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基于主要农区2346个气象台站实时和历史同期观测数据、1920个土壤自动监测站土壤墒情观测数据,利用气候适宜度模型和农业气象灾害评估等方法,分析了2020年玉米、一季稻、晚稻、大豆和棉花主要秋收作物生长季的农业气象条件。结果表明,秋收作物生长季内,产区大部降水量接近常年同期或偏多30%~80%,农业用水充足,农业干旱发生范围小、影响轻;产区大部≥10℃积温接近常年同期或偏多100~300℃·d,热量较为充足,且高温对玉米、一季稻等作物不利影响偏轻;主要农区日照时数偏多,单日日照时数≤3h的寡照日数少于常年和2019年同期,总体上光温水匹配良好,干旱、高温、阴雨寡照等农业气象灾害和作物病虫害影响偏轻,利于秋收作物生长发育和产量形成。但长江流域汛期暴雨洪涝、东北地区西南部夏伏旱和夏末秋初台风、江南中南部和华南夏季持续高温、西南地区和长江中下游秋季连阴雨、江南中西部和华南西北部寒露风天气对水稻、玉米、大豆等作物产量和品质造成不利影响。 相似文献
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利用山东省1981-2011年历年冬小麦生育期及产量资料、14个气象站点的逐日气象资料、1992-2011年冬小麦生长季逐旬20cm土壤墒情资料,分别构建考虑和不考虑土壤墒情的冬小麦不同生长阶段的气候适宜度指数计算模型,通过与气象产量进行相关和回归分析,建立了基于两种气候适宜度指数的3-5月逐旬产量动态预报模型,并进行历史回代检验和动态外推预报。结果表明:考虑土壤墒情的气候适宜度指数能够更客观地反映山东省冬小麦生长期间气象条件和土壤水分对其产量形成的影响,构建的气候适宜度指数与冬小麦气象产量的相关系数均通过0.01水平的显著性检验,相关性高于不考虑土壤墒情的气候适宜度指数。产量动态预报模型对1992-2009年历史回代检验的平均准确率均在95.0%以上,标准化均方根误差RMSE均小于6%。对2010-2011年外推预报准确率最高达99.4%,最低为95.4%,说明预报准确率较高,建立的产量动态预报模型可以在业务上推广应用。 相似文献
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利用1961-2010年山西省气象站逐日气温和降水资料计算出逐日综合气象干旱指数(CI);通过对比CI指数与临近农田站1992-2010年的土壤墒情观测资料,分区域和发育期订正了玉米发生干旱时的CI指数评判标准.同时结合近50年山西省玉米单产资料,采用线性回归法分区域构建了山西省玉米干旱减产定量评估模型.结果表明,玉米不同发育期发生干旱的CI指数评判标准与传统的气象干旱等级划分标准差异较大.以晋南区为例,玉米播种至出苗期、拔节至抽雄期、乳熟至成熟期发生干旱的CI指数评判标准为≤-1.2,出苗至拔节期为≤-1.3,抽雄至乳熟期为≤-0.9.山西省玉米全生育期干旱累积指数与气象影响产量显著正相关,相关系数分别达到0.9335(晋北区)、0.6929(晋中区)和0.8041(晋南区);不同区域玉米干旱减产定量评估模型模拟的近50年玉米产量变化与实际气象影响产量通过Pearson相关性显著性检验,能较为准确地评估玉米发生干旱时的产量损失。 相似文献
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棉花产量动态预测方法研究 总被引:12,自引:0,他引:12
根据业务服务的需要,提出利用旬平均温度、旬平均地表温度和旬日照时数,根据综合聚类原理,动态跟踪预报新疆不同棉区棉花产量的方法.此方法简洁、实用、准确率高,克服了常用回归方法在较短时间内筛选预报因子难的缺点,具有很好的业务应用价值. 相似文献
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1995年秋季(9~11月)气候对农业生产的影响宋迎波,沙奕卓(中国气象科学研究院,北京100081)初秋,东北地区初霜期提早,秋收作物在成熟前遭受霜冻危害,对作物产量形成有一定影响;华北大部出现持续阴雨天气,日照严重不足,使棉花在桃和裂铃吐絮以及玉... 相似文献
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基于全国2467个气象台站实时和历史同期观测资料,利用农业气象评价指标、作物气候适宜度模型、主要农业气象灾害指数评估方法等,综合评估2022年玉米、一季稻、晚稻、大豆和棉花等主要秋收作物关键生育期的农业气象条件、生长适宜度、农业气象灾害等对产量的影响。结果表明,生长季内大部农区光热条件好,水分条件制约玉米、大豆等旱地作物产量提高;玉米、一季稻、大豆、棉花关键生育期内低温、阴雨寡照、暴雨洪涝灾害影响偏轻;长江流域夏季高温综合强度为1961年以来最强,一季稻等作物遭受严重高温热害,玉米、大豆等旱地作物遭受严重夏秋连旱;吉林、辽宁和山东等地夏季出现叠加性强降水过程,部分地区玉米、大豆渍涝灾害较重。 相似文献
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新型统计检验聚类方法在精细化农业气象产量预报中的应用 总被引:2,自引:0,他引:2
基于新型统计检验聚类方法(CAST)将山东省冬小麦种植区分成4个区,并利用1981-2011年冬小麦产量、生育期、逐日气象资料以及土壤墒情资料分区构建冬小麦温度、水分、日照及气候适宜度模型,利用基于气候适宜指数的作物产量预报模型对各区冬小麦产量进行动态预报,并与基于传统等值线方法分区的产量预报进行比较。结果表明:基于传统等值线分区的产量预报,其中一个分区未通过显著性检验,不能建立预报模式,其它3个分区历史回代检验的平均准确率为94.2%,外推预报的平均准确率为92.3%;而基于CAST分区的产量预报模型均通过0.05水平的显著性检验,各分区预报模式的历史回代检验平均准确率达95.8%,外推预报的平均准确率达93.6%。表明基于CAST分区的产量预报明显优于传统分区产量预报,可为精细化农业气象产量预报提供重要途径。 相似文献