决策树算法在农业气象灾害统计中的应用

分析了决策树分类算法中的ID3算法和C4.5算法,在论述分类挖掘的基础上分析了决策树分类挖掘系统的建立思想、步骤及算法,并把这两种算法应用到优化农业气象灾害统计的实验中,研究了决策树算法在气象灾害导致的直接经济损失评估中的应用,实验结果证明了该方法的可行性.     

小麦穗粒结构与品质的关系分析

通过研究得出:粗蛋白、淀粉、湿面筋含量和沉淀值与穗粒结构之间是非线性的关系;粗蛋白、湿面筋含量和沉淀值之间是正相关,他们与淀粉含量之间是反相关,所以可用其中一项指标作为品质指标;基本苗控制在240万/hm2左右最容易取得高产优质。     

2009年初江苏省干旱过程对小麦产量的影响分析

[目的]分析干旱过程可能对小麦产量产生的影响。[方法]通过计算气候倾向率和潜在蒸散量分析江苏省各站的年降水趋势及干旱相似年份的蒸散情况。[结果]2008年11月1日至2009年2月7日,降水最少的是徐州、连云港、宿迁和淮安市,徐州市部分站点的降水量不足20mm。1961～2008年,江苏省东北部的降水量逐渐减少,西南部降水略有增长。淮北地区大部分站点的年降水倾向率为负值,其中最显著的地区是邳州和盐城。江苏省历史上灾情严重的5次干旱过程分别出现在1973年10月～1974年1月上旬、1978年3月～1979年6月、1983年12月～1984年4月、1987年12月～1988年7月上旬、1995年10月～1996年3月。2008年11月～2009年2月上中旬,江苏省淮北地区的逐月蒸散量不大。[结论]预计2009年初的干旱过程对小麦产量的负面影响较小。     

气温及降水变化对江苏省典型农业区冬小麦、水稻生育期的影响

基于江苏省徐州、昆山、宜兴三地1992-2005年气温、降水资料,以及1992-2004年徐州、昆山两地冬小麦生育期和1993-2005年徐州、宜兴两地水稻生育期数据,分析了气温、降水的变异与冬小麦、水稻生育期的关系。结果表明：1992-2004年,江苏徐州、昆山两地冬小麦全生育期天数随气温上升而逐渐减少,冬小麦全生育期天数与生育期内总降水量的变异无显著相关性。1993-2005年,随着月平均温度升高,徐州、昆山两地冬小麦拔节、孕穗、开花期提前,而乳熟期随此阶段平均温度的升高而推迟。与冬小麦不同,徐州、宜兴两地水稻生育期天数与生育期内平均温度和总降水量无显著相关关系。并且,随着温度升高,徐州、宜兴两地拔节、孕穗、抽穗、乳熟期也无显著变化。这表明水、旱两种作物对气温的变化呈现出明显不同的变异规律,气温的年际间变化对冬小麦生育期的影响相对更大。     

小麦生长动态对穗粒结构的影响分析

[目的]为扬麦14号的生产管理提供依据。[方法]于2005～2006年进行扬麦14号播种密度试验,使小麦形成不同的长势,研究长势与穗粒结构的关系。[结果]小麦的基本苗和总苗数、分蘖数、叶龄、株高、次生根条数、干物质积累量、抽穗期叶面积指数对穗粒结构的主要指标都有影响,影响最明显的是拔节期总苗数、越冬期单株分蘖数、冬前期和返青期叶龄、株高、冬前期和越冬期次生根条数、拔节期到成熟期干物质积累量和抽穗期叶面积指数。拔节期总苗数、冬前期单株成穗数、叶龄余数、冬前期株高、越冬期次生根条数、越冬期干物质重和抽穗期单茎叶面积对小麦单产的影响较大。[结论]小麦长势影响穗粒结构,最终影响产量和品质。通过人工干预使小麦长势向着高产优质的穗粒结构方向发展。     

暴雪天气过程对江苏农业生产的影响

通过对2008年1月25—29日江苏省内大范围的暴雪天气过程中农业损失的调查,与历史暴雪天气对农业生产影响的比较,分析了此次暴雪过程的可能影响。结果得出,此次暴雪天气过程对农业设施危害严重,棚内温度降低,引起蔬菜生育期推迟;低温雨雪冰冻天气对成龄茶树和露天蔬菜影响不大;由于小麦正处于越冬期,此次区域性暴雪天气对提高小麦产量有利。     

气候变化对江苏省林-草生态系统的影响评估

根据相关资料,分析了近年来气候变化对江苏省森林、草原生态系统的影响,并提出了控制对策。     

江苏省旱涝分析及农田灌溉用水量的评估

综合考虑了降水量及气温等气象要素 ,确定了旱涝年景评价指标。根据旱涝评价指标 ,分析了江苏省淮北、江淮之间、苏南等地区及全省近 4 0多年来的旱涝变化状况。在此基础上 ,建立了适用于近年的农田灌溉用水量的数学评估模型 ,该模型从江苏省农作物实际种植情况出发 ,包含了稻田、旱地、菜田的灌溉用水量。模型应用结果表明 ,评估结果与农田实际灌溉用水量比较接近。     

江苏省主要气象灾害时空分布及演变特征分析

根据1983～2017年江苏省35a气象台站观测资料、相关灾情数据及国民经济数据,本文选取灾害损失最大的强对流、暴雨洪涝、干旱、台风和雪灾五种气象灾害作为主要研究对象,分析了江苏省主要气象灾损事件的时空变化特征。研究表明,江苏省暴雨洪涝主要发生在夏季(6～8月),集中于7月份,高值区主要位于淮北大部、里下河地区及沿江苏南西部地区；强对流灾害主要出现在春夏季(3～8月),分布区域集中在江苏沿海和里下河地区,以盐城和南通地区最为严重；干旱灾害发生持续时间长,一年四季均有发生,范围分布较广,总体呈现出东南轻西北重的趋势,大值区位于沿淮淮北东部地区及宁镇扬丘陵地区；台风灾害主要发生在夏季(6～8月),灾害影响范围具有典型的沿海大于内陆的特征；雪灾主要发生在冬季(12～次年2月),1月最多,发生的高频区域呈无规律零星分布。本研究采用直接经济损失和死亡人口两项指标来表征气象灾情的演变,结果显示累计死亡人口总体呈下降趋势,从20世纪80年代至今,因气象灾害死亡人数总体下降了83%。直接经济损失呈明显上升趋势,1998年之后经济损失约为之前的1.38倍。总体而言,气象灾害损失率呈波动下降趋势,2010年以来的地区灾损率大致在0.1%左右。     

基于神经网络的农业病虫害损失预测

鉴于农业病虫害经济损失的预测具有较强的复杂性和非线性特性,设计了一种新型的GRNN预测模型,对农业病虫害经济损失进行预测.该模型基于人工神经网络捕捉非线性变化独特的优越性,在神经网络技术和江苏省气象局提供的数据的基础上,利用MATLAB人工神经网络工具箱及GRNN广义回归神经网络建立预测模型,来提高农业病虫害经济损失预测的精度.预测结果表明,该方法建立的模型可以实现对病虫害经济损失的预测,且其预测精度较高.