灰色系统理论在估产中的应用 以吉林省梨树县为例.doc

灰色系统理论在估产中的应用amp;mdash;amp;mdash;以吉林省梨树县为例 J 第18卷第6期地理科学Vol.18 No.6 1998年12月SCIENTIA GEOGRAPHICA SINICA Dec.. 1 998 灰色系统理论在估产中的应用.一一以吉林省梨树县为例张树清陈春万恩瑛4 (中国科学院长春地理研究所长春130021) 提要以吉林省梨树县为例，阐述了利用灰色系统进行玉米气象估产的方法，其中包括用GM(1.1)模型进行趋势产量预测，用灰色关联度分析方法确定主气象因子群，以及利用GM(1.N)进行气象产量预测等。关键词作物估产灰色系统分类号中图法Sl1-.,.,.. 1号|吉林省的中东部地区地形起伏大，山地阴影形成的干扰不利于遥感图像信息提取，而且.. 地块细碎不成大片。在这样的区域上进行玉米遥感估产，信息提取困难，图像有效面积小，最好有其他的估产方法作为补充。因此，为配合国家;八五;攻关项目一一松嫩平原玉米遥感估产，我们用灰色系统为数学原型，以FOXPROW为数据库管理系统，在WINDOWS和DOS两种平台下建立了气象估产子系统，该子系统对吉林省梨树县进行了气象估产试验，取得了较好的效果。2 玉米趋势产量及气象产量的计算在一个时间序列段内，粮食产量的变化有一定趋势，由此所反映的粮食产量称为趋势产量。由于气象因素而使粮食实际产量偏离了趋势产量，如在风调雨顺的年份，粮食实际产量可能高于趋势产量;而在灾情多发的年份，可能低于趋势产量，二者的差距称为气象产量[1]。趋势产量与气象产量之间的关系，我们用灰色系统中的GM(1.l)来描述。使用梨『树县1965-1993年的甸降水和旬均气温资料，建立了1992年以前的玉米气象产量与气象因子的关系，再用1993年的气象数据代入该模型中，推求1993年的气象产量。在推求任一地区的作物趋势及气象产量时，必须将其历史资料分段后再作建模处理，因为在粮食单产句.序列中，可能由于某一或某几年采用了粮食新品种，使粮食产量在历史序列之中产生一次或几次大幅度的增加，这种增加将破坏粮食单产的原有趋势。在梨树县，用1984-1992年的数据序列来计算1993年的产量。_. ·本文获;八五;国家科技攻关;松辽平原玉米遥感估产;课题支持。-第一作者简介:张树清，男，1963年生，助理研究员，在职博士生，从事遥感与地理信息系统领域的科研工作。收稿日期:1996-6-13;改回日期:1998 -4-13 \ 地理科学18卷8#004699582 我们利用灰色系统中GM(1，1)模型，编写了预测趋势产量的C程序。要预测梨树县1984年以来的历年趋势产量，可将1984-1992年玉米单产为已知序列，调用该程序后，就可得白化方程的参数α和U，同时程序给出了预测的自化方程，其形式为:斗f1l(是)= 7567. 4845eo.0559(的-6986.8245 (1) 式中h为序列数，刘1)(k )为第是个预测值的累加值[2]要想得到预测值，我们还需用式(2)作模型还原。斗fO)(k) =衬1)(是)一土f1l(k -1) (2) 式中抖。)(是)为第h个预测值，??f1l(k)和斗P)(k-1)分别为第k，k -1个模型累加值。、将(1)代入(2)式之中得(3)式:抖。)(是)= 113512.2675[eo.0559k _ eO.0559(卜1)](3) 依照(3)式，我们给出了k= 2, .. ., k = 9的趋势产量值丘。)(川，另外为检验残差精度，程序给出原始值(斗(0)(k ))、残差(??m-抖。)(是))、精度((斗(0)(k ) -抖。)(k))/斗(0)(k) X 100% )及相关系数(R= O. 749)。同样按照公式(3)，程序给出了k= 10的预测值。抖。1(10) = 10 204.5即1993年梨树2县的玉米趋势单产应为10204. 5kg/hm，表1中的残差数据即为几年来由气象因素的影响而产生的气象产量，在气象产量之中有正有负，正则表明当年的气象情况比较适合玉米生长，负则表示当年的气象条件不利于玉米生长，气象产量的大小不等、正负不同，正是由于气象条件的影响所致[3]。本文将进一步讨论这些气象产量与哪些气象因子有关，其关联度如何，哪些是关联度大的因子，这些大关联度因子与气象产量的数量关系如何等。 2表1吉林省裂树县气象因子对玉米单产(kg/hm)的影响Table 1 The influence of meteological factors on maize unit area yield in Lishu County, Jilin Province 年代h值实际单产趋势单产气象产量(残差)1985 2 5559.30 6525.30 -996.0 1986 3 594