基于季节ARIMA模型的铜陵市气温序列的预报

运用EVIEWS软件,对铜陵市48年来的月平均气温时间序列进行统计分析,并对该动态数据进行建模和预测。采用差分方法对样本数据进行预处理,然后定阶,并进行参数估计,建立季节ARIMA模型对铜陵市气温数据进行预报。预报结果显示,季节ARIMA模型的平均绝对误差值为0.875。将ARIMA模型预报结果与径向基(radial basis function,RBF)神经网络模型的预报值比较可知,其预报结果优于RBF神经网络的预测结果。     

自激励门限自回归模型在枯水径流预报中的应用

简介了门限自回归（ＴＡＲ）模型的概念和自激励门限自回归（ＳＥＴＡＲ）模型的一般形式与建模方法，建立了泾河、北洛河和渭河三河流主要灌溉取水断面月平均流量的ＳＥＴＡＲ模型，将模型用于预报枯水期河川径流，精度与合格率均满足水文预报规范要求。     

季节性周期预测法在建立降雨预报模型中的应用

利用季节预测法建立了三江平原井灌水稻区大气降雨预报模型 ,经与实测值比较 ,精度较高。可在灌区降雨预防及灌溉管理中应用。同时对于该地区推求水稻净灌溉需水量、灌溉定额、优化灌溉制度、节约地下水资源、实施节水灌溉等方面具有重要意义     

自激励门限自回归模型在枯水径流预报中的应用

简介了门限自回归（ＴＡＲ）模型的概念和自激励门限自回归（ＳＥＴＡＲ）模型的一般形式与建模方法，建立了泾河、北洛河和渭河三河流主要灌溉取水断面月平均流量的ＳＥ－ＴＡＲ模型，将模型用于预报枯水期河川径流，精度与合格率均满足水文预报规范要求。     

时间序列的自回归模型在杨凌地区降水量预报中的应用

对平稳时间序列的理论和方法,自回归模型[1]的概念,定阶,模型建立,预报,平稳性进行了综述。通过对杨凌张家岗气象站1935—1955年的四季降水量建立自回归模型,利用所求得的模型对1956年的四季降水量进行了预报。结果表明,该模型对冬季降水量预报效果最好,接下来依次为秋季、夏季、春季。因此平稳时间序列预报方法适用于预报变化比较缓和、持续性和周期性比较好的天气,对变化剧烈的天气和转折性的天气的预报能力较差。     

时序模型在四川盆地土壤水分动态预报中的应用

针对土壤水分含量的非平稳随机特性,建立了预报丘陵旱坡地土壤水分动态的季节性时序模型.用该模型对0～30cm和20～30cm土层的水分含量长期预报进行了探讨,结果表明,该方法所得的理论预报结果与实测数据吻合较好.     

时序模型在四川盆地土壤水分动态预报中的应用

针对土壤水分含量的非平稳随机特性,建立了预报丘陵旱坡地土壤水分动态的季节性时序模型。用该模型对0－30cm和20－30cm土层的水分含量长期预报进行了探讨,结果表明,该方法所得的理论预报结果与实测数据吻合较好。     

戈配兹模型在生物积温预报中的应用

温度是影响生物生长发育及产量形成的重要因子之一。反映生物生长的综合温度指标是积温,通过选择与积温相关的一些大气环流因素、经纬度等建立弋配兹积温模型,在生物积温预报中具有重要的应用指导作用。     

基于BP神经网络的日光温室气温预报模型

为建立日光温室中短期气温预报模型,以2个冬季生产季的日光温室实时气温观测资料为基础,利用BP神经网络建模和曲线拟合的方法,对日光温室1~7d气温预报模型进行了研究。结果表明:1)以室外气温为输入要素的温室气温预报模型,最高气温预报值与观测值的符合度指数(D)为0.68~0.93,均方根误差(RMSE)为3.1~6.3℃;2)最低气温预报值与观测值的符合度指数(D)为0.81~0.95,均方根误差(RMSE)1.5~2.2℃;3)日光温室内最低气温预报绝对误差小于2℃的预报准确率Rate(≤2℃)为78%~95%;4)逐时气温预报模型预报值与实测值的符合度指数(D)为0.95~0.99,均方根误差(RMSE)为1.0~2.8℃,逐时气温预报模型预测准确率较高。结合目前气象台站"周预报"结果,模型可较准确地预报温室内1~7d最低气温,并模拟日光温室内气温的逐时变化,可为冬季日光温室低温灾害预警及室内气温调控提供有益参考。     

不同天气类型下大棚葡萄温湿度预报模型

为了预先掌握葡萄各生育期棚内温湿度环境,从而让农户有充足时间调整大棚管理措施,降低气象灾害风险,利用2018年11月—2019年6月大棚内外观测资料,分析了不同天气类型下棚内温湿度与棚外气象要素的相关性,并通过逐步回归方法建立了棚内逐小时温湿度预报模型.结果表明:棚内温湿度与棚外气温、空气相对湿度、风速、日照时长有不同...     

杨凌示范区城市化进程中城市森林建设模式探析

对杨凌示范区城市环境问题以及城市绿化现状进行了分析,并对示范区城市森林建设模式进行了探讨。     

乡镇温度预报订正和自动站数据处理软件的设计与实现

基于Matlab Gui开发软件,编写生成具有订正乡镇温度预报和数据统计处理功能的软件;利用matlab编译器,使该软件可以独立运行,自动识别乡镇自动站数据,满足县级台站对乡镇每日天气预报、未来24 h温度订正预报、每月温度准确率计算和日温度数据整理的需求,为制作乡镇天气预报和温度数据处理提供一个方便可视化的平台,减轻观测人员的手录工作量和人为误差,使乡镇温度预报数据订正处理科学化、自动化和精准化。     

杨凌农业高新产业示范区基础设施融资现状分析及应用PPP模式探讨

杨凌示范区城市市政公用设施融资模式主要分为财政融资模式、负债融资模式、企业积累模式、经营资源模式、外商直接投资和民营资本融资模式,投资主体单一,融资渠道狭窄,垄断经营,资金使用效率低下,因此提出了以公共部门与私人企业合伙融资为基础的PPP模式,并探讨了PPP模式在杨凌示范区的筹资应用,但在引入PPP模式时也应当注意建立良好的政府与私营部门的伙伴关系,积极实践。PPP模式投融资的运营模式以及在招标设计和建筑施工全过程积累的经验,将对杨凌示范区及其他地区的基础设施建设起到极其重要的借鉴作用。     

山东寿光冬季日光温室内温度变化特征及低温预报(英文)

[目的]为了提高设施农业气象服务水平,减轻气象灾害对日光温室蔬菜生产的影响。[方法]利用2008~2011年冬季日光温室内外气象观测资料,采用相关及逐步回归分析方法,对冬季日光温室内温度变化特征及最低气温预报模型进行分析研究。[结果]晴天和多云天气下日光温室内的气温有明显的日变化,且晴天状况下温度变化幅度要大于多云天气;连阴天时日光温室内气温较低,严重影响植物正常生长发育。日光温室内最低气温与温室外气温及温室内湿度、气温、地温相关性较好。[结论]试验建立了日光温室内最低气温预报模型,利用最新资料对模型进行预报检验,不同天气状况下日光温室内最低气温预报值平均绝对误差小于1℃,平均相对误差低于10%。     

ARIMA模型在贵州省农产品价格预测中的应用——以辣椒为例

由于贵州省辣椒月价格呈现季节性,因此以2007年1月至2010年12月贵州省辣椒月价格为例,在运用季节分解方法剔除其季节因素形成新序列的基础上,构建了非平稳时间序列ARIMA（p,d,q）模型,并预测了辣椒未来的月价。结果表明,拟合指标优良的ARI-MA（1,1,1）模型能很好地预测辣椒月价格趋势,并将辣椒价格的预测值与实际值的相对误差基本控制在9%以内,实证分析结果证明了ARIMA模型的季节分解方法在贵州省农产品价格预测中的预测性和可行性。     

杨凌示范区可持续发展能力评价

对杨凌示范区人口结构、素质状况,环境状况、污染源、污染治理状况,经济和社会发展状况进行了调查和分析,并依据层次性、完备性、可行性和动态性原则,初选了47个指标,通过聚类分析将指标体系精简为17个,利用主成分分析的方法从指标体系中提炼出2个主因子,对2008～2010年杨凌示范区的发展状况进行了纵向分析比较,得出了杨凌示范区可持续发展能力逐年提高的结论。     

加权马尔可夫模型在土地利用变化预测中的应用

在传统的马尔可夫链模型的基础上,建立了加权马尔可夫链模型。依据遥感影像,计算出太仓市1995年至2001年,2001年至2005年各类土地利用面积的马尔可夫链的转移概率,以不同步长外推的预测值与现状值(2008年)之间的相关系数为权重,用加权的马尔可夫模型对预测的结果进行修正,其修正后的结果更加接近实际。     

经验公式法在季冻地区软土地基沉降预测中的应用

利用两种经验公式法对哈尔滨绕城高速公路试验段软土地基沉降观测数据进行了计算,对计算结果与工程实际情况进行了对比分析,发现沉降过程、最终沉降量、沉降速率和路堤横断面差异沉降等较为符合工程实际,认为经验公式法在季冻地区软土地基沉降预测的应用有实用意义。