遥感与气象数据结合预测小麦灌浆期白粉病

利用多源数据对区域尺度上小麦白粉病的发生状况准确及时地预报能为农业服务和农业植保等部门提供重要信息,实现小麦白粉病的有效预防。研究利用一景2014年5月6日的landsat8遥感影像提取出植被指数、地表温度(land surface temperature,LST)和影像中各波段反射率特征,同时用2014年3月-5月份的站点逐日地面气象资料计算获得各气象特征,并经过GIS空间插值分析得到相应的空间气象特征。通过Relief算法和泊松相关系数相结合的方式进行遥感和气象特征的筛选,最终得出改进的简单比值指数(modified simple ratio index,MSR)、重归一化植被指数(re-normalized difference vegetation index,RDVI)、3月21日-4月20日总日照时数和4月11日-5月10日大于0.1 mm降雨日数。采用相关向量机(relevance vector machine,RVM)的方法分别用筛选出的遥感、气象数据特征及2种数据特征相结合的方式构建了河北省石家庄市藁城、晋州和赵县3地区小麦灌浆期白粉病的发生预测模型,并对3种不同数据模型进行了验证与评估。试验结果表明,遥感气象数据模型的总体精度达到84.2%,优于遥感数据模型的80.0%和气象数据模型的74.7%。进而得出,相比于单站点准确和空间不连续的气象数据和类型单一的遥感数据,遥感气象数据更适合于区域尺度范围内的作物病虫害发生发展状况的预测研究。     

基于三维视角的农业干旱对气象干旱的时空响应关系

气象干旱是农业干旱的驱动因素,研究农业干旱对气象干旱的响应特征对理解干旱演变机制具有重要作用,而以往研究大多忽略了干旱的时空连续特征。该研究以SPEI和aSPI分别表征气象干旱和农业干旱,基于三维干旱识别方法提取2类干旱的历时、面积、烈度、强度、中心以及迁移距离6个干旱特征,分析黑河流域1961-2014年干旱时空连续动态演变特征;提出时空尺度干旱事件匹配准则,确定存在时空联系的气象-农业干旱事件,探讨气象、农业干旱时空响应特征并建立干旱特征响应模型。结果表明:1)从三维视角可准确全面地认识干旱事件时空动态演变过程及区域干旱发展规律,研究区秋冬春连旱一般起源于中游中部,沿东南方向逐渐向上游迁移并消亡,且干旱迁移速率在上游相对较快;2)基于时空尺度的干旱事件对匹配结果能够保证时空尺度上气象、农业干旱的复杂关系更接近实际,为准确分析气象-农业干旱时空响应特征提供保障;3)研究区气象-农业干旱历时、干旱面积和干旱烈度的最优响应模型分别为二次多项式、指数函数和指数函数。该研究为准确评估干旱时空动态演变规律及干旱响应关系提供了新思路。     

梅州沙田柚采摘时间研究

对1995-2006年梅州市26个果场沙田柚可溶性固形物(俗称甜度)平均值与同期相关气象条件进行了相关分析,并进行了滑动T检验,结果表明:柚果甜度主要受其生殖生长后期的雨量、日照、温度日较差3种气象条件影响,UA经过回归分析,定义了沙田柚的"始采日",始采日"之后,便可以开始采摘柚果。     

一个适用于地方农业种植制度的最优气候决策方法

结合当地气候和自然条件资料，应用运筹学单点图形法确定不同气候年景下农业生产种植模式组合的最优方案，以解决地方性农业种植制度的最优气候决策中各类资源（土地、劳动力、气象信息等）合理配置的问题，结果可取得很好的经济效益。     

夏玉米茎流速率和茎直径变化规律及其影响因素

为了揭示夏玉米茎流速率和茎直径的变化规律及其影响因素,该研究对夏玉米生育中期的茎流变化和茎直径微变化过程进行监测,分析了二者的日变化过程及相关关系、茎流速率与环境因子之间关系、茎直径随土壤含水率的变化规律。结果表明：茎流速率日变化过程呈单峰曲线型,其变化受太阳辐射、饱和水气压差、风速等气象因子的影响显著,通过对实测数据的分析得到了茎流速率与上述气象因子的线性回归方程,为今后利用气象因子预测夏玉米的叶面蒸腾量提供了基础;茎直径微变化的日变化过程也呈现明显的昼夜变化规律,白天收缩,夜晚复原,每日茎直径最大值随土壤含水率的降低而减小,二者之间呈线性相关关系,依据这一关系可利用茎直径微变化诊断作物缺水状况。     

毛乌素沙地1960—2018年气候变化特征及影响因子分析

为了解毛乌素沙地近年气候变化特征,以期为区域沙漠化防治和灾害预警提供参考,基于毛乌素沙地及其周围邻近地区10个气象站点1960—2018年的逐月气温和降水资料,采用线性倾向估计、Anusplin空间插值、Mann-Kendall突变检验、Morlet小波分析、R/S分析和Pearson相关分析等方法对毛乌素沙地近59 a的气候变化特征、未来气候变化趋势和主要影响因素进行了探究。结果表明:(1)毛乌素沙地近59 a的年平均气温呈显著上升趋势,增温速率达到0.35℃/10 a。其约在1996年发生突变,主要存在4 a左右的短变化周期,且增温速率随地区海拔的升高而加快。(2)毛乌素沙地近59 a的年降水变化速率为2.88 mm/10 a,夏季降水增速较快,但变化趋势均不显著且无明显的降水突变时间点和显著的振荡周期。(3)未来毛乌素沙地的年、季节平均气温和秋季降水均呈现持续性较强的上升趋势。总体而言,毛乌素沙地的气候呈现暖湿化趋向,厄尔尼诺—南方涛动(ENSO)事件对其冬季气温影响较大,北极涛动(AO)和北大西洋涛动(NAO)对其冬夏季节降水影响较显著。     

2008年华南前汛期连续性暴雨过程成因探析

利用NCEP/NCAR 1970～2008年5～6月逐日平均高度、温度、湿度、风场、海平面气压等再分析资料,分析2008年华南前汛期连续性暴雨过程的大气环流特征,并探讨了连续性暴雨过程的成因。结果表明,连续性暴雨过程期间大气环流出现异常变化,中高纬度西亚脊稳定、东亚槽偏深、东亚上空西风带经向度偏大、副热带高压偏西、南支槽活跃,有利于华南前汛期暴雨形势的出现;极涡的异常变化使得影响我国的冷空气活跃,有利于极地冷空气不断分裂南下;华南沿海附近存在异常的对流增强活动,使得华南沿海暖湿气流活跃,有利于强对流天气的发生;孟加拉湾的对流增加与南海夏季风的活动密切相关,连续性暴雨期间强降水过程与夏季风的增强相对应;在连续性暴雨期间,我国东部特别是华南沿海地区水汽输送通量明显偏多,低层为水汽异常辐合,为连续性暴雨过程提供了充足的水汽;南亚高压的异常变化为2008年前汛期华南暴雨过程的发生提供了动力条件,是前汛期暴雨过程频繁的动力机制。     

汛期辽宁各流域的降水量变化及预测研究

为了准确预测汛期辽宁省的洪涝灾害趋势,满足日益增长的服务需求,建立汛期辽宁省各流域的洪涝灾害趋势客观化预报方法,以便为实际气候预测服务工作提供有价值的参考依据。以辽宁省53个测站的1961～2011年6-8月平均的降水量资料开展研究。结果表明：辽宁省内流域都属于面积较小的流域,可以用算术平均法作为汛期各流域的降水量的计算方法。除浑河流域汛期降水量略有增加趋势外,其他流域都是下降趋势。各流域在60年代中期前后发生了突变。1月500hPa位势高度场西太平洋副高系统、1月太平洋海温场Nino3-4区、2月海平面气压场西伯利亚高压系统、 2月东南太平洋区域海温场与辽宁省各流域汛期降水相关显著。所建立的各流域汛期总降水量多元回归预报方程都通过了0.01信度的显著性检验,说明这些回归方程有显著意义。     

基于SPEI和NDVI的中国流域尺度气象干旱及植被分布时空演变

近些年中国干旱灾害频频发生且其影响不断加剧,因此探讨干旱对植被生长的影响对农业生产具有重要的意义。该文基于标准化降雨蒸散指数(standard precipitation evapotranspiration index,SPEI),应用Mann-Kendall(MK)趋势分析方法研究了流域尺度的气象干旱格局;利用新一代归一化植被指数(normalized different vegetation index,NDVI)分析了植被的生长状况;并探讨了SPEI和NDVI的相关性,结果表明:1)1982-2012年间,SPEI值在各时间尺度上都呈现为微弱下降趋势,即为微弱的干旱化;在空间上,干旱化趋势主要分布于东北、黄土高原和西南地区,而西北地区则呈现出明显的湿润化趋势;2)全国年及各季(冬季除外)NDVI序列均呈现上升趋势,空间上其下降趋势主要出现在西北内陆和东北地区部分流域,上升趋势则因季节而异;3)在年时间尺度上,SPEI与NDVI的相关分析表明,209个流域中有56个通过正相关检验(P0.05),主要分布在新疆北部、华北以及东北地区,负相关主要分布在秦岭淮河以南地区,气象干旱对植被生长的影响在干旱半干旱地区表现得更加明显。研究结果可为中国流域尺度干旱影响评估提供参考依据。     

四川省不同区域参考作物蒸散量计算方法的适用性评价

为实现参考作物蒸散量(reference crop evapotranspiration,ET0)在资料缺失情况下的准确计算,对ET0简化算法在四川省不同区域的适用性进行科学评价,将四川省划分为4个区域(I东部盆地区、II盆周山地区、III川西南地区和IV川西高原区),采用46个气象站点1954-2013年逐日气象资料,以1998 FAO-56 Penman-Monteith(PM)法的计算结果为标准,对具有代表性的6种简易算法48 Penman(48PM)法、Hargreaves-Samani(HS)法、Pristley-Taylor(PT)法、Irmark-Allen(IA)法、Makkink(MAK)法和Penman-Van Bavel(PVB)法的计算精度进行对比,结果表明:6种方法在四川省不同区域计算精度差异明显,HS法、PT法和PVB法较为精准,48PM法、IA法和MAK法误差较大,其中I区表现最好的为HS法,II、III和IV区表现最好的方法均为PT法;同时,除PT法和PVB法外,其余方法空间变异性较大(HS法在海拔较低的I、II区较为精准,在海拔较高的III和IV区结果远小于PM法,48PM法在四川东南地区的计算误差为11.1%~37.5%,在浅山丘区和高原区计算误差多大于50%)。因此,计算四川省的参考作物蒸散量时,推荐在东部盆地区使用HS法,盆周山地区、川西南地区与川西高原区使用PT法。