农业气象灾害预警系统的开发与应用

对山南地区气象局开发的农业气象灾害预警系统的体系结构进行分析,并对系统中各个结构及其相关功能进行介绍,在此基础上对数据库系统设计情况进行分析,从而较好地体现出农业气象灾害预警系统开发应用的价值及其作用,进而为农业灾害预警提供更好的技术支持。     

临沂市农业气象灾害预警系统的开发与应用

为将气象灾害预报及时发送到农民手中,并提出切实可行的防灾减灾措施,临沂市气象局开发了农业气象灾害预警业务服务平台。该平台应用Div+CSS进行网页布局,结合JavaScript、VB、ASP等多种计算机编程语言开发而成。目前,该平台已在临沂地区使用。     

分析农业气象灾害预警系统的开发与应用

近年来,气象灾害给人们带来了巨大的损失,严重威胁着农业的健康安全发展,建立农业气象灾害预警系统,提前规避气候灾害风险,是目前我们所要研究的重点,本文就新疆和田地区,探讨新疆和田地区主要遭受的气象灾害,并从技术和模型出法,学习各地区开发和运用实践的成功经验,分析该系统在新疆应用的可能性。     

简析农业气象灾害预警系统的开发与应用

农业经济的快速发展加快了社会经济的进步,与此同时,自然环境特别是气象灾害也给人们带来巨大的灾难,其直接阻碍了农业经济的稳定发展,因此建立农业气象灾害预警系统势在必行。     

基于GIS技术构建农业气象灾害监测预警系统

结合GIS的空间建模能力,空间分析能力设计了农业气象灾害灾前、灾中、灾后整个过程提供更为直观的监测预警平台,进而为提升农业气象灾害监测预警能力提供一种新思路。     

基于GIS的南部县农业气象干旱灾害风险区划

本文主要根据气象与气候学、农业气象学、自然地理学、灾害学、自然灾害风险管理等基本理论,采用风险指数法、GIS自然断点法、加权综合评价法等数量化方法,在GIS技术的支持下对南部县农业气象干旱灾害风险分析和评价,编制农业气象干旱灾害风险区划图。     

基于GIS的汉中市气象灾害风险评估

基于GIS软件以1971～2010年汉中市气象数据作为数据源,对该区域的暴雨、干旱、连阴雨、低温等气象灾害的空间分布进行了研究,并采用风险指数法对各气象灾害进行了风险评估;在此基础上对汉中市综合气象灾害的空间分布特征进行了插值分析。结果显示:汉中市23%的地区为气象灾害低风险区,且集中在中部盆地;而海拔较高的山地地区为综合气象灾害高风险区,占全市总面积的70%左右。     

基于GIS的汉中市气象灾害风险评估

基于GIS软件以1971～2010年汉中市气象数据作为数据源,对该区域的暴雨、干旱、连阴雨、低温等气象灾害的空间分布进行了研究,并采用风险指数法对各气象灾害进行了风险评估;在此基础上对汉中市综合气象灾害的空间分布特征进行了插值分析。结果显示:汉中市23%的地区为气象灾害低风险区,且集中在中部盆地;而海拔较高的山地地区为综合气象灾害高风险区,占全市总面积的70%左右。     

基于GIS的南充市暴雨洪涝农业气象灾害风险区划与评估

为对南充市防御暴雨洪涝灾害提供科学的理论参考依据,本文利用南充市及周边市(县)共17个国家气象观测站1961—2016年的逐日降水数据、南充市基础地理信息数据等其他相关数据,通过层次分析法、加权综合法、规范化法等方法对南充市暴雨洪涝农业气象灾害风险四大评价因子进行分析并建模计算,再通过GIS工具完成南充市暴雨洪涝农业气象灾害区划图并进行分析评估。结果表明,南充暴雨洪涝农业气象灾害高风险整体呈现南高北低的特点,其中顺庆区、高坪区、嘉陵区和西充的大部分乡镇都处于高风险区,南充各地靠近嘉陵江及其支流河道沿岸或靠近水库的部分乡镇也处于高风险区。     

基于GIS的湖州特色农业气象灾害监测预警平台研制及应用

摘要：结合湖州特色农业生产对气象服务的需要,利用C#编程语言开发了湖州特色农业气象灾害监测预警平台,该平台集气象与农情信息监测、灾害识别和预警、精细化气象预报产品显示、数据查询和管理等功能于一体,有效地提升了湖州特色农业气象灾害监测预警业务能力,同时也可为农业气象服务提供技术支撑。     

农业气象灾害数字化防治系统

项目承担单位：中国气象科学研究院 我国气象灾害频繁，农业防灾抗灾能力十分薄弱，这些因素严重制约着农业生产的发展。本项目研究人员从农业气象灾害的监测、预警、影响评估及防御4个方面开展了深入研究，并针对北方冬小麦干旱、东北玉米和水稻冷害、江淮冬小麦和油菜涝渍、华南香蕉荔枝寒害以及并发性灾害，首次提出综合应用天气气候预报、农业气象模型、地理信息系统、     

基于GIS的暴雨山洪气象灾害风险评估

利用30年整编气候资料、土地利用现状、数字高程模型DEM、社会经济数据、暴雨山洪灾害调查数据,通过GIS软件对内蒙古正蓝旗暴雨灾害建立非线性回归模型,从致灾因子、孕灾因子、受灾因子等方面进行了量化分析,对各个因子进行积运算得出综合危险指数,最终对危险指数进行自然断点分类获得不同等级的灾害区域。区划结果能直观反映出山洪灾害的区域性差异,能为精细化防灾、减灾体系建设提供科学依据和指导方案。     

基于GIS的沧州市暴雨气象灾害风险评估

基于自然灾害风险评估理论,建立以致灾因素危险性、孕灾环境敏感性、灾害承受体脆弱性和防灾抗灾能力为主的评估体系,选取河北省2010—2018年的暴雨频次、暴雨强度、自然环境和社会经济等指标,利用GIS分析技术和加权综合评价方法,对沧州市暴雨气象灾害风险进行了评估。结果表明,大面积的暴雨灾害高风险区主要分布在东部的海兴、黄骅和盐山地区,该地区暴雨发生危险性和环境敏感性较大;中南部地势低且平坦,环境敏感性和承载体易损性相对低,导致暴雨灾害发生的风险较低;沧州市区的承载体易损性特别高,市区西部的防灾减灾能力也较差,导致沧州市区西部的暴雨灾害发生风险高于东部。     

农业气象灾害

作物栽培,丰歉与否,在很大程度上取决于农业气象因素,灾害轻则年成丰,灾害重则年成歉.在多样性的气象灾害面前,人类还缺乏回天之力.但不能因此而忽视人为措施在防灾减灾中的作用.     

基于GIS的沧州市雷暴气象灾害风险评估

基于自然灾害风险评估理论,建立以致灾因素危险性、孕灾环境敏感性、灾害承受体脆弱性和防灾抗灾能力为主的评估体系,选取2010—2018年雷暴频次、极大雷电活动频次、自然环境和社会经济等指标,利用GIS分析技术和加权综合评价方法,对沧州市雷暴气象灾害风险进行了评估。结果表明,大面积的雷暴灾害高风险区主要分布在任丘地区、沧州市区、海兴北部地区和黄骅市东南部地区,主要是由于雷暴致灾因子危险性较大;中西部环境敏感性和承载体易损性相对低,导致雷暴灾害发生的风险较低;沧州市区的承载体易损性特别高,市区东部承灾体易损性也较差,导致沧州市区东部的雷暴灾害发生风险高于东部。     

基于GIS的农业和冰雹灾害数字化方法与应用

本文提出了一种简单实用的将冰雹记录和农作物信息进行数字化的方法,依据此方法将大连市46个乡镇1971-2007年的历史冰雹记录、大连市2007年农作物种植信息分别进行数字化,转换成地理信息系统可以处理的矢量和栅格数据.结合1:250 000大连市地理信息资料,采用ArcMap软件对冰雹和作物种植信息进行空间分析,并制作了冰雹和作物信息叠加的专题图,按照专题图分析了大连地区需重点加强防雹力量的区域.本文的研究方法可以推广应用到其他气象灾害与农业、林业及其产业的研究中,更好地为政府提供决策服务.     

农业气象灾害综述及淮安市农业气象灾害的防治

概述了农业气象灾害的种类特点及科学防灾减灾的重要性,根据淮安市常见的农业气象灾害频发的实际,提出综合防治的对策与措施。     

基于KPCA-SSA-BP的农业气象灾害预测

农业气象灾害对农业发展有很大阻碍,为优化农业气象灾害预测的估算模型,本研究以山东省作为研究区域,利用核主成分分析(KPCA)对影响因子进行降维,以传统反向传播(BP)神经网络模型为基础,基于麻雀搜索算法(SSA)、粒子群算法(PSO)、遗传算法(GA)3种优化算法,构建了SSA-BP、PSO-BP、GA-BP 3种优化模型。结果表明,在旱灾受灾率的模型评价指标对比中,发现与传统BP神经网络模型相比,SSA-BP、PSO-BP、GA-BP神经网络模型的均方根误差(RMSE)分别下降23.55%、12.28%和17.74%;在洪灾受灾率的模型评价对比中,发现与传统BP神经网络模型相比,SSA-BP、PSO-BP、GA-BP神经网络模型的RMSE分别下降了29.96%、9.49%和13.88%。说明SSA-BP神经网络模型对旱灾受灾率、洪灾受灾率的预测效果优于传统BP神经网络模型以及PSO-BP、GA-BP优化的神经网络模型。     

基于GIS的沧州市小麦干旱气象灾害风险评估

基于自然灾害风险评估理论,建立以致灾因子危险性、孕灾环境敏感性、灾害承受体脆弱性和防灾抗灾能力为主的评估体系,选取河北省沧州市1986—2017年的逐日降水量、小麦播种面积、减产率等指标,利用GIS分析技术和加权综合评价方法,对河北省沧州市小麦干旱气象灾害风险进行评估。结果表明,大面积的小麦干旱灾害高风险区主要分布在青县地区、沧州市区,大多是由于干旱致灾因子危险性较大所致;东部承载体易损性相对低,导致干旱灾害发生的风险较低;沧州市区西部的环境敏感性特别高,市区北部防灾减灾能力较差,市区西部的小麦干旱灾害发生风险高于东部。