1957—2011年含山县梅雨特征统计分析

该文利用含山县1957—2011年梅雨资料,对该地区梅雨的年际、年代际变化特征进行分析,结果表明,含山地区的梅雨年代际变化自20世纪50年代以来先后经历了3个不同的阶段,分别是偏少、偏多和正常偏少;在表征梅雨特征的5个参数中,梅雨起讫日期和梅雨期与梅雨量的相关性要比梅雨强度好,入梅日期和出梅日期共同决定梅雨期的长短;梅雨量4a左右的周期变化显著.     

宣城市2010年气候影响评价

利用宣城市2010年气象资料,分析了气候特征及其影响。结果表明,2010年全市平均年降水量正常略偏多,除绩溪、宁国较常年偏少外,其余各县偏多;入梅、出梅期偏迟,梅雨日数和全市平均梅雨量较常年偏多。全市年平均气温比常年偏高,高温日数多于常年。主要气象灾害是7月3～23日降水强度大、持续时间长的全市梅雨型暴雨洪涝灾害以及3月上旬末和12月15～16日低温雨雪冰冻灾害,其对工农业生产造成严重影响。农业方面病虫害迁入量小,较常年偏轻;受气象灾害影响,油菜、茶叶、棉花减产,但水稻产量增加,气候上属正常年景。     

金华市1961～2011年梅雨特征量的统计分析

利用金华市1961～2011年的年降水量和逐日降水量资料,分析梅雨特征量（梅雨起讫日期、梅雨期长度、梅雨量、梅雨强度）的基本统计特征及其相互关系,并在此基础上对梅雨汛期的年际和年代际变化、周期和变化趋势进行了研究,最后探讨了各梅雨特征量对厄尔尼诺（拉尼娜）年的响应。结果表明,金华市梅雨年际和年代际变化明显,大致存在22年的周期;厄尔尼诺年,金华市出梅偏迟,梅雨期长度偏长,梅雨量偏多,梅雨强度偏强;拉尼娜年,金华市梅雨量偏少,梅雨强度偏弱。     

新标准下湖南梅雨的划分及其气候特征

根据中国气象局2014年印发的《梅雨监测业务规定》中区域梅雨特征量划分标准,利用1960—2014年湖南梅雨监测区20站逐日气象资料,计算了湖南梅雨监测区1960—2014年的梅雨期入梅、出梅日期,以及梅雨期长度、梅雨量、梅雨强度等梅雨特征量,分析了梅雨特征量的气候特征以及与长江中下游型梅雨的关系。结果表明,湖南梅雨各特征量存在显著的年际变化特征,但各特征量在不同时段具有不同的变化趋势;湖南湘中以北地区梅雨是客观存在的,梅雨特征量能较好地反映监测区域的夏季雨季特征,且与长江中下游型梅雨有密切的联系。     

宣城市2009年气候影响评价

用宣城市2009年气象资料,分析了气候特征及其影响。结果表明,全市平均年降水量正常略偏多,其中绩溪、旌德偏少,其余各县（市）偏多;入梅、出梅期偏迟,梅雨日数和全市平均梅雨量较常年偏少。全市年平均气温比常年偏高,高温日数多于常年。主要气象灾害是第8号热带风暴＂莫拉克＂暴雨洪涝灾害和11月16～17日全市境内雪灾。另外,大风、大雾、冰雹、雷电也造成人员伤亡和严重经济损失。农业方面病虫害迁入量小,较常年偏轻;但气象灾害频繁,特别是棉花受其影响产量下降,气候上属正常偏差年景。     

2015年武穴市气候特征及其影响分析

利用1979—2015年武穴市气象观测资料和灾情资料,采用统计分析方法,对2015年该市气候特征及其影响进行分析。结果表明,2015年武穴市气温冬春两季偏高,夏季偏低,秋季气温持平;雨水冬季偏多,春季略少,夏季偏少,秋季明显偏多;入梅早,出梅迟,梅雨较典型、梅雨量正常。日照冬季较常年偏多,春、夏、秋季日照均偏少。入春入夏早,入秋入冬迟。年内重要天气气候事件分别是隆冬低温雨雪、冬末连阴雨、4月阴雨倒春寒、6月暴雨洪涝、7月低温寡照、中秋又来连阴雨。在近5年中,2015年灾情属于偏重年,仅轻于灾重的2013年。     

2016年武穴市气候特征与气象灾害分析

利用1981—2016年武穴市气象观测资料和灾情资料,采用统计分析方法,对2016年该市气候特征与气象灾害进行分析.结果表明,2016年武穴市气温冬春两季偏高,夏秋两季正常.雨水冬季偏少,其他3季偏多.入梅迟,出梅迟,梅雨期长,梅雨量明显偏多.日照时数夏季接近常年,冬春秋三季较常年偏少.入春早、夏秋冬三季迟来.年内主要气象灾害分别是隆冬低温加冰雪;初春寒潮来侵袭;4月暴雨天气多;初夏2次大暴雨;出梅后晴热天气多;夏末初秋干旱天;中秋雨多光照少.2016年因气象灾害造成直接经济损失153382万元,是2000年以来灾情最严重的一年.     

安徽江淮地区梅雨过程特征量统计分析

运用统计方法,对安徽江淮地区对西瓜种植与销售影响较大的梅雨过程及其特征量进行计算分析.结果表明:江淮地区每年6月7日入梅的概率超过10％,6月14日入梅的超过30％,6月19日入梅的超过50％;7月13日出梅的概率超过50％,7月18日出梅的超过70％,7月24日出梅的超过90％.江淮地区梅雨期平均降水量237.3mm,平均雨日12.6d,雨日超过11d的年份2年一遇,超过17d的年份5年一遇,超过22d的年份10年一遇.     

基于混合效应模型及EBLUP预测杉木树高生长过程

基于福建省将乐县国有林场15块标准地的30株杉木Cunninghamia lanceolata标准木的解析数据,首先对5个生长方程运用非线性最小二乘法进行拟合,选出拟合效果最好的模型作为基础模型,利用解析木数据构建非线性混合效应树高生长模型。以单株树木作为随机效应,通过变换混合效应参数个数,利用R软件选择赤池信息准则(AIC),贝叶斯信息准则(BIC)最小,对数似然函数(Loglik)值最大的混合效应模型作为最优模型,基于混合效应模型研究经验线性无偏最优预测法(EBLUP)预测树高生长过程的特点。结果表明:Weibull方程中,β1,β2和β3等3个参数都作为混合效应参数的模型模拟精度最高。观测次数相同时,延长观测间隔能够降低预测误差,提高预测精度;观测间隔相同时,增加观测次数,预测精度会提高。     

近50a滁州地区梅雨的时空变化特征

采用聚类分析、线性回归等方法分析滁州地区1961-2010年50 a梅雨期、梅雨量和梅雨强度的年际变化以及滁州地区7站梅期雨量和雨量梅年比地域分布的差异性。结果发现,滁州地区50 a平均梅雨期为23d(6月17日入梅,7月9日出梅),梅雨量为227.5 mm,梅期日雨量为9.9 mm,雨量梅年比为21.5%,暴雨日数为1.3 d,梅雨强度指数为4.0;梅雨时空分布不均,梅雨特征量存在显著的年际、年代际变化特征,梅雨特征量年代际变化之间存在明显的负相关或正相关关系;滁州地区梅雨特征分3类,具有自北向南梅期雨量呈递增的趋势,副热带高压和季风环流的异常直接影响皖东地区梅雨量的丰枯。     

基于时间序列的金华市梅汛期降雨量预测

根据金华市7个县（市）1968～2012年梅雨汛期降水量的实测数据,对金华市梅汛期降水基本特征进行分析,并运用平稳时间序列的线性外推法建立各个地区降水量的预测模型。结果表明,金华地区梅汛期降水量的年际变化呈多峰型,但从总体形势上看．近45年的梅雨量是呈上升趋势;经检验,浦江等地区预测的中长期结果具有较高的精度,说明平稳时间序列的线性外推法建立的预测模型对这些地区梅雨期降水量的预测较准确,此预测模型可以为中长期降水预报及政府部门决策服务提供强有力的科学支持。     

基于灰色关联下神经网络在南果梨始花期预报中的应用

为探寻更精确有效的南果梨始花期预报方法,采用灰色关联分析法确定与始花期关联较大的冬季气象因子,以此作为BP(Black Propagation)神经网络与RBF(Radial Basis Function)神经网络建模的输入因子并预测南果梨始花期,利用均方根误差(RMSE)和相对误差(RE)评价该模型的预测效果,同时对比与南果梨始花期显著相关的冬季气象因子建立逐步回归方程并进行回代后的预测结果。结果表明：（1）与南果梨始花期灰色关联较大的气象因子为冬季日均气温、日最高气温、日最低气温、日均相对湿度,关联度均在0.6以上,故将这4个因子作为BP和RBF神经网络模型的输入层来预测南果梨始花期;（2）与始花期显著相关的气象因子有日均气温、日均5 cm地温、日最低气温、日最高气温,相关系数分别为-0.646、-0.628、-0.638、-0.663,所建回归模型均通过了显著性检验且具有统计学意义;（3）BP和RBF方法建立的模型拟合精度总体上较接近;（4）基于灰色关联下BP神经网络和RBF神经网络预测结果误差分别为1 d和2.25 d,BP神经网络预测的开花日期更接近实际开花日期;（5）基于灰色关联下BP神经网络模型RMSE为1、RE为6.34%、R²为0.7,而RBF神经网络模型RMSE为2.25、RE为13.13%、R²为0.568。综上,灰色关联分析法建立的BP神经网络模型较RBF模型预测南果梨始花期更精确。     

四川盆区近50年的水稻气候资源变化特征

为四川盆区水稻生产布局、品种选择应对气候变化的影响提供科学依据,利用四川盆区105个气象观测站1961—2012年的观测资料,采用线性趋势法、Mann-Kendall突变检测和Morlet小波分析方法分析四川盆区水稻气候资源的空间分布及变化特征。结果表明:1)水稻生长季热量和日照资源,由东南向西北递减;降水量盆中偏少,由盆中向盆地边缘增加。2)稳定通过12℃初日呈提前趋势,22℃终日呈推迟趋势,水稻安全生长季天数和积温呈增加趋势,日照时数和降水量都呈减少趋势。3)水稻气候资源的年际变化具有明显的周期性,但不同要素的周期性不同。稳定通过12℃初日存在18~20a的周期变化,22℃终日存在4~6a、8~12a的周期变化,水稻安全生长季天数和积温具有10a左右、18a左右的周期变化,日照时数有5a左右和25a左右的周期变化,降水量有8a和20a左右的周期变化。4)水稻气候资源各要素除降水量之外,都有比较明显的突变性,但不同要素的突变点有所不同。稳定通过12℃初日的突变点在2000年,22℃终日的突变点在1995年,水稻安全生长季天数、积温和日照时数突变点分别为1999年、1999年和1980年,突变性都较强。     

安徽省夏季降水变化及其对旱涝的影响研究

[目的]探讨安徽省夏季降水变化对旱涝灾害的影响。[方法]通过对降水时间序列线性趋势分析、距平计算和小波变换来研究降水变化规律;采用旱涝Z指数计算气候旱涝指数。[结果]结果表明:夏季降水强度增强趋势明显,极端降水事件增多,以淮北显著;夏季淮北准2年和准8年周期振荡较明显,沿江江南准16年周期较明显;全省平均入梅日期6月16日,出梅为7月10日,梅雨量年际变幅大。[结论]安徽省极端降水事件有增加的趋势,气候旱涝灾害频繁现象从20世纪90年代起越来越明显。     

呼伦贝尔市植物生长季土壤水分动态模拟研究

为达到用前期气候因子变化来评估土壤水分变化的目的,采用统计回归方法,利用不同土壤类型的3个农牧业气象观测站1988-2006年的气象和土壤水分观测资料,选取前一旬气温、降水、蒸发量和土壤水分4个因子,建立了呼伦贝尔市5月上旬-8月下旬0～40cm土壤水分144个动态预测模型,68.8%的方程通过了显著性检验;拟合相对误差小于±10%的为77.8%,小于±15%的为84.3%;利用实测资料对该模型进行验证表明,模型平均相对误差在20%左右,可用于预测呼伦贝尔市植物生长季各旬0～40 cm各层土壤水分的动态变化.     

设施灌溉猕猴桃成熟期预报方法研究

根据收集到的猕猴桃果实生长后期采集的猕猴桃可溶性固形物含量检测数据资料,使用前期气象资料设计并计算猕猴桃成熟熵。选取猕猴桃当年末花期次日至检测日前一日≥0℃积温和累计日照时数作为计算猕猴桃成熟熵的气象因子,按其与猕猴桃可固含量的回归系数权重加权求和,得到成熟熵指数(H)的计算公式为：H=0.28Σ_T+0.72Σ_S,对猕猴桃成熟熵与可溶性固形物检测含量进行回归分析,建立可溶性固形物检测含量与猕猴桃成熟熵回归方程：G=-3.9875+0.0060H。根据回归方程计算得到的可溶性固形物含量值(G)与检测值最小误差0.03%,最大误差-0.96%,平均误差0.083%。参照猕猴桃成熟要求可溶性固形物含量≥8.0%标准,计算得到猕猴桃所需成熟熵为1949.06,预报2017—2019年猕猴桃成熟期与实况误差-1~2天,平均误差0.7天（偏迟）。运用本方法可根据气象因子计算当期猕猴桃可溶性固形物含量,结合后期气象要素预报,可提前计算预报猕猴桃成熟期,籍此可以摆脱对折光分析检测仪器的依赖,又能提前预报猕猴桃成熟期和上市期,为避免早采而造成对猕猴桃品牌形象的损害提供科学依据。     

利用降尺度技术建立降水量预测方程的研究

[目的]研究一种利用多层次的模式环流输出场建立的降水预测模型。[方法]对安徽省业务运行的降尺度预测方法进行了改进,在模式多个层次的环流场中寻找与降水的高相关区;并利用最优子集回归模型对预报因子进行筛选和组合,形成了月降水量的预测方程;最后分别将2005—2009年的实况环流场和模式环流场代八方程,比较2种资料方案的预测评分,分析各月评分的高低,考察其业务运行的可行性。[结果l与传统降尺度方法相比,利用多层次的模式环流输出场建立的降水预测模型资料内容更为丰富;从预测效果来看,平均距平符号一致率为63％,Ps评分为75分,不仅高于业务运行的降尺度方法,也高于业务发布预测的评分;此外,该方法对典型涝月的预测效果更好,表明该方法对异常值具有较好的预测能力。[结论]该研究为丰富降尺度技术方案提供参考。     

青海牧区雪灾月尺度精细化直接预测方法研究

通过统计1961～2008年青海省牧区出现的雪灾情况,将出现雪灾的地区分为6个区,对应每个区域,将前期的降水、气温、降水日数以及同期的降水、气温作为因子,在保证信度≥0.1的基础上,确定相关系数较大的因子,运用线性回归方程建立预测模型,对青海省牧区分区域、分月份的积雪日数和积雪量进行预测,并依据＂青海省雪灾标准（DB63/T372-2001）＂进行相应级别的月尺度雪灾预警。通过检验,模型预测效果比较理想,是一种值得研究并不断完善的精细化直接预测方法。     

库尔勒香梨盛花期预报模型初探

根据库尔勒市1981—2012年地面观测资料和香梨花期物候资料,分析库尔勒香梨盛花期与气象因子的相关性,采用逐步回归分析法确立对香梨盛花期作用显著的气象因素,建立香梨盛花期最优回归预测模型。结果表明,影响香梨盛花期的最优势相关气象因子是3月平均最高气温、4月至始花期平均气温与4月至始花期合计日照时数,利用所建模型对1981—2007年以及2008—2012年香梨盛花期进行回代和预报检验,效果均较好,此结果可用于指导库尔勒市香梨盛花期的预报。