基于气候适宜度的河南省夏玉米产量预报研究

从夏玉米不同发育阶段所需的光、温、水等生物学特性出发,构建了河南省夏玉米气候适宜度模型,计算了1980—2007年全省13个主产省辖市夏玉米生长季综合气候适宜度;根据各阶段气候适宜度与夏玉米产量的相关关系,建立了以旬为步长的夏玉米产量预报模型,并利用2008—2012年数据进行预报检验。结果表明,气候适宜度指数与夏玉米产量呈显著正相关,气候适宜度变化能较为客观地反映夏玉米产量水平及其动态变化。1980—2007年各省辖市模型回代检验准确率为87.5%~94.6%,全省平均为91.8%,2008—2012年各省辖市预报准确率逐旬平均为92.3%~98.4%,全省平均为96.0%,能基本满足农业气象业务服务需求。     

基于气候适宜度指数的吉林省春玉米单产预报研究

利用吉林省1980～2014年春玉米产量、生育期以及逐日气象资料,从春玉米生长发育的上限温度、最适温度、下限温度、需水量和需光特性等生物学特性出发,构建春玉米生长季逐旬温度、降水、日照时数及综合气候适宜度模型,经过与相对气象产量进行相关以及回归分析,根据气候适宜度指数建立7～8月逐旬的产量动态预报模型,对吉林省春玉米产量进行动态预报。结果表明:各时段建立的产量预报模型均通过0.01水平的有效性检验,能够客观反映春玉米生长期内气象要素状况;各预报模型的历史回代检验平均准确率均大于88.9%,均方根误差小于15.0%;历史回代拟合的气象产量与实际气象产量在年际变化上具有较好的一致性,两者相关性通过0.01水平的显著性检验;1981～2011年间各旬单产趋势预报准确年份在21年以上。各时段预报模型对2012～2014年的外推预报结果不稳定,准确率分别在97.0%、88.5%、66.8%以上,趋势预报2014年不准确。总体上,建立的产量预报模型可为吉林省春玉米产量预报提供重要依据。     

基于气候适宜度的水稻产量动态预报模型

利用1981─2016年江苏省13个市气象观测站的地面气象观测资料和同期的水稻产量资料,结合江苏地区的气候特点和水稻生理特性,构建了适用于江苏地区水稻的温度、日照、降水适宜度模型;根据气候适宜度与水稻气象产量的相关关系,确定了气候适宜指数,进而建立了基于气候适宜指数的江苏各市及全省的水稻产量动态预报模型;对所构建的模型进行历史拟合检验和预报检验,拟合准确率平均为95.05%,预报准确率平均为96.15%,达到了业务工作中准确率95%以上的预报标准。     

基于相对气候适宜度指数的贵州辣椒产量动态预报模型构建

【目的】探明辣椒单产与气候要素变化的相关性,为促进辣椒产业优质高效生产及为贵州省辣椒产量预报提供气象科学依据。【方法】在贵州省北部加工型辣椒产业带和南部鲜食辣椒产业带分别选择种植面积较大的3个县市区(北部产业带选择湄潭县、绥阳县和凤冈县,南部产业带选择盘州市、瓮安县和西秀区),对其在2010—2017年辣椒生育期内的气象条件和平均单产进行分析,构建相对气候适宜度指数,并基于相对气候适宜度指数建立分区域产量动态预报模型。【结果】辣椒生育期内(5月下旬至8月下旬)的累积相对气候适宜度指数与辣椒单产丰歉值均呈正相关,其相关性均通过0.05水平的显著性检验。基于相对气候适宜度指数建立的北部和南部辣椒产业带产量动态预报模型均通过0.05水平的显著性检验。回代检验表明,全省预报的平均准确率达88.35%,北部辣椒产业带产量预报模型准确率高于南部产业带;全省预报模型回代检验及检验的预报准确率分别达88.35%和84.34%。【结论】建立的辣椒相对气候适宜度指数能够客观反映贵州省北部、南部两大辣椒产业带的气候适宜度与单产丰歉值的变化情况;建立的贵州省辣椒不同时段的预报模型可客观反映辣椒生长期内的气象要...     

基于气候适宜度指数的茎瘤芥产量动态预报方法

为做好重庆重要特色经济作物茎瘤芥的产量预报，本研究耦合光、温、水与茎瘤芥产量形成的供需关系，以预报日前不同生育期气象资料作为参考数据集，基于气候适宜度指数与气象产量指数，建立茎瘤芥产量动态预报模型。结果表明：茎瘤芥幼苗—瘤茎膨大期气候适宜指数与气象产量指数相关性优于仅考虑瘤茎膨大期的分析结果。采取幼苗—瘤茎膨大期以及仅瘤茎膨大期两类参考数据集建立茎瘤芥瘤茎产量丰歉动态预报模型，幼苗—瘤茎膨大期作为参考数据集的计算模型表现更佳，不同起报时间瘤茎产量预报准确率平均值92.0%;归一化均方根误差平均值0.196;丰歉趋势准确率平均值68.2%。说明幼苗期气象条件对茎瘤芥瘤茎产量形成有一定贡献，考虑幼苗期气象要素的气候适宜指数能够更好地解释气象条件对茎瘤芥产量形成的影响。利用2017—2019年气象数据和产量数据对产量丰歉预报模型进行检验，各年度产量预报准确率基本在90%以上。基于气候适宜度指数的茎瘤芥产量动态预报方法能够以较高准确性和稳定性对茎瘤芥产量进行预测。     

基于气候适宜度的辽宁省春玉米产量动态预报研究

基于前人研究的东北地区春玉米适宜度指标,分别构建以省、市为空间尺度,以候为时间尺度的春玉米温度、降水和日照适宜度模型,运用积分回归法,建立春玉米气候适宜度指数,根据加权法,建立辽宁省和14个市的春玉米产量动态预报模型。结果表明,气候适宜度指数与单产丰歉值显著相关,1992—2013年省级模型回代检验准确率为79.6%,该方法可以动态预报辽宁省春玉米单产,满足辽宁省省级农业气象业务服务需求。     

基于气候适宜度的湖北省棉花相对气象产量丰歉年型探讨

基于1981—2020年湖北省棉花种植区共50个县（市、区）气象资料,选取光照、气温、有效降水量3个气候影响因子计算棉花各生育期气候适宜度,并采用熵权法对各生育期气候适宜度进行加权得到湖北省全生育期综合气候适宜度,构建了基于综合气候适宜度的棉花相对气象产量丰歉年型预报模型。结果表明,1981年以来湖北省棉花气候适宜度呈“降-升-降”波动趋势,棉花花铃期相对其他生育期更适宜棉花生长;播种期、蕾期变异系数较大,分别为21.9%和20.9%;所建立的相对气象产量预报模型历史回代完全一致及较接近的占比达到94.7%,2019年、2020年试报结果与实际丰歉年型完全一致,拟合结果较好,能够基本满足业务服务需要。     

基于气象关键因子的河南省夏玉米产量预报研究

以河南省13个地市1990—2006年逐旬光温水气象资料为基础,通过相关分析确定了影响河南省夏玉米产量的关键气象因子,建立了7月中旬—9月中旬的夏玉米气象产量预报模型。将全省由南至北划分为三个区域,分区回代1990—2006年资料对模型预报准确率进行回代检验,并利用2007—2010年资料对模型进行试报。检验结果表明,模型回代准确率全省为88.4%,不同区域间回代准确率差异明显,北部最高92.9%,中部次之87.4%,南部最低83.4%,分析 原因主要受夏玉米产量年际波动的影响;模型预报准确率全省为94.9%,各区域差别不大,基本在95%左右。     

基于关键气象因子的湘北早稻产量动态预报

利用湘北地区1987~2011年早稻单产和早稻生育期内旬平均气温、旬降水量、旬日照时数等气象资料,应用统计分析法建立了早稻的气象产量动态预报模型,并进行了预报验证。结果表明,通过分析气象产量与早稻生育期逐旬气象要素相关性,筛选出5月上旬的平均气温和日照时数、5月中旬平均气温、5月下旬日照时数、6月中旬降水量和7月中旬日照时数是影响湘北早稻产量的关键气象因子;基于关键气象因子建立了早稻气象产量动态预报模型。对1988~2009年早稻产量进行了预报验证,平均准确率在91.0%以上。该模型的预测结果基本反映了早稻产量的变化情况。     

基于气候适宜度的一季稻产量预报模式研制——以安徽省桐城市为例

[目的]针对不同发育期时段建立一季稻产量趋势及定量预报方程.[方法]依据1981 ～2010年桐城市一季稻实产数据及全生育期对应时段的基本气象资料,利用直线滑动均值和调和权重法分离处理气象产量,引入气候适宜度模式,采用相关系数分析分时段筛选出桐城一季稻产量的气象影响因子,结合逐步回归方法建立预报方程.[结果]通过试报及检验,得出90％的年份相对误差值为-3％～3％,只有3个年份相对误差绝对值＞3％,2011、2012年试报的相对误差分别为-1.1％、3.7％.[结论]首次将气候适宜度作为气象影响因子引入预报模式,使得预报结果更加精确,效果令人满意,完全满足业务化要求,可以业务使用,尤其可针对不同发育期时段适时开展为农服务工作,意义较大.     

黑龙江省大豆自然生产力的试验研究和预测

本文是在省内不同气候、土壤肥力地区所做的区域性大豆自然生产力试验的基础上,采用二次正交旋转回归设计和双重组合设计方法,建立了黑龙江省大豆自然生产力模型,研究了影响自然生产力的环境因素——积温、降水和土壤有机质的变化及其交互作用对大豆产量的影响程度.同时,运用模型对区域性自然生产力和不同气候年进行了大豆产量的预测.     

大豆丰歉与气候条件的关系及其高产稳产栽培技术

通过对黑龙江省海伦市近30年的大豆产量、气象资料进行分析整理,找出大豆产量与气象条件的关系。就提高大豆产量提出具体措施。     

基于WOFOST模型的黑龙江省水稻产量动态预报研究

基于黑龙江省气候变暖、水稻种植范围扩大、种植界限北移等事实,利用Mann-Kendall统计检验方法对1961-2008年黑龙江省的年平均气温进行了突变性检验,并以气候变暖的突变点为时间节点,利用黑龙江省水稻生长发育观测资料（发育期、生物量、种植品种、熟型）和同期的气象资料,结合当地的实际种植情况,重新划分WOFOST模型水稻适宜区,改进原有发育参数,实现了WOFOST模型在黑龙江省水稻生长模拟中的动态化应用。同时,探讨了利用WOFOST模型进行水稻产量动态预报的方法,通过建立不同时期水稻模拟生物量与实际产量的相关统计模型,实现了WOFOST模型在水稻产量动态预报业务中的应用。通过对1997-2006年历史预报检验和2007-2008年预报试验,结果表明,6月30日、7月31日、8月31日水稻历史预报检验单产平均准确率分别为96%、93%、94%,预报试验单产平均准确率分别为93%、95%、95%;实现了水稻产量的动态、定量预报,可进行业务应用。     

东北地区粮食作物产量变化特征及其对气象干旱的响应研究

基于东北三省1961—2015年的气象数据,计算了4个时段(雪季、雨季、生长季和年际)的标准化降水蒸散指数SPEI,同时利用HP滤波法分离了1992—2015年4种粮食作物(水稻、玉米、大豆、小麦)的气象产量,并构建相应的标准化产量残差序列,分析东北三省不同时段的SPEI对该地区主要粮食作物气象产量的影响,结果表明1)雪季SPEI与粮食作物产量残差序列显著相关,尤其是在辽宁省更为明显;2)作物气象产量对SPEI的响应与发生区域、时段、作物品种有关,水稻的气象产量与各时段SPEI基本成负相关,大豆气象产量随生长季、年际SPEI的增大表现为先升高后降低,但小麦气象产量与SPEI的关系不甚明显。因此,在东北整体干旱化的背景下,不同时节的SPEI对各作物产量的影响并不同步,可见东北地区主要粮食作物对气象干旱的响应存在地区差异性和季节差异性。在实际工作中,应结合大尺度下的气候变化规律和局地的气候特点对农情进行分析诊断,尤其是非生长季的气象干旱应引起重视,以更全面地指导未来的农业生产决策。     

基于BP神经网络的马铃薯气候产量预报模型

为了准确预测马铃薯气候产量达到趋利避害的目的,利用1980—2015 年山西省大同市马铃薯产量及同期国家基准观象台观测到的气候资料,选用传统的统计回归方法和BP神经网络方法分别建立马铃薯产量预报模型。结果表明：通过二次函数曲线和最小二乘法确定马铃薯敏感期的气候因子是气温、日照和降水,其中降水对马铃薯产量的影响最大。通过改进的气候产量算法可以更好地反映气候要素与作物单产之间的函数关系。在Matlab 平台上训练精度设为0.005、学习率0.01 的BP神经网络方法可以很好地逼近非线性函数。用大于1/3 样本进行预报检验表明,在预报精度和拟合精度上,BP神经网络模型都明显优于传统的回归模型,BP神经网络方法在马铃薯产量预报中有具有非常广泛的应用前景。     

黑龙江省玉米气候适宜度变化分析

运用黑龙江省6个农业气象观测站玉米平均物候资料及64个气象站1961～2009年的逐日气象资料,对玉米全生育期及各主要玉米生育阶段的气候因子及综合气候适宜度进行了计算分析。结果表明,自1961年以来,玉米各发育期对气候因子适宜程度不同,播种期-出苗期、出苗期-开花期、开花期-成熟期温度适宜度呈上升趋势,日照适宜度呈下降趋势,除播种期-出苗期降水呈上升趋势,其余玉米各发育期降水均为下降趋势。玉米全生育期降水、日照适宜度呈下降趋势,温度适宜度呈上升趋势,综合气候适宜度呈下降趋势。各气候因子组合效果较好。     

基于大宗粮食作物的黑龙江省农用天气预报研究进展

阐述了农用天气预报内涵,指出农业气象指标、一季稻生产适宜性评价、春玉米生长发育气象适宜程度诊断技术、农用天气预报业务系统是黑龙江省大宗粮食作物农用天气预报关键技术,农业气象指标是农用天气预报的根本依据;一季稻生产适宜性评价和春玉米生长发育气象适宜程度诊断技术是核心技术;业务系统是关键技术的集成及业务应用平台。基于已有研究成果、文献等分析遴选建立技术指标数据库。利用层次分析法分析明确了水库和塘坝数量以及生长季降水量是影响水稻生产的重要因素,水资源是保证黑龙江水稻生产可持续发展的首要条件,黑龙江省一季稻生产的优势地区主要集中于哈尔滨大部。基于春玉米不同生长发育期对温度、降水及日照的需求,建立玉米各气候因子适宜度模型,分析表明玉米对3个气候因子的适宜性表现为日照>温度>降水,可见水分是限制玉米生产的主要气候因子。利用计算机高级程序编译及集成技术研发的农用天气预报业务系统能够实现玉米和一季稻农用天气预报,系统运行良好,服务效果理想。     

极早熟区大豆冠层受光量及其对产量的影响

2015-2016年对黑河市九三管理局30年气象要素及大豆品种黑河43在覆膜、不同密度等级和化控处理下全生育期产量和鼓粒期的冠层结构、受光量和光分布特征进行测量分析。两年实验结果表明：2015年降雨较多,产量增长;2016年7~8月降雨量极少,干旱胁迫严重影响植株生长发育,叶面积指数小、受光量小,产量减产;光在冠层内分布呈线性变化,主要集中在大豆冠层顶部;单位土地面积受光量与单位叶面积受光量、单株叶片数、叶面积指数、单叶面积均呈显著正相关关系,说明冠层结构是影响冠层受光量的主要因素,叶面积指数越大,单叶面积越大,单位土地面积受光量越多,大豆百粒重及产量均与单位叶面积受光量呈正相关关系,与单位土地面积受光量呈显著正相关关系,表示在黑河地区大豆受光量对大豆生长发育和产量增长具有重要影响;覆膜及D2密度（48万粒/hm2）处理下受光量最高,产量最高。因此增密与覆膜结合,调整植株冠层结构,保证植株生长发育,提高叶面积指数,充分利用当地光温水气候资源是进一步提高单产的途径。     

江南地区大棚草莓产量预报模型研究

研究旨在建立以浙江慈溪为代表的江南地区气候相似区域无加温大棚草莓产量预报模型。根据冬春季大棚草莓主要生育期和果实生长发育生理特性,以2011—2021年浙江省设施农业气象试验站（慈溪）大棚草莓产量统计数据、产量形成期大棚内各小气候要素气象资料为研究基础,采用多项式预报法,构建基于有效积温和辐热积等小气候关键因子与产量的多元回归模型,从而建立江南地区大棚草莓产量预报模型。所建产量预报模型平均精度达95.3%,最低精度在90%以上,有较好精度,可提供较为准确的大棚草莓年产量预报信息,可为江南地区大棚草莓及其他气候相似区大棚果蔬作物生产过程中的产量预报提供参考。