不同积温模型对枸杞生育期预测的评估

利用2007-2016年宁夏中宁县舟塔产区枸杞观测资料和中宁国家基本气象观测站的气象数据建立适合中宁枸杞的非线性积温模型参数,并与线性积温模型对比,得到：非线性积温模型更适合中宁枸杞生育期的预测;通过对枸杞六个生育期有效积温的对比分析,获得枸杞在不同阶段的有效积温存在明显差异,其中,夏果成熟期-秋梢生长期所需积温最高,有效积温的平均值需达到439℃·d,而夏果形成-夏果成熟所需积温最低,平均值只需达到94℃·d。     

辽宁省西部朝阳地区实用洪水预报方案修订过程中的几点体会

针对辽宁省西部朝阳地区中小水预报过程中存在的误差较大、预报精度和准确性较差等问题,对该地区洪水预报方案进行了修订,并总结了该地区洪水预报方案修订过程中的几点体会.     

森林火灾中长期预测技术的研究

就森林火灾中长期预测提出了４种技术方法；（１）森林火灾趋势变化与周期分析；（２）森林火灾的时间序列分析；（３）灰色预测模型；（４）前兆因子的相关预报，各种方法都用实际资料建立了适度的预测数学模型。     

基于GM(1,1)模型对垦区奶牛生产发展的预测

介绍了灰色理论GM(1,1)预测方法,利用黑龙江垦区2002~2005年年末奶牛存栏数建立了垦区奶牛生产发展预测模型。模型精度为很好,用该模型进行预测,能反映出垦区奶牛生产的发展变化情况,并基于预测分析对垦区奶牛发展提出建议和对策。     

安徽省长江以北干旱预警模型研究

从与土壤相对湿度相关的气象因子出发,利用逐步回归分析方法,通过分析1990~2001年干旱时段土壤相对湿度与气象因子之间的关系,尝试建立安徽省长江以北3个气候区的干旱预警模型。对典型干旱时段的应用表明,各模型可以运用到实际的干旱预警中。     

江苏沿海棉区棉铃虫预测预报方法的改进研究

对江苏沿海棉区棉铃虫的成虫观测方法、查卵方法、发生期和发生量的短期预测方法进行了改进,提出了第5代棉铃虫的测报方法和转Bt基因抗虫棉田间棉铃虫的监测方法,建立了棉铃虫预测预报数据库。     

稻瘟病预测预报研究进展

本文对近几十年,尤其是近十年来稻瘟病预测预报研究的新进展进行了综述。统计模型是目前的主要测报方法,在统计模型的基础上建立系统模型是稻瘟病预测预报的发展趋势。     

基于水稻叶面积指数的根生物量预测模型研究

准确预测作物根生物量对评价农田生态系统碳源汇功能具有重要意义。本研究以江西省余江县为研究区,以2012年晚稻季抛秧的黄花粘水稻为研究对象,基于26个监测点的水稻生育期(分蘖期、抽穗期、灌浆期和完熟期)叶面积指数(LAI)以及完熟期地上和地下生物量数据,分析了LAI与生物量的相关关系,比较了利用LAI直接预测根生物量和利用根冠比法预测根生物量的优劣,最终建立了基于多生育期LAI的水稻根生物量预测模型。结果表明:灌浆期LAI与根生物量呈极显著相关关系,相关系数为0.775;利用LAI直接预测根生物量精度高于根冠比法;利用单一生育期LAI预测根生物量的精度较低;多生育期LAI能显著提高根生物量预测精度,其中基于抽穗期、灌浆期和完熟期LAI组合的根生物量预测模型最优。综上所述,本研究区抛秧的黄花粘水稻的根生物量可以通过LAI快速、准确地预测。     

灰色系统理论在林业中的应用

本文全面阐述了灰色系统模型的建立与预测，利用GM（1，1）模型及灰色马尔柯夫预测结合林业进行了模型拟合及预测。     

Cultivar,Nitrogen and Irrigation Influence on Grain Quality and Its Forecasting Methods by In situ Reflected Spectrum of Winter Wheat

Field experiments were conducted to examine the influence factors of cultivar, nitrogen application and irrigation on grain protein content, gluten content and grain hardness in three winter wheat cultivars under four levels of'nitrogen and irrigation treatments.Firstly, the influence of cultivars and environment factors on grain quality were studied, the effective factors were cultivars, irrigation, fertilization, etc. Secondly,total nitrogen content around winter wheat anthesis stage was proved to be significantly correlative with grain protein content, and spectral vegetation index significantly correlated to total nitrogen content around anthesis stage were the potential indicators for grain protein content. Accumulation of total nitrogen content and its transfer to grain is the physical link to produce the final grain protein, and total nitrogen content at anthesis stage was proved to be an indicator of final grain protein content. The selected normalized photochemical reflectance index (NPRI) was proved to be able to predict grain protein content on the close correlation between the ratio of total carotenoid to chlorophyll a and total nitrogen content. The method contributes towards developing optimal procedures for predicting wheat grain quality through analysis of their canopy reflected spectrum at anthesis stage. Regression equations were established to forecast grain protein and dry gluten content by total nitrogen content at anthesis stage, so it is feasible for forecasting grain quality by establishing correlation equations between biochemical constitutes and canopy reflected spectrum.