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一、引言 广西奶牛品种有两大类,一类为中国黑白花奶牛,另一类为奶水牛。由于奶水牛含脂率高达7.8％以上,比黑白花的3.4％高一倍以上。虽说奶水牛的产奶量没有中国黑白花高,但按标准乳量计,还略高于黑白花奶牛,因而对处于亚热带的广西来说,奶水牛是充分利用草山草坡发展畜牧业的很有前途的牛种。 奶水牛在我区是半野外放牧饲养,天气气候对牛有直接的影响。本文就试图论述温、湿、降水等气象要素对奶水牛产奶量的影响,为我区发展奶水牛提供气象依据。 相似文献
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利用乌兰浩特市1951-2009年5-8月逐日最高气温资料,统计分析了乌兰浩特市高温天气的分布特征,并根据各月高温日数、持续时间、危害高温日数和强危害高温日数等指标,设置了月高温状况的异常指数,从气象角度建立了乌兰浩特市逐月高温评估方法,经过分析排序,揭示了乌兰浩特市“5a一遇”至“60a一遇”的年际高温灾害性天气分布情况,同时利用该方法对新出现的2010年6月高温天气进行了评估,结果显示:2010年6月的高温过程属于“20a一遇”的高温事件,这表明该方法对城市单站逐月高温状况影响评估具有应用价值. 相似文献
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对1991～2002年气象资料与小麦千粒重资料分析结果表明,年度间影响小麦千粒重的诸因子中,气象因子起着决定作用;气象因子中,又以光照对千粒重影响最大,其次是降水. 相似文献
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文章确定了锡林郭勒盟牧区冬季白灾气象指标;通过对近60a白灾发生历史和致灾因子的变化分析,总结了不同时期的白灾指标变化规律,讨论了社会因素对致灾气象因子的影响,结果表明:2005-2014年成灾的气象指标有了明显提高,致灾气象因子主要是冬季降雪量、积雪深度和平均温度;影响白灾气象指标的社会因素是社会防灾减灾能力提高,棚圈建设、饲草储备条件改善,畜牧业生产方式转变等。 相似文献
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气象因子与小麦千粒重 总被引：1，自引：0，他引：1
对1991～2002年气象资料与小麦千粒重资料分析结果表明，年度间影响小麦千粒重的诸因子中，气象因子起着决定作用；气象因子中，叉以光照对千粒重影响最大，其次是降水。 相似文献
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金华地区气候温暖湿润,农产品丰富,尤其粮食等精饲料较充裕,为养猪业提供了有利条件。金华地区养猪历史悠久,良种“两头乌”品质好,咸制的“金华火腿”驰名中外。猪是饲养动物,在生猪生产过程中本区以圈养为主。仔猪繁殖、肥育一方面直接受到气象因子的影响;另一方面猪饲料生产(是粮食生产的一部分)又受气象因子影响。因此,猪的饲养直接或间接地受当地天气气候的影响。 相似文献
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基于气象适宜指数的四川盆地水稻气象产量动态预报技术研究 总被引：2，自引：0，他引：2
利用模糊数学中的隶属函数原理,建立四川盆地不同稻区代表点的水稻生育期内逐旬光、温、水3个气象要素的适宜指数模型和综合气象适宜指数模型。并利用积分回归和相关系数方法确定水稻不同生育阶段的气象适宜指数对水稻气象产量形成的权重系数,建立各代表点的水稻自移栽至成熟阶段的动态气象适宜指数模型。最后利用动态气象适宜指数模型计算值与水稻相对气象产量建立回归预测模型,动态预测水稻气象产量增减趋势。结果表明,各代表点进入水稻抽穗期后的气象产量动态预测模型,均通过了显著性检验,可实现在水稻进入抽穗期后动态预测气象产量的变化。 相似文献
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基于遗传优化BP神经网络的水稻气象产量预报模型 总被引：9，自引：4，他引：5
利用1951—2010年江苏省水稻产量及同期14个气象站点的逐日平均气温、降水资料,采用因子膨化及相关分析,研究了水稻气象产量的影响因子及影响时段。在此基础上建立了逐步回归、PCA-BP神经网络以及PCA-GA-BP神经网络3种产量预报模型。结果表明:(1)7—9月份是水稻产量形成的关键时期,对气温、降水的变化最为敏感,气温对气象产量的影响大于降水;(2)两种神经网络模型预报效果好于回归模型;(3)遗传优化的神经网络模型比未优化模型的训练速度提高了70%左右,预报精度也提高了4.3%。 相似文献
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对作物产量进行分离是分析气象因子对产量影响的重要步骤之一。以1985—2018年江苏省24个县（市）水稻统计产量为基础,分别采用3年滑动平均法、5年滑动平均法、五点二次平滑法、二次指数平滑法、HP滤波法和年际增量法对作物产量进行分离。从趋势产量与气象产量两方面比较6种方法的一致性与差异性,将分离出的气象产量与典型年增减产记录对比,选出更能准确捕获气象因子导致产量变异的方法,利用气象因子与产量关系的合理性对选定的方法进行检验。结果表明:就趋势产量拟合而言,前5种方法（年际增量法不能模拟趋势产量）均能较好地拟合趋势产量,与研究区域的趋势产量的一致性相关系数绝大多数为较好和极好等级范围;就气象产量而言,HP滤波法和年际增量法分离气象产量的合理性较差,标准差明显大于其他方法。综合看,3年滑动平均法与五点二次平滑法更具有普适性,可以捕获整个地区绝大多数典型年份气象因子带来的产量变化。 相似文献
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利用1981—2020年5—9月气象数据与玉米产量数据,通过改进逐日降水适宜度并构建逐日气候适宜度模型,建立基于相似年逐日气象要素的作物生育期气候适宜度序列,利用气象产量与气候适宜指数建立模型,设计逐日作物产量气象影响指数以表征气象条件对作物的影响程度,基于该指数构建东北地区玉米逐日产量预报模型并分析其逐日预报准确率,用以表明该指数的准确性。结果表明:利用3个相似年预报结果加权集成综合相似年逐日作物产量气象影响指数可提高逐日预报准确率,黑龙江年尺度逐日预报准确率年际间波动小于东北其他地区。综合相似年月尺度下,随着玉米发育期的推进和实时气象数据的引入,月尺度平均预报准确率逐渐提高。东北地区玉米产量8月31日的日尺度预报准确率普遍高于7月31日;辽宁日尺度预报差异较大,但随着玉米发育期推进逐日预报产量和实际产量接近,准确率也提高。基于气象要素构建的逐日作物产量影响指数和同期气象影响指数可以定量评估不同时段气象条件对作物产量的影响程度,在一定程度上可提高农业气象业务定量化评价水平。 相似文献