摘要：为了探讨油菜氮素营养诊断指标以及与产量预测的关系，应用3414最优回归设计的田间试验，结合定量氮素分析，初步确立油菜不同生育时期叶片营养诊断指标为苗期1．48％-1．95％，苔期4．65％～5．56％，角果发育期3．40％～4．10％。并发现角果发育期叶片中氮吸收量和产量呈显著的相关，建立角果发育期叶片氮吸收量和产量的曲线方程，可对该期油菜产量进行理论预测。

摘要：页岩气藏低孔超低渗的储层特征决定其只有通过水平井压裂改造才能获得经济产能,而压后产量预测对施工优化设计和经济评估结果都具有重要影响。在总结前人研究的基础上,基于修正后的Warren&Root模型,考虑解吸附、滑脱流动、微裂缝应力敏感等多因素,建立了一个不稳定渗流早期的页岩气产量预测模型,利用拉普拉斯变换和试井方法得到拟压力的解析解,并进行了实例验证与敏感性因素分析。结果表明:该模型计算得出的单井平均日产量与实际值十分接近,证实了该模型的准确性;解吸附和滑脱流动对产量有较大影响,解吸附是页岩气开发过程中重要的产气机制;微裂缝的应力敏感性也会在一定程度上影响产量大小,但影响幅度不及前两个因素。研究结果对页岩气产气机理研究以及早期产量预测具有一定的积极意义。

摘要：针对传统基于归一化植被指数(normalized difference vegetation index,NDVI)的作物长势监测方法对于同一时期处于不同生育阶段的作物缺乏可比性,以及NDVI的高低不能直接代表产量的高低的问题,该研究设计了一种可以动态反映作物长势和产量变化的具有时空可比性的统计指数(作物产量指数)。以黑龙江省为例,基于单产数据、气象数据、遥感数据、作物分布数据,对3种作物分别进行估产分区,综合使用随机森林重要性评价方法和留一法为各估产分区筛选最优估产建模变量,构建动态估产模型和产量指数计算模型,并在2022年作物生长季(6—9月)进行了大豆、玉米、水稻的动态估产和产量指数预报和分析。结果显示:1)建模指标的重要性从高到低依次为趋势单产、遥感植被指数、气候类指标。2)3种作物整体单产预测精度最高的为水稻,其平均绝对相对精度(mean absolute relative precision,MARP)为95.20%,其次是玉米(MARP为93.81%),最后是大豆(MARP为92.73%)。3)以历史5 a为基期计算的3种作物的6—9月的产量指数的对比结果显示,大部分区县3种作物各月的产量指数差异处于“平”状态。4)生长季产量指数的月环比结果显示大部分区县产量指数的月环比值处于-0.01~0.01之间。该研究设计的作物产量指数可用于比较某一统计单元(如县、市或省)在特定评估时间点相对于其历史平均单产的增减状况,也可以环比相邻两个评估时间点的产量变化情况;在空间维上可以比较同处于某个特定评估时间点的不同统计单元的单产指数的高低情况,在长势监测、产量预报等中具有很好的应用前景。

摘要：采用约束变换区组设计,借助计算机对种子园进行高产模式配置设计,营建生产性嫁接种子园,模拟预测结果表明:接株3年生进入结实期后,高产配置比一般配置,每年每公顷可增产种子65.05％,球果败育率降低2.57％,子代高生长增加3.35％;生产性种子园应考虑配置系统疏伐模式,第一次疏伐在接株5年生时进行,第二次疏伐在7年生时进行。

摘要：通过典型抽样调查,利用单因素分析方法得出龙竹的适生海拔、坡位、坡向。并实测了32株龙竹的胸径和重量,根据胸径和重量的相关性,首次推导出了龙竹的产量预测模型;为造纸企业科学合理的经营龙竹原料林起到促进作用。

摘要：针对在换大泵方案设计中,油井产液量的预测方法存在的问题,结合生产实际情况,引入临界流压的概念。产量预测时,所选取的预测流压值都不能低于不同区块相应的临界流压,改变了以往把流压降得越低,产量越高的错误思想,使得预测结果更接近生产实际。

摘要：随着油田注水开发的不断深入，合理的压后产量预测已成为影响下泵完井和后期跟踪调整的必要因素，而压后产量预测的准确程度主要取决于压裂效果的影响程度。通过分析油井压裂效果各影响因素的权重，明确了压裂砂岩厚度、压裂有效厚度、连通水井总注入量和总加砂量为主要影响因素，影响权重占70％以上。结合葡萄花油田各区块的储层特点及增液量，采用多元线性回归法进行分析和产液量公式推导，并结合各区块渗透率、孔隙度及导流能力等影响因素进行修正，通过对近5年各区块186口压裂井的单井压裂实际增液量进行验证．绘制压裂后实际增液量与预测增液量误差对比图版．结果显示误差较大井所占比例在10％以内。将该预测方法应用于压后完井泵径设计，结合不同机型、不同泵径及参数组合下的产液量情况，可较好满足葡萄花油田各区块压裂井泵径设计的需求。

摘要：本文根据哲盟 １９９４ 年全盟森林资源二类调查成果材料和对现有林地进行调查实测，利用系统工程原理，预测到 ２０００ 年、２００５ 年、２０１０ 年时全盟薪炭材应达到的产量及实施建议。

摘要：为了预测油田的动态产量,通过对多个自变量进行综合回归分析,确定了影响油田产量的重要因素和自变量的数目,并建立了相应的多元线性回归预测模型。基于多元线性回归模型和计算统计量,分析了回归参数求解过程中的重要信息,并建立了年产油量自回归预测模型。将两种预测模型应用于某油区,获得了较为满意的预测结果。

摘要：针对BP神经网络进行粮食产量预测时易陷入局部最优的缺陷,本研究借鉴免疫算法和遗传算法的优点,设计具有浓度调解机制和全局寻优特性的自适应免疫遗传算法(AIGA),用该算法来优化BP神经网络的权值和阈值,并最终给出AIGA—BP神经网络的MapReduce实现。通过仿真实验验证:在精准度方面,AIGA—BP神经网络对于粮食产量预测的精度要明显优于BP神经网络;在效率方面,该算法的MapReduce实现具有更快的处理速度和良好的加速比,在使用大尺寸训练集时优势更为明显。