基于关键气象因子的辽宁省水稻产量动态预报

利用辽宁省33个气象站点1993—2012年水稻产量、生育期内的旬平均气温、旬降水量及旬日照时数等资料,应用统计分析方法建立水稻的产量动态预报模型。使用5年滑动平均法分离水稻趋势产量,分析气象产量与水稻生育期内逐旬气象要素的相关性,确定5月上旬平均气温、5月下旬平均气温、6月下旬降水量、7月下旬降水量、8月上旬日照时数、9月中旬平均气温和9月下旬日照时数为关键气象因子,建立水稻产量动态预报模型,并对预报结果进行验证。结果表明:对1993—2012年进行模拟预报及回代检验,平均准确率在93%以上;对2013年的产量进行预报,准确率为93.97%~99.67%,预报准确率较高。预测结果基本可以反映水稻产量的变化情况,能够满足业务服务的需要。     

1961～2010年辽宁地区高温变化特征分析

利用辽宁地区1961～2010年逐日最高气温资料,计算辽宁地区极端高温事件的发生频次,并采用统计分析和GIS空间分析得出近50年来辽宁地区极端温度事件的气候变化趋势及空间分布特征.研究结果表明,近50年辽宁地区高温日数的年际变化曲线呈现出微弱的上升趋势.     

分析气候要素变化趋势 做好农业决策气象服务

该文分析了1981~2010年沈阳地区平均气温、年降水量、日照时数等气象要素,总结了近30年来沈阳地区的气候变化及发展趋势。气象要素是农业决策气象服务的重要依据,根据气象要素的变化和其趋势走向提出农业决策气象服务应对措施及建议,做到科学决策、未雨绸缪、趋利避害,进一步提高农业决策气象服务的有效性、敏锐性和准确性。     

RS和GIS技术在沈阳市火灾监测中的应用研究

卫星遥感技术在火情监测中具有监测面积大、速度快、成本低,且可长期动态监测等优势。笔者将RS和GIS技术有机结合,进行沈阳地区火情卫星遥感监测技术研究。基于火点像元背景亮温差异进行计算机自动判识,综合火点发生特点和下垫面情况进行人机交互修正火点判识阈值,利用地理信息数据进行火点精确定位,获取火点所在乡镇乃至村信息、像元个数以及土地利用情况。通过与实际火点资料对比分析,火点判识结果较理想。在2014年秋季和2015年春季火情遥感监测期间成效较好,为政府相关部门防火、救火等决策提供相应参考依据。     

沈阳地区农业气候资源分析

利用沈阳地区1981—2010年气候资料,应用GIS和线性气候倾向率方法对年日照、≥10℃积温、温度、降水等气候资源进行诊断分析。结果表明,近30年来沈阳地区日照时数呈现逐年减少的趋势,日照时数的年际变化存在明显的季节差异,春季、夏季、秋季均呈现减少的趋势;≥10℃积温、平均温度、平均最高温度、平均最低温度均呈逐渐升高的趋势,沈阳地区呈现出"暖干"状态;降水量呈减少趋势,趋势并不剧烈,但地域差异较大。     

基于小波分析的水稻生育期气象因子对产量的影响

为水稻产量趋势化及定量化预报提供依据,对水稻全生育期气象因子与产量的影响关系进行分析。提取1986—2015年间辽宁省水稻产量数据和同期时序气象数据,对水稻气象产量及同期时序气象因子进行连续小波分析,研究水稻气象产量、日照时数、日平均气温等气象因子的时序变化特征;分别利用相干小波分析和交叉小波分析方法,研究水稻气象产量与日照时数、日平均气温等气象因子的相互关系。结果表明:1)辽宁省水稻气象产量存在5~8年和2~3年的显著周期,自2001年之后,水稻在频率上的能量强弱分布不显著,表明气象产量连续丰年的周期在变长;2)对水稻生育期内的气象因子进行连续小波分析,其中除总降水量外,其他气象因子均都存在不同的显著周期。     

诱发番茄晚疫病的气象条件

本文运用数据处理软件分析了番茄晚疫病发生流行程度与气象因子之间的关系,并组建预测模型,以期根据气象条件预报番茄晚疫病的发生。     

基于遥感数据的沈阳水稻种植面积提取及精度分析

为研究MODIS遥感数据及提取方法对估测沈阳水稻种植面积的适用性,利用MODIS数据,采用监督分类的方法,同时结合水稻不同生长发育阶段特点,对沈阳水稻种植面积进行数据提取,并制作了沈阳地区水稻种植面积分布图。将提取的水稻种植面积结果与统计局统计的面积及Landset遥感数据资料进行比较分析。结果表明,通过MODIS遥感监测水稻种植面积具有良好的效果,利用监督分类的方法提取的水稻种植面积精度达92%,因此,该方法用于沈阳地区水稻种植面积的提取,结果可靠,精度较高。     

辽宁省土壤墒情预测方法研究

从气象服务需求出发,基于前期研究建立的辽西、辽东地区4、5月土壤相对湿度预测模型,通过降尺度分析,定量化预测辽宁省18个站点4月、5月土壤相对湿度。以2014年为例,通过模型应用与预测结果验证发现,4月预测模型各站点平均相对误差为18%,5月预测模型各站点平均相对误差为13%,总体预测结论基本符合实际情况,模型精度较高。     

应用FY-3 MERSI数据反演地表温度

地表温度是反映土壤—植被—大气系统能量流动与物质交换的重要参数,是地球观测类卫星数据反演地面参数的主要内容之一。气象卫星为快速获取大范围辐射面瞬时温度提供了重要手段,其中FY-3 MERSI在保留了极轨气象卫星高时间分辨率观测的基础上,其远红外波段空间分辨率提高到了250 m,提高了温度反演的空间精度。应用FY-3 MERSI第5通道长波辐射观测数据,并结合1 km分辨率高光谱数据,获取反演地温所需的2个重要参数——大气水汽含量及地表比辐射率,实现了地表温度反演。反演算法利用两通道比值法得到大气透过率,并计算出大气水汽含量;应用NDVI阈值方法获得地表比辐射率;根据FY3 MERSI通道特点改进和构造了各参数反演算法;并利用热红外通道数据,使用单通道算法反演地表温度。通过对辽宁地区3个时次的地表温度反演,并与MODIS分裂窗地表温度算法进行了比较分析。结果表明温度精度达到了预期水平,空间精度有显著提高。