抚顺地区一次温度预报错误分析

针对2012年3月7日抚顺地区一次温度预报出现明显偏差的情况,从高低空环流形势和地面形势等方面对气象过程进行了概述,并从温度平流、垂直运动和非绝热因子方面对预报失误的原因进行了分析。     

中国北方主产地苹果始花期模拟及晚霜冻风险评估

建立中国北方苹果主产地苹果始花期模型，分析苹果花期晚霜冻气候风险，为有效防御晚霜冻灾害对当地苹果生产的影响提供科学指导。该研究选取中国新疆的伊宁、阿克苏、黄土高原的万荣、白水、礼泉、陕州区和渤海湾的福山、熊岳分别代表中国3大苹果产区，利用各区代表站的苹果始花期资料和同期气象数据，建立并检验了不同站点苹果始花期模型，并利用该模型重建了1962－2019年苹果始花期，分析其时空变化特征。结合晚霜冻气象指标，对苹果花期晚霜冻气候风险进行评估。结果表明：1）苹果始花期模型能够在数据独立的情况下较准确地模拟各区代表站的始花期变化，新疆、黄土高原和渤海湾苹果产区内部检验的均方根误差分别为2.5～4.8、2.4～5.0、2.3～3.0 d，交叉检验的均方根误差分别为5.0～6.6、3.4～6.0和3.6～4.1 d。2）模拟得到的苹果始花期均呈显著提前趋势，趋势系数分别为-1.84～-1.04、-3.09～-2.62和-2.37～-1.88 d/10 a。3）不同区域苹果晚霜冻气候风险有着明显的差异。新疆和黄土高原果区苹果晚霜冻气候风险指数相对较大，其中伊宁最大达2.38，其次是万荣达1.81，而渤海湾果区的福山苹果晚霜冻气候风险指数为0。新疆和黄土高原果区苹果遭受晚霜冻的影响较大，渤海湾果区受晚霜冻影响最小。     

基于多因素模型重构陕西苹果主要物候数据序列

苹果生长发育受气象因素影响较大,陕西高低温灾害发生频率的增加对苹果的产量和品质有很大影响。物候期的确定是指导果业生产、进行灾害风险管理的重要依据。目前,物候期观测数据十分匮乏,通过构建物候模型可对历史物候期进行重构。在陕西的四个果区,分别选取物候资料记录相对全面的两个代表站点,礼泉和凤翔（关中果区）、旬邑和长武（渭北西部果区）、铜川和白水（渭北东部果区）、延长和洛川（延安果区）。在各果区的两个代表站点中,选取历史物候期记录时间序列更长的站点,利用SPSS软件对该站点物候期日序与所选气象指标进行逐步回归分析,建立多个单项或多项物候期预测模型,再通过回代检验和预测检验两种方法选取最优模型。采用平均绝对误差（MAE）、物候期模拟值与实际值相差0～3d的相对准确率（RA）评估检验结果,并选择最优模型。结果表明：（1）萌芽期模型MAE为0.8～2.4d,RA为84.6%～100%;花期模型MAE为2.5～3.4d,RA为55.6%～75%;果实发育期模型MAE为0.9～2.8d,RA为63.2%～100%;成熟期模型MAE为2.2～3.2d,RA为69.2%～72.2%;模型模拟效果由好到差依次为萌芽期、果实发育期、成熟期和花期。（2）重构1981−2019年延安果区、渭北东部果区、渭北西部果区和关中果区苹果萌芽期年日序分别为72−98、70−88、73−98和71−85,花期年日序分别为102−116、86−107、100−125和84−115;1981−2019年延安果区、渭北东部果区和关中果区苹果果实发育期年日序分别为114−122、89−118和87−117,成熟期年日序为260−301、276−297和224−348。（3）重构物候期的空间分布,1981−2019年延安果区和渭北东部果区萌芽期由东南向西北逐渐推迟,关中果区和渭北西部果区自西向东推迟;花期整体自南向北越来越晚;果实发育期从南向北逐步推迟;延安果区和渭北东部果区成熟期从东向西逐步推迟,关中果区和渭北西部果区自西向东逐步推迟。本研究构建的物候模型的模拟效果总体较好,所重构的苹果物候期数据序列可为苹果生产管理和灾害风险防范提供基础性支撑,对果树物候期模型的研发具有借鉴意义。     

鲜食葡萄天气指数保险设计：以环渤海主产区瓦房店连阴雨灾害为例

为解决因鲜食葡萄农业保险损失数据严重缺乏而导致的林果农业保险产品不能满足其产业分散气象灾害风险的问题,本研究基于环渤海地区瓦房店气象站1998−2019年降水、日照等气象资料,以及1998−2019年葡萄产量数据,分析由连续降水日数、降水量、日照时数构建的连阴雨灾害指数(Lu)与葡萄减产率（K）的相关性,确定葡萄生长发育关键期的关键致灾因子和致灾临界值。用Lu与K建立回归模型,应用信息扩散理论方法,计算风险概率,厘定保险费率,设计瓦房店鲜食葡萄生长发育关键期连阴雨灾害指数保险产品。结果表明：（1）连阴雨灾害是影响瓦房店地区鲜食葡萄生长发育和产量的主要气象灾害,Lu与K显著相关,其回归模型为K=2.93Lu+4.19。（2）瓦房店地区鲜食葡萄的Lu定义为4月1日−6月30日连续3d或3d以上的阴雨天数（日降水量≥0.1mm,且至少1d降水量≥25mm）,期间允许1d无降水且单日日照时数≤2h的累计日数。（3）ADF检验表明,Lu、K序列平稳,均可作为设计天气指数保险的依据,瓦房店地区鲜食葡萄连阴雨灾害等级与减产率的对应关系为：12.98%≤K<18.84%（3≤Lu<5）、18.84%≤K<24.7%（5≤Lu<7）、24.7%≤K<30.56%（7≤Lu< 9）、30.56%≤K<39.35%（9≤Lu<12）、K≥39.35%（Lu≥12）。（4）基于应用信息扩散理论和连阴雨灾害指数序列计算出纯保险费率为19.01%,毛保险费率的厘定还取决于安全系数值、营业费用系数和利润率。以连阴雨指数3d作为启赔点,连阴雨灾害指数≥3d后采用投影寻踪的统计方法进行分级赔付。     

2013年多模式对抚顺降水预报的检验

为了提高抚顺地区晴雨预报准确率,减少空报和漏报的发生,对2013年1—8月德国数值模式和日本数值模式降水预报产品的48h降水量减去24h降水量作为24h降水预报量进行晴雨预报准确率、降水评分、空报率和漏报率分析。结果表明：德国模式降水预报产品的2762、2863、2763站点和日本模式降水预报产品的3351、3452、3352站点的降水预报值与抚顺、清原、新宾的降水有很好的对应关系;德国和日本模式降水预报产品对抚顺24h降水评分相同,日本模式空报率高,德国模式漏报率高;德国模式晴雨预报准确率高于日本模式;在抚顺的日常24h预报中,德国模式降水预报产品更值得关注。     

区域粮食产量因灾损失评估之北方五省灾情-产量模型再检验

利用1961-2020年粮食作物种植面积、产量和农业灾情统计数据，对比分析了全国和冀鲁豫晋陕粮食产量与灾情的变化特征；采用已构建的河北、山东、河南灾情-产量评估模型，输入2008-2020年灾情数据，估算粮食产量及其因灾损失，检验已建灾情-产量评估模型的敏感性和稳定性；同时，基于该统计建模方法构建了山西和陕西两省粮食作物灾情-产量评估模型，评价构建模型方法的通用性。结果表明：(1)1961-2020年，北方五省粮食作物种植面积和总产量分别占全国的28%和25%，夏收粮食和秋收粮食种植面积分别以3.39hm²·a^-1和106.3hm²·a^-1的速率极显著下降(P<0.01)，总产量分别以137.3×10⁴t·a^-1和119.9×10⁴t·a^-1的速率极显著增加(P<0.01)。2008-2020年北方五省粮食种植面积和产量分别以209.42hm²·a^-1和25...