杏花花期预报方法探讨

利用临朐县1998~2013年的杏花花期观测资料及同期的气象资料,采用相关分析法,分析了杏花开花早晚与气温的相关性,并对杏花花期进行了预报。结果表明,临朐县杏花始花期与2月中旬的平均最高气温及3月上旬的平均最低气温、2月11日~3月10日的最高气温累积值关系最为密切;采用逐步回归方法建立了杏花花期预报方程,并对方程进行了历史拟合检验和预报检验,预报效果较理想。     

芮城县苹果花期预报模型研究

利用芮城县1984—2012年苹果花期序列资料和气象观测资料,用SPSS统计软件计算出苹果花期与温度、降水和日照时数等气象因子的相关系数,发现气温对苹果花期的影响最为显著,其次是日照时数,降水的影响很小;气温、日照时数对苹果花期的影响表现为一致性负相关。筛选出影响苹果花期的主要气象因子是年平均气温、2月平均气温、3月平均气温、3月地面温度、开花前1个月≥0℃积温和3月至4月上旬≥0℃积温、3月日照时数,采用逐步回归分析法建立了基于以上因子的苹果花期预报模型,用建立的预测模型对1984—2012年芮城县苹果花期进行回测,准确率较高。平均始花期预测值与实际观测值绝对误差为0,最大差值为6 d;平均盛花期预测值与实际观测值绝对误差为1 d,最大差值为9 d,预报值与实测值基本吻合,表明建立的预测模型能准确预测芮城县苹果花期。     

承德县国光苹果始花期与气象因子的相关分析及预报模型

为准确做好承德县国光苹果始花期预测、发布花期风险预警,尽可能减轻花期灾害对苹果生产造成的不利影响,利用2010—2023年承德县国光苹果生育状况观测资料和同期地面气象观测数据,统计分析始花期与各气象因子之间的关系,结果表明：国光苹果始花期与1月上旬气温、3月下旬气温、3月下旬0 cm地温、浅层地温和4月上中旬地温、稳定通过≥10℃的初日、积温显著相关。挑选显著因子应用逐步回归方法建立预报模型,回代检验中始花期预报值与实际值相差0～2 d的准确率达83%,2022—2023年始花期预报值与实际值相差分别为3 d和1 d,所建立的预报模型可用于承德县国光苹果始花期的预报。     

黄桃始花期和成熟期统计预报模型研究

基于上海市奉贤区2002-2012年黄桃开花期和成熟期资料以及气温、降水量、日照等气象资料,应用数理统计方法分析了黄桃越冬期至果实发育期不同时段的气象因子对桃树开花期、桃子成熟(采摘)期的影响.结果表明:①始花期满足温度低于7.2℃达1 150 h的需冷量,日期出现在1月下旬至2月上旬,平均为2月2日;温度因子影响大,日照因子影响次之,降水因子及其他气象因子影响较小;各气温因子中,以最低气温对花期的影响最大,平均气温次之,最高气温较小;上年12月上、中旬的平均最高气温、平均气温偏高会影响(甚至抵消)桃树休眠期的需冷量积累,延迟开花,反之提早开花;2月下旬至3月下旬最低气温偏高,有利于促进桃树萌芽和提早开花.②成熟(采摘)期早晚主要受温度(包括气温日较差)、日照时数以及降水量的影响;早春温度高,桃子成熟期偏早;6月上旬至8月上旬最高气温偏高、最低气温相对较低,气温日差较大,有利于桃子膨大与提前成熟;除6月下旬至7月上旬梅雨量偏多使桃子提早成熟外,过多的降水大多导致成熟延后.所建立的黄桃开花期和成熟(采摘)期的预报模型拟合的正确率均为100％,其精度可满足业务服务需求.     

温江区早银桂初花期预测

利用温江区1970 ～ 2014年气象观测资料和成都农业气象试验站2004 ～ 2014年早银桂开花期物候观测资料,采用统计学方法,得出了温江区早银桂初花期的预报指标及判据;并利用逐步回归的方法统计分析2004 ～2014年1～8月各旬、月的气象因子与初花期的关系,建立了温江区早银桂初花期预测模型.结果表明,初花期基本预报指标为①23.0℃≤10 d滑动日平均气温＜25.0℃,同时21.0℃≤10 d日平均最低气温≤22.0℃,若同10 d内累计降水量≥53.0mm或累计雨日≥6 d或日平均相对湿度≥81％;②10 d滑动日平均气温＜ 23.0℃,且同一10 d内日平均最低气温＜21.0℃.初花期预报判据为当10 d滑动日平均气温≥25.0℃,或同时段内10 d日平均最低气温≥22.0℃时,不会初花;当满足任一基本预报指标时,则该日为预报日,预测3～12 d达到初花期,否则不会初花.初花期预测模型为Y=33.018-3.239X1+ 1.681X2-1.986X3,表明影响初花期的主要气象因子是1月下旬平均最低气温,其次为2月下旬平均最高气温、5月下旬雨日.利用该模型对初花期回测,并预测2014、2015年初花期,误差范围在0～5d,表明预测模型准确率较高,能用于初花期预测.     

永福镇台品樱花始花期预测分析

利用1971—2020年ERA5 0.25×0.25再分析的地面气温、雨量、相对湿度等气象要素资料,开展基于积温预报方法、600度法则方法的检验修订,应用地面自动站点2012—2021年实测资料建立樱花始花期预报模型,对比分析3种樱花始花期的预测准确率。研究结果表明：（1）使用积温预报方法得出的预报指标为每年1月1日以后日平均气温≥0℃、活动积温达334℃·d即为开花日,600度法则方法以前一年12月25日为起始日,日最高气温累积达600℃·d即为开花日,使用2种指标进行历年回测,除去异常年份,始花期平均误差天数分别为3.2 d,通过方差分析得出600度法则效果较好;（2）将樱花花期与各个阶段气温、最高温度进行相关性分析,发现其与12月中旬平均气温呈负相关,采用逐步回归分析方法得到樱花始花期预测模型,进行历年回测,除去异常年份误差,始花期平均误差天数为2.3 d。     

三门峡红富士苹果始花期预测模型研究

为了提高三门峡红富士苹果始花期预测水平和花期冻害防御能力,本研究分析了气象因子与苹果始花期之间的关系,依据不同数据组合,利用回归法建立了4种始花期预测模型。结果表明：3月中旬平均气温、下旬平均气温、3月平均气温、≥0℃积温、≥3℃活动积温和有效积温、≥5℃活动积温和有效积温与始花期呈明显的负相关;<0℃积温与始花期呈明显正相关。降水量、日照时数与始花期之间相关性差。通过模型检验,基于≥3℃活动积温和<0℃积温模型作为最优始花期预测模型。该模型可为当地苹果花节气象服务及指导花期冻害防御提供科学依据。     

基于灰色关联下神经网络在南果梨始花期预报中的应用

为探寻更精确有效的南果梨始花期预报方法,采用灰色关联分析法确定与始花期关联较大的冬季气象因子,以此作为BP(Black Propagation)神经网络与RBF(Radial Basis Function)神经网络建模的输入因子并预测南果梨始花期,利用均方根误差(RMSE)和相对误差(RE)评价该模型的预测效果,同时对比与南果梨始花期显著相关的冬季气象因子建立逐步回归方程并进行回代后的预测结果。结果表明：（1）与南果梨始花期灰色关联较大的气象因子为冬季日均气温、日最高气温、日最低气温、日均相对湿度,关联度均在0.6以上,故将这4个因子作为BP和RBF神经网络模型的输入层来预测南果梨始花期;（2）与始花期显著相关的气象因子有日均气温、日均5 cm地温、日最低气温、日最高气温,相关系数分别为-0.646、-0.628、-0.638、-0.663,所建回归模型均通过了显著性检验且具有统计学意义;（3）BP和RBF方法建立的模型拟合精度总体上较接近;（4）基于灰色关联下BP神经网络和RBF神经网络预测结果误差分别为1 d和2.25 d,BP神经网络预测的开花日期更接近实际开花日期;（5）基于灰色关联下BP神经网络模型RMSE为1、RE为6.34%、R²为0.7,而RBF神经网络模型RMSE为2.25、RE为13.13%、R²为0.568。综上,灰色关联分析法建立的BP神经网络模型较RBF模型预测南果梨始花期更精确。     

翠冠梨生长气象条件分析及花期预测

本文主要利用金华气象局2011—2020年的地面气象观测资料和梨树物候期观测资料,分析计算翠冠梨主要物候期生长量和果实品质与气象因子的关系及花期生物学零度,并通过有效积温的方法对梨树始花期进行了预测。结果表明:翠冠梨抽梢始于3月中旬,果实膨大期始于4月下旬,其膨大速度与水分条件关系密切,尤其是与累积降水量的相关系数达到0.9以上;果实膨大期的日照时数、气温日较差和花期的平均气温是影响翠冠梨果实品质的主要因子,其中折光糖度和气温日较差、日照时数呈显著正相关,平均单果重和气温日较差、日照时数呈显著负相关,果形指数和花期平均气温呈显著正相关;始花期大约出现在3月下旬,开花所需的有效积温在76.58~83.76 ℃·d,建立相应模型对2018、2019和2020年金华翠冠梨的始花期进行预报,准确度较高,可以为金华梨树始花期的预测提供参考。     

气象条件对油松毛虫的影响及其预测模型的构建

根据油松毛虫(Dendrolimus tabulaeformis Tsai et Liu)越冬死亡率、发生量监测资料,运用统计分析方法,普查了影响油松毛虫活动的主要气象因子.以当年1月平均气温、2月最高气温、2月地面最高气温、1月地面平均最低气温及3月地面平均最高气温等气象因子建立了油松毛虫幼虫越冬死亡率预测模型,历史拟合率91.9％.以前1年8月下旬平均气温、前1年10月上旬降水量、前1年12月平均最高气温、当年1月中旬平均气温及当年4月上旬平均气温等气象因子建立了油松毛虫发生量预测模型,历史拟合率为88.2％.预报模型可以应用于防虫减灾工程.     

库尔勒香梨盛花期预报模型初探

根据库尔勒市1981—2012年地面观测资料和香梨花期物候资料,分析库尔勒香梨盛花期与气象因子的相关性,采用逐步回归分析法确立对香梨盛花期作用显著的气象因素,建立香梨盛花期最优回归预测模型。结果表明,影响香梨盛花期的最优势相关气象因子是3月平均最高气温、4月至始花期平均气温与4月至始花期合计日照时数,利用所建模型对1981—2007年以及2008—2012年香梨盛花期进行回代和预报检验,效果均较好,此结果可用于指导库尔勒市香梨盛花期的预报。     

山西隰县玉露香梨花期冻害成因分析

利用隰县国家气象自动观测站、香梨花期冻害区南唐户村和乔村区域气象自动观测站的常规观测资料和香梨发育期观测及冻害资料,对2018年4月6—7日山西隰县香梨花期冻害发生的气象条件、果树条件、冻害程度进行研究。结果表明,此次香梨花期冻害程度判断为重度冻害。造成冻害的原因:第1,前期气温异常偏高,导致花期提前10~15 d,致使花期冻害风险加大。第2,超强冷影响,Tmin≤-5.0℃且D≥5 h,超过了果树花期重度冻害阈值Tmin≤-5.0℃且D≥1 h。第3,果树品种不同,冻害程度不同,早熟品种重于晚熟品种;同一果树,树冠顶端受冻率明显低于树冠底部。第4,气象条件相同时,冻害程度随海拔升高减轻;不同地形冻害程度不同,盆地重于山地;迎风面重于背风面。研究此次冻害目的,旨在揭示果树花期冻害的成因,为果树花期冻害预报预警及防御提供科学依据。     

龙井市苹果梨始花期预报模型研究

利用延边龙井市1996—2016年苹果梨始花日期数据,通过分析苹果梨开花期日序数与1—4月每旬平均温度、降水、日照时数、20 cm地温、40 cm地温的相关关系,找出影响苹果梨始花期早晚的主要气象因子和关键时期,最终拟合出龙井市苹果梨始花日期预报模型,对模型的预报准确性进行验证,结果表明预报准确率满足业务要求。     

桂花盛花期预报方法初探

利用柳州市近10 a(1995~2005年)9月上、中、下旬的平均温度、降水量,降雨日数、平均最低温度、平均湿度以及桂花盛花期的物候资料,采用逐步回归法分析各气象因子对桂花花期的影响,结果表明,影响桂花盛花期的主要气象因子是9月中旬平均气温9、月中旬平均最低气温与9月上旬平均最低气温,建立桂花盛花期预测模型,并对1995~2005年桂花盛花期出现日期进行回测,结果表明预测模型回测准确率高,可用于指导柳州市桂花花期的预报。     

设施栽培油桃物候期内温室内外温度变化规律研究

基于2015年1-5月观测的设施栽培油桃(Prunus persica var.nectarina Maxim)物候期和日光温室内外气温、地温等数据,系统研究了油桃在整个物候期内温室内外气温、地温的变化规律。结果表明,温室栽培油桃的物候期较露地栽培油桃提前50 d左右。油桃萌芽、开花期,温室内的平均气温可达到11.8~13.7℃,最低气温在5℃左右,此气温水平较好满足了油桃萌芽、开花的需要。果实膨大期及成熟期内,温室内平均气温为14.9~24.1℃,但最高气温有时达30℃以上,应注意及时通风降温,延长温室的通风降温时间。温室内外气温在不同天气条件下日变化均呈"单峰"型,晴天温室内外日温差比阴天大,温室内的气温始终高于室外的气温。1月下旬至3月中旬,日光温室内5 cm土层的平均地温为13.5~17.2℃,地温不能满足油桃根系生长发育的需求。不同天气条件下日光温室内外地温的日变化趋势与气温变化基本一致,温室外地温日变化与温室外气温日变化具有相关性;温室内地温日变化较平稳,最高地温较最高气温出现的时间存在滞后现象。     

大连地区大樱桃始花期预报模式研究

[目的]为准确预报大连地区大樱桃的始花期提供方法支持。[方法]通过分析始花期变化趋势与气候因子的相关性,筛选开花前的气象要素,寻找关键因子和关键期,建立了大连地区大樱桃始花期的统计预报模式。[结果]金州区晚熟大樱桃的平均始花期为4月21～22日,最早为4月14日,最晚为5月3日。1987～2009年间,始花期不稳定,日序数均方差高达24.0,与平均始花期相差7 d以上年份的比率高达22.7%。始花期与上年冬季及当年2～4月的各月平均气温负相关,与3、4月份平均气温负相关性最高。3、4月份平均气温每升高1℃,始花期提前5 d。利用3、4月份平均气温建立了始花期线性拟合方程,用该方程对1987～2009年大樱桃的始花期进行了预报试验,平均误差为1 d左右。[结论]该研究为预报大连地区大樱桃的始花期提供了方法支持。     

基于机器学习的苹果始花期预测

始花期的早晚是生长过程中气象因子累积对果树产生的影响。冬季果树休眠是一个需冷量到需热量的过程,研究了这一过程中气象因子对苹果果树始花期的影响并预测始花期。基于山西省吉县苹果物候数据和气象数据,研究三个时间段内（是否发生冻害、能否正常越冬和热量与水分需求）气温、湿度、地温、降水量和光照等气象因子对花期的影响程度,采用多元线性回归方法和组合方法,建立山西省吉县苹果果树始花期的预测模型。结果表明,在三个不同时间段内预测值与真实值的决定系数分别为：0.59、0.71和0.48。由于分析天数长短的不同,基于能否正常越冬建立的模型效果最好,其决定系数为0.71,分析天数最短的基于热量与水分需求时间段的模型决定系数最小,这表明预测过程中分析天数的选择不宜过小。使用组合方法模型的决定系数为0.78,比能否正常越冬时间段模型的0.71略有提升。同时预报模型可以在3月15日完成提前量至少为24 d的精准预测。     

基于机器学习的苹果始花期预测

始花期的早晚是生长过程中气象因子累积对果树产生的影响。冬季果树休眠是一个需冷量到需热量的过程，研究了这一过程中气象因子对苹果果树始花期的影响并预测始花期。基于山西省吉县苹果物候数据和气象数据，研究三个时间段内（是否发生冻害、能否正常越冬和热量与水分需求）气温、湿度、地温、降水量和光照等气象因子对花期的影响程度,采用多元线性回归方法和组合方法，建立山西省吉县苹果果树始花期的预测模型。结果表明，在三个不同时间段内预测值与真实值的决定系数分别为：0.59、0.71和0.48。由于分析天数长短的不同，基于能否正常越冬建立的模型效果最好，其决定系数为0.71，分析天数最短的基于热量与水分需求时间段的模型决定系数最小，这表明预测过程中分析天数的选择不宜过小。使用组合方法模型的决定系数为0.78，比能否正常越冬时间段模型的0.71略有提升。同时预报模型可以在3月15日完成提前量至少为24 d的精准预测。