利用调和权重法处理产量预测我省小麦产量效果好

在制作产量预报时，一般将产量分解为趋势产量与气象产量，我省的“农业产量气象预测自动化系统”中用２０余种方法求算趋势产量，作者在近几年的实践中发现，对于我省小麦产量预报而言，用调和权重法处理产量比用其它方法效果好，预测结果更接近实产，准确率高。     

渭南市冬小麦产量预报模型研究

利用1998—2012年渭南市气象与冬小麦产量数据,利用直线滑动平均模拟趋势产量,结合调和权重法预测趋势产量,采用SPSS20.0软件对气象产量进行逐步回归,得到年景和定量气象产量预测模型。统计趋势产量与气象产量合计值,得到年景(或定量)预报产量。通过验证,年景和定量产量预报准确率较高。     

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。     

对哈密市玉米产量预报的研究

一、问题的提出目前,在粮食作物产量预报的研究中,气象产量预报比趋势产量预报研究更广泛.由于预报方法不断更新,气象产量的预报精度有了很大提高.但是,在总体的产量预报上存在精度差,稳定性不强等问题.这是统计预报本身的缺陷;另一方面则是趋势产量的预报值不准造成的.我们知道,趋势产量     

作物产量的双重分析预报模型

一、引言在作物产量的气象预测预报模型中,通常是将作物产量y分解为三个部分:由相对稳定的惰性少变因子(主要是指农业技术水平)引起的趋势产量y_t,它一般表现为产量的正函数;二是由不稳定的活跃多变因子(主要是指气象条件)引起的气象产量y_w,在人们尚无法控制和改变大自然的情况下,它总是使得实际产量沿时间趋势线上下波动;三是某些偶然     

作物产量形成模拟研究初探

产量预报是世界各国都在开展的一项农业气象服务,它对农业生产和国民经济的发展有着重大的意义．近年来,随着科学技术的发展,各种高精密观测仪器的使用以及计算机的广泛普及,使产量预报由最初的统计模型、大田试验估算等方法发展到现今运用计算机数值模拟的方法进行计算,预报的方法不断优化,精度得到很大提高。1产量预报的发展1．1统计预报模型它是利用历史产量对照气象资料进行相关分析后而建立预报公式。y＝yl＋yw＋△y[1]式中y为实际产量,y为趋势产量,y。为气象产量,△y为随机产量（一般忽略）。该种方法中要对产量的历史资料进…     

大春气象产量预报受到好评

省局农气中心继今年4月成功地作出小春气象产量预报后,立即着手大春年景趋势预测和大春作物关键期的气象条件分析,在此基础上,于7月26日召开了全省气象产量研讨会,作出了大春产量分区和全省的产量预报。 8月1日,在省农工委召开的“全省农     

渭南玉米产量气象条件分析与预报模型研究

利用渭南市1996—2018年玉米产量和同期全市11个气象站玉米生育期内光、温、水气候资源,采用直线滑动平均法结合调和权重法对渭南市玉米产量进行趋势产量和气象产量的分离。采用SPSS17.0软件对分离出的1996—2014年玉米气象产量与生育期各类气象因子进行相关性分析,筛选出相关性较高气象因子,采用多元线性回归方法,与气象产量建立预报模型。分析各因子对玉米产量的影响发现:在营养生长阶段,降水对产量贡献最大;在生殖生长阶段,降水与产量呈负相关。预报模型回代、预测结果显示,回归方程显著,预报效果良好。     

济南市郊小麦产量综合修正预报方法

影响农作物产量的因素很多,在农业技术相对稳定时,气象因子往往起主导作用。其它因素也会引起大幅度的减产,例如病虫害的蔓延发展。但它的发生发展也受气象因素的制约。所以可用气象因子与作物产量之间的相互关系,来作天气——产量趋势的预测预报。本文以布尔代数多级分辨法作定性预报,以周期分析法作定量预报,最后作综合修正预报。     

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。     

中国粮食总产量预测方法研究

文中在计算气候生产力的基础上 ,将粮食产量分离成经济技术产量和气象产量。并利用化肥施用量、一季稻种植面积百分率和 1～ 3月份平均温度分别建立它们的预测模型。此方法计算简单、预测时效长、准确率较高 ,在业务服务中有着广泛的应用前景     

柴达木盆地沙尘暴气候特征及其预报

利用1961～2000年柴达木盆地11个气象站的沙尘暴观测资料，分析了柴达木盆地沙尘暴天气的时空分布特征。根据1980～2000年3月至5月的40次沙尘暴天气个例，从高空环流形势、地面冷空气路径、影响因子及其预报指标4个方面进行分析，总结出柴达木盆地春季沙尘暴天气的预报方法。     

湖北省乡镇温度预报方法初探

为了提高精细站点温度预报水平,本文在中尺度模式精细化温度预报的基础上,结合MOS分县客观预报结果,采用带海拔高度的距离权重温度插值方法,经过灰色预测模型修正温度预报误差,对湖北省717个四要素自动观测站的72小时内日高低温度进行了精细化预报,并且利用乡镇自动站温度观测进行了检验。结果显示：对于没有历史观测资料的站点,采用此预报方法,预报效果明显高于模式预报结果,基本接近客观预报方法,可以进行业务应用。对湖北的四要素自动观测站温度检验的结果还表明：鄂西北的预报误差最大,江汉平原的预报效果最好;从分月预报情况来看,高低温度都是夏季和初秋预报效果最好,低温预报冬春季预报效果最差,湖北各个区域趋势基本都一致,而高温的预报却没有一致的趋势。     

影响新余蜜橘品质的气象因子及其变化趋势

利用新余市气候资料和蜜橘品质测定资料,运用相关分析方法,对影响新余蜜橘品质的气象因子及其变化趋势进行了分析。结果表明,积温、最高最低气温差、日照时数、降水量为影响新余蜜橘生长的主要因子。近几年温度（积温）和最高最低气温差有明显的年际增加的趋势,有利于新余蜜橘的发展;日照时数保持稳定并有所增加,降水量保持稳定并有所减少,预计未来几年也满足蜜橘生长需要。     

夏季西太平洋副热带高压北抬过程动能变化分析

本文利用ECMWF/WMO2.5°×2.5°网格点资料,对1982年7月西太平洋副热带高压一次明显北抬过程的动能及其收支进行了诊断分析。结果表明西太平洋副高北抬过程中动能和动能收支具有明显的特征,并指出了副高北抬的可能机制及预报副高北抬的着眼点。      

粒子群-神经网络集成学习算法气象预报建模研究

针对BP神经网络在实际气象预报应用中,网络结构难以确定以及网络极易陷入局部解问题,提出一种基于神经网络的粒子群集成学习算法的气象预报模型,以BP算法为基本框架,在学习过程中引入粒子群算法,优化设计神经网络的网络结构和初始连接权,获得一组合适网络结构和初始连接权,再进行新一轮BP神经网络训练,获得一批独立的神经网络个体,以“误差绝对值和最小”为最优准则,采用线性规划方法计算各集成个体的权系数,生成神经网络的输出结论,以此建立短期气候预测模型。以广西的月降水量进行实例分析,计算结果表明该方法学习能力强、泛化性能高,能够有效提高系统预测的准确率。     

主要作物产量分离方法比较

对作物产量进行分离是分析气象因子对产量影响的重要步骤之一。以1985—2018年江苏省24个县（市）水稻统计产量为基础,分别采用3年滑动平均法、5年滑动平均法、五点二次平滑法、二次指数平滑法、HP滤波法和年际增量法对作物产量进行分离。从趋势产量与气象产量两方面比较6种方法的一致性与差异性,将分离出的气象产量与典型年增减产记录对比,选出更能准确捕获气象因子导致产量变异的方法,利用气象因子与产量关系的合理性对选定的方法进行检验。结果表明:就趋势产量拟合而言,前5种方法（年际增量法不能模拟趋势产量）均能较好地拟合趋势产量,与研究区域的趋势产量的一致性相关系数绝大多数为较好和极好等级范围;就气象产量而言,HP滤波法和年际增量法分离气象产量的合理性较差,标准差明显大于其他方法。综合看,3年滑动平均法与五点二次平滑法更具有普适性,可以捕获整个地区绝大多数典型年份气象因子带来的产量变化。     

NOAA/AVHRR冬小麦苗情长势遥感动态监测方法研究

植物的外在表现总是具有独特的光谱属性。因此作物的“苗情长势”可以通过它们的光谱成分分析和植物指数(绿度)间接地得到证实。本文根据冬小麦反射光谱特性,利用一定条件下的NOAA/AVHRR通道1(CH_1,0.58—0.68μm)和通道2(CH_2,0.72—1.1μm)数据,合成具有压抑较稳定