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山东省气候变化及农业自然灾害对粮食产量的影响 总被引：26，自引：7，他引：19
根据山东省196l～2000年气象与粮食产量资料,利用统计分析方法,分析了气候变化、农业自然灾害对粮食产量的影响。研究表明：①20世纪60年代以来,山东省气候有变暖和变干的趋势,各季节中,变暖趋势最明显的是冬季,变干表现最突出的是夏季;②气温和降水是造成山东省粮食产量波动的主要原因,在“暖干”气候背景下,气温与气候产量为负相关,降水量与气候产量呈较显著的正相关;③农业自然灾害是造成粮食单产产生波动的主要原因之一。 相似文献
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黑龙江省粮食产量结构与影响产量的气象因子分析 总被引：6，自引：0，他引：6
通过黑龙江省1949～2006年粮食产量结构分析及近30年的粮食单产与5～9月气象要素相关分析,得出黑龙江省粮食总产的波动主要取决于粮食作物平均单产波动及作物种植结构的调整.1949年以来,在粮食作物中,玉米和大豆所占比例变化不大,水稻呈逐年增加的趋势,春小麦在20世纪90年代以前呈逐步增加的趋势,而90年代以后则急速下降;水稻的单产最高,其次是玉米,再次是春小麦,大豆单产最低;从单产的增减趋势来看,各种粮食作物单产基本呈逐步增长的趋势.影响黑龙江省粮食产量丰歉的主要气象因子为6月平均温度、9月降水量、5月和6月日照时数. 相似文献
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一自然降水是一项主要的气候资源。降水量的变动直接关系到农业年景的丰欠。例如,近廿年来,降水变率增大,使东亚季风区内产米国家遭受重大经济损失。在干旱气候区域,降水多寡与粮食产量之间的关系更为密切。以甘肃定西、平凉、庆阳、天水、武都、临夏、甘南七个地区(州)(1951—1970)年平均粮食单产与年降水量的对比为例,降水多(少)的地方,一般粮食单产高(低),说明降水在干旱区域粮食产量的形成巾有着实质性的贡献。除了随空间的变化外,降水还随时间而变化,显示出不同时间尺度的干旱阶段或时段。 相似文献
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我县位于乌苏里江西部,纬度较高,冬季严寒漫长,夏季湿热短促,无霜期短。因此,热量条件成为我地农作物生长发育最重要的条件。 我们对历年粮食平均亩产和气温、降水这两个气候因子的相互关系进行调查分析。结果发现:降水量的多寡及其分布对粮食产量的影响不显著;而气温的高低却与粮食单产显著相关。凡是低温年(指5—9月 相似文献
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从减灾角度分析江苏省粮食产量波动 总被引：1，自引：0，他引：1
利用江苏省１９４９～１９９２年的粮食产量、气象资料,分析了粮食单产和粮食播种面积对总产年际变化的影响以及水平因素、社会因素和气象因素（尤其是气象因素）分别对粮食单产年际变化的影响。结果表明：引起江苏省粮食产量波动的主要原因是气象条件。在此基础上,从减轻气象军家的角度分析了江苏省粮食生产,并提出了相应措施。 相似文献
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利用1986-2010年江苏省63个气象站的常规气象数据和粮食单产统计资料,分析了苏北、苏中、苏南地区和江苏全省三种时间尺度的气候变化特征;基于自助抽样(bootstrap)和一元线性回归的方法,研究了各区和全省粮食产量对作物年(11月一次年10月)、夏粮—秋粮生长季(11月-次年5月和6-10月)和月尺度气候要素的响应;并定量评价了过去25 a气候变化对各区和全省粮食产量的影响以及各气候要素的贡献.结果表明:1)在作物年、夏粮—秋粮生长季以及月尺度上,三区和全省各气候要素均发生了不同程度的变化,且存在一定的时空差异.在不断发展的农业管理措施和技术以及气候的共同作用下,三区和全省粮食单产显著(p＞0.01)增加,其中,全省增加趋势为66.89 kg·hm-2·a-1.2)除苏南地区对作物年尺度上的气候变化响应不显著外,粮食产量对降水的不随时间变化的负响应关系(即随降水的增加而减小,减小而增加)均在不同时间尺度和地区得到了体现,说明降水对这些地区粮食生产的影响十分重要;其中,苏北、苏中和全省粮食产量随作物年降水的增加(减少)而减小(增加),平均速率分别为0.19％·(10 mm)-1、0.09％·(10 mm)-1和0.11％·(10 mm)-1.3)三类模型结果均显示气候变化使得苏北、苏南和江苏粮食产量减小,但结果略有差异,其中,利用月气候要素建立的模型C的结果显示气候变化对粮食单产(总产)的影响最大,其均值分别为-6.51％·(10 a)-1(-11.28×108kg· (10 a)-1)、-3.27％·(10 a)-1(-2.36×108 kg·(10 a)-1)和-1.34％·(10 a)-1(-4.45×108kg·(10 a)-1).另外,为了系统而全面地评估气候变化对粮食产量的影响,考虑月尺度的气候变化的影响是十分必要的. 相似文献
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本文分析了1891—1983的93年降水资料,说明印度夏季风雨量与我国华北夏季降水量有相似的气候统计特征,而且两者存在稳定的、显著的正相关关系。文中还分析了与两者相联系的大气环流过程,并指出华北夏季降水量的多少与印度夏季风雨量丰欠在春季4月有共同的先兆。 相似文献
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吉林省气候变化及其对粮食生产的影响 总被引：21，自引：0，他引：21
应用气候观测、再分析资料和吉林省粮豆单产资料,研究了气候变化对粮食生产的影响。结果表明：近40多年来在北半球中纬度地区,吉林省是夏季农业生长季（5-9月）的平均温度上升趋势最显著的地区,该省中西部、南部和辽宁省为东北地区年降水量线性减少趋势较显著的地区,气候变化以暖干倾向为主;吉林省东部为年降水量线性增加趋势的显著地区。吉林省气候变暖对自20世纪80年代以来粮豆单产的持续增长起着重要的作用,但在20世纪末期至21世纪初,这种有利作用已不明显,呈现出粮豆单产年际变化随降水量的多寡而振动的特点。 相似文献
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气候变化对粮食产量具有重要的影响作用,加强气候变化对粮食产量影响分析和风险评估,对应对气候变化、进行粮食生产结构合理调整和保障粮食安全具有重要的意义。为此,应用部分经验公式,推导出了一种计算粮食气候产量评价模式,用以估测气候因子(气温、降水)变化对粮食产量的影响。利用该模式,根据1981—2010年闽东地区逐年气温降水推算粮食产量,运用聚类分析、概率函数拟合等统计学方法对粮食产量时间序列进行分析。结果表明,闽东粮食产量与气温相关不显著,而与降水量显著相关。降水的增加有利于产量的增加。气温升高,在一定条件下,有利于产量增加,但达到一定程度后,气温升高,却可能造成产量的降低。聚类分析闽东粮食产量年型可分为歉收年、正常略少年、正常略多年和丰产年,闽东粮食产量主要年份为正常略少或略多,大多数年份粮食产量较为稳定,粮食产量评价结果与历史实况较为一致。本文推算的粮食产量评价模式能够反映出不同气候年景对产量的变化影响,是一种较为便捷和实用的气候变化对粮食产量的评估方式。 相似文献
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基于1971—2005年辽宁省主要粮食作物水稻和玉米的全区平均单产资料,根据产量数据的多周期和波动性特点,采用周期修正残差值方法,构建了辽宁省粮食产量灰色预测模型,采用正弦曲线拟合残差序列,对模型的残差进行周期修正,预测精度提高。结果表明：预测＂十二五＂期间,辽宁省水稻在2013年以后出现小幅度下降,而单产绝对值仍处于一个相对较高的水平。玉米单产至2014年呈持续增产趋势,2015年略有下降,单产波动幅度较小。以2006—2009年实际产量数据对模型进行检验,效果较好。水稻单产预测模型精度为一级,玉米单产预测模型精度为二级。该模型对于大灾年份的粮食产量预测精度较差,但可反映其趋势。 相似文献
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大理州潜在蒸散量的计算及应用 总被引：1，自引：0，他引：1
利用云南大理州12个气象站1961—2010年气温、日照、风速、蒸发量等观测资料,运用彭曼—蒙蒂斯公式计算大理州潜在蒸散量及湿润度指数,并对大理州潜在蒸散量的时空分布特征进行分析,对干旱情况进行评价。结果表明,大理州潜在蒸散量东部大,南部次之,北部最小。月潜在蒸散量5月最大,12月最小,1—5月递增,5—12月递减。1994—2010的平均潜在蒸散量明显大于1961—1993年。大理州潜在蒸散量与降水量、水汽压、气温、净辐射呈显著正相关关系,与风速没有明显的相关关系。正常年份大理州11月至次年5月都存在不同程度的干旱。 相似文献
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本文旨在讨论气候变化背景下的粮食单产问题。首先,分析了气候变化与粮食单产的关系;其次,根据气候变化对粮食单产的影响特点,构建气候变化指数;第三,使用1989—2006年南京局地粮食单产,历年气象资料等数据,运用非线性逻辑型平滑迁移回归（LSTR）模型进行参数估计。得到的结论为：（1）降水强度偏小时,科技投入可以促进粮食单产的提高;（2）当气候变化指数超过某一范围时,气候变化带来的负面影响会迅速抵消科技贡献,使粮食减产。气候变化正在频繁的影响粮食单产,近年表现更加明显。政府需要加大对气候预测的投入力度,保障未来的粮食生产和国家的粮食安全。 相似文献
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《干旱气象》2021,(2)
为揭示气候变化与人类活动对太子河流域径流量变化的影响,基于1961—2018年气温、降水量等常规观测资料以及水文站径流量资料,采用线性回归分析、累积距平等方法,对该流域径流量、面降水量及潜在蒸散量趋势特征、突变点进行统计分析。在此基础上,采用累积量斜率变化率比较法定量估算不同时期气候变化和人类活动对径流量变化的贡献。结果表明:1961—2018年,太子河流域径流量与面降水量、潜在蒸散量均呈现微弱减少趋势,径流量和面降水量分别在1975、1984、1996、2009年发生显著突变,而面潜在蒸散量仅在1983年发生显著突变。径流量与面降水量、潜在蒸散量存在极显著的相关关系,径流量随着降水量增加、潜在蒸散量减少而增大。根据径流量的突变点将研究时段划分为5个时期,与基准期1961—1975年相比,1976—1984年、1985—1996年、1997—2009年及2010—2018年气候因子对径流量变化的贡献率分别为23.24%、-0.08%、18.57%及28.45%,而人类活动的贡献率分别为76.76%、100.08%、81.43%及71.55%,表明人类活动是太子河流域径流量减少的主要影响因素。 相似文献
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本文利用1953—1977年北极海冰覆盖面积和洞庭湖平原初夏降水量资料,通过交叉相关函数的计算,发现10月北太平洋—北冰洋海冰面积变化与洞庭湖6月降水量成正相关,相关系数为+0.4882,通过信度α=0.05的检验。 相似文献