安溪云中山省级自然保护区马尾松毛虫的发生与气候因子的关系

以2003～2017年云中山马尾松毛虫发生面积的调查数据及当地气象站的气候监测数据为基础,总结了近15年来云中山省级自然保护区马尾松毛虫发生情况和特点,分析了云中山马尾松毛虫与气候因子的发生规律。结果表明:马尾松毛虫的发生面积与月均温度、月平均相对湿度有相关关系,可为云中山马尾松毛虫的防治提供参考。     

温湿度对广东阳春市马尾松毛虫种群的影响

利用广东省阳春市多年观察的马尾松毛虫林间发生情况和气象站气候监测数据，通过数理统计的方法研究了温湿度对马尾松毛虫种群的影响，找出温度、湿度与马尾松毛虫种群发生的关系，模拟出阳春市马尾松毛虫发生规律。研究表明：3月和8月的平均气温，4、5、6月的月平均湿度和4、5、6、12月的温湿系数与马尾松毛虫的发生都有显著的相关关系。     

湘西南马尾松毛虫发生规律与环境因子的关系

对湘西南山区马尾松毛虫发生规律与环境因子关系进行了分析,发现在山区温、湿度和降雨量对马尾松毛虫发生都有影响,但不是单因子发生主要作用;在山区南坡山脊、林缘、8～15年树龄的松树中马尾松毛虫分布较多;海拔500m以下、东坡和干燥林地中的松林,马尾松毛虫为害严重,纯林和混交林为害同等严重。     

2004年古田水口林区马尾松毛虫害发生的气候成因分析

根据2004年福建省古田县水口林区马尾松毛虫危害成灾的实情，结合古田当年的气象资料，通过对虫灾与温度、湿度降雨、光和风等气象因子的相关分析。揭示了2004年水口林区马尾松毛虫暴发的气候成因，为今后马尾松毛虫情的预测预报和防治提供了参考。     

温度因子对春季马尾松毛虫灾害发生的影响

选取广西兴安县2005~2015年春季马尾松毛虫(Dendrolimus punctata)发生情况进行研究,研究温度与春季马尾松毛虫轻、中、重度发生面积发生关系。以2004—2015年的每月的温度因子为自变量,用逐步回归的方法筛选出与兴安县春季马尾松毛虫轻、中、重度发生面积相关的重要因子,并进行相关性分析,建立回归预测模型。预测结果准确率分别高达81.036%、99.991%、58.658%,其中,中度平均准确率近100%。     

马尾松毛虫(Denclro limus Punctatus Walker)消长与“倒春寒”关系的分析

马尾松毛虫发生与气候条件的关系,已有很多研究材料。1979年有人提出:“影响马尾松毛虫大发生的气象因子中,最有显著相关性的气温是二、三月气温高于历年同期平均值”,并已应用于电算,作为测报松毛虫发生的重要依据。但据我在长期的测报和防治工作中收集的大量资料,并参照本省南昌、上饶、赣州地区几个常灾县的气象资料综合分析来看,马尾松毛虫越冬代虫口数量消长与二、三月气温的月平均值没有明显相关性,而与“倒春寒”的     

思茅林区松毛虫害发生与气象因子的关系

对1961年以来思茅林区松毛虫大暴发的过程进行了周期性分析，认为松毛虫的大暴发存在一定的周期性规律。利用气温、降雨量、积温、相对湿度、日照时数等气象要素和3种气候因子复合经验系数对1980至2001年思茅地区松毛虫发生情况进行了相关分析，发现松毛虫发生发展与气象因子关系密切；通过对1980年以来3次松毛虫大暴发的过程与气象因子关系的细致分析，得到了松毛虫大暴发前的气象因子的异常规律，分析结论有助于对松毛虫害发生的预测和防治。     

会同县马尾松毛虫发生趋势与环境因子的相关性

根据2002~2005年会同县马尾松毛虫发生面积状况,结合当地的气象资料进行对比,分析了马尾松毛虫发生趋势与其生存环境的相关性,提出了抑制马尾松毛虫发生趋势的建议及今后控制马尾松毛虫发生趋势应注意的问题。     

思茅林区松毛虫害发生与气象因子的关系

对1961年以来思茅林区松毛虫大暴发的过程进行了周期性分析,认为松毛虫的大暴发存在一定的周期性规律。利用气温、降雨量、积温、相对湿度、日照时数等气象要素和3种气候因子复合经验系数对1980至2001年思茅地区松毛虫发生情况进行了相关分析,发现松毛虫发生发展与气象因子关系密切;通过对1980年以来3次松毛虫大暴发的过程与气象因子关系的细致分析,得到了松毛虫大暴发前的气象因子的异常规律,分析结论有助于对松毛虫害发生的预测和防治。     

马尾松松毛虫危害与气象因子的关系初探

以湖南祁阳县1990～1999年的气象观测数据及松毛虫的年发生面积为依据,应用因子筛选、聚类分析、统计检验方法找出了影响马尾松松毛虫减灾的关键气象因子,为预报和防治马尾松松毛虫的成灾提供了合理和实用的方法,有助于为防治灾害作出正确的决策.     

广东省未来温度、降水及陆地生态系统NPP预测分析

气候变化模型模拟是预测未来气候因子变化的有效方式之一.文章利用CCSM3大气环流模型,模拟了广东省1980～2099年月平均温度和月降水量多边形格网shape数据,并使用ArcGIS软件统计每个格网每年的平均温度和年降水量,再通过统计所有格网的均值,得到整个广东省的年平均温度和降水量.通过比较2000～2099年五个阶...     

四川核桃栽培适宜性区划研究

采用主成分分析法,确定了影响四川核桃生长发育的主导气候因子为,年均温、≥10℃积温、年极端低温、年日照时数、年降水量、1月平均气温和7月平均气温.通过对气候因子和土壤因子的适宜性综合分析,结合四川核桃主产区气候条件和生物学特性,得出全省核桃主要适宜的生态指标为,海拔400～2 800 m、土壤pH值5.5～8.5、土层厚度≥60 cm、≥10℃积温3 000 ～6 500℃,年平均气温9～18℃、年极端低温≥- 15℃、年降水量400～1 200 mm、年日照时数≥1 300h、1月平均气温≥-1℃、7月平均气温≤28℃.由此将四川划分为四川盆地北缘、东北缘核桃中心栽培区,川西高山峡谷核桃中心栽培区,川西南山地泡核桃中心栽培区,四川盆地中部核桃、泡核桃一般栽培区4个栽培区,对各区域核桃适宜性进行了评价,为四川核桃产业发展提供了科学依据.     

马尾松毛虫幼虫简易调查法在广东的应用

在广东的马尾松林中，进行了马尾松毛虫有幼虫株率与虫口密度关系的调查，结果表明，这两个因子的关系密切，由此验证出由有幼虫株率估测幼虫密度的简易调查方法适合广东推广应用。     

杉肤小蠹及发生原因初探

在福建省宁化县对杉肤小蠹的生物学特性进行观察,总结其发生规律;分析其发生原因,特别是各气象因子对杉肤小蠹的发生都起作用,当年平均气温、年日照时数显著高于常年平均值,年降水量、年平均湿度显著低于常年平均值时,有利于杉肤小蠹的发生;并提出了防治对策。     

影响黑龙江省夏季林火的关键气象因子分析

利用2001～2009年黑龙江省夏季林火资料和同期林区气象观测资料,采用主成分分析方法确定了月降水量和月无雨日数、月平均温度及14时月平均风速是影响夏季林火的关键因子,其中降水量是最重要的影响因子,其次是温度因子和动力因子,夏季的温湿状况以及动力条件是决定夏季林火是否发生的关键;根据温湿因子综合分析发现,夏季林火多发生在暖干型气候背景下,即气温高降水少的月份,而且这种形势下发生的火灾往往持续时间长、过火面积大、造成的损失严重。     

基于加权Logistic回归模型的森林火灾预测

林火预警是保障超高压输电网安全的重要工作,是森林防火部门和电网公司深度关注的领域。 研究以 2007—2017 年广东省超高压输电网线路途经地区的气象数据和林火监测的数据为基础,通过加权 Logistic 回归分析方法构建了广东省超高压输电线路区域森林火险预警模型,并用 2017 年实际林火发生 数据对该模型进行检验。模型预测准确率达到 92.6%,证明该模型具有良好的预测效果,反映了广东省区 域森林火险等级与相关气象因子的密切关系。     

竹卵圆蝽种群数量影响因子分析

为掌握竹卵圆蝽在贵州赤水市竹林中的发生规律,在不同立地条件下设置固定样地,进行了连续4年的观察,运用数量化理论I模型分析了温度、降雨量、相对湿度等因子对虫口数量的影响。结果显示,影响虫口数量的因子作用大小排序为:年份立地月份月平均气温月降水量相对湿度。研究结果为建立预测预报模型,和制定有效的预防措施提供了依据。     

大岗山森林生态站区气象要素分析

采用林外对照区与不同林型小气倏定位观测的实验方法,以大岗山森林生态站2001－2002年气象观测数据为基础,从太阳辐射、大气温度、大气湿度、土壤温度、降水量、蒸发量、风速和风向等因子对大岗山森林生态站站区林内与林外对照区气象要素值进行对比分析。结果表明：（1）大气下垫面的性质是影响气象要素变化的重要因子,林内气温、湿度变幅小,且基本处于静风状态;无林地气温、湿度日较差、年较差大,蒸发量相对增加,平均风速增大。（2）林分类型、郁闭度不同对气象要素的变化也有很大影响。     

杉木林枯枝落叶层现存量的影响因素分析

通过收集杉木林枯枝落叶层现存量数据,分析杉木林枯枝落叶层现存量与年平均温度、年降水量、林分年龄、枝叶生物量、凋落物量、林下植被生物量的相关关系。结果表明,杉木林枯枝落叶层现存量与林龄、林下植被生物量、凋落物量、枝叶生物量呈显著正相关,其中与林下植被生物量相关性最大,与年均温呈负相关,而与年降水量无显著相关。多元线性回归分析表明,林龄可单独解释枯枝落叶现存量变化的21.2%,而林龄、降水量、年均温、枝叶生物量可以解释枯枝落叶现存量变化的38.6%。     

广东省森林覆盖率的影响因素分析和模型预测 ——基于灰色关联分析和GM(1,1) 模型

基于2005—2015 年广东省森林覆盖率的原始数据,选取年平均气温、降水量、年日照时数、有 林地面积、活立木蓄积量、林业产值、造林面积及育苗面积8 个指标对森林覆盖率的影响要素进行灰色关 联度分析。分析结果显示,关联度最大的3 项因素依次是：有林地面积0.993 4、年平均气温0.992 1、年 降水量0.973 2。为验证森林覆盖率灰色系统预测模型的适用性性,根据2005—2010 年的森林覆盖率数据, 分别建立GM(1,1) 模型、多项式回归模型和Logistic 回归模型,对2011—2016 年的森林覆盖率进行预测, 并与实际值进行比较,3 个模型的预测相对误差平均值依次是0.69%、1.08%、1.28%。结果表明在获取的 年份数据较少时,采用灰色系统森林覆盖率预测模型精度高于多项式回归模型和Logistic 回归模型,预测 适用性更优。