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
【期刊名称】《中国生态农业学报(中英文)》 【年(卷),期】2024(028)003
【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—2024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。
【总页数】10页(P.438-447)
【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 【作者】徐敏; 徐经纬; 高苹; 宋迎波
【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; 国家气象中心 北京100081 【正文语种】中文 【中图分类】F062.2 【相关文献】
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 [J], 徐敏; 徐经纬; 高苹; 宋迎波
2.应用地温预报冬小麦产量的积分回归实时预报模式初探 [J], 赵四强 3.冬小麦播种期预报探讨 [J], 李开群
4.基于动态灌水下限值的冬小麦非充分灌溉预报研究 [C], Du Juan-juan; 杜娟娟; Wang Yang-ren; 王仰仁; LI Fen-chan; 李粉婵
5.冬小麦田间墒情预报的BP神经网络模型 [J], 尚松浩; 毛晓敏; 雷志栋; 杨诗秀
以上内容为文献基本信息，获取文献全文请下载
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
