连云港市近40年日照变化特征及其对晚稻产量的影响     

董京铭  刘瑞翔  史达伟  马晨晨 《贵州农业科学》2018,(6)

为连云港市种植业结构调整及晚稻生产提供参考,以1975-2014年连云港市5个气象站(点)的日照时数、气温、降水、风速、相对湿度、总云量和低云量等基础数据为资料,采用线性趋势法、累计距平法和Mann-Kendall法研究近40年连云港市的日照时数空间分布变化特征及其日照时数与当地晚稻产量的关系。结果表明:在时间序列变化上,连云港市1975-2015年的年日照时数显著减少,夏季、秋季和冬季的日照时数也显著减少,春季日照时数变化不明显,且1997年是连云港市年日照时数减少的突变点。在空间分布变化上,连云港市的年日照时数由北向南逐渐减少,且年日照时数与气温、降水、相对湿度、总云量和低云量呈负相关,与风速呈正相关,并以总云量对日照时数的影响最大。气温的升高与风速的降低是连云港市日照时数逐年减少的重要原因,连云港市日照时数的变化趋势不利于当地晚稻产量的增加。  相似文献   

基于机器学习的江苏省冬小麦气象产量客观区划及歉年预测     

郝玲  张佩  史逸民  刘瑞翔  王伟健  朱云凤 《江苏农业科学》2021,49(12):162-168

利用江苏省统计局提供的全省75个县(市、区)1981—2018年的冬小麦产量,基于灰色系统滑动模型得到各县(市、区)冬小麦气象产量.采用K-means算法对全省各县(市、区)冬小麦气象产量进行聚类分析,将全省客观划分为南、北2个冬小麦种植区,区域连续且相互独立.通过C4.5决策树算法,基于130项前期春季气候因子对2个种植区的冬小麦气象产量"是否歉年"分别建立决策树预测模型.在北种植区冬小麦是否歉年的预测中,决策树模型的自学习准确率为82.0％,测试准确率为90.9％;在南种植区冬小麦是否歉年的预测中,决策树模型的自学习准确率为92.5％,测试准确率为91.67％.结果表明,K-means算法和C4.5算法对江苏省冬小麦气象产量区划和预测具有良好效果,可为江苏省冬小麦产量预测提供有意义的参考.  相似文献   

利用主成分回归方法预估连云港地区水稻气象产量     

董京铭  刘瑞翔  马晨晨  郝玲  史达伟 《江苏农业学报》2021,37(3):606-612

根据连云港地区1974-2016年5个站点的气象资料和水稻产量资料,利用主成分回归方法研究该地区水稻不同生长期内,气象要素与水稻气象产量的关系,构建预估模型并对其进行检验.结果表明,抽穗开花期和灌浆成熟期的气温、积温等热力因子对连云港地区水稻气象产量影响最大;主成分分析的前3个分量为"抽穗开花期因子"、"灌浆成熟期因子...  相似文献