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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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在研究作物产量与气象条件关系时通常将实际产量分解为趋势产量、气象产量和随机产量三部分。亦即:Y_i=Y_t Y(?) Y_ε……(1)。式中Y_i为实产,Y_t为趋势产量,Y_w为气象产量,Y_ε为随机误差,这种处理方法在农业技术措施波动不大时是可行的。但实际上农业技术的改进并非如产量趋势,曲线那样平滑地上升或下降。每年产量的离差值都是由气象因素Y_w和农业技术因素Ya的共同作用结果,其数学通式应为:Y_i=Y_t Y_a Y_w Y_ε……(2)。农作物的产量是由多种因素决定的,诸如:天气、地力、人为栽培措施、品种特性,具有重大的技术变革,严重的自然灾害等的影响。应用权重系数法预测产量效果较好,即: 相似文献
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作物产量预报常用的统计模型为:Y=Y_t+Y_w+Y_ε。影响作物产量的气象因子的年际间变化存在一定的周期性,因此可采用周期分析法拟合气象产量。所建立的模型具有预报时效长的优点。样本多、周期明显的产量序列其效果更好。本文提出一种用 PRESS 准则提取周期的方法,取名为“PRESS 周期分析”。经使用并与常用的方差周期分析方法进行比较,结果表明,用 PRESS 周期分析建立的预报模型,其历史拟合和试报效果均优于方差周期分 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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一、前言目前作物产量分析预报中将作物实际产量 Y 分为三大项。第一项为主要受土肥条件、品种优劣、耕作栽培、管理技术等因子影响的趋势产量 Y_t,一般表现为时间的正函数;第二项为主要受天气气候条件影响的气候产量 Y_w,气候产量随天气气候因子的波动而变化;第三项为偶然随机因子影响的随机项 Y_ε。即 相似文献
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对产量预报方法做了新的尝试性研究。首先从作物生长发育的生物学特点(微观)出发建立初始预报模型，再利用系统分析方法将初始预报模型转化为社会产量预测模型，讨论了建立气象产量生物学解释预报模型的思路及其合理性，同时初步讨论了该模型在业务使用中的思路和可行性。 相似文献
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影响我国水稻产量的主要气象因子的研究 总被引：15，自引：2，他引：13
通过收集前人所作的全国各地区水稻产量气象预报模型,将所得到的资料按双季早稻、双季晚稻、单季稻进行分析,并提取预报因子。通过定量化处理,使用系统聚类分析方法,以预报方程中的影响因子为指标,讨论了各水稻分区（双季早稻分为４个区,双季晚稻分为２个区,单季稻分为９个区）水稻产量的主、次要影响因子和影响时期,为大范围水稻产量预报提供了科学依据。 相似文献
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在农业气象的产量预报工作中,需对多年的产量序列进行趋势处理,然后才能定量地预报气象条件对产量的影响。趋势处理,就是设法消除产量序列中因为生产水平的变革而造成的差异,以便突出气象条件对产量的影响效应。 相似文献
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江苏省单季晚稻产量预报的分段加权动态模式 总被引：2，自引：0，他引：2
本文利用灰色系统GM(1,1)模型逐段滑动平均模拟趋势产量y_t,根据单季晚稻的穗数、粒数和粒重对最终产量的贡献确定出生育三个阶段的权重,算出各阶段的气象产量。通过MAICE逐步回归方法分别建立各介生育阶段末气候产量的预测模式,分段加权动态地进行单季晚稻的产量预测。最后还作了1986—1988年产量的试报。 相似文献
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在进行县级农业气候区划工作中,利用作物产量,模拟出产量时间趋势项,即受农业技木水平决定的产量(y_t),再从每年实际产量(y_i)中减去时间趋势产量,得到气象原因所造成的气候产量(y_c)即由天气、气候条件决定的产量。然后根据气候产量确定影响产量形成的关(?)气象因子,得出天气气候条件对产量的定量指标,或 相似文献
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对冬小麦产量气象统计预报方法的认识与实践 总被引：3，自引：0，他引：3
针对冬小麦产量气象统计预报方法研究中的几个关键问题，在气象产量序列的分离与订正、趋势产量的预测、气象因子的处理等方面进行了探讨，并在淄博市冬小麦产量气象统计预报方法研究中试用，取得了较好的效果。 相似文献
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在新型统计检验聚类分析 (CAST) 方法对山东省冬小麦种植区进行合理分区的基础上,利用基于作物产量历史丰歉气象影响指数、关键气象因子影响指数、气候适宜度指数、WOFOST (world food study) 作物生长模型分别建立各区域冬小麦产量动态预报方法,利用这4种方法分别对2004—2011年山东省冬小麦产量进行动态预报,在分析历史预报结果平均准确率的基础上,剔除预报准确率低于90.0%的预报方法,确定每种方法的权重系数,采用加权方法建立山东省冬小麦产量动态集成预报方法。结果表明:4种单一产量预报方法在各区域各时段的预报准确率很不稳定,波动范围较大。而集成预报方法对山东省各区域冬小麦产量动态预报准确率相对于4种单一预报方法均有所提高,预报准确率普遍在95.0%以上,且其预报结果稳定性较好,变化比较平稳, 集成预报方法更适合在业务上应用。 相似文献
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在制作产量预报时，一般将产量分解为趋势产量与气象产量，我省的“农业产量气象预测自动化系统”中用２０余种方法求算趋势产量，作者在近几年的实践中发现，对于我省小麦产量预报而言，用调和权重法处理产量比用其它方法效果好，预测结果更接近实产，准确率高。 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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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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目前,国内对花生产量预报方面的研究较少,其它粮食作物如小麦、水稻等作物的产量预报方法较多。一般常用的多元回归、特征根回归、多重回归等预报方法,随着预报年限的延长,预报误差会相应增大,其原因之一是在此类预报过程中,用固定参数模型来预报一个时变参数系统的状态,易产生较大的误差,并随着预报年限的延续而增大。因此逐年预报时需要重新计算模式的系数。为了克服这一缺陷,我们采用了动态系统预报的新方法——多层递阶预报方法,对我省花生产量进行预报,由于它充分考虑了参数的时变特性,因此提高了预报准确率。通过对我省花生产量预测的实际应用表明,采用多层递阶预报方法连续多年预测花生产量,准确率及精度较高,这一方法可多年使用后再进行模式运算,大大减少了工作量,这种方法早已引用于长期天气预报,对于时间紧、业务量大的产量预报也非常适用。 相似文献