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利用吉林省西部10个自动土壤水分观测站数据与人工取土烘干法实测土壤湿度数据,制作吉林省西部土壤墒情监测及干旱预报模型.结果表明:不同气候背景下在作物不同生育期、土壤不同深度、不同初始湿度下的土壤湿度的变化趋势大致相同,但在相同的无降水日数或降水量时,不同台站不同深度的土壤湿度变化率却有一定的差异.各站农田土壤初始湿度越大,无降水时初期墒情下降速率越明显;而土壤湿度初始值越低,则失墒速率越慢.土壤不同深度均是开始时间失墒较快,后期变化逐渐趋于减弱状态.土壤深度越深则水分变化速率越缓,降水量越大,0～50 cm土壤湿度变化曲线整体越接近一致,直到从上而下几层土壤湿度全部达到饱和.通过对2017—2019年吉林省西部玉米农田土壤湿度预报结果和实测值进行对比检验,基于自动土壤水分观测数据的吉林省西部干旱模型预报的准确率超过80％. 相似文献
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基于NOAA、EOS/MODIS、HJ-1A多源卫星数据,利用植被供水指数、水体指数,对吉林省2015年伏旱、2017年7月暴雨洪涝灾害进行遥感监测和精细化定量评估分析。结果表明:(1) 2015年7月吉林省中西部旱情逐步发展; 8月初,各县(市)旱田均有不同程度的干旱发生,重度干旱面积小,轻度干旱面积大,中度干旱次之。其中农安县受旱最重,其次为九台市和通榆县,利用实地调查点观测数据进行检验得出干旱监测的准确率达79%。(2) 2017年7月13日、19日暴雨过后,永吉县境内的河流河段明显增宽、水库面积明显增大,新增水域面积较多的为一拉溪镇、万昌镇、口前镇,水淹旱田面积较多的为口前镇、一拉溪镇、西阳镇。 相似文献
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黑龙江省大风分布特征及风险区划研究 总被引：6，自引：1，他引：5
选取黑龙江省1971-2005年35年大风资料,分析了78个市（县）大风的时空分布特征,运用信息扩散理论的计算方法得出发生不同大风日数的概率风险估计值,并用GIS技术制成风险图并进行区划。研究表明：①黑龙江省大风20世纪70、80年代最多且波动性较大,90年代至20世纪初明显减少,并趋于稳定;大风多发在春季,是造成春旱、春季火灾的主要原因。②年总大风日数,高值区多分布在松嫩平原、三江平原,低值区以大兴安岭、伊春、牡丹江地区为主。③以信息扩散理论计算方法得出发生大风为1 d、2 d、3 d、4 d的概率风险估计值,大风风险高值区在黑龙江省中南部自西向东呈带状分布,北部、中北部、西部及南部为风险低值区。运用信息扩散理论首次实现对黑龙江省不同大风日数进行风险评估,其具有所需资料少,并可实现对市（县）以下地域单元不同灾害的发生风险及损失风险评估的优点。 相似文献
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利用2014—2018年近地面观测PM2.5质量浓度数据、MODIS 10 km气溶胶光学厚度(Aerosol Optical Depth,AOD)数据、ERA5再分析气象数据和DEM(Digital Elevation Model)数据,分别构建估算东北地区PM2.5质量浓度的多元线性回归模型(Multiple Linear Regression, MLR)、线性混合效应模型(Linear Mixed Effects Model, LME)和随机森林模型(Random Forest, RF),利用十折交叉验证方法对3个模型进行精度评价。根据最优模型估算2009—2018年东北地区逐日PM2.5质量浓度,结果表明：(1) 3种模型模拟的PM2.5质量浓度与地面实测值间的相关系数R2排序为RF>LME>MLR,RF模型整体精度最高。(2)不同季节、月份的RF模型模拟PM2.5质量浓度与地面实测值间的R2均高于0.93,通过R... 相似文献
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针对党的十八大提出的生态文明建设新要求,通过对生态环境质量的科学内涵、国内外研究现状、生态环境质量评价体系建设的深入分析,提出了目前我国生态环境质量评价工作中在评价指标体系建立、评价指标选择和评价结果上存在的主要问题。在制定科学生态环境质量评价原则的基础上,建立了涵盖山、水、林、田、气等5个方面的生态环境质量评价指标体系和不同等级评价指标,这些指标具有简单明了、客观易得、计算方便等特点。以2014年吉林省为例进行了试评价,评价结果与实际情况比较一致,可将此评价结果列入生态文明建设考核指标体系,以促进生态环境的良性治理。 相似文献
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