用SPSS建立自贡水稻产量年景预测模型

本文运用农业气象统计基本原理和方法,在计算上采用界面友好的SPSS统计软件,建立了自贡水稻产量的年景定量预测模型。经统计和应用检验,该模型具有较高的信度和实用性,可作为水稻产量定量预报的有效工具之一,为农业生产管理和农产品流通贸易提供前瞻性决策依据。     

利用模糊综合评判分段预报作物产量年景

在不同生产水平条件下及不同的气候变化周期中,影响作物产量的关键期和关键因子也必不相同。分段寻找影响湛江早稻产量的关键期和关键因子,利用模糊数学的综合评判法,分段建立湛江气象产量年学预报模式,其预测效果良好。     

用统计法试作潮汕地区水稻产量预报

本文通过对产量趋势作平滑处理和气象因子对气象产量的影响,找出气象产量与气象因子的关系,建立预报模式,同时对水稻在关键期受重大灾害性天气及病虫害的影响,进行订正,从而预报水稻产量,供当地党政及有关部门作决策参考。１　产量预报的具体做法１－１　做趋势产量预报本文采用调和权重法,将产量作分段平滑和线性模拟。滑动线性方程为：ｙｉ（ｔ）＝ａｉ＋ｂｉｔ（１）………………………　　　　（ｉ＝１,２,…,ｎ－ｋ＋１）其中：ｉ＝１时,ｔ＝１,２,…,ｋ（本文ｋ＝５,ｎ为样本量）ｉ＝２时,ｔ＝２,３,…,ｋ＋１…ｉ…     

利用模糊综合评判分段预报作物产量年景

在不同生产水平条件下及不同的气候变化周期中,影响作物产量的关键期和关键因子也必不相同。分段寻找影响湛江早稻产量的关键期和关键因子,利用模糊数学的综合评判法,分段建立湛江气象产量年学预报模式,其预测效果良好。     

青海高原天然牧草产量预报方法及模式

依据青海省铁卜加特业气象试验站观测的多年资料和牧草的生物学特性，根据天然牧草的生育规律及其在不同生育阶段对气象条件的要求和反映，将牧草产量分解成平均经济产量和气象产量，设计和计算综合牧业气象指标－水热指数，并分析牧草产量形成规律，对不同时期的牧草产量进行模拟预报 。     

南宁市水稻产量预报方法研究与实践

在做南宁市水稻产量预报过程中，对常用的一些预报方法和原理做了优劣分析和实践检验，就其中缺陷提出了自己的或别人的改进意见，与同行交流。     

基于NCEP CFSv2模式的黑龙江省夏季降水预测研究

基于1982-2017年NCEP_CFSv2（NCEP Climate Forecast System version 2）模式预测资料对黑龙江省夏季降水进行降尺度预测。通过分析黑龙江省夏季降水与同期环流因子的关系、模式对关键区环流因子的预测,选取模式模拟与再分析资料相关较好、黑龙江降水实况与再分析资料关系较好的环流因子作为预测因子,结合最优子集回归法筛选因子,建立降尺度预测模型,最后采用交叉检验法进行预测效果检验和独立样本预测。结果表明：模式降尺度预测与实况的距平符号-致率为69%,6 a独立样本预测中有5 a预测正确,优于目前的业务预测效果。进-步研究发现,在模式能够准确预测环流因子的情况下,模式降尺度可以较好地预测黑龙江省夏季降水的趋势。此外,模式降尺度在拉尼娜年预测效果较好。     

中国单季稻种植北界的初步研究

确定单季稻种植北界可为调整单季稻生产布局和科学应对气候变化提供依据.基于中国单季稻种植区地理分布及其主导气候因子,结合最大熵模型,研究了雨养(水热共同作用)与灌溉(热量限制)条件下中国单季稻种植区的北界,并与已有方法确定的中国单季稻北界进行了对比验证.结果表明:雨养条件下,中国单季稻种植北界可达黑龙江漠河县北部,沿漠河—塔河—呼玛中部以西的大兴安岭地区及龙江—泰来—杜尔伯特—大庆—肇州—肇源以西的地区不适合种植水稻;灌溉条件下中国单季稻种植的北界则不存在,即在中国最北部的漠河地区仍可种植单季稻,沿漠河—塔河—呼玛中部的水稻种植界限往西略有偏移.本研究确定的中国单季稻种植北界与当前单季稻种植北界更为接近,明显优于已有方法确定的单季稻种植北界.     

基于两种机器学习方法的广西后汛期降水预测模型

使用1991-2021年7-9月广西90个地面气象观测站降水量、NCEP/NCAR月再分析资料和国家气候中心BCC_CSM1.1气候模式回报资料,研究建立基于粒子群-神经网络、随机森林算法的广西后汛期降水气候预测模型,并对2016年—2021年预测进行应用试验.结果表明,基于粒子群-神经网络、随机森林算法的后汛期降水预...     

基于年际增量法的卷积神经网络模型对中国夏季降水的预测研究

将前冬的500 hPa位势高度、向外长波辐射和海表温度的年际增量作为预测因子,建立基于卷积神经网络(Convolutional Neural Network, CNN)的非线性预测模型,对中国160个测站夏季降水展开预测研究,并与基于线性奇异值分解(Singular Value Decomposition, SVD)的预测模型进行效果对比。结果表明：CNN在1981—2020年的交叉检验中所回报的降水平均PS评分和距平相关系数(ACC)分别为74.33和0.12,比SVD高2.15和0.06,说明CNN比SVD在整体上对夏季降水具有更好的预测能力。其中,CNN对SVD预测较好年份的预测效果提升较为明显,对SVD预测较差的年份则改进不大。CNN对中国降水预测存在一定的系统性偏差,订正后CNN对拉尼娜年的降水预测改进较大。结果表明,基于年际增量法的CNN预测模型展示出较好的潜在应用价值。     

基于遗传优化BP神经网络的水稻气象产量预报模型

利用1951—2010年江苏省水稻产量及同期14个气象站点的逐日平均气温、降水资料,采用因子膨化及相关分析,研究了水稻气象产量的影响因子及影响时段。在此基础上建立了逐步回归、PCA-BP神经网络以及PCA-GA-BP神经网络3种产量预报模型。结果表明:(1)7—9月份是水稻产量形成的关键时期,对气温、降水的变化最为敏感,气温对气象产量的影响大于降水;(2)两种神经网络模型预报效果好于回归模型;(3)遗传优化的神经网络模型比未优化模型的训练速度提高了70%左右,预报精度也提高了4.3%。     

自贡市近50年来气候变化特征分析

本文利用自贡市1955～2006年的气温、降水资料,采用线性倾向估计、累计距平、Mann-Kendall等方法,研究了自贡市近52年来气温、降水的年、季变化特征。结果表明：在全球气候变化背景下,近52年来,自贡年平均气温略上升,年降水量略减少。秋季气候表现为明显的暖干趋势,春季气候则具有明显的变湿趋势。近10年来自贡气候变暖趋势明显。     

自贡市近50年来气候变化特征分析

本文利用自贡市1955~2006年的气温、降水资料,采用线性倾向估计、累计距平、Mann-Kendall等方法,研究了自贡市近52年来气温、降水的年、季变化特征。结果表明:在全球气候变化背景下,近52年来,自贡年平均气温略上升,年降水量略减少。秋季气候表现为明显的暖干趋势,春季气候则具有明显的变湿趋势。近10年来自贡气候变暖趋势明显。     

Research on the photo-temperature model for the developmental rate of rice

Rice is one kind of crops with short length of light, its developmental rate in the photophase depends on the light-length and temperature. Since uncultivated rice was discovered in China, about 40,000 species of rice, including photo-sensitive and temperature-sensitive types, have been growing. A number of researches have been carried out by agrometeorologists in this field. The purpose of this paper is to develop a photo-temperature model based on a considerable amount of experimental data.     

Estimates of CO2 from wood fuel based on forest harvest data

Wood continues to be a major fuel source for vast numbers of the world's people. Even in the highly industrialized countries, use of wood and wood wastes as fuel produces a small (in comparison to fossil fuels) but non-negligible amount of CO₂. Although information on the worldwide harvest and use of wood is not as complete or as reliable as fossil fuel data, this paper uses what is available and develops annual estimates of CO₂ emissions for the period 1968–1983. Woods are separated into two types, coniferous and non-coniferous, and average content and carbon amounts are estimated for each type. Wood utilization is divided into several categories, e.g., fuelwood, lumber, poles, and use of wood wastes as fuels in the lumber and paper industries is included. Results are given for major world regions. In recent years the worldwide CO₂ emissions from wood used as fuels is estimated to be about one-tenth as much as CO₂ emissions from fossil fuels. This does not include fires in the forests, either associated with forest clearing or those from natural causes.