不完整气象资料下基于作物模型的产量预报方法

发布时间：2017-08-16 03:29

  本文关键词：不完整气象资料下基于作物模型的产量预报方法

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【摘要】：针对基于作物模型开展产量实时预报后期气象资料的获取问题,提出通过相似类比,从历史气象资料库中获取替代资料的方案,基于CERES-Rice模型系统评估了平均值处理方案和历史相似类比方案的可预报性和误差分布特征。结果表明:水稻产量对成熟前2个月内的气象条件较为敏感,基于气象资料和作物模型开展产量预测,在5%误差范围内可获得60%以上的预测概率;以多年气候平均值替代起报日后期气象资料,在成熟前2个月起报预测概率约为60%,成熟前1个月约为70%,但预报误差系统性偏高;采用气候相似类比方法,从历史气象资料中获取起报日后期替代资料,可有效降低预报误差的系统偏差,若引入后期气候趋势信息,成熟前2个月起报预测概率可达80%以上,较采用历史平均值有显著提高。研究结果为基于作物模型和气象观测及气候预测信息开展产量预报提供了技术方案。
【作者单位】： 武汉区域气候中心;湖北省荆州农业气象试验站;
【关键词】： CERES-Rice模型 相似类比 可预报性 误差分布
【基金】：湖北省气象局科技项目(2015Q05) 中国气象局产量预报专项建设(2015) 公益性行业(气象)科研专项(GYHY201306035)
【分类号】：S165.27
【正文快照】： 引言 作物生长模型综合考虑气候、土壤、品种、管理等因素,以逐日气象资料为驱动变量,动态模拟作物生长发育和产量形成过程,是研究气候-产量关系的重要工具[1]。国内外利用其在气候风险评估、气候变化影响评估及作物产量预报领域开展了大量研究和应用[25]。国际上,011(:110

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本文编号：681285