草地螟一代幼虫发生面积的气象预报模型

利用内蒙古兴安盟1996-2009年草地螟发生资料和同时段气象资料,分析了草地螟一代幼虫发生面积与气象因子的相关关系,确定了影响草地螟一代幼虫发生面积的主要气象因子;以春季越冬代成虫数量即野外调查的百步惊蛾量和通过相关检验的气象因子为基础,采用多元回归方法建立了草地螟一代幼虫发生面积的气象预报模型。结果表明,一代幼虫发生面积与5月中、下旬相对湿度以及6月中旬平均温度呈正相关,与5月中旬-6月上旬温度以及6月中旬相对湿度呈负相关。通过模型历史回代检验,模拟等级与实际等级完全一致的占77%,与实际相差一个等级的占15%,3级及其以上（中度以上）发生年份的模拟准确率达到100%。通过对2009年草地螟发生面积的试报检验,预报效果较好。利用模型的预报结果可为提前了解草地螟一代幼虫的发生趋势、有效指导当地草地螟防控工作提供参考。     

内蒙古地区玉米螟发生的气象条件适宜度预报

利用内蒙古地区1971-2005年的气象数据和玉米螟发生资料,结合玉米螟的生理气象指标,运用相关分析方法选取影响玉米螟发生的关键气象因子,假设玉米螟发生的气象条件适宜度为各气象因子确定的适宜等级与相应权重乘积的总和,建立了内蒙古地区玉米螟发生的气象条件适宜度预报方程;2006-2010年的试报结果表明,预报等级与实际发生程度基本一致,说明所建立的预报方程可以用于当地玉米螟发生程度的预报和预测。     

华北地区杨树烂皮病发生发展气象适宜度预报模型

利用河北省18个代表站点2002-2008年杨树烂皮病病情资料和相应气象资料,通过相关、回归分析等方法,分析河北省杨树烂皮病发生发展与气象条件的关系。结果表明：降水量、降水日数、相对湿度、温湿系数与杨树烂皮病发生率呈正相关,降水增加、雨日增多、相对湿度和温湿系数增大有利于杨树烂皮病发生发展;日照时数、夏季高温日数、极端最低气温与杨树烂皮病发生率呈负相关,天气晴朗、日照充足、极端气温升高不利于杨树烂皮病发生发展;影响河北省杨树烂皮病发生发展的关键气象因子分别是3月和4月温湿系数、3月下旬和4月下旬日照时数、4月上下旬气温、3月上旬和4月上旬以及上年12月上旬极端最低气温,利用归一化处理后的关键气象因子建立气象适宜度预报模型,通过回代检验,气象适宜度等级与杨树烂皮病实际发生等级相比,模型拟合准确率为91%;对河北省2009年5-6月杨树烂皮病盛发期气象适宜度等级进行预报,准确率为78%,效果较好;3-4月气象条件是影响华北杨树烂皮病发生发展的关键生态环境因子。模型可用于从气象角度对华北地区杨树烂皮病发生发展进行监测和预报。     

宁夏枸杞炭疽病病情判别的气象指标

以“宁杞一号”枸杞品种为供试材料，研究气象条件对枸杞炭疽病发生流行的影响并尝试给出其界限指标。根据4a的取样调查结果，分析显示：成熟前28d内的平均相对湿度RH28、降水（包括降水量R28和有效降水日数PD28）和前12d内的平均风速W12是影响枸杞炭疽病暴发流行的关键气象因子。用这三个关键影响因子和病情指数，通过快速聚类结合人工判读的方法建立了宁夏枸杞炭疽病病情判别的气象指标，经回代检验判别的准确率达到66％以上。研究结果可为监测、预测枸杞炭疽病发生程度及合理制定枸杞炭疽病防治策略提供科学依据。     

稻纵卷叶螟发生的气象条件等级预报

通过对桂林地区近5a水稻稻纵卷叶螟发生资料与气象资料进行对比分析,选择影响桂林地区稻纵卷叶螟发生的气象因子(温度、降水、风向、风速、湿度),考虑前期气象条件和虫源数,采用回归分析方法,建立水稻稻纵卷叶螟迁飞的气象条件等级预报模型。模型中的预报对象为气象条件综合等级,分长期和短期预报,将各预报对象和预报因子划分为5级,用当地气象台发布的月、季度及一周天气预报结论,综合分析前期虫源数是否有利,对未来月、季和1~7d逐日影响稻纵卷叶螟迁飞的气象条件等级进行预报。预报业务系统实用性强,逐日预报准确率达到了70%以上,在生产实践中发挥了积极的作用。     

基于COSIM模型的新疆棉花产量动态预报方法

该文在对棉花生长模拟模型COSIM进行模型调试、验证实现本地化应用的基础上,探讨运用作物模型进行棉花产量动态预报的方法,重点解决未知气象数据替代问题。作物模型应用于产量预报时,未来天气的不确定性是影响预报准确率的关键因子,该影响随着当年实际天气数据增多而减小。该文以近50 a的气象数据,依次替代预报日至收获期的气象数据(即预报日之前使用预报年当年气象数据,预报日之后使用替代年气象数据),模拟棉花生长发育和产量形成过程,以近50、40、30、20、10、5 a历史气候数据依次替代预报日之后的逐日数据获得的模拟产量平均值作为预报产量,根据对预报准确率进行比较,最终确定以近10 a实测数据替代获得的模拟产量平均值作为最终预报产量。经验证该预报方法对不同播种时间棉花产量动态预报的准确率在81.3%~99.6%,预测精度较好。作为案例分析,该文仅进行每月1次预测分析,实际应用中可进行逐日替代动态预报,经过进一步改进,提高预报精度,未来可望达到业务应用水平。     

基于两种方法建立辽宁大豆产量丰歉预报模型对比

利用辽宁省56个气象站1992?2016年逐日气象资料和5个代表农业气象站的大豆发育期资料,计算不同生育期关键气象因子和气候适宜度指数,分别建立基于关键气象因子和气候适宜度的辽宁省大豆逐候产量动态预报模型,并进行回代检验和预报检验。结果表明：基于关键气象因子的预报模型在6月16日、7月21日、7月26日、8月1日、8月26日和9月16日可以进行产量预报（P＜0.05）,基于气候适宜度的预报模型在8月16日-10月1日每候可进行1次产量预报（P＜0.05）;两种预报模型的平均回代检验准确率均高于83.0%;基于气候适宜度的预报模型回代检验准确率和预报检验准确率的变幅较小,稳定性更高;应用两种预报模型,辽宁省大豆产量趋势预报业务得分＞0的年份约占60%。说明利用两种模型对辽宁省大豆产量进行动态预报均能满足业务服务需求;进行趋势预报时,可以优先考虑基于关键气象因子的预报模型,而在未出现重大气象灾害的正常年份,可以赋予基于气候适宜度的预报模型更多权重,以减少预报时次。     

基于关键气象因子的中稻单产动态预报

利用重庆市1986-2009年中稻单产和中稻生育期内旬平均气温、旬降水量、旬日照时数等资料,采用统计分析法建立中稻气象产量动态预报模型,在此基础上预报中稻单产。用5a滑动平均方法分离中稻趋势产量,在分析气象产量与中稻全生育期逐旬气象要素相关性的基础上,以3月中旬平均气温、5月下旬日照时数、7月中旬平均气温、7月中旬降水量、7月中旬日照时数、7月下旬平均气温、7月下旬降水量和8月上旬平均气温等作为关键气象因子,建立中稻气象产量动态预报模型,并应用该模型实现中稻单产动态预报。对1986-2009年的中稻单产做模拟检验,平均准确率在96%以上,95%以上的年份预报准确率超过90%。对2010年的单产进行预报,准确率为91.5%～92.8%,预报准确率较高,基本能满足业务服务的需要。     

利用协击方法建立广州荔枝寒害预报模型

传统的农业气象长期预报方法在选择预报因子时,往往忽略了因子间的独立性,降低了预报的实际效果.本文尝试应用协击方法对广州荔枝寒害进行长期预报.首先对1962-2005年的致灾因子与前期大气环流指数进行相关分析,初步入选预报因子;然后利用协击方法对入选因子进行独立性检验,并筛选独立性好的因子建立预报方程;最后对预报方程结果进行综合决策.通过对历史数据的回代检验,所建模型的模拟准确率达到86.4%.运用该预报模型对2007-2008年广州荔枝寒害进行试预报,结果与实际相符,表明应用此方法进行农业气象长期预报是有效的.     

江西中南部稻飞虱气象等级的监测预警

稻飞虱是影响江西水稻生产的主要害虫,其发生发展与气象条件关系密切。本文基于统计学、物候学方法,分析确定气温25～29℃且相对湿度在75%以上为稻飞虱繁殖为害的适宜气象条件;以具有生物学意义的湿温比（R）作为稻飞虱气象等级监测预警指标,R〉6、3%@ 1000-6362     

近47年来河南省冬小麦干热风灾害的变化分析

根据冬小麦干热风的国家气象行业标准,利用河南省118个观测站1961-2007年历年冬小麦生长后期的逐日气象资料,统计分析了当地冬小麦高温低湿型干热风灾害的成灾范围、发生频率等的变化。结果表明：近47a来,与河南省冬小麦干热风密切相关的14：00风速显著减小,并在1983年前后发生了气候突变,其它气象因子变化不明显;在干热风灾害整体减弱的背景下,20世纪90年代以后各等级干热风发生范围与天数均趋于增加,尤其是轻干热风涉及的台站占总台站的比例每年递增达2.01个百分点,发生天数每年递增达0.07d;按照30a滑动平均统计,各等级干热风灾害的频率总体上是降低的,但最近30a又有反弹趋势。     

引入水稻“移栽时间效应”和光敏感性算法改进ORYZA模型并验证

  【目的】  水稻生长模型是实现水稻管理自动化的重要工具。现有水稻模型未充分体现水稻生长的“移栽时间效应”，模型参数较多，使用较复杂。基于这些问题改进和完善水稻生长模型，以提高模型的准确性和实用性。  【方法】  在ORYZA与RCSODS模型的基础上，结合已有水稻生育期时间节点计算方法及其对干物质积累与分配的影响权重，在模型中增加移栽时间效应和水稻动态消光系数方程。利用2003—2012年黑龙江省绥化市庆安县农业气象站的发育期、产量和气象数据，验证了改进后的水稻生长模型的模拟效果，对比分析改进前后的效果差异。  【结果】  改进后模拟的返青期、分蘖期、孕穗期、抽穗期与成熟期和实际发育期时间节点的残差均方根 (RMSE) 分别为1.17、1.41、1.00、2.23和2.12天，整个发育期模拟RMSE与RE (相对误差) 平均为1.6天与1.3%。试验点位多年产量范围在6495～8715 kg/hm2，模拟值为7230～8207 kg/hm2，其中产量模拟最小误差为210 kg/hm2，平均RMSE与RE分别为714 kg/hm2与9.2%，模型相对误差率保持在10%以内。移栽前有效积温与水稻完成基本营养生长期所需的有效积温呈显著正相关 (R2 = 0.7837，P = 0.003)，根据移栽时有效积温调整发育期模型第一阶段 (基本营养阶段)生长速率参数，使发育期的模拟误差缩小3倍，产量模拟误差缩小34%。  【结论】  引入移栽前有效积温与基本营养生长期发育速率之间关系的响应方程，极大地提升了发育期模型的模拟效果；引入动态水稻消光系数方程，小幅度地提升了产量的模拟效果。改进后的模型可以促进水稻模型的发展，并更加准确地指导水稻生产。     

浙南春茶开采前后气象条件分析及开采期预报

利用2001-2014年浙南遂昌县5个春茶主栽品种的开采期资料和同期气温、降水量、日照时数和空气相对湿度等气象资料,应用数理统计方法,分析各气象要素对浙南春茶开采期的影响,探讨不同品种春茶开采期的临界温度与积温范围,建立基于气象要素的春茶开采期预报模型。结果表明：浙南5个主栽品种茶叶的开采期以乌牛早最早,为2月24日,其余依次为：龙井43为3月9日,安吉白茶3月11日,福鼎白茶3月16日,鸠坑3月27日;春茶开采期与1-2月的月平均气温呈显著负相关关系（P＜0.05）,1-2月气温越高,春茶开采期提前越明显。将开采期日序与气象要素进行逐步回归分析,分别建立长期（1月底）、中期（2月底）的春茶开采期预报模型;2013年和2014年的预报结果检验表明,模型预报准确性随预报日离开采时间的缩短而提高;通过分析各品种春茶萌动温度和所需积温后提出,实际应用中可以在预报模型的基础上,根据天气预报的温度计算积温,调整各品种的开采期预报结果。     

北方设施农业气象灾害监测预警智能服务系统设计与实现

该文针对设施农业种养殖企业用户的设施农业气象灾害直通式服务需求,运用云计算、物联网、移动互联网等信息化技术,基于JavaEE技术框架、SOA(service oriented architecture)云服务技术,通过多重因素关联规则学习方法,构建基于互联网气象数据、设施农业小气候环境数据及作物生育期等多重因素的设施农业气象灾害预警和生产管理专家知识规则,依托气象部门一体化智能网格气象预报预警平台和未来3~7 d的精细化气象要素预报,开发基于互联网数据挖掘和专家知识决策技术的设施农业气象灾害监测预警及智能决策推送服务系统,对寒潮、大风、低温寡照、暴雪等北方主要设施农业气象灾害进行早期预警提醒,系统于2017年秋冬季在天津津南区部分农业园区推广应用,基于移动互联网通过智能手机APP对5次强冷空气过程提前3~5 d自动研判并实时推送设施农业生产管理决策和防灾减灾提醒建议,便于生产管理者及时关注天气变化和提前采取生产管理措施,避免重大灾害损失,探索应用互联网、云技术、大数据挖掘等信息手段开展气象灾害早期预警,为研究满足设施农业互动式、个性化、智能化和专业化气象信息服务和推动农业现代化和现代农业发展提供借鉴。     

陕西果区苹果始花期预测模型

利用陕西省苹果产区2000—2008年气象资料和6个苹果物候观测县站始花期资料,在果树物候模型理论的基础上、应用统计学方法建立了基于气象因子的苹果始花期预测模型：y=-1．4T1-1．13T2＋0．11r＋95．1（n=42,R=0．84;F=29〉F0.01）,y为各县始花日期的预测日序,T1为该县1月份平均气温,T2为该县3月份平均气温,r为该县3月下旬日照时数。根据预测结果与实际的比较,结合对当年前期气象因子的分析,提出了该模型的订正因子。根据陕西果区冬、春季气温变化趋势,模拟显示该区苹果始花期将偏早1～5d。     

虫口密度和温度对乌蔹莓鹿蛾生长发育的影响

为探索乌蔹莓鹿蛾的人工饲养条件, 就幼虫饲养密度(每瓶1 头、3 头、5 头、7 头、9 头)和温度(25 ℃、28 ℃、31 ℃)对乌蔹莓鹿蛾的发育历期、存活率和取食等进行了研究。结果显示, 与群体饲养相比, 单头饲养的乌蔹莓鹿蛾幼虫的发育历期长, 成活率低, 取食量较大。在25~31 ℃的环境温度下, 乌蔹莓鹿蛾幼虫的发育历期随温度升高而缩短, 28~31 ℃较有利于幼虫生长发育, 28 ℃的存活率最高(79.47%), 31 ℃时幼虫取食量最大(2.45 g·头^-1)。在人工饲养条件下, 初龄幼虫以3~5 头群体饲养为宜, 3 龄以后以单头饲养为宜, 饲养温度以28~31 ℃为宜。     

河套灌区不同育苗期和大棚温度对水稻生长的影响模拟

为确定宁夏河套灌区水稻适宜育秧和移栽期的综合气象指标,利用中卫市1996-2003年对宁粳16号水稻品种观测的资料,采用CERES-Rice模型对遗传参数进行本地化调试。模拟水稻产量、结实粒数、播种-开花和全生育期日数,并利用宁夏灌区10个市(县)资料验证模型的区域模拟能力。设置不同育秧日数和棚内气温,模拟二者对水稻产量、单位面积结实粒数和生育进程的单独和综合影响,以确定适宜移栽期的综合气象指标。结果表明:模型对水稻产量、结实粒数、播种-开花和全生育期日数模拟能力较好,产量和结实粒数的模拟最大误差分别为2.93%和3.47%,一致性指数分别达0.98和0.92;播种-开花日数模拟误差大多在3d以内,一致性指数为0.77。假定本田期的气象条件、施肥、灌溉等措施均不变,设置不同育秧温度和育秧日数,模拟发现育秧日数26~30d比18~24d时水稻产量高,结实粒数多。32℃下育秧的水稻产量和结实粒数最高,播种-开花和全生育期日数相对较短。同时改变育秧日数和育秧棚内气温,在育秧期较短时育秧温度升高将提高产量,增加结实粒数。而在育秧期较长时,育秧温度升高造成产量下降,结实粒数减少。32℃下育秧20d时水稻产量最高,结实最多,播种-开花和全生育期日数相对较短。育秧日数相同时,播种-开花和全生育期日数随育秧温度的升高而缩短;育秧温度相同时,播种-开花和全生育期日数随育秧期的延长而缩短。不同育秧温度下的最适育秧日数可作为预测河套灌区各地水稻适宜移栽期的综合农业气象指标,为细化水稻适宜移栽期的农业气象指标提供了新途径。     

基于MODIS数据的福建省农作物低温监测分析与风险评估

利用MODIS数据分别对福建省地表温度和农作物用地信息进行反演,建立基于分裂窗法的福建省地表温度反演模型,构建福建省土地利用信息的专家决策树分类体系,并在Surfer和ArcGIS辅助下提出基于遥感的福建省农作物地表低温风险评估法.结果表明,基于分裂窗法的地表温度监测精度较高,达到83.56％.通过与气象站实测温度对比分析,其高低温分布趋势基本一致,并能精细反映地形条件下的温度差异,弥补了气象站数量不足的缺陷.利用专家决策树分析法灵活构造NDVI、NDWI等不同判读因子,能较准确地提取福建省农作物土地利用信息.经过归一化处理建立的福建省主要农作物用地低温风险等级分为:轻度(0.45～1.00)、中度(0.24 ～0.45)和重度(0～0.24),能够细致反映出福建省地表低温分布和农作物所处的风险格局,为农作物合理区划和低温灾害风险评估等提供参考依据.     

北疆地区生长季参考作物蒸散量的时空变化特征及其敏感性分析

基于北疆地区20个气象站点1966-2012年逐日气象数据,采用Penman-Monteith公式计算各站生长季逐日参考作物蒸散量(ET0),利用线性趋势分析、M-K突变检验、因子贡献率、敏感系数等方法,对该地区ET0的时空变化规律及其对气象要素的敏感性进行分析。结果表明,北疆地区生长季ET0多年平均值为939.43mm,47a间以16.30mm×10a-1的速率呈极显著下降趋势（P水汽压>风速>日照时数。水汽压升高、风速减小、日照时数减少对ET0的减小作用超过温度上升对ET0的增大作用,是导致近47a北疆地区ET0总体呈下降趋势的根本原因。     

空间搭载诱发粳稻盐粳10号变异株的选育

以中粳稻品种盐粳10号干种子为材料,于2006年经育种专用卫星搭栽15d后返地种植.通过连续3代选育,从其后代群体中获得一批突变体.本文详细报道了选育过程,并提出了SP1代多本栽插、控制分蘖,SP2～SP3代混合选择和定向筛选相结合的水稻选育方法.