[发明专利]一种基于气象条件的桂平荔枝产量大小年年型等级区域预测模型的构建方法

说明书

本发明公开了一种基于气象条件的桂平荔枝产量大小年年型等级区域预测模型的构建方法，其构建方法步骤如下：步骤一：区域荔枝产量大小年年型等级数据收集；步骤二：气象数据确定；步骤三：气象指标筛选；步骤四：预测模型确定；可以为生产者和管理者提供直接的田间管理措施和标准，如上一年10月的每日最低温度高于20℃时和收获当年2月的每日平均温度高于14℃时，可以通过地面铺设遮阳棚，降低日照强度，间接降低温度，有利于高产，在荔枝主产区，与小年单产相比，通过微气象条件的调控，单产增加50％以上是完全可能的，经济效益非常巨大；遮阳棚、灌溉和地面覆草等措施在荔枝主产区是常规栽培技术，易容推广应用。

技术领域

本发明涉及园艺作物产量定量预测技术领域，具体是一种基于气象条件的桂平荔枝产量大小年年型等级区域预测模型的构建方法。

背景技术

荔枝是对气候条件要求最为严格的热带亚热带果树之一。荔枝为多年生果树，每年产量波动主要受生产周期内气象条件的影响，当以产量大年为100％时，小年产量为30％以下，即荔枝产量每年最大波动幅度约70％。行业上将产量在不同年际间的变化称之为果树大小年现象，即大年产量高、小年产量低。以往对果树大小年产生原因的研究结果可以归纳为四个方面，即气象条件、以土壤为主的立地条件、管理方法和果树自身特征，这四个方面共同左右着每个生产周期的产量。

受数据和研究方法限制，以往的研究多数为描述性或半定量或短期研究，未形成系统性的可定量预测产量的技术。一般地，现代生产管理技术不至于造成产量的大幅度波动，此项影响可略；施肥和灌溉能够及时补充大年后的土壤养分和水分相对匮乏状态；未发现果树明显的自身特征而形成有规律的大小年波动现象；而每个生长周期的气象条件却具有明显的不同，研究表明它是影响果树大小年产生的主要不确定因素。荔枝产量大小年年型等级难题一直没有得到解决，根本原因在于没有找到关键的定量影响因素。

发明内容

本发明的目的在于提供一种基于气象条件的桂平荔枝产量大小年年型等级区域预测模型的构建方法，以解决上述背景技术中提出的问题。

为实现上述目的，本发明提供如下技术方案：

一种基于气象条件的桂平荔枝产量大小年年型等级区域预测模型的构建方法，其构建方法步骤如下：

步骤一：区域荔枝产量大小年年型等级数据收集；

步骤二：气象数据确定；

步骤三：气象指标筛选；

步骤四：预测模型确定。

作为本发明进一步的方案：所述步骤一中通过实地调查和公开信息确定近些年区域荔枝产量大小年年型等级数据(包括年的数量和每年的年型等级)，分为大年、偏大年、平年、偏小年、小年五级，分别赋值5、4、3、2、1，作为因变量Y；确定开始收获月，以便确定下一个生产周期的气象条件起始月，针对未收获前就已进入下一个花芽分化期的品种，起始月应该提前到花芽分化期当月。

作为本发明再进一步的方案：所述步骤二中使用有年型等级数据的对应生长周期的区域逐日气象数据，包括平均温度、最高温度、最低温度、平均相对湿度、最小相对湿度、日照时数和降水量。

作为本发明再进一步的方案：所述步骤三中筛选与荔枝产量年型等级呈显著或极显著相关关系的气象指标。

作为本发明再进一步的方案：所述步骤四中使用筛选出来的多个指标与荔枝产量年型等级建立多元回归模型，最后以模型自回归合格率80％以上为模型合格率标准确定预测模型和参数。

与现有技术相比，本发明的有益效果是：