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1.
中国夏玉米和冬小麦近年生育期变化及其与气候的关系   总被引:4,自引:0,他引:4  
作物物候期受气候条件和人为耕作的共同影响,而水热气候条件又直接影响着人为耕作时间。全球变暖背景下温度增加的趋势在近年来出现了停滞现象,针对这一新的气候变化特征,本研究选取作物物候观测和气象观测的站点数据,利用经典的统计学方法分析2000—2013年中国夏玉米和冬小麦主要物候期的变化趋势和空间分布,及作物生育期与对应水热条件的相关关系。研究发现:夏玉米和冬小麦各主要物候期均呈现一定程度的延后,其中64%的站点显示夏玉米成熟期延后,冬小麦成熟期延后的站点数比例达78%。研究期间,夏玉米和冬小麦的生育期历时对温度和降水变化均比较敏感,88%和64%的站点分别显示出夏玉米和冬小麦的生育期历时与平均温度之间呈负相关关系,而71%和77%的站点显示夏玉米和冬小麦生育期历时与年均降水量呈正相关关系。本研究时段内的气温变化也不同于一般性认为的单调升温,夏玉米生育期对应的平均温度呈增加和降低趋势的站点数基本相同,但显示降水量增加的站点较多,达到总站点数的68%;而冬小麦整个生育期显示冷干化趋势的站点居多,显示温度降低和降水量下降的站点数均占总站点数的60%以上。此外,本研究还用轮作站点探讨说明了可以利用年值气候数据替代生育期气候数据分析夏玉米和冬小麦轮作的物候和生育期特征。本研究通过站点数据证实了作物生长发育过程对气候变化的敏感性,新的气候条件下我国夏玉米和冬小麦的物候也对应产生了新的特征。  相似文献   
2.
根据生态足迹成分法的基本原理和计算模型,采用第一手数据资料,对河南大学、郑州大学升达经贸管理学院和中牟县一高3所不同类型学校的生态足迹和生态效率进行了计算与分析。结果显示,3所学校生态足迹分别为37270.3、13033.4和1988.0hm^2,构成其生态足迹的主要成分是煤炭、食物、电力和垃圾。为促进资源节约型学校建设,结合这些方面作了相应的分析并提出加强节约宣传教育,加强学校后勤管理,加强用水用电管理以及推进网上无纸化办公等措施。  相似文献   
3.
1960-2012年淮河流域极端气温变化特征   总被引:1,自引:0,他引:1  
基于1960-2012年淮河流域28个气象站点的逐日最高气温和最低气温观测资料,选取12个具有代表性的极端气温指数,采用线性倾向法、Mann-Kendall法和小波分析法研究淮河流域极端气温指数的变化特征.结果表明:(1)研究区冷夜、冰冻、霜冻曰数分别以4.08、0.78、5.10d·10a-1 (P<0.05)的速率下降,暖夜、夏季、热夜分别以1.87、2.08、2.82 d·10a-1 (P<0.05)的速率上升,日最高(低)气温的极小值、日最低气温的极高值的变化率分别为0.34 (0.62)、1.80℃·10a-1 (P<0.05),而冷昼、暖昼以及日最高气温极高值的变化并不显著.(2)28个气象站点极端气温指数的变化在空间分布上存在着较大的差异,冷指数中冷昼、冷夜、冰冻和霜冻曰数(日最高和最低气温的极低值)在淮河中下游地区的降幅(升幅)较大,上游地区站点的变化则相对较小.暖指数变化较大的站点主要分布在流域的东部和南部地区,西部与北部地区站点的变化不够明显.(3)冷指数的突变主要发生在20世纪80年代,而暖指数的突变则主要发生在2000年左右,与冷指数的突变相比,暖指数的变化表现出后延性、稳定性和持续性的特征.(4)冷、暖指数分别存在着4类和3类尺度的时间变化规律,暖指数的周期变化较冷指数更具稳定性,尤以10a时间尺度下的周期变化最为典型.  相似文献   
4.
基于河南省及周边39个气象站1996-2015年逐日气象观测资料和冬小麦产量数据,采用灰色关联分析方法,分析生育期各气候要素与河南省县域冬小麦产量关联度的时空变化特征。结果表明:总体来看,各气候要素与河南省冬小麦产量的关联度中,气温的关联度最大,日照时数次之,降水量最小;关联度空间分布上呈现北部地区高于南部地区的格局,南北过渡性明显,尤其是南部信阳市的关联度较其它地区明显偏低。分时段来看,各气候要素与冬小麦产量关联度在1996-2010年有所下降,在2011-2015年突变上升,有明显的年际变化特征,尤其是位于西南部和南部地区的县域单元变化显著,而北部、东部和中部地区的县域单元变化较小。各气候要素与冬小麦产量关联度总体呈上升趋势,气候变化对冬小麦产量的影响逐渐显著,应积极采取策略应对气候变化的影响。  相似文献   
5.
综合季相节律和特征光谱的冬小麦种植面积遥感估算   总被引:7,自引:3,他引:4  
及时准确地获取区域和国家尺度的作物种植面积和空间分布具有重要意义。针对目前中低分辨率遥感数据相结合方法的局限,提出一种新的作物类型识别方法。首先基于MODIS NDVI数据的时间优势,提取研究区各类植被的NDVI时间序列曲线,从而分析冬小麦在季相节律上的识别特征,构建冬小麦识别模型。再将MODIS像元分类处理,纯耕地像元利用冬小麦的季相节律特征识别;耕地与其他植被的混合像元利用混合像元分解的思想提取耕地组分的NDVI时间序列,从而进行识别,进一步根据空间关系将识别结果重新定位到中分辨率尺度上;冬小麦与其他作物的混合像元覆盖区则利用TM遥感影像的光谱差异加以区分。在伊洛河流域主要农业区,以冬小麦为识别对象,结果表明识别精度达到96.3%。该方法为作物种植信息的提取提供了新的解决问题的途径,也对其他类型作物的识别也具有重要的参考价值。  相似文献   
6.
基于新遥感数据源的县域冬小麦种植面积提取   总被引:6,自引:2,他引:4  
Landsat-8卫星的成功发射为农业遥感提供了新的重要数据源。以虞城县为研究区域,探讨基于Landsat-8影像估算县域冬小麦种植面积的可靠性,讨论不同分辨率影像的提取精度。选取冬小麦起身生拔节长期的影像以最大程度的扩大冬小麦与背景地物的波谱差异,根据波谱特征构建提取冬小麦种植面积的决策树模型。结果表明:与统计数据对比,使用30 m空间分辨率影像提取的精度为96.30%,使用15 m空间分辨率影像提的取精度达到99.17%,该方法可为县域冬小麦面积提取提供技术支撑。  相似文献   
7.
武夷山是世界自然与文化遗产地,是福建省旅游主要目的地,但是现有旅游线路存在类型单一、主题模糊、冷线路多、热线路少等诸多不足,影响其作为旅游目的地的发挥。在全面分析武夷山旅游线路现状的基础上,提出武夷山旅游线路创新策略:突出“世界双遗产”主题,开辟旅游新线路;旧线翻新,注入新意;以热(线)带动冷(线),巧妙组合;线路区域合作等,把丰富的自然、人文旅游资源组合包装成高品位的旅游线路产品。  相似文献   
8.
基于3S的区域自然灾害监测与预防信息系统研究   总被引:1,自引:0,他引:1  
3S技术的发展为自然灾害的监控、管理、分析、决策提供了新的方法和手段,极大地减少了自然灾害带来的国民经济损失。首先对3S技术的概念进行描述,然后在3S技术支持下提出一个自然灾害监控和预防系统设计模型,并实现了部分功能,最后对该模型进行评价分析。  相似文献   
9.
基于Google Earth Engine的淮河流域越冬作物种植面积制图   总被引:3,自引:3,他引:0  
越冬作物是中国重要的作物类型,其面积的变化不仅对中国粮食产量和经济产生直接的影响,还潜在地影响中国的粮食安全,因此有必要准确绘制越冬作物种植面积图来为决策制定者提供科学参考。该研究以淮河流域为例,基于Google Earth Engine云平台,融合时间序列Landsat-7/8和Sentinel-2A/B卫星影像,采用S-G(Savitzky-Golay)滤波器重构作物时间序列的归一化差异植被指数(Normalized Difference Vegetation Index,NDVI),根据不同植被类型物候期的差异,选取越冬作物生长旺盛期NDVI最大值、越冬作物播种期和收获期中相应的NDVI最小值和中位数,在像元尺度上构建越冬作物提取算法,绘制淮河流域越冬作物的种植面积。研究结果表明,所构建算法能够精确提取淮河流域越冬作物的种植面积,总体精度为95.8%,Kappa系数为0.912,该研究可为作物面积的提取和监测提供方法参考。  相似文献   
10.
区域种植业系统的生存和发展易受到来自种植业经济社会、资源和环境等因素的干扰,使其可能偏离正常的运行轨道,产生各种警情。该文基于加权主成分分析算法,从优化网络初始权值入手,对误差反传BP算法进行改良,形成快速收敛和高精度的加权主成分网络模型WPCA-NN。从而将黄色预警法与非线性模拟方法巧妙结合,建立了科学合理的短期县域种植业可持续性预警指标体系和模型体系,并以黄河下游沿岸典型县市垦利和封丘为案例进行了实证研究。研究表明:1)种植业可持续性的空间尺度属性非常重要,以改进人工神经网络(IANN)为核心的县域种植业可持续性预警模型体系具有良好的可操作性。2)WPCA-NN既能反映决策者对各指标的偏好程度,又能规避经典BP算法学习速度慢和易陷入局部极小的缺陷。3)县域种植业可持续性预警实证分析达到预期结果并符合实际。2010-2014年两县警情以轻警和中警为主,资源和环境方面警兆的异常波动,尤其是权重较大的警兆指标对警情有着更为直接的影响。  相似文献   
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