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1.
区域(临汾)水分相关气象因子变化及其对小麦产量的影响 总被引：2，自引：0，他引：2
为有效提供气候变化未来情景相适应的栽培途径,对近30年区域(临汾)与水分相关的降水量、气温、10cm地温、蒸发量、风速、相对湿度、日照时数7个气象因子开展了动态变化、因子间相关性及其对小麦产量的影响研究。结果表明：各年小麦生育期气象因子动态变化特征为降水量、平均气温和平均10cm地温呈递增趋势,而蒸发量、日照时数、平均相对湿度和平均风速则呈递减趋势;小麦生产年度各季节蒸发量为夏＞春＞秋＞冬,各月份蒸发量为6＞7＞5＞8＞4＞3＞9＞10＞2＞11＞1＞12。各年小麦生育期气象因子间相关性为平均气温与蒸发量呈负相关,平均风速、日照时数与蒸发量呈正相关,相关气象因子间的变异系数为降水量＞蒸发量＞平均风速＞平均相对湿度＞平均地温＞日照时数＞平均气温;小麦生产年度各季节、月份平均气温与蒸发量呈正相关。各气象因子与小麦产量的相关性为各年小麦生育期平均气温、平均10cm地温、日照时数与产量呈负相关,而平均相对湿度、蒸发量、平均风速则与产量呈正相关,降水量与产量均呈正相关,其中不同阶段降水量与产量的相关系数为生产年度＞生育期＞休闲期。该项研究可为小麦生产系统应对气候变化提供理论依据和技术支撑。 相似文献
2.
【目的】分析气候变暖对天水市冬小麦生育期的影响,以揭示小麦对气候变暖的响应,为探讨当地小麦的适宜播种期和小麦作物带的变迁以及种植业结构调整和粮食安全生产提供理论依据。【方法】利用甘肃省天水市的相关气象资料(气温、负积温、地温),结合天水市农业科学研究所1979-2007年的小麦生育期资料,应用DPS软件,建立小麦生育期与气温的回归模拟方程,探讨小麦生育期与气温的关系及变化趋势。【结果】天水市平均气温、四季平均气温、地温均呈现上升趋势,负积温绝对值呈减少趋势。平均气温、负积温、平均地温与小麦全生育期均呈负相关关系,出苗-拔节期与冬季、春季平均气温呈负相关关系。1979-2007年,随着冬小麦全生育期平均气温的升高,天水冬小麦对气候变暖的响应主要表现为拔节期、抽穗期、成熟期缩短,其中拔节期、抽穗期、成熟期分别缩短了4.261,2.759,4.811d/10年;气温升高使出苗-拔节期、抽穗-成熟期缩短,拔节-抽穗期延长。【结论】气候变暖已对天水市冬小麦的生长发育产生了较大影响,冬小麦全生育期缩短趋势明显。 相似文献
3.
采用昌吉市一般气候站1970 — 2019年逐月浅层地温观测资料,利用气候倾向率、累积距平、回归分析等统计方法,对昌吉市近50 年春播期(4 — 5月)浅层地温的变化特征、趋势及突变年份进行分析。结果表明,近50 年昌吉市春播期气温呈明显升高趋势,0～20 cm各土层地温的变化趋势不显著。在年代际变化上,平均气温和0 cm土层地温呈现出先升后降的特征,1970 — 2009年为上升趋势,2010年以来呈下降趋势。5、10、15、20 cm土层地温均呈先降后升再降的特征,1979 — 1989年呈下降趋势,1990 — 2009年呈上升趋势,2010年以来呈现下降趋势。从春播期平均气温和各层地温的每10 年平均对比分析看,气温和各层地温在2000 — 2009年平均值均出现了最大值,表明2000 — 2009年为近50 年中气温和地温最高的10年。通过累积距平法可知,昌吉市近50 年春播期平均气温在1996年出现了明显转折,之前累积曲线基本上呈下降趋势,气温以负距平为主;之后累积曲线呈明显上升趋势,气温以正距平为主。0 cm土层平均地温在1990、2008年出现了明显转折。1990年之前累积曲线呈明显下降趋势,地温以负距平为主;1991 — 2008年累积曲线呈明显上升趋势,地温以正距平为主。2008年之后累积曲线呈下降趋势,地温以负距平为主;5、10、15、20 cm土层地温累积距平曲线趋势较为一致,均在1996年和2008年出现了突变。 相似文献
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利用南北过渡带地区河南省信阳市1961—2017年逐月0～20 cm浅层地温和1992—2016年冬小麦产量资料,采用数理统计方法分析过去57年信阳市浅层地温的变化特征,并定量估算不同地温对冬小麦产量的贡献率。结果表明:(1)1961年以来信阳各层年平均地温均呈显著升高趋势,0 cm地层升温幅度最大,10 cm地层升温幅度最小,变化速率分别为(0.396±0.09)、(0.295±0.08)℃/10年,冬小麦生育期间各层平均地温也呈显著升高趋势;(2)1992—2016年信阳市冬小麦实际产量以(103.855±19.801) kg/(hm~2·年)的速率呈显著增加趋势,冬小麦气候产量大致经历了"高—低—高—低"的阶段波动,1992—1997年和2006—2012年气候产量相对较高,1998—2005年和2013—2016年则相对较低;(3)1992年以来信阳市冬小麦生育期5、10 cm平均地温与冬小麦气候产量呈正相关关系,0、20 cm地温与气候产量呈负相关关系,20 cm地温对冬小麦气候产量的贡献率最大,为42.3%,其次是10 cm地温(27.6%)和5 cm地温(23.2%),0 cm地温的贡献率最小,为6.9%。 相似文献
5.
利用湘北地区1987~2011年早稻单产和早稻生育期内旬平均气温、旬降水量、旬日照时数等气象资料,应用统计分析法建立了早稻的气象产量动态预报模型,并进行了预报验证。结果表明,通过分析气象产量与早稻生育期逐旬气象要素相关性,筛选出5月上旬的平均气温和日照时数、5月中旬平均气温、5月下旬日照时数、6月中旬降水量和7月中旬日照时数是影响湘北早稻产量的关键气象因子;基于关键气象因子建立了早稻气象产量动态预报模型。对1988~2009年早稻产量进行了预报验证,平均准确率在91.0%以上。该模型的预测结果基本反映了早稻产量的变化情况。 相似文献
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运用SPSS19.0软件曲线估计法将宁波海曙区1993—2019年早稻气象产量进行分离,并将其与早稻全生育期气温、日照、降水等气象因子进行逐步线性回归,得出2种最优产量预报方程,通过最小二乘法对2种方程进行拟合,建立海曙区早稻产量预报模型。验证结果表明,早稻产量预报拟合准确率较高,除2003年准确率略高于92.34%外,其余年份均在95%以上;虽然2020年受长期阴雨(梅雨)天气影响,但模型预报准确率仍达91.48%,证明该预报模型可作为海曙区早稻产量预报有效依据。早稻产量受多种气象因子共同影响,其中,4月上旬平均最低和最高气温、5月平均最低气温、4—5月的平均气温与产量呈正相关;全生育期降水,尤其是6月降水不均,会影响早稻产量。 相似文献
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指数平滑法在椒江区早稻产量预测中的应用研究 总被引：1，自引：0，他引：1
《上海农业科技》2021,(4)
采用浙江省台州市椒江区2009—2019年气温、降水量等气象数据和早稻产量资料,利用EXCEL软件中的数据分析工具计算出早稻趋势产量,并分离出早稻气象产量。同时,将椒江区早稻生育期内各月的最低气温、平均最低气温、最高气温、平均最高气温、平均气温、降水量、日照时数等数据进行相关分析,筛选出影响早稻产量的关键气象因子,并建立早稻产量预测模型。此外,对该预测模型进行了精度检验,并运用该预测模型对椒江区2020年早稻产量进行预测,与2020年早稻实产进行比较结果表明,该预测模型的预测精度较高。 相似文献
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为探明海南岛早稻各生育期气候变化趋势,以及分析气象因子在旬时间尺度上对早稻产量的影响,以陵水、儋州、海口、琼中4个站点1998—2013年的逐日气象数据(降水量、平均风速、最大风速、平均气温、日最高气温、日最低气温、平均相对湿度、最小相对湿度和日照时数)和早稻单产为研究对象,对单产进行趋势产量和气象产量分离,并结合灰色关联分析、相关性分析和多元逐步回归分析探讨早稻生育期气象因子对早稻产量的影响。结果表明,4个站点的气象单产对实际单产具有一定程度的影响。在早稻生育期中,海口平均风速和最大风速呈上升趋势,最小相对湿度呈下降趋势;儋州和琼中平均风速和最大风速呈下降趋势;陵水日最低气温呈下降趋势,其他气象因子均无明显变化趋势。灰色关联分析表明,在整个生育期中,影响海口、儋州和琼中早稻产量的主要气象因子均为平均风速,影响陵水早稻产量的气象因子为日照时数。在旬时间尺度上的相关性分析表明,对海口、儋州、琼中、陵水早稻产量影响最大的气象因子分别为4月下旬降水量、3月上旬日最低气温、6月下旬日最高气温和1月下旬平均相对湿度。多元逐步回归方程结果表明拟合度较高,4个站点平均误差均未超过5%。 相似文献
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《农业与技术》2020,(5)
以库布齐沙漠试验站2018年1—12月地温与气象数据为基础,分析库布齐沙漠地温变化特征及其影响因子。结果表明,库布齐沙漠20cm、40cm地温常年在-10～35℃之间,地温最高值在8月份;20cm地温在12月份达到最低值,40cm地温最低值滞后1个月;随着土壤深度的增加,春、夏两季地温呈现下降趋势,秋、冬两季地温呈现上升趋势;月平均地温8月份最高,20cm月平均地温在1月份最低,40cm月平均地温最低值约滞后1个月;各层地温低于0℃持续时间为3个月左右;20cm各季节地温大致呈正弦变化,40cm地温近似一条直线;夏季地温数值在白天接近,春、秋、冬季地温数值在夜晚相近;各季节地温最高值在00∶00—03∶00之间,地温最低值在12∶00—18∶00之间;空气温度与地温相关性最为显著,其次为二氧化碳浓度,降雨直接导致地温显著下降,光照强度、空气湿度和风速对地温的影响较小。 相似文献