区域水资源优化配置多目标模型求解的Matlab与Excel集成实现

以商丘市19952005年的小麦白粉病发病面积、地面气象资料和大气环流特征量为依据,利用相关系数法进行因子普查,筛选出了影响商丘市小麦白粉病发生和流行的主要地面气象因子和大气环流特征因子及其关键时段,并利用多元线性回归方法建立了数学预测模型,模型历史拟合准确率为95.2%.利用该预测模式在2006年和2007年对商丘市白粉病发病面积进行预测,预报精度分别为93.1%和90.2%.     

商丘市小麦白粉病预测模式研究

以商丘市1995-2005年的小麦白粉病发病面积、地面气象资料和大气环流特征量为依据,利用相关系数法进行因子普查,筛选出了影响商丘市小麦白粉病发生和流行的主要地面气象因子和大气环流特征因子及其关键时段,并利用多元线性回归方法建立了数学预测模型,模型历史拟合准确率为95．2％。利用该预测模式在2006年和2007年对商丘市白粉病发病面积进行预测,预报精度分别为93．1％和90．2％。     

小麦白粉病的发生和气象条件的关系

在统计分析洛阳市１９８４￣１９９６年小麦白粉病资料和农业气象观测资料的基础上,建立了小麦白粉病发生盛期,盛期平均病株率,严重度的预测模型。经回验和预报检验,效果良好。     

气象条件对小麦白粉病发生影响的研究

这１０多年来江苏省代表站的小麦白粉病始病期、严重率和同期的气象资料,采用滑动相关普查方法,分析了气象条件对白粉病发生的影响作用,发现对白粉病始病期和严重率有着显著的影响,但影响作用具有阶段性和区域性。在此基础上建立了白粉病的预报模式。     

美国小麦产量业务预报方法研究

利用综合诊断指标,研究了预测年美国小麦生长季逐日平均气温和降水量与历史上任意一年对应气象要素的关系。根据小麦产量历史丰歉气象影响指数,建立了基于地面气象要素的美国小麦产量预报模型;研究分析了西太平洋月平均海温、北半球500hPa平均高度场环流资料与美国小麦产量的关系,利用主要影响因子,分别建立了基于海温、环流资料的美国小麦产量预报模型。根据各预报模型的稳定性,利用加权方法建立了美国小麦产量业务预报集合模型。1995～2004年预报检验和2005～2006年预报试验结果表明：集合模型的预报准确率基本都在92％以上,能够满足业务服务的需要。     

小麦白粉菌对远程传输的适应性

一、引言近年来,随着小麦矮杆高产品种的大面积推广栽培,密植程度的提高,水肥条件的变化,特别是化学肥料施用量的成倍增加,小麦白粉病的发生日趋严重。自七十年代后期以来,我国已有二十个省、市普遍发生。每年危害面积2000～4000万亩左右。白粉病的大范围流行,直接影响着国家粮食生产计划的完成,因此,早期作出准确预报展望来年小麦白粉病蔓延危害状况以便采取有力措施,是摆在我们面前的一个重要课题。     

基于积分回归法甘肃省冬小麦产量动态预报

冬小麦是甘肃省主要粮食作物之一,开展甘肃省冬小麦产量动态预报对全省粮食生产和粮食安全具有重要意义.利用1985—2013年甘肃省冬麦区16个地面气象观测站逐日气象资料和冬小麦产量资料,基于积分回归原理以旬为时间尺度,分析了影响陇中、陇东、陇南地区冬小麦生产的主要气象要素和关键时期,并分别建立了3月下旬、4月下旬和5月下旬甘肃省冬小麦产量动态预报模型.结果表明:降水和温度对甘肃省冬小麦气象产量影响较大,其中降水量增加对各冬麦区基本均为正效应,尤其在麦田休闲期和返青拔节期更显著;苗期—越冬前期和拔节期—孕穗期气温升高对冬小麦为负效应,越冬后期—返青起身期气温升高对陇中和陇东冬麦区正效应较明显.通过近5 a试预报检验表明,建立的冬小麦动态产量预报模型平均预报准确率达96%以上,可满足业务服务的需要.     

稳健回归M估计法在贵州省小麦产量预报中的应用

在分析贵州小麦产量预报存在问题的基础上,将稳健性概念引入小麦产量预报中,运用稳健回归Ｍ估计法对小麦产量进行分析,建立了稳健回归模型,并用其对贵州小麦产量进行试报检验。     

淮北地区冬小麦白粉病发生程度的预测方法

分析表明，冬小麦白粉病发生程度的轻重，取决于法地小麦孕穗期前后的光照，降水量，雨日数和日平均相对湿度等气候因素。利用多因子综合相关法，通过计算条件频率，得出淮北地区冬小麦白粉病发病程度的预报方程，其历史拟合率达９１．７％。     

国外粮食产量业务预报系统

"国外粮食产量业务预报系统"是在Windows 9x/2000/NT平台下,应用Mierosoft Visual Basic 6.O工具研制的.主要包括数据管理、数据处理、数据统计分析、平均单产预报、种植面积估算和总产量预报等模块,利用该系统可分别对美国小麦、美国玉米、美国大豆、印度小麦、印度稻谷、巴西大豆、中国稻谷、中国小麦、中国玉米9种粮食作物进行生长期间农业气象条件分析、平均单产预报、种植面积估算和总产量预报.系统结构合理,操作简便、自动化程度高.以美国玉米为例对该系统进行介绍.美国玉米总产量预报2001～2004年最大误差8.4%(绝对值),平均误差2.4%.平均准确率在90%以上;2005年预报正确,能够满足业务服务的需要.