粮食产量预测的因子处理和建模方法

从粮食产量统计预测法模型的基本模式：y=yt yw △y出发介绍了粮食产量预测因子的选择，因子相关和平稳性检验，因子膨化和线性化处理，趋势因子和趋势产量的分离，趋势产量的模拟，趋势产量的外延，波动产量的预测，预测误差的修正，多个预测结果的综合集成的主要数学模型、算法及其部分推导过程。文中所涉及的数学模型和算法均经过实际应用检验证明其行之有效，这些数学模型和算法对其它预测问题亦有借鉴作用。     

产量预报中滑动平均法的改进

综合分析了河南农业气象灾害对农作物产量的影响。通过趋势产量、气象产量的分解与拟合，分析了气象产量的周期波动，并用余弦曲线拟合了气象产量的趋势规律，改进了滑动平均预测法，求出气象产量的拟合值，并估计出随机项产量。最后给出了农作物产量的预测预报方程。     

产量预报中滑动平均法的改进

综合分析了河南农业气象灾害对农作物产量的影响。通过趋势产量、气象产量的分解与拟合，分析了气象产量的周期波动，并用余弦曲线拟合了气象产量的趋势规律，改进了滑动平均预测法，求出气象产量的拟合值，并估计出随机项产量。最后给出了农作物产量的预测预报方程。     

基于机器学习的农作物产量预测研究综述

人口的持续增长对农业系统的压力越来越大,产量预测能够为农作物的合理规划与种植提供指导.随着数据科学与计算机软硬件的发展,机器学习凭借其对复杂性、非线性问题的处理能力,在数据分析、农业病虫害识别、模式识别中表现良好,被逐渐应用于农作物产量预测中.该文以当前农作物产量预测为背景,概述了机器学习的主要算法,在归纳国内外研究进展的基础上,综合分析当前基于机器学习的农作物产量预测方法,并讨论了不同方法特点和精度.     

粒子滤波在农作物产能短期预测中的应用

针对农作物的生长特点,结合物理学动力模型,将农作物产量视为运动的物体,提出了一种农作物产量的状态空间模型;依据给出的模型,利用粒子滤波对农作物的产能进行预测,并通过采样算法解决粒子退化现象.通过与实际曲线相比较,证明了粒子滤波在农作物产能短期预测中具有一定的应用价值.     

基于Adaboost模型的江苏省冬小麦产量预测

农作物产量预测是农业科学的一个重要问题,而气象特征的变化将对农作物的产量产生影响。本文根据1981—2016年江苏省的气象数据,研究影响农作物产量的关键气象特征,并利用机器学习中的Adaboost算法,对江苏省近几年的小麦产量进行预测。结果表明Adaboost模型预测准确率较高,从而为农业生产中的正确决策提供参考。     

基于产量统计模型的农作物保险定价研究进展

近年来中国农业保险得到了快速发展,农作物保险费率定价问题受到高度重视。产量统计模型是农作物保险精算中较为成熟、应用广泛的一种模型,适用于中国开展的农作物保险实践。论文在广泛综述国内外研究进展的基础上,探讨了产量统计模型中存在的主要问题,并就该模型未来发展的趋势进行了讨论。研究表明：（1）产量统计模型中的趋势处理和分布拟合环节是模型不确定性的两个主要来源。针对农作物单产趋势的研究,应该进一步开发可灵活表达趋势变化规律的模型,并注重趋势检测结果的验证。对于概率密度分布模型的选择必须遵循作物和风险的区域特征。（2）产量统计模型尚不能有效解决空间相关风险累加的问题。引入空间要素,形成产量的综合时空统计模型是经典产量统计模型的重要发展方向,可有效解决农作物保险精算中的相关空间问题。在上述问题中对传统产量统计模型进行改进,从而形成可计算、高精度和更稳健的产量统计模型,并在农作物保险定价中开展实践,将有助于中国农业保险向着科学化、专业化和精细化的方向发展。     

近30年来中国农作物秸秆资源量的时空分布

【目的】分析1978-2009年中国农作物秸秆产量的变化,并估算2009年中国农作物秸秆资源的数量和地理分布。【方法】在已有研究的基础上,筛选出合适的秸秆系数,对中国田间秸秆产量进行全面、系统的估算,同时结合地理信息软件ArcView,对其时空分布进行分析。【结果】随着农业综合生产能力的提高,中国田间秸秆总量总体上呈不断增长的趋势;2009年全国作物秸秆总量达69 841.92万t;从种植结构的角度进行分析发现,稻谷、小麦和玉米秸秆依然是中国主要的农作物秸秆类型;中国农作物秸秆的分布基本上以400 mm等降水量线为界,其产量由西北向东南呈逐渐增加的趋势。【结论】中国的农作物秸秆分布具有一定的地域特征,且产量较大,具有可观的新能源开发利用前景。     

开封市主要农作物对积温变化的响应分析

用数理统计学和模糊数学方法分析了开封市主要农作物生长期气候变暖趋势、积温与主要农作物产量的关系,建立数据库,在Excel软件的支持下,利用二阶多项式将小麦、玉米、棉花产量和积温分离成社会量和气候量进行研究。结果表明,开封市主要农作物生长期的积温和产量趋势均上升,气候变暖对开封市主要农作物产量利大于弊,小麦生长期极端最低气温上升有利于冬小麦生长,棉花、玉米生长期极端最高气温下降,有利于棉花、玉米产量增加。掌握气候变化规律,积极采用有效措施,能减少因气象灾害造成的损失和提高全市主要农作物产量。     

基于ARMAV模型的国内海洋捕捞与海水养殖产量的分析

为了揭示国内海洋捕捞和海水养殖产量的相关关系,准确地跟踪并预测海洋捕捞和海水养殖产量的短期未来趋势,利用时序分析方法对1954—2006年国内海洋捕捞和海水养殖产量数据建立了多维自回归滑动平均（ARMAV）模型。该方法不仅避免了分别使用自回归滑动平均（ARMA）模型对两序列建模未考虑序列间关系的弊端,还通过数据的先期平稳化处理而使得算法的运用更具有针对性。图像与误差计算结果均表明,用本研究中给出的ARMAV（2,1,2）算法对两序列进行跟踪及预测具有效性。     

运用混沌理论预测粮食产量

运用混沌理论的原理和方法预测粮食产量,探寻一种准确率高、时效长、成本低、便于普及推广的区域粮食产量预测方法。把粮食单产序列分解为趋势产量和气象产量2部分,用5年滑动平均法求得趋势产量后,通过分析粮食单产中气象产量分量的时间序列的变化规律,论述了由气候变化引起气象产量的年际波动具有混沌特性,具体表现为平稳的马尔柯夫型状态转移概率和相同的概率密度分布特点。并以陕西省武功县、河北省禹县和涿州3个地区1949—1999年小麦单产序列为例,运用MATLAB7.0语言编程构建了粮食产量的混沌预测模型,对2000年小麦单产进行预测,准确率分别为98.1%、92.1%和97.1%。预测结果表明,粮食产量的混沌预测法相对准确而有效,准确率在92%以上,可作为粮食产量预测的新方法加以推广。     

基于冠层时序植被指数的冬小麦单产预测

【目的】研究冬小麦冠层时序植被指数的动态变化规律并基于其构建单产预测模型,为田间实时、准确获取作物单产信息提供有效的技术手段。【方法】本研究于2017—2019年在江苏省兴化市万亩粮食产业园开展不同品种及氮肥水平的田间小区试验,利用主动传感器RapidSCAN CS-45获取冠层归一化红边植被指数（normalized difference red edge,NDRE）和归一化植被指数（normalized difference vegetation index,NDVI）,基于双Logistic函数拟合时序植被指数并提取曲线特征参数,进而分析各特征参数与单产的相关关系,并以独立试验数据对单产预测模型进行验证。【结果】NDRE在孕穗期和抽穗期与单产关系最好,R²达到0.84以上;通过多元逐步线性回归法发现,利用2个或多个时期NDRE预测单产的效果较单生育时期有所提高,且第一和第二被选择的时期分别为拔节期和孕穗期。基于全生育时期相对NDRE（relative NDRE,RNDRE）和相对NDVI（relative NDVI,RNDVI）构建时序曲线,并利用曲线特征参数建立单产预测模型,其中RNDRE和RNDVI的最大值、累积值及增长速率与单产关系较好。利用独立试验数据对上述单产预测模型进行检验,结果表明基于RNDRE时序曲线最大值和累积值所构建的单产模型验证效果较好,R²大于0.80,相对均方根误差和相对误差均小于10%,其验证效果优于单时期或多时期基于NDRE的预测模型,且优于基于NDVI构建的单产模型。【结论】基于冠层时序植被指数提取的特征参数RNDRE最大值和累积RNDRE具有良好估测单产的潜力,研究结果为田间进行实时、准确预测冬小麦单产提供了技术支持。     

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。     

灰色-马尔柯夫链预测棉花产量(单产)

灰色预测和马尔柯夫链预测方法都可用于时序问题的预测,在农作物产量预报中,2种方法各有局限性,单独使用预测准确率都不高,特别是对时序波动较大的棉花产量预测,二者的局限性表现更为明显.笔者将2种方法结合起来使用,建立了宿州市棉花产量(单产)的预测模型,在实际应用中,取得了较为满意的效果,历史拟合率小于4.5%,1999、2000年试报准确率分别达97.8%和96.9%.     

基于灰色系统理论的加工番茄产量预测模型研究(英文)

[目的]研究基于灰色系统理论的加工番茄产量预测模型。[方法]运用灰色系统理论研究了加工番茄产量变化趋势,建立了加工番茄产量预测的GM(1,1)灰模型,并以新疆2001～2009年新疆加工番茄产量为例,进行了实例分析。[结果]该模型有较高的预测精度和较强的泛化能力,对近期加工番茄产量的预测是可靠的。[结论]为新疆地区番茄产业的宏观调控、番茄加工及储藏等方面提供了参考。     

农业气象产量预报方法的探讨和长春水稻,玉米产量试报

本文阐述了农业气象产量预报方法，以及模拟趋势产量的几种方法，并对长春的水稻，玉米产量进行了试报。     

基于灰色系统理论的加工番茄产量预测模型研究

[目的]研究基于灰色系统理论的加工番茄产量预测模型。[方法]运用灰色系统理论研究了加工番茄产量变化趋势,建立了加工番茄产量预测的GM（1,1）灰模型,并以2001～2009年新疆加工番茄产量为例,进行了实例分析。[结果]该模型有较高的预测精度和较强的泛化能力,对近期加工番茄产量的预测是可靠的。[结论]为新疆地区番茄产业的宏观调控、番茄加工及储藏等方面提供了参考。     

五种微肥配施对紫花苜蓿干草产量的影响

为研究不同配合比例的微肥对苜蓿草产量的影响,试验以Zn、Mn、Cu、B、Mo五种微肥作为试验因子,采用五元二次回归正交旋转组合设计,研究微肥对苜蓿干草产量的影响。结果表明:对苜蓿干草产量有显著影响的因子是锰肥和钼肥,有显著影响的交互项为锌肥与铜肥、锰肥与钼肥;而且在本试验条件下,施用较大量的锌、铜肥或施用较少的锌、铜肥苜蓿易获得高产,施用较少量的锰肥和钼肥,苜蓿可获得高产。通过模拟寻优得到微肥配施最佳方案为:Zn为10 kg/hm2,Mn为2 kg/hm2,Cu为2.5 kg/hm2,B为0.5 kg/hm2,Mo为75 g/hm2。建立了有关数学模型。     

种植密度对晋北区绿豆农艺性状及产量的影响

为了探讨晋北地区不同种植密度对春播绿豆产量的影响，以晋绿豆9号为试材，对6种种植密度下绿豆的农艺性状及产量进行分析。结果表明：随种植密度的增加，株高和产量均呈先增加后降低的趋势，分枝数、主茎节数、单株荚数、单株粒数、单株粒重均呈下降趋势，千粒重变化不显著；相关性分析及通径分析表明，绿豆的产量与分枝数、单株粒数和单株粒重呈显著正相关，在适宜的种植密度下，适当提高分枝数和单株粒数，可提高绿豆产量；通过曲线估计得到绿豆种植密度与产量关系的最佳预测模型为二次曲线模型y=246.23+169.66x-5.67x2，最适理论种植密度为14.96万株·hm-2，产量为1 515.37 kg·hm-2。     

马尔科夫链在加工番茄产量预测中的应用研究

以新疆某地加工番茄为研究对象,运用马尔科夫预测技术,建立番茄产量预测模型。通过对2000-2011年的加工番茄产量进行预测检验,预测结果与实际产量相吻合,期望能为未来种植计划提供参考依据。