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为验证条件植被温度指数(VTCI)在夏玉米生长季干旱预测中的适用性,以河北中部平原为研究区,应用求和自回归移动平均(ARIMA)模型及季节性求和自回归移动平均(SARIMA)模型,对该地区VTCI时间序列数据进行分析建模预测。首先基于49个气象站点所在像素的VTCI时间序列数据,选取不同长度时间序列建立ARIMA模型,并分析时间序列长度与预测精度间关系,以期为时间序列长度选择提供依据;然后选择理想长度的VTCI时间序列数据,分别建立ARIMA模型和SARIMA模型,用于研究区域2017年夏玉米生长季VTCI预测,并分析评价两模型预测精度;最后采用性能较好的ARIMA模型逐像素建模预测,得到2016-2018年9月上旬至下旬VTCI预测结果。结果表明:基于ARIMA模型的VTCI预测精度与时间序列长度未呈现明显的相关关系,但随时间序列长度增加,模型预测精度逐渐趋于稳定;ARIMA模型对干旱的预测精度高于基于SARIMA模型,其1步、2步、3步VTCI预测结果均方根误差较SARIMA模型分别降低0. 06、0. 07、0. 09;ARIMA模型在不同年份夏玉米生长季VTCI1~3步的预测精度稳定性较好,2016-2018年1步、2步和3步VTCI预测结果绝对误差绝对值大于0. 20的像素平均百分比分别为5. 84%、6. 38%、8. 72%。 相似文献
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我国正处于传统农业向现代农业发展的关键时期,传统的基层农技推广模式已经显示出弊端,探索互联网上的农技推广模式是未来基层农技推广发展的大趋势,利用网络资源让农民享受高效的农技推广服务有利于推动基层农技推广的发展。 相似文献
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随着“互联网+”时代的到来,数据挖掘、数据共享、云计算等信息技术为农机的智能化和信
息化管理提供有效方法和手段。为更好的推动农业经济发展,有必要借助先进的信息技术手段,搭建
一个基于“互联网+”的智慧农机管理信息数据共享平台,使我国农机管理进入大数据时代,推进智慧
农业发展。 相似文献
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68.
本文通过分析“互联网+”时代下网络扶贫的三种新模式,指出了政府、企业、农户三方力量
各自在网络扶贫中的定位和职责,进一步夯实网络扶贫基础,从而提高扶贫治理成效。 相似文献
69.
近年来互联网技术对我国农业金融产生了重要影响。本文从我国农业金融的起源与发展和
互联网环境下的农业金融现状出发,分析了互联网为我国农业金融发展提供的机遇和挑战,并在此基
础上探究了我国互联网农业金融发展路径,以期帮助互联网背景下的农业金融稳定发展。 相似文献
70.
《信阳农业高等专科学校学报》2020,(2):50-53
为提升安徽省农产品上行效率,从"互联网+农业"的视角出发,对安徽省农产品的上行现状进行了整体分析,深入阐述了现阶段安徽省农产品上行发展所面临的一系列制约因素,主要包括:基础设施不完善、优质农产品开发不足、区域品牌建设滞后、专业人才匮乏。以此为基础,针对性地提出了加大政府扶持,完善基础设施建设;面向市场需求,开发优质农产品;立足本地特色,培育区域品牌;加强人才队伍建设等"互联网+农业"环境下安徽省农产品上行发展路径。 相似文献