区,单季稻分为９个区）水稻产量的主、次要影响因子和影响时期,为大范围水稻产量预报提供了科学依据。     

连云港水稻产量的气象影响因子分析

经验正交函数分析方法(EOF)是正交函数分解方法的一种,其优点是可将某要素场分解为不随时间变化的空间函数部分的特征向量及与空间无关的时间函数部分。该方法同样可用于某空间点的多要素特征分析,得到的空间函数每个特征向量都反映了所有要素某种共性。本文则是利用EOF这一特性,选取连云港地区历年(1961—2007年)水稻各个生育期的多个气象因子与气象产量做EOF分析,选取方差贡献大的前4项特征向量中与产量相关性较好的因子,作为影响因子。并通过对影响因子多年变化趋势及波动特征年的分析,剔除其相关性差的因子,最终得到与产量密切相关的气象因子。     

连云港水稻产量的气象影响因子分析

经验正交函数分析方法(EOF)是正交函数分解方法的一种,其优点是可将某要素场分解为不随时间变化的空间函数部分的特征向量及与空间无关的时间函数部分.该方法同样可用于某空间点的多要素特征分析,得到的空间函数每个特征向量都反映了所有要素某种共性.本文则是利用EOF这一特性,选取连云港地区历年(1961-2007年)水稻各个生...     

基于气象因子的水稻产量预报模型

利用四川省南充市1989—2018年气象观测资料和水稻单产数据,分析5月上旬至8月下旬的平均气温、降水量、日照时数与水稻单产的相关性,采用线性回归方法建立基于气象因子的水稻产量预报模型。结果表明,5月下旬降水量、6月中旬平均气温、7月下旬日照时数、8月下旬日照时数和降水量与气象产量显著相关,建立南充水稻产量预报模型,回代检验准确度平均达95.4%,预报准确度达91.2%,2019年模型预报效果良好。     

基于气象适宜指数的四川盆地水稻气象产量动态预报技术研究

利用模糊数学中的隶属函数原理,建立四川盆地不同稻区代表点的水稻生育期内逐旬光、温、水3个气象要素的适宜指数模型和综合气象适宜指数模型。并利用积分回归和相关系数方法确定水稻不同生育阶段的气象适宜指数对水稻气象产量形成的权重系数,建立各代表点的水稻自移栽至成熟阶段的动态气象适宜指数模型。最后利用动态气象适宜指数模型计算值与水稻相对气象产量建立回归预测模型,动态预测水稻气象产量增减趋势。结果表明,各代表点进入水稻抽穗期后的气象产量动态预测模型,均通过了显著性检验,可实现在水稻进入抽穗期后动态预测气象产量的变化。      

盘锦水稻产量灾损风险及气象影响因子分析

应用滑动平均模拟方法,计算了盘锦地区1977-2006年30年水稻趋势单产,并据此求算出气象产量.以减产率＞5.0%界定灾年,分别从不同气象灾害损失等级出现的概率、变异系数等角度综合分析了盘锦地区水稻生产的灾损风险.并通过计算水稻产量与各气象因子的相关关系,寻找影响水稻产量的主要气象因子和气象灾害.结果显示:盘锦地区水稻产量波动随着农业生产水平的提高而减小,盘山县的灾损风险大于全市水平;热量条件的丰欠是造成盘锦地区产量波动的主要原因,其中5-10月≥10℃的积温,5、6月份的平均气温及9月份平均最高气温对产量影响显著;而在5月、6月和9月该地区的主要农业气象灾害是低温冷害,这与实际相当吻合.     

济宁地区水稻生产与气象因子关系分析

利用济宁市３１年的水稻产量和气象资料，分析了水稻生产的不同气候年型、产量与气象因子的关系，找出了影响产量变异的着急时期和主导气象因子及其时间变化规律，并探讨了相应的对策措施。     

肇州地区玉米气象产量与降水量关系分析

利用肇州地区1985～2005年玉米原始产量和生育期内降水量的资料,分析了玉米气象产量与降水量的关系。结果表明：玉米气象产量与7月份降水显著相关,相关系数为0．53,与其它月份降水量的相关程度未达到显著水平。同时对玉米气象产量与生育期间降水量进行非线性回归拟合．得出二次回归方程为y＝8413．94＋35．20x-0．03x^2,通过计算得出玉米气象产量最大值为980．56kg／hm^2．所对应的生育期降水量为533．66mm。     

基于遗传优化BP神经网络的水稻气象产量预报模型

利用1951—2010年江苏省水稻产量及同期14个气象站点的逐日平均气温、降水资料,采用因子膨化及相关分析,研究了水稻气象产量的影响因子及影响时段。在此基础上建立了逐步回归、PCA-BP神经网络以及PCA-GA-BP神经网络3种产量预报模型。结果表明:(1)7—9月份是水稻产量形成的关键时期,对气温、降水的变化最为敏感,气温对气象产量的影响大于降水;(2)两种神经网络模型预报效果好于回归模型;(3)遗传优化的神经网络模型比未优化模型的训练速度提高了70%左右,预报精度也提高了4.3%。     

自然降雨量与水稻产量的关系

利用旬雨量与历史同期产量资料，使用积分回归和多元回归等方法，分析自然降雨量与水稻产量的关系，以证实人工增雨对水稻产量提高所起的作用。结果表明，全省早稻亩产量随旬雨量增加平均为０．１６４ｋｇ／ｍｍ，晚稻亩产量增加平均为０．１１ｋｇ／ｍｍ。     

对冬小麦产量气象统计预报方法的认识与实践

针对冬小麦产量气象统计预报方法研究中的几个关键问题，在气象产量序列的分离与订正、趋势产量的预测、气象因子的处理等方面进行了探讨，并在淄博市冬小麦产量气象统计预报方法研究中试用，取得了较好的效果。     

南丰县早稻产量波动的气象因子分析

通过对1989～1998年早稻产量与气象资料统计分析．找到了影响早稻产量的关键期和关键因子．进而分析了导致早稻产量波动的气象因子,建立了早稻产量预报方程。     

都江堰春性冬小麦产量波动的气象因子探讨

用正交多项或模拟出时间趋势项，选出在冬小麦生长季节期间与产量相关关系较好的八个气象因子，并建立了非线性逐步回归方程。同时，分析了冬小麦各发育期间，主导气象因子影响产量的生物学意义。     

黑龙江省大豆产量丰歉年型气象指标的初步研究

通过回归模型对中国大豆主产区黑龙江省1970－1995年大豆产量丰歉年型的气象指标进行了初步研究。结果表明，这些影响大豆产量丰歉年型的气象指标具有较高的指示性，可供农业气象业务服务和大豆产量预报使用。     

农业气象分析技术在水稻引种中的应用

1　引言水稻是中国南方各省重要粮食作物。如果由于某种原因 ,水稻种子出现缺口 ,急需用外地种子调剂时 ,如何科学调剂 ?当水稻新品种问世后 ,营销推广策略的依据是什么 ?如果有高产、优质品种问世 ,我们能不能引进 ?引进的依据是什么 ?这些问题需要相关的为农服务的单位提出解决方案。由于水稻引种问题是一个非常复杂的系统工程 ,涉及植物生理、栽培学、植物保护、农业气象学等众多学科 ,并要考虑其经济阀值 ,所以 ,仍有一些问题没有得到很好的解决 ,比如 ,仍有个别地方出现水稻不能正常成熟 ,甚至不能抽穗的情况。应加强各相关学科及部门…     

金针菜产量与气象因子的关系

金针菜是多年生宿根作物,其营养丰窗,含有糖类、蛋白质、氨基酸、钙、磷等。并具有药用价值,有止血、消炎、利尿、清热等功能。还含有秋水仙碱、冬门素和萱草根索等,对产妇有增加奶汁分泌的功能。江     

江西水稻产量波动的成因分析及对策

以江西历年气象观测资料为基础，分析了气候务件对江西水稻生产的影响，并从气象的角度。提出了提高江西粮食综合生产能力及保障粮食安全的建议。