渭北旱塬影响小麦产量的关键降水因子分析

水分是旱塬区作物产量的主要限制因子，不同小麦生产时段的雨量大小和分布对小麦产量的作用存在很大差异，通过双重筛选逐步回归方法，对不同施肥处理小麦产量与生育时段降水分析表明，小麦播前休闲期7、8、9三个月降水在决定来年冬小麦产量方面起关键作用，同时越冬期11月、1月、2月降水对小麦产量也有十分重要的影响，从统计学上认为上述关键期降水决定来年小麦产量，并不否认其它时期降水的重要性，只能认为其它阶段降水一般可以保证需要。     

新型统计检验聚类方法在精细化农业气象产量预报中的应用

基于新型统计检验聚类方法(CAST)将山东省冬小麦种植区分成4个区,并利用1981-2011年冬小麦产量、生育期、逐日气象资料以及土壤墒情资料分区构建冬小麦温度、水分、日照及气候适宜度模型,利用基于气候适宜指数的作物产量预报模型对各区冬小麦产量进行动态预报,并与基于传统等值线方法分区的产量预报进行比较。结果表明:基于传统等值线分区的产量预报,其中一个分区未通过显著性检验,不能建立预报模式,其它3个分区历史回代检验的平均准确率为94.2%,外推预报的平均准确率为92.3%;而基于CAST分区的产量预报模型均通过0.05水平的显著性检验,各分区预报模式的历史回代检验平均准确率达95.8%,外推预报的平均准确率达93.6%。表明基于CAST分区的产量预报明显优于传统分区产量预报,可为精细化农业气象产量预报提供重要途径。     

影响我国冬小麦产量的气象要素研究

收集整理了全国52个市、县冬小麦产量预报模型资料，总结提取出预报要素，通过定量分析，了解了影响各地区冬小麦产量的主要气象要素，为大面积冬小麦产量监测和预报提供了科学依据。     

冬小麦产量气象生物学模式研究

<正> 本文将冬小麦产量的时间序列分解为生产水平与气候生产力两个分量,通过对气候生产力的模拟,将影响产量的气象信息定量化、模式化。其结果,不仅可作为小麦大面积生产栽培和趋利避害的参考依据,而且可以在小麦生育的几个主要阶段对产量进行不同时效的气象预测预报。一、产量的趋势模拟本文采用安徽省淮北平原阜阳县1950-1982年冬小麦大面积单产资料。在产量序列中由于1960、1961两年出现不寻常的波折,     

耦合土壤墒情的气候适宜度指数在山东省冬小麦产量动态

利用山东省1981-2011年历年冬小麦生育期及产量资料、14个气象站点的逐日气象资料、1992-2011年冬小麦生长季逐旬20cm土壤墒情资料,分别构建考虑和不考虑土壤墒情的冬小麦不同生长阶段的气候适宜度指数计算模型,通过与气象产量进行相关和回归分析,建立了基于两种气候适宜度指数的3-5月逐旬产量动态预报模型,并进行历史回代检验和动态外推预报。结果表明：考虑土壤墒情的气候适宜度指数能够更客观地反映山东省冬小麦生长期间气象条件和土壤水分对其产量形成的影响,构建的气候适宜度指数与冬小麦气象产量的相关系数均通过0.01水平的显著性检验,相关性高于不考虑土壤墒情的气候适宜度指数。产量动态预报模型对1992-2009年历史回代检验的平均准确率均在95.0%以上,标准化均方根误差RMSE均小于6%。对2010-2011年外推预报准确率最高达99.4%,最低为95.4%,说明预报准确率较高,建立的产量动态预报模型可以在业务上推广应用。     

耦合土壤墒情的气候适宜度指数在山东省冬小麦产量动态预报中的应用

利用山东省1981-2011年历年冬小麦生育期及产量资料、14个气象站点的逐日气象资料、1992-2011年冬小麦生长季逐旬20cm土壤墒情资料,分别构建考虑和不考虑土壤墒情的冬小麦不同生长阶段的气候适宜度指数计算模型,通过与气象产量进行相关和回归分析,建立了基于两种气候适宜度指数的3-5月逐旬产量动态预报模型,并进行历史回代检验和动态外推预报。结果表明:考虑土壤墒情的气候适宜度指数能够更客观地反映山东省冬小麦生长期间气象条件和土壤水分对其产量形成的影响,构建的气候适宜度指数与冬小麦气象产量的相关系数均通过0.01水平的显著性检验,相关性高于不考虑土壤墒情的气候适宜度指数。产量动态预报模型对1992-2009年历史回代检验的平均准确率均在95.0%以上,标准化均方根误差RMSE均小于6%。对2010-2011年外推预报准确率最高达99.4%,最低为95.4%,说明预报准确率较高,建立的产量动态预报模型可以在业务上推广应用。     

分布式水文模型在陕西省冬小麦产量模拟中的应用

利用分布式水文模型和作物模型模拟了不同深度的土壤含水量,以及在连接分布式水文模型和不连接分布式水文模型两种方式下,利用作物模型分别对冬小麦叶面积指数、干物重增量和产量进行了模拟,最后采用连接分布式水文模型的作物模型模拟了全流域内冬小麦产量的空间分布。模拟结果经对比检验表明,分布式水文模型在土壤水分模拟方面准确性高于作物模型;连接分布式水文模型的作物模型对冬小麦生长过程和产量的模拟结果准确性均高于作物模型独立模拟的结果;连接分布式水文模型的作物模型在流域内对冬小麦产量的空间分布模拟结果也与农业试验站观测产量和社会统计产量基本一致,高产区、低产区分布与实际基本相吻合。这为分布式水文模型和作物模型耦合应用,以及通过引进分布式水文模型来推动作物模型和产量预报研究进一步发展提供了基本的试验支持。     

甘肃省冬小麦水分盈亏指数的改进及其应用

冬小麦是甘肃省主要粮食作物,水分是限制该省旱作冬小麦生产最主要的因素,降水时空分布不均造成冬小麦干旱常年发生,因此准确监测甘肃省冬小麦干旱及定量评估灾害损失可为决策部门制定农业防灾减灾措施及保障区域粮食安全提供科学依据。利用甘肃省1981—2014年3个农业气象观测站土壤水分和冬小麦生育状况观测资料,38个冬小麦种植县气象资料、产量资料及干旱灾情资料,考虑冬小麦休闲期土壤储水及生育期水分盈亏量修订了作物水分盈亏指数,修订后作物水分盈亏指数与土壤储水、冬小麦产量要素和产量损失相关性较高,能客观、准确、定量地反映干旱对甘肃冬小麦产量的影响;利用水分盈亏指数分别建立冬小麦产量要素和产量损失评估模型。结果表明:产量要素评估模型均通过0.01水平显著性检验,产量损失评估模型大部分通过0.05水平显著性检验。产量要素评估模型回代结果与冬小麦产量要素实测值间均通过0.01水平的F检验;产量损失评估模型验证结果表明,68.4%种植县通过0.05水平F检验,基本能准确评估全省大部分地方干旱对冬小麦产量造成的损失。修订后作物水分盈亏指数能客观反映甘肃省冬小麦干旱,建立的评估模型能准确评估干旱对冬小麦造成的损失,具有一定的应用价值。     

基于气候和土壤水分综合适宜度指数的冬小麦产量动态预报模型

利用河北省16个农气观测站1981-2010年逐日气象资料、土壤水分观测资料、冬小麦生育期观测资料、灌溉记录和8个冬小麦主产市产量资料,根据土壤水分平衡原理和模糊数据理论,建立了综合反映冬小麦生长期气象条件和土壤水分状况的气温-日照-土壤水分适宜度评价模型,并以旬为时间步长,建立了基于气温-日照-土壤水分适宜度指数的冬小麦产量动态预报模型.结果表明,气温-日照-土壤水分适宜度指数克服了气温-日照-降水适宜度指数仅考虑水分状况中降水条件的不足,能够客观反映冬小麦生长期的气象条件和土壤水分状况,与冬小麦产量变化量呈极显著相关(P＜0.01),相关性高于气温-日照-降水适宜度指数;动态产量预报模型对1981-2008年历史拟合检验和2009-2010年预报试验的平均相对误差分别为6.1％和1.2％,误差较小,表明建立的冬小麦产量动态预报模型能够满足业务需求,具有较高应用价值.     

利用新型光谱指数改善冬小麦估产精度

基于冬小麦返青期至乳熟期8次采样的地面光谱数据和收割时的产量数据,首先,利用光谱反射率与产量进行了统计分析,可见光波段的光谱反射率与产量在起身后期才达到稳定的显著负相关水平;近红外波段的光谱反射率与产量在所有生育期都表现出稳定的显著正相关;短波红外波段的光谱反射率与产量在进入灌浆期后才达到稳定的显著负相关水平.其次,根据冬小麦冠层光谱的波形特征,利用近红外波段890 nm反射峰、980 nm和1 200 nm两个弱水汽吸收谷、短波红外1 650 nm和2 200 nm反射峰,设计归一化差值光谱指数,并与冬小麦产量进行相关分析,结果表明:利用上述波段组合定义的归一化差值光谱指数与产量在各个生育期都达到了显著或极显著相关水平,而归一化差值植被指数(NDVI)与产量间的相关在营养生长阶段不显著.最后,以(890 nm,1200 nm)弱水汽吸收光谱指数为例,建立了各个生育期的产量预报模型,为实现冬小麦营养生长期长势监测与更早、更可靠的产量预报提供了依据.     

作物水分条件的研究方法初探——以江苏省沙洲县冬小麦为例

本文以江苏省沙洲县冬小麦为例,用修正彭曼蒸发公式计算冬小麦生育期的旬需水量、旬降水量及其相对变率和各级保证率:分析冬小麦的水分供求比和水分余亏量;用Fuzzy聚类探求冬小麦的水分余亏量的年型与产量的关系。这种作物——土壤——气象因子的水分模式对确定农田排灌系统的设计规模、计算灌溉定额、规定农业技术措施和做作物产量预报都是有用的。     

1962-2010年潜在干旱对中国冬小麦产量影响的模拟分析

旱灾是冬小麦生产中常见的气象灾害,该研究旨在了解气候变化背景下中国冬小麦小麦受干旱的历史影响及变化情况,这对合理指导冬小麦生产的减灾、防灾,稳定冬小麦产量有重要的指导意义和作用。该研究采用CERES-Wheat模型,模拟了1962-2010年潜在干旱对中国冬小麦产量影响的时空变化趋势,并分析其与大气环流因子间的关系,以期了解中国近50a来冬小麦受旱程度的变化情况。结果表明:1)1962-2010年中国冬小麦因干旱造成的潜在产量损失总体呈上升的趋势,但不同时期表现不同,其中20世纪60年代、20世纪80年代表现为下降趋势。2)在过去近50a里,中国冬小麦潜在旱灾产量损失中心有向西北移动的趋势,这主要是受黄土高原和河西走廊地区受旱程度增强的影响。3)中国冬小麦潜在旱灾产量损失中心的经纬度和影响中国降水的副热带高压、北极涡系统的部分指数具有显著的负相关关系。冬小麦生长季同期(前一年10月-当年5月)的副热带高压系列指数与中心的相关关系表现显著,而生长季同期和生长季前期(前一年6月-前一年9月)的北极涡系列指数与中心都具有显著的相关关系。当冬小麦生长季同期北半球的西太平洋副高、印度副高和南海副高的强度偏强、范围偏大时,潜在旱灾产量损失中心的位置将会偏西;当北极涡在冬小麦生长季前期或同期偏大偏强时,中国冬小麦潜在产量损失中心将偏南,反之亦然。     

基于遥感数据的冬小麦农情监测研究进展

对国内基于遥感数据冬小麦农情监测技术的研究与应用进行了全面的回顾,对冬小麦长势、产量、品质和灾害预测预报方面的研究进展作了较系统的调查及研究,分析了遥感技术在小麦农情监测方面取得的成效。提出了冬小麦冠层光谱指数和遥感信息与冠层生化参量之间的关系是实现小麦农情监测的关键,对利用遥感技术进行小麦生长发育监测进行了展望。     

河北省冬小麦生产空间格局及其控制因素

在气候变化与水资源短缺的背景下,华北平原冬小麦生产面临巨大的挑战,明确冬小麦生产的空间格局及其控制因素,可为本区冬小麦的科学规划管理决策和高效生产提供依据。基于河北省各县市2004—2013年冬小麦单位面积产量与农情资料,以主产区(以县市平均冬小麦播种面积大于总播种面积的20%为标准选取)101个县市为基本研究单元,采用系统聚类分析对河北省冬小麦主产区进行区域划分;利用因子分析方法对冬小麦生产要素进行主成分分析,并利用逐步回归分析方法建立冬小麦产量与主要控制因素主成分之间的关系。结果表明,河北省冬小麦主产区分为4个(Ⅰ~Ⅳ),各区冬小麦产量水平从Ⅰ区向Ⅳ区依次递减,产量变异依次增大,且各区差异均达显著水平(P0.05)。冬小麦产量(Y)与化肥因子(F1)、灌溉因子(F3)、年降水量因子(F4)、年降水量下限因子(F5)有显著的线性回归关系(R2=0.685,P0.05),其中F1、F3分别解释了Y的21.7%、37.4%,F4、F5解释了Y的9.4%。据此说明灌溉是影响河北省冬小麦产量区域差异的首要因素,其次是化肥使用量,而年降水量对产量区域差异影响较小。农药因子(F2)的回归效应不显著,说明冬小麦病虫害发生及防治具有区域随机性变化特点,对冬小麦生产的区域差异不形成显著影响。另外,全省冬小麦播种面积比重与产量水平有较好的区域吻合度(R2=0.409,P0.05),说明在现有管理模式下冬小麦区域布局基本合理,只是在东部低平原沿海的极个别低产县的播种面积明显偏高,结合冬小麦对灌溉条件的依赖性,认为这些县市的冬小麦布局需要慎重审视。     

冬小麦产量结构要素预报方法

为优选出最佳的冬小麦产量结构要素预报方法,该研究选择冬小麦成穗数、穗粒数及千粒质量为预报目标,综合考虑种植品种、密度及地区因子,并对气象因子进行膨化统计,得到126个自变量因子,分别采用多元线性回归、因子分析-线性回归及BP(Back Propagation)神经网络等3种方法进行建模分析。结果表明,直接采用各因子进行回归分析无法解决不同自变量间存在的多重共线性问题,而因子分析虽然消除了不同自变量间的多重共线性,但采用因子优化后的10个综合因子分别对3个产量结构要素进行线性回归,得到的预报模型决定系数(R^2)均不足0.500。运用BP神经网络对冬小麦3个产量结构要素进行预报,结果发现,当输入层为126、隐含层为16、输出层为3时,BP神经网络结构最佳,在此结构下,模型的决定系数为0.644,明显优于多元线性回归及因子分析-线性回归法。同时,基于BP神经网络模型对冬小麦产量结构要素的预报精度平均达85.3%。因此,推荐采用BP神经网络模型对冬小麦产量结构要素进行预报。     

甘肃陇东冬小麦安全生产现状及对策

分析了陇东发展优质冬小麦产业的优势和存在的问题,从稳定冬小麦生产面积,提高耕地质量;强化优质冬小麦生产,加快产业化进程;推广先进实用技术,完善稳产、高产技术体系;树立绿色理念,确保冬小麦质量安全等方面提出了优质冬小麦生产发展建议。     

不同统计模型在冬小麦产量预报中的预报能力评估——以江苏麦区为例

在多类冬小麦单产统计预报模型中筛选出预报能力强的模型,并对优选出的模型进行加权集成,以此提高产量预报准确率,对保障粮食安全具有重要意义。利用1993—2018年江苏省69个基本气象观测站逐日气象资料和冬小麦产量数据及生育期资料,在5种气象产量分离方法(线性分离、差值百分率、5年滑动平均、3年滑动平均、二次曲线)的基础上,采用准确率、标准差、相关系数、泰勒图等检验法,评估分析了丰歉相似年法、关键气象因子法、气候适宜度法与集成预报法在江苏省冬小麦单产预报中的模拟效果。结果表明:1)对于同一种预报方法,不同的产量分离法对预报精度影响较大,二次曲线分离法要好于其他4种方法;丰歉相似年预报方法中加权法的预报精度高于大概率法。1993—2013年丰歉相似年法、关键气象因子法、气候适宜度法平均准确率分别为89.67%、94.86%和94.96%。2)集成预报法近5年预报准确率在96.33%以上,高于丰歉加权模型、关键气象因子二次曲线分离模型、气候适宜度二次曲线分离模型等单个最优模型,在一定程度上可以弥补单一预报方法预报结果稳定性差的不足。3)起报时间越接近成熟期,预报因子信息越全面,则预报模型准确率越高。研究结果可为江苏省冬小麦采用合理的单产预报模型提供科学依据,同时模型筛选思路也可供外省借鉴。     

不同水分条件下保水剂对冬小麦产量及水分利用效率的影响

试验采用保水剂(B)与灌水水平(W)两因素2×4完全均衡方案和裂区区组设计,研究不同水分条件下保水剂对冬小麦产量及水分利用效率的影响。结果表明,灌水水平在20%~80%条件下,不施保水剂时,灌水量为80%时冬小麦产量达到最大值;施用保水剂时,灌水量为60%时冬小麦产量最高。随着灌水量的增加,土壤水分含量有所提高,施用保水剂后土壤水分显著提高;在冬小麦孕穗期灌水量为田间持水量的60%时,施用保水剂后土壤水分增加1.57倍。低灌水水平和高灌水水平均削弱保水剂对水分生产效率、灌水利用效率和降水利用效率的增加效应。可见,灌水的增产效应与灌水对水分生产效率、灌水利用效率、降水利用效率的提高有着密切关系。在本年度(2011年10月~2012年6月)降水及气候条件下,施用保水剂时,最佳灌水量为田间持水量的60%时冬小麦产量最高。     

丹寨县冬小麦适宜播期的农业气候分析

丹寨县位于云贵高原东斜坡上,境内海拔900米左右。冬小麦产量历来不高,原因是多方面的。从农业气候方面看,主要有两个不利条件。一是播期天气恶劣的年份较多,有些年份阴雨连绵,湿害严重;有些年份雨水过少,秋旱严重。因而秋播质量低,播期也掌握不好,不易获全苗、壮苗。二是春季阴雨天多,不利于开花授粉和灌浆成熟。用农业气候分析法确定冬小麦的适宜播种期,能减轻前一个不利气候条件的影响,是冬小麦增产的一项措     

利用冬小麦作物生长模型对产量气候风险的评估

以北京地区冬小麦生产为例，介绍了两种作物生长模型——小麦生长模拟模型WheatSM和农业生产模拟系统(小麦模型)APSIM-Wheat在作物生产气候风险评估中的应用研究。在对WheatSM和APSIM-Wheat进行参数调试和验证的基础上，用北京地区1955～2000年的历史时期气候资料，以日为时间步长，进行多年冬小麦生产的模拟，分析不同气候年型下冬小麦产量的风险。其中，利用WheatSM的模拟结果评估了北京地区热害对冬小麦产量造成的风险，结果表明，5月平均气温≥21℃时为灌浆期高温年型，热害造成的减产至少在13.1%以上；利用APSIM-Wheat的模拟结果评估了北京地区干旱造成的冬小麦产量风险，结果表明，当全生育期降水量<100 mm，缺水量>169.40 mm时，北京冬小麦全生育期严重干旱，冬小麦产量在4 t·hm^-2以下。以上研究结果符合生产实际，可为北京地区不同气候年型下冬小麦生产的动态决策和减轻灾害损失提供科学依据和技术支持。