中国水稻科学

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早稻产量动态集成预报方法研究

易雪1,*;王建林2;宋迎波2;帅细强3   

  1. 1海南省气候中心, 海南 海口 570203; 2国家气象中心, 北京100081; 3湖南省气象科学研究所, 湖南 长沙 410007; *通讯联系人, E-mail: 378139784@163.com
  • 收稿日期:1900-01-01 修回日期:1900-01-01 出版日期:2011-05-10 发布日期:2011-05-10

Study on Dynamic Integrated Prediction of Early Rice Yield

YI Xue1,*; WANG Jian-lin2; SONG Ying-bo2; SHUAI Xi-qiang3   

  1. 1Hainan Climate Center, Haikou 570203, China; 2National Meteorology Center, Beijing 100081, China; 3Institute of Meteorological Sciences of Hunan Province, Changsha 410007, China; *Corresponding author, E-mail: 378139784@163.com
  • Received:1900-01-01 Revised:1900-01-01 Online:2011-05-10 Published:2011-05-10

摘要: 应用作物产量历史丰歉气象影响指数、作物气候适宜指数、作物生长模拟模型分别建立早稻产量动态预报方法,利用这3种方法分别对1996―2005年湖南早稻产量进行动态模拟预报,在分析预报误差的基础上,确定每种方法的预报权重,建立动态集成预报方法。拟合检验结果表明, 集成预报方法的丰歉趋势预报正确率、产量预报准确率都较任意单一预报方法稳定,且有一定程度提高。利用上述方法分别对2006―2008年湖南早稻产量进行预报检验,结果表明,除2006年的丰歉趋势预报因早稻收获阶段遭遇台风出现错误外,集成预报法的丰歉趋势预报正确率、产量预报准确率都较高,且好于任意单一预报方法,能够满足业务服务的要求。

关键词: 气象影响指数, 气候适宜指数, ORYZA2000模型, 早稻, 产量, 动态预报, 丰歉趋势

Abstract: 应用作物产量历史丰歉气象影响指数、作物气候适宜指数、作物生长模拟模型分别建立早稻产量动态预报方法,利用这3种方法分别对1996―2005年湖南早稻产量进行动态模拟预报,在分析预报误差的基础上,确定每种方法的预报权重,建立动态集成预报方法。拟合检验结果表明, 集成预报方法的丰歉趋势预报正确率、产量预报准确率都较任意单一预报方法稳定,且有一定程度提高。利用上述方法分别对2006―2008年湖南早稻产量进行预报检验,结果表明,除2006年的丰歉趋势预报因早稻收获阶段遭遇台风出现错误外,集成预报法的丰歉趋势预报正确率、产量预报准确率都较高,且好于任意单一预报方法,能够满足业务服务的要求。

Key words: 气象影响指数, 气候适宜指数, ORYZA2000模型, 早稻, 产量, 动态预报, 丰歉趋势