基于两种方法建立辽宁大豆产量丰歉预报模型对比

利用辽宁省56个气象站1992?2016年逐日气象资料和5个代表农业气象站的大豆发育期资料,计算不同生育期关键气象因子和气候适宜度指数,分别建立基于关键气象因子和气候适宜度的辽宁省大豆逐候产量动态预报模型,并进行回代检验和预报检验。结果表明：基于关键气象因子的预报模型在6月16日、7月21日、7月26日、8月1日、8月26日和9月16日可以进行产量预报（P＜0.05）,基于气候适宜度的预报模型在8月16日-10月1日每候可进行1次产量预报（P＜0.05）;两种预报模型的平均回代检验准确率均高于83.0%;基于气候适宜度的预报模型回代检验准确率和预报检验准确率的变幅较小,稳定性更高;应用两种预报模型,辽宁省大豆产量趋势预报业务得分＞0的年份约占60%。说明利用两种模型对辽宁省大豆产量进行动态预报均能满足业务服务需求;进行趋势预报时,可以优先考虑基于关键气象因子的预报模型,而在未出现重大气象灾害的正常年份,可以赋予基于气候适宜度的预报模型更多权重,以减少预报时次。     

棉铃虫综合因素预报模型研究

选择１９６个要素,建立数据库,利用关联度、图解法结合典型年份的生物学指标进行初选,使用了５大类１０种以上的方法,计算出６００余个模型,从中选出棉铃虫第２代、第３代的发生期、发生量的中、短期预报模型。     

早稻产量动态预报模型

利用早稻不同生育阶段气象因子的综合聚类指标选择气象相似年型，再根据相似年的产量变化确定分析年的产量气象影响指数，建立全国和区域早稻单产动态预报模型。通过对1995—2004年早稻产量进行动态预报，结果表明，4月30日、5月31日、6月30日和7月31日预报的早稻产量增减趋势的预报正确率均为100％，产量预报准确率为97．5％、96．6％、98．1％和96．9％，从而可实现早稻产量的连续、动态、定量化预报，促进有关业务服务的发展。     

作物产量农业气象统计预报基本模型研究

通过对作物产量农业气象统计预报基本模型的研究,综合考虑农业技术进步、气候变化对作物产量形成的直接效应和农业技术-气候相互作用对作物产量形成的间接效应,提出了一个包括农业技术趋势、气候变化和农业技术-气候相互作用三项的作物产量农业气象统计预报模型,并以江苏省苏南地区单季晚稻预报实例对模式作了检验.     

人工神经网络方法在赤霉病预报中的应用研究

通过统计分析，选取与江苏省太湖地区小麦赤霉病发生程度显著相关的前期海温作为预报因子，并结合对小麦赤霉病病穗率序列进行拓展，采用人工神经网络的BP网络模型进行预报赤霉病的初步试验，取得了满意的效果。     

基于COSIM模型的新疆棉花产量动态预报方法

该文在对棉花生长模拟模型COSIM进行模型调试、验证实现本地化应用的基础上,探讨运用作物模型进行棉花产量动态预报的方法,重点解决未知气象数据替代问题。作物模型应用于产量预报时,未来天气的不确定性是影响预报准确率的关键因子,该影响随着当年实际天气数据增多而减小。该文以近50 a的气象数据,依次替代预报日至收获期的气象数据(即预报日之前使用预报年当年气象数据,预报日之后使用替代年气象数据),模拟棉花生长发育和产量形成过程,以近50、40、30、20、10、5 a历史气候数据依次替代预报日之后的逐日数据获得的模拟产量平均值作为预报产量,根据对预报准确率进行比较,最终确定以近10 a实测数据替代获得的模拟产量平均值作为最终预报产量。经验证该预报方法对不同播种时间棉花产量动态预报的准确率在81.3%~99.6%,预测精度较好。作为案例分析,该文仅进行每月1次预测分析,实际应用中可进行逐日替代动态预报,经过进一步改进,提高预报精度,未来可望达到业务应用水平。     

湖南省气象-柑桔产量预报模式研究

分析了影响湖南省柑桔产量的气象因子;在柑桔生长发育3个关键期,对柑桔产量歉年提出了5个气象灾害减产指标,对丰年也作了气象条件的定性分析.并在此基础上,建立了柑桔产量气象预测预报模式;其中柑桔产量营养积累均衡值的提出,为预报柑桔产量大、小年提供了一种新的方法;并以大气环流因子作为多个气象因子对柑桔产量作用的综合表征,更进一步提高了柑桔产量预报定量化的准确率和时效性.     

辽宁省玉米螟发生程度的气象预报模型

玉米螟是辽宁省的主要害虫之一,近几年呈大发生的趋势,气象条件对其发生发展具有重要的影响。利用1991—2004年玉米螟的发生资料和气象资料,运用相关分析、因子分析、逐步回归分析和通径分析的方法对玉米螟发生发展的气象因子进行分析和模拟,目的是对本地区玉米螟的发生发展进行预报和预测。结果表明：降水是影响玉米螟发生发展的主要因子,化蛹前期、羽化期和卵孵化期的降水对其发生发展影响最大,其次是卵孵化期温度的影响。2005年和2006年的试报结果显示,考虑虫源基数比不考虑虫源基数的预报准确率分别提高9个百分点和26个百分点,因此,在对玉米螟进行预报的时候必须考虑虫源基数。所建立模型的模拟结果和试报结果都与实际情况接近,本模型可以用于对玉米螟的发生发展进行预报和预测。     

西湖龙井茶开采期影响因子及预报模型

基于西湖龙井茶主栽品种（龙井43和龙井群体种）开采期及气象资料,应用积温和逐步回归方法,分别构建西湖龙井茶的积温预报模型和逐步回归预报模型,并利用多元线性回归方法,对两个模型的预报结果进行集成,构建集合预报模型。结果表明：积温预报模型、逐步回归预报模型、集成预报模型均通过0.01水平的显著性检验;龙井43和龙井群体种的积温预报模型回代检验平均绝对误差（MAE）分别为3.6d和2.8d,2a试预报MAE分别为2.5d和1.0d;逐步回归预报模型的回代检验MAE分别为0.9d和1.4d,2a试预报MAE分别为1.6d和0.8d;集成预报模型的回代检验MAE分别为0.7d和1.1d,2a试预报MAE分别为1.3d和0.8d。3种预报模型对西湖龙井茶开采期预报均具有应用价值,集成预报模型较积温预报模型和逐步回归预报模型的预报效果更理想,具有实际生产指导作用。     

基于GIS的内蒙古东部地区玉米低温冷害精细化风险区划

通过分析内蒙古东部地区的热量条件、热量条件变异性及低温冷害发生频率,得出低温冷害综合风险指数,运用逐步回归建立其与地理信息的空间推算模型,基于GIS和1∶5万地理信息数据,对玉米低温冷害风险进行空间展布并分区,得出内蒙古东部地区玉米低温冷害精细化风险区划图。结果表明,低温冷害高风险区位于纬度和海拔较高的呼伦贝尔市北部和西部地区;通辽市中南部、赤峰市东南部和兴安盟南部等海拔较低、地势相对平坦的地区低温冷害风险最低;低温冷害风险程度基本呈西北-东南向带状分布,受海拔高度及地形、地势等因素的影响,低温冷害风险分布又具有错落的局地性特点。研究结果有利于规避玉米低温冷害风险,发掘可利用气候资源,优化种植结构和布局,保障区域粮食安全。     

基于模糊综合评判的滑坡预报模型及其应用

滑坡预报研究是滑坡研究的核心问题,滑坡预报的核心是预报方法和预报判据.选择合适的预报方法建立预报模型后.必须有较为正确的预报判据,进而能较为准确的预报出滑坡的可能性.结合安徽省淠史杭灌区刘圩大桥段滑坡实例,建立了一个综合型滑坡预报模型,并确定了安全稳定系数、可靠度系数和表面现状系数为该模型的三个预报判据.利用贴近度原则和专家打分法确定各判据的评价指标值,最后通过模糊综合评判得出预报结果.并与稳定程度指标集进行比较,确定预报结论.预报结果与实际吻合得较好,证明该模型是可靠的.     

基于熵值法和灰色预测模型的土地生态系统健康评价

在界定土地生态系统健康内涵的基础上,构建了基于"压力-状态-响应"(PSR)模型的评价指标体系,采用熵值法和灰色预测模型,对四川省土地生态系统健康状况进行了评价。研究结果表明:(1) 1999-2010年四川省土地生态系统健康水平总体不断提高,综合指数从0.481 3增加到0.637 2,健康等级经历了"临界状态-亚健康"的演变过程;(2) 压力指数和状态指数总体上呈现下降趋势,响应指数总体上呈现上升趋势;(3) 人均耕地面积、土地垦殖率、水土流失程度、单位耕地化肥负荷、单位耕地农药负荷等是土地生态系统健康等级提升的关键制约因素;(4) 2011-2015年四川省土地生态系统健康水平呈现稳步上升趋势,年均增长率为2.86%。     

中国南方秋季低温冷害的评估分析

按照冯佩芝等的中国南方秋季低温冷害（俗称“寒露风”）评估办法［１］,对１９６１～１９９３年长江中下游至华南地区３４个站９～１０月逐日温度资料进行了微机处理和分析,填补了１９８０年以后的低温冷害有关资料及其评定结果,并完善和修正了文献［１］中１９６１～１９８０年间个别年份的评定结果;通过对１９５１～１９９３年４３年的资料分析表明,中国南方秋季低温冷害明显具有发生率高、为害范围大、影响时间长、表现形式复杂、群发性和成灾严重等主要特征,其为害程度与秋季大气环流和中国大范围温度变化趋势有关     

新疆棉花低温冷害逐步回归预测模型

为及时采取防御措施和减轻低温冷害对新疆棉花生产的严重影响,利用1961-2005年逐日平均温度资料、棉花多年产量和发育期资料,计算了新疆主要棉区棉花的热量指数,确定了低温冷害的热量指数指标,可以较好地判断预报年新疆主要棉区的冷害发生情况及灾害程度.在此基础上以74类大气环流特征量为预测因子,从棉花的播种期开始到停止生长,逐月滚动建立了各个棉区热量指数的逐步回归模型.各月模型的预测准确率达到90%以上,能较好地预测该区棉花生长季内的热量状况;且可以看出,预报月前期的高纬度极涡环流系统的特征对新疆棉花生长的热量条件有着重要影响.从研究结果可知,通过运用滚动预报的方法,可以有效地提高预测棉花生长季内热量指数的准确率,从而更准确地预测冷害发生年,为棉花生产布局和及时采取防冻措施提供参考.     

基于熵值法和灰色预测模型的耕地生态安全诊断

[目的]弥补已有耕地生态安全诊断中指标体系及评价方法的不足,分析耕地生态安全水平。[方法]在界定耕地生态安全内涵的基础上,构建了基于PSR模型的评价指标体系,采用熵值法和灰色预测模型,对四川省耕地生态安全水平进行了诊断。[结果]1999—2013年四川省耕地生态安全水平总体不断提高,耕地生态安全等级经历了"临界安全—较安全"的演变历程,但2013年"较安全"水平不高;压力指数总体上呈现下降趋势,状态指数呈现波动下降趋势,响应指数呈现上升趋势;单位耕地化肥负荷、人均耕地面积、单位耕地农药负荷、土地垦殖率、水土流失程度等是耕地生态安全等级提升的关键制约因素;2014—2018年四川省耕地生态安全水平呈现稳步上升趋势。[结论]基于PSR模型的评价指标体系能更准确地反映耕地生态安全各要素之间的关系;熵值法和灰色预测模型能有效挖掘耕地生态安全存在的问题,适合用于耕地生态安全评价。     

内蒙古地区玉米低温冷害动态监测指标的建立

利用内蒙古主要玉米种植区36个站点1981-2010年的气象和玉米产量资料,10个农业气象观测站的发育期资料及玉米品比试验资料,分析了5种熟性玉米品种正常年份的热量需求,确定各品种主要发育期平均出现日期和标准活动积温下限.采用相对活动积温距平（TXJ）计算方法,统计了近30a各站主要发育期的TXJ,以TXJ负值和减产率的关联性为基础,确定各品种一般低温冷害和严重低温冷害的TXJ阈值监测指标. 36个站近30a的回代检验和24个典型年分析表明：冷害发生与减产的吻合率随生育进程呈增加的趋势,在吐丝-乳熟期最高,达到69％,乳熟-成熟期次之,为67.1％;晚熟品种吻合率高于偏早熟品种,严重冷害（76.6％）高于一般冷害（57.2％）;典型年判断准确率平均为95.8％,吐丝期以后达到100％;吐丝-乳熟期是冷害发生最敏感的时期.该指标综合反映了生长季各阶段低温累积效应和高温补偿效益,农学和生物学意义明确,可在内蒙古低温冷害监测业务中推广应用.     

基于预测模型的选课算法研究

比较了传统的选课算法的优劣,提出了基于预测模型的选课算法,分析了其算法思想和算法流程,并将其应用于小型的选课过程,取得了较高的效率和较好的匹配度。     

海南荔枝产量的寒害风险分析与区划

利用1990-2010年海南荔枝产量和气象资料,采用线性滑动平均、回归分析、信息扩散等方法,构建荔枝的理论收获面积模型和气象灾害指数,实现了寒害与其它气象灾害减产率的分离,并建立产量风险评价模型,结合地区间荔枝种植规模风险的差异,对海南荔枝寒害综合风险进行区划.结果表明：海南荔枝产量风险较高的区域主要分布于北部和中部,西北部相对较低,南部、东部和西南部沿海地区最低.种植规模风险较高的地区主要分布在中部、北部和东部.综合风险较大的地区呈带状分布,高风险区集中在中部和北部,其中海口、琼中和五指山风险最高,澄迈略低,东部、西部和南部的沿海地区风险最低.区划结果较好地反映了海南荔枝寒害风险分布的实际情况,可为荔枝合理布局、防灾减灾提供科学依据.     

基于WOFOST模型的内蒙古河套灌区玉米低温冷害评价

利用内蒙古河套灌区玉米生长发育观测资料,结合已有研究成果,对WOFOST模型进行本地化及适应性检验;利用研究区内12站1961-2010年逐日气象资料,分区作物参数,模拟玉米生长发育过程,确定抽雄期延迟日数、灌浆指数为玉米低温冷害指标,贮存器官干物重波动百分率为减产情况评价指标,对历史低温冷害年及减产情况进行分析。结果表明：本地化的WOFOST模型在内蒙古河套灌区的应用效果较好,可以用于该地区玉米生长的模拟;WOFOST模型能够较好地模拟玉米发育程度对低温冷害的响应,以抽雄期延迟日数和灌浆指数为冷害指标评估的历史冷害发生状况基本符合实际情况,1961-2010年研究区12个站点共发生不同程度低温冷害260站次,其中重度冷害占37.3%,轻中度占62.7%,在发生严重冷害的年份中,84.7%的年份表现为减产的趋势。本文结论与传统方法相比,玉米低温冷害评价的生物学意义更加明确,本地化的WOFOST模型可以在河套灌区玉米低温冷害监测、评估等业务中应用。