作物产量农业气象统计预报基本模型研究

通过对作物产量农业气象统计预报基本模型的研究,综合考虑农业技术进步、气候变化对作物产量形成的直接效应和农业技术-气候相互作用对作物产量形成的间接效应,提出了一个包括农业技术趋势、气候变化和农业技术-气候相互作用三项的作物产量农业气象统计预报模型,并以江苏省苏南地区单季晚稻预报实例对模式作了检验.     

作物产量农业气象预报方法的研究

作物产量预报是气象为农业服务的重要课题。及时、准确的作物产量预报,是国家计划部门制订进出口计划,有计划地安排国民经济所不可缺少的依据,也是农业领导部门十分关注的问题。本文针对上海地区主要作物产量不稳与气候条件的关系,从农业气     

冬小麦产量灰色预测预报模型

<正> 本文针对农业气象产量预报工作中常用的数理统计方法中存在的局限性,根据灰色系统理论,以河南省获嘉县冬小麦产量为对象,组建了从趋势处理、因子选择、气象产量预报到模型精度检验的整套灰色预测预报模     

GM(0,N)灰色预测模型在云南小春作物产量预报中的应用

利用1972-2004年的云南小春作物单产和与其灰关联度最优的10个气象因子时间序列,采用原始序列和残差序列进行GM（0,N）预测建模,对云南小春作物产量趋势进行预测.结果表明：通过残差修正后所建立的云南省小春作物产量预测模型适用于产量趋势预报,通过了小概率统计检验,预报结果有一定的参考价值.     

《农业气象统计》

由福建科技出版社出版的《农业气象统计》一书,较系统地介绍了概率统计方法在农业及农业气象上的应用。介绍了各种概率统计预测方法,较详尽地介绍了非线性预测方法,数量分类方法,时间序列分析方法,统计决策与优化设计等方法。该书着重于应用,有大量实例深入浅出,便于自学。该书为研究农业系统工程,系统模拟与预测(含市场预测.产量预测等)的重要参考书之一。可供广大农     

一种农业产量气象预报的微机模型

<正> 本文试做一种适合微机信息化处理的农业产量气象预报方法,经业务服务中使用效果较好。兹将方法介绍如下。一、产量信息处理农业产量气象预报,主要是从作物生态气象环境方面对农作物的产量进行预测预报。各种气象因子的数值以及它们之间的数值组合、交互作用,随时都在千变万化之中,作物产量在很大程度上是它一生中所受     

农作物病虫害基层预测预报策略

做好农作物病虫预测预报工作是整个农业生产安全的保证,根据目前基层测报存在的问题,提出提高测报员的素质,领导重视,规范田间调查,建立资料档案,引进先进测报工具和技术等方面做好测报工作,提高预测预报工作的水平,确保农业增产增收。     

新型统计检验聚类方法在精细化农业气象产量预报中的应用

基于新型统计检验聚类方法(CAST)将山东省冬小麦种植区分成4个区,并利用1981-2011年冬小麦产量、生育期、逐日气象资料以及土壤墒情资料分区构建冬小麦温度、水分、日照及气候适宜度模型,利用基于气候适宜指数的作物产量预报模型对各区冬小麦产量进行动态预报,并与基于传统等值线方法分区的产量预报进行比较。结果表明:基于传统等值线分区的产量预报,其中一个分区未通过显著性检验,不能建立预报模式,其它3个分区历史回代检验的平均准确率为94.2%,外推预报的平均准确率为92.3%;而基于CAST分区的产量预报模型均通过0.05水平的显著性检验,各分区预报模式的历史回代检验平均准确率达95.8%,外推预报的平均准确率达93.6%。表明基于CAST分区的产量预报明显优于传统分区产量预报,可为精细化农业气象产量预报提供重要途径。     

三江平原地区粮食产量预报模型研究

运用聚类分析方法依据农业气候条件对三江平原地区进行分类,在此基础上,选取玉米、大豆、小麦三种作物产量的预报点,建立了作物产量的定性和定量预报模型,即年景趋势预报模型、逐步回归周期分量预报模型和多层递阶预报模型。统计检验和实际预报结果表明所得到的预报模型是有实际意义的。     

水稻病虫害预测预报方法探讨

病虫害预测预报工作主要是根据相关资料以及病虫基数调查等数据分析,预先掌握病虫害发生情况,从而明确对水稻的危害程度以及分布状况等。通过对病虫害预测预报相关数据的分析,可以掌握一定时间和空间内病虫害的数量变化,从而实现对病虫害发病规律的掌握,帮助人们制定科学有效的应对措施。对水稻病虫害预测预报目的的分析,可以选择不同的预报方法,从而指导农民实现对病虫害的有效防治,提高农业产量和收入。     

中国作物生长模拟监测系统构建及应用

该文系统阐述了中国作物生长模拟监测系统（Crop Growth Simulating and Monitoring System in China, CGMS-China）的构建方法及其在国家级农业气象业务中的应用。CGMS-China是基于WOFOST、Oryza2000、WheatSM、ChinaAgroys 4个作物模型构建的系统,在作物长势监测评估、农业气象灾害影响评估、作物产量预报等农业气象业务中均有应用。该系统可进行作物长势监测、产量预报、农业气象灾害影响评估。利用CGMS-China模拟输出的地上生物量、叶面积指数、穗质量,建立作物长势评估指标,可对小麦、玉米、水稻进行实时长势监测与评估。通过CGMS-China对2014年8月中旬华北黄淮夏玉米的干旱产量损失评估和2016年6月22日早稻高温热害的产量损失预估表明,CGMS-China对农业气象灾害影响评估的效果较好。利用CGMS-China对2014年冬小麦主产省进行产量预报,各省的平均预报相对误差为7%。与此同时,在CGMS-China中利用遥感数据同化方法,对山西洪洞县进行产量预报,预报相对误差小于11%。该系统在国家级农业气象业务中具有良好的应用前景。     

地面气象观测对农业生产的价值探究

为探究地面气象观测对农业生产的价值,从提升气象灾害预报的准确性、制定农业气象专题预报、提前预测区域农作物产量等方面阐述了当前地面气象观测在农业生产的应用价值,结合地面气象观测的应用现状,提出了健全区域监测体系、做好区域观测管理、提高新技术更新频率、加强专业人才培训等改善地面气象观测应用现状的措施,以提高人们对于地面气象观测的重视程度,促进农业经济的可持续发展。     

春小麦产量与气候条件的图解剩余回归分析

<正> 春小麦是青海省的主要粮食作物之一,产量虽高,但年际之间波动较大。研究产量与气候因子之间的关系和作出产量预测,对制定农业生产计划和远景规划将有指导意义。本文在学习国内外经验的基础上,以全省春小麦生产为例,采用“图解剩余回归方法”,分析引起产量波动的气候因子和尝试建立省一级的农作物产量预报模式,供讨论参考。     

基于冠层光谱特征的冬小麦产量估算研究

快速准确的粮食作物产量估算对于国家制订粮食政策和农业可持续发展具有重要意义。利用地面高光谱遥感的优点,获取作物冠层的精细光谱,并根据植被绿峰、红边、水汽吸收波段、近红外反射峰及短波红外反射峰等特征构建高光谱指数,从而对冬小麦产量进行预测。结果表明:可见光波段、近红外波段和短波红外波段的光谱反射率与产量从返青期到抽穗期分别达到显著负相关、显著正相关和显著负相关水平;通过分析光谱参量与产量的关系,由植被红边与近红外波段反射峰所定义的归一化植被指数(NDVI)与产量的统计相关特征在所有生育期都是极显著水平,统计相关性优于其他光谱参量,利用该参量所构建的非线性模型估产效果最好,可见利用NDVI指数进行产量预报效果更好。     

国家级农业气象产量预报业务自动化系统

介绍了根据国家级农业气象产量预报业务的需要,研制的从资料(农业气象电报)接收处理、建立数据库、建模预报,直至输出预报产品的业务自动化系统以及产量预报专家系统的结构、工作流程及其主要特点.     

灰色-马尔柯夫链预测水稻产量的方法及其应用

将灰色系统预测模型GM(1,1)与马尔柯夫链相结合,建立玉林市早稻产量预测模型。应用结果表明:(1)模型具有灰色微分动态模型的特点,反映了产量变化的灰色过程;(2)应用马尔柯夫链对该模型所产生的误差进行修正,克服了GM模型误差较大等缺点,大大提高了预测精度,(3)灰色系统理论与随机过程理论相结合,互相取长补短,为统计理论发展开创了新的路径,也为产量预测预报提供了新的方法。     

水稻产量动力统计预报的初步探讨

<正> 为了在水稻产量预报中把水稻产量形成的主要过程都包括在模式之内,使之具有比较明确的物理学和生物学意义,我们用“产量结构-动力统计”模式的方法对水稻产量预报作了初步探讨。一、动力统计模式的建立(一)水稻试验田产量预报模式采用萍乡市农科所1974-1983年省早稻区域试验     

石灰性水稻土的施肥模式及应用

本文应用３因子５水平的回归最优设计，研究了柳江县水稻施肥方案并建立了相应的方程。利用方程预测了最佳施肥量和产量。经统计，实际产量与预报产量的符合度１．０５。２年推广３７万亩，增产稻谷１９３６万千克。     

农业病虫害预测预报专家系统平台的开发

详细介绍了农业病虫害预测预报专家系统平台的设计与开发，包括系统的整体结构与功能设计、系统知识库的设计与知识组织模型、系统各功能模块的设计及系统的特点等。系统主要由专家知识库、系统推理机、预测预报模块、知识库管理模块、案例库管理模块和预测结果解释模块等构成，以数据库形式来存放有关的专家知识，共定义10个数据表，各表间形成了特定的关联关系，使得表中所包含的有关知识描述、特征临界值、生成的判别条件及发生等级间构成一种网状模型。系统采用了基于专家知识的前向型推理与基于案例的推理(Case-Based Reasoning, CBR)相结合的方式进行预测推理。各模块的用户界面采用“向导”或其它提示方式引导用户完成专家知识库的维护、用户数据输入、推理确认、病虫害预测预报结果显示、案例库管理(包括案例确认、补充信息及案例统计)及预测结果解释等操作。系统具有开放、自学习、易操作等特性，可广泛应用于农业、林业等病虫害预测预报专家系统的构建。     

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。