检索结果-内蒙古大学图书馆

中国生态农业学报（中英文） 2020年第3期28卷 438-447页

作者：徐敏徐经纬高苹宋迎波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

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... 详细信息

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

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基于CASA模型的呼伦贝尔牧草气象指数保险研究

基于CASA模型的呼伦贝尔牧草气象指数保险研究

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作者：江健南京信息工程大学

学位级别：硕士

呼伦贝尔草原地区畜牧气象灾害频发,导致牧草产量波动变化,这直接影响了当地牛羊等牲畜的品质,也严重阻碍草原地区畜牧业的发展。因此,草原地区亟需一种有力保障手段来提高牧民抵御气象灾害风险的能力。气象指数保险作为一种分散和转移... 详细信息

呼伦贝尔草原地区畜牧气象灾害频发,导致牧草产量波动变化,这直接影响了当地牛羊等牲畜的品质,也严重阻碍草原地区畜牧业的发展。因此,草原地区亟需一种有力保障手段来提高牧民抵御气象灾害风险的能力。气象指数保险作为一种分散和转移气象灾害的有效手段,为草原地区畜牧业可持续发展提供了新思路。本研究综合利用光能利用率模型（Carnegie-Ames-Stanford Approach,CASA）和气象指数保险理论,设计适用于呼伦贝尔草原地区的牧草气象指数保险。本文主要研究结论如下:（1）为获得长时序牧草产量数据,本文利用地理信息和遥感技术,基于CASA模型估算出呼伦贝尔市牧业五旗2001-2020年牧草生长季（5-8月）的牧草产量,并分别用各牧业旗生态观测站的实测产量数据对模拟产量数据进行精度验证。实测产量值与估测产量值的相关性系数分布区间为0.76-0.82、均方根误差区间为20.42-24.21g/m2、平均绝对误差区间为17.94-23.19g/m2,三种误差指标均在合理误差范围之内。结果表明CASA模型模拟出的牧草产量数据精度较高,可为牧草气象指数保险设计提供可靠的产量时序数据支撑。（2）为准确分离牧草气象产量,本研究使用拟合曲线分析法和皮尔逊相关系数法,综合评估3a滑动平均法、HP（Hodrick Prescott）滤波法、二次指数平滑法、平均趋势法四种气象产量分离方法拟合牧草趋势产量的效果。对比不同方法下牧业五旗的相关性检验结果,得到四种方法拟合的趋势产量与实际产量的皮尔逊相关性系数排序:3a滑动平均法>平均趋势法>HP滤波法>二次指数平滑法,其中3a滑动平均法拟合度最高,值为0.70。因此择优选取3a滑动平均法分离牧草气象产量并确定减产率。（3）牧草产量受温度、降雨等多种气象因子影响,因此本研究构建与之相关的74组气象指数,以形成一套完整合理的气象指数指标体系,准确客观反映出气象因子对牧草减产的影响。考虑到空间基差风险与指数保险精度,本文通过气象指数与相对气象产量的皮尔逊相关性大小进行气象影响综合分析,定量评估各指数对不同牧业旗牧草产量的影响,进而计算各牧业旗的综合气象指数（Composite Weather Index,CWI）。其次,采用单位根检验法（Augmented Dickey-Fuller,ADF）对各牧业旗的减产率和综合气象指数时序数据进行平稳性检验,经检验各变量均为平稳序列。最后,通过构建各牧业旗牧草减产率与综合气象指数的回归模型,对比分析实际减产率与预估减产率的基差风险。实验结果表明,预估减产率波动范围较小,仅在0～17%;而实际减产率波动范围较大,为0～31%。因此基于线性回归模型预估减产率可以有效降低气象指数保险设计过程中的基差风险。（4）为确定保险实际费率和理赔方案,根据高斯核密度估计算法和期望保险原理在七种不同保障水平下分级厘定各牧业旗保险纯费率并计算对应气象指数触发值,系统性完成呼伦贝尔牧草气象指数保险设计。从牧民角度出发,在免赔率0%条件下各牧业旗实际费率厘定结果如下:满洲里市为1.375%;陈旗为1.115%;新右旗为1.326%;新左旗为0.861;鄂温克旗为0.565%。

关键词： CASA模型产量分离方法气象指数保险费率厘定牧草

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气候变化对苹果生产的影响及预测应用

气候变化对苹果生产的影响及预测应用

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作者：李美荣柏秦凤李化龙李红梅张维敏贺文丽马锋陕西省农业遥感与经济作物气象服务中心

(1)项目背景：近20年来，以苹果为首的特色经济林果产业规模逐年扩大，陕西省苹果产量和面积为全国第一，同时，中国苹果产量和面积属全球第一，苹果产业已经成为陕西和中国北方其他苹果主产省广大农村特色农业的支柱产业和农民增收致... 详细信息

标准号: 2300010016

(1)项目背景：近20年来，以苹果为首的特色经济林果产业规模逐年扩大，陕西省苹果产量和面积为全国第一，同时，中国苹果产量和面积属全球第一，苹果产业已经成为陕西和中国北方其他苹果主产省广大农村特色农业的支柱产业和农民增收致富的钱袋子。但是，中国北方苹果产区主要分布在温带季风气候区，冬冷夏热，春季冷暖气流交替控制该区时正值苹果花期，易发生苹果花期冻害，严重影响当年苹果产量和品质。因此，非常有必要进行苹果花期预测，提前做好花期调控和灾害防御，保障苹果产量和品质稳定;同时需要做好苹果产量预报，合理计划和安排苹果的销售、贮存等，保障果农经济收益的稳定性。 (2)主要技术内容： ①在苹果花期预报最佳相关因子和最优方法筛选的基础上，分产区构建了陕西省苹果花期预测模型;基于地理气候特征差异在全国分5大苹果产区构建了全国主栽富士系苹果花期预报模型，并对模型进行空间外推应用和检验。 ②研究了陕西苹果气象产量的影响因子及其提取方法、产量分离方法，在此基础上，采用GM(1，1)、极限学习机(ELM)神经网络方法对陕西多个基地县苹果气象产量进行回代拟合;基于全国苹果主产省的苹果种植面积、产量、生长季积温、降水量和土壤墒情等气象数据，结合年度主要气象灾害信息，应用统计方法、GM(1，1)方法和神经网络方法构建代表站苹果气象产量和上述因子的关系模型。 ③基于全国主栽苹果始花期预测模型，模拟分析气候变化背景下1981-2018年全国5大苹果产区代表性站点苹果花期的变化趋势与幅度，发现近30年来中国各苹果产区苹果始花期均呈提前的变化趋势。研究了未来两种气候变化情景下，陕西省各基地县苹果产量的增加、持平或减少的趋势及单产变化幅度，发现在未来两种气候变化情景下，苹果气象产量的不确定性呈增加趋势。 (3)应用推广情况：成果形成以来，自2014年开始每年3月下旬，制作果业气象服务专报等决策服务材料提供给政府相关部门;同时与陕西省果业中心(原陕西省果业管理局)在花期前召开联合会商会，对全省苹果分产区进行花期预测和冻害情况研判，联合下发“关于做好果树花期灾害防御工作的通知”，有针对性的提出不同产区苹果花期冻害防御建议，提前做好相关灾害防御物资准备和实施措施。至今，已提供给省政府等相关部门花期预测及冻害防御决策服务材料9期，与果业局开展联合发文8期，制作全国苹果花期服务材料4期，被两办刊物采用2次。2012年开始，进行全省苹果产量增减趋势预报(7月)和产量预报(9月)，已累计向政府等相关部门提供决策服务材料20余期。 (4)经济效益：据陕西省果业中心对2018年、2020年两次较为严重的花期冻害的防御效益的测算，2018年花期冻害发生比较严重，每亩产生防灾减灾效益30元，全省896万亩苹果共获得26880万元的经济效益;2020年冻害面积和强度略轻于2018年，每亩产生防灾减灾效益20元，全省930万亩苹果共获得18600万元的经济效益。其他年份平均下来，全省每年约有10%面积(按照平均每年约90万亩计)发生轻度或中度花期冻害，除去2018年、2020年，自2014年至今已经产生花期冻害防灾减灾效益12600万元。陕西省总计已产生防灾减灾效益58080万元。经估算，自2020年开展全国苹果花期预测以来，(不含陕西)至今年已产生经济效益11280万元，花期预测技术已产生经济效益累计69360万元。

关键词：苹果产量分离方法冻害防治

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