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1.
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.  相似文献   
2.
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。  相似文献   
3.
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。  相似文献   
4.
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。  相似文献   
5.
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。  相似文献   
6.
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。  相似文献   
7.
气候变化和品种更替对东北地区春玉米产量潜力的影响   总被引:11,自引:4,他引:7  
东北地区是中国重要的粮食生产基地。近50 a中国东北地区正经历着一次显著的增温过程,年平均气温每10a增加0.38℃。明确气候变化对东北春玉米产量的影响以及新品种对产量的贡献对实际生产有重要的指导意义。该文利用通过参数调试与验证后的APSIM-Maize模型,对吉林梨树县春玉米的产量潜力进行模拟分析,解析了不同年代育成的玉米品种的产量潜力,明确了气候变化对春玉米产量潜力的影响以及品种对增产的贡献。结果表明,假设1961-2010年种植的玉米品种不改变,种植20世纪60年代的农家种50 a平均产量潜力为7 879 kg/hm2,种植70年代育成品种50 a平均产量潜力为11 482 kg/hm2,种植80年代育成品种50 a平均产量潜力为12 148 kg/hm2,种植90年代育成品种50 a平均产量潜力为13 400 kg/hm2,种植2000年以后育成的玉米品种50 a平均产量潜力为14 139 kg/hm2,随玉米品种育成年代的后移而增大;1961-2010年随着新品种的育成而不断更替品种时,产量潜力50 a平均值为11 537 kg/hm2。在栽培管理措施不改变的条件下,1961-2010年种植同一品种,产量潜力呈下降的趋势,气候变化对玉米产量潜力的影响表现出负效应,减产率在22%~26%,生育阶段内日照时数的下降是产量潜力下降的主要气候因素;当品种不断更替时,玉米的产量潜力呈上升的趋势,新品种的增产贡献率为46.1%~79.0%,品种的改良对气候变化的负效应有一定的补偿作用;新玉米品种从开花到成熟生育阶段天数延长,成熟期生物量和收获指数增大有利于产量的提高。  相似文献   
8.
【目的】全球气候变化背景下,中国20世纪80年代以后冬季温度升高明显,这一变化对冬小麦冬春性品种种植界限产生怎样的影响,为了回答这一科学问题,笔者以1981年为时间节点,将1951—2010年划分为两个时段,分析比较后一时段冬季温度升高对中国冬小麦的强冬性、冬性、弱冬性和春性4种类型品种种植北界和种植南界的空间位移及可种植面积的影响。【方法】依据制约冬小麦正常越冬的冻害指标和影响春化天数指标确定冬小麦不同品种种植的北界和南界;采用ArcGIS软件绘制冬小麦不同品种种植区域及种植面积变化。【结果】与1951—1980年相比,1981—2010年冬小麦强冬性品种种植北界在宁夏-甘肃及河北-辽宁北移趋势最明显,分别北移200 km和100 km,其种植南界东部地区北移趋势大于西部地区,在江苏和安徽等地移动90 km,强冬性品种可种植面积共增加36.24万km2;冬小麦冬性品种种植北界在山东-河北变化明显,向北移动310 km,种植南界在贵州毕节-习水地区向西推移趋势明显,西推95 km,冬小麦冬性品种可种植区域共增加17.75万km2;冬小麦弱冬性品种种植北界在安徽、江苏、河南和山东交互之处变化明显,北移120—370 km,西部地区变化趋势不明显,种植南界呈略微北推趋势,冬小麦弱冬性品种可种植面积共增加15.70万km2;冬小麦春性品种种植北界在江苏、安徽和河南变化明显,北移230 km,而西部地区不明显,春性品种可种植面积共增加23.44万km2。华北北部地区以强冬性品种为主,华南地区以春性品种为主,河南、山东和四川等地区冬小麦可种植冬春性品种类型较多,以冬性和弱冬性品种为主。【结论】由于中国冬季温度明显升高,较1951—1980年,1981—2010年冬小麦不同冬春性品种种植界限明显北移,北界北移趋势大于南界移动趋势,种植区域面积增大,其中强冬性品种种植界限及可种植区域移动最明显。  相似文献   
9.
基于气候适宜度指数的吉林省大豆单产动态预报研究   总被引:3,自引:0,他引:3  
为及时、准确地进行大豆产量预报,给相关部门提供可靠依据保障吉林省粮食安全,利用吉林省1980-2016年大豆产量、生育期、逐日气象数据,基于大豆生长发育的生物学特性(最适温度、上限温度、下限温度、需水量、需光性等),构建大豆生长季逐旬温度、降水、日照时数及综合气候适宜度模型,通过与相对气象产量进行相关和回归分析,建立基于气候适宜度指数的7-8月逐旬产量动态预报模型,对吉林省大豆产量进行动态预报。结果表明:各时段建立的产量预报模型均通过0.05水平的有效性检验,能够客观反映大豆生长期内气象要素状况;各预报模型的历史回代检验平均准确率均大于85.0%,均方根误差小于20.0%;历史回代拟合的气象产量与实际气象产量在年际变化上具有较好的一致性,两者相关性通过0.05水平的显著性检验;在1981-2014共34年中各旬单产趋势预报准确的年份均在24年以上。各时段预报模型对2015-2016年的外推预报准确率分别在92.0%和81.4%以上,趋势预报不稳定,可能与模型没有考虑灾害影响有关。总体上,构建的产量预报模型可为吉林省大豆产量预报提供参考依据。  相似文献   
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