小麦越冬期低温寒潮天气分析及其影响

分析了连云港市小麦越冬期间（12月中旬~翌年2月中旬）2次区域性寒潮天气过程。结果表明,2次寒潮过程都属于横槽转竖型,2次寒潮冷空气的强度和爆发速度不同,导致其降温程度也不同;2次寒潮发生前都出现了地面升温现象;欧洲中心数值预报对寒潮初始时间的预报具有很好的指导意义。     

气候条件对马铃薯产量的影响及产量预报模型研究

[目的]研究气候条件对马铃薯产量的影响,并建立产量预报模型。[方法]用SPSS将历年马铃薯产量资料分离成气候产量和趋势产量,并对气候产量与气象因素进行相关性分析。[结果]影响马铃薯产量的气象因素分为普遍性和区域性。普遍性因素包括上年秋季8～9月的水汽压或相对湿度、当年6月下旬～7月上旬及8月中旬降水量;区域性因素有当年1月降水量、4月上旬至中旬的降水量、5月水汽压。用逐步回归建立产量预报模型,拟合率较好。[结论]该方法计算简单、预测时效长、预测准确率较高,为做好马铃薯种植业气象服务提供了保障。     

贵州百里杜鹃景区杜鹃花花期预报方法分析

为准确预报百里杜鹃风景区杜鹃花初花期,基于此通过分析贵州百里杜鹃风景区杜鹃花初花期变化趋势与气象因子的相关性,筛选出初花期前期的气象要素,寻求关键因子和关键期,建立杜鹃花初花期预报模式。根据分析得出关键时段是1～2月。1月上、中旬以及2月中旬的平均温度越高日序数小,花期提前。反则温度低日序数大,花期退迟。1月中旬平均温度与杜鹃花初花期(稳定通过8℃的初日)曲线拟合,得1月中旬平均温度偏高1℃,日序数减少1.7左右,花期提前4～6 d。当年2～3月中旬≥8℃,积温与初花期相关较好,可作为杜鹃花初花期的生物下限最适宜的温度。     

秋季蛴螬发生影响因素及预报技术探讨

苏北沿海垦区蛴螬混合种群发生影响因素有：上年的越冬在数（Ｘ１）、上年１２月至当年２月月均２０ｃｍ最低地温（Ｘ２）、６￣８月份降雨强度（Ｘ３）、秋熟经济作物种植面积（Ｘ４）和秋熟旱粮作物种植面积（Ｘ５）。经逐步回归法优选出Ｘ２、Ｘ３和ＺＸ４建立了秋季蛴螬混合种群预报模型,经１９７４￣１９９５年历史回报和１９９６￣１９９８年预报验证,效果良好,可以用于预报实践。     

气象条件对油松毛虫的影响及其预测模型的构建

根据油松毛虫(Dendrolimus tabulaeformis Tsai et Liu)越冬死亡率、发生量监测资料,运用统计分析方法,普查了影响油松毛虫活动的主要气象因子.以当年1月平均气温、2月最高气温、2月地面最高气温、1月地面平均最低气温及3月地面平均最高气温等气象因子建立了油松毛虫幼虫越冬死亡率预测模型,历史拟合率91.9％.以前1年8月下旬平均气温、前1年10月上旬降水量、前1年12月平均最高气温、当年1月中旬平均气温及当年4月上旬平均气温等气象因子建立了油松毛虫发生量预测模型,历史拟合率为88.2％.预报模型可以应用于防虫减灾工程.     

美国白蛾预测预报的研究

本文对美国白蛾发生期和发育进度进行了观察记载:越冬代成虫羽化期为4月下旬,羽化高峰在5月上、中旬。第一代卵期平均13.9天,5月上旬开始孵化,5月下旬为孵化盛期,也是一龄幼虫网幕出现盛期;幼虫期平均33.2天,蛹期平均为11.46天;7月初开始羽化,雌雄性比1:1.18。测定越冬蛹发育起点温度为13.34℃,有效积温为170.02日度。以此对第一代发生期进行了虫情预报。平均温度法在进行中、长期测报上具有参考价值。美国白蛾雄成虫趋光性明显,用灯光监测越冬代成虫出现期和诱杀其成虫是行之有效的方法。     

白桦雌雄花发育的解剖学观察

白桦为雌雄同株异花，石蜡切片观察表明：6月中旬，雌花花芽开始分化，雌蕊原基形成后当年不再继续分化，即以雌蕊原基的形式越冬。雄花在6月中旬已进入花芽分化期，花序、苞片已经形成，8月中旬小孢子囊内产生小孢子，并以单核小孢子的形成越冬。     

陕西省苹果产量预报模型初探

根据陕西省苹果产业气象服务业务需求,利用气象条件、生态监测和种植面积3个指标,共13个子指标建立陕西省苹果产量预报概念模型,通过对各指标与去年及历年情况的对比,了解当年这些因素相较去年及历年的优劣程度,并以前1年情况为基准,定性判断当年苹果产量变化趋势及幅度,进而判断当年苹果产量。该模型目前已满足陕西苹果气象服务业务需求,并可为今后进一步完善苹果产量预报方法、指导其他省市开展各类特色经济林果产量定性预报提供参考。     

南京市樱花始花期预报方法研究

利用南京市2012—2021年气象数据及樱花花期观测资料,对南京市樱花始花期特征及其气象因子进行了分析,通过多元回归分析法构建了南京市樱花始花期预报分析模型,并进行了分析。结果表明：(1)南京市樱花始花期平均日序数为79.2 d,近10年来南京市樱花始花期日序数变化趋势不明显。(2)对由3月上旬积温因子建立的樱花花期预报模型进行检验得出的樱花始花期与真实花期平均绝对误差为2.02 d;由前1年12月上旬至当年3月中旬积温和因子建立的樱花花期预报模型进行检验得出的樱花始花期与真实花期平均绝对误差为2.19 d,说明长期积温是影响南京樱花始花期的关键因子;由多因子预报模型进行检验发现多因子建立的预报模型预报误差明显低于单一因子建立的预报模型。对比3种预报模型对2022年南京市樱花始花期进行花期预报,发现综合X₁₀和X₁₄这2个气象因子建立的花期预报模型计算得出的2022年南京市樱花始花期预测值与实际花期的误差较小,可以较为准确地预测出南京市樱花始花期。     

大豆主要虫害综合防治技术

正在大豆种植生产过程中,主要虫害有地老虎、苜蓿夜蛾、红蜘蛛三种,现将近年来大豆主要虫害防治技术介绍如下。一、地老虎1.为害特点:幼虫多从地面上咬断幼苗,造成缺苗断垄,主茎木质化后,取食近地面植株根部表皮,造成根部受伤,影响植株根部吸收水分,使植株逐渐萎蔫枯死。2.生活习性:1年发生2代,一般以4~6龄幼虫在2~15厘米深的土层中越冬,以7~10厘米最多,主要集中在田埂和沟渠堤坡的向阳面5~8厘米土中越冬,翌春3月上旬越冬幼虫开始活动,4月上、中旬在土中作室化蛹,蛹期20~30天。5~6月份为害最重。3.防治措施3.1预测预报:对成虫的测报可采取用黑光灯或糖醋液诱蛾,一般在4月中旬至5月中旬;诱蛾量最多的一天为高峰期,向后推20~25天即为     

性诱剂对花生田棉铃虫和小地老虎防治效果研究初探

2011～2012连续两年利用性诱剂开展花生田棉铃虫和地老虎的防治试验,并比较不同诱捕高度及诱捕器类型对诱捕效果的影响。结果表明:使用棉铃虫性诱剂悬挂在花生上方60 cm,使用小地老虎性诱剂悬挂在花生上方20～60cm,诱捕效果最佳;对两种靶标害虫,三角型诱捕器的日均诱蛾量均显著高于桶型诱捕器;从防治效果看,第一年小地老虎和棉铃虫幼虫虫口减退率分别为41.7%、40.0%,花生植株受害率分别降低44.4%、36.3%;连续诱捕两年后防治效果得到明显提高,幼虫虫口减退率分别为63.6%和69.6%,植株受害率分别降低60.0%和73.7%。     

京桃春季物候期与气温之间的关系

通过对沈阳历年京桃始花日期的分析,得出京桃始花日期主要和开花前第2天日平均气温和3～4月平均气温呈显著负相关,京桃开花早晚可预测4月中下旬温度的高低;并认为导致花芽不能正常膨大的原因主要是3月10日前后最低气温在-10℃以下,而且低温前后温度变化较大。     

中央台温度要素预报与实况差异性研究

根据中短期天气预报质量检验办法,对2014年1~12月国家气象中心下发的日最高气温和日最低气温指导预报产品24 h的平均绝对误差、均方根误差和准确率进行检验。结果表明,中央气象台指导预报中日最低气温的预报质量明显高于日最高气温的预报质量,夏、秋季指导预报的参考性好;预报员对气温指导预报的订正范围日最低气温应控制在1.4℃以内,且20:00的订正幅度小于08:00的,日最高气温的订正范围应控制在2.0℃以内;气温预报存在季节性误差,日最低气温的准确率从大到小依次为夏季、秋季、春季、冬季,日最高气温的准确率从大到小依次为秋季、冬季、春季、夏季。订正后的预报质量日最高气温提升明显,在实际预报中可以参考使用。     

Simple model based on artificial neural network for early prediction and simulation winter rapeseed yield

The aim of the research was to create a prediction model for winter rapeseed yield.The constructed model enabled to perform simulation on 30 June,in the current year,immediately before harvesting.An artificial neural network with multilayer perceptron(MLP) topology was used to build the predictive model.The model was created on the basis of meteorological data(air temperature and atmospheric precipitation) and mineral fertilization data.The data were collected in the period 2008–2017 from 291 productive fields located in Poland,in the southern part of the Opole region.The assessment of the forecast quality created on the basis of the neural model has been verified by defining forecast errors using relative approximation error(RAE),root mean square error(RMS),mean absolute error(MAE),and mean absolute percentage error(MAPE) metrics.An important feature of the created predictive model is the ability to forecast the current agrotechnical year based on current weather and fertilizing data.The lowest value of the MAPE error was obtained for a neural network model based on the MLP network of 21:21-13-6-1:1 structure,which was 9.43%.The performed sensitivity analysis of the network examined the factors that have the greatest impact on the yield of winter rape.The highest rank 1 was obtained by an independent variable with the average air temperature from 1 January to 15 April of 2017(designation by the T1-4_CY model).     

斜纹夜蛾的发育起点温度和有效积温研究

 在恒温条件下用新鲜烟叶饲养斜纹夜蛾,得到危害烟草的斜纹夜蛾各虫态的发育历期,用直线回归法求得斜纹夜蛾各虫态的发育起点温度和有效积温,为烟草斜纹夜蛾的预测预报提供了基础数据。根据所得数据和云南主要烟区的月平均温度推算得到昆明、楚雄、大理1年发生3～4代,玉溪、宜良4～5代,宾川、永仁5～6代。     

小卷蛾斯氏线虫对小地老虎的侵染性试验

室内试验结果表明 ,不同温度、不同线虫剂量对小地老虎幼虫的侵染力不同 .在 2 2 - 2 7℃温度内 ,线虫侵染力最强 ;在同一温度下 ,线虫剂量越大 ,小地老虎幼虫死亡率越高 .田间试验结果表明 ,2种施放线虫方法毒饵法和浇灌法防治小地老虎效果均比喹硫磷好 ;毒饵法 (线虫剂量为 4 0 0 0 0条·株 -1)防治小地老虎的田间平均防治效果可达 6 8.53%     

投影寻踪回归模型在大豆食心虫虫食率预测中的应用

大豆食心虫的虫食率受越冬基数、气象条件等多种因素的影响,是一个复杂的非线性非正态系统,文章采用投影寻踪回归新技术,建立了大豆食心虫虫食率的预测模型,对历史值的拟合和对预留值的预测效果均令人满意,可以作为大豆虫害预测的一种新手段。     

小麦赤霉病发生程度的气象动态预测模型

以1973—1998年上海地区小麦赤霉病发生程度为研究对象,用地面气象因子、500hPa高空环流因子和北太平洋海温场因子,选取相关系数较高且稳定性好的预测因子,然后在逐步回归和逐步判别分析方法基础上,集成建立了小麦赤霉病发生程度的动态预测模式。模式的起报时间分别为上年的11月下旬、当年的2月下旬和4月中旬。预测模式对1973—1998年的历史拟合和1999至2004年预测取得了较好的效果。     

社会转型期县域耕地需求量组合研究

21世纪处于社会高速转型期,县域耕地需求量的预测是否合理关系到区域和全局的耕地保护压力程度。以夹江县为例,利用粮食安全法、GM (1,1)模型和时间序列预测法对夹江县的耕地需求量进行预测,结合县域的自然、社会经济实际状况及土地利用现状,应用层次分析法对3种预测结果赋予权重,最后用固定权系数预测夹江县的耕地需求量。研究结果表明：2020年耕地需求量14 49359 hm2,2030年为14 28945 hm2,该方法综合了自然、社会经济因素,准确地研究了目标年耕地资源的需求。     

GFS和T639模式气温产品的检验分析

[目的]检验分析GFS和T639模式的气温预报能力。[方法]采用2012年徐州站最高气温和最低气温资料,对GFS模式和T639模式0~168 h最高气温和最低气温预报产品进行检验。[结果]无论是最高气温还是最低气温,GFS和T639 2个模式气温预报产品的预报准确率均随着时效的延长呈现波动下降,夏季最低气温的预报准确率整体上均高于其他季节;各个模式不同季节不同时效的气温预报的偏低率和偏高率明显不同;随着预报时效的增加,2个模式预报气温产品平均绝对误差逐渐增大,但总体上,夏季的误差小于其他季节。总体上来看,GFS模式预报效果优于T639模式。[结论]该研究为预报员合理使用数值预报产品、提高气温的预报准确率提供指导。