| 不同统计模型在冬小麦产量预报中的预报能力评估——以江苏麦区为例 |
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| 引用本文： | 徐敏,徐经纬,高苹,宋迎波.不同统计模型在冬小麦产量预报中的预报能力评估——以江苏麦区为例[J].中国生态农业学报,2020,28(3):438-447. |
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| 作者姓名： | 徐敏 徐经纬 高苹 宋迎波 |
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| 作者单位： | 江苏省气候中心 南京 210008,南京信息工程大学气象灾害教育部重点实验室/南京信息工程大学气象灾害预报预警与评估协同创新中心 南京 210044,江苏省气候中心 南京 210008,国家气象中心 北京 100081 |
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| 基金项目： | 2019年国内外作物产量气象预报专项、江苏省气象局面上科研基金（KM201906）和国家自然科学基金项目（41871053）资助 |
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| 摘 要： | 在多类冬小麦单产统计预报模型中筛选出预报能力强的模型,并对优选出的模型进行加权集成,以此提高产量预报准确率,对保障粮食安全具有重要意义。利用1993—2018年江苏省69个基本气象观测站逐日气象资料和冬小麦产量数据及生育期资料,在5种气象产量分离方法(线性分离、差值百分率、5年滑动平均、3年滑动平均、二次曲线)的基础上,采用准确率、标准差、相关系数、泰勒图等检验法,评估分析了丰歉相似年法、关键气象因子法、气候适宜度法与集成预报法在江苏省冬小麦单产预报中的模拟效果。结果表明:1)对于同一种预报方法,不同的产量分离法对预报精度影响较大,二次曲线分离法要好于其他4种方法;丰歉相似年预报方法中加权法的预报精度高于大概率法。1993—2013年丰歉相似年法、关键气象因子法、气候适宜度法平均准确率分别为89.67%、94.86%和94.96%。2)集成预报法近5年预报准确率在96.33%以上,高于丰歉加权模型、关键气象因子二次曲线分离模型、气候适宜度二次曲线分离模型等单个最优模型,在一定程度上可以弥补单一预报方法预报结果稳定性差的不足。3)起报时间越接近成熟期,预报因子信息越全面,则预报模型准确率越高。研究结果可为江苏省冬小麦采用合理的单产预报模型提供科学依据,同时模型筛选思路也可供外省借鉴。
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| 关 键 词： | 冬小麦 产量预报 丰歉相似年法 关键气象因子法 气候适宜度法 产量分离方法 最优模型集成 |
| 收稿时间： | 2019/11/19 0:00:00 |
| 修稿时间： | 2020/1/3 0:00:00 |
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