基于气象关键因子的河南省夏玉米产量预报研究

以河南省13个地市1990—2006年逐旬光温水气象资料为基础,通过相关分析确定了影响河南省夏玉米产量的关键气象因子,建立了7月中旬—9月中旬的夏玉米气象产量预报模型。将全省由南至北划分为三个区域,分区回代1990—2006年资料对模型预报准确率进行回代检验,并利用2007—2010年资料对模型进行试报。检验结果表明,模型回代准确率全省为88.4%,不同区域间回代准确率差异明显,北部最高92.9%,中部次之87.4%,南部最低83.4%,分析 原因主要受夏玉米产量年际波动的影响;模型预报准确率全省为94.9%,各区域差别不大,基本在95%左右。     

基于气候适宜度指数的吉林省春玉米单产预报研究

利用吉林省1980～2014年春玉米产量、生育期以及逐日气象资料,从春玉米生长发育的上限温度、最适温度、下限温度、需水量和需光特性等生物学特性出发,构建春玉米生长季逐旬温度、降水、日照时数及综合气候适宜度模型,经过与相对气象产量进行相关以及回归分析,根据气候适宜度指数建立7～8月逐旬的产量动态预报模型,对吉林省春玉米产量进行动态预报。结果表明:各时段建立的产量预报模型均通过0.01水平的有效性检验,能够客观反映春玉米生长期内气象要素状况;各预报模型的历史回代检验平均准确率均大于88.9%,均方根误差小于15.0%;历史回代拟合的气象产量与实际气象产量在年际变化上具有较好的一致性,两者相关性通过0.01水平的显著性检验;1981～2011年间各旬单产趋势预报准确年份在21年以上。各时段预报模型对2012～2014年的外推预报结果不稳定,准确率分别在97.0%、88.5%、66.8%以上,趋势预报2014年不准确。总体上,建立的产量预报模型可为吉林省春玉米产量预报提供重要依据。     

高寒地区大豆产量动态预报研究

研究旨在实现逐旬省级和市级的大豆产量预报。利用黑龙江省大豆产量资料分析其时空分布特征;结合各时段气象数据构建温度、降水、日照及综合气候适宜度模型,分析与相对气象产量相关性;构建基于气候适宜度指数的逐旬产量动态预报模型,对黑龙江省大豆产量进行动态预报。结果表明：（1）大豆年均单产空间上从南至北逐级递减,时间上呈年代际变化,各市县年均总产量差距显著,嫩江市大豆产量最高;（2）1995—2015年黑龙江省和嫩江市气候适宜度指数与其对应的大豆相对气象产量显著相关,构建的气候适宜度模型可以客观反映大豆各生长时段内气象条件情况;（3）1995—2015年模型回代检验平均准确率在80%以上,各时段趋势准确年份在12年以上,2017—2019年模型外推预报准确性均超过了85%。建立的产量预报模型可为黑龙江省大豆产量预报提供参考依据。     

基于气候适宜度的水稻产量动态预报模型

利用1981─2016年江苏省13个市气象观测站的地面气象观测资料和同期的水稻产量资料,结合江苏地区的气候特点和水稻生理特性,构建了适用于江苏地区水稻的温度、日照、降水适宜度模型;根据气候适宜度与水稻气象产量的相关关系,确定了气候适宜指数,进而建立了基于气候适宜指数的江苏各市及全省的水稻产量动态预报模型;对所构建的模型进行历史拟合检验和预报检验,拟合准确率平均为95.05%,预报准确率平均为96.15%,达到了业务工作中准确率95%以上的预报标准。     

基于相对气候适宜度指数的贵州辣椒产量动态预报模型构建

【目的】探明辣椒单产与气候要素变化的相关性,为促进辣椒产业优质高效生产及为贵州省辣椒产量预报提供气象科学依据。【方法】在贵州省北部加工型辣椒产业带和南部鲜食辣椒产业带分别选择种植面积较大的3个县市区(北部产业带选择湄潭县、绥阳县和凤冈县,南部产业带选择盘州市、瓮安县和西秀区),对其在2010—2017年辣椒生育期内的气象条件和平均单产进行分析,构建相对气候适宜度指数,并基于相对气候适宜度指数建立分区域产量动态预报模型。【结果】辣椒生育期内(5月下旬至8月下旬)的累积相对气候适宜度指数与辣椒单产丰歉值均呈正相关,其相关性均通过0.05水平的显著性检验。基于相对气候适宜度指数建立的北部和南部辣椒产业带产量动态预报模型均通过0.05水平的显著性检验。回代检验表明,全省预报的平均准确率达88.35%,北部辣椒产业带产量预报模型准确率高于南部产业带;全省预报模型回代检验及检验的预报准确率分别达88.35%和84.34%。【结论】建立的辣椒相对气候适宜度指数能够客观反映贵州省北部、南部两大辣椒产业带的气候适宜度与单产丰歉值的变化情况;建立的贵州省辣椒不同时段的预报模型可客观反映辣椒生长期内的气象要...     

基于气候适宜度的辽宁省春玉米产量动态预报研究

基于前人研究的东北地区春玉米适宜度指标,分别构建以省、市为空间尺度,以候为时间尺度的春玉米温度、降水和日照适宜度模型,运用积分回归法,建立春玉米气候适宜度指数,根据加权法,建立辽宁省和14个市的春玉米产量动态预报模型。结果表明,气候适宜度指数与单产丰歉值显著相关,1992—2013年省级模型回代检验准确率为79.6%,该方法可以动态预报辽宁省春玉米单产,满足辽宁省省级农业气象业务服务需求。     

基于气候适宜度指数的茎瘤芥产量动态预报方法

为做好重庆重要特色经济作物茎瘤芥的产量预报,本研究耦合光、温、水与茎瘤芥产量形成的供需关系,以预报日前不同生育期气象资料作为参考数据集,基于气候适宜度指数与气象产量指数,建立茎瘤芥产量动态预报模型。结果表明：茎瘤芥幼苗—瘤茎膨大期气候适宜指数与气象产量指数相关性优于仅考虑瘤茎膨大期的分析结果。采取幼苗—瘤茎膨大期以及仅瘤茎膨大期两类参考数据集建立茎瘤芥瘤茎产量丰歉动态预报模型,幼苗—瘤茎膨大期作为参考数据集的计算模型表现更佳,不同起报时间瘤茎产量预报准确率平均值92.0%;归一化均方根误差平均值0.196;丰歉趋势准确率平均值68.2%。说明幼苗期气象条件对茎瘤芥瘤茎产量形成有一定贡献,考虑幼苗期气象要素的气候适宜指数能够更好地解释气象条件对茎瘤芥产量形成的影响。利用2017—2019年气象数据和产量数据对产量丰歉预报模型进行检验,各年度产量预报准确率基本在90%以上。基于气候适宜度指数的茎瘤芥产量动态预报方法能够以较高准确性和稳定性对茎瘤芥产量进行预测。     

基于WOFOST模型的黑龙江省水稻产量动态预报研究

基于黑龙江省气候变暖、水稻种植范围扩大、种植界限北移等事实,利用Mann-Kendall统计检验方法对1961-2008年黑龙江省的年平均气温进行了突变性检验,并以气候变暖的突变点为时间节点,利用黑龙江省水稻生长发育观测资料（发育期、生物量、种植品种、熟型）和同期的气象资料,结合当地的实际种植情况,重新划分WOFOST模型水稻适宜区,改进原有发育参数,实现了WOFOST模型在黑龙江省水稻生长模拟中的动态化应用。同时,探讨了利用WOFOST模型进行水稻产量动态预报的方法,通过建立不同时期水稻模拟生物量与实际产量的相关统计模型,实现了WOFOST模型在水稻产量动态预报业务中的应用。通过对1997-2006年历史预报检验和2007-2008年预报试验,结果表明,6月30日、7月31日、8月31日水稻历史预报检验单产平均准确率分别为96%、93%、94%,预报试验单产平均准确率分别为93%、95%、95%;实现了水稻产量的动态、定量预报,可进行业务应用。     

基于气候适宜度的水稻发育期预报模型

利用昆明1994—2012年水稻发育期观测资料和地面气象观测资料,计算各发育阶段综合气候适宜度,构建基于气候适宜度的水稻发育期预报模型。结果表明,各发育阶段间隔日数预报模型预测值与实测值平均绝对误差均在3 d以内,其中拔节—孕穗期平均绝对误差为0;其次为三叶—返青、孕穗—抽穗、乳熟—成熟期平均绝对误差均为1 d;返青—分蘖、分蘖—拔节期平均绝对误差为2～3 d。全生育期预测值与实测值平均绝对误差为1 d。预报模型模拟效果较好,可在水稻发育期预报业务中推广应用。     

气候变化对莱阳玉米生产的影响

利用莱阳市1951—2015年夏玉米生育期(6月下旬—9月下旬)气温、降水量、日照时数资料以及产量资料,采用一元线性回归、积分回归分析、逐步回归等方法,分析了莱阳市夏玉米全生育期光、温、水的气候倾向率,以及夏玉米生育期各旬光、温、水与玉米产量的相关关系,并确定夏玉米的适宜播种时期。结果表明,1983—2013年是气候变化最剧烈的时段,其气候特点是气温高、降水少、日照少;气象要素与夏玉米产量有一定的相关;1980—2015年因雨水减少,大部分年份气象要素不能满足夏玉米生长需求。夏玉米最适播种时期是6月7—13日。     

2种茎瘤芥产量丰歉动态预报方法的对比

旨在以涪陵茎瘤芥为例,基于气候适宜度指数与历史丰歉气象影响指数2种方法建立产量丰歉动态预报模型,比较2种茎瘤芥产量丰歉动态预报方法的准确性.结果显示,2种方法均具有较高的单产预报准确率,在茎瘤芥产量的动态预报中,基于气候适宜度指数的茎瘤芥产量丰歉动态预报方法的最低单产预报准确率为88.7％,最高单产预报准确率为99.9...     

基于作物生长模拟模式的玉米产量预报方法研究

[目的]探讨利用WOFOST模型对玉米生物量进行模拟实现动态预报玉米产量的方法。[方法]利用辽宁省1981～2005年气象资料和产量资料采用WOFOST模型对作物生长进行模型模拟和改进,建立玉米生长动力统计预报模型,进行预报检验,并对模拟得到的玉米地上干物重和穗干物重与实际产量进行比较分析。[结果]对玉米穗干物重量与产量的模拟效果在辽宁西部和南部最好,在东部地区一般,中部和北部地区较差。辽宁省西部、南部和东部地区可以用模拟生物量反映实际产量的变化。模拟结果与实际产量对比表明,1981～2005年,模型预报准确率在80%以上的年份占31%以上,最高值出现在岫岩地区,达85%。[结论]模型对辽宁省干旱地区以及正常年份和一般干旱年份玉米产量变化的模拟能力较好,对极端气候年份模拟较差。     

基于关键气象因子的湘北早稻产量动态预报

利用湘北地区1987~2011年早稻单产和早稻生育期内旬平均气温、旬降水量、旬日照时数等气象资料,应用统计分析法建立了早稻的气象产量动态预报模型,并进行了预报验证。结果表明,通过分析气象产量与早稻生育期逐旬气象要素相关性,筛选出5月上旬的平均气温和日照时数、5月中旬平均气温、5月下旬日照时数、6月中旬降水量和7月中旬日照时数是影响湘北早稻产量的关键气象因子;基于关键气象因子建立了早稻气象产量动态预报模型。对1988~2009年早稻产量进行了预报验证,平均准确率在91.0%以上。该模型的预测结果基本反映了早稻产量的变化情况。     

气候变化背景下华北平原夏玉米适宜播期分析

【目的】随人口增加、饮食结构变化和能源需求的增加,中国粮食安全问题日益严峻,在耕地资源有限的背景下,高产稳产仍是保证粮食安全的主要途径。华北平原是我国夏玉米主产区,明确气候变化背景下该区域夏玉米的适宜播期,对于稳定和提升该地区夏玉米单产,保障我国粮食安全具有重要意义。【方法】依据夏玉米生长季积温和降水将华北夏玉米区分为8个气候亚区,在每个气候亚区内基于1981—2015年气候资料、农业气象观测站夏玉米种植资料和土壤资料,对农业生产系统模型(APSIM-Maize)进行调参验证,选用决定系数(R~2)、D指标、均方根误差(RMSE)和归一化均方根误差(NRMSE)等指标来评价模型调参验证结果。在此基础上设置不同播期,利用调参验证后模型模拟各气候亚区不同播期夏玉米产量,采用高稳系数并综合考虑下茬作物冬小麦的播期,明确各气候亚区冬小麦-夏玉米两熟系统下充分灌溉和雨养条件夏玉米适宜播期,并分析与实际播期相比适宜播期下的夏玉米增产幅度。【结果】(1)模型适应性评价指标中决定系数(R~2)均在0.75以上,D指标均在0.80以上,归一化均方根误差(NRMSE)均在7%以下,表明调参后的APSIM-Maize模型在华北平原夏玉米生育期和产量模拟方面具有较好的模拟效果,可用于华北平原夏玉米生育期和产量模拟研究。(2)充分灌溉条件下,第一气候亚区夏玉米推荐适宜播期主要在6月下旬,第二气候亚区到第七气候亚区,主要在6月中下旬,第八气候亚区主要在6月中上旬。雨养条件下,第一气候亚区主要在6月下旬和7月上旬,第二、三A、四、五、六气候亚区主要在6月中下旬,第三B、七气候亚区适宜播期范围较广,6月均可播种,第八气候亚区在6月上中旬。(3)在充分灌溉和雨养条件下,与实际播期相比,适宜播期在各气候亚区的增产幅度为第一气候亚区到第五气候亚区增产幅度最大,平均在4%—10%;第六气候亚区到第七气候亚区次之,平均在2%—5%;第八气候亚区增产幅度最小,平均在3%以下。【结论】华北平原夏玉米适宜播期随着纬度的升高而提前。充分灌溉和雨养条件下,随着年代的推移,夏玉米适宜播期呈现推迟趋势,自20世纪80年代到21世纪00年代,每10年推迟3 d左右。第一和第二气候亚区雨养条件下的适宜播期晚于充分灌溉条件下适宜播期,其他气候亚区无显著差异。与实际播期相比,各气候亚区适宜播期下产量有2%—10%的提升,但雨养和充分灌溉条件下增产幅度没有明显差异,增产幅度由南到北呈现减小的趋势,第一到第五气候亚区,增产幅度较其他气候亚区大。     

绍兴市玉米气候适宜度及其变化特征

该文通过建立玉米气候适宜度模型,分析了绍兴市玉米气候适宜度的空间精细化分布和时间变化特征.结果表明:绍兴市玉米全生育期温度适宜度大于降水适宜度和日照适宜度;从1972年到2013年,春玉米温度适宜度增加,气候适宜度不变;夏玉米温度适宜度、日照适宜度和气候适宜度减小.春玉米气候适宜度空间变化较小,呈从西向东递增趋势.海拔400m以下丘陵平原地区夏玉米气候适宜度在0.45以上,海拔500m以上地区,夏玉米气候适宜度在0.35以下,不适宜种植.     

基于气候适宜度的湖北省棉花相对气象产量丰歉年型探讨

基于1981—2020年湖北省棉花种植区共50个县（市、区）气象资料,选取光照、气温、有效降水量3个气候影响因子计算棉花各生育期气候适宜度,并采用熵权法对各生育期气候适宜度进行加权得到湖北省全生育期综合气候适宜度,构建了基于综合气候适宜度的棉花相对气象产量丰歉年型预报模型。结果表明,1981年以来湖北省棉花气候适宜度呈“降-升-降”波动趋势,棉花花铃期相对其他生育期更适宜棉花生长;播种期、蕾期变异系数较大,分别为21.9%和20.9%;所建立的相对气象产量预报模型历史回代完全一致及较接近的占比达到94.7%,2019年、2020年试报结果与实际丰歉年型完全一致,拟合结果较好,能够基本满足业务服务需要。     

沈阳大城市精细化预报方法研究

利用沈阳高分辨率WRF(weather research and forecasting model)模式输出资料,结合实况观测,检验模式2011—2014年温度和降水预报产品。结果表明:1浑南站定时温度预报准确率最高为76%,最低为52.8%。随着预报时效的增加,预报准确率呈下降趋势。区域自动站中辽宁大学预报准确率最高,奥体中心预报准确率最低。浑南站温度预报的平均绝对误差在1.5~2.5℃,随着预报时效的增加,平均绝对误差越大,平均绝对误差与准确率成反比。区域自动站中平均绝对误差与准确率不具有明显相关性。2浑南站较其他区域自动站的TS评分高,最大值为0.571。浑南站模式对各时刻晴雨预报的准确率相对较高。3浑南站订正后的≤2℃温度准确率平均增加了4.4%,≤1℃温度准确率平均增加了8%。区域自动站中除辽宁大学和奥体中心为负增幅,其他站均为正增幅。     

宁波市海曙区早稻产量预报模型及影响因子分析

运用SPSS19.0软件曲线估计法将宁波海曙区1993—2019年早稻气象产量进行分离,并将其与早稻全生育期气温、日照、降水等气象因子进行逐步线性回归,得出2种最优产量预报方程,通过最小二乘法对2种方程进行拟合,建立海曙区早稻产量预报模型。验证结果表明,早稻产量预报拟合准确率较高,除2003年准确率略高于92.34%外,其余年份均在95%以上;虽然2020年受长期阴雨(梅雨)天气影响,但模型预报准确率仍达91.48%,证明该预报模型可作为海曙区早稻产量预报有效依据。早稻产量受多种气象因子共同影响,其中,4月上旬平均最低和最高气温、5月平均最低气温、4—5月的平均气温与产量呈正相关;全生育期降水,尤其是6月降水不均,会影响早稻产量。     

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。     

基于气候适宜度的一季稻产量预报模式研制——以安徽省桐城市为例

[目的]针对不同发育期时段建立一季稻产量趋势及定量预报方程.[方法]依据1981 ～2010年桐城市一季稻实产数据及全生育期对应时段的基本气象资料,利用直线滑动均值和调和权重法分离处理气象产量,引入气候适宜度模式,采用相关系数分析分时段筛选出桐城一季稻产量的气象影响因子,结合逐步回归方法建立预报方程.[结果]通过试报及检验,得出90％的年份相对误差值为-3％～3％,只有3个年份相对误差绝对值＞3％,2011、2012年试报的相对误差分别为-1.1％、3.7％.[结论]首次将气候适宜度作为气象影响因子引入预报模式,使得预报结果更加精确,效果令人满意,完全满足业务化要求,可以业务使用,尤其可针对不同发育期时段适时开展为农服务工作,意义较大.