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气候适宜度在华北冬小麦发育期预报中的应用 总被引：5，自引：0，他引：5
利用华北地区39个代表站,1971-2011年逐日最高温度、最低温度、降水量、日照时数、土壤水分、冬小麦发育期和农业气象指标等资料,在考虑_十壤水分和降水对冬小麦不同生长发育阶段的不同影响基础上,建立了冬小麦水分适宜度计算方法,结合温度适宜度和日照适宜度,构建了冀、鲁、豫冬小麦气候适宜度评价模型。以冬小麦气候适宜度为预报因子,建立了冀、鲁、豫3省9个区域冬小麦发育期预报模型。模型回代检验结果表明,不同区域模型的模拟天数与实际天数的平均误差均在1-2天之间,不同发育阶段模型的模拟天数与实际天数的平均误差均在4天以内;模型预报检验表明,各区域不同发育阶段的预报天数与实际天数的误差大多数在3天以下。 相似文献
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在考虑土壤水分和降水对冬小麦各生长发育阶段影响不同的基础上,构建了冬小麦水分适宜度计算方法,结合冬小麦温度适宜度和日照适宜度计算模型,建立了冬小麦气候适宜度计算模型.利用不同时段的气候适宜度与冬小麦气象产量的关系,采用加权平均构建了冬小麦播种至某一发育阶段的气候适宜指数.利用历史气候适宜指数最大值、平均值、最小值和冬小麦观测试验资料,建立了冬小麦播种至某一发育阶段的气候适宜程度诊断阈值;并利用该阈值,建立了冀、鲁、豫地区冬小麦播种至某一发育阶段的气候适宜、基本适宜和不太适宜诊断指标,对提升农业气象定量评价服务具有十分重要的意义. 相似文献
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河南省夏玉米产量预报方法 总被引：4，自引：0，他引：4
利用河南省农业气象产量预报业务系(WAPFOS)，分析了夏玉米产量与光照、降水、气温等影响因子的关系，结果表明，旬降水量、旬日照时数和旬平均气温与夏玉米产量关系密切，是直接影响产量的重要因素。在此基础上，建立了预报模型。 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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河南省夏玉米气候适宜度评价 总被引：3，自引：0，他引：3
为定量评价气象条件对作物生长及产量形成的影响,本文依据夏玉米不同发育阶段上限温度、最适温度、下限温度、需水量、需光性等生物学指标,构建了河南省夏玉米气候适宜度评价模型。通过对13个代表站30 a全生育期气候适宜度和相对气象产量进行相关分析,表明该模型能较好地反映河南省夏玉米的气候适宜水平及其动态变化。利用检验后的模型计算了河南省67个站1981-2011年夏玉米生长季单因子及综合气候适宜度,结果表明河南省夏玉米大部分生育期光热资源较适宜,能满足玉米生长所需,仅在灌浆后期略显不足,降水是影响夏玉米产量形成的主要限制因子,且降水适宜度年际变化幅度大于日照和温度。综合气候适宜度年际波动表现为抽雄—乳熟期〉出苗—抽雄期〉全生育期。空间分布上气候适宜度呈自西北向东南方向的递增趋势,适宜度高值区分布在南阳东部及驻马店部分地区。 相似文献
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根据冬小麦理论产量由单位面积有效茎、穗粒数和千粒重求积的农学原理,结合冬小麦生长季气温、日照和水分适宜度的计算模型,在河南省选择5个代表站点,利用1995-2013年冬小麦生长季的逐旬气象要素,构建了气温、日照、降水和土壤水分适宜度序列,分别建立了各代表站点产量要素的变化率或距平百分率的动态预报模型。结果表明:有效茎与气象条件的直接相关性不显著,但株成穗数的变化率与气温和水分适宜度的相关性较好,千粒重距平与土壤水分适宜度的相关性显著,穗粒数与气象因子适宜度的相关性小。除穗粒数变化率预报模型外,构建的株成穗数变化率及千粒重距平的动态预报模型显著性水平均较高。模型可从4月1日起,逐旬预报各产量要素值,各代表站点对株成穗数、穗粒数和千粒重的预报回代检验平均准确率分别为80.4%、88.5%和94.0%,5月上旬以后对理论产量的预报平均准确率为93.3%。利用2014年资料进行外推检验,对穗粒数和千粒重的预报准确率均在92.0%以上。因此基于主要气候因子适宜度与农学模式相结合的方法,可实现产量动态预报,预报准确率基本满足业务服务需求,但模型对产量的丰歉趋势预报准确率仍相对较低。 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