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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
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利用常规气象资料、NCEP再分析资料、地面逐时自动站资料和FY-2C气象卫星资料,对2009年7月25日发生在江西抚州市的区域性暴雨、局部大暴雨天气过程进行诊断分析。分析表明;这次暴雨天气在副高突然加强西伸,中低层冷式切变转为静止锋式切变且维持在30°N附近的背景下,由地面辐合线南压触发能量释放而产生;中尺度对流云团不断发展东移并配合地面中尺度辐合线产生暴雨,强降雨中心发生在中尺度辐合线后侧;暴雨落区配合中尺度对流云团,有利降水的增强;大气层结强烈的对流不稳定促使中尺度对流云团强烈发展,造成强降水天气。 相似文献
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利用南丰蜜橘可溶性固形物(TSS)含量数据和气象观测资料,定量分析了南丰蜜橘生长期内TSS含量与光温效应间的动态关系,并根据TSS含量确定南丰蜜橘的最佳采摘期。结果表明:南丰蜜橘的TSS含量与光温效应呈现极显著的正相关,决定系数为0.984。南丰蜜橘的TSS含量在11月13日前基本可达13%,年份占比为83%,因此可将TSS含量达到13%作为采摘期指标,11月13日前为最佳采摘期;反之,则需尽量延迟采摘以保障果实品质。 相似文献
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三种油菜产量预测模型在江西的应用比较 总被引：1，自引：0，他引：1
以江西省1990—2015年气象要素(光照、温度和降水)和逐年全省油菜产量数据为基础,比较分析了关键气象因子模型、气候适宜度模型和辐热积模型预测江西省油菜产量的准确率。结果表明:回代检验中,辐热积模型拟合效果最佳,气候适宜度模型未通过0.05水平显著性检验,关键气象因子模型花期拟合结果相对较差;预测检验中,3种模型的预测准确率均超过90%,关键气象因子模型、气候适宜度模型和辐热积模型全年预测准确率高于95%的概率分别为80%、60%和80%。综合预测准确率和模型稳定性两方面分析,辐热积模型相对于气候适宜度模型和关键气象因子模型更加适用于江西省油菜产量预测业务服务。 相似文献
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利用地面观测资料,对抚州市1959-2009年大雾天气气候概况及气象要素特征进行分析。结果表明,抚州市大雾年平均日数冬春季多、夏秋季少,大雾主要集中在10月到翌年4月;大雾区域分布极不均匀,东多西少,南多北少,山区谷地多平原少;大雾日数随着年代的推移总体呈逐渐减少趋势,平均以1.8d(/10a)的速度减少;大雾日数存在3-6a、12-15a和19-22a的周期变化;大雾存在明显的日变化特征,02-07时是大雾多发时段。当气温为0-10℃、相对湿度为85%-95%、风速为0-3m/s、气压为1005-1 015 hPa时,出现大雾的频率最高。一年中以辐射雾最多,占77.5%;其次是平流-辐射雾,占17.4%;平流雾仅占5.1%。 相似文献
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利用1960─2018年抚州市11个气象站雷暴资料和NCEP再分析资料,采用线性趋势、Mann-Kendall检验、小波分析等方法,分析了抚州市雷暴的时空分布特征及变化趋势,并分析了雷暴天气与气象要素的关系及其主要影响系统。结果表明:抚州市雷暴空间分布不均,东多西少,南多北少;年均雷暴日数有70.5 d,总体呈下降趋势,平均以-4.46 d·(10 a)-1速度减少。雷暴主要发生在春、夏季,两季雷暴日数占全年雷暴总日数的86.6%,雷暴发生频次春季以4月最多,夏季以8月最多;雷暴发生时间存在明显的日变化,主要发生在13─20时。雷暴日数在1987年发生突变,存在3～6 a的短周期、13～15 a的年代际周期变化和21 a左右的低频振荡。抚州市雷暴的天气形势主要有锋面型、高空槽(切变线)型、副热带高压边缘型、东风波与台风倒槽型。 相似文献
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