棉铃虫预报综合信息服务系统

根据棉花气象服务的特点 ,结合棉铃虫防治的要求 ,建成了陕西省关中棉区棉铃虫预报信息服务业务系统 ,它具有预报服务和咨询服务两大功能 ,提高了棉花气象系列化综合服务的水平。     

棉田棉铃虫发生程度动态预报模式的研究

通过对本年历年棉铃虫发生情况的研究，找出棉铃虫各代发生程度的内在联系，并用前代发生级数与气象因子拟合出下一代和年发程度的预报方程。     

山东棉铃虫发生发展气象预测模型

基于山东省典型植保站1990—2004年逐年棉铃虫各主要危害代的累计卵量、发生程度和同期气象资料,利用DPS数据处理系统,对关键气象因子进行多元逐步回归,建立各代棉铃虫累计卵量、发生程度等的中短期气象预测模式。历史回代以及对2005年试预报效果均较好,可以为当发棉铃虫监测预报和有效防治提供服务,对农业防灾减灾具有重要的指导意义。     

安徽省棉花生长气候条件分析及产量预报模式研究

安徽省棉花产量逐年低而不稳，产量波动相当大，造成这种差异的原因除种植制度、栽培条件等人为因素不同外，还与气候差异密切相关。从农业气象角度分析了安徽省气候条件对棉花生长的影响，并建立该省棉花产量的预报模式。     

基于COSIM模型的新疆棉花产量动态预报方法

该文在对棉花生长模拟模型COSIM进行模型调试、验证实现本地化应用的基础上,探讨运用作物模型进行棉花产量动态预报的方法,重点解决未知气象数据替代问题。作物模型应用于产量预报时,未来天气的不确定性是影响预报准确率的关键因子,该影响随着当年实际天气数据增多而减小。该文以近50 a的气象数据,依次替代预报日至收获期的气象数据(即预报日之前使用预报年当年气象数据,预报日之后使用替代年气象数据),模拟棉花生长发育和产量形成过程,以近50、40、30、20、10、5 a历史气候数据依次替代预报日之后的逐日数据获得的模拟产量平均值作为预报产量,根据对预报准确率进行比较,最终确定以近10 a实测数据替代获得的模拟产量平均值作为最终预报产量。经验证该预报方法对不同播种时间棉花产量动态预报的准确率在81.3%~99.6%,预测精度较好。作为案例分析,该文仅进行每月1次预测分析,实际应用中可进行逐日替代动态预报,经过进一步改进,提高预报精度,未来可望达到业务应用水平。     

农业气象情报预报系统

应用Ｍｉｃｒｏｓｏｆｔ Ｃ、Ｆｏｘｂａｓｅ、ＱｕｉｃｋＢＡＳＩＣ、ＭＡＳＭ等语言，以当前农业气象业务和服务工作内容为基础，建成了集农业气象实时情报的自动转报、自动译报和绘图、作物产量预报、农业气象数据库及微机远程传输于一体的多功能综合农业气象业务系统。业务运行实践表明，该系统稳定可靠，效果明显。     

早稻产量动态预报模型

利用早稻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分析年的产量气象影响指数，建立全国和区域早稻单产动态预报模型。通过对1995—2004年早稻产量进行动态预报，结果表明，4月30日、5月31日、6月30日和7月31日预报的早稻产量增减趋势的预报正确率均为100％，产量预报准确率为97．5％、96．6％、98．1％和96．9％，从而可实现早稻产量的连续、动态、定量化预报，促进有关业务服务的发展。     

新疆棉铃虫越冬的三个气候阶段

在前人研究的基础上，根据新疆气象、棉铃虫观测资料，分析了新疆棉铃虫越冬的三个气候阶段，及界限温度指标，这对于棉铃虫气候分析、监测预测有着重要的意义。     

应用模糊优选技术预报棉花苗期蚜发生程度

根据山东省曲阜市植保站１９８２～１９９４年棉花苗期棉蚜的系统观测资料和相应年份的气象资料,应用模糊优选技术,建立了棉花苗期棉蚜发生程度的模糊优选预报模型,对历史资料进行回代验证,其历史拟合率达１００％,将１９９５年的气象观测数据作为独立样本进行试报,预测结果与实际一致。     

棉花气象预报服务系统

棉花气象预防服务系统是棉花气象预报多种统计方法的综合集成,贴近大田的棉花生产管理专家系统设计思想,是面向用户的棉花气象信息服务设计思想三位一体的综合决策计算系统。本系统由数据库、方法库、指标库、对策库、推理模块、预报产品制作 生成模块构成棉花气象预报及生产管理分系统,由棉花生产历史信息,当前棉情信息、未来预测信息,棉花生产管理对策信息和其它有关信息构成咨询信息分系统,为系统应用人员提供良好的综合决策环境,经过４年的实际运用,提高了棉花气象决策服务的水平,取得了显著的社会、经济效益。