鞍山市一次冻雨天气过程分析

利用MICAPS和鞍山站实况资料,对2010年2月24日鞍山出现的罕见冻雨天气进行分析。结果表明,当地面气温在0℃以下,地面到850 hPa甚至到700 hPa有逆温层,从高空到地面为冷-暖-冷的温度层结结构,且存在一定厚度的冰晶融化层时,鞍山市出现冻雨天气。     

基于灰色关联下神经网络在南果梨始花期预报中的应用

为探寻更精确有效的南果梨始花期预报方法,采用灰色关联分析法确定与始花期关联较大的冬季气象因子,以此作为BP(Black Propagation)神经网络与RBF(Radial Basis Function)神经网络建模的输入因子并预测南果梨始花期,利用均方根误差(RMSE)和相对误差(RE)评价该模型的预测效果,同时对比与南果梨始花期显著相关的冬季气象因子建立逐步回归方程并进行回代后的预测结果。结果表明：（1）与南果梨始花期灰色关联较大的气象因子为冬季日均气温、日最高气温、日最低气温、日均相对湿度,关联度均在0.6以上,故将这4个因子作为BP和RBF神经网络模型的输入层来预测南果梨始花期;（2）与始花期显著相关的气象因子有日均气温、日均5 cm地温、日最低气温、日最高气温,相关系数分别为-0.646、-0.628、-0.638、-0.663,所建回归模型均通过了显著性检验且具有统计学意义;（3）BP和RBF方法建立的模型拟合精度总体上较接近;（4）基于灰色关联下BP神经网络和RBF神经网络预测结果误差分别为1 d和2.25 d,BP神经网络预测的开花日期更接近实际开花日期;（5）基于灰色关联下BP神经网络模型RMSE为1、RE为6.34%、R²为0.7,而RBF神经网络模型RMSE为2.25、RE为13.13%、R²为0.568。综上,灰色关联分析法建立的BP神经网络模型较RBF模型预测南果梨始花期更精确。     

鞍山市南果梨花期影响因子及始花期预报研究

南果梨是辽宁地理标志产品,花期观赏是待开发的旅游资源,开展花期预报服务有助于推动旅游业。利用2000—2022年鞍山气象资料和南果梨花期物候资料,基于相关分析和逐步回归方法,筛选相关气候因子建立始花期预报模型。结果表明：3月份气温是影响始花期主要因素,降水次之,光照影响不显著。鞍山南果梨始花期出现在4月中—下旬,当3月中旬平均气温<4.0℃、平均最高气温<9.0℃、3月中旬—4月上旬平均气温<6.0℃、平均最低气温<2.0℃时,始花期出现在4月下旬,反之在4月上旬;并且,气温每升高1℃,始花期提前2~3 d。通过逐步回归筛选出3月中旬的平均气温和平均最高气温、3月中旬—4月上旬平均气温、平均最高、最低气温及3月下旬—4月上旬降水量等6个因子,建立的始花期预报模型准确率为84.8%。运用相关指标和逐步回归模型,可预测鞍山南果梨开花始期,此方法可纳入专项气象预报服务中。     

辽宁中部农作物生长季干旱风险度研究

掌握辽宁中部农作物生长季降水量变化与干旱风险度,为辽宁中部农业产业结构调整、规避干旱风险和农业生产管理提供参考。利用沈阳区域气象中心1961—2020年的降水和气温数据,采用气候诊断分析方法,选用积分湿润指数及其干湿指数研究降水量对农作物生长季的满足程度、干旱变化特征及干旱风险程度。结果表明：1961—2020年辽宁中部农作物生长季降水量呈减少趋势,线性减少40.5 mm;降水满足度和干湿指数呈下降趋势,分别线性下降14.5%和0.13;干旱风险度呈显著上升趋势,最大干旱风险度上升17.3%,2000—2020年平均上升11.0个百分点。播种苗期中旱+大旱约3 a一次;旺长期中旱+大旱概率约20 a一次;成熟期中旱+大旱约4 a一次。研究结果为掌握降水变化状态,干旱变化特征,认知干旱的严重程度,规避干旱风险,为“三农”及粮食生产安全以及农业结构调整和防旱减灾提供参考。