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利用华北平原59个农业气象观测站1981—2010年冬小麦生育期资料,分析了该区域冬小麦在气候变暖背景下开花期和成熟期的变化趋势特征。研究结果表明:近30年来,华北平原冬小麦开花期和成熟期均发生了明显变化。相对1980s而言,1990s开花期普遍提前2~5 d,成熟期提前1~6 d左右,2000s开花期则一般提前3~9 d,成熟期提前1~7 d左右。因此,随着年代推进,华北平原冬小麦开花期和成熟期提前趋势在进一步加剧。相对1980s而言,1990s生育期等值线普遍北移,而2000s等值线进一步北移的趋势更加明显。研究发现,3—5月月平均气温升高是开花期和成熟期提前的一个重要影响因素。 相似文献
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利用山东省1981-2011年历年冬小麦生育期及产量资料、14个气象站点的逐日气象资料、1992-2011年冬小麦生长季逐旬20cm土壤墒情资料,分别构建考虑和不考虑土壤墒情的冬小麦不同生长阶段的气候适宜度指数计算模型,通过与气象产量进行相关和回归分析,建立了基于两种气候适宜度指数的3-5月逐旬产量动态预报模型,并进行历史回代检验和动态外推预报。结果表明:考虑土壤墒情的气候适宜度指数能够更客观地反映山东省冬小麦生长期间气象条件和土壤水分对其产量形成的影响,构建的气候适宜度指数与冬小麦气象产量的相关系数均通过0.01水平的显著性检验,相关性高于不考虑土壤墒情的气候适宜度指数。产量动态预报模型对1992-2009年历史回代检验的平均准确率均在95.0%以上,标准化均方根误差RMSE均小于6%。对2010-2011年外推预报准确率最高达99.4%,最低为95.4%,说明预报准确率较高,建立的产量动态预报模型可以在业务上推广应用。 相似文献
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叶片初始量子效率α和最大光合速率Pmax是作物模型中计算光合作用的两个关键的敏感参数。这两个参数的确定一直是作物模型研究的难点。本文利用Li-6400便携式光合作用测定仪在山东农业大学实验基地进行了为期7a的大量田间观测实验。在获取大量实验数据的基础上,拟合了光合作用的光响应曲线,并确定了冬小麦初始量子效率α和最大光合速率Pmax。则结果表明,这两个参数依冬小麦品种的不同而变化,即存在较大的不稳定性,但当把各品种7a的实验数据进行综合拟合时,变化范围则较稳定。在本研究中,α变化范围为0.053—0.107mol·mol^-1,Pmax的变化范围为10.1~49.2μmol·m^-2·s^-1。确定的初始光量子效率α和最大光合速率Pmax的取值范围,可为作物模型关键参数的确定提供参考。 相似文献
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新型统计检验聚类方法在精细化农业气象产量预报中的应用 总被引:2,自引:0,他引:2
基于新型统计检验聚类方法(CAST)将山东省冬小麦种植区分成4个区,并利用1981-2011年冬小麦产量、生育期、逐日气象资料以及土壤墒情资料分区构建冬小麦温度、水分、日照及气候适宜度模型,利用基于气候适宜指数的作物产量预报模型对各区冬小麦产量进行动态预报,并与基于传统等值线方法分区的产量预报进行比较。结果表明:基于传统等值线分区的产量预报,其中一个分区未通过显著性检验,不能建立预报模式,其它3个分区历史回代检验的平均准确率为94.2%,外推预报的平均准确率为92.3%;而基于CAST分区的产量预报模型均通过0.05水平的显著性检验,各分区预报模式的历史回代检验平均准确率达95.8%,外推预报的平均准确率达93.6%。表明基于CAST分区的产量预报明显优于传统分区产量预报,可为精细化农业气象产量预报提供重要途径。 相似文献
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气候变暖背景下华北平原冬小麦生育期温度条件变化趋势分析 总被引:5,自引:0,他引:5
利用华北平原42个农业气象观测站1981-2010年逐日平均气温和冬小麦发育期观测资料,结合增温试验数据,统计分析冬小麦生长季各月平均气温的变化特征、冬小麦关键发育日期和各主要生育阶段平均气温的变化趋势,以探究气候变暖对华北平原冬小麦生育过程温度条件的影响。结果表明:研究期内华北平原冬小麦生长季的10月、12月和2-6月增温趋势显著,2月平均气温上升线性倾向率最大。气候变暖使冬小麦越冬阶段和返青-拔节阶段的平均温度显著升高,从而导致冬小麦拔节-成熟日期显著提前,但冬小麦冬前生长阶段和拔节-成熟阶段的平均温度则未呈现上升趋势。冬小麦冬前生长阶段的温度环境因播种期适应性推迟而保持基本稳定,拔节-成熟阶段平均温度变化不明显则归因于发育期前移和当地气温的季节性变化特点。气候进一步变暖将使冬小麦冬后发育期提前更多,而拔节-成熟阶段的平均温度则不会明显升高。 相似文献
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小麦是青藏高原第二大作物.青藏高原是气候变化的敏感地区.为研究青藏高原冬小麦生产潜力及气候变化对其的影响,我们用WOFOST模型模拟了冬小麦物候发育和产量.经模型验证,模拟的冬小麦各发育阶段天数和产量的标准均方根误差分别为4.9%和13.8%,一致性指数均大于0.92,模拟效果较好.采用校验好的WOFOST模型模拟19... 相似文献
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华北平原夏玉米生产潜力数值模拟及其自然正交分析 总被引:2,自引:1,他引:1
为了明确华北平原夏玉米区域生产潜力的气象要素影响层次,在中国科学院禹城综合试验站进行了夏玉米田间试验,利用Licor-6400便携式光合仪等对夏玉米生长过程进行了较为全面的生理生态参数测定,在此基础上对WOFOST模型进行了相应改进和系统验证,并利用验证后的WOFOST模型对华北平原42个站点1961—2006年夏玉米光温生产潜力和气候生产潜力进行了数值模拟,进行了生产力自然正交分解(EOF)分析。结果表明:模型可以较好地模拟夏玉米生长发育及干物质积累过程。华北平原光温生产潜力变化在7360~11370 kg/hm2之间,平均值为9384 kg/hm2,呈东北高西南低的趋势。光温生产潜力的EOF第一模态方差贡献超过总方差的1/3,前3个模态累计方差贡献达到总方差的62.5%。第一模态在区域上均为正值,具有较好的一致性。气候生产潜力变化在6160~10420 kg/hm2之间,平均值为7906 kg/hm2,与光温生产潜力的区域分布趋势类似,气候生产潜力的EOF前2个模态较为突出,其累计方差贡献可达总方差的1/3。该研究首次将作物数值模拟与EOF方法相结合,进一步揭示了气象要素对夏玉米生产潜力的影响层次关系,可为区域农业布局及决策提供一定的理论支持及实践指导。 相似文献
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华北平原夏玉米主要生育期对气候变化的响应 总被引:4,自引:0,他引:4
利用1981-2009年华北平原夏玉米生育期和气象观测资料,采用线性回归方法分析华北平原各地区夏玉米主要生育期对气候变化的响应规律。结果表明:(1)1981-2009年华北平原夏玉米生育期内最低气温和平均气温均呈显著升高趋势(P<0.05),升温趋势随纬度递减。日照时数呈极显著下降趋势(P<0.01)。降水量变化趋势不显著;(2)京津冀地区和山东省夏玉米主要生育期有显著(P<0.05)延迟的响应趋势,而河南省夏玉米主要生育期则显著(P<0.05)提前;(3)华北平原夏玉米全生育期天数呈极显著增加(2.72d·10a-1,P<0.01)的响应趋势,京津冀地区生育期天数增加最快,为3.36d·10a-1;(4)夏玉米全生育期天数与同期平均气温在大部区域呈负相关关系,回归系数在-7.16~3.17;生殖生长期天数与同期平均气温在大部区域呈负相关关系,回归系数在-3.56~1.87。生育期内平均气温每上升1℃,全生育期和生殖生长期天数分别平均缩短2.71d和1.07d。因此,在应对气候变化时,华北平原夏玉米不同区域的响应方式存在显著差异,应根据各区域的响应特征安排适宜的播种期并选用合适的品种类型。 相似文献
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近30年中美玉米带生长季干旱特征的差异及成因分析 总被引:3,自引:0,他引:3
气候变化背景下,中美两国玉米的种植均受到了干旱灾害的严重影响。为有效借鉴美国抗旱减灾措施与经验,利用1986?2015年位于中国东北和美国大平原的世界两大黄金玉米带的气象资料,计算其标准化降水蒸散指数(SPEI),通过线性倾向估计、相关性检验等统计方法,比较两地干旱特征的差异并分析其成因。结果表明:与美国相比,中国东北玉米带生长季的太阳辐射较高、平均气温较低、降水更为稀少且集中在玉米生长后期,美国玉米带生长前、后期的降水较均衡;两地不同生育阶段的SPEI年际波动及干旱频率、强度和干旱范围的时间变化均有明显不同,且在空间分布上具有各自的特征;由于中国东北玉米带生长季出现异常高温少雨高辐射天气的频次高于美国玉米带,故其在玉米生长前、后期的干旱频率及强度均高于美国,尤其生长后期因美国异常天气出现频次较低,两地差异更为显著。两地具有较为一致的光温水演变特征,导致其干湿变化趋势较为一致,即玉米生长前期均趋于湿润而后期趋于干旱,但仅美国玉米带生长前期湿润化趋势明显,其原因主要是该生长期降水明显增加及辐射显著降低。在应对干旱威胁时,美国可能会较注重对玉米带前期干旱的管理,而中国东北除关注前期干旱管理外,还需特别重视玉米生长后期的抗旱措施保障。因此,在借鉴国外抗旱减灾经验时,需充分考虑国内外干旱灾害发生规律及灾害主导因子的不同,从而对抗灾措施进行相应调整。 相似文献
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含油率是油茶重要的经济性状,构建油茶含油率预测模型对于茶油产量预报有重要的意义。本研究以普通油茶为研究对象,通过分析油茶种仁含油率与不同气象因子的关系,确定影响油茶种仁含油率的关键气象因子,然后用回归分析法构建基于关键气象因子的油茶含油率预测模型,并用独立资料检验预测模型效果。结果表明:8月月平均气温、8月月最高气温、9月月最高气温、油脂转化积累高峰期最高气温与含油率呈显著的负相关关系。通过逐步回归分析法拟合得到了3个油茶含油率预测模型,用独立资料检验后,发现基于9月降水量(x1)、9月月最高气温(x2)和油脂转化积累高峰期最长连续无降水天数(x3)的油茶种仁含油率(y)预测模型(y=79.46-0.03x1-0.86x2-0.30x3)效果好,平均相对误差为4.6%,可应用于普通油茶种仁含油率预测。 相似文献