草面温度在霜预报中的应用

为了避免农作物遇霜后遭受冻害,本研究采用草面温度对霜进行预测。利用连云港气象观测站2014—2016年逐时气象要素,包括气温、0 cm地温、露点温度、水汽压、气压以及2 min平均风速等气象要素作为影响连云港地区草面温度的关键因子,并以这6个要素作为属性特征,以草温作为标志量构建训练样本集,结合KNN数据挖掘算法构建草温预测模型,并根据草温判别是否有霜出现。结果表明：基于该算法构建的草温预测模型效果较好,预报平均误差1.2℃;根据草温预测霜的准确率高达90.2%,尤其对初终霜的预报具有很好的指示意义。因此,引入草温作为霜的预报指标,对于避免农作物遭受霜害具有十分重要的意义。     

连云港市近40年日照变化特征及其对晚稻产量的影响

为连云港市种植业结构调整及晚稻生产提供参考,以1975-2014年连云港市5个气象站(点)的日照时数、气温、降水、风速、相对湿度、总云量和低云量等基础数据为资料,采用线性趋势法、累计距平法和Mann-Kendall法研究近40年连云港市的日照时数空间分布变化特征及其日照时数与当地晚稻产量的关系。结果表明:在时间序列变化上,连云港市1975-2015年的年日照时数显著减少,夏季、秋季和冬季的日照时数也显著减少,春季日照时数变化不明显,且1997年是连云港市年日照时数减少的突变点。在空间分布变化上,连云港市的年日照时数由北向南逐渐减少,且年日照时数与气温、降水、相对湿度、总云量和低云量呈负相关,与风速呈正相关,并以总云量对日照时数的影响最大。气温的升高与风速的降低是连云港市日照时数逐年减少的重要原因,连云港市日照时数的变化趋势不利于当地晚稻产量的增加。     

冬小麦农业气象保险指数研究 ——以连云港地区为例

利用连云港市近30年冬小麦产量数据以及相关年份气象要素数据,使用5年直线滑动平均方法,分离出气象产量,将气象产量与各种气象因子进行相关性检验,根据研究结果,选取相关性显著的气象因子,设计气象指数产品.结果显示,不同生育期内,冬小麦产量的影响因子不同,因此可以设计出多种农业气象指数产品,对冬小麦气象指数与相对气象产量进行回归分析处理,计算出不同相对气象产量范围内所对应的气象指数临界阈值.根据长时间序列气象指数的数据,计算出连云港市农业气象指数各等级灾损的风险概率,同时建立关于冬小麦产量的灾损模型,并且分别得出不同免赔额下各气象指数的保险纯费率.结果显示,在免赔率为0％时,各农业气象指数产品保险纯费率在2.35％～5.66％之间,研究结果可为连云港市冬小麦开展政策性气象指数保险提供科学依据.     

水稻保险气象保险指数研究——以连云港市为例

以江苏省连云港市近30年水稻单产以及近30年来的气象要素,利用5年直线滑动均值法,分离出气象产量,并将气象产量与各种气象要素进行相关性检验,根据相关性结果选取日照时数作为农业气象保险指数因子,投保时间选取水稻对日照最敏感的抽穗开花期与灌浆成熟期,同时建立水稻减产率与寡照时数的关系模型。再依据连云港市各区县日照气象数据,采用Weibull分布模型模拟不同地区发生寡照气象灾害的概率,结合减产率模型确定不同灾害触发等级下保险纯费率。结果表明,连云港市各区县水稻减产率与寡照时数呈三次函数关系;其中灌云灌南发生寡照灾害概率较高,而赣榆最低;连云港市各区县寡照气象灾害指数保险纯费率呈南高北低的趋势,灌南地区的纯费率最高,在轻度灾害赔付触发等级下,纯费率高达8.32%,而赣榆地区的纯费率最低,仅为2.98%。研究认为在中度或中重度灾害触发等级下纯费率较适宜,研究结果可为连云港市各区县水稻开展政策性气象指数保险提供科学依据。     

连云港市气候变化对水稻产量的影响

利用江苏省连云港市近年的气象资料分析出气候变化趋势,并对应水稻(Orvza sativa L.)气象产量的变化,分析在当今气候变暖的背景下气象因子对水稻产量的影响。结果表明,在水稻全生育期,最高气温、最低气温、平均气温、降水都呈逐年上升趋势,日照时间和温差呈逐年下降的趋势,各气象因子在不同地区也呈现相同的变化趋势,但变化程度不相同。在水稻的6个生育期阶段,气象因子的变化趋势与全生育期基本相同,但在各地区各生育阶段也存在着不同的变化趋势。在水稻全生育期,通过特征分析表明,降水量与水稻产量的相关性最高,由降水在水稻全生育期的变化趋势可以看出,降水量的变化使得水稻产量增加。水稻在移栽返青期的温差与抽穗开花期和灌浆成熟期的最高气温、温差、日照时间对水稻产量的影响最为明显。最高气温在近年呈上升趋势,将有利于水稻产量的增加,而温差与日照时间呈减小趋势,将会对水稻造成减产。     

利用主成分回归方法预估连云港地区水稻气象产量

根据连云港地区1974-2016年5个站点的气象资料和水稻产量资料,利用主成分回归方法研究该地区水稻不同生长期内,气象要素与水稻气象产量的关系,构建预估模型并对其进行检验.结果表明,抽穗开花期和灌浆成熟期的气温、积温等热力因子对连云港地区水稻气象产量影响最大;主成分分析的前3个分量为"抽穗开花期因子"、"灌浆成熟期因子"和"移栽返青期因子",可以解释连云港地区85％左右的水稻相对气象产量变化;回归模型组合出3个新的因子,分别对应抽穗开花期的热力条件、灌浆成熟期的热力条件和移栽返青期的温差,该模型可以较好地预估连云港地区水稻的气象产量.