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信息所应用大数据分析方法揭示气象与作物产量的关系

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  日前,中国农业科学院农业信息研究所农业监测预警创新团队运用多模泛化关联分析法汇集34年2481个气象站点日度数据和全国31省市自治区2000多个行政县区农作物产量数据,揭示了主要农作物生长各个阶段气象要素与产量的关系。相关研究成果发表于美国作物学会的《作物科学(Crop Science)》期刊上。

  据悉,基于实时监测信息的农产品产量分析预警一直是农业监测预警研究工作中的难题。农业监测预警研究团队的研究人员在多年跟踪与建模的基础上,利用大数据分析技术对中国农作物单产趋势及其波动率做了详细的分析研究,阐述了中国农作物区域与品种间的差异并分析了其原因。通过对大数据的多模泛化关联分析得到中国农作物在不同生长期期间单产与各气象要素之间的详细关系。研究揭示了,中国农作物生产过程中产量形成和气象要素的时间、空间分布规律,并通过量化的形式得到各项指标的影响系数,为大范围小区域定量预测农产品产量提供了参数依据。本研究的成果可以有效地运用在农业监测预警工作中,通过每天气象要素的监测对当年的农业生产进行预测和预警,并反馈到生产管理中。

  该研究得到了国家科技支撑计划、中国农科院创新工程等项目的资助。相关论文以中国农科院信息所为完成单位,信息所许世卫研究员为通讯作者,庄家煜副研究员为第一作者。

  

  图1 县域尺度冬小麦气象(温度)因素对产量的影响

  论文链接:http://aic.cames.com.cn:8080/CropScience/cropScience2017-01-0048.pdf

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