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天气早报总结 - 2026年6月25日

核心内容概述

本报告汇总了2026年6月25日对大豆、玉米、菜籽、棉花及印度、中国等主要农产品产区的天气分析，包括过往60天的实际降水和温度情况，以及未来15天的预测降水和温度趋势。报告还包含对各产区的降水距平、温度距平和预测偏差校正的信息。

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美国大豆玉米产区

过往60天天气情况

• 降水：全国产区过去60天的降水与正常水平相比有明显差异，具体数据通过图表展示。
• 温度：过去60天的平均温度与正常水平相比存在波动，具体数据见图表。

未来15天预测天气

• 降水：
  • 第一周（24 Jun–07 Jul 2026）：降水距平数据表明部分地区可能有高于或低于正常水平的降水。
  • 第二周（01 Jul–14 Jul 2026）：降水预测基于NCEP QFS Ensemble和GFS Ensemble模型，图表显示不同区域的降水趋势。
• 温度：
  • 未来15天的温度预测基于GFS Ensemble模型，显示温度距平趋势，部分区域可能偏高或偏低。
• 偏差校正：所有预测数据均基于CPC Unified Precip Climatology（1991–2020）进行偏差校正。

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巴西大豆玉米产区

过往60天天气情况

• 降水：全国产区过去60天的降水与正常水平相比存在差异，图表展示具体数值。
• 温度：过去60天的平均温度与正常水平相比有所波动，图表显示具体数据。

未来15天预测天气

• 降水：预测降水与正常水平相比有不同比例，图表显示各区域降水趋势。
• 温度：未来15天的温度预测基于GFS Ensemble模型，显示温度距平趋势。
• 偏差校正：所有预测数据均基于CPC Unified Precip Climatology（1991–2020）进行偏差校正。

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阿根廷大豆玉米产区

过往60天天气情况

• 降水：全国产区过去60天的降水与正常水平相比存在差异，图表展示具体数值。
• 温度：过去60天的平均温度与正常水平相比有所波动，图表显示具体数据。

未来15天预测天气

• 降水：预测降水与正常水平相比有不同比例，图表显示各区域降水趋势。
• 温度：未来15天的温度预测基于GFS Ensemble模型，显示温度距平趋势。
• 偏差校正：所有预测数据均基于CPC Unified Precip Climatology（1991–2020）进行偏差校正。

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加拿大菜籽产区

过往60天天气情况

• 降水：全国产区过去60天的降水与正常水平相比存在差异，图表展示具体数值。
• 温度：过去60天的平均温度与正常水平相比有所波动，图表显示具体数据。

未来15天预测天气

• 降水：预测降水与正常水平相比有不同比例，图表显示各区域降水趋势。
• 温度：未来15天的温度预测基于GFS Ensemble模型，显示温度距平趋势。
• 偏差校正：所有预测数据均基于CPC Unified Precip Climatology（1991–2020）进行偏差校正。

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棉花主产区水库蓄水量走势

• 水库蓄水量：图表显示棉花主产区的水库蓄水量变化趋势，单位为GL（十亿升）。
• 预测降水：基于NCEP GFS Ensemble模型，预测未来1–7天和8–14天的降水距平情况。

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印度天气

过往与未来天气情况

• 降水：未来第一周和第二周的降水距平数据表明部分地区降水可能偏高或偏低。
• 图表展示：
  • 未来第一周降水距平
  • 未来第二周降水距平
  • 实际降水情况
  • 全国累计降水量（mm）与百分比（% DEP）
• 偏差校正：所有预测数据均基于CPC Unified Precip Climatology（1991–2020）进行偏差校正。

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中国天气

未来降水预报

• 未来3天：图表显示未来3天的降水量预测，单位为mm。
• 未来10天：图表显示未来10天的降水量预测，单位为mm。
• 图表展示：
  • 未来3天降水距平
  • 未来10天降水距平
• 偏差校正：所有预测数据均基于CPC Unified Precip Climatology（1991–2020）进行偏差校正。

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主要观点

1. 美国：

   • 过往60天的降水和温度与正常水平相比存在显著差异。
   • 未来15天的降水和温度预测显示部分地区可能面临干旱或洪涝风险。
   • 所有预测数据均经过偏差校正，以提高准确性。

2. 巴西：

   • 过往60天的降水和温度数据与正常水平存在偏差。
   • 未来15天降水和温度预测显示不同区域的天气趋势，部分区域可能降水偏少或偏多。
   • 预测数据基于GFS Ensemble模型和CPC统一降水气候进行校正。

3. 阿根廷：

   • 过往60天的降水和温度与正常水平相比波动较大。
   • 未来15天的降水和温度预测显示部分地区可能面临极端天气。
   • 预测数据同样经过偏差校正，以提高可靠性。

4. 加拿大：

   • 菜籽产区的降水和温度与正常水平相比存在差异。
   • 未来15天的降水和温度预测基于GFS Ensemble模型。
   • 数据经过偏差校正，确保预测的准确性。

5. 印度：

   • 未来两周降水距平数据表明部分区域可能有异常降水。
   • 预测数据基于GFS Ensemble模型，并进行了偏差校正。

6. 中国：

   • 未来3天和10天的降水预测显示不同地区的降水趋势。
   • 图表显示降水距平情况，有助于农业决策。
   • 所有预测数据均基于CPC统一降水气候进行校正。

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关键信息

• 数据来源：所有天气数据均基于NCEP GFS Ensemble和QFS Ensemble模型，结合CPC Unified Precip Climatology（1991–2020）进行偏差校正。
• 时间范围：
  • 过往60天：用于评估当前气候状况。
  • 未来15天：用于预测短期天气变化。
• 区域覆盖：涵盖美国、巴西、阿根廷、加拿大、印度和中国的主要农产品产区。
• 预测指标：
  • 降水距平（mm 和 % DEP）
  • 温度距平（°C）
  • 水库蓄水量（GL）

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总结

本报告提供了对大豆、玉米、菜籽、棉花及印度、中国等主要农产品产区的天气分析，涵盖了过去60天的实际降水和温度情况，以及未来15天的预测趋势。所有预测数据均基于NCEP GFS Ensemble模型，并结合CPC统一降水气候进行偏差校正，以提高预测的准确性。各产区的天气情况存在显著差异，部分区域可能面临干旱或洪涝风险，需密切关注。