粮食产量预测理论、方法与应用Ⅱ.粮食生产潜力短期预测理论、模型及其应用

粮食生产潜力短期预测结果可以检验粮食中长期生产潜力预测的准确性和为国家提供制定粮食生产战略的科学依据。粮食生产潜力短期预测理论即"趋势-波动理论",它建立在粮食或作物"现状生产潜力"概念和"天-人-地概念模型"基础上,预测模型为最佳移动步长条件下的多年单产移动平均趋势模型,实际预测时采用系统预测方法。11个研究案例预测的平均误差为0.77%,最大误差为2.99%,预测精度高。本研究初步结论是:粮食生产潜力短期预测理论和模型是科学和实用的。     

季节性叠加趋势-马尔柯夫预测模型及其应用

    为提高利用季节性叠加趋势模型预测有较大波动性数据序列的预测精度,提出一种季节性叠加趋势一马尔柯夫组合预测新方法,并用于油菜平均产量的预测.采用浙江省诸暨市1949年到1996年的油幕平均每公顷产量数据建立一个季节性叠加趋势一马尔柯夫组合预测模型,对1997年到2003年的油菜平均每公顷产量进行预测,预测精度分别为:97.9%、97.9%、97.9%、97.9%、98.8%、97.7%和98.4 %.远远高于季节性叠加趋势模型的预测精度:76.1%、68.9%、70.9%、97.9%、82.5%、76.9%和82.2%.该方法具有计算简单、精度高的特点.说明利用季节性叠加趋势一马尔柯夫组合预测模型可以大大提高具有周期趋势性和较大波动性数据序列的预测精度.     

区域粮食生产系统变化趋势分析与预测

利用浙江省区域粮食生产系统时间序列数据,分析粮食种植面积、总产和单产等生产指标的变化特征及趋势,结果表明各区种植面积呈大幅减少趋势,减少幅度浙北>浙中西>浙南;粮食总产呈显著减少趋势,减少幅度浙北>浙中西>浙南;粮食单产均呈增加趋势,增加的幅度浙南>浙北>浙中西,但增幅都较小。利用综合增长率或减少率法,分别建立悲观、一般、乐观条件下的粮食生产系统预测方案,并以实际生产指标值为基数,预测未来粮食的总产、种植面积和单产。     

基于气候年型的河南省冬小麦产量预测

气候变化是影响小麦产量的重要因素,因此科学划分气候年型,对于准确预测小麦产量至关重要。利用河南省15个气象站点（市、县）1984—2018年的温度数据划分暖温年、平温年、冷温年,依据降雨数据划分湿年、平水年、干年,组合成9种气候年型并分析其规律;结合小麦产量数据划分出丰产年、平产年、低产年,分析气候年型和产量年型的关系。然后结合地形土壤、气象等因素把河南划分为豫北麦区、豫中东部麦区、豫西麦区、豫南麦区和南阳盆地5个麦区。在此基础上,利用HP滤波法分离出气象产量和趋势产量,以气象因子驱动并利用BP神经网络构建模型预测气象产量,利用一元线性回归模型建模得到趋势产量,把两者产量叠加得出实际产量,从而实现小麦产量的预测。结果表明：河南省积温年型以暖温年、正常年型为主,降雨年型分布比较均匀,气候年型中以正常年和干年为主,暖湿年小麦高产频率最高,为76.9%,冷湿年小麦低产频率最高,为67.9%;积温是影响小麦产量波动的主要因素,暖年年型下小麦更容易丰产,冷年时小麦低产概率较高;利用气象产量和趋势产量分别建模叠加得出的小麦产量和实际产量相比,豫北、豫中东、豫西、豫南和南阳盆地五大麦区各模型的平均相对误差分别为0.31%、0.36%、0.58%、0.48%、0.38%,说明利用HP滤波和BP神经网络技术预测小麦产量是可行的。     

粮食产量预测理论、方法与应用Ⅴ.粮食潜力实现率及其评价方法

为说明粮食潜力与估产的关系,定义了"粮食潜力实现率"的概念,它是与粮食潜力预测值相比,当年实际达到或能够达到的百分比,它将潜力值和当年估产值或实际产量结合在一起,可用来评价潜力实际达到的程度,并可反映气候年型。应用结果表明:2010年各省单产和总产潜力平均实现率围绕100%波动,说明科技进步对增产仍然起到支撑作用,而1999—2008年各省单产和总产潜力平均实现率低于100%,说明科技进步对增产作用在减小。因此,粮食潜力实现率可以用来评价粮食增产趋势和科技进步的贡献,其方法实用、误差小。     

基于HMM的缝洞型油藏产量预测算法

缝洞型油藏具有非均质性强,开采难度大的特点.预测油藏产量变化规律对后期开发方案的制定、调整以及实际的生产优化至关重要.本文以塔河油田实际生产数据为基础,建立了基于HMM（隐马尔可夫模型）的缝洞型油藏产量变化规律预测模型.该模型可预测未来一周油藏生产井产油趋势,为油藏生产开发提供指导.实验结果显示,本文提出的基于HMM的产量预测算法预测精度最大可达85.71%.     

运用混沌理论预测粮食产量

运用混沌理论的原理和方法预测粮食产量,探寻一种准确率高、时效长、成本低、便于普及推广的区域粮食产量预测方法。把粮食单产序列分解为趋势产量和气象产量2部分,用5年滑动平均法求得趋势产量后,通过分析粮食单产中气象产量分量的时间序列的变化规律,论述了由气候变化引起气象产量的年际波动具有混沌特性,具体表现为平稳的马尔柯夫型状态转移概率和相同的概率密度分布特点。并以陕西省武功县、河北省禹县和涿州3个地区1949—1999年小麦单产序列为例,运用MATLAB7.0语言编程构建了粮食产量的混沌预测模型,对2000年小麦单产进行预测,准确率分别为98.1%、92.1%和97.1%。预测结果表明,粮食产量的混沌预测法相对准确而有效,准确率在92%以上,可作为粮食产量预测的新方法加以推广。     

基于机器学习的粮食产量预测模型研究

科学统计粮食产量数据并合理预测其发展趋势有助于稳定粮食生产、保障粮食安全。本文基于差分整合移动平均自回归(ARIMA)模型、广义回归神经网络(GRNN)模型以及长短期记忆人工神经网络(LSTM)模型,运用皮尔逊相关性分析方法选出影响粮食产量的主要因素并进行预测。以河北省保定市在1996—2014年粮食产量及16个粮食产量影响因素等历史数据为例,预测2015、2016和2017年粮食产量。试验结果表明,基于ARIMA模型预测的平均相对误差为0.96%,基于LSTM模型预测的平均相对误差为2.20%,基于ARIMAGRNN组合模型预测的的平均相对误差为0.47%。相比于其他预测模型,ARIMA-GRNN组合模型可有效地对粮食产量进行预测,并为粮食产量的预测提供了1种新方法。     

基于灰色马尔科夫模型的四川省耕地面积及耕地压力指数的分析与预测

基于四川省36年的耕地数据,采用改进的灰色马尔科夫预测模型对总耕地面积和耕地压力指数进行分析与预测。结果表明:(1)研究期内,四川省耕地总面积及人均面积均呈现下降趋势,但是由于粮食单产和复种指数的提高,最小人均耕地面积呈波浪式递减趋势;(2)耕地压力指数总体呈上升趋势,说明实际人均耕地面积的减速低于最小人均耕地面积的减速;(3)灰色马尔科夫模型预测比单一灰色预测模型的预测精度提高了1.14%,可见其对中长期具有波动性的数据预测拟合度更高;(4)随着二胎政策出台,将面临更大的人口压力,未来10年四川省耕地面积仍有下降趋势,耕地压力指数呈波动上升趋势。     

东北三省干旱时空分布及小麦产量预测

利用中国东北三省90个气象站点1978~2020年的逐日气温数据、相对湿度数据和气象干旱综合指数MCI数据,分析东北三省干旱的时空分布、年际变化趋势和空间自相关性。同时,利用东北三省小麦产量数据,分离气象产量和趋势产量并构建预测小麦产量的多元线性回归模型。结果表明：春末、夏季、秋季是东北三省干旱的多发期,夏季（6、7、8月）月平均干旱日数达25天,干旱多发生于辽宁西部地区及黑龙江中部地区。1978~2020年,东北三省地区干旱日数的年际差异大但变化无明显趋势。东北三省地区的年均干旱日数存在显著的空间正相关性。产量预测模型考虑了粮食政策等社会因素及气温和相对湿度两个气象因子对小麦产量的影响,预测模型的各因子均显著,平均预测精度达71.4%。     

积因子位次赋值数据求权重法在粮食生产潜力评价中的应用

提出了一种改进的积因子层次分析方法—积因子位次赋值数据求权重法,该方法采用算术平均数赋值代替专家打分,最大程度的避免了主观判断可能造成的决策失误。用该方法对影响黑龙江省粮食生产潜力的17个因素进行排序,结果与实际情况较吻合。     

1961～2009年黑龙江省作物生长季冷暖变化特征

[目的]了解黑龙江省作物生长季冷暖变化特征及其对农业生产的影响。[方法]研究1961~2009年黑龙江省10℃积温及其持续日数、初日、终日时空变化特征,并分析黑龙江省粮食产量与气候冷暖的关系。[结果]在49年中,黑龙江省平均10℃积温增加355.4℃,持续天数延长13 d,初日提前8 d,终日延后5 d;20世纪80年代以后黑龙江省作物生长季开始增暖,90年代以后是变暖最明显时期;黑龙江省粮食产量与气候冷暖的相关性很好。[结论]近49年黑龙江省作物生长季显著增暖,为农业生产提供了更有利的气候条件。     

1961-2009年黑龙江省作物生长季冷暖变化特征

[目的]了解黑龙江省作物生长季冷暖变化特征及其对农业生产的影响。[方法]研究1961～2009年黑龙江省10℃积温及其持续日数、初日、终日时空变化特征,并分析黑龙江省粮食产量与气候冷暖的关系。[结果]在49年中,黑龙江省平均10℃积温增加355.4℃,持续天数延长13d,初日提前8d,终日延后5d;20世纪80年代以后黑龙江省作物生长季开始增暖,90年代以后是变暖最明显时期;黑龙江省粮食产量与气候冷暖的相关性很好。[结论]近49年黑龙江省作物生长季显著增暖,为农业生产提供了更有利的气候条件。     

Crop Yield Forecasted Model Based on Time Series Techniques

Traditional studies on potential yield mainly referred to attainable yield: the maximum yield which could be reached by a crop in a given environment. The new concept of crop yield under average climate conditions was defined in this paper, which was affected by advancement of science and technology. Based on the new concept of crop yield, the time series techniques relying on past yield data was employed to set up a forecasting model. The model was tested by using average grain yields of Liaoning Province in China from 1949 to 2005. The testing combined dynamic n-choosing and micro tendency rectification, and an average forecasting error was 1.24%. In the trend line of yield change, and then a yield turning point might occur, in which case the inflexion model was used to solve the problem of yield turn point.     

黑龙江省气温变化对水稻产量的影响

[目的]为黑龙江省农业生产适应气候变化提供气候依据。[方法]利用黑龙江省1961~2003年逐日气象资料,采用世界粮食研究模型(WOFOST)和气候变化趋势分析的数学方法,分析气温变化趋势对水稻产量变化趋势的影响。[结果]在黑龙江省中部、东部和北部水稻种植区,气温增高趋势对水稻模拟产量趋势增加的作用最显著;松嫩平原西部热量资源丰富的齐齐哈尔、大庆和哈尔滨西部以及伊春地区北部的局部温凉区域,气温增高趋势对水稻模拟产量趋势增加的作用次之;仅在松嫩平原西南部的泰来县、泰康县和肇源县3县交界的热量资源最丰富的局部区域,微呈减少趋势。[结论]黑龙江省水稻模拟产量变化趋势百分率10年平均值为6.37%,气温增高是气候变化的主要原因。     

黑龙江省气候变化特征分析

采用气候学统计方法,分析了黑龙江省81个气象站1961—2003年逐日平均气温、降水量变化趋势的时空特征和气候异常特征。结果表明:黑龙江省年平均气温、降水量的变异系数和稳定性存在着季节差异;平均气温升高趋势和降水量的变化趋势在时间和空间上存在着明显的差异;平均气温、降水量的异常年份各有其特点。     

黑龙江省七星河湿地近50年气候变化特征分析

利用黑龙江省81个气象站1961～2007年逐日气温、降水量资料,采用气候学统计方法,对比分析了黑龙江省、双鸭山地区、宝清县、七星河湿地的气温、降水量气候变化趋势特征。结果表明,七星河湿地气温变化趋势与黑龙江省、双鸭山地区气温变暖趋势总体一致;气温升高趋势以年平均最低气温最显著、年平均气温次之、再次是年平均最高气温;七星河湿地对当地（宝清县）气候具有重要的调节作用。宝清县、七星河湿地近50年来年降水量总体呈下降趋势,黑龙江省、双鸭山地区降水量总体上呈增加趋势;在七星河湿地气温显著升高、降水量总体下降趋势下,七星河湿地的保护在水资源方面可能面临着缺水条件的制约,加强人工影响天气工作并充分利用云水资源可能是解决七星河湿地将面临缺水问题的重要途径之一。     

浅析黑龙江种植业保险发展

黑龙江省作为全国农业大省,是国家商品粮主产基地。种植业保险在农业发展中的作用尤为突出。通过分析黑龙江种植业保险的发展现状,指出了影响黑龙江省种植业保险发展的诸多因素,并提出了促进种植业保险发展的对策,为种植业保险的健康发展提供了一条阳光大道。     

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。     

粮食产量预测理论、方法与应用Ⅰ.科技进步增产理论、模型及其应用

粮食增产趋势及增产原因是国家制定宏观农业政策和措施的依据。科技进步增产理论是指:气候是波动的,科技是持续进步的,它是粮食多年持续增产的主要驱动力;科技进步增产预测模型是多年平均单产移动的回归方程。全国和东北三省粮食增产潜力案例分析结果表明:科技进步单产加速时间最早的是辽宁省,最晚的是黑龙江省;与全国相比,吉林省和辽宁省科技进步贡献率高于全国平均水平,黑龙江省低于全国平均水平,吉林省最高。本文初步得出以下结论:科技进步增产理论科学、模型实用、预测结果准确。