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采用陕西关中40个气象站1961-2008年的气象资料,运用线性趋势分析法,基于GIS技术分析了陕西粮食主产区关中的热量资源气候变化特征及趋势,结果表明：关中地区稳定通过0℃、15℃积温都是增加的趋势,稳定通过10℃积温关中的东部、西部和南部地区是增加的趋势。秋粮生长季节平均气温大部分为上升趋势,东北和北部为下降趋势,下降的幅度为-0.0--0.2℃/10a;平均最高气温是增加的趋势,气温增高有利于加速秋粮的生育进程,平均最低气温大部分地区是下降的趋势,下降的幅度为-0.4--0.6℃/10a。夏粮生长季节平均气温、最高气温和最低气温关中地区都是下降的趋势,气温的下降不利于小麦的生长发育和高产。 相似文献
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根据渭南地形地域特点,从南、北、中部选择三个代表性站点,利用1981—2013年渭南南、北、中部“倒春寒”发生程度资料,结合三个气象站相应逐日气象资料,采用相关分析、逐步回归等方法,选取与4月“倒春寒”相关系数高的气象因子,构建分区域“倒春寒”预测方程。结果显示：影响渭南南部“倒春寒”发生程度的气象因子有2个,影响渭南北部“倒春寒”发生程度的气象因子有4个,影响渭南中部“倒春寒”发生程度的气象因子有3个。分别建立南、北、中部三个区域的“倒春寒”预测模型,历史回代准确率分别为82%、94%、83%；等级历史回代准确率分别为75%、84%、81%；2014—2019年4月“倒春寒”预报准确率分别为100%、83%、83%；等级预报准确率分别为100%、80%、80%。发生预报和等级预报准确率较高、效果理想,预测方程和等级判定指标均达到气象预报服务需求。 相似文献
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本文基于渭南市11个国家气象站(1971—2019年)4月逐日平均气温、最低气温资料及农作物、经济林果冻害和倒春寒气象指标,采用Mortle小波分析、数理统计等方法,分析得出渭南4月倒春寒的时空分布、小波周期演变特征和规律,倒春寒致灾的气象条件。结果表明：1971—2019年渭南4月发生中度倒春寒的概率较高,轻度和中度占比分别为59.9%和30.5%,重度占9.6%；北部倒春寒重于南部,南部重于中部；全市倒春寒年均站次为0.64站次/a,其中白水年均次数0.98站次/a。近49年4月倒春寒年均站次以0.118站次/10a速率下降。倒春寒4月年均站次时间序列存在4～6 a、6～11 a、12～17 a、25～32 a4类尺度的周期变化规律,6 a、10 a时间尺度为第一、第二主周期。小波分析得出4月倒春寒的周期与重灾区白水发生的倒春寒具有较好的一致性。 相似文献
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