六盘水市“6·29”暴雨特征及成因分析

2017年6月29～30日六盘水市出现一次暴雨天气过程,为今后此类暴雨的预报提供参考,利用常规气象资料及风云2号(FY2G)卫星云图等资料,分析此次暴雨天气的形成过程。结果表明:此次暴雨是在副热带高压较强且稳定维持,高空槽东移与低层的低涡切变线等有利环流背景下产生,副高西侧的偏南气流及西南低空急流不断向暴雨区输送充足的水汽和能量,暴雨发生前六盘水市中部有静止锋维持,弱冷空气从偏北路径进入六盘水,促进静止锋锋生,是产生暴雨的动力机制     

安徽省中南部小麦赤霉病气象等级预报方法研究

针对安徽省农业气象业务服务中小麦赤霉病气象等级预报模型精度不高问题,基于安徽省中南部滁州、庐江、池州和宣城4个代表站历年小麦赤霉病病穗率、发育期及对应气象资料,采用线性相关、回归分析等方法,建立基于雨日和雨量的综合降水指数气象等级预报模型,并对模型进行拟合检验和预测检验。结果表明滁州地区小麦赤霉病发生关键为始穗前5d至始穗后25d、庐江为始穗前8d至始穗后20d、池州为始穗前7d至始穗后24d、宣城为始穗前4d至始穗后24d。对建立的区域小麦赤霉病气象等级预报模型进行拟合检验和预测检验发现:滁州地区预测模型的拟合准确率和预测准确率分别为86.8%和92.0%,庐江分别为87.6%和70.0%,池州分别为85.6%和88.0%,宣城分别为88.3%和84.0%。因此,本研究建立的区域小麦赤霉病气象等级预报模型可用于安徽省中南部农业气象业务服务。     

威海市刺槐盛花期的预报模式

利用最优回归方程分析刺槐盛花期与气象要素之间的关系。结果表明:刺槐盛花期的开始时间与2月下旬的平均气温、4月上旬的降水量、4月下旬的日照时数呈负相关,与3月上旬、下旬的降水量呈正相关。     

LEACHC模型及其在土壤盐碱化预测预报研究中的应用

LEACHC是描述土壤水分运动、溶质运移和盐分积累的盐度模型。它利用一维Richard方程有限差分法模拟水分流动,利用对流-弥散传输模型描述溶质运移,利用化学平衡子程序处理土壤剖面化学平衡过程。系统地介绍了LEACHC模型及基本原理,总结了国外学者利用LEACHC模型进行土壤盐碱化预测预报研究的基本情况,以期对中国土壤盐碱化预测预报研究有所借鉴。     

利用计算机对玉米粗缩病预测模型的建立和检验

采用逐步回归的方法,根据各自变量与因变量病株率的相关系数R值的大小,剔除不显著因子;依F值的大小及显著水平的高低,筛选方程.再结合病害、介体的生物学特性,选定预测模型.将试验调查数据和气象数据代入所得预测模型进行检验,并对病情的评估进行比较,检验模型对病害预测的符合度.     

葡萄白腐病的发生规律与防治

1 症状 白腐病主要为害果穗,也为害新梢、叶片等部位.果穗受害一般发生在接近地面的果穗尖端,首先在小果梗或穗轴上发生浅褐色、水渍状、不规则病斑,逐渐蔓延至整个果穗;果粒发病,先在基部变淡褐色软腐,迅速使整个果粒变褐腐烂,果面密布灰白色小点.严重发病时全穗腐烂,果梗穗轴干枯缢缩,受震动时病果甚至病穗极易脱落;或失水干缩成有棱角的僵果,悬挂枝上.     

基于MATLAB的BP神经网络在农作物虫情测预报中的应用

本文主要利用神经网络理论,基于MATLAB的神经网络工具箱建立了虫害发生量预报预测的BP神经网络预测系统,确定了发生量与自然因素之间的联系。并通过对安徽省庐江县田间水稻病情的预测来检验模型的效果。实验结果证明了该模型用于虫情预测的可行性,具有很好的应用价值。     

2种降水模式对2次降水过程的对比分析

利用T639模式与日本模式的降水数值预报,对2008年7月的2次降水天气过程进行对比分析。结果发现,日本模式与T639模式的36和60h实效预报情况较好,降水落区和降水强度基本可以信任。2008年7月6日过程T639模式和日本模式东北地区的36h时效日累积降水预报除对暴雨区的位置有偏差外,降水带的落区和量级与实况较为一致;2008年7月24日过程的36和60h实效的预报效果与实况大体一致。但从2次过程的84h预报情况来看,降水落区和降水强度均有较大偏差。     

一种基于花授粉算法的WRF风速集合预报新模型

基于不同水平分辨率和边界层参数化方案的集合预报思路,应用花授粉算法与不限制负值的约束理论(FPA-NNCT)进行权重平均,提出一种新的风速集合预报模型(FPA-NNCT-WRF-E).利用山东省代表山地和海滨下垫面的2个风电场风速实测数据,将新模型与传统算术集合模型(M-WRF-E)以及FPA模型(FPA-WRF-E)的风速预报结果进行对比评估.结果表明:FPA-NNCT-WRF-E预报明显优于M-WRF-E和FPA-WRF-E的风速预报,与M-WRF-E相比, FPA-WRF-E将风速平均绝对误差(MAE)减小了20%以上,而新模型FPA-NNCT-WRF-E将MAE减小了38%以上.预报的准确性得到了提高.     

顶空 - 气相色谱 - 质谱联用法结合化学计量学分析赣州烤烟样品中的挥发性化合物

【目的】挥发性香气成分作为烟气组分的前体物质,影响着烟草感官评吸质量,通过对赣州烤 烟样品中的挥发性化合物含量进行分析,挖掘不同产地烟叶中挥发性化合物的含量规律并进行产地预报分类, 从而实现对烟草的质量控制。【方法】通过静态顶空 - 气相色谱 - 质谱联用测定赣州 6 个产烟区县（石城、 瑞金、安远、会昌、兴国、信丰）共 62 个烤烟样品中的 54 种挥发性化合物含量,采用主成分分析（Principal component analysis, PCA）对样品产地进行分类,用遗传算法（Genetic algorithm, GA）进行变量筛选,用线性判 别分析（Linear discriminant analysis, LDA）、反传 - 人工神经网络（Back propagation-artificial neural network, BPANN）、最小二乘 - 支持向量机（Least squares-support vector machines, LS-SVM）3 种有监督模式识别方法进行 产地预报。【结果】直接对样品进行 PCA,分类效果并不理想;采用 GA 对挥发性化合物含量进行变量筛选后 得到 11 个变量,分类效果得到显著改善,结合分类结果分析了来自不同区县的样品中挥发性化合物的含量规律。 BP-ANN 和 LS-SVM 的预报正确率分别达到 96.8% 和 98.4%,展现了较好的实际使用价值,据此建立了赣州烤 烟样品的产地鉴别模型。【结论】该方法可以较为准确地判定赣州烤烟样品的来源,同时可以找到不同产地烤 烟挥发性化合物的含量规律,亦可用于全国各地烤烟的香型风格监测和质量控制。