气象卫星作物长势监测及产量预报系统

利用气象卫星资料比值植被指数和GPS定位观测资料，以监督分类和非监督分类的自组织迭代法相结合监测作物长势，以比值植被指数为参数建立作物遥感估产的灰色预测模型，并建立了作物长势监测和产量预报业务系统。该系统在江西省进行了试运行，结果表明作物长势监测方法和产量预测模型基本能满足业务需要。     

气象卫星绿度资料数据库系统的建立和应用

气象卫星绿度资料数据库系统的建立和应用钱拴（中国气象科学研究院,北京１０００８１）自１９８５年我国开展冬小麦主产区冬小麦气象卫星（以下简称ＮＯＡＡ卫星）遥感动态监测与估产的试验研究和业务服务以来,积累了大量的麦区（产麦县）ＮＯＡＡ卫星绿度资料,研制了...     

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。     

基于气象卫星观测资料的雷电预报指标研究

本文利用风云二号静止卫星获得的红外通道观测资料相当黑体温度TBB,对南京及其周边地区2009-2010年出现的16次雷暴天气过程进行了研究。结果表明：雷暴云中心冷云顶降温率达到10°C／h,并且冷云顶亮温TBB在-33℃以下时,雷暴云中会有闪电发生;雷暴云中心冷云顶到对流云区边界的温度梯度达到0．65°C／km是雷暴得以快速发展加强重要指标;各种参数指标相互配合可以为雷电预报提供有力的理论依据。     

基于气候适宜指数的江西晚稻产量动态预报模型构建及应用

本文利用1981—2014年江西91个气象观测站的地面气象观测资料和同期的分县晚稻产量资料,结合江西地区气候特点及晚稻生理特性,构建适用于江西地区晚稻降水、温度、日照及综合适宜度模型,并根据适宜度与产量的相关关系,确定气候适宜指数,建立基于气候适宜指数的江西晚稻产量动态预报模型,并对模型进行了回代检验及预报检验,从而实现对江西地区晚稻气候适宜度诊断及晚稻产量动态预报的目的。结果表明:模型的回代检验、产量丰歉趋势、产量动态预报检验的准确率均较高,能够满足业务的需要。     

应用微机进行水稻生育期和产量结构动态预报的研究

根据常州市多点、多年气候资料和作物生长的观测记录,在考虑作物生态原理、水稻栽培经验和统计分析的基础上,得出了晚稻“武复粳”品种的生长发育模式与苗情诊断意见。又用BASIC语言编译为一套汉字显示的微机程序专家系统,能预报大田的各生育期与产量结构因子发展动态,对能否实现某产量目标及时地给出评价,提出定量的栽培措施建议。适用于我国县乡级业务部门指导大面积的生广活动。     

夏玉米产量动态预报方法研究

利用洛阳市1981—2014年夏玉米产量资料、生育期内的气象资料,结合夏玉米的生物学特性,分别构建夏玉米温度、光照、水分适宜度模型,利用夏玉米生长季内不同时段的气候适宜度指数与气象产量的相关关系,构建夏玉米产量预报模型,并分别利用1981—2010年、2011—2014年数据进行回代、预报检验。结果表明,气候适宜度与夏玉米气象产量存在显著的相关性,两者变化趋势一致。1981—2010年各时段预报模型的单产回代检验准确率在89.19%~91.42%之间,趋势回代检验准确率达89.66%~96.55%。2011—2014年预报检验,预报准确率最高为96.16%,最低为91.05%,趋势预报准确率最高为100%,最低为75%,预报准确率较高,建立的产量动态预报模型可以在业务上推广应用。     

农业产量预报技术的研究和应用

对气象、农业生物、经济计量、作物生长动力模拟这几种农业产量预报技术方法在国内的研究和应用情况进行分析、总结和评价,论述各种方法的基本原理、适用情况和改进途径,提出综合性预报方法思路。     

气候适宜指数在早稻产量动态预报上的应用

结合早稻生理特性和前人研究成果,分别构建了早稻温度、降水及日照适宜度模型,在此基础上,为反映多因子对早稻产量的协同效应,建立了早稻气候适宜度模型。根据不同时段的早稻气候适宜度,利用加权法,构建了早稻气候适宜指数。基于气候适宜指数与早稻产量的关系,建立了早稻气候适宜指标。并利用历年不同时段的气候适宜指数和早稻产量建立了早稻产量动态预报模型。结果表明,模型回代检验和预报检验的丰歉趋势正确率、实际预报准确率均较高,能够满足业务服务的需要。     

荆州市冬小麦产量动态预报方法对比研究

利用湖北省荆州市1970—2016年日照、降水、温度及冬小麦生长期、产量数据,采用作物丰歉指数、气候适宜指数方法,开展了荆州市冬小麦产量动态预报,并对两种预报方法的效果进行检验。结果表明,丰歉指数方法的预报准确率高于气候适宜指数法,计算过程也相对简单。在产量预报精度不下降的前提下,4月10日可作为产量预报的最优预报日期。     

绿度指数在冬小麦苗情和产量监测中的应用

应用江苏省气象局农业气象服务中心提供的NOAA/AVHRR资料和资料处理系统,运用统计学原理,分析了绿度指数与徐州市冬小麦主要生育期的苗情、产量之间的关系,建立了冬小麦主要生育期生物量和产量的预报方程,确定了徐州市冬小麦主要生育期各类苗情的绿度指数指标,能较为准确地提供冬小麦主要生育期的苗情分类和产量预测。     

烟台市小麦产量预报方法的研究与应用

通过对烟台小麦产量与气候条件的关系进行分析,建立趋势产量方程,并分离出小麦趋势产量和气候产量,再用气候产量对应年份的气候因子建立气候产量的预报方程,最终预报2012年烟台冬小麦产量,并与当年实际产量进行了比较,结果表明该预报方程可行。     

早稻产量综合动态预报方法研究

利用湖南省早稻产量与发育期、日最高气温、日最低气温、日降水量和日日照时数等资料及早稻生理气象指标,在丰歉气象影响指数动态预报方法的基础上,引进早稻生育期内对产量有较大影响的关键气象因子,建立了早稻产量综合动态预报方法.结果表明,该方法在早稻产量增减趋势预报和定量预报上,正(准)确率都有所提高.     

基于气候适宜度指数的冬小麦动态产量预报技术研究

在分析河南省冬小麦生态生理特征及前人相关研究成果的基础上,利用模糊数学等方法分别构建了温度、降水及日照时数适宜度函数。冬小麦的生长发育及最终产量的形成与生态环境条件之间的关系比较复杂,一个或几个因子对冬小麦生长的正负效应可能被其他因子加强或减弱。在此基础上,利用几何平均法建立了河南省冬小麦温度、降水及日照时数的综合气候适宜度模型,以反应多因子对产量的协同影响效应。以此建立了3月上旬、4月上旬及5月上旬的动态产量预报模型。检验结果显示,模型能够反映小麦产量与气候之间的响应关系,并可在实际预报业务中作为参考依据。     

基于分段层次聚类的中国强降水集合平均预报逐步订正方法研究

集合预报在数值天气预报中占有重要地位,如何有效地从集合成员中提取信息以提高降水的集合平均预报技巧是重要科学问题。采用2019—2022年夏季中国气象局全球集合预报业务模式（China Meteorological Administration Global Ensemble Prediction System,CMA-GEPS）的逐日累计降水量集合预报数据,发展了基于分段层次聚类的逐步订正方法（Stepwise correction method based on segmented Hierarchical Clustering, SHC）以改进该模式的强降水集合平均预报结果,并定量评估了SHC方法的性能,比较了其与集合平均（EM）和直接聚类法（HC）的订正效果差异。结果表明：SHC方法由于采取了分段聚类订正来有效引入更有价值的集合成员预报信息,进而修正集合平均预报结果,提升目前在短、中期天气集合预报中的强降水预报能力;该方法的逐日连续预报检验评分总体在降水预报订正方面有优势,相对于EM和HC方法预报技巧均有明显提升,证明其具有良好的适用性;对于2021年郑州7·20暴雨个例的应用显...     

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。