基于GIS技术对辽宁不同时期热量资源空间变异特征的分析

利用ANUSPLIN插值软件和GIS空间分析技术对辽宁不同时期≥0℃和≥10℃的积温、初日、终日及持续日数的气候平均值进行空间拓展。研究表明,积温值地区间最大相差900℃·d以上,以环渤海为中心的高值区北界向北扩展,增大60℃·d以上,辽西和东部山区的低值区范围都不同程度缩小,积温减少,中间过渡值各区域北界略向北推。初日地区间最大差值超过15d,大连和辽西南部最早,且提前2d左右,东部山区大部最晚,延后1d左右。终日地区间最大差值超过12 d,辽宁北部和东部山区西侧为主要的提前地区,其他大部地区都向后延迟,一般延后1d左右。持续日数地区间最大差值超过30 d,高值中心由环渤海大部地区向中部平原和辽西中部扩展,延长3～4d,辽西和东部山区的低值区域略有收缩,其持续日数略有减少。     

基于气象条件的赤松毛虫越冬死亡率预报模型

利用辽宁省阜新县1976-2012年赤松毛虫越冬死亡率数据及同期气象站的温度、降水量、风速、相对湿度、日照时数等资料,采用相关分析、逐步回归分析、主成分分析与逐步回归相结合等方法,确定影响赤松毛虫越冬死亡率的关键气象因子,并建立赤松毛虫越冬死亡率的预报模型,两种方法建立的模型都通过了0.05水平的显著性检验。结果表明,冬季温度是影响赤松毛虫越冬死亡率的主要因子,其次是日照时数和温湿度的配合情况。仅采用逐步回归分析方法(方法Ⅰ)所建模型得到的拟合值与观测值的相关系数为0.75,D2(越冬死亡率模拟值与实际值相对差值的平方)均值为0.58,而采用主成分与逐步回归相结合方法(方法Ⅱ)建立模型得到的拟合值与观测值的相关系数为0.76,D2均值为0.62。利用两种方法对2009-2012年松毛虫越冬死亡率进行模拟预测,其中2009,2010和2012年方法Ⅰ预测准确率在70%以上,方法Ⅱ的预测准确率在80%以上,表明方法Ⅱ所建模型的拟合及预报准确率均高于方法Ⅰ,但由于两种模型的适用条件不同,在各气象因子数据容易获取的情况下,应选用方法Ⅱ,反之则可选用方法Ⅰ进行预报。     

基于SEBAL模型的盘锦湿地日蒸散估算及其分布特征

为了验证SEBAL模型对湿地蒸散量估算的准确性,本研究基于Landsat 8卫星数据和SEBAL模型,以盘锦湿地生态系统野外观测站的涡动相关实测数据为检验,估算盘锦湿地2013-2015年典型晴天卫星过境时刻的瞬时蒸散量,并利用正弦函数法将遥感反演订正后的蒸散瞬时值转换为日尺度的蒸散值,分析芦苇和稻田湿地的日蒸散量分布特征.结果表明:SEBAL模型反演的盘锦湿地瞬时蒸散量比实测值偏高,平均相对误差为31.6％,但相关系数达0.79,为了提高反演精度,利用线性方程进行订正,订正后的遥感估算值与实测值平均相对误差为6.4％,提高了25.2％;芦苇湿地日蒸散量集中在3.4～4.0 mm/d之间,占总面积的64.7％～82.4％;稻田湿地日蒸散量集中在3.6～4.1mm/d之间,占总面积的67.4％ ～86.6％;稻田湿地日蒸散量普遍比芦苇湿地高0.1 ～0.2mm/d.应用订正后的SEBAL模型反演湿地蒸散量,可为湿地区域蒸散估算及湿地水资源管理提供依据.     

土壤水分胁迫对玉米生长发育的影响研究进展

全球气候变化的长期趋势预示着将出现更多的易发生干旱的区域,伴随着玉米生长区域的不断扩张,干旱的发生可能会导致粮食产量的不稳定性增强,甚至危及地区及全球的粮食安全。产量下降的程度不仅取决于干旱的严重程度也取决于作物所处的生长阶段。此文试图从玉米植株形态、产量和产量构成、生理指标和后续生长发育指标以及可恢复能力等几方面,就土壤水分胁迫对玉米生长发育的影响进行了综述,同时就水分胁迫影响的研究方法及玉米对水分胁迫的响应及适应方面也做了阐述,并提出了进一步开展相关研究应重点关注的几个方面。     

辽宁地区玉米作物系数的确定

玉米作物系数是计算玉米耗水量的重要参数之一。为了准确客观地估算玉米群体的蒸散量,本文利用1980～2002年20个代表站点的日常农业气象土壤湿度观测资料,确定了辽宁5个农业气候区的玉米作物系数,分析作物系数在生育期内的变化规律,并分区建立了玉米作物系数与时间（旬）关系6次多项式函数。结果表明,辽宁各农业气候区的玉米作物系数值存在明显差异,但其变化规律一致。     

基于作物生长模拟模式的玉米产量预报方法研究

[目的]探讨利用WOFOST模型对玉米生物量进行模拟实现动态预报玉米产量的方法。[方法]利用辽宁省1981～2005年气象资料和产量资料采用WOFOST模型对作物生长进行模型模拟和改进,建立玉米生长动力统计预报模型,进行预报检验,并对模拟得到的玉米地上干物重和穗干物重与实际产量进行比较分析。[结果]对玉米穗干物重量与产量的模拟效果在辽宁西部和南部最好,在东部地区一般,中部和北部地区较差。辽宁省西部、南部和东部地区可以用模拟生物量反映实际产量的变化。模拟结果与实际产量对比表明,1981～2005年,模型预报准确率在80%以上的年份占31%以上,最高值出现在岫岩地区,达85%。[结论]模型对辽宁省干旱地区以及正常年份和一般干旱年份玉米产量变化的模拟能力较好,对极端气候年份模拟较差。     

辽宁省农田土壤水分供应系数研究

以1980～2002年间18个代表站点常规气象资料与土壤湿度观测资料为基础,运用数理统计方法建立了辽宁省5个区域的农田土壤水分供应系数的动态变化模型。结果表明:土壤水分供应系数Kw与相对土壤有效水含量呈直线相关,辽宁省东部、北部、中部供水能力较强,西部和南部供水能力较差。     

农田土壤水分动态估算模式的研究

利用气温、降水等常规气象资料 ,建立了以旬为时间单位的农田土壤水分动态估算模式。并通过对昌图、庄河及朝阳三地作物生长季农田土壤水分估算的实例分析 ,验证了该模型的准确性。该模型的建立对干旱发生的预测、预警和合理安排农事活动具有实际意义。     

50年来辽宁省地温变化规律及播种期地温预报研究

利用辽宁省38个站1961 ～2010年50a的0cm地温、5cm地温和平均气温资料,采用数理统计、气候倾向率、累积积温距平和信噪比方法,分析了0cm地温和气温、地-气温差的年际、年代际和季节变化特征,建立了春播期5cm地温预测模型.结果表明:0cm地温与气温在年际尺度上具有较好的线性相关关系;50a来,辽宁省年均0cm地温和气温均呈增温趋势,地温增温速率(0.39℃/10a)高于气温(0.30℃/10a);0cm地温和气温的季节变化以升温为主,冬季升温速率最为明显,夏季升温速率最慢,辽宁0cm地温对气候变暖的响应比气温敏感;年均地-气温差为1.4℃ ～2.6℃,温差没有明显升高趋势;年平均气温、冬季0cm地温、0cm地-气温差在1987年、2000、2003年发生了气候突变;春播期5cm地温预测精度平均绝对误差为1.2℃～2.8℃,可用于春播期地温预报服务.