巫山大昌消落带钉螺可能孳生地气候生态环境分析

借助ArcGIS及重庆库区1∶5万DEM与水文资料,提取重庆三峡库区消落带,并通过分析研究区域巫山大昌消落区水位的变化,进一步获取大昌消落带钉螺可能孳生区分布,同时利用温度、降水气候数据(1971-2000年)和植被指数对大昌消落带钉螺可能孳生区域的气候生态环境进行较为精细的分析。结果表明:大昌消落带钉螺可能孳生区域,每月平均温度均在成螺生长发育的温度阈值(5.87℃)以上,年5.87℃活动积温的最低值为6160.7℃.d,大于钉螺完成一个世代所需的平均积温阈值(5821.4±70.1℃.d),3-4月11.79℃的活动积温最低值为642.1℃.d;年降水量最小值为997.3mm,并且大昌钉螺可能孳生区域的植被指数均值为0.22。可见,该区域的气候生态环境能够满足钉螺生长发育繁殖的需求,必须加强对巫山大昌钉螺可能孳生区域的重点监测,以防止湖北、四川血吸虫病疫区钉螺输入。     

未来气候变化对重庆地区冬小麦产量的影响

分析重庆地区40 a来气候变化对冬小麦产量的影响,用WOFOST作物模型与BCC-T63气候模式相结合,定量化地估算未来50 a(2001-2050年)重庆地区冬小麦产量变化趋势。结果表明:在目前的品种和生产条件下,未来气候变化后重庆地区冬小麦的产量变化波动不是很大,减产幅度在2.0%~5.0%,平均减产3.0%。     

基于邻域特征的温度缺失值的填补方法

以1971-2000年重庆市35个气象站点日气温要素为基础数据,提出了一种基于气候均值、距离和高程差异等因子的新的气温插值方法,可应用于日气温要素序列缺失资料的插值填补.交叉验证结果表明:全市各季节日平均气温的MAE(平均绝对误差)在0.2～0.8℃,平均为0.4℃左右;对日最高、最低气温都具有可靠的拟合精度.通过对沙坪坝站各季节(用1月上旬、4月上旬、7月上旬、11月上旬分别代表)逐时平均温度进行拟合计算,MAE在0.66℃以下,平均相对误差(MRE)除冬季稍高外(为7.9%),其余各季节在3.2%以下,实测值与计算值的相关系数在0.95以上,说明此方法同样适用于逐时观测气温资料的填补.     

三层体系结构气象信息农业应用业务服务系统及其应用与推广

介绍了四川省、重庆市气象信息农业应用业务系统的设计目标、设计原则，设计思路、网络拓扑结构和系统所具备的主要功能，以及三层体系结构C／S系统的概念、与二层体系结构C／S系统比较所具有的优势及其在系统中的应用情况，最后介绍了系统在气象部门内外的应用与推广。     

重庆市优质稻气候资源及其开发利用研究

在分析优质稻生长发育与气象条件关系,影响水稻品质的主要气候因子,重庆市优质稻气候资源状况及其分布的基础上,进一步分析了重庆市优质栽培的气候资源优势和主要气候问题,最后从开展精细化优质稻气候生态区划,利用气候资源优势建立优质稻生产基地,选用与气候生态特点相适应的高产、优质、抗病良种,采取与气候特点相适应的综合栽培技术,加强优质稻生产、加工、销售配套体系建设,加强科技创新,为优质稻产业提供技术支撑等方面提出了充分利用气候资源优势,发展重庆市优质稻产业的途径和措施.     

重庆市小麦生产与气象

由于气候条件的限制,重庆小麦产量水平较低,特别是品质较差,严重制约了小麦生产的发展。但小麦作为重庆市第一大小春作物的现实,在短时间内还无法改变,如何提高小麦生产水平,提高小麦产量品质仍然是重庆农业生产的重要课题。因此,根据重庆市小麦生产与气象条件的关系,探讨小麦高产优质途径,对提高重庆市小麦产量、品质和生产效益具有重要意义。     

重庆市再生稻气候生态条件及类型区划

重庆市自发地零星种植再生稻已有1000多年的历史,但由于社会生产水平等因素的制约,产量不高不稳,一直未形成一种耕作制度。近年来,由于人口增加和耕地减少的矛盾日益突出,人们对粮食的需求不断增加,加上再生能力较强的水稻品种、温室育秧等新技术的出现及农业     

重庆市三峡库区平均气温变化特征及趋势分析

系统地分析了重庆市三峡库区近40年来各季节平均气温的年际变化及历史倾向性；引入气候变点分析方法，把重庆市三峡库区近年来季节平均气温变化划分为有显著差异的几个阶段；利用方差分析法提取重庆市三峡库区季节平均气温变化的一些主要周期；并进一步推断出未来3年重庆市三峡库区各季节平均气温变化除春季，大春季基本正常外，其余各季偏冷，其中小春季偏冷较为明显。     

重庆市高温分类与指标及其发生规律研究

全面系统地总结提出了重庆市的各在高温指标,据此,对重庆市高温进行了深入地研究。揭示了重庆市高温的发生,分布和变化规律。     

基于SVR的塑料大棚坐果期草莓光合速率预测模型研究

为研究温室气象要素变化对作物光合速率的影响,以坐果期草莓植株为试验材料,设计嵌套试验,利用回归型支持向量机算法(SVR)实现多种气象环境因子输入条件下的多元非线性回归拟合,建立光合速率预测模型,采用异校验分析方法对该模型进行验证分析.结果表明,本模型充分考虑了各因子之间的交互作用,模型决定系数为0.9552,斜率为0....