作物长势评估指数的设计与应用

合理有效地开展作物长势评估,可以及时反映作物生长状况及其对天气气候条件的响应。由于WOFOST模型、ORYZA2000模型在模拟冬小麦、玉米和水稻生长发育过程具备较强机理性,研究基于2001年以来全国冬小麦、玉米、水稻主产区逐日模拟的作物发育进程、叶面积指数和地上总生物量,通过隶属函数构建评估指数,开展高时空分辨率的作物长势评估。结果表明:长势综合评估指数在作物生长前期以发育进程、叶面积指数和地上总生物量三要素加权集合表征,中后期以发育进程和地上总生物量与穗重相关性的加权集合表征;长势评估指数与常规地面观测和遥感长势监测一致性较好,可以反映天气气候条件影响。在作物生长季内,以日为单位构建了作物长势评估指数数据库;根据长势评估指数将作物长势分为长势好、长势偏好、长势持平、长势偏差、长势差,实现空间上的长势监测、对比;以空间集成的方式,开展省级作物长势对比分析;利用长势评估指数变化反映典型天气气候条件对作物生长发育的影响。上述基于作物模型的作物长势评估指数符合现代化农业气象科研与业务服务发展的需求。     

基于水稻生长模型的气象影响评价和产量动态预测

在对国际先进的水稻生长模型ORYZA2000进行模型调试、验证, 实现本地化的基础上, 以双季稻发育速率参数为主, 结合地形、气候、水稻熟性分布和当地生产实际, 将江南双季稻区按发育参数划分为7个区域, 实现了ORYZA2000模式在我国江南双季稻地区的区域应用。利用该模型进行了不同年份气象条件影响定量评估的应用试验, 评价结果与实际符合, 定量客观。探讨了利用机理性作物生长模式动态预测产量的方法。通过建立不同发育期的水稻模拟生物量与相对气象产量的相关统计模型, 结合趋势产量预测, 实现了地区级双季稻不同发育期的产量动态预测。外推检验结果表明, 各地早晚稻不同发育期的产量动态预测模型平均误差为4.8%~6.1%, 可初步用于业务。     

作物模拟模型在农业气象业务应用中的研究初探

针对农业气象业务的需求，利用东北地区1971～2000年5个代表气象站的气象资料和作物资料，应用玉米生长模拟模型评估东北区域气象条件对玉米生长发育及产量形成的影响。探讨了作为评价标准的平均气候状态下平均模拟生物量的确定方法，提出了从生物量变化、温度和水分条件影响等方面进行实时动态评价和全生育期农业气象条件综合评价的方法，给出了实际评价个例。验证结果表明该方法是可行的。     

应用微机进行水稻生育期和产量结构动态预报的研究

根据常州市多点、多年气候资料和作物生长的观测记录,在考虑作物生态原理、水稻栽培经验和统计分析的基础上,得出了晚稻“武复粳”品种的生长发育模式与苗情诊断意见。又用BASIC语言编译为一套汉字显示的微机程序专家系统,能预报大田的各生育期与产量结构因子发展动态,对能否实现某产量目标及时地给出评价,提出定量的栽培措施建议。适用于我国县乡级业务部门指导大面积的生广活动。     

山东主要农作物人工增雨效益评估

通过分析山东降水与主要农作物产量的关系,得到降水对作物产量的动态定量贡献,从而获得人工增雨的最佳作业时间,并定量评估增雨对农作物的直接经济效益。     

气象卫星作物长势监测及产量预报系统

利用气象卫星资料比值植被指数和GPS定位观测资料，以监督分类和非监督分类的自组织迭代法相结合监测作物长势，以比值植被指数为参数建立作物遥感估产的灰色预测模型，并建立了作物长势监测和产量预报业务系统。该系统在江西省进行了试运行，结果表明作物长势监测方法和产量预测模型基本能满足业务需要。     

2022年贵州省粮油作物生育期气象条件及其影响分析

为了评估2022年贵州省气象条件对主要粮油作物的影响,该文利用84个观测站的气温、降水、日照3个气象要素的变化特点,结合作物生物学特性及生育期,并与历史同期气象条件进行对比。结果表明：(1)夏收粮油作物播种以来气象条件利大于弊：油菜播期受干旱影响推迟,但生长后期气象条件好于前期,尤其是油菜产量形成关键期光温水匹配较好,利于产量形成及成熟收获。(2)秋粮作物生长期内农业气象条件利弊相当：玉米、水稻等秋收粮食生长季光热条件优良,降水分布不均,水稻生长期前期气象条件好于后期,后期夏伏旱和高温灾害偏重发生,影响总体粒重水平;玉米灌浆期大部地区光温条件优良,利于粒重的形成,收获期晴热少雨利于收晒。因此2022年贵州省粮油作物生长期内气象条件利弊相当,属于正常气候年景。     

黑龙江省作物生长动态模式预测产量的方法及应用

在分析作物干物质累积曲线的基础上，分析温度、降水等气候因子与作物干物质累积量的关系，而干物质累积量又与气候产量有着直接的关系。因此，在干物质累积模型的基础上，建立作物生长动态模式，该模式主要用于四大主栽作物玉米、大豆、水稻及小麦的产量预测。利用模式预测了2001～2002年黑龙江省四大作物的单产，其精确度在94％左右。     

小麦作物观测应注意的几个问题

小麦作物观测是研究气象条件对小麦生产影响和开展农业气象服务的一项基础工作,对提高小麦产量,减少灾害损失尤为重要。陕西省24个一级农气站中有14站开展小麦观测,观测内容主要包括：发育期观测,生长状况评定,高度、密度、生长量测定,产量结构分析,农气灾害、     

黎平县有机水稻生产气候资源调查实验研究

气象条件对作物生长发育意义重大,将气候指标作为自然能源对有机水稻的投入,在有机水稻的产量和品质中起着那些重要的作用作为研究对象.通过4年的考察和试验、示范,解决了怎样充分利用气候生态资源来提高其产量和品质.     

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。     

气象为发展杂交水稻服务

杂交水稻是水稻的一个新品种,产量高,质量好。但杂交水稻对气象条件要求得高,因此发展杂交水稻,气象服务是很重要的。一、摸索父母本开花相遇最适宜的气象条件。推广杂交水稻,制种是关键。广西壮族自治区柳州沙塘农业气象试验站做了大量试验,取得了成功。这个地区开始制种时,由于经验不足,花期相遇难以掌握,产量很低。甚至造成制种失败,颗粒无收,影响了杂交水稻的迅速推广。为了解决制种花期不遇问题,他们对三系制种父母本开花习性进行观测。一九七五、七六年,他们已进行了一些观测,一九七七年杂交水稻开花期间,他们每天都有三个同志到田间,从早到晚十几个钟头,全神贯注地观察记录杂交水稻群体开花动态,一朵开花动     

水稻干物质的数值模拟及类型区划

干物质积累是水稻经济产量的基础,利用分斯播种资料,运用作物生长模拟方法,根据水稻主要种植区域的光温资料,作出水稻干物质积累的理论计算。通过对干物质积累值的时空规律分析和区划,为分析生物学产量形成的生态条件提供数据。     

1997年玉米生长动态模拟研究田间试验结果初报

1试验目的“气候异常对国民经济影响评估业务系统的研究”是国家“九五”重点攻关课题,其中专题为“气候异常对我国农业生产影响评估模型的研究”的子专题“气候异常对我国东北玉米生产影响评估模型的研究”由吉林省气象研究所承担。为此,从1997年开始,我们在榆树市设立了玉米生长模拟田间试验,开展了“东北玉米生长动态模拟模型试验研究”,进行了生物量和气象条件同步观测,分析研究气候变化对玉米各器官（根、茎、叶及果穗等）生长及对产量形成的影响,最终建立更符合实际的玉米生长动态模拟模型,以便于根据气候变化采取农业生产管…     

贵州夏旱对水稻、玉米产量影响评估方法研究

提出了作物夏旱度的计算公式和作物历史灾损量的估算方法,建立了夏旱对水稻、玉米产量影响评估模型.研究指出:(1)夏旱对贵州水稻、玉米的影响区域主要集中在中部以东地区;(2)伏旱的影响区域大于初夏旱;(3)干旱对水稻的影响区域大于玉米.     

旱灾对大同市粮食产量的影响评估

本文对大同市粮食产量与气候因子进行统计分析，把作物各生育时段的降水量与气象产量的关系进行回归分析，建立相关方程，从而得出由于干旱造成的产量损失评估模型。     

农业气象灾害损失评估方法及其在产量预报中的应用

该文提出了以无气象灾害时农作物应当达到的期望产量为基础来评估农业气象灾害损失的问题。介绍了期望产量和因灾减产量的确定方法,依据因灾减产量与相应年份农作物不同生长期所发生的气象灾害的强度、覆盖度以及作物对灾害的敏感度等关系,建立起因灾减产量的结构型统计评估模式。     

淡季蔬菜上市量的预报

蔬菜上市量主要取决于蔬菜作物产量,而蔬菜作物大多是露天种植,其产量和上市量的波动变化,除了受社会因素和农业技术水平影响外,主要决定于生育期的气象条件。本文通过时间趋势项处理,尽可能地消除社会因素和农业技术因素对上市量的影响,并通过模式加以确定进而作出上市量预报。     

基于积分回归法黑龙江省作物产量动态预报研究

由于积分回归法生物学意义明确,预报效果较好,已成为一种新的作物产量动态预报方法。为了完善黑龙江省主要作物的动态预报方法,提高作物单产的预报准确率,本文利用积分回归方法,随机选取以县为单元的研究对象,开展黑龙江省多种作物积分回归产量动态预报模型的适用性研究。结果表明:建立的黑龙江省6月下旬至9月下旬春玉米、大豆和水稻积分回归产量动态预报模型均通过了F的显著性检验,作物产量预报的平均差MD和相对误差RE均未通过显著性检验,表明建立的春玉米、大豆和水稻产量预报模型的预报效果较好;其中春玉米和水稻产量预报模型的预报准确率较高,模型预报的单产与实际单产的一致性较好。通过对2011—2014年黑龙江省作物单产进行试报和检验,发现春玉米、水稻和大豆单产的预报准确率平均为96%、95%和93%;表明积分回归方法对黑龙江省大豆单产预报的适宜性略差,积分回归法适用于黑龙江省水稻和春玉米单产的预报。基于积分回归法的原理,可以在黑龙江省开展春玉米和水稻单产的动态预报,并继续开展大豆产区积分回归产量动态预报的适用性研究。     

CO2和O3浓度倍增对作物影响的研究进展

文中利用自行设计的OTC - 1型开顶式气室进行了 9a的田间试验 ,取得了一批质量可靠的试验数据 ,分析了CO2 浓度倍增对大豆、冬小麦、棉花、玉米、春小麦和谷子的生物量、产量及品质的影响 ,结果表明CO2 浓度倍增对上述 6种作物的生物量及产量的影响均是正效应 ,对冬小麦、棉花和谷子品质的影响可能是有利的 ,对玉米品质的影响可能是不利的 ,对大豆的影响不大 ;分析了O3 浓度倍增对冬小麦、水稻、油菜和菠菜生物量、产量及品质的影响 ,结果表明O3 浓度倍增对上述 4种作物生物量的影响均是负效应 ,对冬小麦和水稻的产量影响是负效应 ,但是冬小麦和水稻籽粒中粗蛋白和 17种氨基酸含量都有所增加 ;分析了CO2 和O3 浓度复合倍增对大豆生物量、产量及品质的影响 ,结果是生物量和产量呈增加趋势 ,说明了CO2 的正效应大于O3 的负效应。采用作物模型数值模拟方法 ,分析了CO2 和O3 浓度倍增对冬小麦生物量及产量的影响。