基于ArcGIS的黑龙江省活动积温空间插值与计算

以ArcGIS地理信息系统为支撑,气象站点观测的1997～2006年的旬平均气温为插值变量,采用径向基函数(Radial Basis Function)方法,对黑龙江省旬平均气温进行空间插值。结果表明,拟合出全省1km×1km单元的各旬平均气温表面数据。36个旬插值结果的均误差、均方根误差的平均数分别为0.0562和0.765℃。根据插值结果分别计算全省≥0℃和≥10℃旬、月和年积温表面。研究结果为气温变化监测、农业区划、土地生产潜力计算和千亿斤粮食背景下作物估产等研究工作奠定基础。     

基于DEM聚焦分析的旬平均气温与地面坡向相关性定量分析

在农业资源气候研究中,为促进旬平均气温的插值研究,基于1997-2006年黑龙江省旬平均气温和DEM数字高程模型数据,在ArcGIS的技术支持下,利用聚焦分析和相关分析的方法,对地面坡向进行4个阴阳坡分类,定量研究黑龙江省旬平均气温与地面坡向的相关性,为坡向作为旬平均气温插值的协同变量提供理论基础,使插值结果更准确。结果表明:黑龙江省旬平均气温与地面坡向具有较高的相关性,与200km左右的邻域范围内坡向均值mean2、标准差std和std/mean的函数相关性比较大,并呈负相关趋势,说明旬平均气温与阴坡的相关程度更高,坡向越复杂,对旬平均气温影响越大,同时每旬的相关程度不同。在作物生长期内,相关程度最高,最大相关系数在-0.747 6~-0.365 6,均值为-0.585 3。     

区域性夏季平均气温空间插值方法比较

使用ArcGIS软件,采用反距离权重法、普通克里格法和泛克里格法3种空间插值方法,以东北三省78个气象站点1999、2004年夏季平均气温数据为例进行了空间插值,并采用交叉检验的方法对插值结果进行了比较。结果表明,3种方法所得插值结果均能大致反映气温分布状况,但从精度分析上看,泛克里格法精度优于反距离权重法和普通克里格法。     

吉林省气温与降水数据空间插值与分布研究

气象数据的插值对于农业生产、生态环境资源监测和气候资源开发利用等方面具有重要意义。气象数据的空间化是气象行业研究的热点之一,本文将对利用不同插值算法对研究区多年平均气温与降水数据空间插值方法进行研究。以吉林省为研究区,以获取的多年日平均气温和日降水量数据为基础数据,并对数据进行预处理操作,以保证插值数据的准确性。选择普通克里金法、反距离权重法、样条函数法、自然邻域法和趋势面法为此次研究的五种插值算法,利用"实际"验证法进行插值结果进行精度验证,以平均绝对误差MAE(Mean Absolute Error)、平方根误差RMSIE(Root Mean Squared Interpolation Error)和相对误差分布范围评价空间插值效果。最后,结合研究区数字高程模型(DEM,Digital Elevation Model)和遥感影像数据,对气温和降水量的空间分布规律进行了分析和讨论。     

基于GIS的东北地区气象要素空间插值方法

[目的]研究东北地区气象要素的最佳空间插值方法。[方法]利用ArcInfo GIS软件的地统计分析工具,采用反距离加权插值、径向基函数法和克里格插值等多种空间插值方法,对东北地区年降雨量和月平均气温等气象要素进行空间插值研究,从而确定最适宜某个气象因子的插值方法。[结果]对于月平均气温,克里格方法的空间插值效果较好;对于年降水量,利用径向基函数法效果较好。[结论]东北地区月平均气温和年降水量存在明显地区差异,月平均气温南高北低,年降水量西北少、东南多。     

克里金插值平滑效应校正及凤冈县富硒茶园适宜区研究

【目的】研究克里金插值数据平滑效应的校正方法及其在富硒茶园适宜区研究中的应用。【方法】用采样点插值表面估计值和实测值极差和标准差的相对变化率定量表示克里金插值的平滑效应,用样点插值表面估计值和实测值的最小值、平均值和最大值之间的一元二次回归方程为校正函数,用贵州省凤冈县0-20 cm土层的pH和全硒含量校正克里金插值表面叠加分析研究富硒茶园适宜区。【结果】（1)极差平滑率和标准差平滑率可分别描述克里金插值数据变化范围平滑效应和数据变异程度平滑效应,凤冈县土壤pH和硒含量普通克里金插值的极差平滑率和标准差平滑率分别为68.30%、69.51%和65.33%、60.00%。（2）校正后凤冈县土壤pH插值表面估计值极差平滑率和标准差平滑率分别为0.00%和6.10%,硒含量插值表面估计值极差平滑率和标准差平滑率均为0。文中的校正方法可完美消除普通克里金插值平滑效应,同时保证插值结果无偏估计特性。（3）校正后插值表面叠加分析结果表明,凤冈县富硒茶园适宜区面积为49.63 km2,占全县土地总面积的2.64%,主要分布在该县永安镇田坝村及附近。【结论】用样点插值表面估计值和实测值的最小值、平均值和最大值之间的一元二次回归方程对克里金插值表面进行校正简单易行,基于校正表面富硒茶园适宜区分析结果与现实情况吻合良好。     

山地环境日气温PRISM空间插值研究

山地环境气象因子空间分布是生态环境过程模拟的基础,对于提高生态环境保护管理水平具有重要意义。本文基于坡面回归插值模型(PRISM)原理,综合考虑海拔、坡向等影响因子,设计开发了山地日气温插值模型。以北京西部山地自动气象站数据与DEM数据为基础,采用交叉验证法对该模型插值有效性进行检验,并与常用的反距离权重(IDW)插值、克里金(Kriging)插值、样条(Spline)函数插值的结果进行比较。研究表明,无论日平均气温,还是日最高气温、日最低气温,本文提出的插值模型的预测结果均优于其他方法。      

影响甘蔗株高生长的气象因子通径分析

从表面看,影响甘蔗株高生长的气象因子有当旬的平均气温、蒸发量、降雨日数和平均风速。通径分析表明,平均气温是主要的影响因子,其它气象因子大多通过平均气温对株高生长起作用。逐步回归结果进一步印证了影响甘蔗株高生长的主要气象因子是平均气温。旬均温在25.0℃以下时,株高生长缓慢;旬均温为26.0-27.9℃时,株高生长速度最快。     

基于GIS平均气温空间分布推算模型研究——以海南岛为例

[目的]研究基于GIS平均气温空间分布推算模型。[方法]以多年平均气温为研究对象,应用普通克里格插值法(OK)、反距离权重插值法(IDW)、样条插值法(SPLINE)以及混合插值法(MLR)对海南岛18个长期气象观测站1979～2008年逐月气温资料进行了空间栅格化,通过不同插值方法的对比分析,选择针对海南岛多年平均气温相对最优的插值方法。[结果]通过对海南岛近30年的平均气温4种插值方法的误差分析,发现插值法精度顺序为MLRIDWOKSPLINE。基于海南岛DEM影像的"多元线性回归+残差插值"的小网格插值法即混合插值法(MLR)在海南岛平均气温空间插值效果最好;海南岛平均气温空间分布特征除具有明显的南高北低的纬度地带性以及随海拔升高逐渐降低的垂直地带性外,沿岸地区气温呈略高于内陆地区趋势;海南岛各月气温递减率在0.38～0.85℃/100m,年均气温递减率约为0.74℃/100m,在不同区域不同时间条件下,气温对于海拔高度的递减率不同。[结论]该研究为海南岛农业气象要素连续分布状况获取和建立精确空间分布推断模型提供依据。     

黑龙江省气象因子与落叶松植被净初级生产力相关性分析

以2010年黑龙江省的气象数据(包括平均气温、降水量、平均风速和平均相对湿度)和落叶松的固定样地GPS点为数据来源,采用3种插值方法对气象数据进行插值分析,经比较验证后得到各气象因子对应的最优插值方法。根据黑龙江省2010年落叶松林的数据和东北地区树种生物量的异速模型获得落叶松人工林样地地上生物量和植被净初级生产力(NPP),并对各气象因子与落叶松NPP的相关关系进行了分析。结果表明,降水量和平均气温对应的最优插值方法都是克里格插值法,平均风速和平均相对湿度的最优插值方法则分别为样条插值法和反距离权重法;黑龙江省落叶松植被NPP与各气象因子均为弱的正相关关系。其中,与平均气温的相关性最大,相关系数为0.304 11,与相对湿度的相关系数为0.293 02,与降水量的相关系数为0.235 18,与平均风速的相关性最小,相关系数为0.091 78。     

马尾松茎木质部产生与水热关系的初报

在马尾松年生长周期中，定位逐月采样，比较解剖形成层活动的数量和产生木质部的结构与旬均温和旬雨量的关系．纺锤状原始细胞的分裂次数明显受温度控制，在月均温１３．５～２９．３℃的活动期中，以１７．１～２７．８℃分裂较快，并有一定抗旱性；在连续旬雨量１０ｍｍ以下，仍能形成纺锤状细胞．管胞分化的下限温度约１１℃，雨量是调节管胞腔径及壁、腔比值变化的主要因素．木射线细胞的生长受管胞结构的影响，其长和宽的扩大分别随管胞腔径和壁、腔比值提高而增加，在正常温度范围内，间隔性干旱有促进树脂道的形成．     

基于GIS的传统插值方法比较研究——以山东省多年平均气温为例

利用GIS软件空间内插方法,采用7种不同的传统插值方法对山东省多年平均气温进行内插,生成内插表面模型并进行误差分析。结果表明,以误差均值为标准,趋势面插值方法较优,自然领域插值方法误差最大,同时,传统内插方法无法加入高程影响因子。     

商丘地区近47年气温变化特征分析

根据商丘市所辖8个代表站1961~2007年47年的逐月地面月平均气温资料,采用线性回归分析、滑动平均、累积距平等方法对气温变化趋势进行诊断分析,用滑动t-检验法、Yamamoto法、Mann-Kendall法等统计方法,对平均气温时间序列可能的突变点分别进行了检测。结果表明,近47年商丘年平均气温变化率为0.078℃/10年;其间经历了20世纪60~70年代的增暖期,80年代的气温变冷期,90年代中后期又进入了一个较强的增暖期;春、秋、冬3个季节的平均气温整体上都呈上升趋势,冬季上升幅度较大,气温变化率为0.382℃/10年,明显高于春、秋两季的0.084、0.049℃/10年;而夏季的平均温度整体上呈下降趋势,气温变化率为-0.169℃/10年。3种方法检测结果综合来看,四季突变时间不同,1993年是年平均气温由冷转为增暖的突变点,可信度达99%。     

紫薯气体射流冲击干燥效率及干燥模型的建立

【目的】为了提高紫薯干制品质、提高干燥效率,研究不同条件对紫薯气体射流冲击干燥特性的影响并筛选出最适干燥模型。【方法】采用自制气体射流冲击干燥机干燥紫薯片,探讨风温、风速、预处理和切片厚度对物料干燥特性和水分有效扩散系数的影响。利用数据统计对6个干燥模型进行拟合筛选。【结果】与大多数食品物料干燥试验结果一样,紫薯的气体射流冲击干燥主要属于降速干燥。预处理可增加物料初温且使物料更快达到干燥环境温度,但降低干燥速率并延长干燥时间。干燥速率随着切片厚度增加而降低,但随着风温和风速的增加而增加。物料厚度和风速对物料升温影响小,但风温对物料升温有较大影响,随着风温增加会延长物料达到干燥环境温度所需时间。有效扩散系数随着片层厚度、风温和风速的增加而增加,最高有效水分扩散系数为7.0033×10-10 m2•s-1。所有模型都能较好地描述紫薯气体射流冲击干燥过程中紫薯的水分变化规律,其中Modified Henderson and Pabis模型有最大确定系数,最小卡方值和均方根误差。【结论】风温、风速、切片厚度、预处理对紫薯气体射流冲击干燥曲线、干燥速率曲线和温度、有效水分扩散系数均有影响。在风温50—80℃,风速10—13 m•s-1且切片厚度为1.87—4.80 mm条件下,Modified Henderson and Pabis模型是拟合紫薯干燥曲线的最适模型。     

GFS和T639模式气温产品的检验分析

[目的]检验分析GFS和T639模式的气温预报能力。[方法]采用2012年徐州站最高气温和最低气温资料,对GFS模式和T639模式0~168 h最高气温和最低气温预报产品进行检验。[结果]无论是最高气温还是最低气温,GFS和T639 2个模式气温预报产品的预报准确率均随着时效的延长呈现波动下降,夏季最低气温的预报准确率整体上均高于其他季节;各个模式不同季节不同时效的气温预报的偏低率和偏高率明显不同;随着预报时效的增加,2个模式预报气温产品平均绝对误差逐渐增大,但总体上,夏季的误差小于其他季节。总体上来看,GFS模式预报效果优于T639模式。[结论]该研究为预报员合理使用数值预报产品、提高气温的预报准确率提供指导。     

东北刺人参的物候观测

[目的]研究东北刺人参的物候期。[方法]通过对东北刺人参物候期的观测,研究其与气温、空气湿度和地温的关系,掌握其生长规律。[结果]刺人参芽萌动期从5月7日开始,为期8 d,日均气温15℃,空气湿度41%,地温8.5℃;展叶期从5月15日开始,为期9 d,日均气温26℃,空气湿度43.5%,地温15.7℃。结实期从8月8日开始,日均气温26℃,空气湿度81%,地温26.7℃。落叶期从10月15日开始,日均温14℃,空气湿度53%,地温13.1℃。[结论]芽萌动期是5月7日,展叶期5月15日,结实期8月8日,落叶期10月15日。     

山东省旱地小麦主要农艺和产量性状与气象因子的相关性分析

分析了山东省近8年小麦生育期内气象三因素变化及旬气象因子与旱地小麦主要农艺和产量性状的相关性。结果表明:2003～2010年小麦生育期内降水量减少和日照时数增加的趋势较为明显,积温呈降低的趋势,但变化不明显。生育期内84个气象因子中有25个因子与旱地小麦主要农艺或产量性状呈显著或极显著相关,其中旬降水量有6个因子,旬日照时数有9个因子,旬平均气温有10个因子。因此,在今后旱地小麦品种选育过程中,应结合日照和气温等气象因子变化特点进行选择,从而提高选育成功率。     

茶树3类渗透调节物质与冬春低温相关性及其品种间的差异评价

【目的】探讨2个茶树品种可溶性糖、脯氨酸和游离氨基酸等3类渗透调节物质含量变化及其与冬春期间气温的相关性,评价其对低温的响应程度及其品种间的差别。【方法】选早芽品种‘平阳特早’和‘中茶102’,连续2年于10月21日至翌年4月5日逐日记载茶梢间气温,每天8:00、14:00、20:00记录干湿球温度计的温度,每日3次测得的每块茶园3支干球温度计的平均值即为当日茶梢生境气温;测温期间每月5日、15日、25日采摘成叶,以蒽酮比色法测定茶鲜叶可溶性糖含量,将剩余擦拭干净的鲜叶蒸青、烘干制成蒸青茶样,用SDE-HPLC方法测定茶干叶脯氨酸和游离氨基酸含量。【结果】根据茶树的发育起点温度和休眠温度,将试验阶段分为越冬期(2013/10/21—2014/3/5,2014/10/21—2015/3/5)和早春期(2014/3/6—2014/4/5,2015/3/6—2015/4/5)2个阶段。①连续2年试验的越冬期间(2013/10/21—2014/3/5,2014/10/21—2015/3/5),气温先逐渐下降,再持续低温;2个品种成叶的可溶性糖含量相应地升高、再升高,与旬平均气温显著负相关;脯氨酸含量升高、保持,与旬平均气温显著负相关;游离氨基酸含量则为下降、保持,与旬平均气温显著正相关;当温度出现最低值时,可溶性糖含量和脯氨酸含量相应出现最高值,游离氨基酸含量也跟随着出现最低值,而当温度出现最高值时,可溶性糖含量和脯氨酸含量随后也就相应地出现最低值,游离氨基酸含量随之也相应地出现最高值。②2年试验的早春期间(2014/3/6—2014/4/5,2015/3/6—2015/4/5)气温渐升,可溶性糖含量趋于减少,脯氨酸、游离氨基酸含量趋于增加;③茶树抗冻性与温度密切相关,茶鲜叶可溶性糖、脯氨酸和游离氨基酸含量与茶树的抗冻性密切相关,2年越冬期间,与‘中茶102’相比,在遭受冬季低温胁迫时,‘平阳特早’3类渗透调节物质对低温的响应性、响应幅度分别更灵敏、更大,‘平阳特早’3类渗透调节物质含量稍多。【结论】深秋至清明期间茶树易受冻害和倒春寒,其中越冬期间可溶性糖、脯氨酸和游离氨基酸皆能敏感地响应低温变化,三者含量分别与旬平均气温显著相关,是茶树的重要抗冻指标;‘平阳特早’品种对于低温响应程度大于‘中茶102’。     

Simple model based on artificial neural network for early prediction and simulation winter rapeseed yield

The aim of the research was to create a prediction model for winter rapeseed yield.The constructed model enabled to perform simulation on 30 June,in the current year,immediately before harvesting.An artificial neural network with multilayer perceptron(MLP) topology was used to build the predictive model.The model was created on the basis of meteorological data(air temperature and atmospheric precipitation) and mineral fertilization data.The data were collected in the period 2008–2017 from 291 productive fields located in Poland,in the southern part of the Opole region.The assessment of the forecast quality created on the basis of the neural model has been verified by defining forecast errors using relative approximation error(RAE),root mean square error(RMS),mean absolute error(MAE),and mean absolute percentage error(MAPE) metrics.An important feature of the created predictive model is the ability to forecast the current agrotechnical year based on current weather and fertilizing data.The lowest value of the MAPE error was obtained for a neural network model based on the MLP network of 21:21-13-6-1:1 structure,which was 9.43%.The performed sensitivity analysis of the network examined the factors that have the greatest impact on the yield of winter rape.The highest rank 1 was obtained by an independent variable with the average air temperature from 1 January to 15 April of 2017(designation by the T1-4_CY model).