黑龙江省大豆主产地产量动态预报系统的建立

利用黑龙江省大豆主产区农业气象试验站产量资料和发育期资料,日最高气温、最低气温、日降水量和日照时数等资料,根据历史相邻两年关键气象因子变化引起大豆产量的丰欠指数,建立动态产量预报模型,并在已建立预报模型的基础上,以Visual Basic 6.0为计算机语言开发黑龙江省大豆产量动态预报系统。结果表明:经2011-2013年大豆产量动态预报检验,5个代表站81%的大豆预报结果丰欠趋势与实际趋势表现一致,单产预报准确率总体较好,越接近大豆成熟,预报准确率越高;经2016年业务运行,预报系统可以方便、快捷地实现对黑龙江省主产区大豆产量的动态预报。     

基于环流因子的辽宁省水稻适宜移栽期预报模型研究

利用辽宁有记录以来的农业气象资料,分析发现辽宁省水稻适宜移栽期与播种到移栽期≥10℃有效积温之间存在极显著的正相关关系,再根据有效积温和环流因子之间的相关关系,筛选出高相关、通过0.05的显著性检验的环流因子,建立起水稻适宜移栽期的长期预报模型。该模型通过历史拟合和预报检验,预报模型准确率基本在95%以上,预报结果对农业生产具有重要的实用价值。     

春茶适采期预报模型的建立

根据浙江省临安县和余姚市两地共20年各主要气象资料及与其相应的春茶适采期等调查资料,利用逐步回归分析程序,从45项气象因子中筛选出影响春茶适采期的主要气象因子是:3月下旬有效积温,3月份日照时数,上年10—12月的蒸发量和晴雨指数和4月上旬的有效积温、日照时数及晴雨指数,并建立了适采期预报的主体模型。同时,根据多年多点观察结果,得出茶园海拔、茶树品种、坡向等因子对适釆期预报值的修正值,利用分析过程中得到的一系列中间数据和信息。笔者还对适采期预报模型的研究方法、不同时期影响茶树生育的主要气象因子等问题进行了     

大豆产量动态预报模型研究

近年来,受进口大豆的冲击,中国大豆产业面临着严重挑战.为了给政府决策提供可靠的依据、保障中国粮食安全,每年能准确地进行大豆产量预报具有重要意义.利用大豆不同生育阶段气象因子的综合聚类指标选择气象相似年型,再根据相似年的产量变化确定预报年的产量气象影响指数,建立全国大豆单产动态预报模型.通过对1995-2004年大豆产量进行动态预报,结果表明:5月31日、6月30日、7月31日、8月31日和9月30日大豆产量预报准确率分别为97.0%、93.8%、94.9%、93.7%、95.1%,实现了大豆产量的连续、动态、定量预报.     

影响广西春花生产量的主要气象因子及预报模式研究

本文主要根据农业气象统计及农业气象产量预报原理,利用微机对广西春花生产量与气象条件之间的关系进行了相关统计,然后根据各时段不同气象因子与气象产量之间的相关系数的大小,结合花生品种的生物学特性,分析确定了影响广西春花生产量的主要气象因子,并在此基础上用逐步回归、多元回归等方法建立了全区(省级)和地区级的长、短期两种不同时效的产量预报模式.     

广西南部菠萝寒害的分析及预报方法

本文运用农业气象统计方法,根据菠萝的生物学特性,求算出与广西南部菠萝气象产量相关密切的气象组合因子,作为菠萝平流寒害和霜毒指标,同时分析两种寒害天气类型的分布规律。在此基础上,以寒害指标作为预报对象,选取大气环流和气象因子,分别建立了平流寒害预报模式、平流寒害出现时段预报模式和霜害预报模式。     

基于Logistic方程的大豆产量预报方法

基于Logistic方程建立大豆干物质累积曲线用来描述大豆干物质累积过程,由于气候条件处于非理想状态,因此对其干物质累积过程进行气象条件订正,并分析干物质累积量与气候产量的关系.在以上分析的基础上,建立大豆农业气象产量预测模式.通过计算分析温度和水分订正系数发现:在不同热量带、不同年份、不同发育时段,温度和水分订正系数不同,说明温度和水分条件是影响大豆生长发育和产量形成的重要限制因子.利用大豆主产区2004-2006年的气象和产量资料进行预报,预报精确度在95.9%左右,且预测产量与实际产量相关性较好,R2在0.903～0.948之间,通过α=0.01的显著性检验,说明模型预测的产量比较准确,模型可用.     

基于关键气象因子的辽宁省水稻产量动态预报

利用辽宁省33个气象站点1993—2012年水稻产量、生育期内的旬平均气温、旬降水量及旬日照时数等资料,应用统计分析方法建立水稻的产量动态预报模型。使用5年滑动平均法分离水稻趋势产量,分析气象产量与水稻生育期内逐旬气象要素的相关性,确定5月上旬平均气温、5月下旬平均气温、6月下旬降水量、7月下旬降水量、8月上旬日照时数、9月中旬平均气温和9月下旬日照时数为关键气象因子,建立水稻产量动态预报模型,并对预报结果进行验证。结果表明:对1993—2012年进行模拟预报及回代检验,平均准确率在93%以上;对2013年的产量进行预报,准确率为93.97%~99.67%,预报准确率较高。预测结果基本可以反映水稻产量的变化情况,能够满足业务服务的需要。     

基于气候适宜度预报内蒙古大豆发育期及产量

开展作物发育期及产量预报对农业生产和粮食安全具有重要意义。本文选取1981-2012年大豆生长季 气象数据和发育期资料，结合生理指标，构建大豆气候适宜度模型，建立适用于内蒙古地区的发育期预报模型及以 旬为步长的产量预报模型，并应用2013-2015年资料进行预报检验。基于气候适宜度的大豆各发育期持续天数预 报模型均通过0.01极显著水平，准确率除鼓粒—成熟期稍低外，其余均在90%以上，模型预报精度较高；产量动态 预报模型大部分时段均通过显著性检验，基于气候适宜度法的10个代表站预报平均准确率为87.6%。文章基于气 候适宜度法建立的发育期及产量预报模型均能满足业务服务的需求，可供其他大豆主产区的发育期及产量预报方 法研究借鉴。     

巴西大豆产量预报方法研究

利用1961～2007年巴西大豆平均单产资料、西太平洋月平均海温、北半球500 hPa平均高度场环流资料以及巴西大豆种植区域代表气象站的逐日气温资料,建立了基于海温、环流资料和基于地面气象要素的巴西大豆产量预报模型.利用3种模型分别对1996～2005年巴西大豆平均单产进行预报检验;综合3种模型的模拟效果,利用加权方法建立了巴西大豆产量预报集合模型.1996～2005年预报检验和2006～2007年预报试验的准确率基本都在90%以上,能够满足业务服务的需要.     

鲁西南棉铃虫发生程度气象条件分析及预报

根据鲁西南植保部门1965—2007年逐年棉铃虫各主要危害代监测的累计卵量、发生等级和同期气象资料,分析气象要素对棉铃虫生育的影响,利用DPS专业版数据处理系统建立棉铃虫主要危害代中、短期累计卵量、发生等级气象预测模型。统计检验信度较高,历史回代及对2008年预报效果均较好,可为鲁西南棉铃虫监测预报和有效防治提供科学依据。     

河北衡水棉铃虫发生气象条件分析及预报模型建立

为了确定与棉铃虫虫害发生相关显著的气象因子，并据此做出棉铃虫发生情况的合理预报，分析了河北省衡水市故城县2000―2017年的气象资料和棉铃虫虫情资料。得出：衡水棉铃虫卵的始见日最早为5月24日，最晚为8月22日；2代、3代、4代卵盛期分别为6月13日－7月1日、7月18日－8月4日和8月17日－9月14日；棉铃虫虫害主要发生在6－8月；棉铃虫的发生主要和气温、地温和相对湿度有关。利用逐步回归方法建立了棉铃虫发生的预报预测模型并进行了回测检验，相应预报模型对2代、3代、4代百株累计卵量的预报平均相对误差分别为21.1%、20.7%、29.9%，对各代卵的等级预报准确率分别为94.4%、83.3%、77.8%。     

早稻产量动态集成预报方法研究

 应用作物产量历史丰歉气象影响指数、作物气候适宜指数、作物生长模拟模型分别建立早稻产量动态预报方法,利用这3种方法分别对1996―2005年湖南早稻产量进行动态模拟预报,在分析预报误差的基础上,确定每种方法的预报权重,建立动态集成预报方法。拟合检验结果表明, 集成预报方法的丰歉趋势预报正确率、产量预报准确率都较任意单一预报方法稳定,且有一定程度提高。利用上述方法分别对2006―2008年湖南早稻产量进行预报检验,结果表明,除2006年的丰歉趋势预报因早稻收获阶段遭遇台风出现错误外,集成预报法的丰歉趋势预报正确率、产量预报准确率都较高,且好于任意单一预报方法,能够满足业务服务的要求。     

利用天气促病指数预报水稻纹枯病发病趋势

从水稻纹枯病生物学特性出发,综合分析耒阳市近19年水稻纹枯病发生程度及气象资料,筛选满足水稻纹枯病病菌侵入寄主的气象因子条件,即纹枯病促病气象指标:日平均气温23～30℃、日平均相对湿度≥86％(其中早稻日平均相对湿度≥91％)、日照时数≤2 h、日降水量＞1 mm,建立了水稻纹枯病发病的气象条件促病指数Z.运用数据分析软件DPS对天气促病指数与纹枯病发生等级进行相关分析,确立了纹枯病发病的气象条件预报等级指标.通过1991～2009年历史回代检验,历史符合率为61％,预报可行性较好.     

棉花气象灾害预报系统

本文全面介绍了棉花气象灾害预报系统的预报项目、数据库、方法库、因子处理、预报产品制作,相应的对策措施和实际应用情况,并进行了讨论和提出了建议.     

基于气候适宜度指数的吉林省大豆单产动态预报研究

为及时、准确地进行大豆产量预报,给相关部门提供可靠依据保障吉林省粮食安全,利用吉林省1980-2016年大豆产量、生育期、逐日气象数据,基于大豆生长发育的生物学特性(最适温度、上限温度、下限温度、需水量、需光性等),构建大豆生长季逐旬温度、降水、日照时数及综合气候适宜度模型,通过与相对气象产量进行相关和回归分析,建立基于气候适宜度指数的7-8月逐旬产量动态预报模型,对吉林省大豆产量进行动态预报。结果表明:各时段建立的产量预报模型均通过0.05水平的有效性检验,能够客观反映大豆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85.0%,均方根误差小于20.0%;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0.05水平的显著性检验;在1981-2014共34年中各旬单产趋势预报准确的年份均在24年以上。各时段预报模型对2015-2016年的外推预报准确率分别在92.0%和81.4%以上,趋势预报不稳定,可能与模型没有考虑灾害影响有关。总体上,构建的产量预报模型可为吉林省大豆产量预报提供参考依据。     

棉花苗期病害气象等级预报方法

采用对比分析与统计分析相结合的方法,分析了棉花苗期病害发生程度与气象环境因子间的相关性,建立了棉花苗期病害气象等级预报模式.     

关中地区棉铃虫预报信息服务业务系统

根据棉花气象服务的特点和棉铃虫防治的要求,建成了陕西省关中棉区棉铃虫预报信息服务业务系统,它具有预报服务和咨询服务两大功能,旨在提高棉花气象系列化综合服务的水平,使气象科技更好为棉花生产服务.关健词关中地区;棉铃虫;预报;服务系统     

棉花生产年景的预测预报及对策

采用灰色系统ＧＭ（１，１）、ＧＭ（１，Ｎ）模型和多元回归方法，对聊城地区１９５７～１９９２年的棉花产量及４～１０月的天气气候资料进行相关分析，找出了影响棉花生产的主要气象因子。利用单产对棉花生产年景进行了历史拟合和预测预报检验，均收到了良好的效果，并结合典型年例提出相应的对策。     

基于小波分析的水稻生育期气象因子对产量的影响

为水稻产量趋势化及定量化预报提供依据,对水稻全生育期气象因子与产量的影响关系进行分析。提取1986—2015年间辽宁省水稻产量数据和同期时序气象数据,对水稻气象产量及同期时序气象因子进行连续小波分析,研究水稻气象产量、日照时数、日平均气温等气象因子的时序变化特征;分别利用相干小波分析和交叉小波分析方法,研究水稻气象产量与日照时数、日平均气温等气象因子的相互关系。结果表明:1)辽宁省水稻气象产量存在5~8年和2~3年的显著周期,自2001年之后,水稻在频率上的能量强弱分布不显著,表明气象产量连续丰年的周期在变长;2)对水稻生育期内的气象因子进行连续小波分析,其中除总降水量外,其他气象因子均都存在不同的显著周期。