作物产量的双重分析预报模型

一、引言在作物产量的气象预测预报模型中,通常是将作物产量y分解为三个部分:由相对稳定的惰性少变因子(主要是指农业技术水平)引起的趋势产量y_t,它一般表现为产量的正函数;二是由不稳定的活跃多变因子(主要是指气象条件)引起的气象产量y_w,在人们尚无法控制和改变大自然的情况下,它总是使得实际产量沿时间趋势线上下波动;三是某些偶然     

铜川市小麦产量预报方法研究

一、产量预处理影响小麦产量的因素基本可分为两大类,即:气候因素和人为因素.前者是产量年际变化的主要因素,后者是生产力水平因素,它的变化比较缓慢,有一定的规律,这就为我们进行产量分离提供了条件.我们可以把产量用下式表示:y=y_t+y_w……(1)式中y、y_t、y_w分别表示亩产量、趋势产量(即由生产力水平决定的部分)和气候产量.通过试验,取趋势产量为     

早稻抽穗期预报方法初步探讨

早稻的生长发育速度快慢受气象件条影响较大,特别是抽穗期迟早与日平均温度的关系较密切,由于各年的温度条件不同,抽穗期迟早也不同。因此,可根据这一特点来作早稻抽穗期的预报,以便为农业生产采取各项措施提供依据。 一、因子的选择及预报方 程的建立 资料来源于我站1980-1982年的早稻桂朝二号分期播种材料(共15个播种期)。以     

我国双季早稻产量的变化规律和预报方法

本文根据我国双季稻主产区南方10省（市）双季早稻的产量和面积资料，分析了我国双季早稻生产的地区分布和产量变化规律。应用模糊聚类方法，将我国10个双季早稻生产省（市）分为四个区；根据谐波分析，认为我国双季早稻产量的变化有明显的准两年及其倍数周期；应用积分回归方法，分析了影响我国双季早稻生产的关键气象因子。我们在产量预报业务化试验期间，应用周期分析、环流模式、温度降水模式及专家系统等多种方法预报双季早稻产量，得到了较好的预报效果。     

调和权重方法在作物产量农业气象预报中的作用

作物产量预报是气象为农业服务的重要课题。及时、准确的作物产量预报,是国家有计划地安排国民经济所不可缺少的重要依据;对农业部门趋利避害夺取丰产稳产,也有十分重要的指导意义。本文利用百色地区气象局测报站的气象资料和百色县统计局提供的四塘公社历年早稻亩产资料采用调和权重产量趋势预报方法,建立单站作物产量预报模式的思路与途径。 一、农作物产量预报模式 的一般表达 根据国内外的有关研究,农作物产量预报模式一般可表达为: y=yt ym △y(1)     

粮食产量预报专家系统的初步研究

本文利用专家系统建造工具 EXSYS 建立了我国华南地区早稻产量预报的专家系统(GYPES)。将水稻的生育过程分为5个阶段,考虑到作物与环境条件的相互作用,进行分级推理,同时也考虑了灾害因子的影响。目前系统有350多条规则,分5个等级预报产量年型。根据1984—1989年全国农业气象旬(月)报资料对系统进行了初步验证和应用。     

南丰县早稻产量波动的气象因子分析

通过对1989～1998年早稻产量与气象资料统计分析．找到了影响早稻产量的关键期和关键因子．进而分析了导致早稻产量波动的气象因子,建立了早稻产量预报方程。     

基于SPSS的普宁早稻产量预报模型

基于SPSS软件,运用曲线估计分离了1986—2015年普宁市早稻趋势产量与气象产量,并运用逐步线性回归方法研究了早稻全生育期降水、气温、日照等多种气象因子与早稻气象产量之间的关系,进而得出6种最优早稻产量预报方程,使用最小二乘法对6种预报方程进行拟合,建立普宁市早稻产量预报模型。利用历年早稻产量进行验证,结果表明:1986—2015年历史早稻产量拟合准确率均在96%以上,2016年早稻产量预报准确率达98. 8%,预报结果准确率较高,能满足业务需求,可作为普宁市早稻产量预报的有效依据之一。     

早稻产量综合动态预报方法研究

利用湖南省早稻产量与发育期、日最高气温、日最低气温、日降水量和日日照时数等资料及早稻生理气象指标,在丰歉气象影响指数动态预报方法的基础上,引进早稻生育期内对产量有较大影响的关键气象因子,建立了早稻产量综合动态预报方法.结果表明,该方法在早稻产量增减趋势预报和定量预报上,正(准)确率都有所提高.     

一九八二年我区水稻丰收气象条件分析

我区水稻生产年际间波动很大,除与栽培条件、品种、病虫等有关外,受各年气象条件的影响是很大的。1982年我区早、晚稻获得较大幅度增产,与气象条件有一定的关系。本文主要分析该年早晚稻生产中的有利与不利气象条件以及它们对增产所起的作用。 一、早稻增产的气象条件分析 根据我站几年来田间试验,人工气候箱模拟试验及调查收集早稻社会产量与相应的气象资料进行统计分析,初步得出影响我区早稻产量的主要气象因子为:1.营养生长期     

不同方法在湖南省早稻产量动态预报中的比较

为了提高产量趋势预报的准确性和定量预报的准确率,利用1962—2002年气象、早稻产量和田间观测资料,建立基于气候适宜度、关键气象因子、作物生长模型的湖南省早稻产量动态预报方法,进行回代检验;并利用2003—2012年资料进行预报检验。分析表明:3种方法的预报准确率比较接近,平均在93.8%以上;基于气候适宜度预报方法的趋势预报准确性最高,较基于关键气象因子的预报方法高4%~6%;基于作物生长模型预报方法的误差5%以内样本百分率最高,较基于气候适宜度的预报方法高2%~20%。研究结果为湖南省早稻产量动态预报筛选出了较优的方法,即产量趋势预报选用基于气候适宜度的方法,定量预报选用基于作物生长模型的方法,同时可供我国其他早稻区的产量动态预报方法研究借鉴。     

早稻与光温关系的分析——试作早稻产量趋势预报

在生产实践中,早稻产量波动较大。这是由于早稻产量的形成过程受着肥料、病虫害、耕作技术水平和气象条件等的影响结果。为鉴定本地区影响早稻产量形成有利与不利的气象因子及数量关系,以便预测早稻产量,为适时播种、品种合理布局及采取趋利避害等农业技术措施提供科学依据,我们对本站早稻广选三号七年共34个分期播种的平行观测资料进行了统计分析,探索在南宁这一特定的生态气候条件下,早稻产量与气象因子的关系。     

江苏省单季晚稻产量预报的分段加权动态模式

本文利用灰色系统GM(1,1)模型逐段滑动平均模拟趋势产量y_t,根据单季晚稻的穗数、粒数和粒重对最终产量的贡献确定出生育三个阶段的权重,算出各阶段的气象产量。通过MAICE逐步回归方法分别建立各介生育阶段末气候产量的预测模式,分段加权动态地进行单季晚稻的产量预测。最后还作了1986—1988年产量的试报。     

基于SPSS的梧州早稻产量预测模型构建

应用界面友好的SPSS统计软件及Microsoft Excel软件作为建模工具,利用l983-2014年梧州市气象局早稻生长发育关键期气象观测资料和市统计局提供的早稻单产资料,采用直线滑动均值和调和权重法模拟外推趋势产量,再通过逐步回归建立气象产量预报方程,得到产量预报值,建立梧州市早稻产量的定量预测模型,通过了5%的信度检验,并且2015年的预报准确率为98.6%。     

产量预报中对Y_t处理方法的比较

在产量预报中对趋势产量Y_t处理方法的不同,将直接影响到产量预报的准确率,所以在作产量预报时,首先要重视对Y_t处理。本文讨论了用多种方法处理y_t对产量预报的影响,并提出如何评价y_t处理的初步意见,供讨论。     

渭南玉米产量气象条件分析与预报模型研究

利用渭南市1996—2018年玉米产量和同期全市11个气象站玉米生育期内光、温、水气候资源,采用直线滑动平均法结合调和权重法对渭南市玉米产量进行趋势产量和气象产量的分离。采用SPSS17.0软件对分离出的1996—2014年玉米气象产量与生育期各类气象因子进行相关性分析,筛选出相关性较高气象因子,采用多元线性回归方法,与气象产量建立预报模型。分析各因子对玉米产量的影响发现:在营养生长阶段,降水对产量贡献最大;在生殖生长阶段,降水与产量呈负相关。预报模型回代、预测结果显示,回归方程显著,预报效果良好。     

用剩余法作冬小麦产量预报

本文在分析农业技术、生物、特殊气候等要素与小麦产量关系的基础上,用剩余法逐项扣除各因子对产量的影响后,建立了冬小麦产量气候预报模式。式中各项计算均有明确的农业、生物学意义。此外,本文还对几种y_t处理方法进行对比分析,初步探讨了y_t的评判方法。     

影响我国水稻产量的主要气象因子的研究

通过收集前人所作的全国各地区水稻产量气象预报模型,将所得到的资料按双季早稻、双季晚稻、单季稻进行分析,并提取预报因子。通过定量化处理,使用系统聚类分析方法,以预报方程中的影响因子为指标,讨论了各水稻分区（双季早稻分为４个区,双季晚稻分为２个区,单季稻分为９个区）水稻产量的主、次要影响因子和影响时期,为大范围水稻产量预报提供了科学依据。     

利用模糊综合评判分段预报作物产量年景

在不同生产水平条件下及不同的气候变化周期中,影响作物产量的关键期和关键因子也必不相同。分段寻找影响湛江早稻产量的关键期和关键因子,利用模糊数学的综合评判法,分段建立湛江气象产量年学预报模式,其预测效果良好。     

利用模糊综合评判分段预报作物产量年景

在不同生产水平条件下及不同的气候变化周期中,影响作物产量的关键期和关键因子也必不相同。分段寻找影响湛江早稻产量的关键期和关键因子,利用模糊数学的综合评判法,分段建立湛江气象产量年学预报模式,其预测效果良好。