蒲城酥梨黑星病与气象要素关系分析

利用陕西省蒲城县2007-2017年酥梨黑星病监测资料和同期该县气象站常规气象观测资料,采用数理统计法和SPSS软件相关分析法,分析了蒲城酥梨黑星病9月高发期发生特点和规律,以及气温、降水、湿度、日照等气象要素对9月黑星病病园率影响程度,并采用多元线性回归方法,建立蒲城酥梨黑星病病园率气象预报模型。结果表明:春季5月份降水量、果实膨大期7月平均最低气温、以及7月中旬平均气温和7月中旬平均最高气温是影响9月黑星病侵染传播率的关键气象要素。酥梨黑星病气象预报模型预报效果较好。     

大荔县降水量变化特征及其对农业生产的影响

为进一步研究气候变化对局地农业生产的影响,采用线性回归、累积距平、变异系数和变化倾向率等方法对陕西省大荔气象站1961-2016年的降水、雨日、雨强气候因子的日资料进行统计分析,研究结果表明:大荔县56 a间的平均降水量为503. 5 mm,年降水量总量呈减少趋势,降水量递减率为-9. 5 mm·10a~(-1);年降水量主要集中在夏、秋两季,占全年降水量的75. 7%,冬季降水量最少仅占全年降水量的3. 5%;大荔县年降雨日数总体也出现减弱趋势,雨日递减率为-2d·10a~(-1),其中春季和秋季的降雨日数的减弱趋势明显;年降水量的降水日数都呈减少缺失但时间变化存在差异。故科学分析县域内降雨的年内和年际变化特点,对合理利用本地区水资源优化配置方案的制定具有一定的参考价值。     

渭南4月“倒春寒”预测指标研究

根据渭南地形地域特点,从南、北、中部选择三个代表性站点,利用1981—2013年渭南南、北、中部“倒春寒”发生程度资料,结合三个气象站相应逐日气象资料,采用相关分析、逐步回归等方法,选取与4月“倒春寒”相关系数高的气象因子,构建分区域“倒春寒”预测方程。结果显示：影响渭南南部“倒春寒”发生程度的气象因子有2个,影响渭南北部“倒春寒”发生程度的气象因子有4个,影响渭南中部“倒春寒”发生程度的气象因子有3个。分别建立南、北、中部三个区域的“倒春寒”预测模型,历史回代准确率分别为82%、94%、83%；等级历史回代准确率分别为75%、84%、81%；2014—2019年4月“倒春寒”预报准确率分别为100%、83%、83%；等级预报准确率分别为100%、80%、80%。发生预报和等级预报准确率较高、效果理想,预测方程和等级判定指标均达到气象预报服务需求。     

渭南市水资源开发利用现状分析

水资源短缺已成为渭南经济社会可持续发展的重要制约因素。对渭南市水资源的现状及空中水资源状况进行分析,并针对开发利用空中水资源存在的问题,提出一些有效对策。实践证明,利用空中云水资源进行人工增雨,是一种投资少、见效快的新途径。     

基于Mortle小波的渭南4月倒春寒特征分析

本文基于渭南市11个国家气象站(1971—2019年)4月逐日平均气温、最低气温资料及农作物、经济林果冻害和倒春寒气象指标,采用Mortle小波分析、数理统计等方法,分析得出渭南4月倒春寒的时空分布、小波周期演变特征和规律,倒春寒致灾的气象条件。结果表明：1971—2019年渭南4月发生中度倒春寒的概率较高,轻度和中度占比分别为59.9%和30.5%,重度占9.6%；北部倒春寒重于南部,南部重于中部；全市倒春寒年均站次为0.64站次/a,其中白水年均次数0.98站次/a。近49年4月倒春寒年均站次以0.118站次/10a速率下降。倒春寒4月年均站次时间序列存在4～6 a、6～11 a、12～17 a、25～32 a4类尺度的周期变化规律,6 a、10 a时间尺度为第一、第二主周期。小波分析得出4月倒春寒的周期与重灾区白水发生的倒春寒具有较好的一致性。