气象条件与玉米产量分析及预报

分析研究了汉中地区玉米产量与气候条件的关系,提出玉米产量预报方法。     

菏泽市夏玉米产量与气象条件分析及预报

利用正交多项式回归方法对菏泽市30年夏玉米产量分解成趋势产量和气象产量,用气象产量与历年夏玉米生育期间光、温、水气象因子进行逐步回归筛选建立预报模式.     

河南省夏玉米产量预报方法

利用河南省农业气象产量预报业务系(WAPFOS)，分析了夏玉米产量与光照、降水、气温等影响因子的关系，结果表明，旬降水量、旬日照时数和旬平均气温与夏玉米产量关系密切，是直接影响产量的重要因素。在此基础上，建立了预报模型。     

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。     

河南省玉米产量预报服务系统HNMYFSS

河南省夏玉米产量预报服务系统（ＨＮＭＹＦＳＳ）是用ＱｕｉｃｋＢａｓｉｃ４．５及Ｆｏｘｐｒｏ２．５语言编制的一套立足业务实用的农业气象产量预报服务系统。该系统的数据基础是河南省夏玉米农业气象数据库。ＨＮＭＹＦＳＳ由数据库管理、趋势产量处理、因子普查、气象产量预报、产量预报、全省产量集成六大功能模块组成。各模块既紧密相连，又可独立运行，初步实现了玉米产量预报自动化和客观化，极大地提高了工作效率。     

新疆玉米产量场预报模式研究

新疆地域辽阔,不同地区之间的社会、经济及生产技术发展不平衡,玉米产量相差很大。本文将玉米产量分布当成一个场,采用自回归模型AR(P),建立各地(州)及主要玉米生产县的玉米单产产量场预报模式,经过集成预报全区玉米单产,1988、1989年预报检验,结果正确。     

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。     

西北地区玉米产量动态业务预报方法探讨

通过分析西北地区气候生产力与玉米产量的关系、土壤水分与降水量以及土壤水分与降水量和土壤初始含水量之和的关系表明：西北地区降水气候生产力与玉米产量、土壤水分与降水量和土壤初始含水量之和有着显著的相关性。在此基础上,利用玉米生长季内的降水量和播种期的土壤水分含量对Miami降水模型进行了改进,应用改进后的Miami降水模型开展以月为时间步长的玉米产量动态趋势预报,具有较为理想的业务服务效果。同时,利用此方法评价西北地区降水对玉米生长发育和产量形成的影响也非常适用。但是,由于此方法没有考虑灌溉水的作用,故不适用于灌溉农区。     

中国粮食总产量结构分析与丰歉评估

对中国粮食总产量的结构分析表明：①粮食作物平均单产的变化在粮食总产量的变化中约占２／３以上,起着决定性的作用;②５０年代以来,小麦,玉米产量在粮食总产量中的份额呈增加之势,而水稻所占份额相对稳定,大豆等其它作用的份额则有下降趋势;③就主要粮食作物单产而言、一季稻的产量为最高,小麦产量的增长为最快。通过分析中国粮食作物平均单产的丰歉与气象条件的关系发现;西北和东北地区的降水量,华北地区的积温与产量丰     

基于气候适宜度的玉米产量动态预报方法

夏玉米是河北省主要粮食作物之一, 其生长发育及产量形成受气象条件影响很大, 开展玉米产量动态预报对河北省农业生产和粮食安全具有重要意义。该文结合夏玉米生理特性, 建立了夏玉米气候适宜度模型, 利用此模型借助于SPSS统计软件, 计算了1972—2005年河北省8个市夏玉米生育期内逐旬气候适宜度, 以此为基础, 建立了河北省8个市夏玉米不同时段产量预报模型。结果表明:夏玉米气候适宜度与产量相关显著; 1972—2005年历史预报检验和2006—2007年预报试验平均准确率分别为88.8%和96.8%, 能够满足业务服务需要。     

河南省夏玉米农学模式产量预报

从农学方面分析了形成夏玉米产量三要素的穗数、穗粒数、穗粒重及在夏玉米生殖生长过程中，对产量积累起着重要作用的叶面积系数、干物重和产量之间的关系，并建立了相应的农学模式方程，为河南省夏玉米产量预报提供几种农学方法。     

长春市主要蔬菜产量与气象要素关系分析及产量预报

本文通过对长春市五种主要上市蔬菜单产量的统计分析。指出了各种蔬菜的趋势产量的演变趋势,同时着重分析了五种蔬菜的气象产量与其生长前期、中期和后期的降水和气温要素的统计关系。找出相关较好的因子,应用多元回归方法建立各种蔬菜的产量预报方程,通过历史拟合和试报证明其有较好的应用价值。     

濮阳县天气气候条件对夏玉米产量的影响

利用１９７８￣１９９７年濮阳县气象资料和夏玉米产量资料,分析了丰歉年夏玉米生育期气候条件的差异,确定了不同生育阶段的适宜气象要素指标。     

张掖大白菜气象条件分析与产量预报

分析张掖大白菜生长期农业气象条件，找出影响其产量的关键气象因素，确定最佳适宜播种期和安全收获期气象服务指标，建立预报模式，进行产量预报。     

河南省夏玉米产量预报方法

利用河南省农业气象产量预报业务系统(WAPFOS),分析了夏玉米产量与光照、降水、气温等影响因子的关系,结果表明,旬降水量、旬日照时数和旬平均气温与夏玉米产量关系密切,是直接影响产量的重要因素.在此基础上,建立了预报模型.     

荆州市冬小麦产量动态预报方法对比研究

利用湖北省荆州市1970—2016年日照、降水、温度及冬小麦生长期、产量数据,采用作物丰歉指数、气候适宜指数方法,开展了荆州市冬小麦产量动态预报,并对两种预报方法的效果进行检验。结果表明,丰歉指数方法的预报准确率高于气候适宜指数法,计算过程也相对简单。在产量预报精度不下降的前提下,4月10日可作为产量预报的最优预报日期。     

青海高原天然牧草产量预报方法及模式

依据青海省铁卜加特业气象试验站观测的多年资料和牧草的生物学特性，根据天然牧草的生育规律及其在不同生育阶段对气象条件的要求和反映，将牧草产量分解成平均经济产量和气象产量，设计和计算综合牧业气象指标－水热指数，并分析牧草产量形成规律，对不同时期的牧草产量进行模拟预报 。