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作物产量预报是气象为农业服务的重要课题。及时、准确的作物产量预报,是国家有计划地安排国民经济所不可缺少的重要依据;对农业部门趋利避害夺取丰产稳产,也有十分重要的指导意义。本文利用百色地区气象局测报站的气象资料和百色县统计局提供的四塘公社历年早稻亩产资料采用调和权重产量趋势预报方法,建立单站作物产量预报模式的思路与途径。 一、农作物产量预报模式 的一般表达 根据国内外的有关研究,农作物产量预报模式一般可表达为: y=yt ym △y(1) 相似文献
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模糊综合评判方法在棉花产量分级预报中的应用 总被引：1，自引：0，他引：1
对宜昌市棉花生产区的枝江县１９７１－１９９６年棉花产量及气象资料，采用正交多项式等统计方法分析可知；宜昌市棉花产量气候波动指数为０．３４９６，棉花实产变异系数为０．４００２，气候波动占实产波动的８７．４％；并总结出分析鉴定棉花丰平兼年的农业气象指标和一套用模糊综合评判对棉花产量进行分级预报的方法，其历史拟事率为９１５，１９９５－１９９６年预报结果与实况基本相符。 相似文献
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本文是运用模糊数学的原理,建立预报因子x_i对甘蔗产量的丰产事件(A)的隶属函数,并按并、交运算法则,建立Fuzzy逻辑预报方程。一、资料来源和处理甘蔗产量资料来源于贵县统计局和糖业办公室,气象资料来源于贵县气象站。 相似文献
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我省是产棉大省,棉花生产在国民经济中占有举足轻重的地位。按一定规则,将全省划分成若干个棉花产量气候区,再分区建立预报模式,以便满足政府部门预先掌握全省各区棉花丰欠状况的需要。为此,本文本着“农业气象产量预报模式应根据气候条件、生产水平、作物品种类型等因素,适当兼顾行政区完整,分区建立”的原则,用聚类分析方法,探讨我省模花产量气候区的划分。1 区划因子的选择与处理用于农业气象产量气候区区划的因子,必须是对作物产量形成有明显影响且各地差异较大的因子。 相似文献
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作好冬小麦产量预报是气象为农业服务的重要项目之一。本文根据平凉市统计局提供的冬小麦产量资料,利用平凉市的气象资料及有关环流参数资料,分别建立了平凉市冬小麦气候产量的气象模式、环流模式和周期分析模式,进而对冬小麦产量集成预报模式进行了探讨。 相似文献
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按照国家经委农业局、国家气象局专业司、冬小麦遥感综合估产课题组的要求,我们于1987年3月20日、4月28日和7月4日分别发布了我区1987年冬小麦年景丰欠趋势预报、全区冬小麦平均单产预报、总产量预报.现对预报结果与自治区统计局1987年冬小麦单产和总产量上报值进行比较. 一、预报结论与实况 1987年3月20日预报1987年我区冬小麦年景为偏丰.4月28日报全区冬小麦平均单产210-215公斤,比上一年增加5-10%; 相似文献
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本文根据武鸣县早稻产量及气象资料,运用模糊数学原理与方法,选择预报因子,建立识别函数,最后获得早稻产量预报FUZZY模型。 一、气象产量及预报因子 1.气象产量: 本文将产量y分离为两部份,即y=y_t y_w。其中y_t为趋势产量,反映产量逐年变化规律,而y-y_t=y_w为气象产量,受各年气象条件引起的产量波动。根据武鸣县早稻平均亩产的逐年变化,表现出 1957-1963年、1964-1976年、1977-1982年三个增长速率明显不同的阶段,因此,将其划分为三个阶段,用正交多项式模拟以后,分离出各年的气象产量y_w。 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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在农业气象预报中,新的动态-统计预报方法的发展是与光合作用数值理论的建立和作物产量波动的科学研究工作所取得的成就分不开的。农作物产量的动态-统计预报方法是以农业气象条件对作物的光合生产力影响的模拟、产量波动的时间序列规律的研究以及统计预报方法和动态预报方法的合成为基础的。这方面的理论研究分以下三个主要阶段 相似文献
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棉花是宁波市的主要经济作物,种植面积近80万亩,约占总耕地面积的21%左右。本市气候暖湿,无霜期长,具有棉花生产的有利气象条件。但由于整个生长期长达七个月之久,在生长过程中,常受到多种气象因素的影响和自然灾害的威胁,给棉花生长带来不同程度的危害。本文对气象条件与棉花产量的关系作一初步分析,并在此基础上作出产量预报。 相似文献
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王文平 《沙漠与绿洲气象(新疆气象)》1988,(10)
一、前言目前,常用的作物产量农业气象预报方法多为物理统计模式和经验统计模式等统计学方法.为克服统计学方法的不足,在此引用动态系统状态预报的一种新方法——多层递阶预报方法,试作春小麦产量的农业气象预报. 预报的基本思想是,将时变系统(产量序列)的状态预报分解为对时变参数的预报并在此基础上再对系统状态进行预报.即将春小麦产量的预报分解成对预报模型参数的预报并利 相似文献
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余绍合 《沙漠与绿洲气象(新疆气象)》1986,(9)
一、问题的提出目前,在粮食作物产量预报的研究中,气象产量预报比趋势产量预报研究更广泛.由于预报方法不断更新,气象产量的预报精度有了很大提高.但是,在总体的产量预报上存在精度差,稳定性不强等问题.这是统计预报本身的缺陷;另一方面则是趋势产量的预报值不准造成的.我们知道,趋势产量 相似文献
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极端气温集成预报方法对比 总被引：4，自引：0，他引：4
用2003-2009年ECMWF和庆阳市极端气温资料建立最高最低气温SVM、Kalman、多元线性回归3种统计方法的预报模型,采用平均、加权、回归3种方法进行预报集成,对庆阳市2010年6-12月各预报方法及5个时次集成预报进行评估.结果表明:单一的SVM、多元回归和集成方法最低气温预报5个时次的准确率均高于最高气温0.8％～24.2％,集成后加权法准确率最高,但最高和最低气温选取权重不同,SVM权重大时最高气温效果好,多元回归权重大时最低气温效果好.随着预报时效的增加,单一的预报方法和集成预报,预报准确率降低.逐月评估表明,单一的SVM准确率较高且预报性能稳定,Kalman准确率较低,回归方法各月差异大,预报不稳定,集成后,3种集成方法的预报比单一的预报方法均有所改善和提高.绝对误差分析表明,加权集成后最高和最低气温误差都较小,优于平均集成法和回归集成法. 相似文献
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一、产量资料来源产量资料抄自省统计局。共70个产麦县及全省历年冬小麦亩产量。总计71个序列,序列长均为37年(1949-1985年) 二、趋势项处理首先将原产量分解为趋势项产量和气候产量两项。在原亩产基础上进行五年滑动平均,其平均值作为中间一年的趋势产量。而在总序列两端共四年的趋势产量按试验曲线平滑方法进行处理。其公式如下: 对于初始值,即我们这里的1 相似文献
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利用天门市1979—2010年棉花蕾期至吐絮期的平均气温、最高气温、降水量、日照等气象资料和棉花产量资料,采用线性趋势、滑动t检验、回归分析等方法,分析了天门棉花关键生育期气候变化和棉花产量变化特征及其相关性。结果表明:(1)棉花蕾期至花铃期、吐絮期两个时期的平均气温均呈升高趋势,蕾期至花铃期平均气温与吐絮期最高气温与棉花产量均呈极显著正相关。(2)棉花蕾期至花铃期、吐絮期两个时期的降水量变化波动较明显,前期变化较平缓,后期波动频繁,振幅增大。两段时期降水量与棉花产量均呈显著负相关。(3)棉花蕾期至花铃期、吐絮期两个时期的日照时数均呈明显减少趋势,日照时数对棉花产量影响不大。(4)棉花产量呈明显增长的趋势,平均每10a产量增加99.0kg/hm2。(5)棉花产量可以与棉花蕾期至花铃期和吐絮期降水量、蕾期至花铃期平均气温以及吐絮期最高气温建立极显著的多元回归方程。 相似文献
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棉花发育期是反映棉花个体与群体生育状况的重要标志, 正确预报棉花发育期对于开展棉花气象灾害预警防御和生产管理措施建议至关重要。为此, 针对全国农业气象业务服务中尚未开展棉花发育期预报的状况, 通过对全国农业气象观测网50个站棉花发育期的变异性和影响棉花生长发育速率因子的分析, 根据实际业务资料现状和业务运行特点, 结合天气预报, 提出了以棉花发育阶段有效积温和间隔日数为指标建立棉花发育期业务预报模式的思路, 实现了可实时动态预报棉花发育期的业务运行方法。模式历史拟合、外推和试预报与实际对比的结果表明:全国50个站棉花第五真叶和开花发育期误差在5 d以内出现的频次达80%以上, 出苗、第三真叶、现蕾等发育期在70%以上, 平均绝对误差小于4 d; 裂铃期误差在6 d以内出现的频次接近70%, 平均绝对误差小于6 d, 效果较好。对棉花停止生长发育期综合考虑积温和初霜日期两个因素, 其历史拟合、外推和试预报误差在10 d以内出现的频次接近70%, 平均绝对误差接近10 d, 基本可以满足全国农业气象业务以旬为服务时效的要求。 相似文献
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利用气象资料预报作物产量是一种比较经济和切实有效的方法,在开展湖北省冬小麦产量预报业务过程中,提出了相似预报方法.该方法有它自己的特点,并可进一步扩充. 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