水稻产量预测模型的研究与应用
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运用NOAA——AVHRR多时相NDVI数据进行水稻估产黄敬峰123，王秀珍4，李星星1,2，3，田汉勤5,6，潘灼坤1,3摘要：遥感技术对小麦、玉米等主要农作物进行粮食产量估算目前已取得了很大的进展，但对水稻、大麦、燕麦和大豆的研究是有限的。
本研究提出了一个新的水稻产量预测模型，消除了技术发展、施肥，改进管理等对于水稻产量的影响。
本研究需要收集长时间序列的遥感影像数据和相应区域的作物产量统计数据。
对于水稻产量预测，长时间序列的归一化差植被指数（NDVI）比短期序列NDVI更适合于作物产量估计，因为长期的NDVI可更好地进行一个长时间序列的季节对比，为我们提供了构建具有广泛应用范围的回归模型的机会。
产量按年的回归分析表明：我国水稻每年每公顷增产50-128千克。
水稻遥感估产的逐步回归分析模型，已经在中国五个典型的水稻种植省区进行了深入的研究应用。
对于遥感水稻产量的预测模型表明，NDVI对水稻估产的作用是很好的。
1982-2004年预测水稻产量和实际水稻产量的联系，没有明显的异常值是很重要的。
独立验证发现，总体相对误差约为5.82％，并且大部分的相对误差在2005年和2006年分别小于5％，取决于研究区域。
建立的模型可以被用于预测中国省级区域水稻产量。
本文提出的方法可用于其他作物产量预测，只要有足够时间序列的NDVI数据和相应的历史产量的统计信息，且该作物历史产量增加趋势显著。
前言：水稻在中国是最重要和最广泛种植的作物之一。
在2009年总水稻产量达到19510万吨，并占中国生产的（481563000吨）总粮食产量的40.5％[1]。
同时，关于水稻产量的客观和定量信息可以为政府机关和生产者提供重要信息，可用于指导种植，储藏和市场管理。
因此，水稻的产量预测对于中国的粮食安全有重要的意义，被认为是在农业研究中最具挑战性的任务之一[2]。
作物产量预测的传统方法，使用基于地面的数据收集方法，昂贵，耗时，劳动强度大，而且往往困难[3]。
用SPSS建立自贡水稻产量年景预测模型
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自贡 水 稻 产 量 年 景 预 测 模 型
袁立新 ， 一 段修荣 余先超 ， ． ６３Ｏ ） ４ＯＯ （．云南大学大气科学系。 １ 昆明 ６ ０９ ；．自贡市气象局 。 ５０ １２ 自贡
水平 波动的影响 ， 如水肥条 件的改 善与变动 ， 品种改 良、 技术
水平 的变 化 等 人为 因素 影 响。社会 生 产水 平 的变 化 ， 十 从 年、 二十年时段里 。 就可以有 较明显韵上 升和下降趋 势 ， 而气 象要素 的变化 。 在这样 短暂 时段 里 ， 是看 不 出明显上 升或下
摘要 ： 本文运用农业 气象统 计基 本原理 和方 法． 计算 上采 在
用界 面友好的 Ｓ Ｓ Ｐ Ｓ统 计软件 。 建立 了 自贡 水稻产 量的 年景 定量预测模型。经统计和应 用检验 。 该模型 具有较 高的信度
验材料 、 而是 大面积生产的社 会产量 。这种 产量的逐年变化
波动 ， 仅受气候 条件逐 年变 化波 动的影 响 ， 不 而且还 受生产
看作 由生产 力水 平 等人 为 因素影 响 加气 候 影响 而形 成 的。 把生产水平变化等人 为 因素 的影 响， 为“ 算 产量 的时 间趋势 项” 把气象变动原因所影响 的产量算 为“ 候产 量 ， 。 气 则 实际产量 ＝ 产量的时间趋势项 ＋气候产量
基于机器学习的农产品产量预测技术研究
基于机器学习的农产品产量预测技术研究近年来，随着机器学习技术的不断发展和应用，农业领域也开始涌现出了各种基于机器学习的预测技术。
这些技术可以帮助农民预测农产品产量、天气变化、病虫害预防等方面，大大提高了农业生产效率，减少了农业损失。
本文主要探讨基于机器学习的农产品产量预测技术，介绍其原理和应用情况，并对其未来发展进行展望。
一、技术原理基于机器学习的农产品产量预测技术主要是通过对历年来的农产品产量数据、天气、肥料、灌溉等多种因素进行分析和学习，从而预测出接下来的农产品产量。
常用的机器学习算法包括决策树、随机森林、神经网络、支持向量机等。
其中，决策树是一种基于树形结构的分类或回归模型。
在农产品产量预测中，决策树可以通过对历史数据的学习，构建出一颗决策树，该树的每个节点代表一个特征变量，每条路径代表一种可能的决策结果。
随机森林（Random Forest）依托多个决策树，通过投票的方式得到最终的预测结果。
与单个决策树相比，随机森林具有更高的准确性和鲁棒性，尤其适用于大规模的数据集。
神经网络（Neural Network）是一种基于生物神经网络的学习算法，通过多层神经元的连通和不同层之间的权重来自适应地拟合训练数据。
在农产品产量预测中，神经网络可以通过对历年数据的分析和训练，构建出一个多层神经网络，从而预测出未来的产量。
支持向量机（Support Vector Machine）是一种分类或回归算法，其基本思想是将输入空间中的数据映射到高维空间中，然后在高维空间中寻找一个分割超平面来实现分类或回归。
在农产品产量预测中，支持向量机可以通过对历年数据的学习，构建出一个超平面，从而进行产量预测。
二、技术应用目前，基于机器学习的农产品产量预测技术已经开始广泛应用于各种农业领域。
其应用范围涵盖了大豆、小麦、玉米、水稻、棉花、果树等多个作物。
在大豆产量预测方面，研究人员通过分析历年来大豆的种植面积、气温、降雨量等因素，建立了一个基于随机森林的预测模型。
基于冠层反射光谱的水稻产量预测模型
基于冠层反射光谱的水稻产量预测模型薛利红;曹卫星;罗卫红【期刊名称】《遥感学报》【年(卷),期】2005(009)001【摘要】基于地面实测的水稻冠层反射光谱,计算了常用的8个植被指数,并在产量形成生理特征的基础上,系统分析了水稻籽粒产量及其构成因素与各植被指数之间的关系.结果表明,通过单一生育时期或某个生育阶段的光谱植被指数来直接估测产量精度较低.发现叶面积氮指数(叶片氮百分含量与叶面积指数的乘积)的变化趋势很好地反映了产量的形成过程,且与光谱植被指数极显著正相关,基于此建立了水稻的光谱植被指数-累积叶面积氮指数-产量估测模型(VI-CLANI-Yield Model).并将其与LAD-产量模型、多生育期复合估产模型进行了比较,表明本模型预测精度最高.【总页数】6页(P100-105)【作者】薛利红;曹卫星;罗卫红【作者单位】南京农业大学,江苏省信息农业高技术研究重点实验室,农业部作物生长调控重点开放实验室,南京,210095;南京农业大学,江苏省信息农业高技术研究重点实验室,农业部作物生长调控重点开放实验室,南京,210095;南京农业大学,江苏省信息农业高技术研究重点实验室,农业部作物生长调控重点开放实验室,南京,210095【正文语种】中文【中图分类】TP79【相关文献】1.基于冠层反射光谱的大豆生物量预测模型研究 [J], 徐新娟;张晋玉;晁毛妮;王小龙;黄中文2.基于冠层反射光谱的水稻追氮调控效应研究 [J], 陈青春;田永超;姚霞;朱艳;曹卫星3.基于冠层反射光谱的水稻群体叶片氮素状况监测 [J], 薛利红;曹卫星;罗卫红;姜东;孟亚利;朱艳4.基于水稻冠层光谱特征构建粳型水稻籽粒蛋白质含量预测模型 [J], 周冬琴;朱艳;姚霞;田永超;曹卫星5.基于冠层光谱的水稻穗颈瘟病害程度预测模型 [J], 韩雨;刘焕军;张新乐;于滋洋;孟祥添;孔繁昌;宋少忠;韩晶因版权原因，仅展示原文概要，查看原文内容请购买。
水稻生长模型：构建、理论基础与应用
水稻生长模型：构建、理论基础与应用水稻生长模型的构建和应用研究1.模型概述水稻生长模型是一种用来描述水稻生长过程的数学模型，主要包括生理生态模型、生产管理模型和基因型模型等。
这些模型通过对水稻生长过程中的光合作用、物质积累和代谢等过程进行量化描述，实现对水稻生长过程的精准预测和优化管理。
水稻生长模型在优化农田管理、提高产量和改善品质等方面具有重要的应用价值。
2.模型理论基础水稻生长过程是一个复杂的生理生态过程，涉及到光合作用、物质积累和代谢等多个环节。
为了建立水稻生长模型，需要了解这些过程及其相关的数学方程。
例如，光合作用过程中，水稻通过吸收阳光进行光合作用，合成有机物质；物质积累过程中，水稻将有机物质转化为自身的组织和器官；代谢过程中，水稻对物质进行分解和转化。
这些过程可以用一些数学方程进行描述，如物质平衡方程、能量平衡方程和动力学方程等。
3.数据采集与处理为了构建和应用水稻生长模型，需要采集一些数据，包括气象数据、土壤数据、水稻生理数据等。
气象数据包括温度、湿度、光照和降雨量等；土壤数据包括土壤类型、土壤养分和土壤含水量等；水稻生理数据包括叶面积指数、干物重和氮含量等。
这些数据可以通过问卷调查、实地测量和文献研究等方式进行采集。
采集到的数据需要进行预处理和清洗，以保证其准确性和可靠性。
4.模型参数估计在构建水稻生长模型时，需要估计一些参数，如模型中的常数项、系数项等。
这些参数的估计方法可以分为两大类：一类是确定性参数估计方法，如最小二乘法、最大似然法等；另一类是贝叶斯统计推断方法，该方法将参数视为随机变量，运用贝叶斯定理对参数进行统计推断。
不同估计方法的特点和应用场景也不尽相同，需要根据具体情况选择合适的估计方法。
5.模型验证与修正构建完水稻生长模型后，需要对模型进行验证和修正。
首先，可以使用历史数据进行模型验证，将模型预测结果与实际观测数据进行比较，以评估模型的准确性和稳定性。
如果模型的预测结果与实际观测数据存在较大差异，就需要对模型进行修正。
基于遥感技术的水稻产量监测方法
基于遥感技术的水稻产量监测方法水稻是我国的重要粮食作物，也是世界上主要的粮食作物之一。
因为水稻的种植受到气候、土地条件和水文等因素的影响，且水稻作物本身难以直接观测，因此，准确监测水稻产量一直是农业领域面临的难题。
为了解决这一问题，科学家们利用遥感技术开发了许多水稻产量监测方法，本文将介绍其中较为流行的几种方法及其应用情况。
一、植被指数法植被指数是利用遥感影像资料计算植被覆盖度等植被信息的指标。
植被指数法是利用植被指数来监测水稻产量的一种方法。
它可以利用遥感影像资料计算出水稻生长季内的植被覆盖度，从而推算水稻产量。
植被指数法的基本思路是根据水稻在不同生育期的植被指数变化曲线，确定该区域水稻产量预测模型。
在水稻的生长季内，植被指数会随着植被的生长发生变化，通过对这种变化进行监测和分析，可以反推出水稻产量的变化趋势。
植被指数法的优点在于操作简单、准确度高、数据获取方便。
但是，由于该方法主要利用遥感影像来计算生长季内的植被指数，因此在遇到大比例尺、复杂地形和太阳高度角过低等情况时，会出现一定的误差。
二、光学遥感法光学遥感法是利用可见光和近红外光谱的遥感数据进行水稻产量监测的一种方法。
它可以用来推算水稻在不同生育期内的类固醇、异黄酮等成分含量，从而预测水稻产量。
该方法主要利用可见光和近红外光谱，通过测量水稻的反射率和吸收率等光学特性，推算水稻的类固醇、异黄酮等成分含量，从而预测水稻产量。
光学遥感法的优点在于方法简单、准确度高、数据获取方便，而且可以同时进行多时刻遥感监测。
缺点是此方法易受环境和仪器误差的影响。
三、微波遥感法微波遥感法是一种利用微波辐射测量水稻表面参数的方法，可以反演出土壤湿度、物质含量等信息，从而推测出水稻产量情况。
微波遥感法的基本原理是利用微波遥感技术对水稻田地的电磁辐射进行监测，可以得到土壤湿度和土壤成分含量等参数信息。
通过分析土壤湿度和土壤成分含量，可以推测出水稻产量情况。
微波遥感法的优点在于在水稻田地表面污染非常少，微波能够穿透云层和感应遮挡物，能够实现全天侯、连续的遥感监测。
水稻测产计算方法
水稻测产计算方法水稻是我国主要的粮食作物之一，其产量的测算对于农业生产的规划和经济预测具有重要意义。
本文将介绍一种常用的水稻测产计算方法，帮助农民或相关人员准确地估计水稻的产量。
一、样方法样方法是一种常用的水稻测产计算方法，它通过在田间选取一定数量的样方，测量样方中水稻的生长情况，从而推算出整个田块的水稻产量。
1. 样方的选择需要根据田块的大小确定采样的样方数量。
一般来说，种植面积越大，样方数量应越多，以保证结果的准确性。
然后，在田块中随机选择样方位置，确保样方代表了整个田块的生长情况。
2. 样方的测量在每个样方中，需要测量水稻的相关指标，如株高、穗长、穗粒数等。
可以使用专业的测量工具，如测量尺、计数器等，确保测量的准确性和一致性。
3. 计算产量根据测量结果，可以使用以下公式计算水稻的产量：产量 = 样方面积× 样方总穗数× 平均每穗粒数× 千粒重÷ 10000其中，样方面积指的是每个样方的面积，样方总穗数指的是所有样方中穗的总数，平均每穗粒数指的是每个样方中穗的平均粒数，千粒重指的是千粒重的平均值。
二、遥感技术除了样方法，遥感技术也可以用于水稻测产。
通过使用航空或卫星遥感图像，可以获取水稻生长的空间分布信息，从而推算出整个田块的产量。
1. 遥感图像的获取需要获取水稻生长期间的遥感图像。
可以通过航空摄影或卫星遥感进行获取。
遥感图像应覆盖整个田块，并具有较高的分辨率和准确性。
2. 图像处理获取遥感图像后，需要进行图像处理，提取出水稻的生长信息。
可以使用遥感软件或图像处理算法，进行图像分类和特征提取，将水稻与其他植被进行区分。
3. 产量推算根据提取出的水稻信息，可以使用统计模型或机器学习算法，建立水稻产量与遥感指标之间的关系。
然后，根据整个田块的遥感指标，推算出水稻的产量。
三、其他方法除了样方法和遥感技术，还有一些其他方法可以用于水稻测产。
1. 人工调查法：通过调查农田的实际种植情况和农户的反馈，结合统计学方法，推算出水稻的产量。
基于Logistic模型的洪湖市中稻单产趋势和估产分析
基于Logistic模型的洪湖市中稻单产趋势和估产分析摘要:本文主要对洪湖市水稻单产的变化建立了Logistic模型,并且根据该模型的微分方程进行离散化的处理,我们得到一个一次函数。
由于数据是最初的数据,存在着很强的随机波动性能,我们通过对该数据指数进行平滑的处理,再做回归的分析,最后得出该模型中参数的估计值,并且对模型做相应的分析,得出洪湖市水稻现阶段中的单产增产的时间段。
关键词:水稻Logistic模型生产潜力洪湖市洪湖市隶属于江汉平原,而江汉平原是湖北主要产粮区,洪湖市盛产水稻,淡水鱼,莲藕,莲子,野鸡,野鸭,玉米,高粱,甲鱼,大闸蟹,乌龟,龙虾,黄鳝等！古往今来一直有一句话是这样流传下来的:“人人都说天堂好,怎比我们洪湖鱼米乡”。
而农民的主要收入之一就是种植水稻。
近几年来,随着农业机构上的调整和不断的深入推进,且国家粮食政策也有所调整,同时粮食市场的供求关系也发生了波动,且还存在自然灾害等等方面的影响,粮食生产的能力有了很大的变化,粮食的生产呈现出新的特点。
对此,在该地区研究水稻的生产潜力,以及在该地区预测的水稻的产量,同时在提高农民的收入水平,优化农业产业结构上都有很重大的意义。
本文利用具有可比较性的量单位面积的产量,即单产量来研究洪湖市中稻生产趋势分析。
选用数学Logistic模型,用Logistic模型来剖析洪湖市中稻的生产潜力,可以反映出在不同阶段中稻单产变化的不同情况。
在宏观上可以看出,洪湖市中稻单产在现阶段的最大潜力、中稻增产速度最快、变化趋势最快的特点。
1 模型建立1.1 Logistic 模型简介Logistic 模型是荷兰数学家、生物学家Verhurlst在1839年首次提出的[1]。
他在研究人口数量的变化规律时发现,著名的阻滞增长模型[2]:其中:x(t)为t时刻的人口数量,t为时间,r为人口的自然增长率,K 为饱和系数,即人类生存空间和可利用的自然资源等因素所能容纳的最大人口容量。
基于水稻生长模型的气象影响评价和产量动态预测
第 １ ９卷 １ 期 ２０ ０ ８年 ２月
应 用 气 象 学 报
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基 于水 稻 生 长模 型 的气 象影 响评 价 和产 量 动 态预 测
帅细 强 王 石 立２ 马 玉 平２ 李迎 春。
（ 国 气 象 科 学 研 究 院 ， 京 １０ ８ ） 中 北 ０ ０ １ （ 西省气象科学研究所 ， 昌 ３０４ ） 江 南 ３ ０ ６ （ 南省气象科学研究所 ， 沙 ４００ ） 湖 长 １ ０ ７
变量 ， 用数学 物理 方法 和计 算机 技 术 ， 作 物 生育 运 对 期 内 的重要生 理 生 态 过 程及 其 与气 象 、 土壤 等 环 境
条 件 的关 系进 行逐 日数 值模 拟 ， 一 种 面 向过 程 ， 是 机 理 性和 时 间动态性 很强 的模 型 ＿ ｊ一些 国家应 用 于 ｌ ， ０
限。 国家级 和省级 农业 气象 业务 部 门对 建立 面 向生
水稻研 究所 联合研 制 的 ＯＲ Ａ 系列 ， 国 Ｃ Ｒ Ｓ ＹＺ 美 Ｅ Ｅ—
Ｒｃ ， ｉ 日本 崛江 武 水 稻 模 型 ， 国黄 策 、 天铎 水 稻 ｅ 中 王 模型 ， 高亮 之 、 之 庆 、 耀 等 的水 稻 栽 培 优 化 管 理 金 黄 决策 系统 Ｒ Ｓ ＤＳ模 型 ， 馥 棠 、 翔 等 的基 于 Ｏ— ＣＯ 王 高
摘
要
在对国际先进的水稻生长模型 Ｏ Ｚ ２０ ＲＹ Ａ ０ ０进 行 模 型 调 试 、 证 ， 现 本 地 化 的 基 础 上 ， 双 季 稻 发 育 速 率 参 验 实 以 数 为 主 ， 合 地 形 、 候 、 稻 熟 性 分 布 和 当地 生 产 实 际 ， 江 南 双 季 稻 区按 发 育 参 数 划 分 为 ７个 区 域 ， 现 了 ０ 结 气 水 将 实 一 Ｒ Ｚ ２０ Ｙ Ａ ０ ０模 式 在 我 国 江南 双季 稻 地 区 的 区域 应 用 。利 用 该 模 型 进行 了 不 同 年 份 气 象 条 件 影 响 定 量 评 估 的 应 用 试 验 ， 价 结 果 与 实 际符 合 ， 量 客 观 。 探 讨 了 利 用 机 理 性 作 物 生 长 模 式 动 态 预 测 产 量 的方 法 。 通 过 建 立 不 同发 育 评 定 期 的水 稻 模 拟 生 物 量 与 相 对 气 象 产 量 的 相 关 统 计 模 型 ， 合 趋 势 产 量 预 测 ， 现 了地 区 级 双 季 稻 不 同 发 育 期 的 产 结 实 量 动 态 预 测 。外 推 检 验 结 果 表 明 ， 地 早 晚 稻 不 同 发 育 期 的 产 量 动 态 预 测 模 型 平 均 误 差 为 ４ ８ ～６ １ ， 初 步 各 ．％ ．％ 可
作物产量预测的遥感方法
作物产量预测的遥感方法
遥感技术是指通过遥感卫星或飞机等载体，利用传感器对地面物体进行观测、探测和测量的一种技术手段。
作物产量预测是指通过分析遥感图像中的作物生长状况和环境因素等，利用数学模型和统计分析方法预测作物的产量。
下面将介绍一些常用的遥感方法进行作物产量预测。
1. 植被指数法
植被指数是指通过遥感图像中的红、近红外波段的比值来表征植被状况的一种指标，常用的有归一化植被指数（NDVI）和差异植被指数（DVI）等。
通过分析作物生长过程中的植被指数变化，可以判断作物的生长情况和预测作物产量。
NDVI高峰期的时间和幅度可以与作物的产量相关联。
2. 光谱模型法
光谱模型法是利用遥感图像中的光谱信息和地面实测数据建立数学模型，通过模型进行作物产量预测。
常用的方法有多元线性回归分析（MLRA），利用多个波段的光谱值和地面实测数据建立回归方程，通过回归方程来推测作物产量。
还可以采用神经网络模型、支持向量机等非线性模型进行作物产量预测。
3. 统计分析法
统计分析法是利用遥感图像和地面实测数据进行统计分析，通过对不同年份的作物生长过程进行对比和分析，建立统计模型来预测作物产量。
常用的方法有回归分析、时间序列分析等。
通过对多年的作物生长数据进行统计分析，可以发现作物产量与温度、降雨量等环境因素的关系，并建立数学模型进行预测。
4. 基于像元和面积的分类法
基于像元和面积的分类法是通过对遥感图像进行分类，将图像中的像元划分为不同的类别，如水田、旱地等，通过统计不同类别的面积和像元数目来预测作物产量。
通过计算水田的面积和像元数目，结合水稻的单位面积产量，可以预测水稻的总产量。
线性回归在农业产量预测中的价值
线性回归在农业产量预测中的价值线性回归在农业产量预测中的价值农业产量预测是农业生产中一项重要的任务，能够帮助农民、农业企业和政府做出科学决策，提高农产品的产量和质量。
在农业产量预测中，线性回归模型被广泛应用并取得了很大的成功。
线性回归是一种统计分析方法，用于建立一个因变量与一个或多个自变量之间的线性关系。
在农业产量预测中，我们可以将产量作为因变量，而天气、土壤条件、种植面积等因素作为自变量，通过线性回归模型来建立二者之间的关系。
首先，线性回归模型能够识别出与农作物产量最相关的因素。
通过分析历史数据，线性回归模型可以找到对产量影响最大的因素，并且量化它们之间的关系。
例如，模型可能发现在某个地区，降雨量对水稻产量的影响最大，而温度对小麦产量的影响更大。
这种分析可以帮助农业生产者更好地了解产量波动的原因，从而采取相应的措施来提高产量。
其次，线性回归模型可以进行产量预测。
通过建立产量与各种因素之间的线性关系，模型可以根据当前的天气、土壤条件等数据，预测出未来的产量。
这对于农民来说非常有价值，他们可以提前做好准备，合理安排生产计划和销售计划。
此外，政府和农业企业也可以根据这些预测结果，制定相应的政策和策略，以推动农业生产的发展。
最后，线性回归模型还可以用于农作物品种选择和区域规划。
通过分析不同地区的产量数据和环境特征，模型可以确定最适宜种植的作物品种，并且预测该地区的产量水平。
这对于农民来说可以提供有针对性的种植建议，帮助他们选择适宜的作物品种，在不同地区实现最佳的产量和经济效益。
综上所述，线性回归在农业产量预测中具有重要的价值。
通过建立产量与各种因素之间的线性关系，线性回归模型能够识别出最重要的影响因素，进行产量预测，指导农作物品种选择和区域规划。
这种预测模型的应用，不仅提高了农业生产的效率和质量，也为农民、农业企业和政府提供了科学的决策依据，推动了农业的可持续发展。
基于ARIMA模型的世界水稻单产潜力分析
基于ARIMA模型的世界水稻单产潜力分析作者：蔡承智廖从健刘源侯来义王辉来源：《粮食科技与经济》2020年第04期[摘要]水稻作为世界上重要的粮食作物，随着全球人口的持续上升和耕地面积的不断下降，其单产的提高越来越受到重视。
所以，分析全球水稻单产演变规律及未来潜力，对指引我国及世界水稻生产具有积极的现实意义。
然而，运用计量模型预测分析全球水稻单产潜力，迄今为止鲜见报道。
为此，本文运用ARIMA（自回归单整移动平均）模型，基于1961—2018年统计数据预测分析2023年前世界水稻单产。
结果表明，2019年、2020年、2021年、2022年和2023年世界水稻平均单产将分别达4 800kg/hm2、4 879kg/hm2、4 958kg/hm2、5 039kg/hm2和5 121kg/hm2，同期世界水稻最高（国家）单产将分别为10 499kg/hm2、10 572kg/hm2、10 660kg/hm2、10 735kg/hm2和10 823kg/hm2，前者分别是后者的42.7%、46.5%、45.1%、46.9%和45.1%。
该结果意味着，就未来世界水稻生产而言，单产提高尚有可观空间，总产提高应主要保持高产国家优势，同时改良中低产国家耕地。
[关键词]ARIMA模型;水稻;单产;产量潜力中图分类号：S511 文献标识码：A DOI：10.16465/431252ts.202004水稻是我国主要的粮食作物，也是世界三大粮食作物之一，因此水稻单产潜力一直受到学术界及世界多国政府的高度重视，近年来学界在水稻单产（潜力）方面的研究成果整理如下。
Jiang P等[1]研究指出，水稻生物量差异主要源于温光变化导致的作物生长速率不同;尹朝静等[2]通过研究证明，气温升高对华东地区、华中地区、华南地区以及西南地区水稻单产的边际影响为负，而对东北地区的边际影响为正;Guo Y等[3]研究指出，受温室效应影响，2011—2099年浙江省水稻单产预计将低于1981—2010年水平。
基于深度学习的水稻生长预测模型研究
基于深度学习的水稻生长预测模型研究随着科技的不断发展和深入应用，深度学习这种基于神经网络的模型不断为我们带来了新的惊喜和突破。
在许多领域中，深度学习都取得了越来越好的成果，例如图像识别、语音识别、自然语言处理等。
但是我们经常会忽略，深度学习也在农业领域具有广泛的应用前景，特别是对于水稻生长预测这样的问题，深度学习模型具备了强大的优势，并且能够带来真正的效益。
那么深度学习是什么呢？简单来说，深度学习是机器学习的一个分支，是一种将许多层次的非线性信息处理模型组合起来的机器学习模型。
深度学习模型具有很强的自学习能力和自适应能力，可以通过训练识别复杂的模式和关系，然后能够对新的数据进行预测和分类。
因此，深度学习模型在农业领域可以用来识别作物病害、预测长势、检测土壤质量和水分等方面。
那么，为什么要在农业领域中使用深度学习呢？一方面，农业生产的性质决定了有些信息是难以获得的，比如天气预报、土壤状况、生长环境等。
而深度学习可以从大量的历史数据中学习和识别趋势和规律，对于这类数据具有绝对的优势。
另一方面，农业生产的特点决定了农业数据具有多源、多样、高噪声和高空间的复杂性。
而深度学习可以帮助我们在这样复杂的数据背景下识别和预测，甚至在更小的数据样本中实现更好的精度和有效性。
以水稻生长预测为例，水稻生长的预测是一个关键的问题，可以帮助农业生产者制定各种决策，例如灌溉、施肥、喷药、收获等，从而提高生产效率、减少成本、保障生产供应。
水稻生长预测通常需要考虑的因素包括水稻品种、气候条件、土壤状况、害虫和病害等多个因素。
那么，如何使用深度学习来预测水稻生长呢？一般来说，训练一个深度学习水稻生长预测模型需要以下一些步骤：第一步，数据收集。
可以通过各种传感器、气象站、土壤传感器、卫星遥感和采取人工抽样的方式等多种方式采集数据，数据涵盖的范围包括每日的气象数据、灌溉数据、土壤属性数据以及生长状况数据。
收集的数据有一个重要的特点，即需要有足够的历史数据，以便训练深度学习模型。
智能农业系统中的农作物产量预测模型
智能农业系统中的农作物产量预测模型第一章：引言近年来，随着人工智能技术的快速发展和农业生产的转型升级，智能农业系统的应用越来越广泛。
其中，农作物产量预测模型在提高农业生产效率、优化供应链管理等方面发挥着重要作用。
本章将介绍智能农业系统及其背景，以及农作物产量预测的重要性和应用价值。
第二章：智能农业系统概述智能农业系统是指利用信息技术和人工智能等先进技术手段，对农业生产中的各个环节进行智能化管理和优化。
该系统主要包括传感器网络、数据采集与处理、预测模型与决策支持系统等组成部分。
通过实时监测和分析农作物的生长环境、病虫害情况、灌溉与施肥等信息，智能农业系统能够对农作物进行精准管理，提高农业生产效率和农产品质量。
第三章：农作物产量预测的重要性农作物产量预测是智能农业系统中的关键技术之一。
通过对大量历史数据的分析和统计，可以建立农作物产量与环境、气候、种植管理等因素之间的关系模型，从而准确预测未来的产量。
这对农民合理安排生产计划、科学决策施肥灌溉、优化供应链管理等具有重要意义。
第四章：农作物产量预测模型在智能农业系统中，农作物产量预测模型主要基于机器学习和数据挖掘等技术方法。
这些模型依托于大数据分析和算法优化，能够对大量的农业生产数据进行分析和建模，进而预测农作物的生长状况、产量和质量。
常见的预测模型包括支持向量机（SVM）、人工神经网络（ANN）、随机森林（Random Forest）等。
第五章：影响农作物产量的因素农作物产量受多种因素的影响，包括土壤类型、气候条件、种植管理措施等。
智能农业系统通过建立数据模型和算法分析这些因素与作物产量的关系，可以准确预测未来的产量变化。
同时，系统还可以实时监测土壤湿度、温度、光照等环境因素，为农民提供精确的决策支持。
第六章：农作物产量预测模型的应用案例农作物产量预测模型在实际应用中具有广泛的应用前景。
例如，在水稻种植中，通过建立农作物产量预测模型，可以实现最佳的水稻种植管理和施肥灌溉措施。
水稻生长模型的建立及其应用
水稻生长模型的建立及其应用水稻作为我国的主要粮食作物，在国民经济和人民生活中具有重要的地位。
因此，研究水稻的生长模型和应用，对于提高水稻产量、优化种植结构、实现粮食安全，具有重要的意义。
本文将介绍水稻生长模型的建立和应用。
一、水稻生长模型的建立水稻的生长过程是一个复杂的生物过程，包括种子萌发、幼苗生长、分蘖、抽穗、灌浆、成熟等多个阶段。
为了研究水稻的生长规律，建立水稻生长模型是必要的。
目前，建立水稻生长模型主要采用数学模型和计算机模拟技术。
1. 数学模型法数学模型法是基于数学理论及实验数据分析的方法，通过建立动态数学模型，来表述水稻生长的规律和机理，得出各个生长发育阶段的关键指标。
比如用微分方程组描述水稻的生长过程，这些方程组包括生物量、土壤水分、光照、温度、CO2浓度等因素，可以对生长过程进行模拟。
2. 计算机模拟法计算机模拟法是采用计算机模拟技术，代替实验和观测来探讨水稻生长过程中的各种因素与生长发育的相关关系。
这种方法需要依靠计算机编程，选择生长发育的关键指标，对于模型中的参数，有些可以直接测定，而有些则需要进行估计和校准。
二、水稻生长模型的应用水稻生长模型的应用主要有以下几个方面。
1. 优化水稻种植结构通过对水稻不同品种、生长场地、气候环境、水肥管理等因素进行模拟，可以选择出适合不同环境条件的水稻品种，使得种植结构更加合理，提高水稻的产量和品质。
2. 确定水稻的最佳生长期在制定水稻种植方案和农业生产计划时，通过水稻生长模型的模拟分析，可以确定水稻各个重要生长阶段的时间和持续时间，以便预测产量和收获时间，从而规划和优化农业生产的过程。
3. 改善水稻生长环境通过对水稻生长模型的参数进行变化，可以模拟不同的种植环境，确定最适宜的光照、温度、湿度、土壤肥力等因素，从而提高水稻的生长速度和产量。
4. 预测水稻灾害通过对水稻生长模型的建立和应用，可以预测水稻可能遭受的天气灾害，如干旱、洪涝、暴雨等。
水稻估产模型
水稻估产模型
水稻估产模型是一种基于农业气象、土地利用和农业统计等数据，应用数学和统计学方法建立的决策支持模型。
主要用于预测和评估水稻产量，以便为政府、农民和农业企业提供科学决策，帮助他们制定种植计划、调整农业经营策略和合理安排农业生产资源。
水稻估产模型通常包括以下几个方面的内容：
1.气象数据：收集温度、降雨、日照、风力等气象
数据，并根据历史数据分析气象因素对水稻生长和发育的影响。
2.土地利用数据：获取土地类型、土壤质量、灌溉
条件等土地利用数据，并分析不同土地类型对水稻生长的影响。
3.农业统计数据：收集农业产量、播种面积、施肥
情况等农业统计数据，并根据历史数据分析不同农业管理措施对水稻产量的影响。
4.数学和统计学方法：应用数学和统计学方法，建
立水稻生长模型、产量预测模型等，以便对水稻产量进行准确预测和评估。
水稻估产模型可帮助农民、政府和农业企业更好地了解当地的种植环境和水稻生长状况，制定更加科学合理的种植计划和农业经营策略，提高水稻生产效率和经济效益。
稻田生产力的数量模型与计算方法
稻田生产力的数量模型与计算方法稻米是世界范围内最主要的粮食作物之一，因此稻田的生产力也成为农业研究的重要内容。
稻田生产力的提高不仅可以增加农业的产量，也可以提高农民的收入，并且对解决全球的粮食安全问题有着重要的意义。
那么，如何对稻田生产力进行模型刻画和计算呢？稻田生产力概述稻田是由水稻和水环境构成的特殊的农田。
稻田生态系统的物质循环过程包括了多种生物、化学和物理过程。
种植在稻田中的水稻是世界上重要的粮食作物之一，虽然它的生长需要水、氧气和阳光三个要素，但是大量的浸泡和养分供应有一定的限制。
因此，为了往稻田中提供养分和氧气，需要按一定时间和比例进行灌溉和施肥，并通过水的流动、搅拌和场地排水来保证稻田的环境质量。
稻田生产力泛指在某一时间间隔内，某一单位面积稻田内产生的可收割的水稻粮食，它包括下面四项成分：1. 土壤生产力：土壤的肥力和肥料的应用对稻田生产力有较为明显的影响；2. 育秧质量：育秧对水稻作物的生长发育和产量有重要的影响；3. 水稻生长环境：湿润的生长环境和氧气的供应对水稻的生长和发育有着决定性的影响；4. 农艺措施：如播种密度、施肥时间、最佳收割时间等农艺管理措施对稻田生产力有一定的影响。
因此，对稻田生产力量化的研究需要考虑种种复杂的情况，融合统计分析与模拟计算的方法。
稻田生产力的数量模型和计算方法稻田生产力的计算是通过建立模型和分析数据来完成的，在这方面，计算机模拟技术以及大数据分析技术愈发重要。
由于稻田生态系统的复杂性，对稻田生产力进行计算需要包括多个方面的因素，比如种子、施肥时间、湿度等等，通过一定的建模技术对这些因素进行模拟和分析，从而获得稻田生产力的量化结果。
现在已经有很多的计算方法用来分析这些因素，常用的包括：线性回归（简单线性回归和多元线性回归）、逐步回归、决策树、支持向量机和神经网络等方法。
例如，对于一组有关于水稻主茎与散粒指数之间关系的数据进行线性回归分析得到预测模型：Y = 0.6468 X - 0.4323其中 Y 为散粒指数，X 为主茎长度，结果表明接近正比例关系，因此在进行适当的管理和决策时可以使用此模型来提高稻田生产力。
水稻产量稳定性与基因组方差评价
水稻产量稳定性与基因组方差评价随着世界人口的增长，粮食安全问题变得越来越重要。
水稻是世界上最重要的粮食作物之一，为全球超过50%的人口提供主要粮食来源。
因此，水稻产量稳定性的评价具有重要意义。
基因组方差评价是一种新兴的评估方法，可以有效地评估水稻产量稳定性的遗传基础。
本文将介绍水稻产量稳定性的评价方法，以及基因组方差评价的原理和应用。
一、水稻产量稳定性的评价方法水稻产量稳定性是指不同环境条件下水稻产量的波动程度。
水稻产量受到多种因素的影响，包括土壤条件、温度、湿度、光照等。
为了评价水稻产量稳定性，通常采用以下方法：1. 多环境试验法多环境试验法是评价水稻产量稳定性的传统方法之一。
该方法在不同地点或不同时间进行水稻栽培，以评价其产量稳定性。
然而，该方法存在缺陷，因为不同环境条件之间的差异可能会对试验结果产生很大的影响。
2. 抗倒伏性抗倒伏性也是评价水稻产量稳定性的指标之一。
抗倒伏性强的品种在遇到自然灾害或环境异常时，其株型不容易倒伏，从而保证其产量稳定性。
但是，抗倒伏性也受到其他因素的影响，如氮素含量等。
二、基因组方差评价的原理基因组方差评价是一种计算遗传变异水平的方法。
它通过测量基因座之间的方差来评价不同基因之间的遗传贡献。
该方法适用于分析复杂性状的遗传基础，包括水稻产量稳定性。
基因组方差评价的原理是基于多个基因座对复杂性状的遗传贡献。
每个基因座具有一定的遗传变异，在复杂性状的遗传基础中，每个基因座会对该性状的表现产生不同程度的影响。
因此，方差分解模型可以用来分析不同基因座在复杂性状中的贡献度。
基于这个模型，可以评估和预测水稻产量稳定性及其潜在的分子基础。
三、基因组方差评价的应用基因组方差评价已被广泛应用于水稻产量稳定性的评价中。
例如，一些研究表明，基因组方差评价可以有效地评估不同种质来源的产量稳定性。
另一些研究则表明，基因组方差评价可用于鉴定与水稻产量稳定性相关的量热、发育、生理进程等重要性状的分子基础。
水稻产量预测的Hopfield数学模型
水稻产量预测的Hopfield数学模型周保平【摘要】在众多的人工神经网络模型当中,Hopfield神经网络是应用比较广泛的一种.鉴于Hopfield神经网络的特点,将其应用于水稻产量预测领域, 运用人工神经网络的知识,建立了水稻Hopfield产量预测的数学模型, 通过它可以提高水稻产量预测的精确性,以提高肥料利用率,促使水稻优产、高产,达到经济、生态和社会效益的统一.此数学模型已通过了测试与试验验证,取得了较好的效果.【期刊名称】《农机化研究》【年(卷),期】2008(000)012【总页数】3页(P53-54,57)【关键词】水稻;产量预测;数学模型;Hopfield【作者】周保平【作者单位】塔里木大学,信息工程学院,新疆,阿拉尔,843300【正文语种】中文【中图分类】S1260 引言模型拟合是预测中应用较广的一种数值方法。
通过建立现实系统的拟合模型,经过运行后得出有关结论,实现预测功能,以辅助人们做出决策[1]。
在一般情况下,要为客观系统建立精确的且反映其本质的数学模型比较困难,有时甚至是不可能,但各种因素之间还是存在一定的关系。
如果能够找到正确反映现实系统输入、输出及它们之间外在关系的数学模型,那么此系统的真实数学模型究竟是什么样的形式,与预测活动并无多大的关系。
1 Hopfield神经网络简介Hopfield神经网络的数学模型为[2]式中 Tij—神经元i与神经元j之间的连接权值；g(ui)—单调递增的连续函数,并且节点间连接权对称,即Tij=Tji；ui—神经元i的输入值；Vi—神经元i的输出值。
上述模型可以简化为定义系统的能量函数为可以证明：dE/dt≤0，当且仅当dVi/dt=0时，dE/dt=0(i=1,2,…,N),即系统的稳定平衡点就是能量函数E的极小点。
因此，该网络的运算过程实际上就是一个局部极小点的寻优过程,目标函数就是该网络系统的能量函数。
2 水稻产量预测拟合数学模型的建立为现实系统建立其完整的预测数学模型是比较困难的,水稻平衡施肥与产量的关系也是如此。
基于深度学习技术的水稻环境因素产量预测
基于深度学习技术的水稻环境因素产量预测张春磊;李颜娥;丁煜;罗煦钦【期刊名称】《电子技术应用》【年(卷),期】2024(50)4【摘要】水稻作为全球重要的粮食作物,准确预测水稻产量在农业发展中起着重要作用。
由于水稻在环境因子与其生长机理的作用下往往呈现出非线性的特点,难以对其做出较为准确的预测,因此,提出CE-CGRU水稻产量预测模型,对非线性环境因子Copula熵(CE)方法进行提取特征并与CNN和GRU技术结合在一起。
其目的是在水稻品种确定的条件下,识别产量预测的重要特征。
根据使用浙江省临安区真实数据分析和比较所提出的模型的性能,构建了其他5个产量预测模型进行对比,分别是MLR、RF、LSTM、GRU和CNN-LSTM。
结果显示,CE-CGRU模型的MAE、MSE和MAPE分别为0.677、0.87和5.029%,表明CE-CGRU模型具有更好的能力来捕捉水稻产量与环境因素之间的复杂非线性关系。
此外,还对不同的特征选择方法以及不同时间步长进行了比较和分析。
【总页数】6页(P81-86)【作者】张春磊;李颜娥;丁煜;罗煦钦【作者单位】浙江农林大学数学与计算机学院;浙江省林业智能监测与信息技术实验室;林业感知技术与智能装备国家林业局重点实验室;杭州市临安区农业农村信息服务中心【正文语种】中文【中图分类】TP18【相关文献】1.基于气象因素的临沂水稻产量评估预测模型2.气象因素对水稻产量的影响及预测模型的建立3.利用分子标记预测杂交水稻产量及其构成因素4.优良中早熟水稻新品种吉89─45高产、稳产规范化栽培技术研究（二）──产量构成因素对产量的作用5.气象因素对盘锦地区水稻产量的影响及预测模型的建立因版权原因，仅展示原文概要，查看原文内容请购买。
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水稻产量预测模型的研究与应用
随着人们生活水平的提高，对粮食的需求量逐渐增加。
水稻作
为我国主要的粮食作物之一，拥有着广泛的种植面积和高产量的
特点。
因此，对于水稻产量的预测与掌握是极为重要的。
而在现
代技术的支持下，水稻产量预测模型的研究与应用已经成为了一
个热门的话题。
一、水稻种植与产量影响因素
水稻作为一种生态环境敏感的作物，其种植过程中受到的环境
因素影响很大。
由于我国南北气候差异较大，不同地区对于水稻
的种植也有所不同。
以南方地区为例，其中的水稻种植主要受到
气温、降水、光照等气象因素的影响。
除此之外，还有土壤肥力、气候变化和病虫害等因素会对水稻产量造成影响。
因此，在进行
水稻产量预测之前，必须深入了解水稻种植的影响因素。
二、水稻产量预测模型
基于各种水稻生长因素和环境因素，我们可以得出以下水稻产
量预测模型：WaterRice = f(Water, Soil, Air, Sunshine, Pests)。
其中Water、Soil、Air、Sunshine、Pests代表实际环境中水、土、气温、光照和病虫害等因素。
该预测模型被广泛应用于全国的水稻产量
预测。
除此之外，还有许多其他的水稻产量预测模型，如基于后缀回
归的模型、BP神经网络模型等。
这些模型均基于相关因素建立，
精度和可靠性在实践应用中得到了证明。
尤其是在人工智能技术
的支持下，这些模型在水稻产量预测中逐渐得到推广和应用。
三、水稻产量预测模型的应用
水稻产量预测模型的应用主要体现在数据收集、决策支持和区
域化水稻生产指导等方面。
利用水稻产量预测模型，可以及时得
到水稻生长环境中重要因素的变化情况，及时发现问题并进行调整。
此外，还可以在不同的生态环境下得出更为准确的水稻产量
预测，为农业生产的决策和规划提供参考依据。
例如，在某一地区中，历史数据表明该地区水稻生长环境的最
佳温度为18~25摄氏度，而在某一年中，该地区的气温较高、降
水较少，为预测该年水稻产量的变化，我们只需利用相关预测模型，根据实际气候数据计算出该年的产量指数，即可得出较为准
确的预测结果。
同时，水稻产量预测模型的应用还可以区别对待，在不同地区、不同品种、不同生长阶段等都有其独特的应用场景。
例如，在某
些气候条件异常、非常规品种、特殊生长环境条件等情况下，水
稻产量预测模型的应用也需要进行调整和改进才能更好地发挥预
测作用。
四、未来展望
随着人工智能和大数据技术的不断进步，水稻产量预测模型的
应用也将更加普及。
同时，我们还可以通过深度学习、多源信息
融合等方式，进一步提高预测模型的精度和可靠性。
此外，我们
还可以将水稻产量预测模型与其他生态环境因素综合研究，为促
进我国农业生态可持续发展作出更大的贡献。
在总结中，水稻产量预测模型是一项具有重要意义的研究成果，可以帮助我们及时发现生产问题、为决策规划提供支持。
但在应
用时，我们也需要充分考虑地区差异、因素多样性、生态变化等
问题，始能更好地发挥其作用。
未来，通过不断改进和研究，我
们相信水稻产量预测模型必将为中国农业生产带来更为广泛和深
入的影响。