【正文】 Son Ltd. , 13.[10] Grambsch, Anne .Climate change and human health impacts in the United States an update on the results of the . national assessment[EB/OL], 2006,29.。在此謹(jǐn)向兩位老師致以誠摯的謝意和崇高的敬意。從課題的選擇到論文的最終完成，二位老師都始終給予我細(xì)心的指導(dǎo)和不懈的支持。此時(shí)此刻的心情是復(fù)雜的，有著論文寫作過程即將完成的欣慰，也有著即將離開校園的失落感，而最多的，還是心里滿滿的感激。想了很久，要寫下這一段謝辭。對(duì)于長期玉米產(chǎn)量的預(yù)測(cè)，根據(jù)給定的氣象資料，我們就能得到其預(yù)測(cè)產(chǎn)量。5 結(jié) 論可以看出，用滑動(dòng)平均方法對(duì)日照玉米往年產(chǎn)量進(jìn)行模擬的精度與灰色模型模擬的精度基本一致，但對(duì)未來年份玉米的產(chǎn)量進(jìn)行預(yù)測(cè)時(shí)，建議采用多項(xiàng)式方法，因?yàn)樗木让黠@很高，且灰色模型不適于長期的預(yù)測(cè)。由于我們對(duì)氣象因子的預(yù)測(cè)呈線性，從長遠(yuǎn)來看不符合實(shí)際。以下我們根據(jù)近些年的氣候條件，預(yù)測(cè)以后的氣候條件，進(jìn)而帶入前面的回歸方程，可以預(yù)測(cè)未來的氣候條件及其糧食產(chǎn)量。故直線滑動(dòng)平均方法與調(diào)和權(quán)重法相結(jié)合，是對(duì)作物趨勢(shì)產(chǎn)量進(jìn)行模擬和預(yù)報(bào)的比較有效的方法之一。此法能以不同權(quán)重方法去求算各序列樣本對(duì)趨勢(shì)產(chǎn)量的影響，距預(yù)報(bào)年越近的樣本，其權(quán)重越大，離預(yù)報(bào)年越遠(yuǎn)的樣本，其權(quán)重越小。把模擬的氣象產(chǎn)量和模擬的趨勢(shì)產(chǎn)量相加，即為模擬的玉米單產(chǎn)。我們得到氣象產(chǎn)量的預(yù)測(cè)如下（3）趨勢(shì)產(chǎn)量的處理及預(yù)報(bào)趨勢(shì)產(chǎn)量由地理環(huán)境等因素決定，逐年變化幅度比較小，有相對(duì)的穩(wěn)定性。發(fā)現(xiàn)氣象產(chǎn)量和六月份月小型蒸發(fā)量，六月份月平均相對(duì)濕度，七月份月最高氣溫，七月份月平均相對(duì)濕度，十月份月降水量，十月份月平均相對(duì)濕度等6個(gè)氣候因子的相關(guān)關(guān)系較為顯著。分離得到下表()中數(shù)據(jù)，因滑動(dòng)平均方法對(duì)樣本數(shù)量有損耗，故滑動(dòng)平均處理后，玉米單產(chǎn)資料由1971—2008年變?yōu)?973—2006年。 日照玉米單產(chǎn)的滑動(dòng)平均預(yù)報(bào)方法（1）原始數(shù)據(jù)的平滑處理　　建立灰色模型的條件是原始離散數(shù)據(jù)為光滑函數(shù),而糧食產(chǎn)量由于受氣候、地貌等自然因素的影響具有非常大的不確定性,本文采用提高光滑度的措施,其主要思路是先對(duì)原始數(shù)列進(jìn)行移動(dòng)平滑處理,基本計(jì)算公式為:　式中: 是時(shí)間序列中第期的值,是 期移動(dòng)平滑值, 是周期數(shù)。為了削弱農(nóng)業(yè)技術(shù)水平、社會(huì)經(jīng)濟(jì)條件、供需關(guān)系、政府重視程度等非氣象因素對(duì)玉米單產(chǎn)的影響，更好地分析單產(chǎn)和氣象因子之間的相關(guān)性，必須把氣象因子對(duì)單產(chǎn)的影響同農(nóng)業(yè)技術(shù)水平、社會(huì)經(jīng)濟(jì)條件、供需關(guān)系、政府重視程度等對(duì)單產(chǎn)的影響分開考慮。 日照玉米產(chǎn)量分析及預(yù)報(bào)以日照1971年2008年歷年玉米產(chǎn)量、種植面積和同期氣候資料為基礎(chǔ)，從農(nóng)業(yè)氣象角度對(duì)影響玉米產(chǎn)量的主要?dú)夂蛞蜃舆M(jìn)行分析，運(yùn)用數(shù)理統(tǒng)計(jì)方法建立玉米產(chǎn)量模擬預(yù)報(bào)模型。不同品種的玉米對(duì)氣候條件的要求不同，同一品種的不同生長發(fā)育期要求的氣象條件也不盡相同。其次，玉米總是種植在一定的氣候環(huán)境條件下，也就必然受到外部氣象條件有利或不利的影響，這些影響或增加或減少玉米的最終產(chǎn)量。 玉米產(chǎn)量回歸分析預(yù)報(bào)模型氣象條件是影響玉米產(chǎn)量的最主要的外部條件之一，它是玉米生長及其產(chǎn)量形成所必需的基本因子。3 山東省日照市提供了三個(gè)站點(diǎn)的實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)，由于三個(gè)站點(diǎn)的數(shù)據(jù)相似度非常高理性地選擇其中一個(gè)站點(diǎn)的數(shù)據(jù)作為此模型的實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)。 模型假設(shè)及符號(hào)說明模型假設(shè)1 山東省日照市氣象部門和山東省日照市農(nóng)業(yè)局提供的數(shù)據(jù)準(zhǔn)確或者誤差不大，比較符合實(shí)際。雄穗開花一般比雌花吐絲早35天?；閱涡?，雌雄同株。稈呈圓筒形。耐鹽堿能力差，氯離子對(duì)玉米的危害尤甚。玉米在砂壤、壤土、粘土上均可生長?！　∮衩诪槎倘照兆魑?日照時(shí)數(shù)在12小時(shí)內(nèi),成熟提早。從抽雄到開花日均26～27℃。 玉米生理特性玉米喜溫，種子發(fā)芽的最適溫度為25～30℃。（含前三島岸線），淺海水域廣闊，負(fù)20米等深線以內(nèi)的淺海面積6萬多公頃，灘涂5000公頃，島礁33個(gè)，其中較大的島嶼有平山島、達(dá)山島、車牛山島，即“前三島”。沭河發(fā)源于沂山南麓，；濰河貫穿五蓮縣、莒縣，；傅疃河是唯一的境內(nèi)大河，流域面積1060平方公里。境內(nèi)河流縱橫，分別歸屬沭河、濰河,除濰河流入渤海外，其余流入黃海。南北長約82公里，東西寬約90公里，總面積5310平方公里。04′。39′，北緯35176。日照市位于山東省東南部黃海之濱，東經(jīng)118176。最高點(diǎn)為五蓮縣的馬耳山，海拔706米；最低點(diǎn)在東港區(qū)東海峪村，海拔1米。東臨黃海，與日本、韓國隔海相望，北靠青島，南與江蘇連云港毗鄰，西靠沂蒙山區(qū)。04＇－36176。35＇－119176。根據(jù)SPSS數(shù)學(xué)統(tǒng)計(jì)學(xué)軟件分析得出的顯著性水平，分別建立了顯著性水平較高影響氣象因子的線性相關(guān)模型和具有顯著性影響氣象因子的線性相關(guān)模型及非線性相關(guān)模型，彌補(bǔ)了前面灰色模型的不足。用SPSS統(tǒng)計(jì)學(xué)軟件進(jìn)行了偏相關(guān)系數(shù)分析，得出了氣象產(chǎn)量和氣象因子的相關(guān)性，然后建立線性回歸模型計(jì)算出預(yù)測(cè)的氣象產(chǎn)量。這也是此模型在分析該問題上的不足之處。GM（1，1）灰色模型由于其特點(diǎn)，只能對(duì)未來幾年的玉米產(chǎn)量進(jìn)行了預(yù)測(cè)，并且不能將相關(guān)的氣象因子考慮在內(nèi)。而且，隨著發(fā)展系數(shù)增加，模擬誤差迅速增大。 GM( 1 , 1) 模型精度檢驗(yàn)　　根據(jù)建立的預(yù)測(cè)模型,計(jì)算1958～2000 年6 個(gè)時(shí)段的生成值X(0) ( t) , t = 1 ,2 ,3 ,4 ,5 ,6 ,然后將其還原得模擬值,并與實(shí)際值進(jìn)行比較,結(jié)果表明實(shí)際值與預(yù)測(cè)值精度在8 %以內(nèi),說明預(yù)測(cè)精度比較高,預(yù)測(cè)結(jié)果可靠。此模型稱為但序列一階線性動(dòng)態(tài)模型。 GM( 1 , 1) 模型的建模過程及求解灰色模型（grey model）記為GM，GM（m,n）表示m階n個(gè)變量的微分方程?！　≡O(shè)有原始非負(fù)時(shí)間數(shù)列 　　 ,其一次整理生成的數(shù)列為:　　 。