松嫩平原作物生长季气候和作物生育期的时空变化特征

基于松嫩平原及其周边地区131个气象站点1951-2008年的观测数据和133个农业气象站1992-2010年主要旱作物(春玉米、大豆和春小麦)的生育期记录数据,分析了松嫩平原主要气候要素和主要旱作物各生育期的时空变化特征。结果表明,松嫩平原近60a气候变化十分明显,气温平均升高了1.79℃,年≥10℃积温平均增加了228℃.d,积温线明显北移,2700、2800、2900℃.d线向北位移了100～240km;松嫩平原的降水量减少、相对湿度降低,且西部地区较东部变化更加明显;日照时数呈南减北增的变化趋势。松嫩平原气候变化对不同旱作物的生育期产生了不同程度的影响,大豆生育期推迟相对较为明显,其次是春玉米,春小麦的生育期变化最小。松嫩平原西部和南部地区的作物生育期距平的变化较其它地区更明显。     

绥宁县生态示范区农业生态系统能值分析

本文应用能值理论与方法,分析了2004年绥宁县生态示范区农业生态系统环境基础和经济特征.结果表明:绥宁县农业生态系统不可更新资源能值投入和化肥农药的投入能值分别占总能值投入的99.974%、99.816%,能值产出中,畜牧养殖业的能值产出占总能值产出的88.22%,该县的农业生态系统是以养殖业为主.绥宁县农业生态系统2004年总能值投入为8.339×1023 sej·a-1,总能值产出为1.989×1021 sej·a-1,能值可持续指标值为0.108,属高消费驱动型的生态系统.绥宁县农业生态系统应采取措施减少农业生态环境的压力,优化资源利用结构,增加农业生态经济系统的产出能力,提高农业生态系统生产力,以推动该县生态示范区实现可持续发展.     

基于PROSAIL模型及TM与实测数据的MODIS LAI精度评价

利用PROSAIL模型和TM影像反演的叶面积指数LAI及地面实测数据,从空间和时间序列上分别对吉林省主要玉米种植带的MODIS LAI产品精度进行验证分析,为准确评价和科学准确应用MODIS数据提供科学依据。研究结果表明,MODIS LAI产品精度因玉米生长时期和植被类型而异,混合像元是造成MODIS LAI产品低估玉米作物LAI值的主要原因之一;不同年份不同生长时期,MODIS LAI和实测数据表现出不同的关系;在玉米生长灌浆期之后,MODIS LAI产品与同期地面实测玉米LAI相比,约低估了33%～53%左右,MODIS LAI产品值明显低于TM影像反演的LAI值,约低估玉米LAI值约30%～69%左右。因MODIS LAI产品值与实际值有较大偏差,非常有必要对农作物MODIS LAI产品值进行验证分析,研究结果可为准确利用MODIS LAI产品及其算法改进后产品精度提供一种评价途径。     

松嫩平原的粮食生产潜力分析及建议

采用基于积因子位次数据赋值求权重方法改进的层次分析算法对松嫩平原各地区粮食生产潜力和主要影响因素贡献进行分析。研究结果表明:松嫩平原粮食增产潜力最大的地区是哈尔滨、绥化和长春,增产潜力最小的地区是黑河(该市所属的嫩江县、五大连池市和北安市属松嫩平原);各地区粮食生产潜力存在差异的主要原因是各地区的水土资源和气候条件的不同,两者的权重系数均为0.28,其次是科技投入,其权重系数为0.25。在松嫩平原地区,粮食生产潜力影响最大的因素是各市的黑土面积比例,其贡献系数为0.22,这是松嫩平原区别于其它地区的重要特点;其次是作物生长期的平均气温,再次是化肥的是施用量,两者的贡献权重分别为:0.13和0.10。为有效增强松嫩平原地区的农业生产能力,需要重点加强对黑土的保护和对农田水利基础设施建设,加大农业科技的投入和推广,扩大适应气候变暖的高产作物和品种的种植面积。     

几种方法在粮食总产量预测中的对比

根据吉林省1978~2007年的农业数据,选定了14个影响农业生产的因素作为研究对象,分别采用了主成分分析法、BP神经网络法、灰色预测法和逐步回归分析法4种分析预测方法,通过SPSS和Matlab工具将原始数据进行处理,得到4种不同的预测模型,进而基于这4种模型对吉林省的粮食产量进行预测,并将各种预测产量和实际产量进行拟合分析。研究结果表明,拟合性最好的是BP神经网络法,其拟合确定性系数为0.899;其次是主成分分析法(拟合确定性系数为0.834)和逐步回归法(拟合确定性系数为0.787);拟合效果最差的是灰色预测法(确定性系数为0.744)。粮食总产量估算精度最高的是BP神经网络法,达到93.67%;其次是主成分分析法,为90.45%。     

组合预测模型在东北地区粮食产量预测中的应用

采用最优加权方法,建立了基于灰色预测模型、灰色马尔科夫预测模型及逻辑斯蒂预测模型的组合模型;并根据东北地区1949-2008年粮食产量资料,利用组合模型预测了该地区未来10年的粮食产量.结果得到,灰色预测、马尔科夫预测、逻辑斯蒂预测和组合预测方法的预测粮食产量的平均相对百分误差分别为:12.74%,3.02%,13.29%,2.87%,结果证明组合预测模型可以较好地提高粮食产量的预测精度.通过组合模型预测结果表明,到2015年东北地区的粮食产量可以达到1.25亿t,可以完成该地区增产150亿kg粮食的任务,到2018年,粮食产量预计可达1.38亿t,东北地区增粮潜力巨大.