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三大粮食作物产量潜力与产量差研究进展 总被引：17，自引：4，他引：17
产量潜力和产量差的研究对揭示未来粮食增产潜力,有针对性地制定提高作物产量的措施具有重要意义。通过总结近年发表的64篇经典文献,本文总结了世界三大粮食作物小麦、水稻和玉米的产量潜力和产量差的研究进展,并对定量产量潜力和产量差的4种常用方法进行了比较分析。研究表明:1)当前全世界小麦、水稻、玉米的平均产量潜力分别为6.7 t-hm-2、8.1 t-hm-2、11.2 t-hm-2,农户产量分别实现了产量潜力的60%、60%、53%。2)模型模拟是目前定量评估产量潜力最为有效的方法之一,综合使用模型模拟和高产纪录两种方法进行比较分析产量潜力结果会更加可靠;试验产量和高产农户产量一般会低于模型模拟产量潜力,对探索农户短期内增产潜力具有重要意义。3)优化栽培管理措施比如应用土壤-作物综合管理系统等方法是缩小产量差的有效途径。因此,当前三大粮食作物具有较大增产潜力,如何有效缩小产量差、提高作物产量、保证粮食安全是未来需要关注的重点。 相似文献
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【目的】在世界气候变化加剧和气象灾害频发的背景下,探究气象因素对玉米单产的重要性并准确预测玉米单产对于促进农业生产和田间管理具有重要意义。本文旨在量化分析玉米各生育阶段气象因素对单产的重要性并建立高精度、高可靠性的玉米气象单产堆栈集成学习估测模型来预测单产。【方法】利用HP滤波法和移动平均法确定各县域趋势单产模型并分离出各县气象单产。采用轻量级梯度提升机（LightGBM）、Bagging和Stacking 3种集成学习方法,通过对中国12个省份596个县级行政区域和气象观测站跨度34年的日度气象数据和玉米产量数据进行分析,建立3种基于不同集成学习框架（LightGBM、Bagging和Stacking）的玉米气象单产预测模型。【结果】适用HP滤波法作为趋势单产模型的县域主要集中在陕西、河南、江苏和安徽地区。相较于HP滤波法,更多县域适用于移动平均法,且多数县域R 2分布于0.8以上。基于5年滑动预测和模型精度评价指标,3种模型对玉米单产的平均绝对百分比误差（MAPE）指标均低于6%。Stacking模型MAPE值达到4.60%,预测精度高,泛化性强。结果表明玉米气象单产堆栈集成学习预... 相似文献
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