新型统计检验聚类方法在精细化农业气象产量预报中的应用

• 作者: 刘建栋 刘玲 宋迎波 王建林 邬定荣 邱美娟
• 来源期刊: 中国农业气象
• 关键词: 产量预报 传统分区 CAST分区 气候适宜指数 冬小麦
• 年，卷（期）: 2014,（2）
• 所属期刊栏目: 农业生物气象
• 页码范围: 187-194
• 页数: 8页
• 字数: 5868字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1000-6362.2014.02.011

摘要

基于新型统计检验聚类方法(CAST)将山东省冬小麦种植区分成4个区,并利用1981-2011年冬小麦产量、生育期、逐日气象资料以及土壤墒情资料分区构建冬小麦温度、水分、日照及气候适宜度模型,利用基于气候适宜指数的作物产量预报模型对各区冬小麦产量进行动态预报,并与基于传统等值线方法分区的产量预报进行比较.结果表明:基于传统等值线分区的产量预报,其中一个分区未通过显著性检验,不能建立预报模式,其它3个分区历史回代检验的平均准确率为94.2％,外推预报的平均准确率为92.3％;而基于CAST分区的产量预报模型均通过0.05水平的显著性检验,各分区预报模式的历史回代检验平均准确率达95.8％,外推预报的平均准确率达93.6％.表明基于CAST分区的产量预报明显优于传统分区产量预报,可为精细化农业气象产量预报提供重要途径.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	宋迎波		49	745	15.0	26.0
2	王建林		39	982	17.0	31.0
3	刘玲		49	941	18.0	29.0
4	刘建栋		73	1329	19.0	33.0
5	邬定荣		37	406	10.0	19.0
6	邱美娟		9	77	5.0	8.0