广州地区梅花开花期与气象因子的关系

基于广州地区2010—2016年梅花开花期和气象因子平行观测资料,采用相关分析、线性回归等方法研究了梅花开花期与气象因子的关系。结果表明:广州地区梅花初花期、盛花期和凋谢期年际变化较大。梅花初花期、盛花期、凋谢期出现的时间与降水量没有明显的相关,反应不敏感,但初花期和盛花期持续时间的长短在一定程度受降水量影响;初花期前10 d降水量、前20 d降水量与初花期天数有显著的正相关,与盛花期天数有较为明显的负相关。梅花花期与其前期气温有显著的负相关,初花期前1个月平均最高温度每升高1℃,初花期就提前3. 8 d,盛花期就提前5. 1 d;前3个月平均温度每升高1℃,凋谢期就提前5. 3 d;而初花期前2个月平均温度每升高1℃,初花期天数就减少2. 7 d;初花期前1个月平均温度每升高1℃,盛花期天数就增加2. 3 d。     

SW物候模型在北京樱花始花期预测中的应用

基于海淀气象站1981—2012年逐日平均气温资料和2014年3月逐日平均气温滚动预报资料,应用SW物候模型,进行了2014年北京玉渊潭公园杭州早樱始花期的预测试验,取得了较好的效果。试验结果表明:应用SW模型预测2014年杭州早樱的始花期,提前10天预测的结果(始花期为3月27日)和自然条件下的实况值偏差为3~4天,提前一周左右预测的结果(始花期为3月25日)和自然条件下的实况值,偏差为1~2天。研究结果进一步验证了SW物候模型用于观赏植物观赏期预测的适用性较高,可进行更广泛的业务试用。     

鸭梨初花期预报模式的研究

根据物候资料及春季气候特点，利用榆树初花期与鸭梨初花期期间≥0℃的积温，预报鸭梨初花期；根据花前生育期特点，利用逐步回归的方法，对开花前的29种气象要素进行回归筛选，建立鸭梨初花期统计预报模式。     

基于ForcTT模型的牡丹始花期预测

选取山东菏泽市1981—2010年的牡丹始花期资料和气象资料,应用气候倾向率和Mann Kendall突变法等统计分析法探讨了牡丹始花期与气象条件的关系,利用ForcTT模型模拟了牡丹的始花期。结果表明：①随着气候变暖,菏泽牡丹始花期以4.4 d/10a的趋势逐年提前,并在1996年发生了一次突变。1981—1996年牡丹始花期主要集中在4月下旬,处于偏晚时期,1997—2010年始花期主要集中在4月中旬,有所提前。②牡丹花期发生的早晚主要受牡丹开花前1个月（3月）平均气温的影响,而且牡丹始花期和3月份平均气温的突变节点一致,其次是2月平均气温的影响,3月仅日照时数对牡丹花期有一定的影响,降水对牡丹花期无明显影响。③采用ForcTT模型预测牡丹的开花期时,最佳的开始日期为2月1日,最佳的基础温度为1 ℃时,平均误差为1.29天,最小偏差为1.73天,而当开始日期为2月1日,基础温度为3 ℃时的平均偏差和最小偏差均在2天之内,也再次验证了2月和3月的气温对牡丹始花期的影响较大。     

2014年4月强寒潮天气对阿勒泰地区沙棘花期冻害的影响分析

通过对2014年阿勒泰地区沙棘萌动期—开花期—坐果期跟踪观测和历年发育期、冻害调查,发现2014年阿勒泰地区沙棘发育期较历年明显偏早10天左右,且花期遭遇轻度冻害。通过对有记录以来的气候资料分析确定阿勒泰地区大部分地方沙棘花期在4月20日以后,其中,青河在5月1日以后。本文将2014年4-5月气温与历年同期气温相比较,发现2014年4月气温存在前期高,后期低,且回升趋势和历年趋势相反的异常现象。进一步分析1954-2014年4月21日-5月15日之间的5县一市-5℃、-4℃、-3℃以下最低气温发生概率,结合2014年花期冻害程度,发现沙棘花期冻害率与最低气温和其降幅成正相关,其冻害率均在20%以下,确定阿勒泰地区沙棘花期冻害指标为-4℃。这为沙棘花期冻害预警、产量预报提供了科学依据。     

宁夏枸杞花期霜冻指标试验研究

2019年3—5月利用人工霜冻模拟箱进行枸杞现蕾期、初花期和盛花期霜冻指标试验,模拟-8~-1℃、持续1~6 h的32组不同低温和持续时间处理组合,根据室内霜冻模拟试验冻后观测结果,将受冻症状划分为3个级别,并统计每个级别的受冻率,制定霜冻等级判断标准,建立基于低温、持续时间、受冻级别和受冻率的霜冻指标;利用2018年3—5月13个点次的大田霜冻试验结果和25个枸杞种植区自然霜冻调查结果验证霜冻指标。结果表明:枸杞霜冻与低温及其持续时间密切相关,温度越低、持续时间越长,霜冻越重;现蕾期抗冻性最强,初花期抗冻性明显较现蕾期弱,盛花期一定程度上较初花期弱。利用霜冻指标判断的结果与实际灾害情况符合率较高,具有较强的实用性,可作为枸杞花期不同阶段的霜冻灾害预报及评估依据。     

近40年潍坊地区雷暴日的气候特征

利用潍坊地区不同地理位置的 4测站观测资料 ,分析了 1 96 0～ 1 999年 (4 0年 )潍坊地区初、终雷暴日各地域的差异和变化趋势。结果表明 :初雷暴日 4 0年提前了 8天 ,终雷暴日变化趋势呈抛物线型 ;雷暴期各地域不同 ,基本规律是 :寿光 >青州 >诸城 >潍坊 ;雷暴日的年均频数寿光 2 8 0天 ,青州 2 7 5天 ,诸城 2 6 5天 ,潍坊 2 6 3天 ,平均倾向率每 1 0年 - 1 2天 ;雷暴频数的月分布呈单峰形 ,前半夏沿海大于山区 ,后半夏山区大于沿海 ;候平均气温上升 (下降 )稳定通过 8℃ ,是初雷暴日 (终雷暴日 )的温度阈值     

杏、李树花期冻害的预防

有关资料分析表明：杏、李树花期日平均气温＞２０℃且持续３天以上的年份为丰产年;花期气温降至０℃以下时,即是只有两天,杏、李树也会受冻害而减产。杏、李树一般在３月中下旬开花,有些品种花期更早。据方城县近３０年气象资料统计结果,４月中旬有１０天日最低气温＜０℃。因此,杏、李在开花期易受寒潮、低温和霜冻等灾害性天气影响,致使其受粉不良,坐果率低。为防止杏、李树花期遭受冻害,可采取延迟花芽发育、推迟花期的方法：①春季灌溉果树或在树干上喷涂白剂（１０倍石灰水和１２０倍盐水混合液）,来降低土壤和树体温度,从…     

介绍一种寒露风的长期预报方法

1思路我县地处粤北山区，一半以上的水稻耕种区是在海拔400m以上的山地，由于山高气寒，历年寒露风天气都严重地威胁着晚稻生产，轻则可减产1～2成，重则可达到3成以上。因此做好寒露风预报，防御寒露风灾害，提高晚造产量，是一个有效的途径。本文用韵律关系对寒露风进行趋势预报，以便提早做好晚稻品种安排、耕作布局，使抽穗扬花期避过寒露风影响，达到高产稳产。2寒露风规律与起报信号2．1寒露风出现规律如日平均气温≤23．0℃，而且连续3天或以上为一次寒露风过程，并以过程3～6天为轻，≥7天为重，两次过程中隔一天算作一次，则在1956…     

油菜花期物候主要限制因子分析及预报模型的构建

以油菜开花开始时间(即始花期)为研究对象,利用1980—2016年江苏省油菜发育期观测资料和同步气象数据,分析油菜始花期的时空变化趋势。结合油菜生理特性,筛选与油菜始花期显著相关的气象因子。以高淳站为例,采用通径分析明确各气象因子对油菜始花期的作用并评估因子敏感性,最后构建油菜始花期的回归预报模型。结果表明:在气候变化背景下江苏地区油菜始花期呈逐年提前趋势,淮河以南地区平均提前3 d以上;上年日平均气温稳定通过0℃终日(X_1)、当年日平均气温稳定通过5℃初日(X_2)、现蕾至开花前时段内分别大于0℃、5℃和10℃的有效积温(X_1、X_4和X_5)、最低气温分别小于0和5℃的日数(X_6和X_7)及平均最低气温(X_8)等8个因子与油菜始花期相关性达极显著水平;其中2月上旬至3月上旬的平均最低气温(X_8)、日最低气温小于5℃日数(X_7)、大于5℃有效积温(X_4)对油菜始花期的直接影响位列8个因子的前三位,且这3个因子两两共同对油菜始花期的相对影响程度也排在各因子对回归方程R~2总贡献率的前三位;其余5个因子直接效应普遍小于间接效应,且它们主要通过X_4、X_7、X_8对油菜始花期产生影响,而X_4、X_7、X_8也通过这5个因子产生一定影响;去掉任何一个因子,都会引起其他某些因子对油菜始花期的直接、间接作用发生变化;基于这8个因子构建的回归模型可解释68.48%的油菜始花期变化,并具有区域适用性。因此,就江苏地区而言,光照和降水对油菜开花早晚影响较小,热量条件才是江苏油菜开花早晚的主要限制因子,所构建的始花期预报模型可较好反映油菜开花时间早晚与相关热量因子变化的规律。     

气象条件对兰溪杨梅生产的影响分析

为了探明气象条件对兰溪杨梅生产的影响,用18树龄的荸荠种杨梅为材料,分析了关键生长期气象条件(2—6月)对兰溪杨梅初花期、成熟期、产量和果实品质的影响。分析表明,2月下旬日平均最高温度每提高1℃初花期提早0.76 d;2—5月日平均有效积温每提高1℃成熟期提早5.7 d;花期长时间低温,座果率和产量明显下降;6月份积温高,可溶性固形物提高;6月份降雨量增加,商品率下降,可溶性固形物降低。     

广州地区梅花花期的预报方法

引用关于梅花花期需冷量计算的台湾模型,利用2010年1月至2013年1月萝岗街自动站逐时气温数据和萝岗香雪公园同时段的梅花花期数据,修改了模型需冷量计算的界限温度,建立了广州地区梅花花期的预报模型。利用广州模型计算得出,萝岗香雪梅花进入初花期、盛花期和凋谢期的需冷量分别约为50~66、80~96和145~164 CU。经对2013—2014年萝岗香雪公园梅花花期的预报效果检验,梅花初花期和凋谢期的预报误差为1~3 d,盛花期的预报误差为5~9 d,预报效果良好。     

利用区域自动站资料分析核桃花期冻害气象条件及成因

利用太行山南部核桃种植区100个区域自动站和6个国家气象站的常规观测资料、NCEP/NCAR再分析数据和临城"绿岭"核桃种植基地核桃发育期观测及冻害资料,对核桃遭遇花期冻害时区域自动站和国家站之间的气温指标相关性及种植区冻害风险气候特征进行研究,结果表明:1区域自动站和国家气象站的气温相关性显著,其中,90%的站点相关系数高于0.9;2同一时刻,区域站气温与海拔高度呈负相关,当核桃花期国家气象站气温分别低于3.6℃、2℃、0.4℃、-0.4℃时,可能受冻的核桃种植区海拔高度分别为1000m以上、600m以上、200m和0m以上。3太行山南部山区核桃花期年平均冻害风险日数为3.4天。4核桃花期冻害和极涡及乌拉尔山高压脊异常偏强有关。     

苹果花期冻害防御技术试验通报

经2a在旬邑县对苹果花期冻害防御技术试验，结果表明，采用作物秸秆覆盖、树体涂白、化学控制生长等方法，可推迟果树花期、初花期7～10d，使盛花期稳定进入无霜期。     

渭北地区苹果花期推迟气温特征分析

采用渭北优势苹果种植区8县（区）2008—2010年的苹果始花期观测资料和月平均气温、积温资料与2011年相应资料对比分析,建立始花期预测模型。结果显示：2011年苹果始花期明显推迟,花期低温冻害风险降低。花期推迟主要受前期气温、积温影响,3月气温偏低起决定性作用。前一年12月到当年2月负积温绝对值与始花期呈正相关,前一年12月到当年4月上旬≥0o C积温、3月上旬到4月上旬≥10 o C积温与始花期均呈反相关。当3月平均气温小于7 o C,始花期在4月12日以后;3月平均气温大于7 o C,则始花期在4月12日或之前;3月平均气温每偏低1 o C,始花期推迟1～2d。     

百里杜鹃景区杜鹃花始花期模式预报研究

为准确预报普底景区、金坡景区杜鹃花始花期,分析了百里杜鹃始花期的物候特征与气温的相关关系,找出影响百里杜鹃始花期的温度,建立普底景区与金坡景区百里杜鹃始花期预测模型.结果表明:①普底、金坡两个景区的杜鹃花始花期集中在3-4月.②影响杜鹃花始花期的主要气温是稳定通过10℃、12℃初日日期,③稳定通过12℃初日建立的预报模型可作为普底、金坡景区的始花期预报模型.将2008-2012年的资料回代检验,普底景区预测日期准确的年份有3a、较为准确的年份有2a,金坡景区预测日期准确的年份有2a、较为准确的年份有2a,两个景区均没有出现不准确的年份,预测效果较为理想.     

局地热雷雨天气

经2a在旬邑县对苹果花期冻害防御技术试验,结果表明,采用作物秸秆覆盖、树体涂白、化学控制生长等方法,可推迟果树花期、初花期7～10d,使盛花期稳定进入无霜期。

     

北京地区东京樱花花期对气候变化的分段响应

基于1965—2014年北京颐和园观测的东京樱花(Cerasus yedoensis)始花期数据和同期日均气温资料,运用相关、回归分析法和M-K突变检验法分析了北京地区东京樱花始花期对气候变化的分段响应情况。结果表明:1965—2014年间,北京地区东京樱花始花期总体呈现显著提前趋势,且于1990年发生了突变。1990—2014年的平均始花期较1965—1989年提前了10 d。始花期与2—4月气温最为相关,气温的敏感度总体为-4. 1 d/℃。对比1990年前后两个时段东京樱花始花期的气温敏感度,发现1990年后始花期的气温敏感度有所增加,从-2. 9 d/℃增至-4. 6 d/℃。根据时空物候模型分析,后一时段樱花开花当日温度相对较低,积温累积的时间也相对较长,这是导致樱花始花期气温敏感度在后一时段较高的直接原因。     

梅州市强对流天气气候分析及预报

1强对流天气的气侯概况1.1定义：在市内，一天内有一县或以上发生≥8级雷雨大风或冰雹或龙卷或飑，则定义为一个强对流天气日或出现一次强对流天气。1．2资料来源：各县气表-1和强对流发生时即时登记资料。1．3强对流天气的气候状况（1）时间分布①年际变化根据197o～1990年21年的气象资料统计，我市共发生强对流天气218日（次），平均每年为10．4日（次），其中最多年为1983年，发生20日（次），最少年为1970年和1979年，只有4日（次）。从图1可见，我市强对流发生次数的年际变化大约有9年左右的周期。②月际变化根据周年资料统计：我市除1…     

BP神经网络在油菜花期预报中的应用

建立花期预报模型,发布观赏性植物的精准花期预报,为旅游活动提供重要参考依据,已经成为气象服务领域一个新的发展方向。为了解高淳旅游区油菜花期的变化规律,探索其预报方法,指导高淳油菜花节旅游活动,根据1985—2010年高淳站日最高气温、日最低气温、日平均气温、日降水量、日日照时数、日平均5 cm地温、日平均相对湿度和日小型蒸发量等气象观测数据,利用主成分分析法,得到其与油菜花期相关系数较大的3个主成分,即温度因子、天气因子和辐射因子,以此为输入因子,建立基于BP神经网络的油菜花期预报模型,探讨BP神经网络在花期预报领域的应用。结果表明,传统的有效积温方法预报结果与实际开花期平均相差4.25天,BP神经网络方法预报结果与实际开花期平均相差1.5天,与有效积温预报油菜花期的方法相比,BP神经网络技术具有预测结果准确率高和操作简单等特点,在花期预报领域具有广阔的应用前景。