【摘要】：該文在對(duì)棉花生長(zhǎng)模擬模型COSIM進(jìn)行模型調(diào)試、驗(yàn)證實(shí)現(xiàn)本地化應(yīng)用的基礎(chǔ)上,探討運(yùn)用作物模型進(jìn)行棉花產(chǎn)量動(dòng)態(tài)預(yù)報(bào)的方法,重點(diǎn)解決未知?dú)庀髷?shù)據(jù)替代問題。作物模型應(yīng)用于產(chǎn)量預(yù)報(bào)時(shí),未來(lái)天氣的不確定性是影響預(yù)報(bào)準(zhǔn)確率的關(guān)鍵因子,該影響隨著當(dāng)年實(shí)際天氣數(shù)據(jù)增多而減小。該文以近50 a的氣象數(shù)據(jù),依次替代預(yù)報(bào)日至收獲期的氣象數(shù)據(jù)(即預(yù)報(bào)日之前使用預(yù)報(bào)年當(dāng)年氣象數(shù)據(jù),預(yù)報(bào)日之后使用替代年氣象數(shù)據(jù)),模擬棉花生長(zhǎng)發(fā)育和產(chǎn)量形成過(guò)程,以近50、40、30、20、10、5 a歷史氣候數(shù)據(jù)依次替代預(yù)報(bào)日之后的逐日數(shù)據(jù)獲得的模擬產(chǎn)量平均值作為預(yù)報(bào)產(chǎn)量,根據(jù)對(duì)預(yù)報(bào)準(zhǔn)確率進(jìn)行比較,最終確定以近10 a實(shí)測(cè)數(shù)據(jù)替代獲得的模擬產(chǎn)量平均值作為最終預(yù)報(bào)產(chǎn)量。經(jīng)驗(yàn)證該預(yù)報(bào)方法對(duì)不同播種時(shí)間棉花產(chǎn)量動(dòng)態(tài)預(yù)報(bào)的準(zhǔn)確率在81.3%~99.6%,預(yù)測(cè)精度較好。作為案例分析,該文僅進(jìn)行每月1次預(yù)測(cè)分析,實(shí)際應(yīng)用中可進(jìn)行逐日替代動(dòng)態(tài)預(yù)報(bào),經(jīng)過(guò)進(jìn)一步改進(jìn),提高預(yù)報(bào)精度,未來(lái)可望達(dá)到業(yè)務(wù)應(yīng)用水平。
[Abstract]:Based on the model debugging of cotton growth simulation model (COSIM) and the localization application, this paper discusses the method of dynamic prediction of cotton yield using crop model, with emphasis on solving the problem of substitution of unknown meteorological data. When crop models are applied to yield prediction, the uncertainty of future weather is the key factor to affect the prediction accuracy, which decreases with the increase of actual weather data in that year. In this paper, the meteorological data from the forecasting day to the harvest period are replaced by the meteorological data of nearly 50 years (that is, the meteorological data of the year in which the forecast year is used before the forecast day). After the forecasting day, the annual meteorological data were used to simulate the process of cotton growth, development and yield formation, and the average value of simulated yield obtained from the historical climate data of nearly 50 ~ (40) and 30 ~ 20 ~ 10 ~ 10 ~ 5 years was used to replace the daily data after the forecasting day as the forecast yield. On the basis of the comparison of the prediction accuracy, the simulated yield average value obtained by replacing the measured data for nearly 10 years is determined as the final forecast yield. It is verified that the accuracy of dynamic prediction of cotton yield with different sowing time is 81.3% 99.6%, and the prediction accuracy is good. As a case study, this paper only carries out monthly prediction and analysis, and can substitute daily dynamic forecast in practical application. After further improvement, the forecast accuracy can be improved, and the operational application level can be reached in the future.
【作者單位】： 新疆農(nóng)業(yè)氣象臺(tái);中國(guó)農(nóng)業(yè)大學(xué)資源與環(huán)境學(xué)院;
【基金】：公益性行業(yè)(氣象)科研專項(xiàng)(GYHY201206022、GYHY(QX)201506001) 新疆氣象科研課題(MS201707) 中國(guó)沙漠氣象科學(xué)研究基金(Sqj2016013)
【分類號(hào)】：S165.27;S562

【參考文獻(xiàn)】

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【共引文獻(xiàn)】

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【二級(jí)參考文獻(xiàn)】

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【相似文獻(xiàn)】

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本文編號(hào)：2150434