春季连阴雨对夏收作物产量影响的通径分析

利用江苏省徐州市1960~2006的气象资料和夏粮产量资料,采用通径分析方法,分析了春季连阴雨的累计雨日、累计雨量以及连阴雨发生的次数对夏粮产量的影响。结果表明,累计雨日、雨量以及连阴雨发生次数均与夏粮产量呈显著负相关。其中累计雨日对夏粮相对气象产量的影响以直接效应为主,累计雨量与连阴雨发生次数对夏粮相对气象产量的影响以间接效应为主。最后,通过总决定系数的计算,得出春季连阴雨对夏粮相对气象产量的影响程度达到40.59%。     

棉花冠层气孔阻力的探讨

根据棉田的实测资料，分析花铃期棉花气孔阻力与土壤吸力的关系，最后建立气孔阻力的一元线性计算模式。     

气象型病虫害预报系统

借助Windows编程技巧 ,利用VisualBasic语言建立了一套病虫害预报业务系统。系统采用严格的筛选因子技术 ,通过非线性最优化技术进行相关普查 ,并进行稳定性和独立性检验 ;建模方法多样 ,既有自动建模 ,也可人工选择因子建模 ,最后进行预报综合集成。利用该系统可方便地建立病虫害统计预报模型 ,实现气象型病虫害发生发展趋势预报 ,在近几年实际业务中得到了满意结果     

用多元积分回归方法分析降水对小麦产量的影响

本研究以旬为时间步长，用多元积分回归方法计算了旬降水对江苏5个农业气候区冬小麦产量的敏感指数。发现同一气候区，在小麦生长期的不同旬，降水对产量的影响是不一样的，有时为正效应，有时为负效应；在不同气候区，降水对产量的影响亦不相同。总体上说，全省北部降水较少，易干旱，水分对小麦产量有正效应；南部降水较多，地下水位高，易引起涝渍害，降水对产量是负效应。     

酸雨对江苏淮北地区大豆产量影响的研究

研究利用1992-2013年江苏省酸雨观测资料和大豆产量资料,分析酸雨对淮北地区大豆产量的影响。首先分析了淮北地区大豆生育期内酸雨发生的时空分布特征;采用拉格朗日插值法计算了酸雨年的大豆期望产量,得到酸雨致灾损失率;然后通过对大豆酸雨灾损率与生育期降水p H做相关分析,筛选大豆生长受酸雨影响最敏感的生育阶段,构建基于生育期降水p H的产量损失模型;最后,依据酸雨灾害损失率和酸雨发生频率确定风险指数模型,根据风险指数大小对淮北地区大豆生长开展酸雨影响风险区划。结果表明:2007年以来,淮北地区大豆生育期内酸雨发生频率自西向东逐渐增加,且有逐年下降趋势;生育时期内降水p H除淮安外皆小于5.6,2000年以后徐州、淮安大豆生育期降水p H持续下降,至2009年开始回升;大豆受酸雨影响平均灾损率为8%~20%,徐州的平均灾损率高于淮安;大豆成熟前各生育期的降水p H与产量灾损率呈非线性显著负相关,即灾损率随着生育期降水p H的增加而呈曲线下降,以开花~结荚期和播种~出苗期最显著;酸雨对大豆生长影响的风险分区以灌云、灌南以及睢宁县为风险高值区,徐州、泗洪和淮安为风险低值区,其它地区为中影响区。     

东海县切花百合大棚栽培气候适宜性评价

利用江苏省1981-2010年的59个气象观测站的气象资料,根据百合大棚栽培对气象、生态条件的要求,确定东海县切花百合大棚栽培综合区划指标和等级.基于GIS,利用小网格资源推算法,细化农业气候资源分布.最后,采用专家打分法建模,将东海县切花百合大棚栽培划分为适宜栽培区、较适宜栽培区、不适宜区,并对各区的适宜性进行评述.     

酸性降水对南京地区冬小麦生长的影响分析

利用1992-2010年江苏南京地区的酸雨和小麦产量资料,作年际增长率处理,发现该地区小麦单产的变化与生育期内降水平均pH值的年际变化基本一致.采用统计方法对逐旬降水资料进行相关分析得出:小麦生育期内降水pH值与最终产量呈显著正相关,其中越冬期对降水pH值反应最敏感,其次是播种期和苗期,而返青拔节期和抽穗成熟期的酸雨对产量的影响略小于其他生育期.     

基于聚类分析的江苏冬小麦农业气候区划研究

为了进一步优化江苏省冬小麦种植结构，利用江苏省1961-2010年气候资料和冬小麦产量资料，通过快速聚类分析法进行气候预分区，然后采用灰色关联分析法，建立分区冬小麦综合气候评价模型。以综合气候评价值为指标，对冬小麦种植区进行气候区划。结果表明：江苏省冬小麦种植区可分为弱筋小麦种植区、中弱筋小麦种植过渡区、中强筋小麦种植过渡区、强筋小麦种植区4个区。基于GIS，综合考虑了气象因素和小麦生态因素的气候区划结果将更加精细、准确、指导性更强。     

江苏涟水地区浅水藕种植气候区划研究

利用江苏省1960--2010年的69个站的气象资料,根据浅水藕生长对气象条件的要求,确定江苏省涟水县浅水藕气候区划指标和等级.在地理信息系统的支持下,利用小网格资源推算法,细化农业气候资源分布.采用专家打分法,将江苏涟水地区浅水藕种植区划分为最佳种植区、适宜种植区,并对各区的气候特点进行评述.     

江苏省小麦赤霉病多因子综合风险评估与区划

根据小麦赤霉病的发生特点和灾害风险分析理论,确定小麦赤霉病综合风险评估指标。本文利用江苏省1961年-2017年67个气象站气象数据和农业统计资料,结合地理信息和土壤数据构建了综合风险评估模型,基于GIS空间分析技术将江苏省划分为小麦赤霉病发生低风险区、中等风险区、高风险区和极高风险区。结果表明:江苏省小麦赤霉病的高风险区位于淮河以南地区,其中里下河和沿江东部赤霉病流行风险最高,需加强预防和治理。