青岛大珠山杜鹃花初花期预报方法研究

为准确预报青岛西海岸大珠山风景区杜鹃花初花期提供方法支持,基于1994～2014年青岛市黄岛区大监站的气象观测数据和杜鹃花初花期资料,对影响杜鹃花初花期的气象因子进行分析。通过回归分析、积温阈值和物候预报3种方法建立青岛大珠山杜鹃花初花期的预报模型,对1994～2014年杜鹃花初花期进行回测,结果表明:回归预报模型拟合准确率61.90%,平均绝对误差2.9 d;积温阈值预报方法准确率85.7%,平均绝对误差1.5 d;引入温度修正后的物候预报方法准确率高达90.48%,平均绝对误差1.3 d。用3种预报模型对2015～2018年杜鹃花初花期进行预报,回归模型预报方法和物候预报方法预报较为准确,误差均在2 d以内,积温预报方法除了在2017年出现较大偏差以外,其余年份预报较为准确。在实际应用过程中将3种预报方法结合起来,可在杜鹃花初花期前10 d左右给出较为准确的预报结论。     

青岛西海岸新区农业气象服务现状与发展

农业生产是在多变的气候环境条件下进行的,在气象科技日益发展的今天,气象服务提高了农业防灾抗灾能力,对农业丰收增产起到了保驾护航的作用。本文阐述了青岛西海岸新区农业气象服务的内容,通过多种方式构建农业气象服务业务体系,并对蓝莓种植进行专业气象服务,取得了显著成效。同时展望了农业气象服务的发展思路与趋势。     

不同插值方法对精细化预报产品在青岛地区的检验比较

青岛地区农业产业园位置分散在内陆、沿海和山地等多种地形区域,气温差异大,为提高现代农业精细化服务水平,笔者基于国家气象中心下发的全国区域5 km格点气象要素预报产品,采用最近邻域、双线性插值、反距离权重3种插值方法对气温预报产品在青岛地区的适用性进行对比检验。结果表明:内陆地区双线性插值法准确率最高,且平均绝对误差和均方根误差最小。沿海地区采用最近邻域法和反距离权重法均有较好的效果。对于山地,综合考虑准确率、平均绝对误差和均方根误差,较适用反距离权重插值方法。最高气温预报准确率内陆地区高于沿海和山地地区,且在8—10月为准确率最高时期,3—6月准确率相对较低;最低气温则在沿海地区准确率最高,且夏季的准确率明显高于冬季,其在7月准确率最高而1月准确率最低。研究结果为下一步将预报产品插值生成分辨率更细、准确率更高的精细化气象服务产品奠定基础。     

深度学习方法在农业产业园区气象要素预报中的应用

不同区域农业产业园区的精细化气象要素预报是实现农业现代化的重要保障,开展能普遍适用于不同地区农业产业园区的气象要素预报技术有重要的应用价值。将深度学习方法应用于农业产业园区的气象要素预报中,利用深度学习方法建立了预报气象要素的神经网络订正模型。结果表明,经过神经网络模型订正后,气象要素预报误差大幅度减小。