灰色-马尔柯夫链预测水稻产量的方法及其应用

将灰色系统预测模型GM(1,1)与马尔柯夫链相结合,建立玉林市早稻产量预测模型。应用结果表明:(1)模型具有灰色微分动态模型的特点,反映了产量变化的灰色过程;(2)应用马尔柯夫链对该模型所产生的误差进行修正,克服了GM模型误差较大等缺点,大大提高了预测精度,(3)灰色系统理论与随机过程理论相结合,互相取长补短,为统计理论发展开创了新的路径,也为产量预测预报提供了新的方法。     

基于灰色动态模型群法的河流水质预测研究

水质预测是水环境规划、评价和管理工作的基础。依据灰色系统理论 ,构造了一个由 6个 GM(1,1)模型组成的灰色动态模型群 ,并运用该模型群对淮河干流枯水期氨氮浓度变化趋势进行了预测分析 ,得到令人满意的结果。研究表明 ,灰色动态模型群法能够充分利用近期水质资料信息预测未来水质变化趋势 ;以模型群统计平均值作为最终预测值 ,避免了单一灰色模型容易利用不稳定信息的缺陷 ,使得预测精度更加准确 ,预测结果更为可信     

城市用水灰色动态预测模型的研究与应用

科学地预测城市用水量对拟定城市发展规模具有十分重要的意义。城市用水量受很多因素的影响,是一个充满灰色现象的“灰系统”。利用灰色系统理论建立动态GM（1,1）模型预测城市用水量。实例证明,模型能较好地拟合实测数据并具有较高的预测精度。     

张掖市熟地水稻产量模型的研究

本文对张掖市的熟地采用了通用旋转回归设计方法,研究了氮、磷二因子对熟地水稻产量的影响以及因子间的配合关系。根据试验资料。建立了二元二次回归产量模型，与实际资料拟合较好，达到了极显著水准。并通过对产量模型的分析，明确了在当前条件下以高产为目标时，各因子的适宜用量，明确了二因子在增产中的作用是磷肥大于氮肥。     

Markov和灰色模型在土地利用预测中的应用

马尔柯夫和灰色模型都适用于土地利用变化预测，根据同一套土地利用数据分别用两种模型预测．将所得结果相互验证、对比分析，提高预测可信度。以江西省新建县为例．两种预测方法的预测结果都表明，若继续保持1996-2000年的变化速度．耕地和未利用地将持续减少，林地和建设用地呈增长趋势，而草地和水域相对较稳定，草地有下降趋势，水域呈缓慢上升趋向。预测结果可为土地利用规划管理及政策的制定提供科学依据，研究方法为土地利用变化预测研究提供一种思路。     

宁夏硒砂瓜产量动态预测

通过对产量与各生育阶段气象要素的相关分析,研究宁夏中卫环香山地区气候条件对硒砂瓜产量的影响,建立产量动态预报模式。结果表明：降水是影响宁夏硒砂瓜生长的主要因素,播种前及全生育期降水量对产量的增减起着决定性的作用;各气象因子对硒砂瓜的影响主要集中在苗期和伸蔓膨瓜期,其中降水、平均相对湿度、平均风速的影响较显著。一定范围内,降水越多产量越高,平均最高气温越高、空气湿度越小、风速越大,硒砂瓜产量越低。     

洞庭湖区水稻优势稻多因子产量预测专家系统的研制

在国家863计划的支持下，我们通过深入分析洞庭湖区水稻综合栽培特点，利用SAS软件分析了不同因子对产量的影响，建立了湖南省洞庭湖区水稻优质多因子产量预测模型，同时运用ASP等软件技术，开发了水稻优质稻产量智能化预测软件系统。     

四川盆区水稻气候年景及产量模型研究

以四川盆区1964年以来分地区的水稻产量为基础，采用多种数学方法对水稻气象产量作出分离，划分出水稻气候年景的3种类型，较详细地研究了各种年景的气候特生，并利用积分回归方法建立了水稻气象产量模型，为四川水稻生产决策、产量预测提供了依据和方法。     

基于等维新息灰色马尔可夫模型的河流水质预测

河流水质预测是对河流水环境污染进行分析、控制和治理的基础。基于太湖流域上海市青浦区急水港点位2004-2011年的水质指标COD,NH₃^-N数据,分别建立等维新息灰色预测模型;由于NH₃^-N指标的平均相对误差没有达标,因此利用马尔可夫模型对NH3-N指标的预测结果进行修正,之后应用两种模型分别预测未来几年两项水质指标数值。结果表明,等维新息灰色马尔可夫模型有效地减小了预测结果的平均相对误差,提高了预测精度;未来几年,两项水质指标均呈整体下降趋势,并在一定程度上趋于平缓。但由于太湖流域污染的长期性,其水环境形势依然严峻,应继续采取合理有效的治理措施,如从源头上进行减污,生态清淤,加快转变流域经济发展方式及完善流域管理等,使流域水质得到整体改善。     

水稻群体分蘖动态模型构建与应用

为定量分析水稻群体茎蘖数量动态变化过程及分蘖动态特征,该研究使用双Logistic模型分别描述分蘖发生与死亡过程,建立水稻群体分蘖动态模型;根据水稻分蘖过程的时序特征定义描述分蘖过程的特征指标,并推导出分蘖特征指标的计算式;基于不同基因型品种、种植方式、种植时期、种植密度下水稻分蘖动态数据集检验模型优度和适应性;并应用分蘖动态模型和指标探索分蘖动态对种植密度的响应规律。结果表明,所建模型对不同基因型水稻品种在不同种植方式、种植时期和种植密度下的分蘖动态数据拟合优度较好,标准均方根误差S_RMSE服从均值小于5%的Gamma分布,并且99%的S_RMSE小于10%。基于所建模型计算的分蘖特征指标（包括模型参数）对种植密度有很好的响应;留一法检验表明模型的预测性较好,观测值与模拟值的R²=0.96。所建模型能够精确描述水稻茎蘖数量演变过程,具有很好的拟合优度、适应性和可解释性,可用于分析基因、环境、农艺措施对分蘖动态的影响,分蘖特征指标可望成为分析基因与环境互作的重要表型参数,对指导水稻精准栽培有重要理论价值和实际意义。     

精准农业土壤养分与水稻产量关系模型研究

采用主成分分析法对上海精准农业示范基地土壤养分要素与水稻产量的定量关系进行分析结果表明,全N等营养要素与产量呈正相关关系,其中产量对土壤P含量高低的反应最为敏感;pH值及盐分与产量呈负相关关系。对主成分因子进一步分析表明,养分主成分中速效氮起主要作用,酸碱特性主成分中以pH值最能反应土壤酸碱性状。运用土壤养分要素主成分建立的土壤水稻产量模型平均绝对误差406.5kg/hm~2,平均相对误差4.88％,效果良好。     

基于历史产量丰歉影响指数的黑龙江省水稻产量动态预报

水稻是黑龙江省主栽作物之一,开展水稻产量动态预报对黑龙江省粮食生产具有重要意义。利用黑龙江省水稻主产区产量资料、发育期资料、日最高气温、日最低气温、日降水量和日照时数等资料,根据历史年水稻产量丰歉气象影响指数,建立黑龙江省水稻产量丰歉趋势动态预报模型。另外,采用相关分析的方法,确定影响产量的关键气象因子,建立相应的产量预报模型,对产量丰歉趋势动态预报模型进行修订。通过对1997-2006年水稻产量进行动态预报,结果表明,5月31日、6月30日、7月31日和8月31日预报的水稻产量增减趋势的预报正确率平均为90%、70%、90%和80%,产量预报准确率为84%、90%、94%和93%,预报准确率较高,能够满足业务服务的需要。     

不同轮作施肥模式的菜田产量动态灰色模型和稳定性研究

为克服蔬菜连作障碍,提出高产稳产的优化轮作施肥措施,本研究针对稻田改制为一年三熟制的菜田,采用4种不同轮作施肥模式连续进行7年定位试验,根据每年各季供试作物的实收产量,分别探讨产量可持续性指数和长期趋势产量水平,探讨不同轮作施肥模式对菜田作物产量稳定性影响的定量评价方法。结果表明,菜-菜-稻轮作结合氮磷钾推荐施肥模式的四季豆和芥菜平均产量显著高于菜-菜-菜轮作结合氮磷钾习惯施肥或推荐施肥2个种植模式,但与菜-菜-稻轮作结合氮磷钾习惯施肥模式的平均产量差异未达显著水平。菜-菜-稻轮作比菜-菜-菜轮作平均增产13.6%,推荐施肥比习惯施肥平均增产6.2%,前者均显著高于后者。菜-菜-稻轮作结合氮磷钾推荐施肥模式中四季豆、芥菜和早稻的产量可持续性指数分别为0.794、0.572和0.851,显著高于其他3种轮作施肥模式;水旱轮作和推荐施肥这两个生产措施均有利于提高菜田作物产量可持续性指数。TPGM(1,1)灰色预测模型对7年定位试验产量结果具有最佳拟合效果,12个预测模型的平均拟合误差为8.8%,基本满足了产量预测精度需求。该模型显示菜-菜-稻轮作结合氮磷钾推荐施肥的一年三熟制趋势产量最高。因此,通过产量均值、产量可持续性指数和趋势产量等指标的综合评价,菜-菜-稻轮作结合氮磷钾推荐施肥模式具有高产稳产特性,是当地最佳的菜田轮作施肥模式。     

基于压力-状态-响应模型的宝鸡市生态安全动态评价及预测

基于压力—状态—响应(PSR)概念模型,对21个指标进行了数据标准化处理,指标权重确定和生态安全评价模型的构建。以陕西省宝鸡市为例,分析了宝鸡市1991—2009年来的生态安全问题。利用生态安全动态度模型对研究区的生态安全变化状况进行深入研究,并利用灰色系统理论中的灰色系统预测模型GM(1,1),对研究区未来10a的生态安全状况进行预测。研究结果:(1)19a间宝鸡市的生态安全值呈现逐年减小的趋势,从1991年的0.650减小为2009年的0.434,平均每年减少0.01749%。(2)以现在的生态环境的"压力—状态—响应"指数预测未来10a的生态安全值的变化情况,结果显示从2012—2021年生态安全值将持续减小,2021年生态安全值将减小至0.317。