基于关键气象因子的中稻单产动态预报

利用重庆市1986-2009年中稻单产和中稻生育期内旬平均气温、旬降水量、旬日照时数等资料,采用统计分析法建立中稻气象产量动态预报模型,在此基础上预报中稻单产。用5a滑动平均方法分离中稻趋势产量,在分析气象产量与中稻全生育期逐旬气象要素相关性的基础上,以3月中旬平均气温、5月下旬日照时数、7月中旬平均气温、7月中旬降水量、7月中旬日照时数、7月下旬平均气温、7月下旬降水量和8月上旬平均气温等作为关键气象因子,建立中稻气象产量动态预报模型,并应用该模型实现中稻单产动态预报。对1986-2009年的中稻单产做模拟检验,平均准确率在96%以上,95%以上的年份预报准确率超过90%。对2010年的单产进行预报,准确率为91.5%～92.8%,预报准确率较高,基本能满足业务服务的需要。     

小麦蚜虫种群消长气象影响成因及预测

利用1985—2007年的实测资料,分析了1985年以来武威凉州区小麦蚜虫始见期、高峰期及高峰期蚜量的时空动态变化规律和气象影响成因。结果表明：流域内蚜虫的发生及危害总体呈加重趋势,危害面积扩大;蚜虫种群周年增长遵循逻辑斯蒂生长曲线,可划分为开始增长期（4月下旬-5月中旬）、加速增长期（5月下旬-6月下旬）、减速增长期（7月上-中旬）三个阶段;影响蚜虫开始期迟早的主要气象因子有5月上旬极端最低气温和3月降水量,影响高峰期迟早的有6月降水量、5月中旬-6月上旬累积日照时数和6月下旬极端最低气温,影响危害程度的有3月下旬-4月上旬累积日照时数、冬季12月中旬极端最低气温、1月上旬极端最低气温和3—4月空气相对湿度。热量和水分条件是影响蚜虫种群消长的关键气象因素,光热因子（气温、日照）对蚜虫发生发展具有正相关同步协同作用,水分因子（降水、湿度）具有负相关反向抑制作用。用统计学方法建立了始见期、高峰期及危害程度预报预测模型,预测精度在73％～82％,可用于气象业务服务。     

山东省气候变化及其对冬小麦-夏玉米产量的影响

利用1983—2015年山东省34个气象站点的气象数据,通过线性回归分析山东省1983—2015年气候变化特征;基于Matlab,Surfer绘制年平均气温、降水量及日照时数的小波系数实部等值线图进行气候周期变化的分析;利用HP滤波法提取农作物产量中的气候产量,并采用Lobell非线性回归模型和敏感性分析法探究了气候变化对山东省冬小麦、夏玉米单产的影响。结果表明:1983—2015年山东省年平均气温和降水整体呈现波动上升的趋势,日照时数呈现波动下降的趋势;气候变化的多时间尺度趋势分析显示,山东省气温在一定时间内仍将持续升高,降水量在经历短暂的增加之后将转入减少的阶段,日照时数会延续目前的下降趋势;1983—2015年山东省冬小麦、夏玉米单产及冬小麦—夏玉米周年单产呈明显的上升趋势,但气候产量波动较大;平均气温、降水量、日照时数增加对冬小麦单产有促进作用,降水量增加对冬小麦增产影响最显著,降水量每增加100 mm,冬小麦增产5.76%。夏玉米对平均气温、最低气温、日照时数的增加表现为负效应,最高气温和降水量的增加有利于夏玉米增产。冬小麦—夏玉米周年单产对最高气温、最低气温的响应表现为负效应,降水量的增加能够小幅提升周年单产。     

农业技术和气候变化对农作物产量和蒸散量的影响

随着农业生产条件的改善、品种改进和有利的气象条件的变化, 世界各地的作物产量得到大幅度提高, 但作物的蒸散量却未出现大幅度提高。本文以石家庄气象站1955~2007 年的气象资料为基础, 分析了河北省冬小麦和夏玉米生长期间主要气象因素变化, 结合中国科学院栾城农业生态系统试验站长期定位灌溉试验的研究结果, 分析了农业生产条件和气象因子变化对冬小麦和夏玉米产量及耗水量的影响。结果表明,1955~2007 年冬小麦和夏玉米生长季的气象因子发生了变化, 日照时数、相对湿度、风速、气温日较差显著降低, 最低气温、平均气温和积温显著升高, 气象因子的变化对作物总蒸散量未产生明显影响, 但由于降水减少,作物生长期间的灌溉需水量呈增加趋势。长期灌溉试验结果表明, 随着农业生产条件的变化和品种的改良, 冬小麦和夏玉米的产量不断增加, 而耗水量的增加幅度小于产量增加幅度, 夏玉米的耗水量呈稳定状态。节水技术的推广和应用对维持耗水量稳定起着非常关键的作用。     

逐步回归及模糊聚类分析气候条件对苹果产量的影响

<正> 结果与分析对祝光、金冠、元帅、国光4个品种的气象产量与1～2月平均温度(X_1)、7月份平均温度(X_2)、6～8月降水量(X_3)、上年6～8月降雨量(X_4)、7～8月日照时数(X_5)、上年4～10月积温(X_6)6个气象因素进行逐步同归,筛选出对产量有重要影响的气象因子,在10％信度下得出以     

黄淮平原大豆品质的气象条件

采用几种数理统计方法,据黄淮海南一组5年夏大豆品种区域试验测定的蛋白质和脂肪含量资料与平行观测的气象资料,对黄淮平原大豆品质与气象条件关系进行分析,得出了形成蛋白质和脂肪所要求的气象条件是相异的分析结果.影响蛋白质形成的综合气候关键期是8月中旬,主导气象因子是温度;8月上旬是影响脂肪含量的综合气候关键期,主导因子是日照时数.温度日较差对二者均有重要影响.并找出影响蛋白质和脂肪含量的气象指标.     

江西省稻瘟病发生潜势的气象预报模型

基于1981-2010年江西省市（县）级稻瘟病监测资料和同期气象资料,利用符号相关法,分苗瘟、叶瘟、穗瘟分析各时期病害发生程度与气象因子的关系,并分别建立病害发生潜势气象预报模型。结果表明：与病害高峰同期的气象因子之间,早稻苗瘟与4月份的平均气温、雨量、日照时数呈正相关,与相对湿度呈负相关;早稻叶瘟与5月中旬-6月上旬的平均气温、雨量、日照时数呈负相关,与相对湿度呈正相关;早稻穗瘟与6月上旬-7月上旬的平均气温、日照时数呈负相关,与雨量、相对湿度呈正相关。晚稻苗瘟偏重发生的概率随着苗期高湿天数和雨日的增加而增大;晚稻叶瘟与8月中旬-9月上旬的平均气温、日照时数呈负相关,与雨量、相对湿度呈正相关;晚稻穗瘟与9月平均气温、相对湿度呈正相关,与雨量、日照时数呈负相关。通过相关关系和符号相同、相反的概率差值确定各气象因子距平值的量化值和权重系数,计算稻瘟病发生潜势气象指数,建立稻瘟病发生潜势气象预报模型。历史回代检验表明,模型准确率为60%～75%,且对偏重级别的准确率高于偏轻级别。     

三江源区高寒草地牧草生长季气候变化特征及其对牧草生育期长度的影响

利用1999-2010年青海省三江源区西北针茅牧草生育期观测资料和同期气象资料,分析了牧草生长季气候变化特征及其对牧草生育期长度的影响。结果表明：（1）三江源区兴海高寒草地牧草生长季（4-9月）平均气温以0.36℃/10 a的速度升高,降水量以148.6 mm/10 a的速度极显著增多,日照时数以7.7 h/10 a的速度微弱增加,总的气候趋势呈现出＂暖湿＂特征,对高寒草地牧草的生长发育极为有利。（2）西北针茅牧草的各生育期长度,0℃-返青期日数、返青-抽穗期日数、开花-成熟期日数、成熟-黄枯期日数均表现逐年缩短的变化趋势,其中成熟-黄枯期日数显著缩短。抽穗-开花期日数则呈逐年延长的趋势。（3）对西北针茅牧草0℃-返青期日数,2月降水量、1月平均气温、累计日照时数的影响最大;对返青-抽穗期日数,累计降水量影响较大;对抽穗-开花期日数7月上旬降水量和累计日照时数影响大;对开花-成熟期日数影响较大的有7月中旬、下旬和8月上旬的平均气温以及累计温度;对成熟-黄枯期日数影响最大的气候因子是8月、9月中旬的平均气温、≥5℃日平均气温终日日数和累计降水量和累计日照时数。     

基于CERES-Maize模型的华北平原玉米生产潜力的估算与分析

在对DSSAT4.0中CERES-Maize模型进行参数校正和验证的基础上,进一步利用华北地区具有代表性的10个气象站30年(1976～2005年)的气象资料以及华北地区典型的土壤数据展开模拟.结果表明,在一年一季的生产条件下,华北平原各地区玉米多年平均光温生产潜力为13.53～22.56 t/hm2;各地区玉米产量在4月下旬至6月中旬的播期范围内均呈随播期的延迟而增加的趋势,对这一趋势和各气象指标进行相关分析表明,在华北北部主要驱动因子是灌浆期平均日辐射量,而华北中南部主要驱动因子是灌浆期的温度.华北平原自北向南,优化播期呈逐渐推迟的趋势:北部怀来地区5月上旬播种较为适宜,北京、乐亭和天津地区以5月下旬至6月初播种产量最高;中南部以6月中上旬播种(夏播)较适宜.     

华北地区杨树烂皮病发生发展气象适宜度预报模型

利用河北省18个代表站点2002-2008年杨树烂皮病病情资料和相应气象资料,通过相关、回归分析等方法,分析河北省杨树烂皮病发生发展与气象条件的关系。结果表明：降水量、降水日数、相对湿度、温湿系数与杨树烂皮病发生率呈正相关,降水增加、雨日增多、相对湿度和温湿系数增大有利于杨树烂皮病发生发展;日照时数、夏季高温日数、极端最低气温与杨树烂皮病发生率呈负相关,天气晴朗、日照充足、极端气温升高不利于杨树烂皮病发生发展;影响河北省杨树烂皮病发生发展的关键气象因子分别是3月和4月温湿系数、3月下旬和4月下旬日照时数、4月上下旬气温、3月上旬和4月上旬以及上年12月上旬极端最低气温,利用归一化处理后的关键气象因子建立气象适宜度预报模型,通过回代检验,气象适宜度等级与杨树烂皮病实际发生等级相比,模型拟合准确率为91%;对河北省2009年5-6月杨树烂皮病盛发期气象适宜度等级进行预报,准确率为78%,效果较好;3-4月气象条件是影响华北杨树烂皮病发生发展的关键生态环境因子。模型可用于从气象角度对华北地区杨树烂皮病发生发展进行监测和预报。     

辽宁省生长季气候变化及其对春玉米产量的影响

为了明确气候变化对辽宁省春玉米产量的影响,基于1968—2017年气象站点数据,结合标准化降水蒸散指数(Standardized Precipitation Evapotranspiration Index,SPEI),运用M-K趋势分析、相关分析及回归分析等数理统计方法研究了辽宁省春玉米生长季各气候要素、干湿变化特征及其与春玉米产量的关系。结果表明:降水量除丹东呈增加趋势外,其它地区呈现减少趋势; 大部分地区温度呈现升高趋势,风速呈显著减弱趋势,相对湿度变化趋势不显著; 日照时数除辽阳、本溪呈不显著增加外,其他地区呈减少趋势。降水、最高温和平均温是影响辽宁省春玉米产量的重要因子,尤其是朝阳、葫芦岛、锦州、阜新和大连地区,春玉米对这些要素更敏感,与降水量正相关,与最高温、平均温负相关,未来降水量减少、温度升高将不利于这些地区春玉米生长。随着位置东移降水量逐渐以负效应为主,温度逐渐表现为正效应。除阜新、抚顺、本溪等部分地区呈现干旱化外,其他地区表现为不显著的湿润化趋势。朝阳、葫芦岛、阜新等地区春玉米产量对6月、7月的干湿变化较敏感,易受旱减产; 干旱化将使阜新春玉米生产形势变得严峻,朝阳、锦州、大连地区湿润化对春玉米生长有利; 沈阳、鞍山、辽阳和营口地区5—9月的干湿状况均对春玉米产量有影响,抚顺、本溪、铁岭等地区则易受6—8月的干湿状况影响,这些地区当前较适宜春玉米生长; 丹东地区易受涝减产,且湿润化趋势将会对该地区玉米生产造成不利影响。辽宁省不同气候要素及干湿变化对不同地区春玉米产量的影响效应有正有负,程度也各不相同,各地应因地制宜采取合理措施促进玉米丰产。     

贵州西部马铃薯生育期气候因子变化规律及其影响分析

利用贵州西部14县(市)1978-2009年连续32a的马铃薯生育期(3-9月)的定位观测和加密观测资料、1960-2009年3-9月地面平行观测气象资料,采用气候变化倾向率、Morlet小波分析、Cubic函数以及积分回归等方法,对贵州西部马铃薯生育期主要气候因子变化规律及其对马铃薯生长的影响进行分析,以期为马铃薯产业发展提供依据。结果表明,研究区马铃薯生育期平均气温年际变化呈极显著上升趋势,倾向率为1.96℃/10a(P<0.01),马铃薯块茎膨大期(7-8月)气温日较差呈显著下降趋势,倾向率为-1.82℃/10a(P<0.05);马铃薯生育期降水量年际变化呈显著下降趋势,倾向率为-50.26mm/10a(P<0.05),日照时数年际变化呈显著下降趋势,倾向率为-0.62h/10a(P<0.05)。同时降水量存在3a和9a的周期变化,日照时数存在3a、8a和48a的周期变化。马铃薯播种到收获需历时155～175d,>10℃积温达2100～3800℃.d,降水量730～1300mm,日照时数820～1100h。气温对马铃薯产量形成为负效应,但块茎膨大期气温日较差对其为正效应,且该期对气温变化十分敏感;降水量对马铃薯产量形成除开花期(5月中旬-6月下旬)为负效应外,其余时段均为正效应,马铃薯开花期到块茎膨大期(5月中旬-8月下旬)对降水量变化十分敏感;日照时数对马铃薯产量形成除苗期(3月下旬-5月中旬)为负效应外,其余时段均为正效应,马铃薯开花前期(5月中旬-下旬)和块茎膨大期对日照时数变化十分敏感。     

黑龙港流域参考作物蒸散量的时序变化和分形特征

利用位于黑龙港流域的武强、深泽、饶阳、晋州、献县5站1957-2009年日最高气温、日平均气温、日最低气温、日平均相对湿度、日平均风速、日照时数资料,采用Penman-Monteith算法,计算各站不同时间尺度ET0,采用线性趋势分析法分析其趋势倾向,并应用滑动R/S分析方法研究该流域不同时间尺度ET0时间序列的分形特征。线性趋势分析显示,各站历史上自1957年以来的ET0年总值的气候倾向率在-33.81-10.79mm.10a^-1,即均呈下降趋势,但变化倾向率不同;各月ET0倾向率在-11.27-2.02mm.10a^-1,大多数为负值,其中5、6月份各站的下降趋势最大;春、夏、秋、冬季ET0倾向率为-15.87-1.30mm.10a^-1,且夏季各站之间的差异较大,尤以饶阳站与其他4站间的差异最大。气候要素倾向率的对比分析表明,5站参考作物蒸散量总体下降趋势的基本特征主要是由于风速下降、日照时数减少、日最高最低气温上升造成的;5、6月份下降趋势明显则主要是由于风速下降、日照时数减少、日平均气温上升减缓、相对湿度上升明显造成的;饶阳站与其他4站差异较大的主要原因在于2、3、11、12月风速下降和日照时数减少以及日最高最低气温上升趋势减缓、相对湿度和气压下降明显,以致这些月份的ET0倾向率大于0,形成秋季和冬季ET0倾向率大于0,年尺度ET0年际变化下降趋势不明显。R/S分析结果显示,5站全年和各季ET0时间序列的Hurst指数均大于0.5,相关系数均在0.98以上,分维数均小于1.5,说明各站全年和各季节ET0时间序列变化趋势在未来一段时间内具有持续性,即ET0在未来将呈较明显的下降趋势,这种趋势在除饶阳外的其他站月均有不同程度的表现。     

基于APSIM模型评估北方八省春玉米生产对气候变化的响应

基于北方地区农业气象试验站春玉米多年田间试验数据和逐日气象数据,分析农业生产系统模型APSIM在北方八省春玉米产区的适用性,在区域尺度上识别春玉米发育期和产量的关键气象响应因子,模拟过去54a（1961?2014年）该地区春玉米的生长发育和产量形成过程,探讨春玉米发育期和产量对气候变化的响应规律。结果表明：验证后的APSIM玉米模型在北方八省春玉米产区具有较好的适用性。气温和土壤温度是北方各地春玉米发育期的首要关键气象响应因子,其中北方春播区春玉米各关键发育期对最高气温响应最明显,西北内陆区春玉米各关键发育期对最低气温响应最明显。平均气温、日最高气温、日最低气温和土壤温度的升高均会导致春玉米生育期（出苗、开花和成熟）日序提前,发育天数减少,春玉米提前成熟。北方春播区春玉米产量对温度、降水、日照时数响应明显,西北内陆区春玉米产量对温度和潜在蒸散响应明显,大部分地区温度的升高和潜在蒸散的增加会引起玉米产量的显著下降。     

塔里木盆地生长季ET0的时空变化特征及其敏感性分析

基于塔里木盆地19个气象站2000−2019年生长季逐日气象数据,采用FAO−56PM公式计算各站逐日ET0,运用敏感系数、ArcGIS反距离权重插值、气候倾向率和Mann-Kendall非参数检验等方法,对该地区ET0的时空变化规律及ET0对关键气象因子的敏感性进行分析。结果表明：（1）近20a来,塔里木盆地生长季ET0日均值在空间上呈北低南高的趋势,多年ET0日均值从大到小依次为6、7、5、8、4、9和10月,其值分别为5.84、5.73、5.29、4.95、4.23、3.65和2.17mm⋅d⁻¹,气候倾向率分别为−0.09、0.24、0.11、−0.07、0.16、0.07和0.08mm⋅10a⁻¹,ET0日均值在盆地中、西部以负倾向率为主,盆地东部则以正倾向率为主。（2）整个生长季,塔里木盆地的相对湿度逐月增加,2m处风速逐月减小,日照时数则呈先增加后降低的趋势,最低气温和最高气温均呈倒U形分布,且均在7月达到最大值。相对湿度的变化以负倾向率为主,2m处风速和最低气温的变化以正倾向率为主,日照时数和最高气温变化的倾向率无明显规律。（3）在生长季（4−10月）,塔里木盆地ET0对关键气象因子的敏感性表现为最高气温>相对湿度>日照时数>2m处风速>最低气温,ET0对最低气温的敏感性以较低敏感性为主,对其余气象因子均以高敏感性为主。ET0对最低气温和最高气温最敏感的月份是7月,而对相对湿度、2m处风速和日照时数最敏感的月份分别是10月、4月和8月。ET0对相对湿度的敏感系数绝对值的空间分布呈由北向南递减的趋势,对2m处风速和最高气温的敏感系数均以塔克拉玛干沙漠为高值中心,对日照时数无明显规律,对最低气温则呈由西向东递减的趋势。     

重庆市优质稻产量形成的气候生态条件分析

利用重庆市优质稻——籼型杂交水稻新品种宜香9303的地理分期播种试验,通过多元相关分析和逐步回归建立优质稻产量与产量构成因素间的回归模型、产量构成因素的气候生态模型。结果表明：每穗粒数、结实率、单位面积穗数与千粒重对优质稻产量形成贡献较大,尤其是每穗粒数、结实率;每穗粒数与拔节-孕穗期的平均气温呈负相关,而与孕穗-齐穗期的平均气温呈“抛物线”关系;结实率与孕穗-齐穗、齐穗-乳熟期间的平均气温均呈“抛物线”关系,其最适宜气温分别为27．2℃和26．7℃;影响单位面积穗数的主要气象因子为出苗-返青期的平均降雨量与平均日照时数、返青-拔节期的平均气温与平均日照时数;孕穗-齐穗期、齐穗-乳熟期的平均最高气温、齐穗-乳熟期、乳熟-成熟期平均日较差为决定优质稻千粒重的关键因子。     

重庆市中稻气候适应性分析

运用多要素回归积分方法的差分形式,综合分析了重庆市中稻对生育期间温度、降水、日照的适应情况,并进一步提出了产量影响指数,用于衡量中稻生育期各气候因子对最终产量影响的权重。结果显示,对重庆中稻产量影响最大的是3月中旬的倒春寒天气（容易造成中稻出苗困难、基本苗不足）和6月下旬的阴雨天气（影响中稻开花授粉）,平均可以造成190kg／hm^2的产量波动;其次为伏旱期间7月下旬-8月上旬的降水,此期中稻正处于灌浆中后期,旬产量影响指数达到160～170kg／hm^2;6月中旬、7月上旬的降水,7月上、中旬的温度,旬产量影响指数也能达到130～150kg／hm^2。     

石羊河流域近53 a参考作物蒸散量的敏感性分析

利用国家气象信息中心提供的地面气候资料日值数据集,基于FAO Penman-Monteith公式计算了石羊河流域4个测站1959-2011年的逐日参考作物蒸散量(ET₀)。利用敏感系数法计算了其对平均最高气温、平均最低气温、风速、平均相对湿度和日照时数的敏感系数,并分析了敏感系数的时空变化特征。结果表明,石羊河流域ET₀对相对湿度最敏感,其次为风速和气温,而对日照时数的敏感性最低。由于气象要素分布不均,敏感系数的空间差异显著,相对湿度的敏感系数在上游祁连山区形成高值区,同时,气温在该区的敏感系数也相对较大,而风速的敏感系数在下游民勤盆地较大,日照时数的敏感系数在全区无明显差异。各气象因子的敏感系数均存在一定程度的波动,风速的敏感系数冬高夏低,气温和日照时数的敏感系数均为夏季最高,相对湿度敏感系数的绝对值持续上升在秋季达到最大。53 a来,相对湿度敏感系数波动变化,近20 a来其绝对值上升趋势显著,而风速、日照时数和气温的敏感系数无明显变化趋势。     

鲁中地区参考作物蒸散量时空变化特征及主要气象因子的贡献分析

基于1980-2014年鲁中地区气象资料,采用Penman-Monteith模型计算该区域近35a的参考作物蒸散量（ET0）,分析不同时间尺度ET0及主要气象因子的时空变化规律,并利用基于敏感系数的贡献率法探讨主要气象因子对不同时间尺度ET0变化的贡献。结果表明：鲁中平原地区近35a年ET0平均值为1165.8mm,山区为1144.6mm,均呈减少趋势,且平原减少趋势极显著,其气候倾向率为-22.2mm·10a-1（P＜0.01）;季节ET0平均值由多到少依次为夏季、春季、秋季和冬季,春季呈增加趋势,其它季节呈减少趋势;6月是ET0最大的月份,1月为最小的月份,其年内分布呈抛物线状;各时间尺度ET0变化主要空间分布基本同步。年、季ET0对相对湿度的变化最敏感,且呈增加趋势,月ET0对主要气象因子变化的敏感性随月份呈现不同规律,3-6月、9-10月的最敏感气象因子为相对湿度,1-2月、11-12月为风速,7-8月为日照百分率。从主要贡献率看,年ET0变化的主要贡献因子为风速,各季、月ET0变化的主要贡献因子不一,但平原和山区两种地形同一时段主要贡献因子基本一致,4个主要气象因子的总贡献率基本能解释各时间尺度ET0变化的原因。