2种茎瘤芥产量丰歉动态预报方法的对比

旨在以涪陵茎瘤芥为例,基于气候适宜度指数与历史丰歉气象影响指数2种方法建立产量丰歉动态预报模型,比较2种茎瘤芥产量丰歉动态预报方法的准确性.结果显示,2种方法均具有较高的单产预报准确率,在茎瘤芥产量的动态预报中,基于气候适宜度指数的茎瘤芥产量丰歉动态预报方法的最低单产预报准确率为88.7％,最高单产预报准确率为99.9...     

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...     

高寒地区大豆产量动态预报研究

研究旨在实现逐旬省级和市级的大豆产量预报。利用黑龙江省大豆产量资料分析其时空分布特征;结合各时段气象数据构建温度、降水、日照及综合气候适宜度模型,分析与相对气象产量相关性;构建基于气候适宜度指数的逐旬产量动态预报模型,对黑龙江省大豆产量进行动态预报。结果表明：（1）大豆年均单产空间上从南至北逐级递减,时间上呈年代际变化,各市县年均总产量差距显著,嫩江市大豆产量最高;（2）1995—2015年黑龙江省和嫩江市气候适宜度指数与其对应的大豆相对气象产量显著相关,构建的气候适宜度模型可以客观反映大豆各生长时段内气象条件情况;（3）1995—2015年模型回代检验平均准确率在80%以上,各时段趋势准确年份在12年以上,2017—2019年模型外推预报准确性均超过了85%。建立的产量预报模型可为黑龙江省大豆产量预报提供参考依据。     

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3种回归模型的红枣产量动态预报

根据宁夏中卫市1981～2005年红枣产量数据与相应年份的气象要素数据,分别运用进入回归模型、逐步回归模型、向后回归模型分析红枣返青期、开花期、果实转色期气象因子与产量的关系,并对模型计算结果进行产量丰歉等级划分,通过数学期望判定模型优劣度。结果表明,返青期采用逐步回归模型、开花期采用向后回归模型、果实转色期采用进入回归模型预报当年产量丰歉程度准确率较高。     

海南岛橡胶割胶气候适宜度评价指标的建立及应用 ——以儋州市为例

建立海南儋州地区橡胶割胶期气候适宜性评价指标和模型。对比绝对值法、归一化法、相关系数法等3种方法确定权重系数建立气候适宜指数的优劣;建立产量丰歉指数和气候适宜度指数的关系模型,确定气候适宜性评价指标。研究结果表明,相关系数法建立气候适宜度指数效果最优;产量丰歉指数与气候适宜度指数整体呈显著或极显著相关关系;各个时段指标回代检验准确率在70%以上。研究结果可用于评价气候条件对橡胶割胶和产量形成的适宜程度。     

攀西地区烤烟气候适宜性评价指标建立及应用

【目的】建立攀西地区烤烟大田生长期气候适宜性评价指标。【方法】运用模糊数学方法建立单因子及多因子气候适宜度模型,对比两种方法确定权重建立气候适宜指数的优劣;建立产量丰歉指数和气候适宜指数的关系模型,确定气候适宜性评价指标。【结果】标准化法优于绝对值法;产量丰歉指数与气候适宜指数呈显著相关;指标回代检验准确率较高。【结论】指标可以用于评价气候条件对大田烤烟生长发育和产量形成的适宜程度。     

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。     

昆明蚕豆气候因子适宜性分析(英文)

[目的]分析昆明蚕豆气候因子适宜性。[方法]该研究结合昆明蚕豆生理生态特征,建立了温度、降水和日照对蚕豆生长发育的适宜度模型,进而分析气象条件的适宜程度。[结果]多年平均气候条件下,在蚕豆整个生育期内,温度和日照适宜度总体较高,降水适宜度较低,开花结荚期温度较低和降水不足是蚕豆产量形成的限制因子。对2013年蚕豆气象因子适宜度分析表明,2013年蚕豆温度适宜度和日照适宜度总体较高。降水适宜度除苗期在0.6以上外,其余生育期的水分适宜度都较低。[结论]2013年蚕豆在整个生育期中综合气象条件为中等偏上水平。作物气候适宜度模型能客观反映气象条件对作物生长发育的适宜程度,可为提高气象服务质量提供了依据。     

大棚草莓产量动态预报模型研究

基于2010—2014年慈溪市气象局草莓实验大棚的产量和气象要素观测资料,探索实际生产过程中设施草莓产量形成的关键气象因子,并利用一次累加回归分析法构建适宜浙江地区的设施草莓产量动态模型。结果表明,日平均气温、5 ℃积温、光合有效辐射对浙江省设施草莓产量形成影响显著。不同产果阶段各气象指标(日平均气温、光合有效辐射、辐热积指数)对草莓产量的动态模拟效果存在一定差异,产果初期,日平均气温>辐热积指数≈光合有效辐射;产果盛期和末期,辐热积指数>光合有效辐射>日平均气温;整个生育期,辐热积指数>光合有效辐射>日平均气温。各指标对不同阶段产量模拟精度为:日平均气温表现为产果初期>产果盛期>产果末期;辐热积指数和光合有效辐射的模拟效果时间变化趋势与日平均气温相反;2月份各指标的模拟精度均较低。     

早熟甘蓝型油菜抗裂角性鉴定及材料筛选

为筛选适宜在早熟油菜产区种植的抗裂角油菜品种,推动早熟油菜产区机械化生产进程,本实验采用随机碰撞法对98份早熟甘蓝型油菜材料进行抗裂角指数(SRI)测定,并结合相关农艺性状对测定结果进行聚类和相关性分析.结果表明,SRI变异系数为41.38％;SRI≥0.4(具有抗裂角能力)的材料占68.4％.98份材料被聚为A、B、...     

油菜产量目标设计与品种选择的知识模型

运用知识工程和系统建模方法，在综合考虑决策点光温生产潜力、历史平均产量水平、土壤肥力、肥水管理水平和生产技术水平等诸多因子对增产系数影响的基础上，通过动态量化增产系数，建立了具有时空适应性的油菜产量目标设计知识模型；通过定量计算油菜品种特征值与环境因子和生产需求之间的符合度，建立了适宜品种选择的量化知识模型。利用南京、郑州和保定3个不同生态点的常年逐日气象资料以及不同品种类型资料对产量目标设计模型进行了实例分析；利用南京、仪征、如皋、郑州和保定5个不同生态点常年逐日气象资料以及13个不同品种资料对品种选择知识模型进行了实例分析。结果表明，所建知识模型具有较好的决策性和广适性。     

基于模糊评价法的小麦生长期气象因子定量评价

为了从温度、降水、日照等角度,分析小麦各发育期气象条件的适宜度,为作物气候评价的定量化提供参考和依据,运用模糊数学理论,分别建立气温、降水量和日照时数对昆明小麦生长发育适宜程度的隶属函数模型,据此模型分别计算小麦不同生育阶段的温度、降水、日照及光温水综合因子对小麦生长发育的隶属度,进而分析气象条件的适宜程度;除生殖生长阶段温度适宜度偏低外,其余发育期温度适宜度较高;日照适宜度在小麦整个生长阶段都较高,降水适宜度较低,且变化幅度较大,说明日照条件能够满足小麦生长发育的需要,自然降水偏少和生殖生长阶段的温度偏低是昆明小麦产量形成的限制因子。运用模糊数学理论建立的作物气候适宜度动态模型,能客观地反映气象条件对作物生长发育的适宜程度,为提高气象服务质量提供了依据。     

异常气候条件下小麦估产方法研究

发展针对异常气候条件下的作物估产模型,对于理解气候变化对作物产量的影响,提高估产模型的适用性具有重要意义。本文提出了一种综合气象灾害指标、遥感植被指数与趋势产量的随机森林回归估产方法,基于该方法构建了中国五大麦区的小麦单产估算模型,并选择典型的灾害年份在县级尺度和麦区尺度上分别进行了精度验证,对比分析了不同麦区输入变量对估产模型构建的重要性。结果显示：五大麦区估产模型拟合精度的R²均在0.95以上,各麦区县级实际单产与预测单产平均相对误差均低于0.060,区级均低于0.049;输入变量在不同麦区的重要性存在差异。标准化降水蒸散指数在五大麦区重要性均较高,干热风指标在西北春麦区与北部春麦区相比其他区域更重要,月平均温度距平与月平均降水距平在各个麦区的重要性差异不大,小麦拔节期与抽穗期的标准化差分植被指数（NDVI）重要性相对其他时间段的NDVI更高。本文构建的估产模型能够满足异常气候条件下估产的精度,可以为极端气候条件下大尺度的估产研究提供参考。     

Ensemble learning prediction of soybean yields in China based on meteorological data

The accurate prediction of soybean yield is of great significance for agricultural production, monitoring and early warning. Although previous studies have used machine learning algorithms to predict soybean yield based on meteorological data, it is not clear how different models can be used to effectively separate soybean meteorological yield from soybean yield in various regions. In addition, comprehensively integrating the advantages of various machine learning algorithms to improve the prediction accuracy through ensemble learning algorithms has not been studied in depth. This study used and analyzed various daily meteorological data and soybean yield data from 173 county-level administrative regions and meteorological stations in two principal soybean planting areas in China (Northeast China and the Huang–Huai region), covering 34 years. Three effective machine learning algorithms (K-nearest neighbor, random forest, and support vector regression) were adopted as the base-models to establish a high-precision and highly-reliable soybean meteorological yield prediction model based on the stacking ensemble learning framework. The model’s generalizability was further improved through 5-fold cross-validation, and the model was optimized by principal component analysis and hyperparametric optimization. The accuracy of the model was evaluated by using the five-year sliding prediction and four regression indicators of the 173 counties, which showed that the stacking model has higher accuracy and stronger robustness. The 5-year sliding estimations of soybean yield based on the stacking model in 173 counties showed that the prediction effect can reflect the spatiotemporal distribution of soybean yield in detail, and the mean absolute percentage error (MAPE) was less than 5%. The stacking prediction model of soybean meteorological yield provides a new approach for accurately predicting soybean yield.     

气候变化背景下内蒙古翁牛特旗玉米气候适宜度变化

揭示气候变化对玉米不同生长阶段的影响,对合理改善玉米种植布局、培育玉米新品种、保证玉米高产稳产具有重要意义。利用内蒙古赤峰市翁牛特旗1981—2018年逐日气象资料,结合玉米生长气候适宜度指标,通过翁牛特旗玉米气候适宜度模型,计算分析了玉米在全生育期及主要生育阶段内的光照、温度、降水和综合气候适宜度及其变化特征。结果表明,1981—2018年,玉米全生育期内光照、温度和降水适宜度分别为0.72、0.94和0.60,综合气候适宜度为0.74,气候条件较适宜玉米种植。在气候变化背景下,玉米在出苗至拔节期,温度适宜度显著下降;在拔节至开花期,光照适宜度显著上升;在开花至乳熟期,光照适宜度显著上升,降水适宜度、综合气候适宜度显著下降。总体上翁牛特旗玉米的光照、温度适宜度较高且比较稳定;降水适宜度较低且波动较大,是影响研究区玉米生长发育的主要限制因子。