气象科普小知识

1、秋绵雨灾害及防御措施 秋绵雨是指9-11月份连续5域5 d以上逐日降雨量大于或等于0.1mm的持续阴雨天气。贵州省的西部受秋绵雨影响最重,自西向东影响逐渐降低。秋绵雨对农业的危害较大,轻则使水稻、玉米成熟期延长,重则使秋收作物倒伏、谷粒生芽;或使秋耕秋种难以进行,影响播种。秋绵雨影响田间生产活动的进行,导致不能及时收获或已收获的不能脱粒晾干入库而发生霉烂如何应对秋绵雨灾害:(1)关注天气预报,抓住降雨过后的间晴天气,及时抢收作物。(2)加强田间管理,促进早发芽,多发芽。⑶开沟排水,防止湿害。     

贵州省2020年秋绵雨过程分析及农业气象服务

2020年9月-11月贵州省出现了1961年以来持续时间和影响范围最强的秋绵雨天气,1149站（总数的75.0%）出现特重级秋绵雨。秋绵雨天气造成秋收进度缓慢、秋种进度受阻,同时也不利于水果成熟采摘上市,2020年水稻单产较上年减产1.9%。针对这次秋绵雨天气过程,贵州省山地环境气候研究所及时启动应急保障服务,修正秋收及秋种气象适宜度等级指标,建立6h、12h、24h秋收（抢收）气象适宜度指标,提前预警、及时发布秋收气象适宜度等级、滚动跟进服务,采用多种手段对外发布各种预报、预警信息,减少损失,保障贵州省水稻收获、颗粒归仓以及秋播顺利进行。     

贵州秋绵雨的气候特征及异常成因浅析

利用贵州省83个气象观测站点1961—2021年逐日降水数据,定义贵州省单站秋绵雨过程,构建了综合考虑秋绵雨最长时段日数、其余时段累计日数、9—10月雨量占年雨量比例的秋绵雨综合强度评估指标,通过小波分析、突变分析、合成分析、相关分析等方法,对贵州秋绵雨的时空特征及其与北半球500 hPa高度场、全球海温场的关系进行了研究。结果表明：秋绵雨指数大致呈东北—西南向的条带状分布,自西北部向东南部递减;秋绵雨指数年际波动大,近61 a来以0.064/10a的速率呈下降趋势;秋绵雨指数EOF分析第1模态空间型表现为全区一致分布型,是贵州秋绵雨气候变率的主模态;贵州省秋绵雨存在2~4 a的年际变化周期;1997年为贵州秋绵雨突变点;重秋绵雨年500 hPa高度场欧亚大陆上空位势高度距平呈“北正南负”的距平分布,有利于北方冷空气南下,850 hPa距平风场南海及其周边地区为显著的反气旋性环流,加强了西南暖湿气流的输送;ENSO对贵州秋绵雨的影响是非对称的,当前期8月热带东太平洋偏暖、热带西太平洋偏冷时,对应El Niño年贵州秋绵雨偏重。     

贵州秋绵雨的气候特征分析

该文利用1961—2014年贵州省76个气象台站的逐日降水资料对贵州省秋绵雨的总体特征和分月特征进行分析。研究表明:全省年均秋绵雨次数最大值区域位于贵州省西部和中部高海拔地区一带,贵州秋绵雨次数具有自西北向东部或向南部递减的分布规律。秋绵雨次数、天数和累积降水量3个要素均存在着多重时间尺度的周期变化特征,不同月份其时间周期也各有差异。9—11月各月秋绵雨天数最大值区域均位于贵州省西部一带,但其分布规律不尽相同,从变化趋势来看,9—11月各月秋绵雨次数距平百分率变化的倾向率均呈不同程度的减少趋势。     

灰色动态GM（Gray Model）模型在秋绵雨预测中的应用

本文利用灰色动态(GM)模型．对秋绵雨进行动态建模。根据秋绵雨发生的时间及气候变化特点．分别建立各时段预报模型．实现秋绵雨中长期动态预测．其拟合效果和试报结果较为理想．具有较强的实用性。     

灰色动态GM(Gray Model)模型在秋绵雨预测中的应用

本文利用灰色动态(GM)模型,对秋绵雨进行动态建模.根据秋绵雨发生的时间及气候变化特点,分别建立各时段预报模型,实现秋绵雨中长期动态预测,其拟合效果和试报结果较为理想,具有较强的实用性.     

黔南秋绵雨天气的分析及预报

本文通过气候分析，对秋绵雨（含秋雨）的时段进行了切合本地实际的划分。秋雨可以寓于秋绵雨之中，但不一定构成绵雨，而绵雨期内的过程性秋雨，可以加重秋绵雨的危害。本文提出了秋绵雨的三大环流特征及地南形势场配置，给出了秋绵雨、秋雨的起始场、持续期和结束期的预报思路、方法和指标，于实际业务预报有一定价值。     

贵阳市秋绵雨的气候统计特征及其环流成因

分析贵阳市秋绵雨的气候统计特征，给出了贵阳市秋绵雨分区图及区域性秋绵雨过程的统计特征，并指出其存在明显的年际变化和年代际变化的特点。通过对典型重秋绵雨年和无秋绵雨年环流成因分析，概括出造成秋绵雨的500hPa环流模型特征，提出了秋绵雨的防御对策建议。     

2020年贵州特重级秋绵雨的气候预测智能推荐评估

2020年秋季贵州共有52站次出现了特重级秋绵雨过程,从区域性角度考虑,期间9月10日—10月7日共28天有60%及以上站点同时发生秋绵雨过程,为1981年以来之最,特重级秋绵雨出现的区域主要位于省之中部一线以及西南部、东南部地区,全省大部分地区出现秋绵雨的开始日期主要集中在9月上旬,其中省之西南部、东部部分地区的开始日期出现在9月中旬。综合考虑Ps和Acc评分作为推荐指数,得到的最优预测推荐结果对于2020年9月贵州降水的异常趋势把握较好,尤其在降水异常分布型上,若将最优预测推荐结果中的趋势项提升至二级异常,那么Ps评分将由78提升至98.8。     

六盘水2002年主要气象灾害综述

对2002年影响我市的冰雹、干旱、暴雨洪涝、秋风、秋绵雨、倒春寒、凝冻等主要气象灾害及其给我市的工农业生产和人民生命的财产造成的经济损失作了综述。     

桂西北冬种降水资源的农业气候评价

本文分析了桂西北冬季降水量的时空分布特征及其对冬作物生育与产量的影响,认为秋绵雨和冬春干旱是影响冬种的主要因素;建立了冬种水分适宜度隶属函数综合模式,并作出了冬种适宜区划。     

贵州暴雨洪涝,秋绵雨和凝冻的气候特征及灾情分析

应用贵州省４７个站点的气象资料钭全省１９５１－１９９５年爆雨洪涝,秋绵雨及凝冻等灾害的气候特征及历年变化情况作了一个较为详尽的分析,并评述其对工,农业生产的影响。     

稻茬冬小麦不同播种方式和播种量试验研究

稻茬冬小麦不同播种方式和播种量试验于2008—2009年度在江苏省农业科技综合展示基地(宿迁点)进行,试验共设计4种播种方式和3个播种量水平,研究分析不同播种方式和播种量及气象条件对稻茬冬小麦生长发育、抗逆性和产量的影响。结果表明:播种方式和播种量对冬小麦的生长发育及产量有显著影响,在生产实际中应结合具体情况采取适当的播种方式,播种量水平以每亩20万株左右基本苗较理想。在粳稻收获较晚,冬小麦无法适期播种时,可以采取稻田套播方式,播种量要适当增加;籼稻腾茬早的,可以选择收获后7 d左右人工撒播或条播;在茬口和气候等条件适宜的情况下,尽可能采取水稻收获后2 d左右进行冬小麦播种。条播能更充分的利用光温水等气候资源。     

2021年贵州省粮油作物生长季 农业气候评价

为了评估2021粮油作物生长季内气象条件对农业生产的影响,根据贵州84个观测站的气温、降水、日照3个气象要素的变化特点,结合作物生物学特性对气象的要求,并与历史同期气象条件进行对比,结论为：（1）夏收粮油农业气象条件利弊相当,属于正常气候年景：生长季内光热条件适宜;出苗期受秋绵雨影响,苗情偏弱;关键生育期前期,光温水匹配良好,利于产量形成,后期受两个旬的低温阴雨寡照天气影响,不利于灌浆,随后天气转好,作物恢复生长,气象条件有利于收获晾晒。（2）秋粮作物农业气象条件利大于弊,属于较好气候年景：生长季内光温水匹配良好,作物生长后期气象条件优于生长前期;营养生长期受2次低温阴雨寡照天气影响,苗情略偏弱,随后天气转好,生殖生长期光温充足,夏旱偏轻发生,利于秋粮作物生长发育和单产提升。     

稻茬冬小麦不同播种方式和播种量试验研究

稻茬冬小麦不同播种方式和播种量试验于2008—2009年度在江苏省农业科技综合展示基地(宿迁点)进行,试验共设计4种播种方式和3个播种量水平,研究分析不同播种方式和播种量及气象条件对稻茬冬小麦生长发育、抗逆性和产量的影响。结果表明:播种方式和播种量对冬小麦的生长发育及产量有显著影响,在生产实际中应结合具体情况采取适当的播种方式,播种量水平以每亩20万株左右基本苗较理想。在粳稻收获较晚,冬小麦无法适期播种时,可以采取稻田套播方式,播种量要适当增加;籼稻腾茬早的,可以选择收获后7 d左右人工撒播或条播;在茬口和气候等条件适宜的情况下,尽可能采取水稻收获后2 d左右进行冬小麦播种。条播能更充分的利用光温水等气候资源。     

用带周期分量的多元回归模型预测贵州气象灾害变化趋势

选择与贵州农业生产有重要影响的春旱,夏旱,倒春寒,秋风,秋绵雨,凝冻６种气象灾害作研究对象,在对分析了它们的时空分布特征和序列周期期规律的基础上,用逐步回归筛选法,建立了邓序列各种延拓周期分量为预报因子的多元回归预测模型。据此,对１９９８－２０００年的６种气象灾害的变化趋势进行了预测。     

解读云贵 静止锋

贵州地处青藏高原东南侧、云贵高原东斜坡上,属中国亚热带高原季风湿润气候,且由于位于肯藏高原的东侧,受青藏高原大地形和中纬度季风天气影响,形成了一些独特的天气特点：比如雨凇（也有称雪凝、凝冻）,秋绵雨（华西秋雨的一部分）、秋风等,在影响这些天气的系统中,     

黔东南州油菜生产的主要气候因子分析

利用黔东南州1971--2000年30a的气候资料,根据油菜种植的主要农业气候生态特性,分析黔东南州种植生产油菜的气候条件优越性及影响其产量的灾害性天气。结果表明,黔东南州种植生产油菜的光、温、水条件优越、但是受秋绵雨、秋冬干旱、冬季低温雪凝、春季干旱等灾害性天气的不同影响,造成黔东南州油菜产量不稳定。     

基于GIS技术的青神县秋绵雨风险区划

根据1966～2009年眉山市所有县（区）、与青神毗邻的乐山市3个县（区）的降水资料,综合青神县10个镇（乡）的人口、耕地、水系等要素,利用自然灾害风险指数方法及秋绵雨灾害风险评价模型,基于GIS技术,求算出秋绵雨风险指数,并绘制青神县秋绵雨风险区划图。结果表明青神县秋绵雨灾害高风险区主要位于罗波乡的西部、汉阳镇西部边界。次高风险区位于罗波乡中部、汉阳镇中西部、西龙镇西部边界,以及岷江流域、思蒙河和官厅水库。     

广东回南天等级划分及与前期低温阴雨的关系

将回南天划分为轻微、轻度、中度和重度4个等级:持续1 d为轻微,2 d为轻度,3~5 d为中度,≥6 d或5 d且日平均气温5 d升幅≥12℃为重度。广东沿海的低温阴雨与回南天常相随出现,80%的低温阴雨过程后会出现回南天。回南天对群众生活和财产安全的影响越来越大,建议将其纳入广东省高影响天气行列,条件成熟时,可发布回南天预警信号。