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1.
基于2016-2018年ECMWF模式温度预报和浙江省72个国家基本站观测资料,根据温度日变化特征,采用K-近邻(KNN)回归算法进行误差订正,改进浙江省172 h精细化温度预报。在KNN回归算法中,将模式起报时刻的温度视作“背景”,由模式预报减去起报时刻温度消除“背景”影响,得到温度日变化曲线,通过温度日变化曲线构建差异指标,选取历史相似个例。根据历史相似个例的误差特征,对温度预报进行订正,得到改进的温度预报。检验结果表明,KNN方案的温度预报平均绝对误差较ECMWF和30 d滑动平均误差订正方案(OCF)的分别减小26.2%和5.2%;日最高和最低温度预报误差绝对值小于2℃,准确率较ECMWF的分别提高14.8%和4.3%,较OCF的分别提高3.0%和1.3%。KNN方案对地形复杂地区的温度预报改进效果更为明显,对冷空气活动和夏季高温等天气过程预报改善效果也较稳定。 相似文献
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《内蒙古气象》2018,(3)
在内蒙古东南部地区引入成熟的作物模型并进行适应性验证,可为模型区域化应用提供研究依据。文章基于内蒙古东南部地区田间试验数据、农业气象观测数据结合同期气象数据和土壤数据,利用"试错法"对WOFOST模型参数进行了调试,对WOFOST模型发育期、叶面积指数及各器官生物量、产量等的模拟能力进行了验证。结果表明,模型对玉米发育期模拟较好,抽雄期和成熟期的模拟误差在6d以内,其中对抽雄期的模拟效果更好,在3d左右;模型对生育期内叶面积指数和各器官模拟良好,实测值和模型值的决定系数R2较高,均通过显著性检验,模拟各器官生物量和产量的均方根误差(RMSE)在641～1414kg·hm-2,其中模拟LAI的均方根误差(RMSE)为1.22。通过校准模型参数值,WOFOST模型能够较好地模拟内蒙古东南部地区春玉米生长发育及其生物量的动态积累过程,能够应用于内蒙古东南部地区春玉米生产。 相似文献
3.
1春玉米2005年春玉米生长期间,气象条件对春玉米的生长发育利大于弊。有利方面主要表现在:①玉米苗期及拔节生长期前后光热充足,玉米生长前期的发育速度较快,大部玉米发育期提前。②农田底墒较好,玉米需水关键期降水较充沛,南疆灌溉用水有保证。③抽雄和开花吐丝期间,大部地区无日最高气温≥35℃的高温天气,对玉米开花吐丝较为有利。灌浆阶段气温适宜,有利于玉米的充分灌浆。④生长期间热量条件较好,播种至成熟≥10℃积温为2723～3793℃·d,大部地区偏多45～477℃·d。不利方面主要表现在:①拔节至抽雄期间,大部玉米区气温明显偏高,部分地区… 相似文献
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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
5.
利用洛阳地区1981-2014年夏玉米产量资料、9个气象站点的逐日观测资料、农田0-50 cm土壤墒情资料,结合夏玉米生物学特性,采用农业生态区域法(AEZ模型),计算了夏玉米不同生长阶段的气候生产潜力,通过气候生产潜力与夏玉米产量的相关关系,建立以旬为尺度的夏玉米产量动态预报模型,并进行历史回代和试报检验。结果表明:气候生产潜力与夏玉米单产增减率呈显著正相关,气候生产潜力可以客观地反映夏玉米单产水平及其动态变化。构建的产量动态预报模型对1981-2010年单产历史回代检验的准确率为88.3%~90.7%,单产丰歉趋势回代检验准确率为65.5%~75.9%;对2011-2014年模型准确性试报检验,单产预报准确率为82.7%~87.5%,趋势预报准确率为50.0%~100.0%。 相似文献
6.
基于CMA-GD模式预报数据,利用多神经网络的动态权重集成方法,开展了贵州省温度预报订正研究,最终获得本地化温度预报订正产品。结果表明：(1) 在对历史数据检验评估的基础上,利用多种神经网络方法可有效降低模式系统误差,通过BP、BP_GA、WAVENN、GRNN、LSTM等神经网络订正,2020年贵州省0～72 h预报时效的温度平均绝对误差较模式降低0.01～0.17 ℃;(2) 考虑到不同神经网络订正结果的差异性,采用动态权重方案对订正结果进行优势集成可显著提升预报可靠性。经集成后的温度预报效果优于模式直接输出和各神经网络订正结果,2020年贵州省0～72 h预报时效的温度平均绝对误差较模式降低14.93%,预报准确率提升8.24%。此外,动态权重集成后的订正结果还表现出较好的稳定性。基于该方法形成的本地化客观预报订正产品可为提升贵州复杂地形下温度预报质量以及精细化预报服务水平提供参考依据。 相似文献
7.
基于1981—2010年东北地区55个农业气象观测站发育期数据、16个气象站逐日气象资料,采用趋势变率、秩相关分析、主成分分析和结构方程模型等方法,分析了近30年东北春玉米关键发育期的变化特征,探讨了春玉米发育期对不同时间尺度气象因子的响应规律。结果表明:1981—2010年春玉米关键发育期 (播种期、抽雄期、成熟期) 均有延后趋势,大部分地区春玉米生长前期 (播种期—抽雄期) 日数减少,生长后期 (抽雄期—成熟期) 日数增加,全生育期日数增加。在绝大多数年份,春玉米播种期在温度适播期之后,成熟期在初霜日之前。近30年对东北春玉米生育期日数影响最大的气象要素为温度,主成分分析结果显示,年际尺度的升温、温度生长期的延长和作物生长期的高温对生育期日数影响显著;结构方程模型指出,作物生长期的最高温度和最低温度对生育期日数影响有间接效应,主导气象要素能够解释生育期日数变异的44%。全球变暖背景下,东北春玉米发育期变化是作物响应气候变化和农业生产适应气候变化的共同结果。 相似文献
8.
延伸期温度预报误差订正技术初探 总被引：1，自引：0，他引：1
应用滑动平均误差订正方法和历史偏差订正方法,对欧洲中期天气预报中心的数值模式延伸期2 m温度预报进行误差订正。研究发现,应用滑动平均误差订正方法进行11～15 d逐日温度预报订正时,25～30 d是最优的训练期长度。对2018年订正预报的检验分析显示,应用上述两种误差订正方法均可减小模式预报的系统偏差,有效修正模式温度预报较实况明显偏低的问题,并将预报准确率提高30%以上。在6—10月,订正后的温度预报平均绝对误差基本在2℃以内,具有一定的参考性,其业务化产品可支撑预报员的业务预报需求。在15 d内的延伸期预报时效上,两种订正方法对温度预报的订正效果差异并不明显。随着时效的延长,历史偏差订正方法的优势逐渐显现。 相似文献
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根据中央气象台自2017年10月—2018年9月20:00起报未来72 h 0.05 °×0.05 °分辨率格点日最高、最低温度指导预报和国家气象信息中心格点温度实况,应用Matlab神经网络工具箱提供的newrbe函数,建立基于径向基函数(RBF)神经网络的温度预报模型,对2018年10月—2019年9月RBF预报产品进行格点检验评估,并与同期的EC模式预报产品做了对比。结果表明:（1）通过RBF模型订正后的24 h、48 h和72 h日最高和最低温度预报准确率较中央气象台指导预报（NMC）分别提高了7.21%、6.98%、5.48%和5.67%、4.46%、4.47%,均为正技巧,且春、夏、秋季预报订正效果要好于冬季;（2）分区域预报检验来看,除海源、同心、彭阳的最高温度预报和海源、惠农的最低温度预报误差偏较大外,其他区域的误差基本都小于2 ℃。特别是对强降温、霜冻天气的温度预报准确率高于NMC,对预报员有一定的参考价值。 相似文献
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《气象与环境学报》2017,(3)
为了确定辽西地区春玉米各发育阶段生长状况及最终产量的评价方法,基于2011—2015锦州农业气象试验站开展的玉米分期播种试验,利用锦州地区气象观测数据、玉米发育期数据和玉米各发育阶段地上生物量及产量数据,采用Penman-Monteith方法和数理统计方法分析锦州地区玉米不同发育阶段实际蒸散量与地上气象生物量和气象产量的相关关系,并建立玉米各发育期生长状况及最终产量评估模型。结果表明:2011—2015年锦州地区玉米各发育阶段实际蒸散量与地上气象生物量和气象产量之间的线性关系显著,播种—七叶阶段二者呈显著的相关关系(P0.05),播种—拔节、播种—抽雄、播种—乳熟和播种—成熟阶段二者呈极显著的相关关系(P0.01)。建立的玉米各发育期生长状况及产量评估模型的预报准确率为77.8%—94.5%。辽西地区玉米正常生长全生育期水分供应的下限为333.2 mm,其中播种—七叶、七叶—拔节、拔节—抽雄、抽雄—乳熟和乳熟—成熟阶段水分供应的下限分别为49.9 mm、23.3 mm、83.4 mm、118.9 mm、57.7 mm。玉米各发育阶段干旱对产量影响的程度由重至轻依次为:拔节—抽雄抽雄—乳熟七叶—拔节播种—七叶乳熟—成熟。本文基于玉米实际蒸散建立的辽西地区春玉米生物量及产量评估方法,可以满足农业气象产量预报服务的需求,在实际业务中具有应用价值。 相似文献
11.
积温是农业气象科研和业务工作中最常使用的指标之一,但由于受其他环境条件的影响,农作物生育期间的积温在年际间和地区间均表现出不稳定性。因此,如何对已有积温模型进行修正,使农作物生育期间积温计算值趋于稳定并反映实际情况,对农业生产和气象服务均有重要意义。该文以东北春玉米四单19为例,应用沈国权提出的非线性积温模型（简称NLM）进行拟合,分析了参数选择对积温稳定性的影响,提出使用平均温度的二次函数对线性积温模型（简称LM）进行修正（修正后模型称TRM）并进行效果分析,与NLM进行比较。结果表明:NLM拟合时参数P越小,模拟有效积温越稳定;NLM积温在年际间、地区间均存在差异,造成积温不稳定的主要因子是温度强度,与其他因子相关性较差;有效积温与生育期平均温度呈二次曲线关系,对LM的温度二次方修正结果与NLM结果比较发现,二次方修正方法具有可行性。 相似文献
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结合我国东北地区春玉米生长发育的实际情况,以观测年份较多、观测地点较广为原则选取4个春玉米品种,分别为东农248、龙单13、四单19和丹玉13,利用生长发育观测资料和同期气象观测资料,判断4个玉米品种的相对熟型并对沈国权非线性积温模型（简称NLM）进行参数拟合,讨论参数的生物学意义及其与品种熟型的关系,对NLM进行有效改进及验证。结果表明:4个春玉米品种NLM均不存在无效参数,参数K与参数Q存在显著的相关性,说明K可能仅是一个统计参数,没有明确的生物学意义;积温在品种间存在显著差异,全生育期模型参数Q与多年站次平均有效积温或活动积温有较好的相关性,由于不同的积温意味着不同的玉米品种熟型,说明Q与玉米品种的熟型有关,将模型参数Q和K用反映玉米品种熟型的参数（有效积温、活动积温）表示,建立了适用于不同品种的通用积温模型,取得较好的应用效果。 相似文献
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作物系数是计算作物蒸散量的关键参数。利用2006—2008年和2011年辽宁锦州玉米农田生态系统的涡度相关、气象、作物发育期及叶面积指数观测数据,分析不受水分胁迫条件下玉米逐日作物系数特征及其与叶面积指数的关系。研究表明:作物系数与玉米农田实际蒸散均呈单峰型变化,约在7月末至8月初达到最大值 (玉米开花吐丝期)。在此基础上,建立了不受水分胁迫条件下玉米逐日作物系数与叶面积指数关系 (达到0.01显著性水平), 同时,采用积温表示的标准化生育期方法模拟相对叶面积指数,并建立了逐日作物系数与相对叶面积指数关系 (达到0.01显著性水平),解决了无叶面积观测地区玉米逐日实际蒸散量的计算。研究结果可为玉米农田用水管理以及灌溉措施的制定提供参考。 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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利用1961~2000年逐月气温资料计算了东北地区分省和全区玉米的热量指数。通过对热量指数和大气环流资料的统计分析，建立了6个预测玉米热量指数的模型，各模型都能较好地预测东北地区各省及全区的玉米生长发育期间的热量状况。检验结果可以看出，所有模型的准确率较高，且稳定性较好，6个模型预测玉米热量指数的平均相对误差都在7%以下，说明了各模型都具有较好的预测能力。其中辽宁省的相对误差最小，平均在2%以下，预测效果最好，黑龙江省的平均误差最大，也都在4.5%~7%。 相似文献
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Adaptation of agriculture to warming in Northeast China 总被引：3，自引：2，他引：3
Xiu Yang Erda Lin Shiming Ma Hui Ju Liping Guo Wei Xiong Yue Li Yinlong Xu 《Climatic change》2007,84(1):45-58
Northeast China comprises Heilongjiang, Jilin and Liaoning Provinces, with a total area of 790,000 km2 and a population of about 107 million. Northeast China, located at relatively high latitudes, (from about 39 to 53°N), is
one of the coolest regions in China with long and cold winters, a short growth season and frequent cold extreme events, which
are adverse to agricultural production. However, since the 1980s, Northeast China has experienced significant warming with
annual mean temperature rising by 1.0–2.5°C. The increase of accumulated temperature, the extension of the growth period and
the recession of summer cool disasters all contributed to improved conditions for crop growth and led to a northward movement
of the agricultural climate zone. In addition, the adaptation to warming including the adjustment of crop composition and
structure as well as the adoption of advanced technologies greatly facilitated agricultural development. As a result, total
grain production in the region increased rapidly. This paper describes in detail climate change, adaptation measures and final
agricultural outcomes, alongside with economic and political factors and the role of different political actors in Northeast
China. 相似文献