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盘锦水稻产量灾损风险及气象影响因子分析 总被引：5，自引：0，他引：5
应用滑动平均模拟方法,计算了盘锦地区1977-2006年30年水稻趋势单产,并据此求算出气象产量.以减产率＞5.0%界定灾年,分别从不同气象灾害损失等级出现的概率、变异系数等角度综合分析了盘锦地区水稻生产的灾损风险.并通过计算水稻产量与各气象因子的相关关系,寻找影响水稻产量的主要气象因子和气象灾害.结果显示:盘锦地区水稻产量波动随着农业生产水平的提高而减小,盘山县的灾损风险大于全市水平;热量条件的丰欠是造成盘锦地区产量波动的主要原因,其中5-10月≥10℃的积温,5、6月份的平均气温及9月份平均最高气温对产量影响显著;而在5月、6月和9月该地区的主要农业气象灾害是低温冷害,这与实际相当吻合. 相似文献
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分析水稻、玉米与生长期主要气象因子的相关性,并对农作物产量波动幅度大的重要年份进行详细分析,找出影响遵义市主要秋季作物的关键气象因子. 相似文献
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采用逐步回归方法,对水稻幼穗分化及产量形成期,影响水稻空壳率的主要气象因子进行了分析。其中乳熟期的日照数影响最大,而孕穗期的平均温度、开花期的相对温度及降水也有较大影响。提出了相应的气象服务对策,对减少水稻空壳率,提高产量有一定的指导作用。 相似文献
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通过分析不同气候年型温度、光照、降水等气象因子对棉花发育期及产量因素的影响，得出在棉花关键发育期和产量因素形成期，温度条件对棉花产量起着决定性的作用。 相似文献
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基于气候适宜度的江苏水稻气候年景预测方法 总被引：3，自引：1，他引：2
在改进气候适宜度模型参数的基础上,利用1961-2016年70个站的气象观测资料和农业资料,应用统计方法,确定了温度、日照、降水适宜度对水稻气象产量的影响权重,由此构建了年景综合指数及其预测模型。结果表明:日照适宜度和降水适宜度与相对气象产量之间存在显著的相关关系,影响权重分别为0.460和0.428,由于热量资源充足,温度适宜度对气象产量的影响权重偏小(0.112);基于气候适宜度构建的年景综合指数与相对气象产量的相关系数达0.411,说明该指数能较好地表征气候条件对产量形成的综合影响;基于大气环流特征量和太平洋海温等大尺度预报因子,采用最优相关和逐步回归等方法,建立了水稻年景综合指数的预测模型,经过历史拟合和试报检验后效果理想,可投入业务应用,该方法的预测结果将为水稻产量分析预测提供科学依据。 相似文献
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海口地区杂交早稻产量构成因素的气象条件分析 总被引：2，自引：0，他引：2
利用海口地区1982～2004年共23年杂交早稻生产的农业气象观测资料,对杂交稻早稻产量及其构成因素的气象条件分析得出:温度和日照是影响海口地区杂交早稻产量的主要气象因子。影响时期主要为分蘖期和灌浆期。 相似文献
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气候变化对越南北方水稻生产的影响 总被引：9，自引：0，他引：9
利用越南北方各省19个代表站近50a的气候和水稻资料,采用EOF等数理统计方法,分析了气候变化对越南北方水稻生产的影响。同时讨论了水稻趋势产量和气象产量变化的特征,气温、降水等要素与水稻产量之间的关系以及1959年以来气象灾害对越南北方水稻产量形成的影响,并通过积分回归分析探讨了不同因子在不同时段对水稻生产的作用,进而提出在未来气候变暖背景下越南北方应采取的相应对策。 相似文献
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基于遗传优化BP神经网络的水稻气象产量预报模型 总被引：9，自引：4，他引：5
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%。 相似文献