基于格点资料的1961−2018年中国霜冻灾害时空变化规律

以1961−2018年长时间序列的格点化气象数据替代以往研究中站点数据,通过趋势分析和聚类分析等方法,研究中国区域内适合格点数据的霜冻辨识阈值、霜冻发生时间及霜冻强度的时空变化规律,以在气候变化背景下合理利用气候资源,降低霜冻灾害给农业生产造成的损失。结果表明：（1）日最低气温0℃相比日最低气温2℃作为阈值辨识初/终霜冻和无霜期的空间分布更加合理。（2）1961−2018年中国大部分地区初霜冻日期推后（1～3d·10a−1）,终霜冻日期提前,无霜期增加（1～3d·10a−1）。（3）不同强度的霜冻年累计发生次数在中国北方有微弱增加态势,在南方呈现明显的减少趋势。其中,晚霜冻不同霜冻强度年发生频次高于早霜冻。（4）以霜冻日期和霜冻发生频数为标准进行中国霜冻灾害区划,全国可分为亚热带、暖温带、中温带、寒温带和青藏高原5个分区。其中,以青藏高原不同霜冻日期变化最为剧烈。整体上,中国区域的气候变暖对于霜冻灾害的发生在时间、空间和强度上有明显的减弱效果。     

基于灰色系统理论的长汀县森林火灾灾变预测

依据灰色系统建模理论,建立长汀县森林火灾高火险年和重灾年灰色灾变GM(1,1)预测模型,模型模拟检验精度达到一级水平,模型发展系数-a小于0.3,可用于该县森林火灾灾变的中长期预测。预测结果表明:2015~2030年间,该县将出现4个森林火灾高火险年,3个森林火灾重灾年,出现的间隔期为3~5年,预测平均相对精度达到98%以上,2017年既是高火险年,又是重灾年,预测精度分别为97.92%和98.19%。     

GM(1,1)模型改进技术在咸阳市地下水动态预测中的应用

针对地下水埋深变化离散性程度较大的咸阳市,采用GM（1,1）模型改进技术对其地下水动态进行预测研究,为地下水埋深的准确预测提供支持。以灰色理论GM（1,1）模型为基础,运用滑动平均法对离散性程度较大的原始序列进行改造,使原始数据的变化变得缓慢,再利用改造后的序列建立GM（1,1）^*模型,以咸阳市地下水埋深资料为研究对象,进行地下水动态预测,并与未改进的GM（1,1）模型的预测结果进行比较。咸阳市地下水动态的预测结果显示,该区地下水埋深有逐年减小的趋势,说明该区地下水资源得到了有效的保护与利用。利用2001-2007年的地下水埋深资料建立GM（1,1）^*模型进行预测,相较于实测数据,GM（1,1）^*模型的预测结果科学合理;相较于未改进的GM（1,1）模型的预测结果,改进后的GM（1,1）^*模型具有更高的预测精度和实用性。GM（1,1）模型改进技术的应用,减小了原始序列的离散性程度,提高了预测精度,为地下水动态预测提供一种新思路。     

西北地区晚霜冻结束日的气候变化特征及其影响因子

利用西北地区135个测站,1961-2009年历年逐日地面最低气温和NCEP/NCAR资料,采用线性趋势分析、M-K检验、子波分析、功率谱和合成分析等方法,对近49a西北地区晚霜冻的气候变化特征进行研究.结果表明,研究区晚霜冻结束日期具有较大的空间差异,青海高原晚霜冻结束最晚,其次是北疆—河西走廊—宁夏,陇东—陕北,结束最早区为南疆和陇南—陕南.全区平均以1.9d/10a的速率提前,其中45％的站点显著提前(P＜0.05),提前最大的地区在青海西北部—南疆东部,达5～8d/10a.20世纪90年代中期以后,西北地区晚霜冻结束早且年际变化小,1997年有明显的突变现象,近49a来晚霜冻有显著的2.4a和2.7a周期.表明在全球变暖背景下,西北地区晚霜冻的结束逐年提前,但近10a呈推迟趋势的站有所增多;影响西北地区晚霜冻的环流特征量主要有北非副高和极涡,与北非副高呈负相关,与极涡呈正相关.近10a晚霜冻结束偏迟的原因可能与极涡面积增大和北非副高面积减小有关;5月500hPa高度场合成分析表明,晚霜冻结束偏早年,亚洲北部盛行纬向环流,东亚大槽浅,西北地区受蒙古高压脊控制,不利于降温天气出现;晚霜冻偏迟年,亚洲北部盛行径向环流,西北地区上空不断有来自西北欧滑下的冷空气,易形成强降温天气.     

宿州春季重旱发生年份的灰色神经网络预测模型

宿州春季严重干旱序列数据偏少,可用传统GM（1,1）模型进行预测,但由于序列变化幅度较大,预测效果不理想。本文利用灰色与BP神经网络组合模型对宿州春季重旱发生年份进行预测,即首先弱化序列变化幅度,并改进GM（1,1）模型导数信息处理方式,构建可逼近精度目标的m—GM（1,1）预测模型,然后应用BP神经网络对m—GM（1,1）模型的残差进行拟合,对m—GM（1,1）预测模型进行修正。结果表明,灰色神经网络组合模型的精度（｜Q｜=0．0045）比单一的1．7-GM（1,1）模型（｜Q｜=4．18）和传统的单一GM（1,1）模型精度（｜Q｜=9．36）提高许多。预测2005年后的下一个宿州市春季严重干旱发生年份为2009年,可以作为预报当地春季干旱时的参考,并结合其他方法作进一步预测,为当地防灾减灾提供科学依据。     

灰色系统理论在冬季强低温霜冻灾变年份预测中的应用

用灰色灾变预测理论,结合勐海县历史气温资料,建立了冬季强低温霜冻灾变预测模型以预报勐海县冬季极端最低气温低于-1.4℃霜冻出现的年份,经检验模型预测与实况相符,取得了较好的效果。通过对未来的灾变年份进行预测,提出了相应的对策。     

基于Copula函数的陕西苹果晚霜冻特征分析

为探讨利用Copula函数在站点尺度上对苹果晚霜冻进行特征分析的适用性，该研究首先基于陕西省苹果主产区7个气象站点1971－2018年的逐日最低气温（Tmin）数据集，提取出晚霜冻事件的历时和强度两个特征变量。然后，基于6种不同的Copula函数构建晚霜冻特征变量的联合分布，并进行拟合优度评价。最后，利用优选的Copula函数分析晚霜冻发生的概率及重现期。结果表明：陕西苹果产区各站点1971－2018年受晚霜冻的影响在空间分布上由东南向西北方向加重，各站点晚霜冻的历时和强度之间均具有显著的正相关关系。当晚霜冻强度和历时增大时，其联合累积概率也相应增大，且增大趋势变缓。各站点联合重现期代表的"或"事件比同现重现期所代表的"且"事件更容易发生。当单变量重现期取值较小时，可将联合重现期和同现重现期视为单变量重现期的两种极端情况，对其实际范围进行估计。总体而言，陕西苹果产区各站点发生长历时且高强度晚霜冻事件的概率较小，但是位于延安果区的站点相较于其它果区站点更容易发生高强度或长历时的晚霜冻事件，以及高强度长历时同时发生的晚霜冻事件，需要重点加以关注。该研究可为陕西苹果产区在站点尺度上应对晚霜冻灾害提供理论依据。     

基于改进的GM(1,1)模型的辽西地区地下水预测研究

传统灰色动态预测模型GM(1,1)未能考虑各个变量之间的权重,在收敛计算时易出现无收敛解的缺陷,因此引入改进的GM(1,1)模型。该模型引入权重系数对每个变量赋予权重值,从而解决传统模型存在无收敛解的缺陷,并将改进的GM(1,1)模型用于辽西地区地下水预测。结果表明改进的GM(1,1)模型可解决传统模型无收敛解的局限,且在地下水预测中具有较好的精度,可用于辽西地区地下水的预测。研究为辽西地区地下水预测提供参考。     

中国北方主产地苹果始花期模拟及晚霜冻风险评估

建立中国北方苹果主产地苹果始花期模型，分析苹果花期晚霜冻气候风险，为有效防御晚霜冻灾害对当地苹果生产的影响提供科学指导。该研究选取中国新疆的伊宁、阿克苏、黄土高原的万荣、白水、礼泉、陕州区和渤海湾的福山、熊岳分别代表中国3大苹果产区，利用各区代表站的苹果始花期资料和同期气象数据，建立并检验了不同站点苹果始花期模型，并利用该模型重建了1962－2019年苹果始花期，分析其时空变化特征。结合晚霜冻气象指标，对苹果花期晚霜冻气候风险进行评估。结果表明：1）苹果始花期模型能够在数据独立的情况下较准确地模拟各区代表站的始花期变化，新疆、黄土高原和渤海湾苹果产区内部检验的均方根误差分别为2.5～4.8、2.4～5.0、2.3～3.0 d，交叉检验的均方根误差分别为5.0～6.6、3.4～6.0和3.6～4.1 d。2）模拟得到的苹果始花期均呈显著提前趋势，趋势系数分别为-1.84～-1.04、-3.09～-2.62和-2.37～-1.88 d/10 a。3）不同区域苹果晚霜冻气候风险有着明显的差异。新疆和黄土高原果区苹果晚霜冻气候风险指数相对较大，其中伊宁最大达2.38，其次是万荣达1.81，而渤海湾果区的福山苹果晚霜冻气候风险指数为0。新疆和黄土高原果区苹果遭受晚霜冻的影响较大，渤海湾果区受晚霜冻影响最小。     

新疆地区参考作物腾发量的灰色模型预测

该文依据新疆地区6个站的长序列逐日气象观测资料,基于Penman-Monteith公式计算了逐日参考作物腾发量（ET0）,并应用重标极差法对ET0未来变化趋势进行了分析。运用灰色关联理论计算了各站各气象因子与年ET0间的灰色关联度和关联序。在此基础上,运用灰色系统理论建立灰色不等维递补GM（1,h）模型对6个站的年ET0进行了模拟预测,并与灰色GM（1,1）模型进行了比较。结果表明：各站ET0年内变化均呈抛物线型,4－9月ET0依各站顺序为：若羌＞吐鲁番＞哈密＞喀什＞和田＞伊宁;6站年ET0赫斯特指数均大于0.5,各站未来的趋势与历史呈正相关,依然是波动递减;总体上,平均温度、日照时数、饱和气压差对各站年ET0的影响比较大;灰色不等维递补GM（1,h）模型预测相对误差限为0～7.31%,预测精度明显高于GM（1,1）模型。该研究表明采用灰色模型预测新疆地区参考作物腾发量精度较好。     

基于分数阶灰色模型的农业用水量预测

针对农业用水量序列的振荡特性以及传统灰色预测模型的过拟合问题,该文提出分数阶灰色预测模型。将农业用水量振荡序列转化为单调递减非负序列,并以转化序列为基础,根据"阶数最大(或最小)"、"历史数据拟合最好"2个目标函数构造优化模型,采用改进NSGA-Ⅱ(non-dominated sorting genetic algorithm Ⅱ,NSGA-Ⅱ)进行模型求解。根据验证集拟合结果优选出模型阶数,结合分数阶反向累加灰色模型(fractional order reverse accumulation grey model),以通辽市和宝鸡市为例,进行农业用水量的预测。为了检验模型性能,将该文模型分别与传统GM(1,1)模型、自回归模型、基于小波分析理论组合模型进行对比。结果表明,该文模型对于通辽市、宝鸡市与鄂尔多斯市的农业用水量预测的相对误差分别为2.33%、0.31%和1.77%。同时,该文模型预测误差最小(比自回归模型分别低1.11%(通辽)、6.18%(宝鸡);比传统GM(1,1)模型分别低3.32%(通辽)、0.97%(宝鸡)),具有一定实用性,研究结果可为区域农业用水量预测提供依据。     

巢湖泥沙淤积预测与防治

本文建立了巢湖泥沙淤积序列灰色预测模型GM(1,1),率先提出GM(1,1)模型的时段长度选取原则。该模型考虑了流域多年水土流失量增加的趋势,使得模拟的精度比非线性回归模型更高,同时预测变量不依赖于其它随机变量,比非线性回归模型更适合于序列预测。最后本文提出了巢湖泥沙防治途径。     

灰色预测方法在山东省粮食总产量预测中的应用

以1995年~2004年山东省粮食总产量为原始数据,建立GM（1,1）灰色预测模型。对模型进行一次残差序列分析后,经精度检验小误差概率p=0.8889,后验比c=0.4830,模型精度等级达到合格水平,可以用来进行预测。用该模型预测未来3年山东省粮食总产量分别为3335.735万t、3247.150万t和3161.735万t,粮食产量有逐年下降的趋势。     

烟台市人口分析及预测

利用时间序列分析模型和GM(1,1)模型拟合了烟台市人口数量,并对未来4年烟台市人口进行了预测.结果显示,二次滑动平均模型的相对误差波动范围为-0.731%～0.70%,均接近于0,预测精度最高.利用二次滑动平均模型预测未来4年烟台市人口分别为646.395万人、646.445万人、646.495万人和646.545万人,人口有逐年缓慢上升的趋势.     

山区泥石流灾害发生预测的研究

本文根据密云县山区泥石流灾害发生的历史情况,应用灰色系统的灾变理论和灰色预测模型GM(1,1)建立了密云县泥石流灾害发生的预测方程,并探索一种研究山区泥石流灾害预测的新途径。     

基于产量阶段的河南省夏玉米灰色——马尔柯夫预测模型

针对较长产量序列纵向及横向可比性较差的问题 ,提出用划分产量阶段的方法进行分段处理。用 GM(1,1)灰色模型分段模拟预测河南省夏玉米单产 ,根据相对气象产量划分产量状态 ,再用马尔柯夫模型转移概率预测系统未来发展方向并修正前者的预报结果。通过模拟和预报 ,准确率都有所提高     

灰色GM(1,1)及其残差修正模型在不同程度春旱发生年份预测中的应用

针对近年来临沂春旱发生频率和程度较前期有所增加的事实,利用临沂1971-2009年的降水资料,采用降水距平法进行春季干旱划分,在此基础上,利用灰色GM(1,1)及其残差修正模型分别建立当地轻度和中度以上春旱的预测模型。结果表明:轻度以上春旱模型以原始序列建模方程精度最高,而中度以上春旱模型则以3次残差序列模型的精度最高;分别用最佳轻度和中度以上GM(1,1)模型进行未来5个时刻的预测,得出下一次轻度春旱时间在2010年;而轻度和中度以上预测模型共同预测结果表明2018年临沂将发生中度以上程度的春旱,为将灾害损失降到最小,对此次春季旱情应引起高度重视,并提前做好防灾减灾应对措施。     

基于GM(1,1)模型的宁化县油料产量和播种面积预测

依据福建省宁化县1994~2011年油料产量和播种面积数据分别建立GM(1,1)预测模型,经检验模型精度分别为89.13%和91.30%,并用该模型对2012~2022年的油料产量和播种面积进行外推预测。预测结果表明,模型的预测精度较高,在面积和产量预测中有较强的科学性和可行性,符合其灰色特性,适用性好。     

北京近50年初,终霜冻日的变化

用北京1940-1989年逐日最低气温资料,分析不同强度初、终霜冻日的变化,看出80年代与70年代相比,初霜冻日推迟了3-10天,是5个年代中最晚的;终霜冻日提早了8-11天.也是5个年代中最早的;无霜冻期延长了8-15天,成为5个年代中最长的.80年代各强度初霜冻日的标准差多数比较小,而终霜冻日多数比较大,且偏大值不容忽视.霜冻日的变化具有某种周期性.80年代霜冻日期的变化是它自身周期性波动和气候变暖等因素引起的.霜冻是一种时间尺度很短的农业气象灾害,具体年份的发生时间可以与时间尺度很长的气候变化趋势相反.所以即便气候变暖,也要树立防霜意识.     

基于新陈代谢GM(1,1)模型的玉米叶长动态预测

为实现虚拟玉米生长动态预测,本文以玉米棒三叶为对象,采用新陈代谢 GM(1,1)模型分析了不同施氮水平(150、300和450 kg/hm2)下玉米叶片长度的生长动态,结果表明:各组数据序列所建模型的均方差比值均小于0.0811,平均相对误差均小于0.0471,模型精度优于二级,具有较高的准确性,表明新陈代谢GM(1,1)模型能有效模拟玉米叶长动态变化,具有一定的可行性,研究结果可为玉米生长过程中的动态变化模拟提供参考.