商空間粒度計(jì)算理論在農(nóng)作物產(chǎn)量預(yù)測(cè)中的應(yīng)用.pdf

1、農(nóng)作物產(chǎn)量預(yù)報(bào)是重要的農(nóng)業(yè)氣象業(yè)務(wù)服務(wù)內(nèi)容。但目前在農(nóng)業(yè)氣象服務(wù)和產(chǎn)量預(yù)測(cè)中所使用產(chǎn)量預(yù)測(cè)模式與方法，很難滿足當(dāng)前農(nóng)業(yè)氣象業(yè)務(wù)服務(wù)需求，迫切需要更新、完善和新方法的補(bǔ)充。 本文以商空間的粒度計(jì)算理論和構(gòu)造性機(jī)器學(xué)習(xí)方法為工具，以主要農(nóng)作物(冬小麥)生長(zhǎng)過程中氣象條件對(duì)產(chǎn)量影響的歷史數(shù)據(jù)為研究重點(diǎn)，確定主要農(nóng)作物生長(zhǎng)發(fā)育關(guān)鍵時(shí)期的農(nóng)業(yè)氣象服務(wù)指標(biāo)，建立、完善和優(yōu)化淮河區(qū)域主要農(nóng)作物產(chǎn)量的農(nóng)業(yè)氣象預(yù)報(bào)模式，提高農(nóng)作物產(chǎn)量預(yù)測(cè)水平。

2、 根據(jù)氣象時(shí)間序列的特點(diǎn)，在商空間粒度計(jì)算理論框架下，采用周、旬、月及混合粒度等多種粒度，本文從不同的層次分析了光、溫、水分及其它環(huán)境氣象數(shù)據(jù)信息對(duì)農(nóng)作物產(chǎn)量的影響。通過分析，以灰色模型GM(1，1)與構(gòu)造性機(jī)器學(xué)習(xí)方法(交叉覆蓋算法)相結(jié)合建立主要農(nóng)作物產(chǎn)量預(yù)測(cè)模型，并以此模型為依據(jù)，實(shí)現(xiàn)對(duì)農(nóng)作物產(chǎn)量的預(yù)報(bào)。在構(gòu)建模型過程中，通過估算作物對(duì)天氣條件的反應(yīng)，尤其是不同發(fā)育階段對(duì)光、溫、水分及其它環(huán)境氣象要素的要求，進(jìn)行作物的氣候生