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1.
以海南岛为研究区域,选用5个大气环流模式(GCMs)1970−1999年的逐日输出数据和同期地面气象观测数据,使用空间插值降尺度到0.5°×0.5°格网。以格网单元为基础,应用系统误差修订(修正值法或比值法)和多模式集合平均方法(贝叶斯模型平均法BMA或等权重平均法EW),训练与验证GCMs输出值并进行综合修订。在此基础上,分析RCP2.6、RCP4.5和RCP8.5情景下,未来海南岛近期(2020−2059年)和远期(2060−2099年)农业水热资源,包括年平均气温、1月平均气温、≥10℃积温、≥20℃积温、年降水量、1月降水量和≥20℃界限温度生长期间降水量的变化特征。结果表明:GCMs输出值的系统误差和BMA权重系数在格网间存在较大的空间差异,且GCMs输出值低估逐日最高气温约3.55℃,高估逐日最低气温约1.19℃,逐日降水量仅为观测值的54.35%。基于格网的综合修订,可有效降低GCMs输出值在空间上的不确定性,BMA与EW的修订结果相似,均优于单一GCM模式。通过格网BMA综合修订后,最高气温、最低气温和降水量在验证期的相关系数r分别约提升0.10、0.07和0.06;均方根误差RMSE分别约降低2.38℃、1.01℃和1.01mm;较单一GCM相对观测值的偏差平均约减少3.25℃、1.13℃和25.67mm。未来海南岛农业热量资源在空间上主要表现为从中部向外围逐渐升高,高温主要分布在南部至西部沿海地区,年平均气温的增幅全岛较为接近,1月平均气温、≥10℃积温和≥20℃积温的增幅分别表现为由东向西、由北向南和由中部向外围递减。在时间上,RCP8.5情景下所有农业热量资源均为极显著增加且增温最快,RCP4.5情景为先增加后平缓,RCP2.6情景较为平缓,远期无显著增温。未来海南岛降水资源在空间上转为由东向西逐步递减的格局,南部和北部沿海地区降水变率增加,西部和中部降水变率减少,在时间上无显著变化趋势。随着未来海南岛气候变暖和降水格局的改变,农作物适宜种植面积扩大,会对农业生产带来巨大挑战,应提前布局,做好趋利避害。  相似文献   
2.
海南岛昌江县昌化镇草地,用点样法取得数据,应用spss软件聚类分析,可划分为五类。以和它草——三芒草群落面积最大,最有代表性;金须茅——蔓荆子——绢毛飘拂草则局限于滨海沙地上。文章末尾就利用问题作了讨论。  相似文献   
3.
4.
[目的]为茶园生态防治做基础性调查。[方法]采用形态对比法,对海南省儋州热作两院地区茶园蜘蛛种类进行调查。[结果]经初步鉴定,明确有蜘蛛共42种,分别属于12科30属,其中5种鉴定到属,另有4种只鉴定到科,未列入其中。[结论]该次调查仅做种类鉴定,但鉴于蜘蛛在生态防治上的重要性,有必要做进一步的调查。  相似文献   
5.
利用光学显微镜技术观察飘拂草属16个种、2个亚种的叶下表皮微型态。结果显示:飘拂草属植物叶下表皮主要由长细胞和气孔器细胞组成,其中长细胞呈现长筒形、短筒形,少数为多边形;气孔器通常1~3列分布于脉间;保卫细胞哑铃型,两端明显或不明显加厚;副卫细胞圆屋顶形、圆屋顶形至三角形、低圆屋顶形或三角形。这表明不同种间叶下表皮特征表现出一定的差异,对种的划分具有一定的分类鉴定意义。  相似文献   
6.
为促进海南省益智(Alpinia oxyphylla Miq.)产业的可持续发展,更好地发挥其对地区经济的推动作用,对海南益智产业发展现状开展了调查。分析发现海南益智产业具有资源比较优势明显、市场潜力巨大、产业基础良好等发展潜力和优势,是海南经济结构调整和精准扶贫的首选。指出了海南益智产业发展中存在种苗、种植、品质、市场风险等问题,提出了加强育种、规范化栽培、功能成分提取和产品开发研究,制定相关标准,健全组织保障和资金保障体系,加强市场营销,打响品牌知名度等建议。此研究可为海南益智产业发展提供参考。  相似文献   
7.
叶康 《热带作物学报》2019,40(11):2261-2263
本文报道了海南兰科植物3新记录种,分别是全唇叉柱兰[Cheirostylis takeoi (Hayata) Schltr]、兰屿芋兰(Nervilia lanyuensis S. S. Ying)和台湾隐柱兰(Cryptostylis taiwaniana Masam)。凭证标本存于上海辰山植物园标本馆(CSH)。  相似文献   
8.
采用DEA(Data Envelopment Analysis)方法对海南旅游经济效率进行评价,并提出海南旅游投入的调整策略,以期让海南旅游发展更加合理,为旅游投资规划和产业结构调整提供可参考的依据。  相似文献   
9.
针对"海南毒豇豆"事件,沈阳市农业检测中心加强对南方豆类蔬菜的检测力度,确保沈阳市民吃上放心蔬菜,确保农产品质量安全。  相似文献   
10.
运用灰色系统理论的关联分析方法,对海南省农民人均纯收入与影响农民人均纯收入的主要因素进行了实证研究。研究结果表明,各因素对农民人均纯收入影响的关联序为:农业贷款、乡镇企业贷款(0.838 2)>农业机械总动力(0.835 3)>农业生产资料价格总指数(0.796 4)>农村家庭从业人员(0.730 3)>粮食单位面积产量(0.701 1)>农业人口数(0.684 3)>农业生产总值(0.678 9)>耕地总面积(0.670 8)>粮食占农作物总播种面积比重(0.644 4)。在此基础上,根据关联度的分析,对如何发挥主导因素的作用,提高海南省农民人均纯收入提出了政策建议。  相似文献   
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