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为探寻小麦赤霉病病穗率预测方法，基于滁州市2005-2020年小麦赤霉病病穗率资料和对应气象资料，运用相关性及灰色关联分析法(GRA)确定小麦赤霉病主要气象影响因子并作为支持向量回归(SVR)模型的输入向量，再利用粒子群算法(PSO)优化SVR模型的惩罚因子C和核函数参数g,建立基于粒子群算法优化的小麦赤霉病预测支持向量回归模型。同时针对本地不同小麦品种，构建PSO-SVR-SOUTH和PSO-SVR-NORTH的PSO-SVR分模型，应用3种模型对滁州地区小麦赤霉病病穗率进行预测。结果表明，拔节期至灌浆期是影响滁州小麦赤霉病的重要时段，各生育时期内降水量、雨日数、湿度、日照等气象因子与赤霉病有高关联；PSO-SVR赤霉病病穗率预测模型的起报时间越接近灌浆期，其预测精度越高，测试样本的预测值与实测值相关系数最高达0.68,均方根误差最小为9.55%;按照不同小麦品种构建的PSO-SVR-SOUTH和PSO-SVR-NORTH模型的预测效果要优于原PSO-SVR模型，其中最迟起报时间的PSO-SVR-SOUTH和PSO-SVR-NORTH模型的平均绝对误差分别较原PSO-SVR模型减少了... 相似文献
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利用常规气象观测资料和雷达监测资料,采用天气学客观诊断分析方法,对2018年春末发生在滁州地区的强对流天气的形成机制和形成条件进行了分析。结果表明,此次强对流天气包括雷雨大风、短时强降水和局地冰雹,并伴有飑线特征,江淮之间北部对流强度大于南部;满足滁州地区低槽型强对流天气环流特征,高低层系统构成前倾结构利于强对流天气发生;大气具有较强的不稳定能量,低空急流输送水汽条件,热、动力因子相互配合在地面辐合线的作用下触发对流;天气尺度系统移速慢是导致滁州地区强对流天气反复出现的直接原因,且天气尺度的有利背景使得发展的对流系统更具有组织性;地面自动站的风场资料对强对流天气发生区与未来移动趋势有较好的监测与预报反应;通过雷达径向速度识别逆风区对雷暴大风的监测和预报有很好的指示意义,多普勒天气雷达垂直积分液体含水量可作为冰雹预警预报的一个重要参考指标。 相似文献
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依据自然灾害风险分析理论,用统计回归方法,结合GIS技术得出滁州市暴雨洪涝灾害风险区划图。以精细到60个自动站降雨量为暴雨致灾因子,以滁州地势为孕灾环境因子,以乡镇人口、经济、耕地面积为承载体因子,以乡镇经济和农田水利措施为抗灾能力因子,采用专家打分法确定暴雨洪涝综合风险指数。结果表明：暴雨洪涝灾害高风险区主要位于滁州市区各乡镇街道、沙河镇和腰铺镇,来安县的新安镇、施官镇和三城乡西北部,天长市的天长街道和永丰镇,全椒县的十字镇、襄河镇、六镇镇东南部、武冈镇和二郎口镇的南部,定远县的定成镇,凤阳县的府城镇、临淮关镇和枣巷镇,明光市的中心街道、苏巷镇和女山湖镇。以上地区暴雨洪涝危险系数较高,是滁州全市防灾减灾的重点区域。 相似文献
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为分析标准化降水指数（SPI）在安徽省干旱监测评估中的适用性,基于SPI从干旱频率、站次比和干旱强度3个方面分析了1961—2019年该地区干旱时空演变特征。结果表明,1961—2019年安徽省各地区干旱频率总体呈南高北低分布,轻旱、中旱、重旱平均频率分别为31.7%、15.7%和6.1%;1961年以来安徽省轻旱以上平均站次比高达31.7%,有15年发生全域性干旱,1978年是干旱发生面积最广的年份,共发生18次全域性春旱、14次全域性夏旱、17次全域性秋旱和16次全域性冬旱;1961年以来安徽省干旱总体以轻旱到中旱为主,且呈微弱下降趋势,最强年份1978年为特旱级别,各季节干旱强度表现为夏旱>秋旱、春旱>冬旱,2011年的春旱、1978年的夏旱、2019年的秋旱和1968年的冬旱是1961年以来各季节性干旱最强年份。SPI可用于安徽省干旱监测评估。 相似文献
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为科学评价区域稻米气候品质提供技术支撑，该研究基于2008-2018年安徽省区域性试验稻米品质资料及对应站点气象数据，采用数理统计方法，明确了稻米品质形成关键期和最佳温度，建立了中籼和中粳稻米气候品质评价模型，并利用2018年分期播种试验稻米品质资料对模型进行了验证。结果表明：中籼和中粳稻米品质形成关键期分别为齐穗后33 d和36 d，稻米品质形成的适宜温度分别为24.8 ℃和23.0 ℃。将稻米气候品质划分为"特优""优""良好""一般"4个等级，对应中籼稻米气候品质指数（IACQ）范围分别为：IACQ≥3.40、3.09≤IACQ<3.40、2.73≤IACQ<3.09、IACQ<2.73，中粳稻米气候品质指数范围分别为：IACQ≥3.36、3.08≤IACQ<3.36、2.68≤IACQ<3.08、IACQ<2.68。经验证，与实际等级相比，模型计算得到的中籼和中粳稻米气候品质等级准确率均为80%。该研究建立的评价模型可用于中籼和中粳稻米的气候品质评价工作。 相似文献
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