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1.
选定4种大小不同的模拟区域设置25km水平分辨率的PRECIS系统于宁夏地区,利用欧洲中期天气预报中心(ECWMF)1978年12月-1979年9月的再分析数据作为准观测边界条件驱动PRECIS,通过模拟的宁夏地区冬夏两季日平均气温和降水与观测资料的对比,分析25km水平分辨率气候模拟结果对模式区域选择的敏感性。结果表明:25km水平分辨率的PRECIS在4种不同模拟区域下都能较好地模拟宁夏地区典型年的日平均温度和降水量,尤其是对降水的模拟效果更好;总体上,PRECIS的模拟效果随着模拟区域的缩小而下降,但PRECIS在中小模拟区域下仍然能够获得较好的模拟效果。考虑到计算成本,本研究认为在中小模拟区域下25km水平分辨率的PRECIS能够较为高效地进行宁夏地区的气候模拟。 相似文献
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基于特定时期温度因子的小麦成熟期预测 总被引：1，自引：0，他引：1
对河南北部地区近10a(2000-2009年)小麦全生育期及不同生长阶段的积温和特定温度累积天数等温度因子与成熟期进行相关分析,结果表明,11月-翌年4月日平均气温≥15℃的累积天数(AD15)和日最高气温≥20℃的累积天数(HD20)与3种熟性小麦的生育期长度均达极显著水平(P<0.01)。用基于日平均气温≥15℃累积天数的回归方程回代模拟历年成熟期,模拟结果与实际日期吻合,表明特定时期特定温度是影响该生态类型区小麦生长发育进程的一个重要气象因子,用日平均气温≥15℃的累积天数的观测值可有效预测小麦成熟期和收获期,在小麦安全收获中有重要的指导价值。 相似文献
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利用额济纳旗绿洲胡杨林分布区内的气象站点1960—2010年的日平均气温和日平均最低、最高气温的数据,采用气候倾向率和相关分析等方法,研究了胡杨年生长期开始日、终止日、生长期天数、展叶始期、叶黄始日的变化特征及其对气候变化的响应。结果表明,近51a来研究区胡杨年生长期有开始日提早,终止日推后,年生长期延长,展叶始期提前,叶黄始日微推后的变化趋势。相关分析结果显示,胡杨年生长期开始日受3月平均气温影响最大,终止日受10月平均气温影响最大,胡杨生长期与3—11月平均气温呈显著正相关关系。4月平均气温对胡杨展叶始期的影响最大,且展叶始期与4月平均温度的负相关关系最显著,相关系数达0.678 2(α=0.001)。胡杨叶黄始日受9月平均气温的影响最大,且平均气温越高,胡杨叶黄始日越推迟。可见,研究区内胡杨对气候变化的响应比较明显。 相似文献
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RCP情景下中国一季稻热量资源变化动态 总被引：1，自引：0，他引：1
本文基于20个统计降尺度的高分辨率全球气候模式模拟数据,以平均气温、≥10℃积温和温度适宜度作为热量资源指数,分析了未来2种典型浓度路径情景下全国不同产区一季稻热量资源的变化特性,以期掌握未来水稻热量资源动态调整水稻生产。结果表明:一季稻主要生长季平均气温、≥10℃积温和温度适宜度地区间差异明显;RCP4.5和RCP8.5情景下,不同地区平均气温、≥10℃积温呈现不同程度的增加,且RCP8.5情景下的增幅较RCP4.5更为明显。1986—2005年,四川盆地和长江中下游地区一季稻温度适宜度较其他地区高;RCP4.5情景下,东北、宁夏、西南地区南部和东南部温度适宜度呈增大趋势,RCP8.5情景下这种变化趋势更为显著,可见热量资源的变化将利于这些地区一季稻生长;而四川盆地和长江中下游地区温度适宜度呈减小趋势,主要归因于高温日数的显著增加,因而热量资源变化并不利于该两地的一季稻生长。未来不同地区热量资源的变化特征将有助于指导不同地区合理优化水稻生产,趋利避害以应对气候变化。 相似文献
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棉花铃重与花铃期热量条件关系 总被引：4，自引：0，他引：4
通过３个气候年挂牌观测和资料统计分析结果表明，棉花铃重与棉铃开花－叶絮期间热量条件关系密切，铃重与花铃期不同温度水平有效积温相关系数分别为ｒ１５℃＝０．７２，ｒ２０℃＝０．７１；铃重与花铃期平均温度相关系数ｒ＝０．５３；花铃期热量条件影响铃重的关键时期为开花后５～２０ｄ。剪无效花铃界日期为日平均气温稳定通过２５℃终日后５ｄ。 相似文献
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气候变暖背景下华北平原冬小麦生育期温度条件变化趋势分析 总被引：5，自引：0，他引：5
利用华北平原42个农业气象观测站1981-2010年逐日平均气温和冬小麦发育期观测资料,结合增温试验数据,统计分析冬小麦生长季各月平均气温的变化特征、冬小麦关键发育日期和各主要生育阶段平均气温的变化趋势,以探究气候变暖对华北平原冬小麦生育过程温度条件的影响。结果表明:研究期内华北平原冬小麦生长季的10月、12月和2-6月增温趋势显著,2月平均气温上升线性倾向率最大。气候变暖使冬小麦越冬阶段和返青-拔节阶段的平均温度显著升高,从而导致冬小麦拔节-成熟日期显著提前,但冬小麦冬前生长阶段和拔节-成熟阶段的平均温度则未呈现上升趋势。冬小麦冬前生长阶段的温度环境因播种期适应性推迟而保持基本稳定,拔节-成熟阶段平均温度变化不明显则归因于发育期前移和当地气温的季节性变化特点。气候进一步变暖将使冬小麦冬后发育期提前更多,而拔节-成熟阶段的平均温度则不会明显升高。 相似文献
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温度降水等气候因子变化对中国玉米产量的影响 总被引：9，自引：3，他引：6
通过分析1981-2006年温度、降水、辐射各气象因子变化对中国玉米调查产量变化的影响,尝试剥离和评估各气象因子变化对中国玉米产量的影响。结果表明:1981-2006年玉米生育期内,中国绝大部分玉米种植区,日平均气温、日均最高温度、日均最低温度均表现为显著升高(全国尺度,平均每10年依次升高了0.39℃、0.37℃和0.40℃),日较差、降水和辐射则仅在部分地区表现出显著变化,且有增有减,因区域而表现不同。1981-2006年期间,中国玉米平均产量变化与生育期内平均温度变化,最高温度和最低温度变化之间,具有显著的线性负相关关系。部分地区的玉米产量变化还与日较差、辐射、降水变化存在显著线性相关关系。与基准年份1981年相比,米生育期内平均温度每上升1℃、日较差每下降1℃、辐射每下降10%和降雨总量每下降10%,对中国部分地区玉米产量影响显著。其中,生育期平均温度每上升1℃对玉米产量影响最大,相较其他因子而言,产量下降的区域(约25.1%)和变化幅度(平均约为-21.6%)都达到最大。1981-2006年,不同气候因子变化在各区域玉米产量的变化中作用有所差异,其中平均温度作为对产量影响的主导因子所占的区域比例最大(约为40%),其次是日较差(23%),而辐射和降水则比例相当,均接近20%。该研究为进一步开展气候变化对玉米产量的影响机制研究和政府部门进行气候变化条件下玉米产量预测、风险评估和制定相关应对措施提供参考。 相似文献
9.
气象因子变化对华北平原夏玉米产量的影响 总被引：15，自引：0，他引：15
利用统计分析方法对中国科学院栾城农业生态试验站11a玉米产量数据和影响夏玉米气象产量变化的主要气象因子进行了分析。结果表明：该区域夏玉米生长期间的日照时数有明显的下降趋势,6、7、9月的日平均温度有逐渐升高的趋势,8月的日平均温度有降低的趋势;该区夏玉米产量的增加,气象因子占有比较重要的位置,占到31．45％;6月下旬的平均气温、8月下旬-9月上旬的日较温差、7月中旬和9月上旬的日照时数是影响夏玉米产量波动的关键气象因子。 相似文献
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日光温室燃池-地中热交换系统加热效果的初步研究 总被引：9，自引：6，他引：3
为保证日光温室作物在寒冷季节正常生长,在日光温室中设置了燃池-地中热交换系统,该系统将燃池和地中热交换系统结合起来,以达到提高温室内土壤温度和气温的目的。初步研究表明,在地面以下0.35 m沿温室长度方向3个测点土壤平均温度分别为15.5℃、15.6℃、15.5℃,土壤温度分布均匀,较参考点平均温度分别提高1.9℃、2.0℃、1.9℃;沿温室跨度方向3个测点土壤平均温度分别为15.2℃、15.6℃、14.7℃,分别较对应参考点平均温度提高2.7℃、2.0℃、3.7℃;温室内平均气温为21.4℃,较参考点平均气温提高2.6℃,室内外温差达到34.0℃。使用燃池-地中热交换加热系统,对提高温室内土壤温度、气温均具有较好的效果。 相似文献
11.
扩展CUPID模型模拟土壤组分温度分布 总被引：4，自引：1，他引：3
为模拟详细的温度分布信息,进一步理解地表能量平衡过程,提高植被冠层温度反演精度,根据土壤阴影表面和光照表面的热源和蒸发速率的差异,扩展了CUPID模型,实现了光照和阴影土壤组分温度分布模拟。采用实测数据分别对冬小麦和夏玉米冠层下的土壤组分温度进行了模拟和验证。在冬小麦地,模拟光照和阴影土壤温度绝对差值为2.8 K和2.4 K,平均差值为-1.5 K和-0.7 K;在夏玉米地,模拟与实测温度绝对偏差为3.8 K左右,平均偏差为-0.5 K。总体来说,模拟与实测数据吻合较好,说明扩展模型能够较为真实地反映土壤组分温度分布及其变化。扩展模型可在组分温度反演和农业旱情监测等领域得到应用。 相似文献
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《Agricultural and Forest Meteorology》2005,128(1-2):57-65
Daily mean air temperature is used as an independent variable in algorithms describing many biological applications. These algorithms are usually of a non-linear nature. The questions addressed in this study were: is there a difference in the daily mean air temperature calculated by different methods and what is the impact of the various calculation methods on a non-linear algorithm? The empirical coefficient in the non-linear algorithm used in this study was determined from a daily mean air temperature based on the mean of 24 hourly mean temperature values. Daily mean air temperature was calculated by five methods: mean hourly (Hourly); three equally spaced hourly mean observations weighted with the last observation (Weighted); 3 h mean temperatures (Mean 3 hour); the algorithm used in the CERES family of crop simulation models (CERES), and the mean of the maximum and minimum daily temperatures (Max/Min). It was assumed that the Hourly method best represented the daily mean air temperature and the other methods were compared to it. Two forms of air temperature were used in a non-linear algorithm; a sequential approach where the algorithm was run as many times as the number of individual temperature values used in each method, the results then averaged; and a single daily mean air temperature value. This non-linear algorithm was evaluated over a wide range of locations, ranging in elevation from 2.4 to 1252 m and annual precipitation from 108 to 1820 mm. There was little difference in daily mean air temperatures between the different methods. However, there were large differences in responses from the non-linear algorithm when using any sequential approach when compared to the single daily mean temperature values. The Mean 3 hour method worked well in all locations. The CERES method worked well except for two locations characterized by high mean annual maximum and minimum temperatures. These results do not mean that the sequential approaches are inappropriate, just that the temperature method used to determine empirical coefficients in the non-linear algorithm must be consistently used in all applications. These results are a guide to different methods used to calculate daily mean air temperature and the range of possible results when used in a non-linear algorithm. Although a specific example was used in this study, the results are relevant to any non-linear algorithm containing empirically determined coefficients. 相似文献
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湖南复杂地形下日平均气温空间插值方法探讨 总被引：1，自引：0，他引：1
基于湖南省97个常规地面气象台站1961-2008年逐日的日平均气温资料,对湖南复杂地形下日平均气温空间插值方法进行探讨。采用考虑海拔影响下的反距离法等6种空间插值方法进行500m×500m格距的小网格推算,对多种插值结果的误差进行了交叉检验,同时利用2007-2008年湖南省1215个自动气象站的观测资料进行误差检验,并对不同时间段、不同区域、不同地形下的各插值方法进行了对比分析。结果表明：各空间插值方法的计算结果基本接近,但是要避免使用易导致＂牛眼＂现象的IDWE等方法;在海拔高度500m以下时,除了SFE各方法误差接近,500m以上时,以IDWGE方法最优;在湘西山区以KRGE方法的空间插值较优,湘东山区以IDWGE方法误差最小。在冬半年以MRG方法误差小,夏半年以KRGE方法误差小。相对于传统的采用界限温度的初终日进行直接插值,对逐日平均气温插值后再推算界限温度的初终日,物理意义明确,计算结果更接近于实际值。研究结果可为湖南精细化农业气候区划提供高时空分辨率的网格资料。 相似文献
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Methane emissions from northern peatlands are strongly dependent on soil temperatures. Therefore, to predict methane emissions from northern peatlands under future climatic conditions, it is important to simulate the effect of these changing climatic conditions on peat temperatures. This article reports on the development and testing of two one‐dimensional (1D) models used to simulate soil temperatures at shallow depths in a northern peatland. First, the HIP‐Dlet (Heat in Peat – Dirichlet) model applies measured temperatures to the surface boundary of a conduction‐based temperature model. Secondly, the HIP‐Nmann (Heat in Peat – von Neumann) model simulates the surface boundary from standard meteorological measurements. The HIP‐Dlet model provides a reasonable to good approximation of measured temperatures showing that heat transport processes within the soil are adequately simulated. The model does not simulate an advective liquid heat flux. However, only substantial rainfall events (> 70 mm over 3 days) during the study period had any significant effect on model error. Errors in the HIP‐Nmann model were of a similar magnitude to the HIP‐Dlet model. Errors in the HIP‐Dlet model resulted predominantly from errors in the measured soil temperatures. Errors in the HIP‐Nmann were due to errors in the measured soil temperatures and the inaccurate simulation of the surface boundary condition. The development of future peatland temperature models should, therefore, focus on the simulation of the surface boundary condition, particularly the parameterisation of the surface resistance that is shown here to produce significant errors in the modelled soil temperatures. 相似文献
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土壤湿度驱动WOFOST模型及其适应性 总被引：1，自引：0，他引：1
WOFOST作物生长模型是以日降水量表征降水输入参数,通过推算土壤相对湿度实现作物生长模拟。由于日降水量随机性较大,很难通过控制日降水量实现不同土壤干旱等级情景设置,限制了WOFOST作物生长模型在不同水分胁迫下对作物生长的模拟,也影响了模拟试验的精度。本文提出以土壤相对湿度直接驱动WOFOST作物生长模型,并以Compaq Visual Fortran 6.5为开发平台,采用Fortran语言对WOFOST作物生长模型的源代码进行修改,将驱动模块中的日降水量文件替换为土壤相对湿度驱动文件。以2013年山东省夏津农业气象试验站玉米出苗-拔节期和抽雄-成熟期水分胁迫和整个生育期自然降水处理（对照）的试验数据为例,对修改后的WOFOST作物生长模型进行了模拟试验。结果显示,采用修订后的模型输出的实测鲜叶干重、鲜茎干重、营养器官干重、地上物质总重和叶面积指数等生物量指标均较原模型输出结果,不仅精度明显提高,而且,由于土壤湿度变化较平稳,较容易地实现了不同水分胁迫情景设置,进而实现不同土壤干旱等级条件下玉米生长的模拟,为分析不同程度干旱对玉米生长的影响及确定其生长发育指标提供了便利条件。 相似文献
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土壤参数控制了水和空气在土壤界面的运动,对区域内水分循环产生主要影响。三峡库区土壤种类众多,区域分异明显,且同一种土壤在不同地区的理化性质也不尽相同。为了能更加精确地模拟库区径流过程,基于SWAT模型,采用了高精度的土壤空间数据,系统研究了土壤属性参数的确定方法,建立了高精度的土壤数据库。用LH-OAT方法、SWAT-CUP软件及SUFI-2算法进行了参数敏感性分析、参数率定、模型验证和不确定性分析,对三峡库区2010—2013年的日径流过程进行模拟。结果表明:对径流模拟影响最明显的5个土壤参数为SOL_AWC,SOL_Z,SOL_K,SOL_CBN和SOL_BD。6个水文站率定期和验证期的平均确定性系数、平均纳什效率系数、平均相对误差分别为:0.818,0.798,6.778%,流量模拟值与实测值过程线总体拟合程度较好。研究揭示了土壤参数对径流模拟的潜在影响作用,为大尺度流域水文模拟和区域水量平衡研究可提供基础支持。 相似文献
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不同种植模式下旱地春玉米产量对降雨和气温变化的响应 总被引：1，自引：0，他引：1
为了探究旱区气候变化及主要气象因子对不同种植模式下玉米产量的影响,该研究对AquaCrop模型玉米参数进行校准和验证,并在35a历史气象数据的基础上设计不同气温和降雨梯度,利用模拟的方法分析不同情景下玉米产量变化趋势。结果表明:AquaCrop模型在试验点模拟精度较高,3种种植模式下实测与模拟产量的均方根误差为245.34~745.10 kg/hm~2,标准均方根误差为6.94%~9.49%。在设定范围内(降雨降低15%~升高15%,气温降低1.5℃~升高1.5℃),随气温和降雨升高,3种种植模式下产量波动均呈减小趋势,其中全膜双垄沟播下产量波动最小,平均产量曲线斜率为0.083 4,适应气候变化能力较强。在A3B3(温度升高1.5℃、降雨提高15%)情景下产量均达到最大,相比历史气候,露地、单垄、全膜双垄沟播分别平均增产13.45%、11.57%、17.67%。气温对3种模式下产量均有极显著影响,降雨对露地种植产量影响为极显著,而对单垄和全膜双垄沟播产量影响显著。该研究对气候变化下作物产量预测、风险评估及制定相关管理措施提供参考。 相似文献
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基于SWAT模型的降雨数据适用性评价 总被引：3，自引：3，他引：0
为评价降雨产品在流域尺度水文模拟中的适用性,该文首先依据实际降雨数据评价GLDAS、TMPA和ERA-Interim 3种降雨产品在研究流域的可替代性。多指标模糊优选评价表明,基于双线性插值法的TMPA和ERA-Interim降雨产品数据在日、月尺度上的模拟效果均较好,相对误差(Bias)分别为5.48%和7.46%,均小于10%,相关系数(CC)在0.82~0.98之间,具有站点降雨的可替代性,可作为水文模型的输入。然后用此2种降雨产品分别驱动SWAT模型,进行研究流域的水文模拟精度分析。TMPA产品的日、月尺度水文模拟结果的Bias分别为10.88%和11.03%,纳什系数(NSE)分别为0.46和0.78,而ERA-Interim的日、月尺度水文模拟结果的Bias分别为9.11%和9.27%,NSE分别为0.44和0.70。以Bias、CC和NSE为特征指标的多指标模糊优选模型的评价结果为:TMPA产品日、月尺度水文模拟结果的相对隶属度值分别为0.51和0.53,大于ERA-Interim的相对隶属度值0.49和0.47,表明TMPA产品更适用于流域尺度的水文模拟。该文评价方法及结论可为类似流域尺度的水文模拟提供参考。 相似文献
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Climate model projections indicate that wintertime temperatures will warm and change snowfall patterns in the northeastern U.S. Snow provides insulation for soils from air temperature fluctuations. Therefore, these snowfall changes will have consequences, particularly for soil surface temperatures. Changes in minimum soil surface temperatures were investigated using a heat flow soil temperature model, driven using daily average air temperature and snow depth data. Two scenarios of three coupled atmosphere-ocean circulation models were used to run the soil temperature model. Modeled projections of minimum soil surface temperatures in the northeastern U.S. indicate that warming will occur over the majority of the region over the 2000-2099 period. In contrast, soil surface temperature projections in the northernmost and snowiest regions of the Northeast indicate minimum soil surface temperatures will be colder. In these northern regions, the coldest soil surface temperatures are also projected to occur later in winter, but show little change in other regions. Most trends throughout the Northeast are enhanced using the higher emission scenario A1fi. Changes to snow depth drive the changes in the minimum soil surface temperatures where snow persists during winter, whereas average air temperatures drive changes in the rest of the northeastern U.S. 相似文献
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B. S. Maslov 《Eurasian Soil Science》2007,40(12):1332-1334
The analysis of experimental materials obtained in various regions of Russia and Belarus suggests that the thawing depth of plowed peat soils depends on the sum of mean daily air temperatures after the snow melting. The effect of other factors, including the latitudinal position of particular places, the water-physical properties of soils, and their geomorphic position on slopes of different aspects, is concealed by the major role of the heat flux from the atmosphere. The suggested exponential equation to describe this dependence can be applied for prediction of the thawing depth of arable peat soils in the European part of Russia and in West Siberia. 相似文献