使用和气候预测信息的好处raybet雷竞技最新
全国农场主联合会的澳大利亚,在其出版新视野号(白色,是,总理内塔尼亚胡,1999),支持许多农民改善季节性预测的角度研究优先级高,协助他们在管理属性。这也突显出几个调查(石头和Marcussen, 1994;艾略特和培育,1994;尼科尔斯,1985)。经理的水和其他气候敏感的经济领域还声称,他们希望看到重要raybet雷竞技最新的技能水平的进步和交货期在季节性预测(阿尔布雷特和麻醉品,1997)。另一项调查由QCCA (Cliffe保罗,大厅,2001)表明,许多放牧人使用预测来援助他们的长袜和股票交易的决定,即使预测的可靠性在许多领域仍是一个问题。昆士兰的农民无疑对SOI不良信息通过发送牛市场,从而减少库存率特性。
粮食种植者在新南威尔士和昆士兰的调查表明,农民使用为期四天的天气预报计划播种和喷涂操作。他们也使用霜风险信息切换作物和作物品种,他们使用了季节性降雨前景增加氮肥率和作物的播种面积。Meinke(2000)引用具体的例子中,农民和几个机构在昆士兰使用基于模型的信息。
昆士兰科技大学的调查(黑斯廷斯和'Sul-livan阿,1998)初级生产者,牲畜生产商有一些奶农,昆士兰东南部的南方,和其他农业生产。目的是衡量生产者的意见季节性气候模式和季节性预测的影响。raybet雷竞技最新另外两个调查获得反馈的需求和使用气候信息进行在新南威尔士(阿尔布雷特和麻醉品,1997;raybet雷竞技最新克莱顿et al ., 1999)。和广义相结合,调查显示,生产商极其感兴趣的气候信息等重要的气象参数和预测降雨和霜冻。raybet雷竞技最新有大量需要相关的用户友好的澳大利亚气候信息在农村。raybet雷竞技最新调查显示,有提升空间的官方预测建立更多的信心,也建立一个更好的理解的官方预测。
有许多调查从agro-climatological服务经济效益量化(亚当斯et al ., 2003)。额外的agroclimatological报告但没有量化的经济效益是通过检查土地退化风和水的侵蚀和减少环境污染肥料浸出和化学喷雾飘。
天气预报的价值取决于用户的能力有效地将这些信息转化为经济价值和利润在各个农场级别。卡茨和墨菲(1997)指出研究表明储蓄从弗罗斯特对果园的预测范围从667美元到1885美元每公顷。在玉米生产储蓄从17岁到58美元每公顷;在小麦生产,一个完美的预测导致储蓄196美元每公顷;在葡萄生产,准确的为期三周的预测导致净利润225美元每公顷。
季节性的价值前景取决于技能或预测的准确性及其边际价值相对于其他现成的信息来源的经理一个特定的生产系统。合理有效应用季节性气候的预测准确性导致决策,生成改进结果。raybet雷竞技最新要有效,然而,决定改变必须产生积极的变化值通过改善目标性能的相关方面。如果信息被忽略或者它不会导致改变决定,它没有经济影响或价值(Freebairn, 1996)。如果天气预报是不准确的,那么可能会有负面的信息价值在当前季节。
Kondinin集团在一份研究研究的角度来研究季节性的气候预报准确性和检查的有效性,从而获得提高决策在澳大利亚南部和西部(巴克利,2002)。raybet雷竞技最新这项研究表明,长期气候预测模型可以预测降雨与准确性水平三个月的时间,raybet雷竞技最新比一个猜测。大多数的模型更准确的交货时间0和1月。长交货期预测不够准确的用于田间决策。此外,预测精度很低在秋天的关键时刻,这意味着气候预测是最好的作为农场的只有一小部分的决策过程。raybet雷竞技最新
季节性预测不同行业的好处和跨地区(锤子,Carberry,和石头,2000)。土壤和植被暴露于高气候变化在牧区可以通过提前去库存化的好处raybet雷竞技最新干旱以避免过度放牧、股票损失,加速侵蚀。作物生产者可以评估是否播种施肥的作物如果有机会收获明显减弱。灌溉用水要求,可以更好的估计。
季节性预测作物生产者的价值是有意义的,但它随管理和初始条件,以及种植制度和位置。预测会影响决定什么作物,播种面积,以及是否灌溉和/或施肥的作物。哈默和他的同事(2001)已将案例研究的气候预测的应用领域/农场规模旱地种植制度在澳大利亚,津巴布韦和阿根廷的利润提高了农民。raybet雷竞技最新
澳大利亚北部的粮食带,利润大幅增加(20%)和/或减少风险(35%)与小麦作物可以实现基于季节性预测可以在种植时间(锤子,Holzworth,和石头,1996)。这可以通过战术应用程序或调整氮肥品种成熟,具有重大经济利益(马歇尔•帕顿,锤,1996)。
彼得森和弗雷泽(2001)表明,季节性预测技术,提供季节性的不确定性增加的年利润下降了30%的农民在西澳大利亚约5%。维多利亚西北部,如果季节性预测表明10月份土壤水分充足,然后一个向日葵播种作物可以高概率的丰收(Jessop, 1977)。以类似的方式,季节性预测可以用来确定一个特定的谷物、油籽、或豆类作物播种,特别是基于良好的收成的概率。
厄尔尼诺-南方涛动的影响占主导地位的气候在许多世界大型作物生产的地区。raybet雷竞技最新SOI信息一些技巧有助于提高管理决策在澳大利亚(Carberry et al ., 2000)。fallow-cotton之间通过改变、sorghumcotton或基于SOI棉棉旋转阶段在8月到9月期间前下两个夏天,两年时间增加的平均毛利率14%标准fallow-cotton旋转。同时,从侵蚀土壤流失降低了23%,现金流改善许多年。Clewett和同事(1991)使用作物模型表明在季节种植庄稼的强烈负面SOI种植前是无利可图,相比之前强烈积极的SOI种植的季节。SOI数据因此可以用来调整管理策略根据气候风险的水平。
达德利和赫恩(1993)利用SOI模型检查灌溉棉花种植者在高度变量的选择,新南威尔士州北部夏季降水的环境。研究表明,如果灌溉者知道当前SOI每个棉花赛季开始之前,更有利可图的厂房和设备投资的时机可能的结果。这些好处可能扩展到供应商的农业投入和处理器。
牧场在澳大利亚东部对ENSO的气候事件尤为敏感,对载畜率的影响和土地退化。的政策减少载畜率的基础上预测厄尔尼诺现象可以显著减少环境退化在不利季节(麦肯和白色,1992;斯塔福德史密斯et al ., 1996;Clewett Dros-dowsky, 1996)。
鲍曼,麦肯和白色(1995)研究了季节性的价值前景在北部和西部维多利亚羊毛生产国,假设未来12个月预测准确性的60,80年,100%。他们得出结论,季节性预测的更准确,更好的是通过减少的长期财务业绩农场的牲畜死亡和保护自然资源基地。
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