基于危害积温的重庆市三峡库区柑橘产量预报方法研究

以重庆市三峡库区柑橘典型种植区域——开县为例,利用开县1991—2010年的柑橘生长发育期观测资料、气象资料和产量资料,分析了低温、高温对柑橘生长发育的影响,确定了影响柑橘生产的主要生长发育期的危害温度指标,并对柑橘一个生长周期内的累积危害积温与气象生理产量进行相关分析,结果表明:二者为显著负相关关系,相关系数为-0.660.在此基础上,以累积危害积温和上一年气象生理产量为影响因子,建立开县柑橘的气象生理产量预报模型.利用同样的方法,建立库区其余地区柑橘的产量预报模型.利用模型计算的结果,对库区各主产区的柑橘产量进行模拟和预报,平均准确率超过92%.     

极端天气作用下的区域粮食产量波动——以石家庄冬小麦为例

为分析在极端天气事件作用下影响粮食产量波动的致灾因子并分析该因子的影响作用,该文以石家庄地区冬小麦为例,利用统计学方法如回归分析、因子分析和主成分回归构建区域气象产量模型,把单位面积粮食产量划分为趋势单产变化和气象单产波动2个部分。经石家庄实例验证,该方法有效消除了增产趋势的影响,能更准确地反映气象灾害对单产波动的影响。结果表明:物质投入、科技进步、生产管理等是影响趋势单产变化的主要因素;而石家庄冬小麦单产波动的主要致灾因子有:3月最低温度、6月平均温度和10月及11月的降水量。3月最低气温较多年平均值上升或下降1～2℃,冬小麦产量会上下波动50kg/hm2;11月份降水量较多年平均值增加或减少15～20mm,产量会减少或增加40kg/hm2。因此"倒春寒"、极端降雪等极端天气事件是导致石家庄冬小麦产量减产的最主要气象因素。     

基于区域气候模式与作物干旱模式嵌套技术的华北农业干旱监测预测

2002年和2003年在山东农业大学布置相关农学实验,利用便携式光合作用测定仪Licor-6400测定了冬小麦叶片光合作用速率等大量作物生理生态参数,建立了作物干旱模式,并连接区域气候模式相似文献   

影响金华三熟制作物产量气象因子简介

金华是一年三熟制,冬小麦、早中稻和连作晚稻产量高低受气象条件影响很大。为了克服不利气象因子,探讨影响三熟制产量的主要气象因子、影响主要时期有着重大意义。根据金华县农业局1954～1975年全县冬小麦和早中稻平均单位面积产量(斤/亩),     

福州义序机场降雹及其预报

准确预报降雹是航空气象保障的重点和难点 .为提高降雹预报准确率 ,确保飞行安全 ,统计分析了1982 - 1995年民航福州义序机场气象资料 ,归纳机场降雹的天气特征 .依据天气学原理确定预报因子 ,利用逐步消空法得出冰雹预报因子集合 .经 1996 - 1997年的验证预报 ,效果良好.     

气候变化对冬小麦潜在产量影响的模型模拟分析

开展气候变化对冬小麦产量影响的数值模拟对制定农业与水资源政策以适应气候变化具有重要意义.该研究采用ThuSPAC-Wheat模型与CERES-Wheat模型,经田同试验资料率定后,利用北京气象站1951-2006年资料进行气候变化下冬小麦潜在产量的数值模拟和分析.结果表明,过去55a冬小麦潜在产量有所降低,水资源消耗有所减少,主要原因是辐射量下降.气候变化情景分析表明,辐射下降引起潜在产量和水资源消耗量减少;CO2浓度增加潜在产量增加,水资源消耗量减少;气温升高,潜在产量和水资源消耗量无显著变化.     

云南省森林火险气象等级预报模式研究

运用1996年至2007年的林火数据,分析了云南森林火灾的时空分布特征;基于＂森林火险气象等级＂气象行业标准,利用林火资料结合相应森防期内逐日的多个气象因子,应用Visual Basic编程计算云南125个气象台站12个气象要素的林火分类条件概率,获得125个站点12个气象因子的火险贡献度数学模型以及森林火险气象指数分级指标,并建立相关数据库。在此基础上构建了云南省森林火险气象等级预报模型。经验证,模型对云南森林火灾的发生具有较好的预报能力,可以进行实际应用。     

凉山州烤烟气象产量综合模拟模型

利用凉山州9个烤烟主产县1991—2017年烤烟产量资料和同期国家气象观测站的气象资料,通过年际变化趋势处理,分离出烤烟趋势产量和气象产量,采用积分回归方法,研究光、温、水等气象因子对烤烟产量的动态影响,建立烤烟气象产量综合模拟模型。结果表明:(1)气温、降水、日照均能显著影响凉山州烤烟产量;(2)县域间影响烤烟产量的关键气象因子有所差异,总体上温度的影响系数更大;(3)宁南县和会东县的关键气象因子相同且动态影响相似;(4)建立的分县和凉山州烤烟气象产量综合模拟模型模拟精度高,模拟偏差仅2.4%～4.6%。     

石河子冬小麦生长阶段与气象服务要点分析

小麦是新疆的主要粮食作物,北疆沿天山一带的石河子垦区,是冬、春小麦兼种区,安集海至石河子市沿线一带冬季积雪形成早且稳定,适合种植冬小麦,冬小麦的种植,不但提高了小麦的单产,而且又改善了面粉的品质。乌兰乌苏农业气象试验站长期以来一直开展气象和农业气象观测,并为安集海片区各农牧团场的农业生产提供气象服务。根据多年观测冬小麦的发育期特点来分析农业气象条件对冬小麦生长发育和产量形成及品质的影响,总结冬小麦主要发育期的气象服务要点,为高产、优质、高效农业提供更好的气象服务。     

静海区冬小麦大风灾害保险天气指数模型设计

根据天津市静海区1991—2015年气象数据和冬小麦产量数据,采用统计方法分离出冬小麦的气象产量序列;根据各类灾害指数与冬小麦气象产量之间的关系,筛选并分析了静海区冬小麦的大风灾害天气指数;在此基础上,结合现行的政策性农业保险,构建了静海区冬小麦风灾的农业气象保险模型,确定了保险的触发值和赔付系数,为静海区的气象保险研究工作提供了范例和研究思路。     

玉田地区玉米螟发生条件分析与预报模式

利用2001～2003年,2005～2007年唐山市玉田县植物保护站提供的玉米螟田间调查资料与唐山市玉田县气象台同期气象资料进行了相关分析,确定了影响唐山市玉田县玉米螟发生的主要因子,并建立了多元回归预报模式。结果表明,影响玉田地区1代玉米螟发生的主要气象因子是5月份月均气温、5月份月降水量,其结果与发生面积呈线性关系...     

气象资料在空气质量预报中的应用

近年来,空气污染日渐严重,并影响了人类的生存环境。天气因素对空气质量有显著影响,准确利用气象资料对空气质量进行预报至关重要。该文结合具体空气质量预报个例,探讨如何利用气象资料中常见的高空分析图、单点时空剖面图和气象物理量数据对污染物浓度及浓度变化趋势进行分析,以便更准确地开展空气质量预报。     

海温和气象因子对洪家渡水电站月径流量的影响

利用逐步回归的方法,考虑海温和气象因子的作用,设计了3种预报方案,建立了洪家渡水电站月径流量的预报模型,并进行了对比分析研究.结果表明:考虑海温因子与气象因子组合的逐步回归方案预报效果最佳,具有实用价值.最重要的3项影响因子是72.5°N,157.5°W~160°W海区的海温、东亚槽位置以及编号台风数.     

以济南为例研究酸雨PH值与气象要素之间的关系

利用济南气象观测站2008.2～2009.1年的观测资料[1],来探讨不同气象条件对降水酸度、酸雨出现率的影响,所选气象因子中,气温、雨量、气压、风、能见度、相对湿度。本研究为济南市今后开展酸雨气象潜势预报提供客观依据。     

保定市冬小麦风灾区划和天气指数模型设计

选用保定市1988—2017年气象、冬小麦单产数据和灾情、保险等资料,基于数理统计分析,分离冬小麦的气象产量,并对大风指数与冬小麦减产率进行相关性分析,得出冬小麦风灾风险评估指标,采用GIS反距离插值,构建保定市冬小麦风灾区划图,建立了冬小麦风灾保险赔付模型。结果表明:随着大风次数的增多,冬小麦减产,相关性显著。分析得出了轻、中、重风灾风险指标等级和区划分布规律,冬小麦风灾风险较高的地区位于保定中东部、西南部部分地区;得出了分段风灾指数的触发值和赔付系数。     

基于CASA模型的河南省冬小麦估产研究

以冬小麦主要种植区河南省为研究对象,运用遥感和GIS手段,利用MODIS/NDVI数据、气象数据和土地利用数据等,应用CASA(Carnegie-Ames-Stanford Approach)模型估算河南省冬小麦NPP,并通过NPP与产量之间的转换关系,实现河南省2010年冬小麦产量的估算.估算结果表明,河南省2010年冬小麦单位面积产量为4 949.8 kg.hm-2,略低于2010年河南省冬小麦单位面积统计产量;18个地市的估产结果与统计单产接近,总体的复相关系数达到0.588,平均相对误差为-8.33%,说明改进后的CASA模型可用于河南省冬小麦的估产研究.     

西宁市风寒气象指数预报方法研究

利用2000—2009年1—4月、9—12月西宁市气象站的有关气象资料和风寒气象指数计算公式,订正了西宁市风寒气象指数,并划分为偏凉、冷、很冷、寒冷、极寒5个等级;为客观、定量地反应西宁市风寒气象指数,利用上述10年气象资料,采用统计学方法,并用天气学预报方法进行修正,建立了西宁市风寒气象等级逐月回归预报方程。     

鸡西市极端气温预报方法研究

运用2001-2010年黑龙江省鸡西市的气象资料,对天气形势和数值预报产品进行分析,根据本地气候及地形特点,分析提取影响气温变化的气象要素因子,建立黑龙江省鸡西市站极端气温预报方程,确定各月预报指标。     

淮北地区土壤墒情动态预测

利用与土壤墒情密切相关的气象因子,逐步回归分析1981—2003年土壤墒情变化与气象因子之间的关系,建立安徽省淮北地区各季节土壤墒情的预报模型;结果表明利用时间连续性较好的5个站点的土壤湿度、降水量、日照3个因子建立的预报模型,经检验可以应用到整个淮北地区,春夏秋冬各季节平均预报精度分别为88.92%、91.35%、91.96%、92.94%。     

基于神经网络的风电场超短期风速数值预报的动态修订

 针对风电场风功率预测所需的离地70m、0~4h的超短期风速预报,本文利用中央气象台发布的MM5格点输出的数值预报风速及测风塔实时发回的气象资料,探讨了利用神经网络将前期误差观测值和测风塔湍流指标等因子对MM5数值预报风速进行动态修订的方法,建立动态修订超短期预报模型,为满足风电场超短期风功率预报的工程应用提供一定的参考。结果表明,修订后的预报风速平均绝对误差等指标大幅降低,有效地提高了预报精度。