河南省棉花产量的灰色—马尔柯夫预测模型

灰色－马尔林柯夫预测模型对波动较大序列比较适合，根据该组合模型，用ＧＭ（１，１）灰色模型预测河南省棉花单产，再用马尔柯夫模型转换概率预测系统未来发展方向和修正预报产量。经拟合和预报，效果较好。     

新疆阿勒泰地区山绵羊死亡率灰色马尔柯夫预测

灰色ＧＭ（１，１）预测与马尔柯夫预测的优点可以相互补充，将两者结合起来对随机性和波动性较大的数据序列进行预测，精度更高。本文采用灰色与马尔柯夫两种预测的组合模型，对新疆阿勒泰地区山绵羊死亡率的时间序列进行了分析，并预测了１９９２的可能死亡率情况，为该地区畜牧业生产发展和防灾减灾提供了科学依据。     

用灰色—马尔柯夫模型预报春播期低温阴雨天气

介绍了灰色－马尔柯夫模型,并以广西防城区１９９８年春播期低温阴雨预报为实例,探讨了该法在长期天气预报中的应用。     

用马尔柯夫链做预报的简易算法

马尔柯夫链是时间离散，状态离散的随机时间序列，具有无后效性的特点。它依据各状态之间的转移概率来进行预测，而且仅仅依赖于前一时间的状态,所以只要统计出某一时间出现某种状态的条件下，下个时间出现各种状态的条件概率，就可以用它前一时间的状态预报下一时间的状态。因此，人们常用马尔柯夫方法解决天气预报、农业气象预报、物候预报、病虫害等随机波动较大的预测问题，而且准确性较好。但在实际应用时，特别是在资料序列较长、状态划分较多时，需要做大量的计算，占用很多时间，而且在大量的计算过程中往往容易出错，以致影响预报…     

综合运用灰色系统预测等方法预测运城小麦产量

综合运用灰色系统预测等方法预测运城小麦产量刘秀英（山西省气象台０３０００６）产量预报是为农业服务的一项重要工作。许多人在这方面做了不少工作。笔者用灰色系统预测方法中的一次累加ＧＭ（１，１）模型、二次累加ＧＭ（１，１）模型加残差修正、一次累加ＧＭ（１，...     

农作物产量预报的马尔柯夫链方法

马尔柯夫过程是统计数学中一类重要的随机过程,时间离散、状态离散的马尔柯夫过程称为马尔柯夫链,它被广泛应用于晴雨、干旱等灾害天气的出现和持续以及天气形势转变的预报。 众所周知,在农作物产量中隐含着由于天气气候的随机变化而产生的产量波动,我们     

石河子初霜冻马尔柯夫预测模型及应用

利用马尔柯夫方法,对霜冻出现日期进行预测,本方法克服资料序列短,随机波动性大的弊端。结果表明：预报结果与实际情况基本相符,有一定的实用价值。     

灰色预测模型在长江上游流域面雨量预报中的应用

文章以数值预报产品为基础，用灰色关联度分析了不同数值预报产品降水量预报的可信程度，应用灰色预测方法建立了长江上游五大流域面雨量预报模型。2001年和2002年6～8月投入业务运行，24h、48h预报平均准确率分别达84．5％和83．2％。     

宿州春烟栽培生态气候条件及最佳移栽期预报

通过春烟栽培的生态气候条件分析,指出了制约宿州市春烟高产优质栽培的关键是准确把握和预报最佳移栽期。给出了预测春烟最佳移栽期的三种方法——农业气候学方法、农业气象学方法、数理统计预报方法。通过对三种方法的使用分析,得出最有效的方法是灰色-马尔柯夫链相结合的数理统计预报方法,并给出了该方法的建模过程和应用实例,经历史拟合检验,误差≤3天的准确率达95．5％,≤2天的准确率达86．4％,≤1天的准确率为68．2％,完全吻合率达54．5％。2002年、2003年试报,准确程度分别为完全吻合和相差1天,实用效果非常好。     

基于马尔柯夫过程的两种预报方案

本文探讨了状态、时间离散和状态离散、时间连续两类条件下的马尔柯夫过程在短期天气预报中的应用,给出了航空气象要素逐时和定时预报的思路及相应的对比试验结果。      

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。     

农产物产量预报模式管理应用系统的软件设计

为更加系统有效地开展农作物产量预报工作，研制了《农作物产量预报模式管理咨询应用服务系统》，可将各种类型的已建产量预报模式归入档入库，为用户提供咨询服务并自动实现预报结果输出     

农产物产量预报模式管理应用系统的软件设计

为更加系统有效地开展农作物产量预报工作，研制了《农作物产量预报模式管理咨询应用服务系统》可将各种类型的已建产量预报模式归纳入库，为用户提供咨询服务并自动实现预报结果输出。     

水稻遥感估产的一种方法

该文利用NOAA/AVHRR空间覆盖度宽、资料获取时次多的特点，寻求预测北方一季稻产区水稻产量的最佳时期，利用植被指数建立水稻单产的预报模式，遥感估算水稻种植面积。研究表明，利用卫星遥感手段对水稻进行估产的精度高于常规农业气象模式，又可提高预报时效。     

农业气象产量预测业务系统的研制

农业气象产量预测业务系统（The Agrometeorological Yield Forecasting Operational System，简称AYFOS）使用Quick BASIC、MS-C和汇编语言混合编写而成，采用下拉式和弹出式中文菜单提示、彩色光（亮）条选择的人机界面，提供在线帮助。系统软件结构合理，操作方便、灵活，容错性好，产品图文并茂。系统功能齐全，包括数据管理、组建预测模型、预测模型思路记忆、模型实时预测与预测集成、产品输出管理和系统维护等主要功能模块。系统在某些方面具有自己的软件特色     

新一代省级农业气象预报系统通用统计预报模型的设计与实现

统计预报方法是农业气象预报业务中常用的一种方法。在“新一代农业气象预报系统”中，系统设计了一种通用统计预报模型构建方法，可用于作物产量预报、农业气象灾害预报等农气预报业务。本文主要介绍了通用预报模型的设计原理、实现方法及应用试验结果等。     

不同方法在湖南省早稻产量动态预报中的比较

为了提高产量趋势预报的准确性和定量预报的准确率,利用1962—2002年气象、早稻产量和田间观测资料,建立基于气候适宜度、关键气象因子、作物生长模型的湖南省早稻产量动态预报方法,进行回代检验;并利用2003—2012年资料进行预报检验。分析表明:3种方法的预报准确率比较接近,平均在93.8%以上;基于气候适宜度预报方法的趋势预报准确性最高,较基于关键气象因子的预报方法高4%~6%;基于作物生长模型预报方法的误差5%以内样本百分率最高,较基于气候适宜度的预报方法高2%~20%。研究结果为湖南省早稻产量动态预报筛选出了较优的方法,即产量趋势预报选用基于气候适宜度的方法,定量预报选用基于作物生长模型的方法,同时可供我国其他早稻区的产量动态预报方法研究借鉴。     

基于AEZ模型的产量动态预报研究

利用洛阳地区1981-2014年夏玉米产量资料、9个气象站点的逐日观测资料、农田0-50 cm土壤墒情资料,结合夏玉米生物学特性,采用农业生态区域法(AEZ模型),计算了夏玉米不同生长阶段的气候生产潜力,通过气候生产潜力与夏玉米产量的相关关系,建立以旬为尺度的夏玉米产量动态预报模型,并进行历史回代和试报检验。结果表明:气候生产潜力与夏玉米单产增减率呈显著正相关,气候生产潜力可以客观地反映夏玉米单产水平及其动态变化。构建的产量动态预报模型对1981-2010年单产历史回代检验的准确率为88.3%~90.7%,单产丰歉趋势回代检验准确率为65.5%~75.9%;对2011-2014年模型准确性试报检验,单产预报准确率为82.7%~87.5%,趋势预报准确率为50.0%~100.0%。     

我国粮食产量综合预测系统

介绍了我国粮食产量综合预测方法及其预测系统的结构与特性。系统的模型体系包括气象预测模型、社会经济因素预测模型、社会经济和气象因子综合预测模型,通过实例分析了这３个不同预测模型的历史拟合情况和预报效果。结果表明,综合模型的预测效果比单一模型好,但其业务化程度较低,需要进一步改进。     

基于风暴数值模拟的冰雹临近预报方法研究

该文利用基于格点冰雹识别的研究成果,结合ARPS风暴数值模式的输出结果,提出基于风暴数值模式的冰雹临近预报方法,即用风暴数值预报的水物质场反演的反射率因子场作为冰雹的预报因子,并通过建立基于格点的强冰雹识别算法作为冰雹预报模型,从而对冰雹的落区及大小做出预报。与一般的冰雹预报模型相比,新的方法有以下特点：选取的冰雹预报因子物理意义更加明确,更加全面;建立的冰雹预报模型比较稳定;建立冰雹预报模型的过程相对简单。新的方法在一次强冰雹过程中得到了成功应用,在3h的临近预报中基本准确预报了强冰雹的落区位置。