宁德市茶叶生产气象条件分析

茶叶喜温湿、耐阴且怕干旱和渍涝,温度、水分、光照及土壤条件是影响其生长的主要气象因素。宁德市气候温润,光热丰富,丘陵茶园多云雾缭绕天气,都是有利于茶叶生长的气象条件,但早春低温霜冻、干旱及春季大风冰雹等灾害天气也极大危害茶叶生长。应加强灾害天气预报预警,及时开展人工增雨(消雹)作业,帮助茶农积极应对灾害天气影响,为宁德市茶产业发展做好气象服务保障。     

甘肃历史地震与气象异常相关性研究之四——清时期

清朝时期,从今甘肃地区看,地震前后震区或震区所在的祁秦吕贺构造带及其分支白银—靖远—海源—固原—平凉弧形构造带气象异常频次增加。气象异常类型有旱涝异常（周围大面积区域旱或大旱,中心风调雨顺、涝或大涝;周围大面积区域正常、涝或大涝,中心旱或大旱,旱、涝区走向与构造带一致）、气温异常（夏陨霜、夏大雪、夏冬暖）、生物异常（主要有秋冬重花、饥荒和疾疫等）、其他异常（如地震云、黑眚、地生白毛、黄河清澈见底、大风、雷鸣等）。地震前后,气象异常具有多发特征。     

农业灾害的相关立法研究进展

农业对于我们国家来说是基础性产业,但我国的农业由于种种原因,遭受各种灾害的频率较高且影响较大,要逐渐减小这种影响,除了加快整个农业,包括生产、经营、管理、技术、设备以及农业劳动者等的现代化进程外,法律所具有的无法比拟的强制保障作用以及它的及时跟进、配套实施等已经受到政府及相关专家学者的格外重视.现有研究主要包括了对国外农业灾害的相关立法研究和对国内农业灾害的相关立法研究,这些研究给了我们很多的借鉴与启示,同时也给后人留下了继续研究与拓展的空间.     

SVM模型在森林火灾判断中的应用

根据支持向量机（SVM）原理,通过大兴安岭地区1990 ～ 2009年20年间森林火灾数据,得到该地区森林火灾预测模型,并利用此模型对2010 ～2012年3年间的火灾数据进行验证,发现总判对率为84.5％,着火案例判对率为81.4％,说明该回归模型较符合实际情况,具有较好的预测效果,能够为当地林业部门制定防火策略提供参考.     

低温胁迫对扬麦16产量的影响及缓解措施研究

为了评估低温对小麦生长的影响,探索缓解低温伤害的有效措施,本试验以春性品种扬麦16为材料,研究分蘖期和拔节期低温胁迫对产量形成的影响以及冻害的减灾防御调控措施。结果表明,分蘖期和拔节期低温胁迫均对扬麦16植株产生伤害,分蘖期(-10℃)、拔节期(-5℃)分别胁迫72 h,扬麦16茎蘖冻死率均为100%。处理间表现为随着温度的降低、胁迫时间的延长,产量下降幅度增大。分蘖期喷施抗寒剂均不同程度地缓解低温的危害,以喷施1.05 kg·hm-2PP333处理抗寒效果最好,0.1%(NH4)6Mo7O24次之,10 mmol·L-1Ca Cl2效果略差。低温前土壤水分为田间最大持水量的70%~90%时有缓解低温冻害的效果,低于60%小麦受冻减产严重。拔节期冻灾后施用三元复合肥有挽回产量损失的作用,以施250 kg·hm-2三元复合肥缓解效果最好,肥料农学利用率高,研究结果为低温冻害后小麦实现稳产提供了科学依据与技术支撑。     

都匀市林业自然灾害特点与防灾减灾措施探讨

分析了都匀市林业自然灾害的特点及发展趋势，对都匀市林业自然灾害的防灾减灾措施分类进行了探讨，总结了经验，以期对林业自然灾害的防灾减灾工作有借鉴意义。     

温熵图在气象中的原理与应用

利用温熵图作为热力学图表的特征,简述其在气象中的原理,以温度和湿度基本要素场描述大气的层结结构,并通过图解获取抬升凝结高度、大气稳定度等气象物理量应用于天气预报.结果表明,温熵图在针对强对流天气、冰雪及低能见度天气的预报中有着较好的指示意义,在与数值模式高分辨率输出的结合中发挥更大的作用.     

贵港发展木薯种植的气象条件分析

通过对贵港历年温度、无霜期、日照时数、降水量、风等因素的分析,介绍了木薯生长的气象条件;并针对不利于木薯生长的灾害性气象条件,提出了相应的预防或补救措施,为在贵港市推广种植木薯提供可靠的科学依据。     

阿克苏地区自然灾害对农业影响的分析及区划研究

自然灾害常常给周围的生物造成悲剧性的后果,并对人类构成重大的威胁。根据2001~2011年的统计数据,对阿克苏地区灾害损失及影响因素进行灰色关联分析。选取具有代表性、经过量化的受灾总面积以及各个灾害损害面积作为指标,利用MATLAB软件对数据进行分析,得出灾害损失及各影响因素之间的关系。最后,运用聚类分析法将受灾面积的大小划分成严重、重、中等、轻微受灾4个等级并对各个县市受灾情况进行等级划分。为正确把握形成灾害损失的主要因素和提出有针对性的信息和决策提供一定的指导作用和价值。     

基于GM（1，1）模型的台风灾害救灾物资需求量预测

针对福建省台风灾害频发，需要根据气象等部门的有关信息对台风灾害救灾物资的种类和数量进行预测的需求，在对随机强烈振荡的受灾情况原始数据序列进行修正的基础上，应用GM（1，1）模型对受灾人口数量进行预测，然后根据受灾人口数量推算生活类救灾物资需求量．该方法经实例验证，可应用于不确定性较大的台风灾害救灾物资需求量的预测．