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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
被引量:
18
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作者
徐敏
徐经纬
+1 位作者
高苹
宋迎波
《中国生态农业学报(中英文)》
CAS
CSCD
北大核心
2020年第3期438-447,共10页
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...
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
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职称材料
题名
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
被引量:
18
1
作者
徐敏
徐经纬
高苹
宋迎波
机构
江苏省气候中心
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
国家气象中心
出处
《中国生态农业学报(中英文)》
CAS
CSCD
北大核心
2020年第3期438-447,共10页
基金
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)
国家自然科学基金项目(41871053)资助~~
文摘
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。
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
Keywords
Winter wheat
Yield prediction
The method of similar years with bumper or poor harvest
The method of key meteorological factors
The method of climate suitability
Separation method of meteorological yield and trend yield
Integra tion of optimal model result
分类号
F062.2 [经济管理—政治经济学]
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作者
出处
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1
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
徐敏
徐经纬
高苹
宋迎波
《中国生态农业学报(中英文)》
CAS
CSCD
北大核心
2020
18
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参考文献
引证文献
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