夏季降水的模糊聚类定量预报

应用基于等价关系的模糊聚类分析方法，取λ＝０．８５为水平截集，将铜仁市１９８０－１９９０年１１年的样本归为５类。对１９９１－１９９４年铜仁市夏季降雨量进行了试验检验，准确率达１００％，１９９５年投入业务使用，效果较好。     

湖北省1998年度冬小麦产量预报

1 预报依据1.1 天气气候条件对小麦生产的影响 湖北各地小麦常年播种期大致在10月中旬至11月上旬,1997年江汉平原和鄂北岗地大播期在10月中旬,播期比常年提前8～10天;鄂西北大播期在11月上旬,其中鄂东北播期提早2～4天,鄂西南则推迟5天左右。播种期间全省大部地区温光适宜,降水正常,土壤墒情较好。 小麦播种10天左右开始出苗,其中江汉平原6天左右,鄂北和鄂西北8～10天;鄂东北10～13天,出苗后苗情大部为1～2类苗。由于气候偏暖,气温较高,土壤相对湿度一般在70％～90％,全省大部地区小麦进入分率期在12月上中旬,比常年提早10～15天,少数地区推迟5～7天（如郧西迟7天,麻城迟5天）。播种到冬至前（12月20日）的积温,大部地区400～600℃,比常年偏多50～100℃,少数地区偏少50℃左右（如随州少45℃,枝城少59℃）。     

几种冬小麦产量预报方法介绍

几种冬小麦产量预报方法介绍尚红敏（伊川县气象局·４７１３００）１引言豫西冬小麦生产绝大多数地区完全依赖于老天,产量表现为大灾大减产、小灾小减产,风调雨顺大丰收。产量高的年份较上年增产１９７％,低的年份较上年减产４８％,致使各种统计预报模式无能为力。为...     

冬小麦产量农学预报模式

根据冬小麦产量农学预报原理和方法，建立了新疆冬小麦分区、分县产量的农学预报模式。利用本模式可在新疆不同区、县，冬小麦不同发育时期（苗期、停止生长期、返青期、起身期、拔节期）及其生长发育状况作出冬小麦产量长、中、短期预报和实行定点动态监控。     

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。     

冬小麦产量预报数据库管理软件设计

本文简要介绍了冬小麦产量预报数据库管理软件的设计思想、实现方法及其功能。     

冬小麦产量预报业务模型的改进

从产量序列的完全模拟角度出发，用构造函数序列模拟产量的趋势项，用周期延拓序列矩阵的主分量模拟气象产量，提高了预报的合理性及稳定性，试用效果较好。     

基于模糊聚类分型的数值产品暴雨预报释用方法

本文阐述了一种基于数值产品的预报信息场的暴雨预报释用方法,提出了对暴雨历史样本形势场使用模糊聚类的客观分型技术,用条件概率让小概率事件成为相对的大概率,更有利于暴雨指标的提炼;该释用方法包含的信息量全面,以历史暴雨样本同期的包含大气三维空间压、温、湿、风及其释演的物理量,构建出25个数值产品参数指标作为鉴别暴雨的基础,同时也勾划出各暴雨型发生期大气高温、高湿、对流不稳定等机理结构特征,且均有具体物理量数据表述.预报方法的研究过程中探索了某些物理量场预报暴雨落区的规律;建立了暴雨预报工具,充分利用了现有业务中的质量较好的预报产品设立预报工具的起报条件,减少了暴雨空报率.     

用图型聚类法作气温变化趋势的概率预报

利用相似概率预报原理,通过图型聚类方法制作了河北省分冷暖季节,分辨站点的气温变化趋势的客观概率预报,１９９８年暖季开始试应用,暖季预报的布赖尔等评分结果表明,图型聚类方法是制作气温变化趋势概率的合理可行的方法。     

基于长时段非线性影响分析的冬小麦产量预报

为提高冬小麦产量预报的准确性、稳定性, 通过气象产量与气象因子的膨化相关普查, 筛选出长时段、非线性因子组建预报方程, 收到了预期的效果.经4年的使用验证及与其他几种统计方法的比较, 该方法预报结果较为理想, 可用于基层台站的冬小麦产量预报.     

农学模式在冬小麦产量动态预报中的应用

根据冬小麦理论产量由单位面积有效茎、穗粒数和千粒重求积的农学原理,结合冬小麦生长季气温、日照和水分适宜度的计算模型,在河南省选择5个代表站点,利用1995-2013年冬小麦生长季的逐旬气象要素,构建了气温、日照、降水和土壤水分适宜度序列,分别建立了各代表站点产量要素的变化率或距平百分率的动态预报模型。结果表明:有效茎与气象条件的直接相关性不显著,但株成穗数的变化率与气温和水分适宜度的相关性较好,千粒重距平与土壤水分适宜度的相关性显著,穗粒数与气象因子适宜度的相关性小。除穗粒数变化率预报模型外,构建的株成穗数变化率及千粒重距平的动态预报模型显著性水平均较高。模型可从4月1日起,逐旬预报各产量要素值,各代表站点对株成穗数、穗粒数和千粒重的预报回代检验平均准确率分别为80.4%、88.5%和94.0%,5月上旬以后对理论产量的预报平均准确率为93.3%。利用2014年资料进行外推检验,对穗粒数和千粒重的预报准确率均在92.0%以上。因此基于主要气候因子适宜度与农学模式相结合的方法,可实现产量动态预报,预报准确率基本满足业务服务需求,但模型对产量的丰歉趋势预报准确率仍相对较低。     

利用气象与生态要素预测冬小麦产量

选用对陇东黄土高原塬区冬小麦产量形成至关重要的发育期间光热要素、水分复合因子以及表征冬小麦生长状况的定量因子生长势等气象要素和生态要素,利用多元线性回归方法建立了冬小麦不同生长发育阶段产量预报方程,试预报准确率达到92%以上.该方法改变了利用气象单类要素预报粮食产量的传统观念,为利用生态要素、水分复合因子等综合要素预报粮食产量进行了积极的探索,使数字农业、生态农业气象要素在陇东黄土高原得到有效推广.     

山东省冬小麦产量动态集成预报方法

在新型统计检验聚类分析 (CAST) 方法对山东省冬小麦种植区进行合理分区的基础上,利用基于作物产量历史丰歉气象影响指数、关键气象因子影响指数、气候适宜度指数、WOFOST (world food study) 作物生长模型分别建立各区域冬小麦产量动态预报方法,利用这4种方法分别对2004—2011年山东省冬小麦产量进行动态预报,在分析历史预报结果平均准确率的基础上,剔除预报准确率低于90.0%的预报方法,确定每种方法的权重系数,采用加权方法建立山东省冬小麦产量动态集成预报方法。结果表明：4种单一产量预报方法在各区域各时段的预报准确率很不稳定,波动范围较大。而集成预报方法对山东省各区域冬小麦产量动态预报准确率相对于4种单一预报方法均有所提高,预报准确率普遍在95.0%以上,且其预报结果稳定性较好,变化比较平稳, 集成预报方法更适合在业务上应用。     

A2和B2情景下冀鲁豫冬小麦气象产量估算

冬小麦是我国的主要粮食作物之一,河北、山东、河南三省是我国的冬小麦主产区。利用1978—2008年冀、鲁、豫三省的历史气象资料和冬小麦产量数据,分别建立了三省冬小麦趋势产量和气象产量模型,趋势产量模型的复相关系数超过0.90,气象产量模型均通过0.05的显著性检验。将区域气候模式PRECIS输出的基准气候条件下的格点资料回代到冬小麦气象产量模型,以验证区域气候模式的可用性。利用区域气候模式输出的A2和B2情景下三省的格点资料和三省冬小麦气象产量模型,估算得到了三省2012—2050年的冬小麦气象产量,结果表明:无论在A2还是B2情景下,河北和河南两省冬小麦气象产量均表现出以减产为主、山东省冬小麦气象产量以增产为主的趋势。     

冬小麦产量形成的干物质模式

针对徐淮地区冬小麦的生长情况，建立了冬小麦总生物量与气象条件综合因子逐蒸发量的工模式，并在引进三种群生态模型基础上，结合穗茎叶之间关系，研制出穗茎叶干物质相互作用模式，用数学方法研究了冬小麦干物质形成的规律，对生长模拟具有实际参考价值。     

冬小麦分蘖死亡率与产量结构关系研究

冬小麦无效分蘖对产量的影响,是因为它减小了最佳有效群体.利用新乡市1983～2005年观测资料分析了在不同年际农业及气候条件下各产量结构和分蘖死亡率之间的相关关系,结果表明:基本苗、单株成穗数、最高密度、单位面积成穗率和分蘖死亡率之间相关显著;单位面积籽粒重、单位面积茎秆重、不孕小穗率、单穗粒数与分蘖死亡率之间相关系数相对偏小.     

冬小麦分蘖死亡率与产量结构关系研究

冬小麦无效分蘖对产量的影响,是因为它减小了最佳有效群体。利用新乡市1983-2005年观测资料分析了在不同年际农业及气候条件下各产量结构和分蘖死亡率之间的相关关系,结果表明:基本苗、单株成穗数、最高密度、单位面积成穗率和分蘖死亡率之间相关显著;单位面积籽粒重、单位面积茎秆重、不孕小穗率、单穗粒数与分蘖死亡率之间相关系数相对偏小。     

影响冬小麦产量的气象要素定量评价模型

利用冬小麦生育期间的逐日气象资料、冬小麦产量和生理气象指标资料,计算了冬小麦全生育期标准化日照时数、有效积温和标准化降水量;在进行通径分析的基础上,分别计算了日照、温度和降水对冬小麦气象产量的贡献率;运用积分回归分析,得到了影响冬小麦产量的逐旬日照时数、有效积温和降水量的影响系数,构建了冬小麦产量气象要素影响定量评价模型。实例应用表明,利用通径分析和积分回归原理计算的气象要素影响系数,能够准确反映冬小麦生长发育过程与气象条件的关系;建立的冬小麦产量气象要素影响定量评价模型能够定量评价全生育期各气象要素对冬小麦产量的影响,具有较高的科学性和准确性;提出的气象要素定量评价技术路线,为开展气象要素定量评价业务服务奠定了很好的技术基础。