地理国情普查数据在粮食补贴中的应用

结合实际生产项目,探讨了地理国情普查数据在粮食补贴中的应用。通过快速遥感监测花官镇当季冬小麦种植面积,并与实测面积进行了对比分析,证明了地表覆盖数据和正射影像的应用大大缩减了影像分析范围,提高了工作效率和结果精度,可以为政府决策提供更可靠的科学依据。     

应用条件植被温度指数预测县域尺度小麦单产

选取关中平原2008-2016年的条件植被温度指数（vegetation temperature condition index,VTCI）遥感干旱监测结果,基于最优的干旱影响评估方法确定冬小麦各生育时期干旱对其单产的影响权重,构建县域尺度加权VTCI与小麦单产间的一元线性回归模型,并结合求和自回归移动平均模型（autoregressive integrated moving average,ARIMA）对各县（区）的冬小麦单产进行估测及向前一、二、三旬的预测。结果表明,基于改进的层次分析法与熵值法的最优组合赋权法对冬小麦各生育时期的权重确定较合理,以拔节期（0.489）最大,抽穗-灌浆期（0.427）次之,返青期（0.035）与乳熟期（0.049）较小;加权VTCI与小麦单产之间的相关性显著,单产估测精度较高;向前一、二、三旬的单产预测精度均较高,且以向前一旬的预测精度最高,有76.9%的相对误差小于2.0%,71.6%的均方根误差小于75.0 kg/hm2。     

WOFOST模型对河南省冬小麦模拟的适用性分析

为进一步研究WOFOST模型在河南省冬麦区的适用性,以河南省30个农业气象观测站1991—2014年冬小麦观测资料、历史气象资料和土壤资料为依据,对WOFOST模型进行逐站调参和验证,分别建立了30个站的冬小麦模型参数。其中1991—2010年为模型调参年份,2011—2014年为模型验证年份。各站开花期和成熟期调参模拟的归一化均方根误差NRMSE分别小于5%和3%,验证误差分别为3.7%和2.9%。除潢川和固始外,模型对其余各站产量模拟的归一化均方根误差NRMSE全省各站均小于20.0%,验证误差全省平均为15.2%,大部分站点观测值和模拟值相关系数r通过了显著检验。利用调参后的模型模拟2011—2014年冬小麦生长动态变化可知,模拟地上部总干物重与实测单株干物重、模拟LAI与单株叶面积有较一致的变化趋势,拟合度较高。因此,WOFOST模型对河南省冬小麦主要发育阶段、产量及干物质积累模拟能力较强,具有良好的应用前景。     

冬小麦估产指标的试验研究

本文以试验数据为基础,运用回归分析的方法,系统地分析了决定冬小麦产量的自身生物学特性,环境条件和农业技术诸方面的主要因素,提出了不同发育阶段进行冬小麦产量预测的生物学指标、气象指标和农艺措施指标,旨在为深入开展冬小麦产量预测、减少地面监测的盲目性提供可靠的依据。     

非充分灌溉制度设计优化模型

研究了缺水地区冬小麦灌溉问题.分析了作物模型,作物水分影响函数,并以农作物产量最大为目标,提出了非充分灌溉制度优化设计二维动态规划模型和相应的动态规划逐次逼近(DPSA)求解方法.针对山东省临沂市小埠东灌区的实际情况进行研究,求得了冬小麦三个典型年不同供水水平的最优灌溉制度、排水过程及相应产量.实例表明,模型及方法是合理的.     

新疆冬小麦物候期及其影响因子研究

利用全疆24个气象站的冬小麦物候观测资料，求出各地冬小麦物候期的平均值。冬小麦物候期随纬度、海拔高度变化而变化。     

甘肃省冬小麦产量预报综合气象模式探讨

应用卫星遥感植被指数对甘肃冬小麦产量预报惯用的气象模式进行修正。综合气象模式入选气象因子与影响我省冬小麦产量波动的主要气象因素相吻合，预报范围由代表站扩大到整个冬麦区，预报准确率有所提高。