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蚕豆生长发育的温度指标分析 总被引：1，自引：0，他引：1
利用1971-2006年蚕豆单产统计资料,采用滑动平均的方法,计算每年蚕豆气象产量,并以此划分丰、平、歉气候年景.以2001-2006年田间观测数据和生产实际为基础,确定蚕豆平均生长发育期,分析蚕豆生长与日平均温度、日最高温度、日最低温度之间的关系.通过研究得出蚕豆从播种到成熟的最适温度上限、最适温度下限、最适温度上限极值、最适温度下限极值、受害温度、死亡温度,并以此为基础结合蚕豆生长期的其它气象因子,制定蚕豆生长季气象服务决策表,为规范化、数字化的气象服务业务流程奠定基础. 相似文献
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根据高原盆地城市水源地脆弱性内涵, 评价指标可量化性及不同水源地之间可比性, 选取了水源地水文气象、生态环境、水源污染和地表扰动状况4个方面14个指标, 构建了高原盆地城市水源地脆弱性指标体系.基于高原盆地城市水源地复杂性和指标评价标准界线的模糊性, 采用层次分析法确定指标权重, 应用模糊综合评判法建立评价模型, 运用所建立的评价模型对昆明市松华坝水源地脆弱性进行了评价.结果表明, 昆明市松华坝水源地为中度脆弱. 其中, 水文气象因子、水源污染因子处于中度脆弱状态, 生态环境因子处于轻度脆弱状态, 地表扰动因子介于轻度脆弱与中度脆弱状态之间. 相似文献
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选用昆明市日气象资料、松华坝水源区降水资料,结合水源区土壤及土地利用数据,建立松华坝水源区SWAT模型。分别用水源区牧羊河流域中和站及冷水河流域白邑站的月径流资料对模型进行参数率定和验证。结合IPCC的A1F1、B1气候变化情景以及15种假定气候情景,以19931999年为基准期,用率定好的SWAT模型预估未来变化情景下松华坝水源区两流域径流变化。结果表明,在A1F1和B1情景下牧羊河流域径流相对基准期分别减少6.7%和5.3%,而冷水河流域径流变化不大;另外,水源区温度升高1℃,牧羊河和冷水河径流分别减少9.6%和1.53%;若降水增加10%,则牧羊河和冷水河径流分别增加22.55%和13.9%。这一结果为未来变化情景下水源区水资源调度管理提供依据。 相似文献
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为了揭示滇池不同湖区浮游动物群落稳定性及其驱动因子,于2020年对滇池草海、大泊口、外海3个具有一定空间分隔的区域,按季度进行4次采样调查。结果表明,大泊口区域的溶解氧、透明度指标显著高于外海,总氮、总磷、悬浮物、叶绿素a和化学需氧量等指标浓度显著低于外海,草海理化因子浓度介于大泊口与外海之间。研究期间3个区域共鉴定出浮游动物41属(枝角类12属、桡足类8属、轮虫21属),轮虫种类和密度均占较大比例。浮游动物年平均密度大泊口(7771.3 ind./L)>草海(2901.1 ind./L)>外海(634.8 ind./L);年平均生物量草海(3.72 mg/L)>大泊口(2.15 mg/L)>外海(2.09 mg/L)。非参数多元方差分析(PERMANOVA)与相似性百分比分析(SIMPER)结果表明,滇池3个区域间浮游动物群落结构差异极显著,导致大泊口与草海、外海群落结构呈极显著差异的属种为轮虫类群的种类,导致草海与外海群落结构呈极显著差异的属种为枝角类和轮虫类群的种类。此外,浮游动物群落稳定性与物种多样性呈显著的正相关关系,且经过生态修复后水质有所改善的湖区... 相似文献
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大泊口位于滇池草海南部,水域面积0.52 km2,平均水深约2 m,作为滇池草海重富营养化水域生态修复示范区,大泊口分别于2015和2019年开展了两期生态修复工程,经过近年来的系统治理,大泊口水生态治理效果初步显现。为分析探究成功修复湖区水质改善、生态系统企稳向好的原因,本研究选择2015年2月—2021年12月共7年的连续监测数据,根据工程开展情况以及水生态状况将大泊口水域划分为4个部分(A1～A4水域),首先分析4个区域内主要的水质指标(悬浮物(SS)、化学需氧量(CODCr)、总磷(TP)、总氮(TN)和叶绿素a(Chl.a))的变化趋势和相关性,其次探究不同类型生态工程的修复效果,最后与草海和外海水域进行对比,分析大泊口的治理效果。结果表明,治理后大泊口A1～A4水域的CODCr、TP和Chl.a稳定下降,CODCr分别降低18.65、27.96、25.26、40.92 mg/L,TP分别降低0.11、0.10、0.11、0.14mg/L,Chl.a分别降低0.037、0.068、0.06... 相似文献
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人类活动的加剧和经济社会的发展导致滇池开发强度持续增加,滇池生态系统结构与功能受到严重影响,评估滇池的生态脆弱性程度与主要驱动因子是明晰滇池生态系统现状和问题、实现其精准治理和可持续发展的首要任务。基于“暴露程度—敏感程度—适应程度”模型(VSD模型),选取3个准则7个要素24个指标构建滇池生态系统脆弱性评估指标体系,利用逼近理想解排序法(TOPSIS)进行权重方案比选,并通过鲁棒性检验分析,确定计算权重的最优方案。通过分析1980—1989、1990—2009、2010—2020年这3个时间段滇池的生态脆弱性,识别出影响滇池生态系统的主要驱动因子,以期为滇池未来生态保护与修复方向的确定提供参考。结果显示,1980—2020年滇池生态脆弱性呈现先增加后降低的趋势,生态脆弱度最高的是1990—2009年(0.502),属于中度脆弱。影响滇池生态系统的主要因素为敏感程度指标,其次为暴露程度指标。在暴露程度方面,影响生态系统的主要驱动因子逐渐从单一的工业污染向工农业的复合污染转变,1980—1989年工业废水排放量为主要驱动因子,1990—2009年建设用地面积是主要胁迫因素,2010—20... 相似文献
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