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1.
选择三门峡苹果种植有代表性的低海拔的塬区、海拔较高的浅山区和海拔最高的高山区,以德尔菲法作为评估方法,通过问卷调查及专家评估的形式,依据气象服务效益贡献率评估模型,对苹果主要气象灾害的气象服务效益进行分析和评估.结果表明:苹果主要气象灾害的气象服务效益贡献率总体为6.5%,冰雹气象灾害的气象服务效益贡献率最高,其次是低温冻害气象服务效益贡献率,高温和连阴雨气象服务效益贡献率处于中间,干旱的气象服务效益贡献率最低.  相似文献   
2.
张一平  牛淑贞  郑世林  张宁  王建忠  刘莹莹 《气象》2019,45(8):1135-1148
对2017年7月6日周口局地龙卷致灾强对流天气进行现场调查,利用常规高空地面、区域加密自动站、新一代天气雷达以及FY-2G实时分析资料,综合分析了龙卷的环境条件和可预警性。结果表明:(1)此次龙卷灾害主要出现在西华和淮阳两县交界处长约4.5~5 km、宽约100~150 m的地带,具有显著γ中尺度涡旋特征,龙卷强度整体为EF1级,最强达到EF2级。(2)在中纬度低槽东移和副热带高压边缘西南暖湿气流共同影响下,高空分流辐散和低空急流发展的配置为暴雨、局地龙卷提供了有利的天气尺度动力条件,龙卷风暴由强降水冷出流和东部暖湿环境之间形成的辐合线上的气旋性辐合诱发产生,地面自动站温度、露点和能量梯度大值带偏暖湿的正涡度中心附近是龙卷可能发生的区域。(3)08时阜阳探空资料分析大气处于较强的条件不稳定状态,对流有效位能为1712 J·kg~(-1)(14时温度、露点订正后为3182 J·kg~(-1)),K指数为43℃,SWEAT指数为312,SI为-4.5℃;大气可降水量在67 mm左右;抬升凝结高度很低,位于959.2 hPa处,代表低层垂直风切变的0~1 km风矢量差在10 m·s~(-1)或以上。大的热力不稳定和低层垂直风切变及低的抬升凝结高度为小尺度龙卷的发生提供了环境条件。(4)在卫星云图上,龙卷发生在大尺度暖区云带前部,云顶亮温低至-72℃,对流发展非常旺盛。闪电监测龙卷位于闪电密集区东侧。(5)雷达回波图上,龙卷发生在东北一西南向暴雨回波带前沿的块状强回波处。中气旋和龙卷涡旋特征在实时业务中可以作为预警龙卷的可靠线索,根据其持续、移动特点可对局地龙卷提前预警,旋转速度迅速加强、高度下降预示龙卷将影响到地面。以上结论可作为今后黄淮平原监测预警龙卷的参考依据。  相似文献   
3.
地面成像光谱数据的田间杂草识别   总被引:5,自引:0,他引:5  
地面成像光谱数据兼具高光谱分辨率与高空间分辨率,在田间杂草识别中具有很好的应用前景。目前基于机器视觉的杂草识别方法以形状特征为主,当作物杂草形态相似时识别的困难和利用高光谱特征以像元为单元识别时效率较低,不利于实时自动化除草,因此,本文提出一种综合面向对象与高光谱特征匹配的杂草识别方法,在对作物杂草对象样本的形状特征和光谱曲线提取分析的基础上,建立基于形状特征规则与光谱角匹配的植物对象识别决策树,用于识别实验田中的作物杂草对象。实验结果表明,当场景中某些不同种类植物对象的形态相似时,基于形状特征规则与光谱角匹配的杂草识别方法可借助高光谱特征精细区分植物对象的种类,且在形状特征规则约束下使用高光谱特征匹配法识别植物对象,可克服"同物异谱"和"同谱异物"现象带来的不确定性,该方法识别精度可优于仅使用光谱角匹配法的情况,并优于使用颜色和形状分析技术的情况。  相似文献   
4.
Akhila  R. S.  Kuttippurath  J.  Rahul  R.  Chakraborty  A. 《Natural Hazards》2022,110(2):1133-1152
Natural Hazards - Waterlogging and sunlight shortage are important factors that significantly deteriorate the yield and quality of wheat. The objective of this study was to evaluate the effects of...  相似文献   
5.
一种利用MODIS数据的夏玉米物候期监测方法   总被引:2,自引:1,他引:1       下载免费PDF全文
采用MODIS数据重构夏玉米归一化植被指数生长曲线,提取并建立特征点位对应日期与作物进入不同物候期的实际日期之间的最佳匹配关系。研究表明:使用改进的SG(Savitzky-Golay)迭代滤波对最大值合成后的植被指数时间序列做平滑处理并进行Logistic曲线拟合,可得到时间分辨率为1 d的作物生长过程曲线,经与2013-2014年物候期实测数据匹配,选择利用动态阈值1提取七叶期,均方根误差为5.4 d;利用曲率最小值提取拔节期,均方根误差为6.4 d;利用动态阈值2提取抽雄期,均方根误差为6.0 d。经2015年物候期实测数据验证,3个关键物候期的遥感监测误差均在6 d以内。利用该方法可提高基于遥感数据开展大面积作物物候期监测识别的效率和准确率。  相似文献   
6.
适宜的干旱指标和高分辨率数据是准确监测干旱的基础.本研究从气象干旱和土壤干旱以及植被对干旱的响应出发,整合中国国家气象观测站、中国气象局陆面数据同化系统(CLDAS)土壤湿度(0.0625°×0.0625°)和MODIS叶面积指数(500?m×500?m)等多源数据信息,构建了基于气象干旱指数(标准化降水蒸散指数)、土...  相似文献   
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