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大豆产量动态预报模型研究
被引量：
19
1
作者
郑昌玲
王建林
+1 位作者
宋迎波
陈晖
《大豆科学》
CAS
CSCD
北大核心
2008年第6期943-948,共6页
近年来，受进口大豆的冲击，中国大豆产业面临着严重挑战。为了给政府决策提供可靠的依据、保障中国粮食安全，每年能准确地进行大豆产量预报具有重要意义。利用大豆不同生育阶段气象因子的综合聚类指标选择气象相似年型，再根据相似年...
近年来，受进口大豆的冲击，中国大豆产业面临着严重挑战。为了给政府决策提供可靠的依据、保障中国粮食安全，每年能准确地进行大豆产量预报具有重要意义。利用大豆不同生育阶段气象因子的综合聚类指标选择气象相似年型，再根据相似年的产量变化确定预报年的产量气象影响指数，建立全国大豆单产动态预报模型。通过对1995～2004年大豆产量进行动态预报，结果表明：5月31日、6月30日、7月31日、8月31日和9月30日大豆产量预报准确率分别为97．0％、93．8％、94．9％、93．7％、95．1％，实现了大豆产量的连续、动态、定量预报。
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关键词
大豆
产量动态预报
气象因子综合聚类
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职称材料
题名
大豆产量动态预报模型研究
被引量：
19
1
作者
郑昌玲
王建林
宋迎波
陈晖
机构
国家气象中心
出处
《大豆科学》
CAS
CSCD
北大核心
2008年第6期943-948,共6页
文摘
近年来，受进口大豆的冲击，中国大豆产业面临着严重挑战。为了给政府决策提供可靠的依据、保障中国粮食安全，每年能准确地进行大豆产量预报具有重要意义。利用大豆不同生育阶段气象因子的综合聚类指标选择气象相似年型，再根据相似年的产量变化确定预报年的产量气象影响指数，建立全国大豆单产动态预报模型。通过对1995～2004年大豆产量进行动态预报，结果表明：5月31日、6月30日、7月31日、8月31日和9月30日大豆产量预报准确率分别为97．0％、93．8％、94．9％、93．7％、95．1％，实现了大豆产量的连续、动态、定量预报。
关键词
大豆
产量动态预报
气象因子综合聚类
Keywords
Soybean
Yield dynamic prediction
Synthesized of meteorological factors
分类号
S565.1 [农业科学—作物学]
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题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
大豆产量动态预报模型研究
郑昌玲
王建林
宋迎波
陈晖
《大豆科学》
CAS
CSCD
北大核心
2008
19
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