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

发布时间：2021-11-19 15:12

　　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... 

【文章来源】：中国生态农业学报(中英文). 2020,28(03)北大核心CSCD

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【部分图文】：

1993—2013年江苏省12种冬小麦单产预报模型历史模拟值与实际值(a:起报时间4月10日;b:起报时间5月10日)

泰勒图能够将实际值和模拟值的相关系数、标准差放在一张极坐标中,可直观且较全面地评估多个模型的模拟能力和差异[21],当模拟值与实际值之间的距离越近时,代表该模型的模拟能力越强。图3给出了江苏省冬小麦单产的泰勒图,图中黑色五角星为实际单产,12种不同颜色的圆点为12种预报模型。1993—2013年4月10日和5月10日两种起报时间下,除了丰歉相似年加权模型和大概率模型离实际值较远外,其余10个预报模型相对比较集中,与观测值的标准差为0.5～0.9,其中气候适宜度和关键气象因子的二次曲线分离、线性分离法离实际值的距离最近,与观测值的标准差在0.5左右,说明这4种模型的模拟能力较强。从模拟值与观测值的相关系数来看,丰歉相似年法预报模型的相关系数范围是0.263～0.348(平均0.322),关键气象因子法5种预报模型的相关系数范围是0.778～0.887(平均0.828),气候适宜度法5种预报模型的相关系数范围是0.666～0.901(平均0.807),关键气象因子法和气候适宜度法的5种预报模型模拟值与实际值的相关系数均通过了P<0.001的显著性检验,明显高于丰歉相似年法2种预报模型的相关系数。关键气象因子法和气候适宜度法中均是二次曲线分离模型相关系数最高、线性分离模型位列第二;12种模型正确率全部进行比较,则是气候适宜度法中二次曲线分离模型的相关系数最高,丰歉相似年法大概率模型的相关系数最低。比较4月10日和5月10日两种起报时间下的12种预报模型与实际值的距离总体相当,平均相关系数分别是0.732、0.737,5月10起报的模拟效果略好于4月10日起报的。图3 1993—2013年江苏省冬小麦12种单产预报模型历史模拟值与实际值的泰勒图

图2 1993—2013年江苏省冬小麦12种单产预报模型的历史拟合平均准确率(a)和单产增减正确率(b)由此可见,经过21年的历史拟合检验,综合考虑准确率、正确率的排序与泰勒图,得到3类方法中最优预报模型分别是:丰歉加权模型、关键气象因子二次曲线分离模型和气候适宜度二次曲线分离模型。

【参考文献】：
期刊论文
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硕士论文
[1]基于动力与统计相结合的精细化冬小麦产量动态预报集成技术研究[D]. 邱美娟.中国气象科学研究院 2014



本文编号：3505304