昭苏高海拔地区油菜普花期预报模型研究

doi:10.11924/j.issn.1000-6850.casb2022-1035

中国农学通报 ›› 2024, Vol. 40 ›› Issue (1): 73-77.doi: 10.11924/j.issn.1000-6850.casb2022-1035

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昭苏高海拔地区油菜普花期预报模型研究

吾米提·居马太¹^,²(), 白锦丰², 马玉平¹(), 吴楠³, 玛合巴·巴合提¹

¹ 伊犁州气象局，新疆伊宁 835000
² 成都信息工程大学大气科学学院，成都 610225
³ 昭苏县气象局，新疆伊宁 835600

收稿日期:2022-12-07 修回日期:2023-04-04 出版日期:2024-01-05 发布日期:2023-12-29
通讯作者:
马玉平，男，1970年出生，新疆克拉玛依人，高级工程师，大学本科，主要现从事应用气象服务工作。通信地址：835000 新疆伊犁伊宁市飞机场路260号，E-mail：1476532830@qq.com。
作者简介:
吾米提·居马太，女，1990年出生，新疆伊宁人，工程师，研究生在读，主要从事应用气象研究。通信地址：835000 新疆伊犁伊宁市飞机场路260号，E-mail：15628272723@163.com。
基金资助:
新疆维吾尔自治区重点研发计划项目(2023B02004); 伊犁州科技局项目(YZ2022B035); 新疆气象局面上课题项目(MS202007); 新疆维吾尔自治区气象局青年基金项目(QN202117)

A Model for Forecasting the Blooming Period of Oilseed Rape in High Altitude Area of Zhaosu

WUMITI·Jumatai¹^,²(), BAI Jinfeng², MA Yuping¹(), WU Nan³, MAHEBA·Baheti¹

¹ Ili Meteorological Bureau, Yining, Xinjiang 835000
² College of Atmospheric Sciences, Chengdu University of Information Technology, Chengdu 610225
³ Zhaosu County Meteorological Bureau, Yining, Xinjiang 835600

Received:2022-12-07 Revised:2023-04-04 Published-:2024-01-05 Online:2023-12-29

摘要/Abstract

摘要：

利用灰色关联分析法与相关分析法，分别确定与昭苏县油菜普花期关联最大的物候期和显著相关的气象因子，利用昭苏县1990—2019年物候期和气象因子分别建立回归模型，预测2020—2022年的普花期，利用均方误差和相对误差对模型的拟合结果进行评价，利用平均拟合精度对模型的预测结果进行评价。结果表明，基于昭苏油菜物候期的回归模型、基于昭苏气象因子的回归模型拟合结果相对误差分别为0.72%、2.59%，均方误差分别为2.6、6.0，预测结果平均拟合精度分别为98.9%、91.7%，基于物候期建立的昭苏油菜普花期回归模型预测结果更精准。

关键词: 油菜, 花期预报模型, 昭苏县, 灰色关联分析法, 物候期

Abstract:

In this study, gray correlation analysis and correlation analysis were used to identify the most correlated phenological period and significantly correlated meteorological factors for the blooming period of oilseed rape in Zhaosu county, respectively. A regression model was developed using data on phenology and meteorological factors from 1990 to 2019 in Zhaosu county to predict the blooming period in 2020 to 2022. In addition, the mean square error and relative error were used to evaluate the fitting results of the model. Finally, the prediction results of the model were evaluated using the mean fitting accuracy. The results showed that the relative errors of the regression model based on phenological period of oilseed rape in Zhaosu county and the regression model based on meteorological factors in Zhaosu county were 0.72% and 2.59%, respectively, the mean squared errors were 2.6 and 6.0, respectively, and the average fitting accuracy of the prediction results were 98.9% and 91.7%, respectively. A comparison of the two models revealed that the regression model of oilseed rape blooming period in Zhaosu county based on the phenological period was more accurate in model prediction.

Key words: oilseed rape, forecasting the blooming period, Zhaosu county, grey correlation analysis, phenological period

吾米提·居马太, 白锦丰, 马玉平, 吴楠, 玛合巴·巴合提. 昭苏高海拔地区油菜普花期预报模型研究[J]. 中国农学通报, 2024, 40(1): 73-77.

WUMITI·Jumatai, BAI Jinfeng, MA Yuping, WU Nan, MAHEBA·Baheti. A Model for Forecasting the Blooming Period of Oilseed Rape in High Altitude Area of Zhaosu[J]. Chinese Agricultural Science Bulletin, 2024, 40(1): 73-77.

图/表 7

参考文献 27

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变异来源	平方和	自由度	均方	F值	P值
回归	1724.835	1	1724.835	619.4527	0.000
残差	77.9646	28	2.7845
总变异	1802.8	29

变异来源	平方和	自由度	均方	F值	P值
回归	1724.835	1	1724.835	619.4527	0.000
残差	77.9646	28	2.7845
总变异	1802.8	29

	6月上旬平均气温	6月上旬最高气温	6月上旬最低气温	6月上旬平均地温	5月上旬日照
6月上旬平均气温	1
6月上旬最高气温	0.677^**	1
6月上旬最低气温	0.675^**	0.399^*	1
6月上旬平均地温	0.779^**	0.530^**	0.388^*	1	-0.085
5月上旬日照	-0.185	-0.061	-0.198	-0.085	1

	6月上旬平均气温	6月上旬最高气温	6月上旬最低气温	6月上旬平均地温	5月上旬日照
6月上旬平均气温	1
6月上旬最高气温	0.677^**	1
6月上旬最低气温	0.675^**	0.399^*	1
6月上旬平均地温	0.779^**	0.530^**	0.388^*	1	-0.085
5月上旬日照	-0.185	-0.061	-0.198	-0.085	1

变异来源	平方和	自由度	均方	F值	P值
回归	724.012	2	362.006	9.06	0.001
残差	1078.788	27	39.955
总和	1802.8	29	62.166

昭苏高海拔地区油菜普花期预报模型研究

A Model for Forecasting the Blooming Period of Oilseed Rape in High Altitude Area of Zhaosu

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年份	普花期	基于物候期模型		基于气象因子模型
年份	普花期	拟合误差	拟合精度	拟合误差	拟合精度
1990	177	-3	98.4	-4	97.8
1991	186	1	99.5	3	98.4
1992	186	-1	99.5	5	97.3
1993	184	0	100	1	99.5
1994	188	2	98.9	-2	98.9
1995	177	1	99.5	-4	97.8
1996	184	3	98.4	3	98.4
1997	178	-1	99.5	-7	96.2
1998	176	0	100	-5	97.3
1999	179	-1	99.5	-10	94.6
2000	179	3	98.4	-10	94.6
2001	178	-2	98.9	-8	95.6
2002	180	-1	99.5	-1	99.5
2003	179	2	98.9	1	99.5
2004	183	0	100	-1	99.5
2005	177	-1	99.5	-3	98.4
2006	174	1	99.5	-12	93.5
2007	179	-1	99.5	-4	97.8
2008	176	0	100	1	99.5
2009	194	0	100	6	96.7
2010	188	-1	99.5	7	96.2
2011	200	1	99.5	14	92.4
2012	190	-1	99.5	0	100
2013	183	-1	99.5	5	97.3
2014	205	2	98.9	9	95.1
2015	189	4	97.8	5	97.3
2016	171	-2	98.9	0	100
2017	190	0	100	1	99.5
2018	190	-1	99.5	2	98.9
2019	194	-2	98.9	9	95.1
2020	195	-1	99.5	15	91.8
2021	196	3	98.4	17	90.8
2022	200	2	98.9	14	92.4

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