检索结果-南通市图书馆

麦类作物学报 2021年第4期41卷 508-516页

作者：李石波朱秀芳侯陈瑶郭锐刘莹地表过程与资源生态国家重点实验室北京师范大学北京100875 土地科学技术学院中国地质大学(北京)北京100083 地理科学学部遥感科学与工程研究院北京师范大学北京100875

为了探究相关气象因子对小麦生产的影响,获取极端气候条件下满足精度需求的作物估产模型,以河南省为研究区,对研究区的历史小麦单产数据进行时间序列分解,得到趋势单产,再结合不同时间尺度干旱指数作为输入变量,以实际单产作为输出变量... 详细信息

为了探究相关气象因子对小麦生产的影响,获取极端气候条件下满足精度需求的作物估产模型,以河南省为研究区,对研究区的历史小麦单产数据进行时间序列分解,得到趋势单产,再结合不同时间尺度干旱指数作为输入变量,以实际单产作为输出变量,建立随机森林回归单产估计模型。选择典型干旱年份(2011年)与非干旱年份(2015年)进行小麦单产模型的精度验证,并对输入变量的重要性进行了分析。结果显示,随机森林回归单产估计模型拟合精度整体较高,各市模型的决定系数平均为0.87,平均绝对值误差的均值为17.69 kg·hm^(-2),平均绝对相对误差的均值为0.07。面积加权和简单平均估计得到的各市小麦估产的精度平均值在2011年分别为96.16%和95.12%,在2015年分别为92.99%和92.26%。干旱年份估产精度整体上高于非干旱年份估产精度,面积加权后的小麦单产估计精度略高于简单平均的小麦单产估计精度。对建模贡献最大的输入变量是趋势单产。就干旱指数来说,1个月时间尺度的干旱指数重要性整体高于2和3个月时间尺度的干旱指数;4月份的干旱指数重要性整体高于生长季其他月份的干旱指数。该模型能够准确及时地获取极端气候下小麦产量信息以及变量对小麦产量的影响,可以为研究气候变化对小麦产量的影响和提高极端气候条件下的估产精度提供方法参考。

关键词：单产估计随机森林标准化降水蒸散指数趋势单产

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气候变化对黄淮海地区粮食单产影响的HP滤波法分析

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河南农业大学学报 2024年

作者：荣越黄高彦马恒运河南农业大学经济与管理学院

【目的】探究气候变化因素对黄淮海地区粮食单产长时间序列的波动性影响，保障国家粮食安全。【方法】利用1949—2021年黄淮海地区小麦和玉米的单产数据，采用HP滤波法进行单产分离，得到受技术进步和经济发展影响的长周期分量趋势单产... 详细信息

【目的】探究气候变化因素对黄淮海地区粮食单产长时间序列的波动性影响，保障国家粮食安全。【方法】利用1949—2021年黄淮海地区小麦和玉米的单产数据，采用HP滤波法进行单产分离，得到受技术进步和经济发展影响的长周期分量趋势单产，以及受气候变化引起的短周期分量气候单产。【结果】对比实际单产数据，HP滤波分离得到的趋势单产与作物实际单产具有相似的年际变化特征，趋势单产变化更为平滑，波动幅度小于实际单产；气候单产年际波动幅度最大，其变化情况直接影响当年实际单产；气候单产对实际单产的影响分为正反两方面；不同作物同一年份受气候单产影响程度不同。【结论】尽管气候变化对农业生产影响很大，但是在长期层面来讲，小麦和玉米的单产主要受种植技术、作物品种改良、数智化技术等科学技术发展因素的影响。

关键词：黄淮海地区气候变化趋势单产气候单产 HP滤波法

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基于随机森林的异常气候下小麦估产方法研究

基于随机森林的异常气候下小麦估产方法研究

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作者：李石波中国地质大学(北京)

学位级别：硕士

全球气候变化导致异常气候事件发生频率增加,给我国农业生产、粮食安全带来巨大挑战。为了探究气候变化对农作物产量的影响,获取异常气候条件下满足预测精度的估产模型,本文采用不同方法对趋势产量进行拟合,筛选了影响我国小麦生产的四... 详细信息

全球气候变化导致异常气候事件发生频率增加,给我国农业生产、粮食安全带来巨大挑战。为了探究气候变化对农作物产量的影响,获取异常气候条件下满足预测精度的估产模型,本文采用不同方法对趋势产量进行拟合,筛选了影响我国小麦生产的四种主要气象灾害类型,分别建立了相应的气象灾害指标,结合遥感植被指数,利用随机森林算法,在五大麦区建立估产回归模型并进行了灾害年份估产精度验证,最后对不同麦区输入变量进行了特征重要性分析,通过试验结果与分析得到以下结论。(1)分别采用3a、5a直线滑动平均法和HP滤波法进行趋势产量拟合,用实际产量减去趋势产量得到气象产量,用随机森林算法对各类气象因子与气象产量进行回归,通过分析回归精度来间接验证趋势产量的拟合精度。综合对比各麦区模型R、均方根误差、平均绝对误差,认为3a直线滑动平均法拟合趋势产量的效果更好。(2)以四类气象灾害指标、遥感植被指数、趋势单产为输入变量,实际单产作为输出变量,在五大麦区建立随机森林估产模型并进行精度验证。结果显示,各麦区回归模型拟合精度较高,决定系数均达到了0.95以上,验证样本的平均相对误差均低于0.073,均方根误差均低于26.778斤/亩,平均绝对误差均低于17.554斤/亩。各麦区所有县灾害年份实际单产与预测单产平均相对误差均低于0.060,各麦区实际单产与预测单产的相对误差均低于0.049。(3)各麦区的趋势产量在所有参数中的重要性都最高,均达到0.9以上,是影响小麦最终产量的最主要特征;SPEI干旱指数在不同麦区均有较高的重要性排名,表明干旱仍然是五大麦区影响小麦生产的重要因素;干热风指标重要性在西北春麦区与北部春麦区较高,符合干热风主要发生在河西与黄淮海地区的局地性特点;各月平均降水距平的重要性和在各麦区所处的小麦生育期阶段有关,小麦出苗期、拔节期、抽穗灌浆期是需水关键时期,对应的月平均降水距平重要性较高;各麦区月平均温度距平重要性整体差异较小;各麦区小麦拔节期与抽穗期的NDVI重要性相对更高,同时小麦种植初期的长势情况也不能忽视。

关键词：随机森林异常气候小麦估产趋势单产

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中国禽业导刊 2004年第8期21卷 44-46页

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