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调和权重法在作物产量预报中的应用 总被引：1，自引：0，他引：1
利用1995-2009年西安市气象局气象观测资料和市统计局提供的产量资料,采用直线滑动均值和调和权重法进行模拟外推,计算出趋势产量Y_l,再通过气象产量与影响小麦产量的12个气候因子,用逐步回归相关性显著的5个气候因子,建立冬小麦气象产量预报方程,即得到气象产量Y_m。依据作物产量预报模式Y=Y_t+Y_m得到产量预报值,更接近实产。结果表明,预报效果较理想。 相似文献
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利用1995-2009年西安市气象局气象观测资料和市统计局提供的产量资料,采用直线滑动均值和调和权重法进行模拟外推,计算出趋势产量Y -t,再通过气象产量与影响小麦产量的12个气候因子,用逐步回归相关性显著的5个气候因子,建立冬小麦气象产量预报方程,即得到气象产量Y -m。依据作物产量预报模式Y=Y -t+Y -m得到产量预报值,更接近实产。结果表明,预报效果较理想。 相似文献
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万荣县冬小麦产量与气象条件的关系研究 总被引：5，自引：1，他引：4
以直线滑动平均法为主要方法,从1951—2011年万荣县冬小麦产量中分离出气象产量和趋势产量,趋势产量表明,20世纪70年代末到90年代增长迅速,但进入21世纪后产量徘徊不前。分析了气象产量与1957—2011年的平均气温、降水量和日照时数的月资料和旬资料的线性相关性,并结合1981—2011年的冬小麦发育期平均值,找出相关性明显的关键气象要素,利用逐步线性回归法建立气象产量预报方程。结果表明,影响产量的主要因素有上年9—11月、2月中下旬和上年11月上旬的降水量和上年11月下旬的日照时数。并对2012年产量进行了预报。这些可为精确估产,合理安排灌溉、小麦生育期评价以及人工增雨服务小麦生产提供可靠技术依据,特别是抓住关键期进行人工增雨将会取得明显的社会效益和经济效益。 相似文献
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通过对合肥市小麦产量变化的气候诊断分析,采用灰色预测系统求取趋势产量,以合肥市代表站的气象资料作为预报因子,应用统计学方法建立合肥市小麦产量气象预报模式。经回代检验以及2006～2007年的业务试运行,取得良好效果。 相似文献
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为检验气象行业标准《小麦干热风灾害等级》在预报服务中的应用效果,以惠民县为例,利用2004—2017年惠民基准站的气象要素资料对干热风发生情况及其对小麦千粒重的影响进行统计分析,并对标准正式实施前后的小麦产量进行对比。结果表明,滨州市冬小麦几乎每年都会受到干热风灾害不同程度的影响,干热风以高温低湿型为主,雨后青枯型出现相对较少;轻干热风对小麦千粒重的影响不大,造成小麦千粒重差异显著的原因是雨后青枯型干热风,应重视此类型干热风的预报服务;标准的应用对预报服务工作具有较好的指导作用,对减小干热风对小麦产量的影响也起到了积极的作用。 相似文献
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为了客观评价气象因子对小麦产量的影响,合理利用气候资源,提高鲁南地区小麦产量。利用灰色关联度分析法和逐步回归分析法,对鲁南地区2008—2017年冬小麦产量和主要气象因子的关系进行分析。灰色关联度分析结果表明,影响鲁南地区冬小麦产量的主要气象因子是≥10℃积温,关联系数0.4721;其次是生育期的降水量,关联系数0.4201;其余依次为≥0℃积温、冷量、≥20℃积温、日照时数,关联系数分别是0.3992、0.3756、0.3621、0.3131。逐步回归分析结果与灰色关联度分析结果一致,≥10℃积温是影响冬小麦产量主要因子,其次为降水量,且均为正效应;所得回归方程(P=0.0408, R 2=0.9811)可以适用于鲁南地区冬小麦产量的预测。 相似文献
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气候变化是影响小麦产量的重要因素,因此科学划分气候年型,对于准确预测小麦产量至关重要。利用河南省15个气象站点（市、县）1984—2018年的温度数据划分暖温年、平温年、冷温年,依据降雨数据划分湿年、平水年、干年,组合成9种气候年型并分析其规律;结合小麦产量数据划分出丰产年、平产年、低产年,分析气候年型和产量年型的关系。然后结合地形土壤、气象等因素把河南划分为豫北麦区、豫中东部麦区、豫西麦区、豫南麦区和南阳盆地5个麦区。在此基础上,利用HP滤波法分离出气象产量和趋势产量,以气象因子驱动并利用BP神经网络构建模型预测气象产量,利用一元线性回归模型建模得到趋势产量,把两者产量叠加得出实际产量,从而实现小麦产量的预测。结果表明：河南省积温年型以暖温年、正常年型为主,降雨年型分布比较均匀,气候年型中以正常年和干年为主,暖湿年小麦高产频率最高,为76.9%,冷湿年小麦低产频率最高,为67.9%;积温是影响小麦产量波动的主要因素,暖年年型下小麦更容易丰产,冷年时小麦低产概率较高;利用气象产量和趋势产量分别建模叠加得出的小麦产量和实际产量相比,豫北、豫中东、豫西、豫南和南阳盆地五大麦区各模型的平均相对误差分别为0.31%、0.36%、0.58%、0.48%、0.38%,说明利用HP滤波和BP神经网络技术预测小麦产量是可行的。 相似文献
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本文主要研究气象因素对舞阳县小麦产量的影响,根据舞阳县2000年来小麦产量和小麦生长期间的降水量、光照、气温等气象因素,利用EXCEL进行统计分析,同时对气象因素间的相关性进行分析。结果表明,每个月降水量与光照之间有很强的负相关;降水量与气温之间负相关不明显;光照与气温之间的相关关系呈正相关。气象因素中,降雨量和光照对产量的影响较小,温度对产量有影响较大,因此,温度最有可能成为决定产量的主要因素。通过气象要素对产量的影响分析,为未来进行冬小麦产量持续高产提供了理论基础。 相似文献
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基于MODIS大气廓线产品分析晚霜冻对冬小麦产量的影响 总被引：1，自引：0，他引：1
晚霜冻是一种突发性的低温农业气象灾害,在我国黄淮小麦区几乎每年都有不同程度的发生,对冬小麦的稳产影响巨大。针对商丘市2013年发生的冬小麦严重晚霜冻,利用MODIS大气廓线产品分析晚霜冻对冬小麦产量要素的影响,以探究晚霜冻对冬小麦产量要素的影响特征。在获取MYD07_L2产品中的表面温度ST和低空可降水量WVL的基础上,分析晚霜冻过程与温湿度时间序列的关系,结合受冻小麦的实测数据,构建温湿度特征空间,分析低温低湿对产量要素的影响特征。结果表明:ST和WVL可以很好地反映研究区冬小麦生长的气象环境条件,其极端低温日期与实际的晚霜冻发生日期匹配良好,能很好地反映晚霜冻发生时冬小麦的低温低湿状态;晚霜冻发生过程中温湿度对穗粒数有显著的影响,最低温对穗粒数的影响明显,0℃以下的低温也呈现显著的叠加效应,对穗粒数影响显著;低温和低湿的共同作用对穗粒数有明显影响,小于0℃低温叠加与极端最低温对穗粒数的显著影响相似,能反映晚霜冻对穗粒数的明显影响。研究结果可对冬小麦拔节后晚霜冻造成产量影响的早期预判提供依据。 相似文献
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GIS支持下的临汾市冬小麦动态估产模型研究 总被引：1，自引：0，他引：1
利用1982—2008年临汾市各县(市)的气象观测资料及冬小麦单产资料,在ArcGIS地理信息系统软件下,将各因子进行插值后,再提取耕地区域的要素信息,在SPSS 11.5统计软件中以旬为单位建立了临汾市冬小麦动态估产模型,并利用2008年的实测资料对模型进行了验证。结果表明,研究所建立的动态估产模型精度较高,其估产相对误差绝对值在0.33%～5.87%之间,具有较高的稳定性。同时,从模型估产的相对误差动态变化来看,随着时间的推移,即越临近小麦成熟期,估产误差越小,说明气象因素的累计作用对冬小麦估产具有重要的意义。 相似文献
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河北省唐山市是我国冬小麦分布东北缘,对其产量变化的分析可以为我国冬小麦次要种植区的生产与预测提供具体的研究实例。利用唐山市199个乡镇19年冬小麦单产与分县气象要素数据进行分析,对唐山市冬小麦单产进行了分区,建立了唐山市冬小麦单产气象预测模型,并根据地面实测产量数据对预测结果进行了验证。结果表明,利用气象数据进行本研究区单产估测,相对误差在3.0%以内,可较好的服务于县级、地区（市）一级的单产估测工作,为基层政府指导粮食生产提供科学合理的支持。 相似文献
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通过对病虫害的发生规律和气象要素温度、湿度、光照的分析,发现小麦赤霉病的发生和气象要素密切相关。找到与小麦赤霉病的发生和消长规律相协调的预测和防治措施,从而为有效防治小麦病害,减少经济损失具有重要意义。 相似文献
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冬小麦遥感估产多种模型研究 总被引：20，自引：0，他引：20
综合冬小麦地面光谱资料及相应的农学参数资料,ＮＯＡＡ／ＡＶＨＲＲ 资料,历年各县冬小麦单产、播种面积、总产资料,历年新疆各站气象资料,监测点历年冬小麦发育期、密度、产量分析等资料,证明地面光谱植被指数与冬小麦密度、生物量、叶面积指数关系密切,从而建立了密度与生物量的光谱监测模型,进而建立了北疆试验区各层冬小麦种植面积估算和产量预报卫星遥感模型,辅以冬小麦产量农业气象预报模型、农学模型及模拟模型,自１９９４ 年投入应用以来的结果表明,这套模型预报精度高、效果很好 相似文献