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基于1981—2010年东北地区55个农业气象观测站发育期数据、16个气象站逐日气象资料,采用趋势变率、秩相关分析、主成分分析和结构方程模型等方法,分析了近30年东北春玉米关键发育期的变化特征,探讨了春玉米发育期对不同时间尺度气象因子的响应规律。结果表明:1981—2010年春玉米关键发育期 (播种期、抽雄期、成熟期) 均有延后趋势,大部分地区春玉米生长前期 (播种期—抽雄期) 日数减少,生长后期 (抽雄期—成熟期) 日数增加,全生育期日数增加。在绝大多数年份,春玉米播种期在温度适播期之后,成熟期在初霜日之前。近30年对东北春玉米生育期日数影响最大的气象要素为温度,主成分分析结果显示,年际尺度的升温、温度生长期的延长和作物生长期的高温对生育期日数影响显著;结构方程模型指出,作物生长期的最高温度和最低温度对生育期日数影响有间接效应,主导气象要素能够解释生育期日数变异的44%。全球变暖背景下,东北春玉米发育期变化是作物响应气候变化和农业生产适应气候变化的共同结果。 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
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胡春丽 《沙漠与绿洲气象(新疆气象)》2021,15(6):108-112
南果梨是辽宁特有的地方优良品种，基于南果梨发育期监测数据和区域气象站资料，根据南果梨生长发育对气象条件的需求，采用统计方法，确定了温、光、水等气象要素对南果梨品质影响优劣评判指标。结果表明：（1）南果梨气候品质评价模型由区域适宜性、不同物候期气象条件、气象灾害、生产管理条件共14个因子构成。其中，影响南果梨品质的主要气象要素为各发育期气温、降水、日照，坐果期、果实膨大期、果实上糖期日较差。（2）2018年辽宁鞍山海城王石镇天鹰果业生产的南果梨气候品质评价评分为89.6分，为“优”等级。 相似文献
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“一切客观事物本来是互相联系的和具有内部规律的”。各种天气发生发展,维持和演变也是有一定规律的。后期天气的变化是前期诸如压、温、湿等气象要素综合作用的结果。因此,统计气象要素的相关性制作预报,已为台站普遍采用。随着数理统计被广泛用于日常预报业务工作,预报的因子越用越多,预报的准确性和稳定性随之而提高。而简易多级统计预报方 相似文献
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根据现代农业气象业务需求,提出了可视化、实时性、远程控制的自动农业气象观测系统技术思路、设计原则,并设计了系统的硬件和软件架构及自动化观测的实现方法。该系统具有作物生长、农田气象要素观测及环境监控功能,可实现作物发育期、株高、盖度等的自动观测,还可实现农田主要农业气象灾害实时监测。该文利用三维空间模拟技术初步确定了CCD (charge-coupled device) 传感器的技术指标;提出利用图像判别技术,结合作物生长特征及农业气象指标,实现作物发育期自动判别;利用摄影测量学技术,采用动态跟踪法实现作物株高自动化观测;提出了作物盖度的计算方法和通过研究作物盖度与密度、叶面积指数的关系,解决作物种植密度和叶面积指数自动观测的技术思路。该系统模仿人工观测原理,将图像处理和摄影测量学等技术引入农业气象自动观测中,基本上可以满足农业气象观测的主要任务的实时性、可视化和自动化需求。 相似文献
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《干旱气象》2017,(4)
为评价ORYZA(V3)模型在海南岛双季稻发育期模拟的适应性,利用2005—2014年海南岛双季稻区4个站点(海口、儋州、乐东、琼海)的逐日气象数据、气象灾害资料、土壤、水稻发育期等观测资料,对模型进行调参与验证,本地化不同品种水稻发育期参数;统计双季稻各个发育期出现的气象灾害及其次数,筛选出各个发育期内出现次数较多的气象灾害。以单独的气象灾害为背景,对各个发育期的模拟与实测结果进行对比验证。结果表明:ORYZA(V3)模型对海南岛双季稻发育期的模拟精度较高,决定系数R20.90,归一化均方根误差NRMSE为3.97%~9.80%;双季稻发育期内出现的气象灾害次数由多到少依次为:高温、台风、干旱;ORYZA(V3)模型对气象灾害的敏感性从大到小依次为:台风、高温、干旱。在台风背景下,仅晚稻开花期的R2为0.90,NRMSE为3.90%,其他发育期的模拟均在误差范围外;在高温背景下,早稻的R2为0.87~0.89,晚稻的R2为0.18~0.61,双季稻的NRMSE为3.49%~5.71%;在干旱背景下,R20.87,NRMSE为3.11%~9.73%。评价结果在模型应用和优化方面具有一定的参考价值。 相似文献
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2012—2015年北京市空气质量指数变化及其与气象要素的关系 总被引：1，自引：0，他引：1
根据2012—2015年的空气质量指数（AQI）日报数据与同时段的气象数据,采用统计方法和广义加性模型（GAM）对空气质量指数的时间变化及其与气象要素的关系进行了分析,结果表明：2012—2015年北京市空气质量整体呈现下降趋势,冬春季空气质量较差,夏秋季的较好,冬季容易产生重污染天气,春季污染天气频发。北京空气质量存在一定程度的周末效应,表现为周末空气质量较差,工作日相对较好。整体上空气质量指数与风速、日照时数、降水量、平均气温和最高气温呈负相关,与湿度呈正相关,不同季节和不同级别空气质量下的AQI与气象要素相关性差异较大。通过广义加性模型得到AQI与降水量呈线性关系而与其他气象要素均呈非线性关系,气象要素在不同数值范围内对AQI的影响趋势和程度存在显著差异。 相似文献
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大—暴雨是三度空间各种要素场相互作用的结果,我们从分析每日08~s 500mb 温压场关键区指数着手,配合单站指标,运用概率统计方法,建立预报单站未来24小时大—暴雨的多元回归方程。由于大—暴雨出现前24小时气象要素呈现“量变到质变”的明显转折,把起报日建立在这一关键时刻,在汛期短期预报中,获得了较好的效果。一、预报思路:环流背景,不稳定能量贮备及源源不断地水汽供给是产生大—暴雨的重要条件。我 相似文献
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每个自然物候的出现,既反映着当时各个气象要素所达到的水平,也反映了前一时期各气象要素综合影响的积累量。因为自然物候的周期变化是由气候的周期变化所引起的,所以从物候的变化规律,可以窥见到气候本身的变化,即可以预报年季的冷暖、也可以预报物候期所出现的时间。 本文是在整理多年树木物候——花期的基础上,结合本站气象资料,确定区分春季冷、暖年型的指标,再分型统计各年春季气温资料,用作春季自然物候期——树木花期及天气过程预报,在近几年实际应用中效果较好。 相似文献
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系统是为地市气象台开发的长期预报业务软件 ,由数据库模块、气象要素的时间序列预报模块、关键农事季节预报模块及统计预报方法制作模块 4部分组成 ,将预报结果采用“多元决策加权法”进行集成 ,得出最终的预报结论 ,还可以用相关分析、点聚图等方法选取因子 ,建立统计预报模型 相似文献
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作物病虫害的发生发展与气象条件有密切的关系。在资料年代较短的气象站,如何用前期气象条件来预测预报病虫害的发生蔓延,我们做了些简单尝试。下面用预报水稻三化螟成虫高峰期为例,说明我们的作法。 1.要素和预报对象分级 把本站主要气象要素分为“ ”,“-”两级,可以按距平值来分,也可以按把历史资料各占一半的某临界值来分。把历年三化螟成虫高峰期也按迟、早分为“ ”、“-”两级。 2.普查相关因子 用预报对象(y)普查各气象要素(x_1……x_n),找出历史相关机率达75％或以上的相关因子。为使找出的相关因子比较稳定,至少要统计5年以上的历史 相似文献
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《内蒙古气象》2018,(3)
文章基于乌兰察布市11个气象站1971—2015年逐日气象观测数据和春玉米生育期观测资料,采用PenmanMonteith模型和作物系数计算春玉米需水量,同时结合有效降水量计算水分亏缺指数,分析春玉米生育期内干旱发生频率及等级的空间分布,揭示春玉米干旱时空变化特征,为科学、合理制定春玉米种植区划、优化生产布局提供重要依据。结果表明:轻旱在生育前期发生频率高,中旱发生频率在各个发育期都是最高的,重旱在抽雄—乳熟期发生频率最高,特旱发生频率较高的是在生育后期;空间分布上,春玉米各生育期干旱程度整体呈北重南轻的带状分布,这与该区降水量南多北少的分布特征有关。 相似文献
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辽宁省玉米发育期模式研究 总被引：1，自引：0，他引：1
农作物的一生要包括若干个形态特征和生理特征完全不同的发育期，发育期的历时长短和变化即发育速度与外界气候条件有密切的关系，也就是说外界的气候条件制约着两个发育期之间的间隔日数。发育速度是作物生育状况的时间特征，能综台反映作物生长前期环境条件的影响，是作物生长环境好坏的标尺。物候迟早不仅反映了气象或土壤环境的变化，也是从事各项农事活动的时间依据。因而准确及时的作物发育期预报对生产单位科学适时的进行分期田间管理有着现实的意义。 相似文献
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模式输出统计(model output statistics)方法简称MOS。MOS是1972年由美国气象学家Glahn和Lowry提出来的一种气象要素预报的动力统计方法。十年来MOS方法得到迅速发展,已经成为美国各种气象要素预报的主要方法,用以制作指导预报。美国地方气象台在国家中心发布的MOS指导预报的基础上,利用最新实况(除了常规观测资料外还包括卫星和雷达观测资料),同时应用简单平流模式制作18小时以内本地气象要素的MOS预报。许多国家的业务预报也普遍采用MOS方法。本文将着重介绍美国MOS预报的进展。 相似文献
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影响蒸发的因子十分复杂,要想准确地确定蒸发速度非常困难。本文仅就甘南州合作观测站1986～1989年6月至9月 E—601型大型蒸发与小型蒸发的观测事实做一些对比分析,并试图用统计的方法揭示其与各丰要气象要素之间的相关性质及相关程度,进而统计建模,为认识大、小型蒸发量变化的 相似文献