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1.
安徽省花生产量与气象因素的关联度分析及预测模型研究   总被引:1,自引:1,他引:0  
为分析气象因子对安徽花生产量的影响,构建适用于本地的花生单位产量预测模型,以期为探讨花生经济效益、应对气象灾害风险管理提供参考。对安徽各市2000—2017年花生气象产量和气象因子进行灰色关联度分析,筛选出关联度较大的气象因子,并采用逐步回归法建立产量预测模型。结果表明:安徽花生产量与生育期气象因子关联度5月份平均气温>7月份光照时数>5月份光照时数>6月份光照时数>7月份平均气温>8月份光照时数>8月份平均气温>6月份平均气温>8月份降水量>7月份降水量>5月份降水量>6月份降水量,应用建立的花生单位产量预测模型对历年产量进行回测,结果显示预测值与实际值均方根误差为815 kg/hm2、拟合指数为0.81,总体较好,具有一定的应用价值。  相似文献   
2.
基于GIS技术的巴中市农业气象干旱灾害风险区划   总被引:1,自引:0,他引:1  
为了提升干旱气象灾害风险管理和决策水平,减轻灾害造成的损失,笔者利用巴中市及其周边市、县1981—2015年的气象观测资料和历史干旱灾害资料,根据干旱发生的时段分为春旱、夏旱、伏旱、秋干、冬干,综合巴中各县区的气象、社会、自然、灾害防御及地理信息数据(1:5万)基于GIS平台,应用灾害风险评价的理论和技术,结合风险指数、自然断点和加权综合评价的方法,绘制出巴中市干旱灾害风险区划图。结果表明,巴中市农业气象干旱的风险呈现北高南低的趋势,北部高风险区较南部低风险区海拔高、河网密度小、经济水平低是其风险较高的主要原因。  相似文献   
3.
利用大型称重式蒸渗仪2012—2018年连续观测数据,系统解析了希拉穆仁荒漠草原植物生长季(4—10月)不同时间尺度蒸散发(ET)与气象植被因子之间的关系。研究表明:(1)小时、日和月尺度上,始终与ET保持高度相关的气象植被因子包括风速(P<0.01)、空气温度(P<0.01)和降水量(P<0.01);(2)结合不同时间尺度主控因子,利用多元回归定量表征了小时、日、月尺度的下垫面ET变化特征,经验方程决定系数分别为0.94(P<0.01)、0.42(P<0.01)、0.82(P<0.01),小时和月尺度上的经验方程可较好地反映希拉穆仁荒漠草原下垫面耗水特征;(3)ET与降水差值显示,2012—2018年希拉穆仁荒漠草原植物生长季(4—10月)水汽交换以下垫面水分消耗为主,8月份发生干旱事件的概率最大。  相似文献   
4.
华北平原不同等级干旱对冬小麦产量的影响   总被引:5,自引:5,他引:0  
华北平原是中国重要的粮食生产基地,其中冬小麦播种面积和产量均居中国首位,在国家粮食安全中具有重要作用,干旱是影响该区域冬小麦产量的最主要农业气象灾害。该研究基于华北平原44个气象站点1981—2017年的逐日气象数据以及作物、土壤和田间管理资料,以作物水分亏缺指数为农业干旱指标,基于调参验证后的农业生产系统模型(Agricultural Production Systems Simulater,APSIM),评估了冬小麦生长发育中后期各生育阶段不同等级干旱对冬小麦单产和总产的影响。结果表明,冬小麦拔节-开花和开花-成熟阶段干旱造成冬小麦减产率空间上均呈北高南低的分布特征,且开花-成熟阶段干旱引起的减产率(26.8%)高于拔节-开花阶段干旱引起的减产率(19.1%),区域间比较均表现为干旱对京津冀地区冬小麦单产影响最大,对河南省冬小麦单产影响最小;随着干旱等级的加重减产率增大,开花-成熟阶段轻旱、中旱和重旱的减产率分别为16.5%、32.8%和44.9%,拔节-开花阶段轻旱、中旱和重旱的减产率分别为10.3%、18.8%和28.6%。结合冬小麦实际播种面积得到各生育阶段干旱对总产的影响,区域间比较均表现为干旱对山东省冬小麦总产影响最大,对河南省冬小麦总产影响最小。  相似文献   
5.
基于随机森林算法和气象因子的砀山酥梨始花期预报   总被引:5,自引:4,他引:1  
准确预报始花期是制定砀山酥梨花期管理措施和赏花活动方案的重要基础。该文利用1983-2018年砀山酥梨始花期的定位观测物候数据和平行观测的气象资料,采用线性趋势法,揭示始花期演变趋势;采用相关分析,筛选影响始花期的关键气象因子,依据不同预报日期构成特征变量集;采用随机森林算法(Random Forest, RF),自3月11日开始预报到3月25日终止预报,每日训练1个预报模型。结果表明,1)1983-2018年始花期呈极显著提早发生趋势,每10a约提前2.750 d(P<0.001)。2)16个逐日气象预报模型中,共计有200个气象因子与始花期早迟密切相关,相关系数在0.469~0.789之间;各气象预报模型的训练集与测试集的平均正确率(Nd)分别为92.9%和75.5%、平均均方根误差(RMSE)分别为1.693~2.870和2.240~7.237、平均决定系数(R2)分别为0.891和0.701。3)2019年试验预报中,提前15日准确预报出当年始花期。该文研究表明RF在梨树始花期逐日气象预报中有一定业务应用潜力,预报准确率基本满足气象服务需求。  相似文献   
6.
甘娜 《北京农业》2011,(6):212-213
讨论现代农业气象信息化发展的重要作用,分析其发展现状,并从多个方面指出现代农业气象信息化的发展策略。随着信息技术的迅猛发展,社会上的各个行业、各个领域也得到了一定的进步,可以说,现代农业气象信息化已经成为一种必然的发展趋势。  相似文献   
7.
近53 a黑河流域水文气象要素时空演变特征   总被引:2,自引:0,他引:2  
刘浏  刘丽丽  索滢 《干旱区研究》2017,34(3):465-478
基于黑河流域及周边17个气象站点和2个水文站点近50 a的观测资料,采用Pettitt、Mann-Kendall(MK)、Yamamoto和累积距平曲线等多种方法,探讨黑河流域水文气象要素时空演变规律。结果表明:黑河流域各气象要素的空间分布随地势变化明显,平均气温、最低气温、最高气温、日照时数和平均风速由南至北呈逐渐增加趋势,降水和平均相对湿度则呈逐渐减少趋势;黑河流域降水、平均气温、最高气温、最低气温和莺落峡径流量呈显著上升趋势,平均风速和日照时数呈显著下降趋势,正义峡径流量下降趋势并不显著,平均相对湿度则没有检测到明显的变化趋势;平均气温、最高气温和最低气温的突变点集中在20世纪90年代,降水和莺落峡径流量交互验证,确定二者的突变点均为2004年。结合多种变点检测方法共同分析,可有效提高结果的可信度和确定性。  相似文献   
8.
探析气象网络新闻特点及写作技巧   总被引:1,自引:0,他引:1  
继报刊、广播、电视之后,网络媒体凭借其多媒体、互动性、易于检索、海量信息、迅速传播等特性,已迅速成为新的主流媒体。传播介质的不同使网络新闻的采写有着与传统新闻相比更为特殊的要求,而气象网络新闻的自身的独特性又决定了其新闻采写方式的不同。认真研究气象网络新闻采写的特殊性,掌握气象网络新闻采写的特点、特殊技巧及方法,对于提高气象网络新闻传播的质量,增加气象网络新闻传播的影响力具有重要意义。  相似文献   
9.
东北黑土区降水特征及其对土壤水分的影响   总被引:11,自引:3,他引:8  
水分是东北黑土区农业生产的主要限制因子,为了探讨东北黑土区可持续的土壤水分管理方式,该研究以中国科学院海伦农田生态系统野外科学观测研究站内为基础,利用SPI(standard precipitation index)值(标准降水指数)研究了该地区1952-2008年的大气降水情况,同时分析了土壤水分对大气降水(1999-2008年)的响应。1952-2008年平均年降水量为540 mm,标准差为121 mm,生长季内平均降水量为473 mm,占年平均降水量的87.60%。利用标准降水指数(SPI)将1952-2008年大气降水划分为7个不同的干/湿状态,分别是极端干旱,严重干旱、中等干旱、平常年份、中等湿润、非常湿润和极端湿润。分析近10 a(1999-2008)大气降水的SPI值发现极端干旱的年份有增加的趋势,同时对生长季末期土壤含水量的影响表现为湿润的年份(2003年,SPI值=1.5)能够显著增加土壤含水量(639.70 mm),而在极端干旱的年份(2004年,SPI=-2.6)土壤含水量达到了最低值(512.21 mm)。年际间降水量的差异也影响了土壤的供水特征特,同时肥料的施用增加了作物对土壤中水分的消耗。根据降水合理地管理东北黑土区的土壤水分对农业的可持续发展具有重要意义。  相似文献   
10.
气象要素时间分辨率对参考作物蒸散估算的影响   总被引:3,自引:1,他引:2  
参考作物蒸散(reference evapotranspiration,ET0)的准确估算是农业水资源合理利用的重要环节。为了明确气象要素不同时间分辨率对参考作物蒸散估算的影响,该文基于寿县国家气候观象台2007-2013年观测资料,将1min时间分辨率数据平均值作为真实值,分析了10、20、30、40、60 min、4次/d(02:00、08:00、14:00、20:00)和3次/d(08:00、14:00、20:00)这7种不同时间分辨率对逐日气温、风速、太阳辐射、相对湿度和日、月及年参考作物蒸散(ET0)估算的误差情况。结果表明:ET0和气象要素的误差整体上随时间分辨率降低而增大。4个气象因子中,日平均风速估算受时间分辨率变化的影响最显著,误差最大;其次是太阳辐射。逐日ET0估算在7种时间分辨率的平均绝对相对误差(mean absolute relative error,MAPE)依次为0.53%、1.01%、1.38%、1.72%、2.46%、4.72%和6.14%,表明10至60min时间分辨率的估算效果相较3次/d和4次/d有明显改善。10至40 min的绝对误差超过95%都在-0.20~0.20 mm/d区间内,误差较小且集中度高;太阳辐射时间分辨率变化对ET0估算误差贡献最大,其次是风速,这主要是由于两个要素本身对分辨率较敏感且分别是ET0辐射项和动力项的主要组成因子。时间分辨率的变化对累计后长时间尺度ET0的影响较小,月和年ET0的误差明显小于逐日ET0,月ET0在7种时间分辨率的MAPE值依次为0.13%、0.21%、0.27%、0.40%、0.50%、1.18%和1.48%;各年ET0相对误差(relative error,PE)的绝对值多数均小于0.50%。  相似文献   
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