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影响农作物产量的因素很多,在农业技术相对稳定时,气象因子往往起主导作用。其它因素也会引起大幅度的减产,例如病虫害的蔓延发展。但它的发生发展也受气象因素的制约。所以可用气象因子与作物产量之间的相互关系,来作天气——产量趋势的预测预报。本文以布尔代数多级分辨法作定性预报,以周期分析法作定量预报,最后作综合修正预报。 相似文献
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冬小麦产量是由小麦品种本身的生育特性,环境条件(气候条件、土壤条件等)和栽培技术三者共同作用的结果。然而在这些因素中,品种的更新,土壤条件的改善和栽培技术的提高,对于产量的影响在时间序列上是一个变化比较平缓的过程。在一般的情况下,相邻两年间产量的较大波动,主要是受气象条件的影响。本文用正交多项式的方法,求得趋势产量和气象产量。用对产量影响较大的主要气象要素与气象产量进行积分 相似文献
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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。 相似文献
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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. 相似文献
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四川小麦产量年景预测方法和模型研究 总被引：3，自引：0，他引：3
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。 相似文献
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一、前言小麦是甘肃省主要粮食作物,冬春小麦各占一半,历年种植面积在2000万亩左右,不论种植面积还是总产量都占全省粮食作物的一半。从各地小麦平均单产的卅多年序列来看,总趋势是随时间增长而增加,但也存在着年际的产量波动。众所周知,作物生长发育与环境条件有着极其密切的联系。在影响产量的自然因素中,气象因子往往起着主导作用。本文根据解放以来的小麦产量资料,用农业气象上处理产量的方法,讨论趋势项 相似文献
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就作物模拟模型及其应用,以及气象因子在这些模拟应用中的重要性作了综合论述.为了说明气象和气候变率对作物生产的影响,农业气象要素(包括最高和最低气温、太阳辐射及降水量)被当作作物模拟模型的基本输入因子.多数作物模型使用的气象资料为逐日值,因为很多地区没有更小时间尺度的观测资料.气象及其它输入数据均采用标准文件格式,这有利于数据在不同模型中使用.如果输入因子缺少或数据丢失、无效,将会影响到作物模型模拟的准确性.利用天气发生器随机生成的逐日气象数据可以解决数据丢失或序列较短的问题.当然,模拟时要尽可能采用气象观测资料,以确保作物产量模拟值的准确性,这在热带地区显得尤其重要.许多作物模型用来进行产量预报和决策管理,作物产量及其相关变量的预测变率以及自然资源的利用主要由天气气候条件的短期与长期变化所致.模型的产品可用来制定相应的管理决策,提供给农户和其他关注农业生产的人们.作物模型也广泛应用于气候变化对农业生产和粮食安全性的影响研究.最近,作物模型又用于气候变率和厄尔尼诺与南方涛动(ENSO)的影响研究.随着计算机的普及,农场主、农业咨询人员以及政策制定、决策者等模型的使用者也将越来越多.历史资料和作物生长期间的气象观测资料以及短期、中期、长期天气预报将在这些应用中发挥重要作用. 相似文献
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从近43年来黑龙江省各地气候变化趋势的角度出发, 利用黑龙江省1961—2003年逐日气象资料, 采用世界粮食研究模型 (WOFOST) 和气候变化趋势的数学分析方法, 计算并分析了近43年来黑龙江省各地各主要作物模拟产量变化趋势的空间特征和各地气候要素变化趋势的空间特征, 讨论了气候变化趋势对主要粮食作物模拟产量变化趋势的影响。结果表明:气候变化趋势的空间差异对各主要作物模拟产量变化趋势的空间分布具有重要影响, 但不同作物影响不同。近43年来黑龙江省玉米模拟产量变化趋势增加, 平均增加幅度为4.81%/10a, 气温变化趋势的增高是其模拟产量变化趋势增加的主要气候因素。黑龙江省大豆模拟产量变化趋势总体上呈降低趋势, 平均降低幅度为1.52%/10a;气候变化趋势对北部和南部区域的大豆模拟产量变化趋势作用不同, 气温变化趋势的增高是北部大豆优势种植区域模拟产量变化趋势增加的主要气候因素, 气温和降水量的相应变化趋势是南部大豆种植区域模拟产量变化趋势降低的主要气候因素。 相似文献
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本文采用模糊聚类分析方法将温州市划分为三个小麦种植气候区,并将各分区的小麦产量时间序列分解为时间趋势产量和气象产量,运用剩余分析方法对气象产量进行模拟,不仅借此对各分区和全市小麦产量进行预报,还可找出影响小麦产量的关键时期和关键气象因子为大田生产上的趋利避害提供农业气象依据。资料来源:小麦产量、种植面积抄自温州市统计局;气象资料抄自本市有关气象台站。 相似文献
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利用1981—2020年5—9月气象数据与玉米产量数据,通过改进逐日降水适宜度并构建逐日气候适宜度模型,建立基于相似年逐日气象要素的作物生育期气候适宜度序列,利用气象产量与气候适宜指数建立模型,设计逐日作物产量气象影响指数以表征气象条件对作物的影响程度,基于该指数构建东北地区玉米逐日产量预报模型并分析其逐日预报准确率,用以表明该指数的准确性。结果表明:利用3个相似年预报结果加权集成综合相似年逐日作物产量气象影响指数可提高逐日预报准确率,黑龙江年尺度逐日预报准确率年际间波动小于东北其他地区。综合相似年月尺度下,随着玉米发育期的推进和实时气象数据的引入,月尺度平均预报准确率逐渐提高。东北地区玉米产量8月31日的日尺度预报准确率普遍高于7月31日;辽宁日尺度预报差异较大,但随着玉米发育期推进逐日预报产量和实际产量接近,准确率也提高。基于气象要素构建的逐日作物产量影响指数和同期气象影响指数可以定量评估不同时段气象条件对作物产量的影响程度,在一定程度上可提高农业气象业务定量化评价水平。 相似文献
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农业气象灾害损失评估方法及其在产量预报中的应用 总被引：21，自引：2，他引：19
该文提出了以无气象灾害时农作物应当达到的期望产量为基础来评估农业气象灾害损失的问题。介绍了期望产量和因灾减产量的确定方法,依据因灾减产量与相应年份农作物不同生长期所发生的气象灾害的强度、覆盖度以及作物对灾害的敏感度等关系,建立起因灾减产量的结构型统计评估模式。 相似文献
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本文利用甘肃省西峰市农业气象试验站非灌溉地冬小麦田间土壤水分资料、气候资料,分析了不同年型农田土壤水分的时空变化特征,从土壤水分平衡方程出发,讨论了冬小麦返青至成熟期间降水量、作物耗水量、渗漏量和土壤储水量变化各平衡分量的动态变化及其相互关系。对冬小麦产量与不同作物发育期的作物耗水量之间进行相关普查,结果表明影响小麦产量最显著的时段是拔节～孕穗期。分别运用物理统计和经验统计方法建立了冬小麦产量与作物耗水量的关系模型,认为后者模拟效果较好。 相似文献
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一、引言在作物产量的气象预测预报模型中,通常是将作物产量y分解为三个部分:由相对稳定的惰性少变因子(主要是指农业技术水平)引起的趋势产量y_t,它一般表现为产量的正函数;二是由不稳定的活跃多变因子(主要是指气象条件)引起的气象产量y_w,在人们尚无法控制和改变大自然的情况下,它总是使得实际产量沿时间趋势线上下波动;三是某些偶然 相似文献
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农作物的时间趋势产量受多方面的因素影响,主要因素有:科学技术水平、农业管理措施、作物品种、土壤、肥料、政策等。这些因素的时空差异,造成不间地区、不同年代时间趋势产量的变化各异。而影响作物时间趋势产量的各种因素都具有阶段性,且多为非线性的过程。例如某一项农业技术管理措施的推广应用、品种的更新,都有一个逐步推广、然后达到稳定的阶段性过程。笔者近几年来通过对本地、县早、晚稻产量时间序列的研究和对影响趋势产量的各种因素分析得知,在一般情况下,趋势产量的变化过程是一个非线性的、具有阶段性迭加的、在一定范围内其总的趋势是一个波动上升的过程。 相似文献
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一、前言:影响农作物产量的因素大致可分为三类:一是自然因素,包括气象(候)、土壤、植被、水利等;二是植物学、生物学特性;三是社会和人为因素。这三个因素在不同地区所起的主导作用是不同的。对于旱地来说,影响产量的因素是当地的天气、气候 相似文献
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研究天气对产量的影响,并在此基础上进行作物产量预报,这是目前使用较多的方法。实际上,农业气象产量预报并不是完整的农业产量预报,因为农作物产量不仅与环境条件有关,还与品种、肥料、农业技术措施有关。因此,只分析外界条件和产量的关系,往往造成与实际有较大的差异。作物生长动态模式是根据作物实际生长状况,如采用干物质累积量、有效分蘖数、穗数、粒数等惰性因子,并考虑未来将出现的天气条件, 相似文献
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黑龙江省粮食产量滚动预报 总被引：1，自引：0，他引：1
利用统计方法制作了粮食产量预报。首先将粮食产量进行分类分析,第１部分是受农业技术水平影响的趋势产量,第２部分则是受气象条件影响的气象产量。根据两部分产量性质不同,分别采用一元三次模式模拟方法和逐步回归方法预报。气象产量预报所选因子是对气象条件影响较大、自身变化较慢、稳定少动的北半球５００ｈＰａ高度场及北太平洋海温场,然后将两部分预报的和作为粮食产量预报结果。 相似文献
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时间趋势产量预报是作物产量气象预报中很重要的一部分。本文采用一种递推型模型——指数平滑法进行时间趋势产量的预报。它对近期样本给予较大权重,从而可以较好地拟合产量序列的历史演变,并具有一定的外推功能。大量产量资料的应用试验表明,我国多数地区使用该方法时可将初始时刻的产量实测值取为初始平滑值;若产量序列变化较平稳,则加权系数取值较小,样本可直接进行指数平滑,反之,加权系数变大,样本亦需进行适当的预处理。通过与其它常用方法的比较,认为该方法可作为一种作物趋势产量模拟及短期预测的方法加以应用。 相似文献