2.3 荔枝产量预报 利用调和权重法对历年荔枝趋势产量进行外推预测[10]。根据式（4）计算得出气象生理产量，二者的产量之和为模拟的增城荔枝单产，具体结果如表2所示。得出模拟产量后，与实际产量进行对比，并进行模型预报准确率检验，模型准确率按式（5）计算。由表2中模拟气象生理产量可以看出，产量预报准确率最低为64.77%(2001年），最高为99.91%(2017年），有16个年份的预报准确率在85%以上，平均预报准确率达90.52%。分析结果表明，基于关键气象因子的荔枝产量预报方法，对于增城荔枝产量的预报效果良好，可以投入业务应用。 3 结论 (1）根据果树生理生育特征，本研究将荔枝产量分解为趋势产量和气象生理产量。趋势产量采用平均模拟滑动法求出，对气象生理产量与气象因子做相关性分析，确定影响荔枝生长发育的关键气象因子。在荔枝花芽分化期，需要适当的低温和一定的光照条件；冬季高温会导致荔枝出冬梢，抑制荔枝花芽分化。果实生长发育期，适当的温度可以促进果实膨大，而降水过多、湿度过大除了影响果实发育，还会导致荔枝病虫害偏重发生。秋梢生长时，降水过多、高温天气对生长不利，需充足阳光。
(2）利用调和权重法对趋势产量做外推预测，基于关键气象因子建立气象生理产量预报模型，模拟得出的增城荔枝单产精度较高，符合荔枝生产实际，该方法也易于业务使用。 (3）气象因子对荔枝产量的影响会因荔枝品种不同而存在差异，由于资料来源的局限性，研究无法将荔枝的产量数据基于不同品种进行区分，包括荔枝的不同生育期阶段，导致气象因子对荔枝关键生育期影响的分析不够全面。研究未将气象产量和生理产量进行进一步拆分，综上导致预报产量和实际产量之间会存在一定的误差。 参考文献（数量过多，略） |
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