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131.
油菜关键物候期信息的获取对于油菜的田间管理、观赏时间预测及产量估测等具有重要意义,是精准农业实施的重要组成部分。极化合成孔径雷达技术不仅可以实现对作物全天时监测,而且对作物的结构信息敏感,在物候期提取中极具潜力。首先,以覆盖油菜整个生长期的5景时间序列全极化Radarsat-2数据为基础,基于Stokes矢量提取了平均强度g0、归一化平均强度g0m、平均极化度ρm、零度方向路线球面度Pdor、零度孔径路线倾斜度Idap和零度孔径路线弧对称度Aadap6个典型Stokes参数;然后,对比分析了这6个参数对油菜整个生长期动态变化的响应特征,并以此为基础采用决策树(decision tree,DT)算法对油菜的物候期进行了识别。研究结果表明,6个Stokes参数中,除ρm和Aadap外,其他4个参数均对油菜物候期变化敏感,在油菜物候期识别中具有极大的潜力。DT算法能有效识别油菜的各关键物候期,其分类结果与样地实测数据具... 相似文献
132.
研究阿克苏地区苹果盛花期开放规律与温度之间的关系,为苹果花期之前相关农事的准备和预防不良天气对花期的影响提供参考依据。利用阿克苏地区2000-2019年苹果花期和气象数据,通过对苹果花期距平与3、4月的旬均温、≥0 ℃、3 ℃、5 ℃、10 ℃有效积温和活动积温的相关性分析,应用逐步回归方程,拟合出阿克苏地区苹果盛花期预报模型,对相关数据回代检测验证。研究表明:(1)与苹果树盛花期相关性大小依次为 3、4 月份有效积温>活动积温>逐旬平均气温;(2)花期距平与3月中旬均温为显著负相关,与其他指标具有极显著负相关性;(3)其中≥0℃的活动积温(X1)和3月中旬平均温度(X10)对阿克苏地区苹果盛花期影响较大,阿克苏地区苹果树花期预测模型Y= 39.882 - 0.075X1+ 0.696X10。模型拟合度较好,预测的盛花期实际值和拟合值相差绝对值为0-3d,满足生产需要。 相似文献
133.
为科学设计渭北苹果花期冻害气象指数保险产品,提供气象指数保险技术参考。研究选取旬邑县作为陕西省渭北地区苹果代表县,利用1991—2020年气象、苹果花期物候、产量等数据,选取苹果花期冻害极端低温和过程累积危害指数作为备选气象指数,采用滑动平均〖CD*2〗灰色预测法分离苹果气象产量。通过气象指数与苹果减产率的相关分析,确定苹果花期冻害气象指数,构建苹果花期冻害气象指数与减产率之间的关系模型。利用苹果单产风险分布特点,选取6种分布模型利用参数分布法进行拟合,并根据Anderson Darling(A D)检验结果和概率密度函数图筛选最优分布。最后根据保险触发值,厘定不同赔付触发条件下的保险纯费率。结果表明:代表县苹果花期冻害过程累积危害气象指数Ts与减产率的相关性显著强于苹果花期冻害极端低温气象指数Tc;Ts与减产率之间存在正向线性关系模型;苹果单产风险分布符合柯西分布;当赔付触发条件对应2%、4%、6%、8%减产率时,旬邑县各乡镇苹果花期冻害气象指数保险产品纯费率区间为0.40%~1.84%。相较传统苹果农业保险产品,苹果花期冻害气象指数保险产品可实现差异化费率,有利于发挥气象指数保险优势。 相似文献
134.
低温冻害特征及其风险评估可为油菜种植布局等决策提供理论依据。利用1960—2017年安徽省66个国家地面气象观测站逐日气象数据,以油菜越冬期低温强度将冻害等级划分为轻、中、重3级冻害并构建低温风险指数。采用ArcGIS 9.3工具、及Morlet小波分析法等分析近57 a安徽省油菜越冬期低温冻害的多时间尺度变化特征,并进行越冬期低温冻害风险区划。结果表明:①安徽省油菜越冬期不同等级低温冻害空间分布特征基本相似,呈现由南到北的带状分布特征,年平均发生总冻害的高值区多集中在淮北地区、沿淮地区和大别山区。②近57 a来油菜越冬期轻度、中度、重度及总冻害分别以1.0 d/10a、1.0 d/10a、1.1 d/10a和3.2 d/10a的倾向率呈现明显的下降趋势,表明全球气候变暖在一定程度上有利于油菜安全越冬。③轻度风险区位于霍山—六安—合肥—全椒以南地区,该区纬度较低,油菜越冬期低温冻害风险指数较小,适宜大面积种植油菜。研究结论可作为安徽省油菜种植布局和气象灾害防御对策制定的依据。 相似文献
135.
新源县杏花始花期气象预报研究 总被引:1,自引:0,他引:1
为了更准确地提供杏花始花期的预报,利用新源县1996—2020年的始花期观测数据以及同期气象资料,统计分析关键影响因子,建立预报模式。结果表明:新源县杏花始花期平均出现在4月5日,最早最晚始花期相差28 d,近22a来始花期提前约4 d。始花期前的气温、日照、0℃积温等对始花期有明显影响,采用逐步回归方法,得到了新源县杏花始花期的预报模型,回代检验中始花期预报值与实际值相差0~2d的准确率达到63.6%,相差3 d的准确率为27.2%,2018—2020年的试报服务预测值与实际值之间相差分别2 d、1 d、3 d,可为花期专题气象服务提供理论参考。 相似文献