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901.
为进一步研究WOFOST模型在河南省冬麦区的适用性,以河南省30个农业气象观测站1991—2014年冬小麦观测资料、历史气象资料和土壤资料为依据,对WOFOST模型进行逐站调参和验证,分别建立了30个站的冬小麦模型参数。其中1991—2010年为模型调参年份,2011—2014年为模型验证年份。各站开花期和成熟期调参模拟的归一化均方根误差NRMSE分别小于5%和3%,验证误差分别为3.7%和2.9%。除潢川和固始外,模型对其余各站产量模拟的归一化均方根误差NRMSE全省各站均小于20.0%,验证误差全省平均为15.2%,大部分站点观测值和模拟值相关系数r通过了显著检验。利用调参后的模型模拟2011—2014年冬小麦生长动态变化可知,模拟地上部总干物重与实测单株干物重、模拟LAI与单株叶面积有较一致的变化趋势,拟合度较高。因此,WOFOST模型对河南省冬小麦主要发育阶段、产量及干物质积累模拟能力较强,具有良好的应用前景。 相似文献
902.
以气温、降水格点数据为基础,采用Thornthwaite Memorial模型计算了中国气候生产潜力(CPP),并从气候的角度估算了耕地上气候资源潜在可承载的人口数,以便增强了解气候变化的影响及气候资源最大人口支撑能力。结果表明:1961—2010年中国CPP总体呈突变性增加趋势,1987年为突变点,年最低、最高及平均值分别为689. 18、814. 56和744. 05 g·m-2·a-1。空间上呈现出从西北向东南逐渐递增的带状分布,其中高值区主要分布在华南大部,最高值达2103. 56 g·m-2·a-1;低值区主要分布在西、北部地区,最低值为39. 28 g·m-2·a-1。2001—2010年中国大部分地区CPP年平均值相对于1961—2010年多年平均值变化幅度不大,变化比例高的地区基本上分布于中国西、北部,其中增加的区域达82%,主要分布在华东地区、新疆西部、西藏北部及青海大部,远大于缩减的区域(17%)。1995—2010年,基于公里网格的耕地气候潜在可承载人口为46—2180人·km-2,全国平均值最低的年份为1130人·km-2,对应的实际人口为0—49729人·km-2,全国平均值均不高于137人·km-2;全国实际总人口为11. 43—13. 04亿,耕地气候潜在可承载总人口为19. 72—20. 22亿,前后比值为58%—65%。这表明,中国耕地生产力未达到气候生产潜力,尚有一定的开发潜力;实际人口在中国大部分地区均没有超出气候资源潜在可承载的最大人口,然而在少数省市(如生态环境脆弱的青海省以及经济发达的大城市及沿海地区)已超出。 相似文献
903.
利用2014—2017年汕头市PM2.5的日浓度资料、以及汕头市国家基准气象观测站的同期地面气象资料,重点分析了汕头市PM2.5浓度的变化特征以及风、混合层厚度、降水等气象条件对PM2.5浓度的影响,同时探讨了污染物浓度变化的成因。在此基础上,根据汕头市的气候特点,采用BP (Back-Propagation)人工神经网络方法针对汛期和非汛期分别建立了PM2.5质量浓度预报模型。结果表明:与多数内陆城市不同,汕头市PM2.5浓度日变化为单峰型,这与汕头地处沿海受海陆风影响有关;PM2.5浓度日峰值出现在08时左右,除早高峰污染物排放增加的因素外,与早晨时段的低风速环境有关;PM2.5日均浓度随着风速的增大呈现减小趋势,PM2.5日均浓度与08时混合层厚度显著相关(相关系数为-0.143);汕头市非汛期PM2.5浓度比汛期高,这与汕头市的亚热带季风气候特征有关,汛期各量级降水(暴雨以上除外)对PM2.5的清除效果无明显差别,而非汛期降水对PM2.5浓度有明显清除作用;BP人工神经网络模型的预报效果表明,汛期和非汛期的PM2.5级别命中率TS分别为100%和90.3%,准确指数分别为87.7%和89.9%,总体预报效果良好。不同时期预报模型出现正误差的数量和程度均大于负误差,汛期预报模型在有强降水发生时误差较大,而非汛期预报模型在有冷空气入侵时误差较大。 相似文献
904.
基于柯布-道格拉斯生产函数与自回归移动平均模型(ARIMA)构建出一个GDP综合预测模型,并且考虑十九大全面建成小康社会与实现共同富裕的精神与国家关于技术、资本、劳动力等方面的区域平衡发展战略调整模型的参数,计算了2016—2050年中国分省的GDP总量与人均GDP,进一步通过计算省区间人均GDP的基尼系数来分析省区协调发展的水平。研究结果表明,在考虑省区协调发展时,各省区在2016—2050年间的GDP总量与人均GDP的差距逐渐缩小,省区间人均GDP的基尼系数将从2015年的0.219下降到2030年的0.176和2050年的0.137,未来区域间发展不均衡的态势在实现经济稳步增长同时可以得到缓解。 相似文献
905.
为了构建合理的四川暴雨致灾能力评估指数(简称:评估指数),本文对2008~2018年四川地区126次致灾性暴雨过程,选取刻画暴雨特征的8个降水量因子,利用总体主成分和阈值法确立因子的权重及阈值,由此建立了评估指数模型。经历史个例反演及预报个例的评估应用表明:(1)暴雨区域的平均雨量值,≥25mm/h的面积及大暴雨面积是影响四川暴雨致灾能力强弱的关键因子,利用主成分构建的评估指数较好的反映了历次暴雨过程的致灾能力,当指数达0.8以上时,一般对应着大型及以上暴雨灾害。(2)结合经济损失及气象灾害评估分级处置标准,将评估指数划为4个等级。基于此,利用每日08时和20时四川省气象台订正的0.05°×0.05°预报降水数据,输入评估指数模型计算未来3d的指数及对应的致灾能力落区等级空间分布。实际应用表明,评估指数模型对评估暴雨过程的整体致灾能力及具体的暴雨致灾能力落区等级分布有显著的实用性。 相似文献
906.
采用国际通用调查评估方法,利用气象服务用户满意度指数CSIWS模型(customer satisfaction index of weather service),从气象服务满意度、气象产品需求度和气象服务覆盖度三个维度对调查结果进行评估分析。结果表明:(1)2019年省级高端用户群对决策气象服务综合满意度指数为9284%,较2018年、2017年分别提高122、007个百分点;气象服务为防灾减灾救灾和经济社会发展提供了坚强保障,得到各级领导和相关部门的充分肯定和认可。(2)气象服务的发展必须要紧跟社会发展潮流,加强气象服务与云计算、大数据、物联网、人工智能等技术的融合,切实满足用户个性化需求。(3)在巩固抓好暴雨、高温等传统灾害性天气预报预警服务的同时,必须加强冰雹等强对流天气的决策服务。(4)以秦智网格预报系统深度研发为基础,继续加大短临预警服务系统的研发,切实增强短临天气服务主动性和产品可用性。(5)智慧气象APP、气象官微等融媒体发展是未来拓展气象服务手段的优先方向,要通过大众化、网络化的语言来包装气象服务产品,改进服务产品的结构和表现形式,巩固扩大用户群体,最大限度发挥气象服务效益。 相似文献
907.
908.
基于气象要素建立关键气象因子模型、气候适宜度模型、辐热积模型,并根据模型预测准确率确定权重系数构建江西省油菜产量集成预测模型,对集成模型的预测效果和基础模型进行对比分析。结果表明:1)关键气象因子模型4月中旬预测准确率低于其他模型,三种基础模型的权重系数依次为0.3、0.35、0.35,5月中旬预测准确率基本一致,权重系数依次为0.34、0.33、0.33。2)对于集成模型趋势一致率,1991—2010年回代检验结果5月中旬最高,4月中旬仅次于气候适宜度模型;2011—2015年两个时次预测趋势一致率均为100%,达最高。3)2011—2015年集成模型预测检验RMSE最低,预测准确率均在97%以上。油菜集成模型预测的准确性和稳定性总体优于基础模型,可应用于江西省气象业务服务。 相似文献
909.
近50多年来淮河流域气候水分盈亏时空变化 总被引:1,自引:0,他引:1
水分盈亏是区域干湿气候划分的重要依据。基于淮河流域63个气象台站1957—2014年逐日观测数据,运用累积距平、Mann-Kendall突变分析、Morlet小波分析及ArcGIS反权重空间插值法,结合Penman-Monteith蒸散计算模型获得淮河流域水分盈亏量的周期特征、突变特征及其时空分布特征,并分析其主要影响因子。结果表明:(1)水分盈亏月变化基本符合5月最低,7月最高。(2)从季节分布来看,水分亏缺面积秋季春季冬季夏季,亏缺程度春季最强。从平均年水分盈亏量分布来看,水分盈亏量由南向北递减。且不论季节还是年状况,山地及河流对区域水分盈亏量的南北递减存在滞后作用。(3)从各因子气候倾向率的时空分布来看,江苏东南部、山东西部、河南大部、湖北中部水分盈亏量变化的主导因子为潜在蒸散量,其他区域的主导因子为降雨量。(4)淮河流域水分盈亏量存在周期特征,第一主周期为10 a。 相似文献
910.
蒸发波导模型常用来计算海上蒸发波导高度。为了认识当前不同蒸发波导模型之间的差异和方法,本文选取了目前使用广泛的4种蒸发波导模型(即P-J模型、Babin模型、NPS模型和伪折射率模型)进行对比和分析。本文首先探讨了在理想情况下它们对气象要素的敏感性,随后并利用我国南海近海大气层观测试验数据对比了这4种模型的蒸发波导高度计算结果。分析表明:相对湿度、风速和气—海温差的变化对4种模型的计算都有着较大的影响,特别是在不稳定层结状况下,4种模型计算得到的蒸发波导高度都随着相对湿度的增大而降低、随着风速的增大而增高。Babin模型和NPS模型计算的波导高度较为一致,伪折射率模型与前两种模型的计算结果存在差异,而P-J模型与其他3种模型存在较明显的偏差。基于南海气象数据的计算结果表明,不同蒸发波导模型在该海域蒸发波导的模拟结果略有不同,但4种模型计算得到的波导高度日变化变化趋势较为一致,波导高度极低值常出现在早晨,而极高值常出现在傍晚。 相似文献