基于作物产量历史丰歉气象影响指数的河北省葡萄产量预报对比分析

doi:10.3969/j.issn.1673-503X.2025.02.011

气象与环境学报 ›› 2025, Vol. 41 ›› Issue (2): 93-100.doi: 10.3969/j.issn.1673-503X.2025.02.011

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基于作物产量历史丰歉气象影响指数的河北省葡萄产量预报对比分析

李瑞盈^1,2,3,4, 孙丽华^2,3,4, 周艳军^2,3,4, 魏安琪^2,3,4,5, 魏瑞江^3,6

1. 中国气象科学研究院&中再巨灾风险管理股份有限公司·气象风险与保险联合开放实验室, 北京 100081;
2. 秦皇岛市海陆边界强天气监测预警关键技术重点实验室, 河北秦皇岛 066000;
3. 河北省气象与生态环境重点实验室, 河北石家庄 050021;
4. 秦皇岛市气象局, 河北秦皇岛 066000;
5. 秦皇岛市气象灾害防御中心, 河北秦皇岛 066000;
6. 河北省气象科学研究所, 河北石家庄 050021

收稿日期:2024-03-01 修回日期:2024-04-08 发布日期:2025-06-20
通讯作者: 魏瑞江,女,正高级工程师,E-mail:weirj6611@sina.com。 E-mail:weirj6611@sina.com
作者简介:李瑞盈,女,1987年生,高级工程师,主要从事农业气象业务及葡萄特色农业气象服务研究,E-mail:rachellry@qq.com。
基金资助:
气象风险与保险联合开放实验室开放基金项目(2024F014)和河北省气象局科研开发项目(19ky31)共同资助。

Comparative analysis of grape yield forecasting in Hebei province based on historical meteorological impact index of crop yield abundance

LI Ruiying^1,2,3,4, SUN Lihua^2,3,4, ZHOU Yanjun^2,3,4, WEI Anqi^2,3,4,5, WEI Ruijiang^3,6

1. CAM & China Re CRM Joint Open Lab on Meteorological Rish and Insurance, Beijing 100081, China;
2. Qinhuangdao Key Laboratory of Monitoring and Early Warning Technology for Severe Weather at Land-sea Boundary, Qinhuangdao 066000, China;
3. Hebei Provincial Meteorological and Eco-environmental Key Laboratory, Shijiazhuang 050021, China;
4. Qinhuangdao Meteorology Bureau, Qinhuangdao 066000, China;
5. Qinhuangdao Meteorological Disaster Prevention Center, Qinhuangdao 066000, China;
6. Meteorological Science Institute of Hebei Province, Shijiazhuang 050021, China

Received:2024-03-01 Revised:2024-04-08 Published:2025-06-20

摘要/Abstract

摘要： 选用1981—2020年河北省葡萄单产资料与同期气象数据,基于作物产量历史丰歉气象影响指数,应用大概率和加权平均两种方法构建葡萄单产预报模型,进行葡萄产量的动态预报分析。模型验证结果表明,大概率法和加权平均法的葡萄单产丰歉趋势准确率分别为77.8%和84.4%,定量预报准确率分别为83.1%和90.3%。模型评估结果表明,5 a共15次的葡萄单产丰歉趋势预报中,大概率法与加权平均法的预报错误次数分别为5次和3次,葡萄单产定量预报准确率分别为89.9%和94.0%。基于作物产量历史丰歉气象影响指数的加权平均法预报河北省葡萄单产结果更好。

关键词: 大概率法, 加权平均法, 气象资料, 动态预报

Abstract: This study utilizes grape yield data and corresponding meteorological data from Hebei province from 1981 to 2020.Based on the historical meteorological impact index of crop yield abundance,two methods-maximum probability method and weighted average method-were applied to develop grape yield forecasting models for dynamic yield prediction analysis.Model validation results show that the accuracy rates of yield abundance trend prediction were 77.8% and 84.4% for the maximum probability method and the weighted average method,respectively,while the quantitative forecasting accuracy rates were 83.1% and 90.3%,respectively.Model evaluation results indicated that during 15 yield abundance trend forecasts over 5 years,the maximum probability method had 5 errors,while the weighted average method had 3 errors,with quantitative forecasting accuracy rates of 89.9% and 94.0%,respectively.The weighted average method based on the historical meteorological impact index of crop yield abundance performed better in forecasting grape yield in Hebei province.

Key words: Maximum probability method, Weighted average method, Meteorological data, Dynamic forecasting

中图分类号:

S165⁺.27

李瑞盈, 孙丽华, 周艳军, 魏安琪, 魏瑞江. 基于作物产量历史丰歉气象影响指数的河北省葡萄产量预报对比分析[J]. 气象与环境学报, 2025, 41(2): 93-100.

LI Ruiying, SUN Lihua, ZHOU Yanjun, WEI Anqi, WEI Ruijiang. Comparative analysis of grape yield forecasting in Hebei province based on historical meteorological impact index of crop yield abundance[J]. Journal of Meteorology and Environment, 2025, 41(2): 93-100.

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基于作物产量历史丰歉气象影响指数的河北省葡萄产量预报对比分析

Comparative analysis of grape yield forecasting in Hebei province based on historical meteorological impact index of crop yield abundance

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