基于条件植被温度指数的夏玉米生长季干旱预测研究

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%。     

农产品监测预警模型集群构建理论方法与应用

【目的】农产品供给与需求的准确分析测定,是农业监测预警能力提升的重要表现。构建产品多品种多环节模型集群理论方法,可高效解决单一环节或单一模型难以解决的分析技术难题。【方法】在农产品供需的重要要素即生产量、消费量、贸易量、价格等分析预测过程中,针对农产品品种间关联性强,自然、社会、经济诸多影响因素纠缠,模型多变量强耦合、非线性、参数时变的特点,提出多品种农产品“因素分类解耦、参数转用适配”方法,以构建多时空维度的监测预警模型集群。【结果】利用“因素分类解耦、参数转用适配”技术方法,研究构建了不同农产品的生产类、消费类、贸易类、价格类的模型集群。这些模型集群可用于对不同时空维度的水稻、玉米、小麦、肉类等主要农产品供需的长中短期的分析预测,支撑形成了农业展望中的主要农产品平衡表,其中主要农产品全国年度生产量6年平均预测精度高于97%。【结论】研究提出的农产品监测预警模型集群构建理论及其方法,有效提升了农产品多品种模型集群的求解效率和准确率,增强了农产品供需分析预测的系统性与智能性,为系统揭示农产品复杂的时空供需变化特征、促进农产品市场调控科学性和可预见性,提供了新技术方法。     

基于季节特征的土壤退墒模型建立与率定

利用河南省南阳市2011—2015年12个墒情站的土壤水分监测资料,分析研究了无增墒情况下土壤含水量消退规律,构建出基于不同季节(夏季、春秋季与冬季)的土壤含水量与衰减系数的数学模型,运用规划求解法率定模型参数,并利用2016—2017年资料对模型进行检验。结果表明,不同季节土壤水分衰竭系数模型分别为α=1.023(1-ω~2/4353)~(1/2)(夏季)、α=1.013(1-ω~2/7005)~(1/2)(春秋季)与α=1.008(1-ω~2/9303)~(1/2)(冬季),所建立的数学模型适用于南阳市相应季节壤土与粘壤土小麦、水稻与休闲地土壤旱情预测,但不适用于夏季与春秋季砂土特别是休闲地砂土土壤墒情预测。     

基于局部均衡模型的中国羊肉市场供需变动分析

对中国羊肉市场供需变动情况进行深入分析,并运用局部均衡模型探究中国羊肉市场供给与需求相互变动的主要原因,最后运用ARIMA模型预测方法对中国未来羊肉供需变化进行预测分析。研究结果表明,中国羊肉市场需求的满足以国内市场供给为主,2017年国内供需缺口为74.28万t,约是1994年的3.82倍,供需缺口有扩大倾向。上一期肉羊存栏量、肉羊胴体质量水平、羊肉市场价格均显著影响国内羊肉市场供给量;上一期人均消费量与收入水平是影响城镇与农村居民当期人均消费量的重要因素;国际羊肉价格对国内羊肉出口量产生显著正向影响。在未来一段时期内,中国羊肉产量将保持稳定增长,羊肉消费量进一步增加,预计到2030年达到843.03万t,羊肉进口量较大幅度提高,可一定程度弥补国内羊肉供需缺口。为此,一方面需通过技术与政策支持大力发展国内肉羊产业,另一方面也需积极开拓国际市场,加强贸易协作。     

用模糊综合评判法预测马尾松毛虫幼虫高峰期发生量

为了提高马尾松毛虫一代、二代幼虫高峰期发生量预报的准确性,为有效防治马尾松毛虫提供科学依据,本文运用模糊综合评判的6个数学模型预测安徽省潜山县马尾松毛虫一代、二代幼虫高峰期的发生量,验证预报1989年、1994年、2002年和2017年一代马尾松毛虫幼虫高峰期发生量,预报结果分别为2级、4级、2级和1级,与实况级别完全吻合,预报结果准确。预报1989年、1994年、2002年和2017年二代马尾松毛虫幼虫高峰期发生量,预报结果依次是4级、5级、2级和1级。同样与实况级别全部相同。预报的准确率为100%,模糊综合评判法是一个运算简便、准确性高的预报方法。     

基于贝叶斯向量自回归的区域经济预测模型：以青海为例

十七年文学出于对革命意识形态的绝对捍卫，对土匪的想象缺少了民国时期作品的丰富性，其匪类叙事反映了主流意识形态对于文学匪色想象的绝对控制和规训。然而传统英雄侠义观的根深蒂固以及古典英雄传奇叙事模式的影响使匪色想象逸出意识形态的控制，塑造了新的类型形象——具有匪性气质的革命英雄人物。同时在十七年文学中还存在一个异数——那就是诗人郭小川的叙事长诗《一个和八个》，它体现了逸出秩序之外的个性化匪色想象，也使诗人因此受到严厉的政治批判。     

长江口口门海域水体重金属时间变化趋势及预测

通过对2004—2017年长江口口门区域水体中Cu、Zn、Pb、Hg和As 5种重金属含量的调查,分析了北支、南支北港和北港北沙3个区域水体重金属含量的变化趋势及影响因素,并对未来几年重金属的含量进行了预测研究。结果显示,Cu和Pb在2011—2017年间整体呈现下降趋势,下降幅度低于2004—2008年, Zn和As在2011—2017年间一直处于稳定的下降趋势,Hg的下降趋势较小,5种重金属均在2011年和2015年前后污染物排放量增加时出现不同幅度的增长,且径流量较大的区域增长幅度较大;分析其影响因素得出,由于早期水体中重金属含量较高,治理投入成效大于污染物排放的影响,故2004—2008年Cu、Zn、Pb和As含量与环境治理投入呈显著负相关,与排污量之间相关性不显著;而在重金属含量控制到较低水平后,治理难度增加,成效减弱,污染物排放量成为了控制重金属含量的主要影响因素,故2011—2017年的重金属含量与环境治理投入相关性不显著,与排污量呈显著正相关;由于长江口3个区域在盐度和径流量等因素上存在差异,采用了ARIMA模型对不同区域的重金属分别进行预测,预测得出2020—2022年长江口口门处3个区域水体中重金属含量较低,变化趋势较为平稳,该模型具有较高的精度,误差在5.19%～11.82%之间,分区域预测可以突出不同区域重金属含量及变化特征,预测结果更具针对性,能够为未来治理方案的拟定提供一定依据。     

近期我国稻谷(米)供求趋势分析及发展预测与对策

本文分析了20年来我国水稻生产、消费和贸易的变化,认为只有"保红线(即保种植面积3 000万hm2,稻谷总产2亿t)攻单产"才能保证我国稻谷95%以上的自给率。并预测了2030年我国稻谷的供求趋势,认为只要确保种植面积年增长率达0.4%、总产年增长率达1.0%,供求关系将趋平衡,并略有节余。为确保我国中期稻谷生产与消费趋于合理区间,提出了"六保"发展措施。     

基于Lasso和支持向量机的组合预测及其应用

针对Lasso方法与支持向量机两者的联系与各自的优势，给出了基于Lasso与支持向量机的串联型、并联型和嵌入型三种组合预测，并将它们运用到我国粮食价格预测中.实证结果表明，与单一预测方法的预测结果相比，基于Lasso方法与支持向量机的串联型组合预测和嵌入型组合预测具有更高的预测精度.     

Forecast skill for predicting distribution shifts: A retrospective experiment for marine fishes in the Eastern Bering Sea

Forecasting distribution shifts under novel environmental conditions is a major task for ecologists and conservationists. Researchers forecast distribution shifts using several tools including: predicting from an empirical relationship between a summary of distribution (population centroid) and annual time series (“annual regression,” AR); or fitting a habitat‐envelope model to historical distribution and forecasting given predictions of future environmental conditions (“habitat envelope,” HE). However, surprisingly little research has estimated forecast skill by fitting to historical data, forecasting distribution shifts and comparing forecasts with subsequent observations of distribution shifts. I demonstrate the important role of retrospective skill testing by forecasting poleward movement over 1‐, 2‐ or 3‐year periods for 20 fish and crab species in the Eastern Bering Sea and comparing forecasts with observed shifts. I specifically introduce an alternative vector‐autoregressive spatio‐temporal (VAST) forecasting model, which can include species temperature responses, and compare skill for AR, HE and VAST forecasts. Results show that the HE forecast has 30%–43% greater variance than predicting that future distribution is identical to the estimated distribution in the final year (a “persistence” forecast). Meanwhile, the AR explains 2%–6% and VAST explains 8%–25% of variance in poleward movement, and both have better performance than a persistence forecast. HE and AR both generate forecast intervals that are too narrow, while VAST models with or without temperature have appropriate width for forecast intervals. Retrospective skill testing for more regions and taxa should be used as a test bed to guide future improvements in methods for forecasting distribution shifts.