湖南双季早稻产量集成预报方法研究

【摘要】早稻产量预报是气象为农业服务的一个重要方面。为了进一步提高湖南省双季早稻产量预报准确率和服务能力,克服单一产量预报模型的不足,本研究应用软件工程知识,进行软件系统、数据结构和算法设计,采用数据挖掘技术,在建立单一产量预报模型的基础上,采用权重系数的方法对单一产量预报模型进行集成,并进行试验预报。本研究结果可为湖南双季早稻产量动态预报提供关键技术,从而提升湖南双季早稻产量预报服务产品的科技含量。主要研究成果有：(1)从湖南双季早稻生长发育的上限、最适、下限温度、需水量、需光特性等生物学特性出发,建立了湖南双季早稻不同生育时段的温度、水分、日照和气候适宜度模型；利用1962-2009年湖南双季早稻播种至预报时段的气候适宜度与早稻产量的关系,建立了基于气候适宜度的湖南省双季早稻逐旬产量动态预报模型,所建预报模型均通过0.05的显著性检验。(2)分析确定了影响湖南双季早稻产量的关键气象因子,建立了湖南双季早稻播种至预报时段的关键气象因子影响指数的产量动态预报模型。除4月30日所建预报模型未通过0.10显著性水平检验外,其它时段所建预报模型均通过0.01的显著性检验。(3)利用欧式距离和相似系数法计算预报年气象要素与历史上任意一年同一时段同类气象要素的差异,建立综合诊断指标；利用1962-2009年资料建立了基于历史产量丰歉气象影响指数的湖南省双季早稻逐旬产量动态预报模型。(4)利用本地化后的ORYZA2000生长模型和1962-2012年气象资料进行早稻逐日生长模拟,建立了基于作物生长模拟模型的湖南双季早稻产量逐旬动态预报模型。(5)通过分析单一预报模型的预测结果与实测结果趋势一致性样本百分率,采用权重系数的方法,建立了基于气候适宜度、关键气象因子、作物产量历史丰歉气象影响指数、作物生长模拟模型的湖南省双季早稻逐旬产量动态集成预报模型。检验结果表明,集成预报模型比单一产量预报模型在模型预测结果与实测结果趋势一致的样本百分率、预报准确率和误差在7%以内的样本百分率等方面均有明显改进和提高。
【作者】帅细强；
【导师】孟纯军；何万平；
【作者基本信息】湖南大学，软件工程，2013，硕士
【关键词】气候适宜度；关键气象因子；作物生长模型；集成预报；数据挖掘；

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