承德县国光苹果始花期与气象因子的相关分析及预报模型

为准确做好承德县国光苹果始花期预测、发布花期风险预警,尽可能减轻花期灾害对苹果生产造成的不利影响,利用2010—2023年承德县国光苹果生育状况观测资料和同期地面气象观测数据,统计分析始花期与各气象因子之间的关系,结果表明：国光苹果始花期与1月上旬气温、3月下旬气温、3月下旬0 cm地温、浅层地温和4月上中旬地温、稳定通过≥10℃的初日、积温显著相关。挑选显著因子应用逐步回归方法建立预报模型,回代检验中始花期预报值与实际值相差0～2 d的准确率达83%,2022—2023年始花期预报值与实际值相差分别为3 d和1 d,所建立的预报模型可用于承德县国光苹果始花期的预报。     

南京市樱花始花期预报方法研究

利用南京市2012—2021年气象数据及樱花花期观测资料,对南京市樱花始花期特征及其气象因子进行了分析,通过多元回归分析法构建了南京市樱花始花期预报分析模型,并进行了分析。结果表明：(1)南京市樱花始花期平均日序数为79.2 d,近10年来南京市樱花始花期日序数变化趋势不明显。(2)对由3月上旬积温因子建立的樱花花期预报模型进行检验得出的樱花始花期与真实花期平均绝对误差为2.02 d;由前1年12月上旬至当年3月中旬积温和因子建立的樱花花期预报模型进行检验得出的樱花始花期与真实花期平均绝对误差为2.19 d,说明长期积温是影响南京樱花始花期的关键因子;由多因子预报模型进行检验发现多因子建立的预报模型预报误差明显低于单一因子建立的预报模型。对比3种预报模型对2022年南京市樱花始花期进行花期预报,发现综合X₁₀和X₁₄这2个气象因子建立的花期预报模型计算得出的2022年南京市樱花始花期预测值与实际花期的误差较小,可以较为准确地预测出南京市樱花始花期。     

大连地区大樱桃始花期预报模式研究

[目的]为准确预报大连地区大樱桃的始花期提供方法支持。[方法]通过分析始花期变化趋势与气候因子的相关性,筛选开花前的气象要素,寻找关键因子和关键期,建立了大连地区大樱桃始花期的统计预报模式。[结果]金州区晚熟大樱桃的平均始花期为4月21～22日,最早为4月14日,最晚为5月3日。1987～2009年间,始花期不稳定,日序数均方差高达24.0,与平均始花期相差7 d以上年份的比率高达22.7%。始花期与上年冬季及当年2～4月的各月平均气温负相关,与3、4月份平均气温负相关性最高。3、4月份平均气温每升高1℃,始花期提前5 d。利用3、4月份平均气温建立了始花期线性拟合方程,用该方程对1987～2009年大樱桃的始花期进行了预报试验,平均误差为1 d左右。[结论]该研究为预报大连地区大樱桃的始花期提供了方法支持。     

豫南地区油菜花期预报方法研究

利用2010—2020年信阳市油菜发育期资料和逐日气温数据，分析了豫南地区油菜近10 a的花期特征。依据不同发育期时段的积温，分别计算了≥0、≥5、≥10℃的积温，并以此作为预报指标，建立了花期预报模型，将其应用于2021—2022年信阳市油菜花期预报，通过对比预报结果与实况发育期，检验了豫南地区不同积温指标下油菜花期预报的差异。结果表明：豫南地区油菜平均抽薹始期为3月2日，3月下旬进入始花期，7 d后可达到开花盛期。利用积温指标预报油菜的花期总体较准确，但大部分花期比观测值偏早，≥10℃积温指标的预报结果与实测发育期日期相差较大，排除气温预报存在的误差，采用≥0℃积温指标的预报效果优于采用≥5、≥10℃积温指标。     

海南昌江木棉花花期变化特征及预报方法研究

为预报昌江木棉花始花期,基于2012-2021年昌江木棉花花期记录资料,通过分析近十年来木棉花始花期变化特征,选取有效积温作为预报因子,建立了木棉花花期预报模型.结果表明:昌江木棉花平均始花期在2月4日,近十年呈提前趋势,提前速率为每十年提前14.5d;明确木棉花开花期有效积温的生物学界限温度为12.5℃,最终验证期预...     

六盘山区油菜花期与气象条件的关系研究

利用2017—2020年六盘山区油菜观测资料及相关气象资料,分析气温、降水、日照等对油菜始花期的影响,从而建立油菜始花期预测模型。结果显示：油菜始花期与部分月份的温度、日照等相关性较高,其中6月上中旬平均气温(X₁)和6月上中旬日照时数(X₂)对六盘山区油菜始花期的影响最为显著。建立预报模型：Y=65.760 88-3.320 65 X₁+0.030 055 X₂,利用该模型对油菜始花期进行回测,误差在0.1～1.2 d,准确率较高。利用2021年相关气象因子数值,对油菜始花期进行预测,预测值与实际观测值两者相差1.78 d,建立的预报模型能较好预测六盘山区油菜始花期。     

鞍山市南果梨花期影响因子及始花期预报研究

南果梨是辽宁地理标志产品,花期观赏是待开发的旅游资源,开展花期预报服务有助于推动旅游业。利用2000—2022年鞍山气象资料和南果梨花期物候资料,基于相关分析和逐步回归方法,筛选相关气候因子建立始花期预报模型。结果表明：3月份气温是影响始花期主要因素,降水次之,光照影响不显著。鞍山南果梨始花期出现在4月中—下旬,当3月中旬平均气温<4.0℃、平均最高气温<9.0℃、3月中旬—4月上旬平均气温<6.0℃、平均最低气温<2.0℃时,始花期出现在4月下旬,反之在4月上旬;并且,气温每升高1℃,始花期提前2~3 d。通过逐步回归筛选出3月中旬的平均气温和平均最高气温、3月中旬—4月上旬平均气温、平均最高、最低气温及3月下旬—4月上旬降水量等6个因子,建立的始花期预报模型准确率为84.8%。运用相关指标和逐步回归模型,可预测鞍山南果梨开花始期,此方法可纳入专项气象预报服务中。     

永福镇台品樱花始花期预测分析

利用1971—2020年ERA5 0.25×0.25再分析的地面气温、雨量、相对湿度等气象要素资料,开展基于积温预报方法、600度法则方法的检验修订,应用地面自动站点2012—2021年实测资料建立樱花始花期预报模型,对比分析3种樱花始花期的预测准确率。研究结果表明：（1）使用积温预报方法得出的预报指标为每年1月1日以后日平均气温≥0℃、活动积温达334℃·d即为开花日,600度法则方法以前一年12月25日为起始日,日最高气温累积达600℃·d即为开花日,使用2种指标进行历年回测,除去异常年份,始花期平均误差天数分别为3.2 d,通过方差分析得出600度法则效果较好;（2）将樱花花期与各个阶段气温、最高温度进行相关性分析,发现其与12月中旬平均气温呈负相关,采用逐步回归分析方法得到樱花始花期预测模型,进行历年回测,除去异常年份误差,始花期平均误差天数为2.3 d。     

白玉兰始花期与气象因子的关系分析

利用金华市2000—2012年白玉兰始花期物候记载和同期气象资料,研究了白玉兰始花期的物候特征及其与气象因子的相关关系,结果表明：（1）金华市白玉兰始花期年际间波动幅度较大,最早出现在2 月12 日,最迟出现在3月21日;（2）影响白玉兰始花期变化的主要气象因子是上年2月的雨日和日照、当年1月、2月的日照和平均温度以及当年1月负积温;（3）运用多元线性回归方法建立了基于主要气象因子的白玉兰始花期预测模型,模型可以提前预测白玉兰始花期,模型实用性较强、拟合预报效果较好。     

桃树始花期与气象因子的相关分析及预报模型

利用1991～2010年卫辉市气象局地面气象观测资料和桃树始花期的观测资料,对影响桃树始花期的气象因子进行分析。结果表明,卫辉市桃树始花期有明显的提前趋势;始花期与气温稳定通过5℃到3月底的积温、2月下旬～3月底日照总时数、3月下旬5 cm地温累计值呈显著的负相关。利用最小二乘法回归分析,建立了当地桃树始花期预报模型,并进行校正,通过检验模型效果良好,可为桃树始花期预报提供参考。     

梨花花期与产量的相关性及产量预报模型

为降低气候异常造成的梨果减产风险,进一步促进气象为农业生产服务,根据老河口梨花期及产量连续24 a(1990—2013年)的记录资料和同期气象资料,利用数学统计方法对前20年(1990—2009年)梨花花期和产量变化特征进行分析,并在此基础上建立产量与温度的线性关系模式,对后4年(2010—2013年)产量进行预报检验。结果表明:1990—2009年,始、落花期分别较多年平均值提前5.15d/10年和1.6d/10年,花期持续天数显著增加,为3.6d/10年。产量与当年3—7月各月平均气温呈正相关,其中,产量与3月和整个春季平均气温均达显著正相关,且平均气温每升高1℃,产量分别提高970.95kg/hm2和1 624.05kg/hm2。3月单月和整个春季平均气温分别建立的产量预报模型的平均误差分别为2 070kg/hm2和2 430kg/hm2,3月平均气温的预报模型效果更好。     

咸宁市葛仙山景区原生态樱花群落花期的分析研究

采用2011—2019年咸宁市葛仙山景区野生樱花9年的花期调查资料和临近区域气象站同期的观测资料,根据作物发育积温基本恒定的理论,利用阶段积温法则、双尺度递推及离散系数统计等方法,分析研究葛仙山景区原生态樱花群落的花期特征及其积温预报指标。结果表明,葛仙山景区樱花的始花期、盛花期的平均日期分别为3月11—12日、3月15—16日,始花期-盛花期的平均间隔为4～5 d。阶段积温方法预报景区樱花的始花期和盛花期的指标为从1月11日起,≥1.1℃的阶段积温分别为316.8、369.7℃,该指标预报花期误差平均为2～3 d。     

伊犁新源杏花花期物候初步探析

利用新源国家一般气象站1981-2017年37年杏花花期记录资料及同期气象要素资料,采用相关系数计算、气候趋势系数、检验方法、逐步回归等统计方法,研究杏花花期特点及影响因子,结果表明:(1)杏花平均始花期为4月8日(闰年为4月7日),始花期以2.6d/10a的速度显著性提前,杏花花期基本在3-16天。(2)杏花始花期主要受气温影响,其次是日照,与降水相关性不显著,与当年3月温度和日照相关性最显著。(3)0℃初日对杏花始期的预测可以作定性分析。据此建立了线性回归方程对杏花始花期预测。     

芮城县苹果花期预报模型研究

利用芮城县1984—2012年苹果花期序列资料和气象观测资料,用SPSS统计软件计算出苹果花期与温度、降水和日照时数等气象因子的相关系数,发现气温对苹果花期的影响最为显著,其次是日照时数,降水的影响很小;气温、日照时数对苹果花期的影响表现为一致性负相关。筛选出影响苹果花期的主要气象因子是年平均气温、2月平均气温、3月平均气温、3月地面温度、开花前1个月≥0℃积温和3月至4月上旬≥0℃积温、3月日照时数,采用逐步回归分析法建立了基于以上因子的苹果花期预报模型,用建立的预测模型对1984—2012年芮城县苹果花期进行回测,准确率较高。平均始花期预测值与实际观测值绝对误差为0,最大差值为6 d;平均盛花期预测值与实际观测值绝对误差为1 d,最大差值为9 d,预报值与实测值基本吻合,表明建立的预测模型能准确预测芮城县苹果花期。     

南昌县油菜花花期与气象因子的关系研究

利用气象资料对南昌县油菜花花期进行研究,分析了气象因子对油菜花期的影响。结果表明:油菜花现蕾始期、现蕾普期、抽薹始期、抽薹普期、开花始期、开花普期、开花盛期平均日期分别为1月5日、1月21日、2月10日、2月17日、3月1日、3月8日、3月19日。油菜花现蕾始-普期、抽薹始-普期、开花始-普期、开花普-盛期间隔日平均值分别为7、8、8、11 d。利用气象因子和油菜花期各阶段日数建立的回归方程可用于油菜花花期预测。油菜花现蕾始期至普期间隔日数与开花期平均气温、开花期最低气温呈显著负相关关系,开花普期至盛期间隔日数与开花期前2周最低气温、开花期前3周最低气温呈显著负相关关系,而降水量与油菜花花期相关性不显著。     

割手密始花期的遗传研究与利用参考

[目的]为甘蔗“高贵化”杂交制种提供理论依据,充分利用甘蔗野生种质资源.[方法]采用广义遗传力统计分析了112份割手密连续3年始花期的调查资料,同时调查花粉量与结实率,为杂交利用提供参考.[结果]割手密始花期的广义遗传力达0.079.割手密的始花期年际间差异在4～49d之间,平均为13.65 d.年际间变化在20 d内占90％,超过30 d的仅占4.5％.[结论]部分早花割手密经处理后始花期都明显推迟,在杂交季节中必须根据花期变化的实际情况对当年的杂交计划作适当的调整,才能得以充分利用.     

宣城市油菜普花期特征分析及预测

为准确预测油菜普花期,更有效地开展气象服务,笔者选取安徽省宣城市1990—2019年油菜观测资料和温度、降水、日照等气象资料,基于Mann-Kendall法,利用SPSS和Excel软件对油菜普花期特征、普花期与气象因子之间的关系进行了分析研究.结果发现:宣城1990—2019年油菜普花期平均是3月20日,年际间变化较...     

门源县油菜花期预测研究

本文利用1980—2015年的地面观测数据(包括温度、降水、日照、>0℃积温和>5℃积温),利用积温学原理,经过统计分析,研究利用播种、出苗、抽薹期预报门源县油菜开花期的预报模型。结果表明,利用播种、出苗、抽薹期预报门源县油菜开花期的预报模型是基于历年平均发育期和历年开花需求的平均积温、预报期间旬平均气温建立的,积温模式稳定准确、生物学意义明显,且随着开花期的临近预报精度提高;应用积温学原理建立的预报方程存在不确定的因素,比如霜冻危害、延迟性低温冷害均有可能造成发育期推迟,高温干旱有可能造成发育期提前,因而预报结论与实际情况相比,难免有一定的误差。根据油菜抽薹期至始花期、始花至终花期所需的积温和间隔日数,结合天气趋势预测,可分析和判断气象因子对开花期时间分布的影响,这对筹办油菜花节等相关活动具有重要的决策意义。     

京桃始花期预报研究

京桃是一种优美的的观赏植物,始花期是其重要的物候期,构建始花期预报方程并对始花期做出预报可以为花期病虫害防治、人工授粉、杂交育种、霜期防冻等提供重要参考。本文详细分析了京桃始花期与上一年12月和1月、2月、3月的月平均温度和旬平均温度、上一年12月至3月>0℃、3℃、5℃积温以及花蕾出现期的关系,并从中选出相关性较强的温度因子,构建一元和多元线性回归方程,同时对方程进行检验和偏差分析,选出最优方程。结果表明,3月的温度因子与京桃始花期的相关性较强,成显著负相关。当用3月的温度因子构建回归方程时,方程的拟合性检验较好,偏差在3 d内的年份占70%～80%。花蕾出现期与始花期成显著正相关,当3月的温度因子和始花期作为预报因子时,方程的拟合性最好,整体样本的偏差都在3 d以内。在只使用温度因子预报偏差较大的年份,该预报方程的偏差也可以控制在3 d之内。京桃始花期的预报具有一定的参考意义。     

基于灰色关联下神经网络在南果梨始花期预报中的应用

为探寻更精确有效的南果梨始花期预报方法,采用灰色关联分析法确定与始花期关联较大的冬季气象因子,以此作为BP(Black Propagation)神经网络与RBF(Radial Basis Function)神经网络建模的输入因子并预测南果梨始花期,利用均方根误差(RMSE)和相对误差(RE)评价该模型的预测效果,同时对比与南果梨始花期显著相关的冬季气象因子建立逐步回归方程并进行回代后的预测结果。结果表明：（1）与南果梨始花期灰色关联较大的气象因子为冬季日均气温、日最高气温、日最低气温、日均相对湿度,关联度均在0.6以上,故将这4个因子作为BP和RBF神经网络模型的输入层来预测南果梨始花期;（2）与始花期显著相关的气象因子有日均气温、日均5 cm地温、日最低气温、日最高气温,相关系数分别为-0.646、-0.628、-0.638、-0.663,所建回归模型均通过了显著性检验且具有统计学意义;（3）BP和RBF方法建立的模型拟合精度总体上较接近;（4）基于灰色关联下BP神经网络和RBF神经网络预测结果误差分别为1 d和2.25 d,BP神经网络预测的开花日期更接近实际开花日期;（5）基于灰色关联下BP神经网络模型RMSE为1、RE为6.34%、R²为0.7,而RBF神经网络模型RMSE为2.25、RE为13.13%、R²为0.568。综上,灰色关联分析法建立的BP神经网络模型较RBF模型预测南果梨始花期更精确。