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利用洛阳市1981—2014年夏玉米产量资料、生育期内的气象资料,结合夏玉米的生物学特性,分别构建夏玉米温度、光照、水分适宜度模型,利用夏玉米生长季内不同时段的气候适宜度指数与气象产量的相关关系,构建夏玉米产量预报模型,并分别利用1981—2010年、2011—2014年数据进行回代、预报检验。结果表明,气候适宜度与夏玉米气象产量存在显著的相关性,两者变化趋势一致。1981—2010年各时段预报模型的单产回代检验准确率在89.19%~91.42%之间,趋势回代检验准确率达89.66%~96.55%。2011—2014年预报检验,预报准确率最高为96.16%,最低为91.05%,趋势预报准确率最高为100%,最低为75%,预报准确率较高,建立的产量动态预报模型可以在业务上推广应用。 相似文献
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基于气候适宜指数的江西晚稻产量动态预报模型构建及应用 总被引：3，自引：1，他引：3
本文利用1981—2014年江西91个气象观测站的地面气象观测资料和同期的分县晚稻产量资料,结合江西地区气候特点及晚稻生理特性,构建适用于江西地区晚稻降水、温度、日照及综合适宜度模型,并根据适宜度与产量的相关关系,确定气候适宜指数,建立基于气候适宜指数的江西晚稻产量动态预报模型,并对模型进行了回代检验及预报检验,从而实现对江西地区晚稻气候适宜度诊断及晚稻产量动态预报的目的。结果表明:模型的回代检验、产量丰歉趋势、产量动态预报检验的准确率均较高,能够满足业务的需要。 相似文献
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基于积分回归法黑龙江省作物产量动态预报研究 总被引：1，自引：0，他引：1
由于积分回归法生物学意义明确,预报效果较好,已成为一种新的作物产量动态预报方法。为了完善黑龙江省主要作物的动态预报方法,提高作物单产的预报准确率,本文利用积分回归方法,随机选取以县为单元的研究对象,开展黑龙江省多种作物积分回归产量动态预报模型的适用性研究。结果表明:建立的黑龙江省6月下旬至9月下旬春玉米、大豆和水稻积分回归产量动态预报模型均通过了F的显著性检验,作物产量预报的平均差MD和相对误差RE均未通过显著性检验,表明建立的春玉米、大豆和水稻产量预报模型的预报效果较好;其中春玉米和水稻产量预报模型的预报准确率较高,模型预报的单产与实际单产的一致性较好。通过对2011—2014年黑龙江省作物单产进行试报和检验,发现春玉米、水稻和大豆单产的预报准确率平均为96%、95%和93%;表明积分回归方法对黑龙江省大豆单产预报的适宜性略差,积分回归法适用于黑龙江省水稻和春玉米单产的预报。基于积分回归法的原理,可以在黑龙江省开展春玉米和水稻单产的动态预报,并继续开展大豆产区积分回归产量动态预报的适用性研究。 相似文献
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基于1983—2019年河北省马铃薯产量数据及同期河北省21个气象站逐旬平均气温、降水量、日照时数,采用因子膨化及相关分析方法,确定影响河北省马铃薯产量的关键气象因子,建立马铃薯产量预报模型,并利用预报模型对1983—2015年马铃薯产量进行回代检验,对2016—2019年马铃薯单产进行预报。结果表明:马铃薯产量对7—9月的气温、日照时数比较敏感,且气温对马铃薯产量的影响大于日照时数。各起报时间预报产量趋势回代检验正确率为75.7%~91.7%,预报产量回代检验准确率为83.6%~91.4%;2016—2019年历年产量预报准确率为83.5%~95.3%,且随着起报时间的后移,预报准确率逐渐提高。 相似文献
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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。 相似文献
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夏玉米是河北省主要粮食作物之一, 其生长发育及产量形成受气象条件影响很大, 开展玉米产量动态预报对河北省农业生产和粮食安全具有重要意义。该文结合夏玉米生理特性, 建立了夏玉米气候适宜度模型, 利用此模型借助于SPSS统计软件, 计算了1972—2005年河北省8个市夏玉米生育期内逐旬气候适宜度, 以此为基础, 建立了河北省8个市夏玉米不同时段产量预报模型。结果表明:夏玉米气候适宜度与产量相关显著; 1972—2005年历史预报检验和2006—2007年预报试验平均准确率分别为88.8%和96.8%, 能够满足业务服务需要。 相似文献
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两种不同产量历史丰歉气象影响指数确定方法在农业气象产量预报中的对比研究 总被引：2，自引：0，他引：2
利用吉林省1980—2015年春玉米单产数据、50个气象站逐日气象资料,基于欧式距离和相关系数建立综合诊断指标,利用综合诊断指标研究分析预报年与历史年春玉米气象产量丰歉气象影响指数的关系,以此构建春玉米产量预报模型,对吉林省春玉米产量进行动态预报。产量预报模型对2003—2012年的预报试验结果表明,产量丰歉趋势ΔY的平均正确率均在60%以上,加权分析法的单产预报准确率除2009年外,均高于80.0%,且各时段的预报准确率均高于大概率法的。对2013—2015年吉林省春玉米产量的预报检验结果表明,加权分析法对产量丰歉趋势ΔY的预报结果稍好;加权分析法单产预报准确率几乎都在90.0%以上,普遍高于大概率法的。说明加权分析法建立的产量预报模型预报效果更好,可在业务上应用。 相似文献
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为了提高产量趋势预报的准确性和定量预报的准确率,利用1962—2002年气象、早稻产量和田间观测资料,建立基于气候适宜度、关键气象因子、作物生长模型的湖南省早稻产量动态预报方法,进行回代检验;并利用2003—2012年资料进行预报检验。分析表明:3种方法的预报准确率比较接近,平均在93.8%以上;基于气候适宜度预报方法的趋势预报准确性最高,较基于关键气象因子的预报方法高4%~6%;基于作物生长模型预报方法的误差5%以内样本百分率最高,较基于气候适宜度的预报方法高2%~20%。研究结果为湖南省早稻产量动态预报筛选出了较优的方法,即产量趋势预报选用基于气候适宜度的方法,定量预报选用基于作物生长模型的方法,同时可供我国其他早稻区的产量动态预报方法研究借鉴。 相似文献
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农业气象产量预报方法中权重系数的确定 总被引：2，自引：0，他引：2
《气象与环境学报》2016,(2)
基于气候适宜度指数的作物产量预报中,各旬气候适宜度加权集成构成了气候适宜度指数,权重系数的确定对预报的准确性至关重要.本文以山东省冬小麦为例,分别采用绝对值法、归一化法和相关系数法确定各旬产量预报的权重系数,分析不同权重系数确定方法得到的气候适宜度指数之间的相关性及气候适宜度指数与农业气象产量的相关性,并利用相对较优的方法进行冬小麦产量动态预报.结果表明:与绝对值法和归一化法相比,采用相关系数法确定的权重系数计算的气候适宜度指数与气象产量的相关系数多数均通过了P0.01水平的显著性检验,可较全面的反映冬小麦生长发育随气候条件的变化关系.建立的冬小麦产量动态预报模型历史回代检验的准确率基本均为94.5%以上,标准化均方根误差n-RMSE均小于7.0%,表明建立的模型模拟性能较好.对2010—2011年山东省冬小麦产量的外推预报表明,预报平均准确率为93.0%以上,多数预报准确率为96.0%以上,可满足冬小麦产量预报的业务需求. 相似文献
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山东省主要粮食作物气候生产潜力时空变化特征 总被引：2，自引：0，他引：2
根据山东省1961-2008年的气象资料,利用逐级订正法计算了山东省冬小麦和夏玉米等主要粮食作物的气候生产潜力,并进一步采用经验正交函数分解方法,探讨了其时空变化特征.结果表明:山东省冬小麦及夏玉米的气候生产潜力存在有明显的年际波动和空间差异,其中冬小麦优、劣年景气候生产潜力相差3～9倍,夏玉米相对较小,为2～3倍;全省冬小麦、夏玉米气候生产潜力的高值区位于水热条件匹配较好的鲁南地区,低值区在半岛东部沿海地区;冬小麦、夏玉米气候生产潜力与实际单产的年际变化基本一致,山东省粮食产量,特别是夏玉米产量的年际波动受作物生长期间气候条件影响较大;全省冬小麦、夏玉米气候生产潜力在空间上具有较好的一致性,区域互补性较差. 相似文献
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Attribution of Maize Yield Increase in China to Climate Change and Technological Advancement Between 1980 and 2010 
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下载免费PDF全文 GUO Jianping ZHAO Junfang WU Dingrong MU Ji XU Yanhong 《Acta Meteorologica Sinica》2014,28(6):1168-1181
Crop yields are affected by climate change and technological advancement. Objectively and quantitatively evaluating the attribution of crop yield change to climate change and technological advancement will ensure sustainable development of agriculture under climate change. In this study, daily climate variables obtained from 553 meteorological stations in China for the period 1961-2010, detailed observations of maize from 653 agricultural meteorological stations for the period 1981-2010, and results using an Agro-Ecological Zones (AEZ) model, are used to explore the attribution of maize (Zea mays L.) yield change to climate change and technological advancement. In the AEZ model, the climatic potential productivity is examined through three step-by-step levels: photosynthetic potential productivity, photosynthetic thermal potential productivity, and climatic potential productivity. The relative impacts of different climate variables on climatic potential productivity of maize from 1961 to 2010 in China are then evaluated. Combined with the observations of maize, the contributions of climate change and technological advancement to maize yield from 1981 to 2010 in China are separated. The results show that, from 1961 to 2010, climate change had a significant adverse impact on the climatic potential productivity of maize in China. Decreased radiation and increased temperature were the main factors leading to the decrease of climatic potential productivity. However, changes in precipitation had only a small effect. The maize yields of the 14 main planting provinces in China increased obviously over the past 30 years, which was opposite to the decreasing trends of climatic potential productivity. This suggests that technological advancement has offset the negative effects of climate change on maize yield. Technological advancement contributed to maize yield increases by 99.6%-141.6%, while climate change contribution was from-41.4% to 0.4%. In particular, the actual maize yields in Shandong, Henan, Jilin, and Inner Mongolia increased by 98.4, 90.4, 98.7, and 121.5 kg hm-2 yr-1 over the past 30 years, respectively. Correspondingly, the maize yields affected by technological advancement increased by 113.7, 97.9, 111.5, and 124.8 kg hm-2 yr-1, respectively. On the contrary, maize yields reduced markedly under climate change, with an average reduction of-9.0 kg hm-2 yr-1. Our findings highlight that agronomic technological advancement has contributed dominantly to maize yield increases in China in the past three decades. 相似文献
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通过分析西北地区气候生产力与玉米产量的关系、土壤水分与降水量以及土壤水分与降水量和土壤初始含水量之和的关系表明:西北地区降水气候生产力与玉米产量、土壤水分与降水量和土壤初始含水量之和有着显著的相关性。在此基础上，利用玉米生长季内的降水量和播种期的土壤水分含量对Miami降水模型进行了改进，应用改进后的Miami降水模型开展以月为时间步长的玉米产量动态趋势预报，具有较为理想的业务服务效果。同时，利用此方法评价西北地区降水对玉米生长发育和产量形成的影响也非常适用。但是，由于此方法没有考虑灌溉水的作用，故不适用于灌溉农区。 相似文献
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Scenario Analysis on the Adaptation of Different Maize Varieties to Future Climate Change in Northeast China 下载免费PDF全文
下载免费PDF全文 Based on gridded meteorological data for the period 1981–2100 from the RegCM3 regional model, the changing trends of climatic resources in Northeast China are analyzed, and the distributions of maize varieties are accordingly adjusted. In order to explore the effects of different adaptation countermeasures on climatic productivity and meteorological suitability in the future, maize cultivars with resistance to high temperatures and/or drought are selected. The results show that, in the future, there is likely to be a significant increase in thermal resources, and potential atmospheric evaporation will increase correspondingly.Meanwhile, radiation is predicted to increase significantly during 2041–2070 in the growing season. However, changes in precipitation are unlikely to be sufficient enough to offset the intensification in atmospheric evaporation caused by the temperature increase. Water resources and high temperatures are found to be the two major factors constraining grain yield. The results also show that the warming climate will be favorable for maize production where thermal resources are already limited, such as in central and northern Heilongjiang Province and eastern Jilin Province; while in areas that are already relatively warm, such as Liaoning Province, climatic productivity will be reduced. The climatic productivity and the meteorological suitability of maize are found to improve when the planting of resistant varieties is modeled. The utilization of agricultural climatic resources through the adaptation countermeasures of maize varieties is to increase obviously with time. Specifically, maize with drought-resistant properties will have a marked influence on meteorological suitability during 2011–2070, with suitable areas expanding. During 2071–2100, those maize varieties with their upper limit of optimum temperature and maximum temperature increased by 2℃, or water requirement reduced to 94%, or upper limit of optimum temperature and maximum temperature increased by 1℃ and water requirement reduced to 98%, all exhibit significant differences in climatic potential productivity, compared to the present-day varieties. The meteorological suitability of maize is predicted to increase in some parts of Heilongjiang Provine, with the eastern boundary of the "unavailable" area shifting westward. 相似文献
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采用MODIS数据重构夏玉米归一化植被指数生长曲线,提取并建立特征点位对应日期与作物进入不同物候期的实际日期之间的最佳匹配关系。研究表明:使用改进的SG（Savitzky-Golay）迭代滤波对最大值合成后的植被指数时间序列做平滑处理并进行Logistic曲线拟合,可得到时间分辨率为1 d的作物生长过程曲线,经与2013-2014年物候期实测数据匹配,选择利用动态阈值1提取七叶期,均方根误差为5.4 d;利用曲率最小值提取拔节期,均方根误差为6.4 d;利用动态阈值2提取抽雄期,均方根误差为6.0 d。经2015年物候期实测数据验证,3个关键物候期的遥感监测误差均在6 d以内。利用该方法可提高基于遥感数据开展大面积作物物候期监测识别的效率和准确率。 相似文献
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东北地区玉米气候生产潜力时空分布特征 总被引：4，自引：0，他引：4
利用旋转经验正交函数和功率谱等方法分析了1961～2007年东北地区玉米光温生产潜力和气候生产潜力的时间变化趋势及区域特征。结果表明,东北地区玉米光温生产潜力呈显著的上升趋势;气候生产潜力呈下降趋势,但变化趋势不显著。玉米光温生产潜力和气候生产潜力均存在7～9年的显著周期变化。玉米气候生产潜力还存在5年和3年左右的显著周期;东北玉米光温生产潜力呈西南区域与东北区域相反的空间趋势分布,生产潜力的高值区位于辽宁大部、吉林西部和黑龙江西南部,低值区位于东北的东部地区;东北玉米气候生产潜力的高值区位于东北的东南部,低值区位于东北的西部。 相似文献