区域性产量预报方法初探——用剩余分析法进行温州市小麦产量预报

本文采用模糊聚类分析方法将温州市划分为三个小麦种植气候区,并将各分区的小麦产量时间序列分解为时间趋势产量和气象产量,运用剩余分析方法对气象产量进行模拟,不仅借此对各分区和全市小麦产量进行预报,还可找出影响小麦产量的关键时期和关键气象因子为大田生产上的趋利避害提供农业气象依据。资料来源:小麦产量、种植面积抄自温州市统计局;气象资料抄自本市有关气象台站。     

系统工程在冬小麦产量预报中的应用

本文在现代系统科学方法论指导下,研究了冬小麦产量预报业务工程系统中的监测、模型、试验、人-机、服务等子系统,使产量预报业务服务具有“解释、预测、对策、管理”等功能。在其运行控制过程中,先由监测子系统收集有关产量形成的信息,经传输集中和筛选,由人-机子系统和信息介质起动模型,输出处理结果并进行集成,最后通过服务子系统发挥效益。在此过程中,不断反馈,不断试验,调整系统结构,使系统处于良性循环之中。     

因子综合分析法在中期预报中的应用

引言 因子综合分析法在各种数据的统计分析中应用十分广泛。近年来,我们在中期预报中,应用因子综合分析法对预报因子进行统计分析,对各年份的实况值进行客观分类,明确了分类的依据,使其分布规律更为清晰。在因子分析中,得到预报因子的主因子坐标,提取了最主要的预报因子,适用到中期预报中去。经过几年的检验,此方法预报准确率较高且较为稳定,同时该方法用于中期的重要天气过程的预报时,也取得较好的效果。     

灰关联度在雨季开始期预报中的应用试验

以降水和气温作为基本因子,以红河州为例,用灰关联度分析了州内13个站点相互间的关联性,并根据关联性的大小,将各站点的气候变化类型重新归类,然后从新类别中选出代表站点,以已知的年代作为母参考系列,纵向计算了各历史年代的灰关联度,并以此为依据,预测出各代表点的雨季开始期。     

结构分析法在突发区域性暴雨预报中的应用

SVM是近年来数学领域的一门新学科，它的应用极为广泛，颇具发展前途。如今，SVM理论已经应用于气象预报，并在对流层中高层气象数据分类应用上效果良好，为精确预报提供了坚实基础。本文简要介绍了SVM的基本思想和在气象数据分类方面的应用及其发展前景。     

结构分析法在突发区域性暴雨预报中的应用

用结构分析方法分析了2006年6月3日西安突发性暴雨探空信息的大气垂直结构特征。结果表明:暴雨发生前和暴雨过程中垂直探空信息具有独特的结构特征,说明突发性的核心问题在于结构特征的转折性;大气的超低温、滚流方向等均是大气结构转折变化的先兆信息。揭示了突发灾害天气可预测性,为区域性暴雨的预测提供了一种新方法。     

主成分分析法在神经网络集成预报中的应用

本文将主成分分析方法引入到用神经网络作集成预报中,根据各个主成分的方差贡献的大小来确定所需主成分的个数,在此基础上,对集成预报的原始因子进行重构,以达到对数据进行降维,加快计算速度和提高预报准确率的目的。     

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。     

牧草产量预报模型初探

对天山北坡中山带的牧草产量进行了初步研究。利用相关普查法找出影响不同时期牧草产量的不同关键因子，并用模糊列联表法建立牧草产量预报模型。     

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。     

卫星遥感资料在小麦产量预报中的应用

简要阐述气象卫星监测作物苗情的原理 ,以德州市冬小麦产量预报为例 ,介绍气象卫星遥感资料在产量预报中的应用。     

海温、大气环流在产量预报中的应用

本文利用海温、大气环流特征量对天气条件影响的滞后性,考虑到因子的显著性和稳定性、独立性,建立了江苏省冬小麦、早稻、中稻和双季晚稻产量的海温和大气环流的预报模式,并作了1985年、1986年两年的预测实践,取得了良好的效果。     

最小绝对误差和回归在产量预报中的应用

研究作物产量与气象条件的相互关系,建立产量的气象预报模式,从而进行客观的分析和预报,这是气象科技为农业经济服务的一条有效途径,已逐步成为各级台站的正常业务。我们在作物产量预报服务过程中,探讨应用了最小绝对误差和回归方法,并试报了烟台市近三年的花生单位面积产量。结果表明,这种方法精度较高,并且比常规的最小二乘法回归具有一定的优越性,可以投入业务使用。     

用主成份分析法作冬小麦产量预报

主成份分析法是中长期天气预报中常用的方法之一,但在农作物产量预报中应用不多。主成份分析法,是将若干个预报因子(X_1,X_2……X_m)提供的信息进行浓缩、组合成个数较少的、互不相关的因子。用这些较少的因子来代替较多的因子,建立回归方程。 本文以山东省有代表性的十九个县的冬小麦产量和气象资料为样本,用主成份分析法作了一九八五年冬小麦产量预报,预报产量和实际产量接近。 产量资料和气象资料分别来源于省统计局和省气象局资料室。     

应用地温预报冬小麦产量的积分回归实时预报模式初探

土壤是农作物赖以生存的必要环境,种子发芽、根系的形成和发育都是在土壤中进行的,因而农作物生长发育与土壤水热状况的关系最为直接。本文基于这样的认识,以河北省冬小麦为例分析了1961-1978年河北省冬小麦产量与0cm,5cm,10cm,20cm地温的关系,提出一个以冬小麦生育期地温观测资料实时预报冬小麦产量的积分回归模式,并进行了试报。     

地图投影及其在数值预报中的应用

介绍了气象上常用的2种地图投影方法及数值天气预报中有关地图投影的知识。     

地图投影及其在数值预报中的应用

介绍了气象上常用的2种地图投影方法及数值天气预报中有关地图投影的知识。     

莒县花生产量预报方法初探

以往的县级农作物产量的气象预测预报方法中,都是直接将实际产量与趋势产量的余差序列(y—y(t)=yw)与各气象要素进行比较分析来制作产量预报,而对随机误差却很少考虑或忽略不计,这样做往往会出现一些难以拟合的较大误差,预报质量也随之降低,这种情况在气候条件优越的地区犹为明显。本文就莒县花生生产过程中的具体天气状况,考虑误差yε,对花生产量预报作初步尝试。