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大风和降水是诱发夏玉米倒伏的直接外界条件。为界定不同风雨条件下夏玉米倒伏发生程度,利用2001−2019年河南省鹤壁市农业科学院品种区域试验中倒伏灾害的调查资料,反查倒伏发生时的风速（极大风速、最大风速）和降水量数据,分析倒伏率与气象条件的定量关系,构建玉米倒伏气象等级指标,并利用农业气象观测中倒伏典型灾害案例对指标进行验证。首先分析不同时间尺度降水量与倒伏率的关系,确定对倒伏影响显著的“过程雨量”为倒伏发生前1日−倒伏过程1h内的降水量总和,厘定后的“过程雨量”与倒伏率拟合R2为0.924。根据灾年样本“过程雨量”的分布特征,以15mm为界将倒伏致灾天气类型划分为“大风型”和“风雨型”,分类后两种天气类型致灾风速与倒伏率的拟合效果较未分类前显著提升。分别建立“大风型”和“风雨型”气象条件与倒伏率的回归模型,并以倒伏率≥5%、≥10%和≥20%分别作为轻、中、重度倒伏的划分标准,反推不同倒伏等级的气象条件阈值,构建两种天气类型的气象等级指标。结果表明,（1）“大风型”倒伏等级指标为,14m•s−1≤极大风速＜25m•s−1或8m•s−1≤最大风速＜16m•s−1时发生轻度倒伏;极大风速≥25m•s−1或最大风速≥16m•s−1时发生中度倒伏。（2）“风雨型”倒伏等级指标为,≤15mm过程雨量<40mm,极大风速≥11m•s−1或最大风速≥5m•s−1时发生中度倒伏;过程雨量≥40mm,极大风速≥15m•s−1或最大风速≥7m•s−1时发生重度倒伏。利用历史倒伏案例对指标进行验证表明,指标判定的灾情等级与实际完全相符的占73%,相差一个等级的占27%。说明指标可为开展倒伏灾害预警,指导农业生产防灾减灾提供参考依据。 相似文献
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安徽省油菜花期连阴雨灾害损失评估指标 总被引：5，自引：0，他引：5
基于安徽省油菜主产区1980-2009年44个气象台站逐日气象资料和油菜产量资料,采用数理统计方法,获得油菜历年灾损率以及花期连阴雨特征量指标即连阴雨日数、持续降水量和日照时数。按照引入因子对产量的影响最大且因子之间相关性较低的原则,筛选出连阴雨关键致灾因子并确定致灾因子临界值。最后利用K-均值聚类分析方法,建立油菜花期连阴雨灾害评估等级指标,并利用2010-2014年连阴雨灾害样本进行验证。结果表明,油菜花期的连阴雨日数和持续降水量与减产率相关性较高,且因子间相关性较低,可作为连阴雨灾害评估的关键因子;连阴雨日数致灾临界值为3d,持续降水量致灾临界值在江淮区、沿江区和皖南地区分别为20、50和70mm。利用聚类分析法构建的包括江淮、沿江和皖南地区的安徽省油菜主产区花期连阴雨灾害评估指标为：轻度灾损率5%～10%、中度10%～20%、重度20%～30%和特重≥30%,其历史回代和独立样本检验表明轻度和中度准确率较高（88%～100%）,重度和特重准确率相对较低（65%～70%）。 相似文献
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水分对葡萄的生长发育过程有着不容忽视的影响。为了给鲜食葡萄种植干旱风险管理和减损保质提供一定理论参考,本研究以中国葡萄环渤海产区为研究区域,以作物水分亏缺指数为探究鲜食葡萄干旱的指标,采用区域内60个气象站点1981−2014年的逐日气象资料,通过计算区域内鲜食葡萄各生育期内的作物水分亏缺指数,得到各生育期鲜食葡萄的干旱频率及站次比,基于区域内鲜食葡萄干旱时空分布情况评估其干旱发生风险。结果表明：环渤海地区降水量与鲜食葡萄需水量的时间匹配性较差,区域内鲜食葡萄在各个生育阶段均具有一定的干旱风险;以鲜食葡萄的新梢生长期及着色成熟期为发生干旱的高风险时期,该时期发生干旱频率高且易发生较为严重的干旱;以河北省中南部为干旱高风险地区,该地区鲜食葡萄发生严重干旱风险较高,且环渤海地区鲜食葡萄以着色成熟期干旱影响范围最广。 相似文献
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2018−2019年对伊宁县观测区的冰葡萄进行分期采收试验,并测定不同延迟采收时间果实的总糖、总酸、糖酸比,利用相关分析、偏回归分析和多元线性回归分析,探寻不同延迟采收期冰葡萄的品质变化、品质年际变化以及品质与气象因子关系的变化规律,并以此判别当冰葡萄达到“最优品质”时的最佳采收时间,为优化冰葡萄品质、合理化区域管理提供参考依据。结果表明：（1）2018年及2019年随着冰葡萄成熟后采收时间的推迟,总糖和总酸含量的整体变化趋势基本一致,均表现为总糖含量随采收时间推迟逐渐增大,总酸含量随采收时间推迟呈先减后增的变化特点。（2）影响冰葡萄总糖含量的主要气象因子有采摘前120d平均气温（T120）、采摘前120d平均最低气温（Tmin120）、采摘前30d平均气温日较差（ΔT30）;影响冰葡萄总酸含量的主要气象因子有采摘前120d平均气温（T120）、采摘前120d平均最低气温（Tmin120）、采摘前120d平均相对湿度（RH120）、采摘前60d平均相对湿度（RH60）。（3）形成“最优品质”所需的气象条件适宜区间为7.5℃≤T120≤18.3℃,4.8℃≤Tmin120≤9.6℃,48%≤RH60≤70%,52.3%≤RH120≤64.8%,研究区采收期气象条件满足上述范围时,冰葡萄达到最佳采收时间。2018年最佳采收时间为11月21日,2019年最佳采收时间为12月1日。根据此气象条件,对2020年伊宁县冰葡萄最佳采收期进行验证,结果与实际相符,说明研究结果可以用于实际推广。 相似文献
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从不同地域鲜食葡萄的生长特性和生理机制出发,基于气候因子对鲜食葡萄区域分布的影响,从时间和空间尺度收集影响其种植分布的气候因子,结合鲜食葡萄种植园区分布信息,利用最大熵模型（MaxEnt）分析四川省鲜食葡萄的潜在空间分布及气候特征,并进行评价分析。结果表明：刀切法筛选出影响四川省鲜食葡萄潜在分布的4个主要环境变量（累计贡献百分率达89.8%）为≥10℃活动积温、气温年较差、年日照时数和年降水量,80%鲜食葡萄潜在分布面积的各影响变量指标范围分别为4145～6283℃·d、6.8～9.0℃、924～1314h和804～1247mm。鲜食葡萄种植高适宜区占全省面积的11.8%,主要分布在广安、成都、乐山西南部、宜宾和泸州北部以及凉山中部地区,气候特征为≥10℃活动积温5197～6082℃·d,气温年较差6.5～7.6℃,年日照时数902～1241h,年降水量861～1124mm;适宜区占全省面积的23.6%,广泛分布于除盆周山区之外的盆地大部分地区以及凉山南部、攀枝花西南部,气候特征为≥10℃活动积温5053～6144℃·d,气温年较差6.7～7.7℃,年日照时数868～1356h,年降水量807～1139mm;低适宜区占全省面积的23.1%,集中在盆北、盆西山区及攀西地区北部,气候特征为≥10℃活动积温3227～5549℃·d,气温年较差7.8～13.4℃,年日照时数948～2049h,年降水量643～1187mm;不适宜区占全省面积的41.5%,主要集中在川西高原和攀西东北部。研究结果说明气候因素仍然是影响四川省鲜食葡萄种植的主要环境因子,4个气候因子主导作用明显,模拟的潜在分布结果能够为四川省鲜食葡萄种植决策提供科学参考。 相似文献
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基于云南昭通1958−2019年逐日气象观测数据、1978−2018年苹果种植统计数据和2010−2018年果园生产调查和观测数据,采用线性趋势分析、逐级订正等方法,探讨云南昭通苹果最大可能生育期内农业气候资源和农业气象灾害的变化特征,估算当地气候生产潜力,以高效合理利用农业气候资源、科学布局苹果产业。结果表明：（1）1958−2019年,云南昭通无霜期、稳定通过10℃的持续时间分别显著增加3.5d和4.5d,理论上能满足苹果生育所需,但昭通苹果花芽膨大期与终霜日和稳定通过10℃起始日期不匹配,成熟期与初霜日和稳定通过10℃终止日期不匹配。（2）根据云南昭通2010−2018年苹果实际生育期,明确了当地苹果最大可能生育期为稳定通过3℃起始日期−稳定通过13℃终止日期。1958−2019年,云南昭通苹果最大可能生育期内平均最低气温、平均气温和平均最高气温分别为11.8、16.1和22.6℃,分别以0.1、0.04和0.05℃·10a−1的速率增加;气温日较差平均为10.89℃,以0.2℃·10a−1的速率减少。降水量和日照时数分别以1.0mm·10a−1和6.7h·10a−1的速率减少。（3）过去62a,云南昭通苹果花期低温发生风险较低,不是当地苹果生长期内的主要农业气象灾害,连阴雨发生风险较高,且主要分布在苹果关键生育期6−9月。（4）在当地气候背景下,苹果最高理论产量约为94t·hm−2,光温、气候生产潜力分别占光合生产潜力的83.0%和76.0%,研究期内昭通果园实际产量仅为光合生产潜力的35.0%,统计产量仅为光合生产潜力的10.0%。随着技术进步和品种选育,果园实际产量与生产潜力的差距逐渐缩小。云南昭通气象条件能充分满足苹果生长发育,通过合理、高效栽植技术应用及对农业气候资源的充分挖掘,可进一步提高苹果产量,提升品质。 相似文献
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利用CCSM4和IPSL-CM5A-MR模式1961-2005年历史模拟和2006−2098年RCP2.6和RCP4.5排放情景下的逐日降水以及1961−2005年贵州省84个气象台站逐日降水资料，使用偏差校正改善模式模拟能力，通过降水强度、日最大降水量和强降水量等9个指标探究全球升温1.5℃和2.0℃条件下贵州省极端降水变化特征。结果表明：贵州省RCP2.6和RCP4.5情景下各极端降水指数虽然波动幅度较大，但总体上均呈现增加的趋势，且相对于基准期（1986−2005年）而言全球升温2.0℃时各极端降水指数增幅约为升温1.5℃时的两倍。在升温2.0℃下9个极端降水指数概率密度曲线尾端均向右延伸，表明在升温2.0℃情景下各极端降水指数中高值出现的概率增大。因此，将全球升温控制在1.5℃而不是2.0℃意义重大。 相似文献
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为了丰富鲜食玉米种类,促进其产业发展,本文研究了鲜食糯玉米葡萄醋饮料的制备工艺。以鲜食糯玉米为主要原料,葡萄为辅料,综合运用米酒、果酒酿造技术以及醋酸发酵技术,制备鲜食糯玉米酒和葡萄酒。将二者按比例混合后进行醋酸发酵制备鲜食糯玉米葡萄醋,经调配后得到鲜食糯玉米果醋饮料。采用单因素试验和正交试验,优化发酵工艺条件和饮料配方,并按照国标的方法测定微生物指标。结果表明:鲜食糯玉米酒酿造工艺为:破碎玉米粒和玉米芯以5∶l比例混合,蒸煮糊化后,接入酒曲5%,25℃发酵5d;葡萄酒酿造工艺为:酵母接种量5%,初始糖度13.3%,发酵温度30℃,发酵时间4d;鲜食糯玉米葡萄醋醋酸酿造工艺为:将糯玉米酒和葡萄酒以4∶1混合后,接入15%醋酸菌,30℃,120r·min-1,摇床发酵6d;鲜食糯玉米葡萄醋饮料配方为:原醋20%,蔗糖10%,柠檬酸0.2%。所得鲜食糯玉米葡萄醋饮料呈琥珀色,澄清透明,具有玉米清香和葡萄香味,口感协调,风味独特;总酸≥5.2×10-3g·mL-1,可溶性固形物≥8×10-2g·mL-1;菌落总数≤100cfu·mL-1,大肠菌群≤3(MPN·mL-1),致病菌未检出。 相似文献
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苹果生长发育受气象因素影响较大,陕西高低温灾害发生频率的增加对苹果的产量和品质有很大影响。物候期的确定是指导果业生产、进行灾害风险管理的重要依据。目前,物候期观测数据十分匮乏,通过构建物候模型可对历史物候期进行重构。在陕西的四个果区,分别选取物候资料记录相对全面的两个代表站点,礼泉和凤翔（关中果区）、旬邑和长武（渭北西部果区）、铜川和白水（渭北东部果区）、延长和洛川（延安果区）。在各果区的两个代表站点中,选取历史物候期记录时间序列更长的站点,利用SPSS软件对该站点物候期日序与所选气象指标进行逐步回归分析,建立多个单项或多项物候期预测模型,再通过回代检验和预测检验两种方法选取最优模型。采用平均绝对误差（MAE）、物候期模拟值与实际值相差0～3d的相对准确率（RA）评估检验结果,并选择最优模型。结果表明：（1）萌芽期模型MAE为0.8～2.4d,RA为84.6%～100%;花期模型MAE为2.5～3.4d,RA为55.6%～75%;果实发育期模型MAE为0.9～2.8d,RA为63.2%～100%;成熟期模型MAE为2.2～3.2d,RA为69.2%～72.2%;模型模拟效果由好到差依次为萌芽期、果实发育期、成熟期和花期。（2）重构1981−2019年延安果区、渭北东部果区、渭北西部果区和关中果区苹果萌芽期年日序分别为72−98、70−88、73−98和71−85,花期年日序分别为102−116、86−107、100−125和84−115;1981−2019年延安果区、渭北东部果区和关中果区苹果果实发育期年日序分别为114−122、89−118和87−117,成熟期年日序为260−301、276−297和224−348。（3）重构物候期的空间分布,1981−2019年延安果区和渭北东部果区萌芽期由东南向西北逐渐推迟,关中果区和渭北西部果区自西向东推迟;花期整体自南向北越来越晚;果实发育期从南向北逐步推迟;延安果区和渭北东部果区成熟期从东向西逐步推迟,关中果区和渭北西部果区自西向东逐步推迟。本研究构建的物候模型的模拟效果总体较好,所重构的苹果物候期数据序列可为苹果生产管理和灾害风险防范提供基础性支撑,对果树物候期模型的研发具有借鉴意义。 相似文献
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河南省夏玉米花期高温热害风险分析 总被引：1，自引：0，他引：1
根据河南省110个气象站1970−2019年逐日最高气温观测资料和19个农业气象观测站夏玉米生育期数据,以32℃和35℃作为轻度和重度夏玉米花期高温热害发生阈值,选取花期日最高气温≥32℃和≥35℃发生频率和日最高气温≥32℃和≥35℃的积热量4个关键致灾气象因子,构建高温热害综合指数,开展河南省夏玉米花期高温热害风险区划,为夏玉米生产趋利避害和防灾减灾提供参考依据。结果表明：（1）1970−2019年河南省夏玉米花期高温日数呈先减小后增加的趋势,21世纪10年代（2010s）后高温日数和频率明显增加,与高温发生频次最低的1980s（20世纪80年代）相比,高温日数增加1.4d（≥32℃）和1.5d（≥35℃）,高温频率增加20.6个百分点（≥32℃）和20.5个百分点（≥35℃）。河南省夏玉米花期高温日数50a平均值在1.8～4.5d（≥32℃）和0.4～1.9d（≥35℃）,高温发生频率在24.3%～64.3%（≥32℃）和2.5%～31.1%（≥35℃）,豫东南为高温热害发生的高频区。（2）近50a轻度和重度高温积热均呈先减弱再增强的趋势,21世纪10年代（2010s）高温积热较1980s（20世纪80年代）增加52.8℃·d（≥32℃）和52.5℃·d（≥35℃）。空间分布上基本呈现出南高北低、东部平原高于西部山区的态势。（3）结合高温强度和发生频率的致灾高风险区主要集中在南阳南部、漯河、许昌东部、周口、驻马店,约占夏玉米主栽区面积的28.5%;研究区域大部地区为中风险区,约占夏玉米主栽区面积的56.2%;而三门峡、洛阳西部、济源西部、安阳等地夏玉米花期高温热害风险相对较低,约占夏玉米主栽区面积的15.3%。 相似文献
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利用1980−2019年华北平原40个站点的气象数据,将夏玉米花期日最高气温≥35℃持续3d及以上作为高温指标,综合考虑频次和持续时间,制定轻度、中度、重度高温热害等级;利用灾害发生次数和站次比分析夏玉米花期高温热害的变化规律;基于信息扩散理论评估高温热害风险概率,为科学应对夏玉米花期高温热害,保障夏玉米的高产稳产提供依据。结果表明：（1）2010−2019年是华北平原夏玉米受花期高温热害影响加重的阶段,呈现连年发生、范围明显扩大的特征,河南省表现明显。（2）夏玉米花期高温热害高风险区主要为山东西部和河南省,山东西部以轻度热害为主,风险概率在10a一遇以上（≥10%）。河南省受灾范围广、频次高、程度重,重度高温热害的风险概率在10a一遇以上（≥10%）的面积占比为66%,5a一遇以上（≥20%）的面积占比为18%。 相似文献
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塔克拉玛干沙漠腹地降雨特征分析 总被引：1，自引：0，他引：1
[目的]探究塔克拉玛干沙漠腹地降雨特征,为该区生态环境建设提供支持。[方法]利用塔中气象站2005—2014年4—10月的逐小时降水量资料,通过对雨强、降水量、雨日等综合分析塔中地区近10a降雨特征。[结果]研究区逐小时降水量和降水频次在时次分布上具有较好的一致性,23:00至翌日8:00时为高值区,17:00到22:00为低值区;1h雨强(用R1表示),降水频次最多是R1≤0.5mm的降水,占总频次的64.5%,其次是0.6mm≤R1≤1.5mm,但从对降水的贡献率来看0.6mm≤R1≤1.5mm的贡献率最高,占总降水量的26.4%,其次是R1≥4.6mm;不同量级降水过程(用R表示),0.1mm≤R≤2mm的降水过程发生频次最多,R≥6.1mm降水过程对降水量贡献率最大,占总降水量的52.6%;夜间为降水的易发时段;R≥6.1mm的降水过程主要集中在5—7月,尤其多发生在6月,且有1/2发生在前半夜;5h以下的降水占了降水总数的85.5%。[结论]研究区的降水主要以短时夜雨为主,近年来≥6.1mm雨日呈增加且稳定趋势,因此沙漠地区有出现大降水的可能性。 相似文献
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为阐明新时期东北三省粮食生产在中国粮食安全战略中的重要性，定量评估气候变化背景下气象灾害对区域粮食产量造成的损失，利用1981−2020年粮食种植面积、产量和农业灾情统计数据，对比分析东北三省和全国粮食产量与灾情的变化特征；采用已构建的灾情−产量评估模型，输入近10a灾情数据，估算东北三省粮食产量因灾损失及最终产量，并对已建灾情−产量评估模型的敏感性和稳定性进行检验。结果表明：（1）1981−2020年，东北三省粮食种植面积、总产量大幅增加，占全国比例稳步提高，2020年种植面积、2012年以来总产量占比均达到全国的1/5。（2）在全国灾情呈先增强后减轻的显著变化趋势下，东北三省灾情并无明显增减趋势，40a内全国和东北三省粮食单产分别以65.96kg·hm−2·a−1和252.5kg·hm−2·a−1增加，近10a东北三省粮食单产极显著增加，增幅为52.6kg·hm−2·a−1。（3）2011−2020年全国平均受灾面积、成灾面积分别为23704.5×103和11204.7×103hm2，东北三省分别为3899.1×103和1900.0×103hm2；10a内全国和东北三省的灾情均显著低于前3个年代，是40a中灾情相对最轻的10a。（4）灾情−产量评估模型的模拟精确度高，黑龙江、吉林、辽宁粮食产量模拟值与实测值的线性回归决定系数（R2）分别为0.98、0.90和0.88；斜率分别为1.05、1.02和0.98（P＜0.01）；40a平均因灾损失率分别为10.4%、17.9%和18.0%，50%的年份因灾损失率高于8.0%、17.0%和16.0%。（5）受灾情总体偏轻的影响，该模型对吉林和辽宁近10a的粮食产量略有高估。基于1981−2010年数据构建的区域粮食因灾损失评估模型，经检验能很好地评估气象灾害对粮食产量造成的损失，具有预测粮食产量的性能，具备业务化应用的可行性。气象灾害对东北三省粮食产量的影响大于对全国灾情影响的平均水平，鉴于东北粮食产量在全国粮食产量的占比较高，新时期防范东北地区农业气象灾害风险对保障国家粮食安全至关重要。 相似文献
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气温、降水和辐射是农作物生长发育必需的基本气候要素，其大小、波动及空间分布决定局部地区的种植结构和农产品产量增减，具有喜温喜水特性的玉米其生长发育对气候变化的响应更为敏感。本研究基于辽宁省新民和朝阳地区近40a气象数据分析各气候要素变化特征，根据局地气候暖干化趋势耦合气温、降水、辐射三要素构建不同气候情景，利用田间实测数据对WOFOST模型进行校准和适用性检验，并将该模型用于模拟不同气候情景下辽宁典型雨养春玉米产量变化。结果表明：（1）验证后的WOFOST模型能较好地模拟两站点春玉米产量，其模拟值与实测值的相对均方根误差分别为8.78%和5.96%，一致性系数分别为0.82和0.96。（2）新民和朝阳两地在设定的气候要素变化范围内春玉米产量与气温呈负相关，与降水呈正相关。在气温增加，降水减少，辐射增强的不同梯度气候情景下，新民（气温+1.2℃，降水量−25%，辐射+4%）和朝阳（气温+1.4℃，降水量−25%，辐射+3%）减产幅度分别达92.5%和85.9%，接近雨养春玉米绝产的警戒气候情景。（3）新民春玉米产量受降水影响显著，朝阳则对气温变化响应敏感，而两地产量对给定比例的辐射变化均未表现出明显波动。 相似文献
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以山西吕梁山南部乡宁县为代表,基于乡宁站1972?2015年的气象观测资料、乡宁戎子酒庄有限公司2009?2015年的酿酒葡萄实验观测数据,运用数理统计和相关分析等方法,分析乡宁地区酿酒葡萄种植的光、热、水等气候条件,并通过葡萄生长季的温度、降水、日照、光热系数以及成熟期的水热系数等指标,评价乡宁地区酿酒葡萄种植的气候适宜性,揭示吕梁山南部地区发展酿酒葡萄生产的气候优势。结果表明：（1）乡宁地区年无霜期平均为202.8d,≥10℃积温平均为3498.0℃·d,最冷月低温均值?4.4℃,极端最低气温?21.6℃,气候条件十分优越,适宜酿酒葡萄种植。（2）20世纪90年代以前,葡萄生长季积温少,可种植中、早熟酿酒葡萄品种,随着气候变暖,90年代以后,积温大幅增加,满足了种植晚熟酿酒葡萄品种的热量条件。（3）葡萄生长季光、温、水资源及其在关键发育时段的分布特征总体有利于葡萄生长发育和优质品质的形成,但4月中旬葡萄萌芽期霜冻概率为22.7%,存在低温灾害风险,夏季无38℃以上高温天气,7、8月个别年份降水偏多,易出现连阴雨天气,对葡萄糖度造成一定影响。（4）相关分析表明,葡萄糖度与葡萄成熟期光、热因子呈正相关,与水分因子呈负相关,成熟期湿度对葡萄糖度影响极显著。葡萄成熟前一个月（9月）平均气温21.9℃,降水量74.4mm,日照时数6.7h,气温日较差为10.6℃,水热系数为1.5,温度条件优越、日照充足、早晚温差大、降水少,具有优质酿酒葡萄生长的气候环境。种植试验表明,乡宁县葡萄含糖量达到酿造高品质葡萄酒的标准,具有经济栽培的价值。 相似文献
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利用甘肃东部22个县（区、市）1965−2018年气象资料、1995−2018年苹果产量、种植面积资料和近5a的其它社会经济统计资料，综合分析筛选包括危险性、易损性、敏感性和防灾减灾能力4个方面的12个指标，构建苹果气象灾害综合风险评估指标体系，采用折衷方法计算风险指标权重，进一步构建风险指数评估模型，应用GIS技术制作风险区划图，评估苹果气象灾害综合风险。结果表明：甘肃东部苹果气象灾害综合风险分布呈现出由东南向西北加重的趋势，重度以上综合风险区主要分布在沿关山山区和六盘山东西两麓，以及陇东黄土高原北部，风险指数大于0.45；中度综合风险区主要分布在陇东中南部和渭河流域大部，风险指数在0.25～0.45；轻度综合风险区仅分散性分布在渭河流域川区和陇东东南部的小部分地区，风险指数低于0.25。 相似文献
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安徽省水稻高温热害保险天气指数模型设计 总被引：4，自引：0，他引：4
利用安徽省南陵县1991-2011年逐日气象数据,通过调查区域水稻生长期的主要农业气象灾害类型,选择易对授粉产生影响并导致减产的中稻孕穗-灌浆期高温热害作为保险设计的气象灾害类型;定义7月21日-8月15日连续3d日最高气温在35℃（含35℃）以上为一个高温过程,计算日有效高温差累计值,作为水稻高温热害保险天气指数（ST）;以10℃作为赔付触发值,并按照灾害程度越大赔付标准越高的思路确定不同灾害程度下的具体赔付标准（即启动赔付系数）;通过对南陵县1991-2011年水稻产量的分离和去趋势化处理,计算历年由于气象条件变化造成的产量和货币损失,对比历史天气指数发生概率与历史产量损失率,确定指数保险赔付的触发值及赔付标准,建立高温热害天气指数模型;与实际灾害情况相结合,通过设定参数值详细给出了模型在安徽省南陵县应用的计算过程。该天气指数保险产品操作性强,可为同类地区高温热害保险提供参考,以便在灾害发生后客观、快捷地为保户提供经济补偿。 相似文献
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基于5℃界限温度指标，利用羌塘自然保护区附近站点1971−2019年逐日平均气温、降水量和日照时数等资料，采用线性回归、Mann-Kendall检验方法和R/S分析等方法，分析了近49a自然保护区高寒草地牧草青草期及其水热气候资源的变化特征；预估了在RCP2.6、RCP4.5和RCP8.5三种排放情景下，未来80a（2021−2100年）牧草青草期的变化，以期了解和预测高寒草地生态系统的动态变化。结果表明：（1）近49a自然保护区平均每10a牧草青草期开始日提早2.81d，终止日推迟2.74d，天数延长5.56d；青草期积温、降水量和日照时数均表现为显著增加趋势，增幅分别为75.86℃·d·10a−1、15.84mm·10a−1和27.58h·10a−1。（2）在年代际变化特征上，20世纪70−90年代各站青草期开始日晚、终止日早、持续天数短、水热条件偏差；21世纪00−10年代截然相反，青草期开始日早、终止日晚、持续天数长、水热资源充沛。（3）M-K法检验显示，青草期开始日、终止日和天数的突变时间分别出现在2006年、1991年和1988年；青草期积温、降水量和日照时数分别在1988年、1999年和1981年也发生了由偏少变偏多的突变。（4）青草期要素的Hurst指数均大于0.5，表明未来青草期开始日提早、终止日推迟、天数延长，积温、降水量和日照时数均增加的变化趋势仍将持续。（5）在RCP4.5排放情景下，未来80a自然保护区牧草青草期开始日提早10d、终止日推迟9d、天数延长17d，这有利于牧草生长，牲畜抓膘，对牧业生产、草地生态系统恢复十分重要。 相似文献
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最热月和最冷月温度是农业气候区划的常用指标,最热（冷）月的时间和温度具有时空变化性,传统方法以7月和1月直接计算最热月和最冷月温度,与实际有误差,探寻相对准确的最热（冷）月温度统计方法是气象服务农业防灾减灾的课题。本研究利用湖南常德地面气象站1951−2018年逐日温度数据,以31d为月时间长度,统计各年度连续31d的滑动平均温度,确定最热（冷）月起止日期及其月平均气温,对比分析最热（冷）月多年平均时段、最热（冷）月份温度与最热（冷）月温度的差异。结果表明：（1）最热月跨越6月下旬−9月上旬,多年平均时段为7月中旬−8月中旬,该时段、7月和8月的平均气温比最热月平均气温分别偏低0.5℃、0.9℃和1.7℃。（2）最冷月跨越12月上旬−翌年3月中旬,多年平均时段在1月上旬−2月上旬,该时段、1月和2月的平均气温比最冷月平均气温分别偏高1.0℃、1.1℃和2.9℃。（3）以温度误差≤1.0℃为标准,则以多年平均时段统计最热月气温的准确率接近90%,而以7月为标准统计其准确率仅61.2%,说明以多年平均时段统计最热月气温比7月更加准确有效。（4）以温度误差≤2.0℃为标准,则以多年平均时段和1月统计最冷月气温的准确率都超过80%;相对而言,平均时段效果略好于1月。综上所述,最热（冷）月多年平均时段比7月（1月）统计最热（冷）月气温的误差相对小且准确率高。因此,建议估算最热（冷）月温度时,不再直接采用7月（1月）,而是以最热（冷）月的多年平均时段,并根据实际统计结果对温度指标作相应调整。 相似文献
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TRMM卫星降水产品降尺度及其在湘江流域水文模拟中的应用 总被引：4，自引：4，他引：0
高时空分辨率降水数据对准确刻画区域降水时空变化特征、精准模拟区域生态和水文过程具有重要的现实意义。以湘江流域为例,在考虑地理、地形和植被等多重要素的基础上,建立了基于地理加权回归法（Geographic Weighted Regression,GWR）的热带降雨测量卫星（Tropical Rainfall Measuring Mission,TRMM）降水降尺度模型,并采用比例指数法反演得到星地融合日降水Ⅰ、Ⅱ、Ⅲ三种产品,用来驱动土壤和水评估模型（Soil and Water Assessment Tool,SWAT）,分析评估其在水文模拟中的应用潜力。结果表明：1）GWR降尺度后,在TRMM降水空间分辨率由0.25°提升至0.05°的同时,同气象站点观测月降水之间的决定系数（R2）平均提升了0.33,均方根误差（RMSE）平均降低了43.30 mm,平均相对偏差（Average Relative Error,ARE）平均降低了38.71%,表明该降尺度模型在湘江流域TRMM月降水降尺度研究中具有良好的适用性;2）与TRMM日降水量相比,星地融合日降水Ⅲ产品同气象站点观测日降水量的R2提高了0.81,RMSE降低了10.27 mm,ARE降低了0.11%,表明以气象站点观测日降水量作比例指数展布星地融合月降水是可行有效的;3）星地融合日降水Ⅲ产品在SWAT模型日、月径流模拟中的纳什效率系数最大,分别为0.79、0.93,相对误差最小,分别为0.12%、1.10%,水文模拟效果最优,可替代气象站点和TRMM卫星降水进行水文模拟。研究结果可为气象站点稀缺区域的高精度降水资料获取和高效水文模拟提供数据支撑和方法借鉴。 相似文献