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《中国农业气象》 2006年04期
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基于马尔柯夫过程和概率分布特征的粮食产量预测

姜会飞  廖树华  丁谊  郭勇  
【摘要】:通过分析粮食单产中气象产量分量时间序列的变化规律,综合运用马尔柯夫模型和概率密度分布函数,构建相对气象产量预测模型。以河南省民权县和陕西省武功县1949-1999年小麦单产序列为例构建模型,预测得到2000年两地区小麦产量的相对误差在20%以下。预测结果表明:综合运用马尔柯夫过程和概率分布特征预测粮食产量的方法是有效的。
【作者单位】中国农业大学资源与环境学院 中国农业大学资源与环境学院 中国农业大学资源与环境学院 中国农业大学资源与环境学院
【关键词】相对气象产量 马尔柯夫模型 概率分布 粮食产量
【基金】:国家“十五”科技攻关项目(2001BA513B3-1)
【分类号】:S11
【DOI】:CNKI:SUN:ZGNY.0.2006-04-002
【正文快照】:
探寻准确预测粮食产量的方法是农业界、经济界和气象界科技工作者共同研究的课题。目前,较为流行的预测方法有马尔柯夫模型预测法[1]、遥感技术预测法、统计动力学生长模拟法和系统综合因素预测法等[2],但预测结果大多难以达到应用要求[3]。本文以气象产量序列的马尔柯夫状态
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【引证文献】
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【参考文献】
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【共引文献】
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【同被引文献】
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【二级参考文献】
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