6用于中长期天气预报的二元二次曲线图
二元二次回归模型的数学表达式可写成：
Y =A0 + A1•X1 + A2•X2 + A12•X1•X2 + A11•X12 + A22•X22 ……(3)
(3)式中，X1、X2为自变量，Y为因变量， A0、A1、A2、A12、A11、A22为参数（即回归系数），参数可通过回归分析求出。
在“农业气象信息及天气预报工具平台”中大部分模型图都是彩色的，在本文中都将彩色改成了黑白色。对于图17、18、19、20，由于黑白图中等直线(曲线或直线)的数值标注可能看不太清楚，现特作如下说明：
图17、18都是用二元二次回归方法制作天气预报的模型图。其中，图17是黑龙江垦区某地用大前年7月降水量（X1）和大前年12月降水量（X2）预报当年8月降水量的二元二次回归预报图，纵坐标为X1，横坐标为X2。图中的曲线为当年8月降水量预报等值线（其中，最内圈等值线的值为76.1MM，次圈为135.6MM，最外圈为611.7MM，共10圈，详见图中标注）。图中，最内圈中是预报当年8月降水最少（少于76.1MM）的区域。统计数据表明，这个预报方法，回归标准误差为44.6MM。
图18是黑龙江垦区某地用去年12月降水量（X1）和去年11月降水量（X2）预报当年7月降水量的二元二次回归预报图，纵坐标为X1，横坐标为X2。图中的曲线为当年7月降水量预报等值线（其中，最内圈等值线的值为213.1MM，次圈为190.7MM，最外圈为11.2MM，共10圈，详见图中标注）。从图中可以看出，当去年12月降水量X1少（比如，少于5MM），且去年11月降水量X2多时（比如，大于62MM），可预报当年7月降水量为多（213MM以上）。统计数据表明，这个预报方法，回归标准误差为30.2MM。
图17：黑龙江垦区某地8月降水量二元二次回归预报图
图18：黑龙江垦区某地7二元二次回归预报图月降水量
7 用于中长期天气预报的二元线性回归预报图
二元线性回归模型的数学表达式可写成：
Y =A0 + A1•X1 + A2•X2 ……(4)
(4)式中，X1、X2为自变量，Y为因变量， A0、A1、A2为参数（即回归系数），参数可通过回归分析求出。
图19、20都是用二元线性回归方法制作天气预报的模型图。其中，图19是黑龙江垦区某地用大前年5月降水量（X1）和大前年11月降水量（X2）预报当年6月降水量的二元线性回归预报图，纵坐标为X1，横坐标为X2。图中的10条直线为当年6月降水量预报等值线（其中，右下角一条直线的值为10.6MM，向上紧挨着的一条直线为23.3MM，最左上角的一条直线为124.6MM，详见图中标注）。统计数据表明，这个预报方法，回归标准误差为22.4MM。
图20是黑龙江垦区某地用去年9月降水量（X1）和去年11月降水量（X2）预报当年7月降水量的二元线性回归预报图，纵坐标为X1，横坐标为X2。图中10条直线为当年7月降水量等值线（其中，左下角的直线的值为92.2MM，挨着它的一条直线为108.1MM，右上角的一条直线为235.3MM，详见图中标注）。统计数据表明，这个预报方法，回归标准误差为37.5MM。
图19：黑龙江垦区某地6月降水量二元线性回归预报图
图20：黑龙江垦区某地7月降水量二元线性回归预报图
8 结束语
“农业气象信息及预报工具平台”就其内容尤如汪洋大海，本文虽然题目名字是《...理论和应用图全集》,但所介绍的也仅有20张经典图片，这些仍是沧海一粟，但愿对读者有些帮助！如果读者想得到更多的启发，请登录“现代农业之窗”网（http://www.nkyzws.com），在“生态气象”栏目，找到“农业气象信息及预报工具平台”，联系我们开通使用。
参考文献
[1]李宝华，李晓红，李德明. 降水对春小麦产量贡献率的研究，中国生态农业学报，第11卷第4期，161-162页，2003年10月.
[2]刘玉顺，李晓红，李德明. “农业气象信息及预报工具平台”理论和应用图集锦，现代化农业，2018年11期，2-4页，2018年11月.
致谢：此文在编写过程中，黑龙江垦区锦河、友谊、红色边疆、新华、宝山、赵光、格球山等农场气象站为我们提供了资料和分析数据，作者表示衷心感谢!
* 注：“农业气象信息及预报工具平台”原名“农业气象数据库信息服务系统”，由黑龙江省农垦科学院原生态气象室李德明主持，从1988年开始研制。1992年获黑龙江省农场总局科技进步二等奖，1993年获黑龙江省科技进步四等奖。2002年开发网络版，至今已是 “农业气象信息及预报工具平台2018版”。 30年来，许多基层气象台站都在使用。
“农业气象信息及预报工具平台”主持人：李德明，联系电话：15590919407；QQ：391039782 。
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