小麦作物观测应注意的几个问题

小麦作物观测是研究气象条件对小麦生产影响和开展农业气象服务的一项基础工作,对提高小麦产量,减少灾害损失尤为重要。陕西省24个一级农气站中有14站开展小麦观测,观测内容主要包括：发育期观测,生长状况评定,高度、密度、生长量测定,产量结构分析,农气灾害、     

多时相遥感影像农作物识别方法的分析

作物识别是农情监测的基础,能为农业和灌溉用水管理部门提供重要参考数据。利用单景影像进行作物识别容易出现异物同谱及同物异谱现象,基于多时相影像的作物识别则可结合作物物候特征进行分类,避免该问题。介绍多时相作物识别的两种基本方法,并且对国内外多时相遥感农作物识别研究现状和新进展进行论述。     

基于知识推理的农作物空间分布监测方法研究

利用遥感技术进行农作物识别和监测是遥感应用领域的重要研究内容之一。以2006—2007年两个时相的CBERS-02 CCD影像为主要遥感数据源,对山东省某市的主要农作物的种植分布情况进行监测。将农作物的物候特征、光谱特征和纹理特征及GIS辅助信息等多源信息融合,建立识别知识规则,通过知识推理,逐步识别出冬小麦、夏玉米和棉花。最后,利用混淆矩阵对实验结果进行验证。通过分析比较,证明上述方法在监测作物空间分布方面具有较高精度。     

国家级农业气象业务技术综述

国家级农业气象业务经过近50年的发展,服务领域不断拓展,已形成包括农业气象情报、作物产量预报、农业气象灾害监测预警与评估、生态气象监测评估、农用天气预报等系列服务,其业务技术以指标为基础,以遥感和GIS等技术为支撑,发展了指标评判、统计分析预报、模型模拟、综合集成等技术,满足了不同服务对象对业务的需求。未来农业气象业务将更加规范、精细、定量。     

河南省稻麦类作物对气候变化的响应

小麦和水稻是世界最重要的粮食作物。利用河南省小麦和水稻的历史观测资料,结合DSSAT-CERES小麦和ORYZA2000水稻模拟模型,分析和模拟河南省稻麦类作物在历史气候变化条件下生育期和产量的变化。结果表明:冬小麦全生育期长度呈缩短趋势,但播种-越冬天数平均每10 a增加1.7 d,开花到乳熟天数平均每10 a增加2-4 d,返青后各生育期均表现出不同程度的提前;水稻各生育期均有不同程度的提前,尤其是拔节期以前,分蘖前的生育期间隔天数以缩短为主,拔节后以延长为主。雨养小麦模拟产量和水氮增产潜力均呈减少趋势;随着播种期的提前,水稻减产趋势逐渐减弱。     

农业气象编报软件的使用

1 前言 由于地域差别,吉林省各地农作物种植品种不同,农业气象编报工作极为复杂,各地观测有代表性的作物种类、灾害类型等项目明显不同,没有一个完整的、适合地方应用的农业气象观测编报发报软件。目前正在应用的地面测报发报软件虽然包含农业气象旬（月）报部分,但只是报文的基本段,不包含观测项目的农业气象段、灾情段、地温段、产量段、地方补充段、候报、土壤加测、地下水位观测等报文,观测人员只能用手工进行编报,因此出现错情的几率大大增加。     

河南省稻麦类作物对气候变化的响应

小麦和水稻是世界最重要的粮食作物。利用河南省小麦和水稻的历史观测资料,结合DSSAT-CERES 小麦和ORYZA2000水稻模拟模型,分析和模拟河南省稻麦类作物在历史气候变化条件下发育期和产量的变化。结果表明：冬小麦全育期长度呈缩短趋势,但播种-越冬天数平均每10年增加1.7天,开花到乳熟天数平均每10年增加2-4天,返青后各发育期均表现出不同程度的提前;水稻各发育期均有不同程度的提前,尤其是拔节期以前,分蘖前的发育期间隔天数以缩短为主,拔节后以延长为主。雨养小麦模拟产量和水氮增产潜力均呈减少趋势;随着播种期的提前,水稻减产趋势逐渐减弱。     

利用作物模型提取小麦干热风灾损方法探讨

如何将干热风灾害对小麦造成的产量损失从全部产量损失中提取出来,是目前小麦干热风研究的一个难点.根据小麦生物学特性以及产量结构与干热风发生规律的关系,构建了小麦作物模型,并利用河南省1981-2004年气象资料与小麦产量资料对模型进行了分析与验证.结果表明:利用作物模型方法得到的小麦产量损失与传统方法得到的产量损失相近,两者的标准均方根误差(NRMSE)为0.36,平均准确率为68.69％,决定系数(R2)为0.81.这表明利用小麦作物模型来提取干热风灾损是可行的,可以用于干热风非典型年份的灾害产量损失计算.     

基于蒸渗仪的蒸散量时间尺度扩展方法对比

蒸散量（ET,Evapotranspiration）时间尺度扩展方法模拟效果受多种因素影响。本文利用蒸渗仪实测的冬小麦生育期ET数据,对比分析基于蒸发比、作物系数和冠层阻力的不同ET时间尺度扩展方法的估算效果。结果表明,对小时到日尺度的ET时间扩展而言,利用上午时段（10：00-11：00）的ET实测数据,基于冠层阻力的日ET尺度扩展值估算效果要优于基于蒸发比和作物系数的效果,而利用下午时段（14：00-15：00）的ET实测数据,基于作物系数的日ET尺度扩展值估算效果要优于基于蒸发比和冠层阻力的效果,对于从典型日到生育期尺度的ET时间扩展,基于作物系数的生育期ET尺度扩展值估算效果要好于基于蒸发比和冠层阻力的效果。应根据当地的气候气象条件、作物种植状况、时间尺度扩展类型、土壤水分、ET观测设施种类等因素,择优适宜的ET时间尺度扩展方法。     

提高粮食产量预报模式稳定性及准确性的探讨

运用气候因子预报粮食产量的多元回归模式在应用中表现不够稳定．本文提出用正常气候条件对作物生长最适气候条件的动态供需分布，对入选因子进行生物学意义的合理性检验，使静态的统计预报模式稳定性明显提高，同时使动态统计产量预报评价模式有了明确的生物学意义，本文还提出了多元回归与时间序列分析相结合的三项式产量预报模型和综合预报方法，产量预报模式的稳定性和准确性平均提高４％以上。