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作物产量预报的理论和业务应用中的问题

已有 1050 次阅读 2021-2-26 11:35 |个人分类:交流篇|系统分类:科研笔记

人们都希望未来是确定的、可知的,因而人的决策可以趋利避害,未来更加可控。作物产量预报是其中之一。首先,要做产量预报还是要看目的或者需求一种做法是理论研究,另一种是业务应用就是实战。

1理论研究。最简便的方法估计是先算光合,再算生物量,然后用收获指数HI推算籽粒产量如果提前10天、20天,那就要用天气预报的产品。另外一种方法,是融合历史气象数据和当年实测气象数据结合作物模型估算。可以这么理解:从播种开始,预期的产量可以在历史最高和最低之间变化,随着时间推移,生长过程逐渐是可知的,气象条件好产量就偏高,直到收获期,产量为确定的值。也就是说,如果今年的气象条件与历史上年成好的气象条件较为符合,那么产量也会更高。具体见附件陈上等的论文。

2业务应用。目前理论模型还很难应用于实践,主要困难是实际情况下影响作物产量的因素太多了,模型没能考虑这么全。可能还没有作物模型能做产量预报,气象系统应该用经验模型,或者个人经验+统计模型。复杂一些的,气象部门产量预报包括单产与总产预报,综合考虑以下因素:生育期气象条件利弊影响,统计模型及作物模型模拟预测结果,苗情与病虫情监测数据,社会经济因素

3预报结果的验证。如果依靠统计产量来做中国国家或省的大尺度产量预报意义不大,因为波动太小。前段时间PNAS有文章也讨论了统计产量据了解,中粮等一些公司他们都有全国自己分布的测产点,连续十多年了。有自己的实验室,对产量和品质进行测量。统计产量的非客观因素多一些,但也是全国定点测量的。

(4)公司的做法:农民提供历史产量,模型通过气象要素计算主要限制因子变化,结合遥感数据,进行产量预测。目前只能在限制因子明确的地区和国家推广。有些类似应用机器学习方法结合模型和遥感的集成分析,最近王斌、冯璞玉发表过相关论文。见http://papers.agrivy.com/。

致谢:何建强、陈金华、庄伟、肖薇等、赵刚在团队群里的发言和提问)。

 

基于聚类法筛选历史相似气象数据的玉米产量DSSAT-CERES-Maize预测.pdf




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1 赵刚

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