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西湖龙井茶开采期影响因子及预报模型

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基于西湖龙井茶主栽品种(龙井43和龙井群体种)开采期及气象资料,应用积温和逐步回归方法,分别构建西湖龙井茶的积温预报模型和逐步回归预报模型,并利用多元线性回归方法,对两个模型的预报结果进行集成,构建集合预报模型.结果表明:积温预报模型、逐步回归预报模型、集成预报模型均通过0.01水平的显著性检验;龙井43和龙井群体种的积温预报模型回代检验平均绝对误差(MAE)分别为3.6d和2.8d,2a试预报MAE分别为2.5d和1.0d;逐步回归预报模型的回代检验MAE分别为0.9d和1.4d,2a试预报MAE分别为1.6d和0.8d;集成预报模型的回代检验MAE分别为0.7d和1.1d,2a试预报MAE分别为1.3d和0.8d.3种预报模型对西湖龙井茶开采期预报均具有应用价值,集成预报模型较积温预报模型和逐步回归预报模型的预报效果更理想,具有实际生产指导作用.
Research on the Factors of Xihulongjing Tea Picking Date and Its Prediction Model

朱兰娟、金志凤、张玉静、王治海、刘敏、范辽生

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杭州市气象局,杭州 310051

浙江省气候中心,杭州 310017

西湖龙井茶 开采期 物候期 气象因子 预报 集成模型

浙江省气象科技计划项目浙江省气象科技计划项目杭州市气象科技计划项目

2015C020482017ZD10QX201503

2019

中国农业气象
中国农业科学院农业环境与可持续发展研究所

中国农业气象

CSTPCDCSCD北大核心
影响因子：1.679
ISSN：1000-6362
年,卷(期)：2019.40(3)
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