浙江省春粮产量预报

一、前言我省春粮常年11月上、中旬播种,次年5月上、中旬收获,总生育期长达180—200天,由于我省冬春多雨的气候特点,导致年际间单产波动幅度较大;因此,在春粮生长的中、后期及时向农业、计划、粮食等部门提供全省及各气候区的产量动态预报信息,对于有关部门制定生产对策,安排生产计划,意义重大。     

气象产量生物学解释预报模型研究

对产量预报方法做了新的尝试性研究。首先从作物生长发育的生物学特点(微观)出发建立初始预报模型，再利用系统分析方法将初始预报模型转化为社会产量预测模型，讨论了建立气象产量生物学解释预报模型的思路及其合理性，同时初步讨论了该模型在业务使用中的思路和可行性。     

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。     

春季降水的预报模型

春季降水的预报模型李冬梅（运城地区气象局０４４０００）运城地区地理位置特殊，影响降水的系统也很有特色。本文通过对运城地区春季降水过程的天气、动力学分析，发现东、西两路冷空气的强弱与春季降水有着密切的关系，从而确定了以锋区强弱为主要分型因子，将春季降水...     

基于气象因子的水稻产量预报模型

利用四川省南充市1989—2018年气象观测资料和水稻单产数据,分析5月上旬至8月下旬的平均气温、降水量、日照时数与水稻单产的相关性,采用线性回归方法建立基于气象因子的水稻产量预报模型。结果表明,5月下旬降水量、6月中旬平均气温、7月下旬日照时数、8月下旬日照时数和降水量与气象产量显著相关,建立南充水稻产量预报模型,回代检验准确度平均达95.4%,预报准确度达91.2%,2019年模型预报效果良好。     

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%。     

湖北省粮食总产预测预报初探

1 前言 湖北省政府及其有关职能部门除需要提前了解当年全省各主要作物产量之外,更关心全年粮食总产的丰歉。因此气象部门开展全年粮食总产预测预报业务与服务具有一定的现实意义,也是气象科技人员多年开展单项作物产量预报业务的一个升华。湖北省地理位置特殊,气候复杂多变,影响粮食作物总产的气象要素多样,再加上境内粮食作物品种较多、分布较广,一旦气候波动或异常,就会引起粮食总产不稳。因此,开展全省全年粮食作物总产预测预报业务与服务有利于政府部门合理制定农业经济计划和进行宏观经济决策。     

渭南市冬小麦产量预报模型研究

利用1998—2012年渭南市气象与冬小麦产量数据,利用直线滑动平均模拟趋势产量,结合调和权重法预测趋势产量,采用SPSS20.0软件对气象产量进行逐步回归,得到年景和定量气象产量预测模型。统计趋势产量与气象产量合计值,得到年景(或定量)预报产量。通过验证,年景和定量产量预报准确率较高。     

四川小麦产量年景预测方法和模型研究

本文在作物产量序列重构矩阵自然正交分解的基础上，通过对产量变化时间分量的韵律分析，在各分量的自回归模型的基础上．建立了小麦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，可作为作物产量年景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。     

四川小麦产量年景预测方法和模型研究

本文在作物产量序列重构矩阵自然正交分解的基础上,通过对产量变化时间分量的韵律分析,在各分量的自回归模型的基础上,建立了小麦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,可作为作物产量年景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.     

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。     

春玉米产量动态预报技术的改进方法探索

为及时、准确地进行玉米产量预报,为吉林省玉米产量预报业务提供参考依据,为政府调控提供科技支撑,利用吉林省19802016年春玉米产量和50个气象站逐日气温、降水量、日照时数等资料,基于相似距离和相关系数构建综合诊断指标筛选气温、降水量、日照时数等各类气象要素历史相似年,根据各类气象要素历史相似年与预报年的玉米产量丰歉气象影响指数之间的关系,建立吉林省春玉米产量动态预报模型。同时,对历史相似年的筛选方法进行改进,利用欧氏距离直接筛选综合气候历史相似年,根据气候历史相似年与预报年的玉米产量丰歉气象影响指数之间的关系,构建春玉米产量预报模型。对比改进前、后的产量预报模型的预报,结果表明:两种方法在吉林省玉米单产预报中,预报准确率均较高,普遍在85%以上。产量预报模型对20022013年的预报检验结果表明,改进方法后20022013年单产预报平均准确率提高了3.9个百分点,均方根误差降低了4个百分点,标准差降低了2。对20142016年的预报检验结果表明,改进方法的玉米产量预报结果优于传统方法的预报结果。改进方法比传统方法准确率更高,稳定性更强,应用价值更高。     

河南省夏玉米产量预报方法

利用河南省农业气象产量预报业务系统(WAPFOS),分析了夏玉米产量与光照、降水、气温等影响因子的关系,结果表明,旬降水量、旬日照时数和旬平均气温与夏玉米产量关系密切,是直接影响产量的重要因素.在此基础上,建立了预报模型.     

泌阳春蚕生长的气象条件及春茧产量预报

分析研究了春蚕生长的气象条件，得出了影响春蚕生长诸多气象因素中关键的因素是温度和相对湿度。并以此为线索，寻找春茧产量预报因子，运用双重检验逐步回归方法建立泌阳春蚕产茧量预报方程，其历史拟合率达９１．０％。     

春玉米农业气象观测资料在产量预报中的应用

通过分析1994－2003年来宾市农业气象观测的春玉米生育状况、春玉米地段土壤水分资料，建立春玉米农业气象观测资料与观测地段理论产量、来宾市兴宾区春玉米产量的模型，得出用观测资料预报产量较常规预报方法预报准确率有较大提高，为提高作物产量气象预报质量提供一种预报方法依据。     

美国小麦产量业务预报方法研究

利用综合诊断指标,研究了预测年美国小麦生长季逐日平均气温和降水量与历史上任意一年对应气象要素的关系。根据小麦产量历史丰歉气象影响指数,建立了基于地面气象要素的美国小麦产量预报模型;研究分析了西太平洋月平均海温、北半球500hPa平均高度场环流资料与美国小麦产量的关系,利用主要影响因子,分别建立了基于海温、环流资料的美国小麦产量预报模型。根据各预报模型的稳定性,利用加权方法建立了美国小麦产量业务预报集合模型。1995～2004年预报检验和2005～2006年预报试验结果表明：集合模型的预报准确率基本都在92％以上,能够满足业务服务的需要。