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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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《气象与环境学报》2016,(2)
冬小麦是甘肃省主要粮食作物之一,开展甘肃省冬小麦产量动态预报对全省粮食生产和粮食安全具有重要意义.利用1985—2013年甘肃省冬麦区16个地面气象观测站逐日气象资料和冬小麦产量资料,基于积分回归原理以旬为时间尺度,分析了影响陇中、陇东、陇南地区冬小麦生产的主要气象要素和关键时期,并分别建立了3月下旬、4月下旬和5月下旬甘肃省冬小麦产量动态预报模型.结果表明:降水和温度对甘肃省冬小麦气象产量影响较大,其中降水量增加对各冬麦区基本均为正效应,尤其在麦田休闲期和返青拔节期更显著;苗期—越冬前期和拔节期—孕穗期气温升高对冬小麦为负效应,越冬后期—返青起身期气温升高对陇中和陇东冬麦区正效应较明显.通过近5 a试预报检验表明,建立的冬小麦动态产量预报模型平均预报准确率达96%以上,可满足业务服务的需要. 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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基于1981-2016年江苏省不同区域一季稻产量序列,计算站点尺度的气温、降水、日照适宜度以及综合气候适宜度,在此基础上构建基于气候适宜指数的作物产量预报模型,开展不同空间尺度的一季稻产量精细化预报。同时,以各主产地市、县一季稻种植面积百分比为权重,加权集成省级产量,开展基于不同空间尺度一季稻产量序列的大区域尺度产量预测。结果表明:(1)江苏省不同区域一季稻气象产量与不同时段气候适宜指数之间存在较高的相关性,基于气候适宜指数的预报方法适用于江苏省不同区域一季稻单产预报。(2)2012-2016年省级尺度模型预报平均准确率高于97.5%,主产地市、县模型平均预报准确率低于省级尺度预报模型,主产县预报准确率年际间波动较大,表明预报区域越小,预报的难度提升。(3)基于气候适宜指数模型的江苏省级、主产地市集成,主产县集成模型预报准确率大部在95%以上,整体上看主产县集成优于主产地市集成,主产地市集成优于省级尺度模型。由此,开展地市级和县级尺度的精细化产量预报可提升省级尺度预报准确率,同时提高县级作物产量预报能力。 相似文献
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绿度指数在冬小麦苗情和产量监测中的应用 总被引：4，自引：1，他引：3
应用江苏省气象局农业气象服务中心提供的NOAA/AVHRR资料和资料处理系统,运用统计学原理,分析了绿度指数与徐州市冬小麦主要生育期的苗情、产量之间的关系,建立了冬小麦主要生育期生物量和产量的预报方程,确定了徐州市冬小麦主要生育期各类苗情的绿度指数指标,能较为准确地提供冬小麦主要生育期的苗情分类和产量预测。 相似文献
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基于气象要素建立关键气象因子模型、气候适宜度模型、辐热积模型,并根据模型预测准确率确定权重系数构建江西省油菜产量集成预测模型,对集成模型的预测效果和基础模型进行对比分析。结果表明:1)关键气象因子模型4月中旬预测准确率低于其他模型,三种基础模型的权重系数依次为0.3、0.35、0.35,5月中旬预测准确率基本一致,权重系数依次为0.34、0.33、0.33。2)对于集成模型趋势一致率,1991—2010年回代检验结果5月中旬最高,4月中旬仅次于气候适宜度模型;2011—2015年两个时次预测趋势一致率均为100%,达最高。3)2011—2015年集成模型预测检验RMSE最低,预测准确率均在97%以上。油菜集成模型预测的准确性和稳定性总体优于基础模型,可应用于江西省气象业务服务。 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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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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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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结合已有研究成果和一季稻的生理特征,采用模糊数学方法分别建立了安徽省分区域一季稻温度、降水和日照适宜度模型,并在此基础上建立了综合反映多因子对一季稻影响的气候适宜度模型.通过对不同时段内单要素适宜度和气候适宜度的集成,构建了分区域一季稻单要素适宜指数和气候适宜指数模型,并对两种集成方法进行了比较.基于气候适宜指数与一季稻产量的关系,建立了不同时间尺度的气候适宜性评价指标.结果表明:归一化法气候适宜指数模型优于绝对值法,气候适宜指数与产量丰歉指数具有显著相关性;气候适宜性评价指标对一季稻的产量具有较好的区分度,指标回代检验准确率较高,业务试用效果良好,可以用之评价气候条件对一季稻生长发育和产量形成的适宜程度. 相似文献
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河南省小麦病虫害气象预测预报模型研究 总被引：4，自引：2，他引：2
根据1988-2005年河南省小麦病虫害总发生面积,结合对应年旬气象资料、温雨系数,采用相关统计分析方法,得出关键旬光温水气象因子和温雨系数的相关系数,确定关键气象因子.根据关键气象因子和温雨系数的参与时间,建立了长期、中期和短期共8个预报模型.经过历史资料的回代检验,发现9月上旬和10月中旬两个模型预测面积准确度在80%以上的历史符合率占72%和78%;12月上旬、2月下旬、4月下旬和5月上旬,模型预测面积准确度在80%以上的历史符合率均在89%以上.对等级进行预测时发现历史完全符合率在70%左右,但总体趋势较好,其预报等级与实际等级差的绝对值最多为1,未发生偏轻预报为偏重或偏重预报为偏轻的现象.本模型能根据最新气象数据的参与时效,对小麦病虫害的发生发展进行滚动预报,且效果良好. 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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应用卫星遥感植被指数对甘肃冬小麦产量预报惯用的气象模式进行修正。综合气象模式入选气象因子与影响我省冬小麦产量波动的主要气象因素相吻合，预报范围由代表站扩大到整个冬麦区，预报准确率有所提高。 相似文献
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根据1958—2015年我国北方地区8个主产省（市）小麦蚜虫分省发生面积和发生程度资料、1958—2015年601个气象站点相应逐日气象资料和农业气象站小麦发育期资料,采用相关分析、主成分分析和逐步回归等方法,并利用相关系数法进行因子普查,结合小麦蚜虫适宜生理气象指标和华北、黄淮小麦生育期规律,筛选影响小麦蚜虫年发生程度的关键气象因子,构建分区域的小麦蚜虫气象适宜度预报模型,并将气象适宜度指数划分为非常适宜、适宜、较适宜、不适宜4个等级,以反映气象条件对小麦蚜虫发生发展的适宜程度。结果表明:筛选出影响华北小麦蚜虫年发生程度的8个关键气象因子,影响黄淮小麦蚜虫年发生程度的6个关键气象因子。建立的华北、黄淮模型回代检验等级准确率分别为91.2%,93.1%,2016—2018年3年外推预报平均准确率均在75%以上;利用黄淮模型反演苏皖两省2016—2018年小麦蚜虫发生等级、异地检验3年预报效果均较理想。模型适用于从气象角度对华北、黄淮及江淮地区小麦蚜虫发生等级进行监测和预报。 相似文献
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基于气候适宜度的江苏水稻气候年景预测方法 总被引：3，自引：1，他引：2
在改进气候适宜度模型参数的基础上,利用1961-2016年70个站的气象观测资料和农业资料,应用统计方法,确定了温度、日照、降水适宜度对水稻气象产量的影响权重,由此构建了年景综合指数及其预测模型。结果表明:日照适宜度和降水适宜度与相对气象产量之间存在显著的相关关系,影响权重分别为0.460和0.428,由于热量资源充足,温度适宜度对气象产量的影响权重偏小(0.112);基于气候适宜度构建的年景综合指数与相对气象产量的相关系数达0.411,说明该指数能较好地表征气候条件对产量形成的综合影响;基于大气环流特征量和太平洋海温等大尺度预报因子,采用最优相关和逐步回归等方法,建立了水稻年景综合指数的预测模型,经过历史拟合和试报检验后效果理想,可投入业务应用,该方法的预测结果将为水稻产量分析预测提供科学依据。 相似文献
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运用1988~2017年贵州省玉舍滑雪场附近30年气候资料和2015~2016年冬季滑雪场客流量资料,分析贵州高海拔地区滑雪运动与气象条件的关系,进而进行滑雪气象指数等级研究。结果表明:(1)玉舍滑雪场冬季具有少雨、低风、温度适宜的气候特点,可以开展滑雪运动。(2)玉舍的滑雪人数与气象因子风速、气温、相对湿度、降水量呈显著反相关。(3)根据玉舍滑雪场气候背景特征,分别对降水量、相对湿度、舒适度指数三个气象要素进行分级,通过实际滑雪人数分级与滑雪气象指数等级预报进行的检验表明:实际滑雪气象指数等级与指数预报等级相同(即绝对值之差为0)的准确率达26.4%,实际滑雪气象指数等级与指数预报等级绝对值之差为1的准确率达66.7%,即预报滑雪气象指数等级与实际滑雪气象指数等级之差≥1的准确率达93%。 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