气候因子对沙葱生长的影响

通过对影响沙葱生长气候因子关联度的分析,旨在了解和掌握沙葱生长与气候因子间的关系密切程度。结果表明:水汽压、空气相对湿度、日照时数和气温是影响沙葱高生长的主要因子;地表温度、蒸发量、平均风速和气压是影响沙葱高生长的次要因子。日照时数是影响沙葱粗生长的主要因子;平均风速、空气相对湿度、水汽压、蒸发量、地表温度、气温和气压是影响沙葱粗生长的次要因子。     

气象条件对鱼塘水质影响的研究

基于2009年和2010年多项鱼塘水质指标及气象要素的监测,分析得到以下主要结果:(1)鱼塘水温与气温具有密切的线性关系;(2)水体透明度随风速增大以及在适量范围内降水量增加而增加;(3)鱼塘水体溶解氧与气温、水汽压、云量呈负相关,与气压、日照时数、风速呈正相关;(4)氨氮、亚硝酸盐含量与水汽压、气温呈正相关,与气压呈负相关;(5)所建立的气压、气温、水汽压与溶解氧含量关系模型具有较好的拟合度,可预测溶解氧变化,为养殖管理提供参考.     

祁连山水源涵养林区降水与其他气象因子间的相关性分析

通过祁连山大野口流域18a的地面气象观测,采用参数特征值算法、相关系数分析、回归分析和无偏估计等方法,研究了祁连山大野口流域降水与其他气象因子的年际变化特征和月际变化的关系.结果表明:祁连山大野口流域18a平均降水量、气温、相对湿度、气压、风速、日照时数、水面蒸发分别为374.06mm、1.62℃、60.91%、745.27hPa、2.52m/s、1633.14h、995.64mm,其年际变化幅度从大到小依次为气温、降水、日照时数、水面蒸发、风速、相对湿度和气压.降水与其他气象因子相关性从强到弱依次为气温、水面蒸发、日照时数、风速、相对湿度、气压.气温和水面蒸发与降水变化,属于强相关;气压年际变化不大,解释降水不明显,属于极弱相关.综合R2检验、F检验、t检验结果,降水与其他气象因子回归模型除10月份以外,其他月份在95%置信度区间上为可信.     

重庆万州二氧化硫浓度和气象条件关系分析

[目的]研究重庆万州区SO2污染状况，为农业的可持续发展提供支持。[方法]该研究通过总结万州区SO2浓度的年内逐日变化规律，探讨SO2浓度与降水量、大气压强、风速、气温、相对湿度、日照时数6个气象因子之间的关系，并用因子分析法分析主要的影响因素。[结果]重庆万州区SO2污染主要集中在冬季，SO2浓度与6个气象因子之间有4个存在显著性的相关关系，其中与降水量、风速、气温呈显著负相关，而与气压呈现显著正相关。因子分析法得到万州气象因子变化主要受到辐射能量、水汽和风速3个主要成分的影响，并建立了SO2浓度的预测模型。[结论]该研究的预测模型可以为万州区农业生产中预防SO2和酸雨污染提供依据。     

基于偏相关分析的烟台市土壤温度影响因素及预测模型研究

根据烟台市气象局2005年的气象数据,利用偏相关分析方法分析了表层土壤温度与相对湿度、绝对湿度、大气温度、平均风速、日照时数、降水量6个气象因子之间的相关性,进而建立了基于相对湿度、日照时数、大气温度、绝对湿度4气象因子的多元线性回归模型和BP人工神经网络模型。结果表明：在6个气象因子中,相对湿度、日照时数、大气温度、绝对湿度与土壤温度存在极显著相关关系,平均风速、降雨量与土壤温度相关关系不显著;晴天时,BP神经网络模型的决定系数R^2为0．9740,多元线性回归模型的决定系数R^2为0．9739;阴天时,BP神经网络模型的决定系数R^2为0．9881,多元线性回归模型的决定系数R^2为0．9877,因此建立的神经网络模型具有很高的精度,能很好地满足土壤温度的预测要求。     

区域(临汾)水分相关气象因子变化及其对小麦产量的影响

为有效提供气候变化未来情景相适应的栽培途径,对近30年区域(临汾)与水分相关的降水量、气温、10cm地温、蒸发量、风速、相对湿度、日照时数7个气象因子开展了动态变化、因子间相关性及其对小麦产量的影响研究。结果表明：各年小麦生育期气象因子动态变化特征为降水量、平均气温和平均10cm地温呈递增趋势,而蒸发量、日照时数、平均相对湿度和平均风速则呈递减趋势;小麦生产年度各季节蒸发量为夏＞春＞秋＞冬,各月份蒸发量为6＞7＞5＞8＞4＞3＞9＞10＞2＞11＞1＞12。各年小麦生育期气象因子间相关性为平均气温与蒸发量呈负相关,平均风速、日照时数与蒸发量呈正相关,相关气象因子间的变异系数为降水量＞蒸发量＞平均风速＞平均相对湿度＞平均地温＞日照时数＞平均气温;小麦生产年度各季节、月份平均气温与蒸发量呈正相关。各气象因子与小麦产量的相关性为各年小麦生育期平均气温、平均10cm地温、日照时数与产量呈负相关,而平均相对湿度、蒸发量、平均风速则与产量呈正相关,降水量与产量均呈正相关,其中不同阶段降水量与产量的相关系数为生产年度＞生育期＞休闲期。该项研究可为小麦生产系统应对气候变化提供理论依据和技术支撑。     

淮北平原1966～2007年蒸发量变化趋势及其影响因素分析

选择安徽淮北平原五道沟实验站1966～2007年的逐年器皿蒸发、不同深度的潜水蒸发资料以及对应的气温、相对湿度、水汽饱和差、风速、日照时数等气象数据计算淮北平原40年来蒸发过程的变化趋势及其与气象因子的关系,分析其相互作用关系。结果表明,近40年来淮北平原温度呈上升趋势,年均温度的增幅逐渐减小有利于蒸发能力增加,而太阳辐射、风速等减少和相对湿度增加蒸发阻力,且后者作用大于前者。在此基础上建立以气象变化因子的蒸发能力预测模型,能很好地反映气候变化过程对水面蒸发、潜水蒸发的影响,有利于评估未来水量平衡关系分析和预测。     

海口晚稻生育期气象因子变化特征及其对晚稻产量的影响

为探究海口晚稻生育期气象因子变化规律,提供晚稻生产理论指导,以海口市1988—2012年晚稻单产和生育期降水量、平均风速、最大风速、平均气温、日最高气温、日最低气温、平均相对湿度、日照时数为研究对象,应用Morlet小波分析、Mann-Kendall突变检验、线性趋势分析、相关性分析探讨逐日气象因子变化特征及其对晚稻气象产量的影响。结果表明,最大风速和平均风速呈显著上升趋势,日照时数、平均相对湿度呈显著下降趋势,其他气象因子均无明显变化趋势。降水量、平均风速、最大风速、平均气温、日最高气温、日最低气温、平均相对湿度、日照时数突变点分别出现在2007年、2011年、2009年、2008年、2009年、2009年、2001年、1993年。小波分析结果表明,在较小时间尺度上周期振荡剧烈,时间尺度越大,周期振荡越平稳,规律越明显。     

近58a本溪山区蒸发量变化特征及影响因子通径分析

利用本溪市草河口气象站1953—2010年蒸发量、气温、降水量、日照、风速、水汽压等资料,采用气候趋势分析和通径分析方法,对本溪山区近58 a蒸发量及其影响因子进行了分析。结果表明,本溪山区年蒸发量呈明显增加趋势,其线性倾向率为25.64 mm/10 a,6种气象因素对蒸发的决定程度按大小排序依次为:降水量饱和差气温年较差年平均气温风速日照时数,年降水量与其他因子的协同作用对蒸发量的决定作用也很大。蒸发量增加是由本溪山区日照减少、风速减小、暖干化趋势造成的。     

巢湖地区土壤相对湿度气象预测模型研究

[目的]描述气象影响因子与土壤相对湿度的关系,预测巢湖地区逐旬10～100 cm土壤相对湿度,定量评估土壤旱涝情况.[方法]通过分析巢湖地区各层土壤相对湿度逐月分布特征,讨论各气象影响因子与土壤相对湿度的相关关系,并分别基于多元线性回归和BP神经网络方法建立预测模型.[结果]气象因子和土壤相对湿度存在相关关系,相关系数从大到小分别为蒸发量、气温、日照时数、相对湿度和降水量.随着土层的深入,两者的相关系数和显著程度呈下降趋势.[结论]2种方法均能较好地预测出巢湖地区各层土壤相对湿度逐旬动态变化,可为了解巢湖地区籼稻主生长周期内的土壤相对湿度变化提供依据,为该地区作物旱涝评估提供参考.     

气象因子对太湖地区旱作农田土壤水分动态的影响

【目的】研究太湖地区气象因子对旱作农田土壤水分的影响程度,厘定影响农田土壤水分的主要气象因子,为气候变化背景下农田水分管理提供科学依据。【方法】提取野外试验研究平台的旱作物生长季监测数据（逐日气象资料和土壤水分资料）,采用相关分析、逐步回归分析和通径分析等方法进行统计分析,计算直接通径系数和间接通径系数、决策系数。【结果】（1）供试实验基地农田土壤水分与日降水量、日蒸发量、日照时长、平均风速及日最大空气湿度等因子分布呈极显著正相关和负相关（相关系数分别为0.648、-0.566、-0.454、-0.331及0.371）,但与日最高气温不显著相关;（2）通径分析表明,气象因子对旱作农田土壤水分的直接影响大小顺序为：日降水量＞平均风速＞日照时长＞日蒸发量＞日平均空气湿度＞日最低气温>日最小空气湿度＞日最高气温＞日最大空气湿度＞日平均气温,但计算的决策系数表明,日降水量对土壤水分的综合决定能力最大;（3）通过逐步回归分析,得到了旱田土壤水分的气象因子多元回归模型：Y=10.174+0.386X4+1.095X7-0.509X8-0.766X9-0.345X10（R2=0.912,P<0.01）,达极显著水平。【结论】气象因子对太湖地区旱作农田土壤水分具有显著的控制作用,其中降雨量的影响最为主要。建立的多元回归模型可以用来预估气象因子变化下旱作农田土壤水分变化,但还需要更长时期监测的验证。     

半干旱区华北落叶松林冠层蒸腾特征及其影响因子

准确量化半干旱区森林植被耗水特征及其影响因子对植被-水-土的综合管理至关重要。选择内蒙古大青山的华北落叶松人工林为研究对象,利用热扩散探针法监测树干液流,同步监测气象因子和土壤体积含水量。结果表明,研究期间华北落叶松冠层蒸腾存在明显月、季节变化,冠层蒸腾季节变化呈单峰曲线,冠层月蒸腾量（mm）为8月（55.08）＞7月（54.76）＞6月（48.76）＞5月（43.13）＞9月（40.20）＞10月（12.36）。华北落叶松林冠层蒸腾与气温、太阳辐射、大气湿度、饱和气压差、风速、土壤水分均存在极显著相关关系（P＜0.01）,回归分析表明气温、太阳辐射和大气湿度是影响冠层蒸腾的主要气象因子;基于边界线的分析表明,冠层蒸腾随太阳辐射、气温变化可用对数增长函数拟合,即随太阳辐射、气温增大,冠层蒸腾先快速后缓慢增大,达到阈值后趋于平稳;冠层蒸腾随大气湿度增加的变化遵循抛物线曲线,阈值为59.41%。次降水量对冠层蒸腾的影响存在差异,降水强度>10 mm的次降水量显著影响华北落叶松人工林冠层蒸腾。总体来看,气温、太阳辐射、大气湿度和降水是影响华北落叶松冠层蒸腾的主要环境因子。     

德化县地表温度变化及影响因子分析

利用德化县国家气象站1980～2018 年观测资料,采用一元线性回归、散点图和相关性 分析,对德化39 年地表温度变化及其影响因子分析。结果表明:德化县地表温度年序列呈上升 趋势,速率为0.36℃／10a,且上升趋势显著。通过与同期云量、气温、降水量、风速、相对湿度和 日照六个气象因子对比分析,认为地表温度上升主要是由气温、日照、秋季风速共同作用引起,以 气温相关性最好。     

呼和浩特市春季气象要素与空气质量指数的灰色关联分析

利用环保部门互联网公布的呼和浩特市2014年春季（3-5月）空气质量指数,及气象部门同步观测的有关气象要素数据,采用灰色关联方法分析探讨日平均风速、日平均地面温度、日平均水汽压、日平均气温、日平均相对湿度对呼和浩特市春季空气质量指数影响程度,从而为进一步做好空气污染气象条件预报及空气质量预报提供依据。结果表明,呼和浩特市2014年春季,各气象因素对空气质量指数影响程度从大到小排序依次为日平均风速、日平均相对湿度、日平均水汽压、日平均气温、日平均地面温度。     

迁站观测资料影响程度分析

利用山东省冠县气象站和莘县气象站1959～2009年的气压、气温、相对湿度、降水、风速、地面温度、日照观测记录,采用对比差值及趋势系数法,对搬迁站冠县站与邻站莘县站主要气象要素进行连续性差异分析。结果表明,1981以来冠县站探测环境受到城市化影响,使得主要气象要素较莘县站表现为气压偏低、气温偏高、相对湿度偏小、风速偏小、降水量偏多、地面温度偏高、日照时数偏少。