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1.
[目的] 探究耕地土壤养分含量空间格局及与环境因子的空间相关性,为区域耕地土壤施肥管控及农业生态环境保护等相关工作提供理论依据。[方法] 以湖北省枣阳市耕地为研究对象,选取土壤有机质、全氮、速效钾、缓效钾和有效磷5种土壤养分指标,并收集整理成土母质、土壤类型、土壤pH值、高程(DEM)、地表起伏度、坡度、植被覆盖度指数(NDVI)、平均气温、平均降水量和土地利用方式10种环境影响因子,利用普通克里金插值和信息熵原理,分析每种土壤养分的空间分布特征以及每种土壤养分空间分异特征与环境因子的相关性。[结果] 枣阳市土壤缓效钾空间异质性不明显,全域含量水平较高;其他4种养分均表现出不同程度的空间异质性。信息熵结果表明,5种土壤养分含量空间格局与成土母质、土壤类型和气候因子相关性均较强但相关程度存在差异;地形因子与全氮和有机质含量空间相关性较强,土壤pH值与土壤速效钾、缓效钾和有效磷相关性较强。[结论] 枣阳市土壤养分格局受自然因素影响较强,但相关性指数K值都较低,说明受到人为施肥与农作物消耗以及灌溉排水导致的土壤水化学反应及养分流失的影响。  相似文献   
2.
利用fnl再分析资料、卫星资料、多普勒雷达资料及地面观测资料,对1509号台风"灿鸿"路径突变及影响南通稳定性降水进行了综合分析.结果表明:"灿鸿"移动路径与副高强度、形态、台风内力的关系密切,副高与高压脊合并后转为南北向分布是"灿鸿"路径突变的主要原因;同时,"灿鸿"有追随200hPa高空辐散区移动的倾向."灿鸿"影响期间降水以稳定性降水为主;其北部的鞍型场形势及日本海高压坝的阻挡均为南通长时间降水提供了有利的条件.南到西南风的水汽输送带稳定维持,产生深厚湿层和明显的水汽辐合;垂直于32°N纬圈的次级环流,均为降水强度的维持提供了有利条件.  相似文献   
3.
利用云南29个气象站1960-2014年的日降水数据,计算集中指数(Concentration Index,CI)、降水集中指数(Precipitation Concentration Index,PCI)、降水集中度(Precipitation Concentration Degree,PCD)、降水集中期(Precipitation Concentration Period,PCP)、变差系数(Coefficient of Variation,CV)5个统计指标,分析了各指标之间的关系,并讨论了各指标的空间分布。结果表明:(1)CI介于0.62~0.71之间,平均为0.67,日降水高度集中。CI与年降水量、降水日数的相关系数分别为-0.50、-0.93,具有显著的负相关关系(α=0.05),年降水量和降水日数较少的地区,CI较大。CI与经度的相关系数为0.64,具有显著的正相关关系(α=0.05)。(2)PCI介于11.95~21.48之间,其中,3%的站点降水高度集中,52%的站点降水集中,45%的站点降水中度集中。PCD介于0.30~0.74之间,滇西北和滇东南地区的PCD较小。PCP的分析结果表明,云南降水主要集中在7、8月份。(3)CI和PCI、PCD分别关注降水的等级分布和集中程度,PCP则关注集中的时间段。PCI与PCD的空间分布情况基本上是一致的,且二者的相关系数为0.90,具有显著的正相关关系(α=0.05),故二者在一定程度上可以相互替换。采用CI、PCI和PCP 3种指标可以较好地描述降水的年内等级分布、集中程度和集中时段。(4)CV介于0.11~0.21之间,降水的年际变化随着纬度的减小、年降水量的增多呈减小的趋势,相关系数分别为0.39、-0.74;而年降水量随着海拔和纬度的升高呈下降的趋势,相关系数分别为-0.45、-0.53。  相似文献   
4.
本文采用统计分析方法,对2020年开鲁县国家基准气候站采集的气温、降水、日照等基本气象要素数据和相应历年值进行对比分析,并对局地大风、暴雪等重大灾害性天气进行综合分析,并根据分析结果,作出气候对生产生活影响的综合评价。结果表明,2020年气候条件对全县农业生产及人们的生活有利有弊。  相似文献   
5.
以鲁东南丘陵平原区的某镇为例,利用采集的200个农田表层土壤样点数据,运用地统计学方法研究了土壤中有机质(SOM)、全氮(TN)、碱解氮(AN)、速效磷(AP)和速效钾(AK)含量的空间变异特征及其影响因素。结果表明:SOM、TN、AN、AP和AK的平均含量分别为13.52 g/kg、0.75 g/kg、87.27 mg/kg、50.55 mg/kg和103.20 mg/kg,土壤养分含量总体属于稍缺水平,变异系数依次按大小排序为AP>AN>AK>TN>SOM,全部为中等变异程度。地统计分析表明,5种土壤养分的变异函数符合指数模型,通过普通克里格法对土壤养分进行空间插值来绘制了养分含量等级空间分布图,总体来说研究区土壤的有机质和全氮含量水平都较低,其他有效组分在含量等级及分布范围相对于有机质和全氮的状况要稍好。地形地貌、土壤类型和土地利用方式等因素对研究区土壤养分的空间变异程度有显著影响,其中地形地貌、土壤类型等结构性因素的影响程度较强。  相似文献   
6.
基于机器学习融合多源遥感数据模拟SPEI监测山东干旱   总被引:1,自引:0,他引:1  
以山东省为研究区,选择偏差校正随机森林BRF(Bias-corrected random forest),支持向量回归SVR(Support vector regression)和Cubist模型三种机器学习方法融合多影响因子模拟3个月时间尺度的标准化降水蒸散指数SPEI-3,以期为精确监测山东地区干旱提供一种方法。将2001−2017年23个站点的SPEI-3值作为因变量,多源遥感数据包括降水量、地表温度、蒸散发、潜在蒸散发、归一化植被指数以及土壤湿度六类7个影响因子作为自变量,自变量和因变量构成数据集的80%作为训练集,20%作为测试集。根据BRF模型得到研究区各个站点的模拟值以及各影响因子的相对重要性,绘制SPEI-3的空间分布图,并进行验证。结果表明,综合因子比单一因子模拟效果好,BRF模型测试集中的模拟值和观测值的决定系数R2达到了0.856,均方根误差RMSE为0.359,BRF模型能较好模拟站点SPEI-3值。大部分站点模拟值与观测值反映的干旱趋势一致,反映站点不同程度旱情的月份个数基本相同。此外,BRF模型模拟的SPEI-3的空间分布与站点SPEI-3观测值表现的干旱程度基本一致,且SPEI-3空间分布站点之外栅格数据也可以较准确地反映旱情,说明根据BRF模型可在站点和空间尺度上较精确地监测山东地区干旱情况。  相似文献   
7.
针对安徽省农业气象业务服务中小麦赤霉病气象等级预报模型精度不高问题,基于安徽省中南部滁州、庐江、池州和宣城4个代表站历年小麦赤霉病病穗率、发育期及对应气象资料,采用线性相关、回归分析等方法,建立基于雨日和雨量的综合降水指数气象等级预报模型,并对模型进行拟合检验和预测检验。结果表明滁州地区小麦赤霉病发生关键为始穗前5d至始穗后25d、庐江为始穗前8d至始穗后20d、池州为始穗前7d至始穗后24d、宣城为始穗前4d至始穗后24d。对建立的区域小麦赤霉病气象等级预报模型进行拟合检验和预测检验发现:滁州地区预测模型的拟合准确率和预测准确率分别为86.8%和92.0%,庐江分别为87.6%和70.0%,池州分别为85.6%和88.0%,宣城分别为88.3%和84.0%。因此,本研究建立的区域小麦赤霉病气象等级预报模型可用于安徽省中南部农业气象业务服务。  相似文献   
8.
当前正值全国乡村振兴产业发展计划实施期间,乌当区目前也正在积极实施乡村振兴战略,本文通过对贵阳市乌当区主城区及各乡镇近10年温度及降水的气候特征分析,对该区农业产业结构调整有一定的指导意义,供相关部门参考。  相似文献   
9.
  目的  基于昕水河流域日尺度降雨和输沙数据,分析1958—2015年昕水河流域降水与输沙变化趋势及相关关系,比较年降雨量、汛期降雨量、侵蚀性降雨量、轻度产沙降雨量、中度产沙降雨量、强度产沙降雨量等6种统计标准和降水空间分布对“水文法”基准期分析降水输沙相关关系的影响,筛选最佳的降水输沙相关关系统计方法,提高“水文法”的计算精度。  方法  利用Mann-Kendall非参数检验方法分析降水量与输沙量变化趋势,双累积曲线法判定“水文法”基准期,Pearson相关分析法比较水沙关系相关性结果。  结果  昕水河流域年降水量无显著变化趋势,年输沙量呈显著下降趋势;6种统计标准下的水沙关系相关性由高至低依次为:强度产沙降雨量、年降雨量、侵蚀性降雨量、中度产沙降雨量、轻度产沙降雨量、汛期降雨量;低降雨强度但高降雨量降雨事件对研究区产沙贡献小,剔除产沙无效降雨能提高水沙关系相关性;午城、黄土、蒲县雨量站水沙关系相关性较好,大宁、桑峨雨量站水沙关系相关性较差。  结论  昕水河流域年输沙量变化与三北防护林及淤地坝建设等地表人类活动变化直接相关;研究区的产沙主要发生在夏秋季的强降雨事件中,强度产沙降雨量用于降水输沙相关关系研究结果最优,汛期降雨量不适用于降水输沙相关关系研究,产沙无效降雨会增加水沙关系研究的偏差,在缺乏降雨强度准确数据时,应选择降雨历时短、降雨量大的产沙有效降雨进行水沙关系分析;在流域尺度,降水空间分布对降水输沙相关关系有影响,距流域出口站距离较近雨量站降水数据的水沙相关关系较好。   相似文献   
10.
为了观测降水数据的准确性,选取了南通市4个台站2018年4月—10月份的DCS1型称重式降水传感器和SL3-1型翻斗雨量传感器观测的降水数据,分析两者观测的日降水量和降水总量等方面的差异。结果显示:在选取的观测样本中,以人工观测的降雨日数为参考,称重传感器的平均一致率为91.2%;以翻斗传感器观测的降雨日为参考,称重传感器的一致率为94.5%。称重传感器观测的累积降水量与翻斗传感器观测的累积降水量相对平均误差为-1.55%,符合中国气象局规定的相对误差不超过±4%的规范要求。在分析日降水量方面,发现称重传感器比翻斗传感器观测量平均偏小0.29 mm;有明显性降水时,两者在日降水量等级判别上基本一致。称重传感器观测的数据小于翻斗传感器观测的数据概率要高,两种传感器观测的差值分布较为一致。称重传感器在捕捉微量降水的能力不比翻斗传感器差,甚至更好。称重传感器观测的日降水量与翻斗传感器观测的日降水量相关系数为0.99826,达到0.01显著相关的水平。  相似文献   
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