基于气候适宜度预报内蒙古大豆发育期及产量

开展作物发育期及产量预报对农业生产和粮食安全具有重要意义。本文选取1981-2012年大豆生长季 气象数据和发育期资料，结合生理指标，构建大豆气候适宜度模型，建立适用于内蒙古地区的发育期预报模型及以 旬为步长的产量预报模型，并应用2013-2015年资料进行预报检验。基于气候适宜度的大豆各发育期持续天数预 报模型均通过0.01极显著水平，准确率除鼓粒—成熟期稍低外，其余均在90%以上，模型预报精度较高；产量动态 预报模型大部分时段均通过显著性检验，基于气候适宜度法的10个代表站预报平均准确率为87.6%。文章基于气 候适宜度法建立的发育期及产量预报模型均能满足业务服务的需求，可供其他大豆主产区的发育期及产量预报方 法研究借鉴。     

基于关键气象因子的辽宁省水稻产量动态预报

利用辽宁省33个气象站点1993—2012年水稻产量、生育期内的旬平均气温、旬降水量及旬日照时数等资料,应用统计分析方法建立水稻的产量动态预报模型。使用5年滑动平均法分离水稻趋势产量,分析气象产量与水稻生育期内逐旬气象要素的相关性,确定5月上旬平均气温、5月下旬平均气温、6月下旬降水量、7月下旬降水量、8月上旬日照时数、9月中旬平均气温和9月下旬日照时数为关键气象因子,建立水稻产量动态预报模型,并对预报结果进行验证。结果表明:对1993—2012年进行模拟预报及回代检验,平均准确率在93%以上;对2013年的产量进行预报,准确率为93.97%~99.67%,预报准确率较高。预测结果基本可以反映水稻产量的变化情况,能够满足业务服务的需要。     

黑龙江省大豆主产地产量动态预报系统的建立

利用黑龙江省大豆主产区农业气象试验站产量资料和发育期资料,日最高气温、最低气温、日降水量和日照时数等资料,根据历史相邻两年关键气象因子变化引起大豆产量的丰欠指数,建立动态产量预报模型,并在已建立预报模型的基础上,以Visual Basic 6.0为计算机语言开发黑龙江省大豆产量动态预报系统。结果表明:经2011-2013年大豆产量动态预报检验,5个代表站81%的大豆预报结果丰欠趋势与实际趋势表现一致,单产预报准确率总体较好,越接近大豆成熟,预报准确率越高;经2016年业务运行,预报系统可以方便、快捷地实现对黑龙江省主产区大豆产量的动态预报。     

大豆产量动态预报模型研究

近年来,受进口大豆的冲击,中国大豆产业面临着严重挑战.为了给政府决策提供可靠的依据、保障中国粮食安全,每年能准确地进行大豆产量预报具有重要意义.利用大豆不同生育阶段气象因子的综合聚类指标选择气象相似年型,再根据相似年的产量变化确定预报年的产量气象影响指数,建立全国大豆单产动态预报模型.通过对1995-2004年大豆产量进行动态预报,结果表明:5月31日、6月30日、7月31日、8月31日和9月30日大豆产量预报准确率分别为97.0%、93.8%、94.9%、93.7%、95.1%,实现了大豆产量的连续、动态、定量预报.     

基于Logistic方程的大豆产量预报方法

基于Logistic方程建立大豆干物质累积曲线用来描述大豆干物质累积过程,由于气候条件处于非理想状态,因此对其干物质累积过程进行气象条件订正,并分析干物质累积量与气候产量的关系.在以上分析的基础上,建立大豆农业气象产量预测模式.通过计算分析温度和水分订正系数发现:在不同热量带、不同年份、不同发育时段,温度和水分订正系数不同,说明温度和水分条件是影响大豆生长发育和产量形成的重要限制因子.利用大豆主产区2004-2006年的气象和产量资料进行预报,预报精确度在95.9%左右,且预测产量与实际产量相关性较好,R2在0.903～0.948之间,通过α=0.01的显著性检验,说明模型预测的产量比较准确,模型可用.     

早稻产量动态集成预报方法研究

 应用作物产量历史丰歉气象影响指数、作物气候适宜指数、作物生长模拟模型分别建立早稻产量动态预报方法,利用这3种方法分别对1996―2005年湖南早稻产量进行动态模拟预报,在分析预报误差的基础上,确定每种方法的预报权重,建立动态集成预报方法。拟合检验结果表明, 集成预报方法的丰歉趋势预报正确率、产量预报准确率都较任意单一预报方法稳定,且有一定程度提高。利用上述方法分别对2006―2008年湖南早稻产量进行预报检验,结果表明,除2006年的丰歉趋势预报因早稻收获阶段遭遇台风出现错误外,集成预报法的丰歉趋势预报正确率、产量预报准确率都较高,且好于任意单一预报方法,能够满足业务服务的要求。     

黑龙江省大豆生长季适宜气象指标的研究

为研究气候变化背景下黑龙江省大豆生产指标体系,利用黑龙江省26个农业气象站1981-2016年的大豆生育期观测资料和同期逐日气象资料,通过统计方法,设定概率分布<80%为适宜指标界限,确定大豆适宜气象指标,包括根据气候特点和农业气象服务需求划分的5个区域和全省大豆关键生育期月适宜气象指标,采用分期播种试验设计,探讨大豆发育期气象适宜指标对大豆品种农艺性状和产量的影响。结果表明:月适宜气温和需水指标月变化趋势相似,7月最高,5月和9月最低,适宜日照时数指标5月最高,9月最低;北部地区月适宜气温指标最低,西部地区月需水指标最高,而东部地区月日照指标普遍低于其它地区;比较大豆各发育阶段适宜指标,适宜气温指标在结荚期最高,开花期和鼓粒期次之,出苗期和成熟期最低;适宜需水指标在开花期最高,鼓粒期次之,出苗期最低;适宜日照指标在成熟期最高,开花期次之,结荚期最低;分期播种试验表明,最满足适宜气象指标的播期,大豆产量最高。     

棉花产量动态预测方法研究

根据业务服务的需要,提出利用旬平均温度、旬平均地表温度和旬日照时数,根据综合聚类原理,动态跟踪预报新疆不同棉区棉花产量的方法.此方法简洁、实用、准确率高,克服了常用回归方法在较短时间内筛选预报因子难的缺点,具有很好的业务应用价值.     

大豆关键品质成分的气象预报方法研究

为评价大豆气候品质,优化布局优质大豆产区、提升大豆产品附加值和市场竞争力,利用2005-2018年内蒙古东北部大豆主产区主栽品种内豆4号的品质分析、发育期和同期气象观测等数据,采用相关分析、典型年分析和回归分析等方法,确定影响大豆蛋白质、脂肪含量的关键气象因子和关键期,并构建大豆蛋白质含量、脂肪含量等品质成分与关键气象因子的定量关系模型.结果表明:温度和降水是影响大豆蛋白质含量的主导气象因子,而影响大豆脂肪含量的主导气象因子是温度;8月上旬至9月上旬(结荚期～鼓粒期)是影响蛋白质和脂肪含量的共同关键期,也是影响大豆品质形成的最关键阶段.大豆进入开花期后,气温高、降水多有利于蛋白质的积累,而开花初期和结荚鼓粒期气温较低、成熟期气温较高,利于大豆脂肪含量的提高.在分析生物学意义基础上优选因子,构建大豆蛋白质含量、脂肪含量与关键影响因子定量关系模型,拟合率均较高.通过对2019年大豆蛋白质含量、脂肪含量的模拟检验,预报效果较好.     

巴西大豆产量预报方法研究

利用1961～2007年巴西大豆平均单产资料、西太平洋月平均海温、北半球500 hPa平均高度场环流资料以及巴西大豆种植区域代表气象站的逐日气温资料,建立了基于海温、环流资料和基于地面气象要素的巴西大豆产量预报模型.利用3种模型分别对1996～2005年巴西大豆平均单产进行预报检验;综合3种模型的模拟效果,利用加权方法建立了巴西大豆产量预报集合模型.1996～2005年预报检验和2006～2007年预报试验的准确率基本都在90%以上,能够满足业务服务的需要.