河南省夏玉米精细化农业气候区划研究

根据夏玉米对气象条件的要求,确定了河南省夏玉米的气候区划指标和相应等级。利用河南114个气象站点1971-2000年气候资料和台站地理信息,采用G IS技术对夏玉米不同生育期的温度、降水和日照等气候资源进行了网格推算。采用模糊数学方法,将全省划分为适宜种植区、次适宜种植区和不适宜种植区3个分区,并分别评述了各区域的特点,提出了建议。最后利用各县(市)夏玉米种植面积比例对本次区划结果进行了验证。     

川西高原不同熟性玉米种植农业气候区划

本文利用川西高原21个气象观测站近50年气象观测数据分析了川西高原玉米种植区域的气候资源变化趋势。并基于ARCGIS对川西高原的早、中、晚熟玉米种植进行了农业气候区划。结果表明川西高原玉米种植区域的整体热量资源呈显著的增加趋势,降水资源变化不明显,生产季节内的日照时数呈减少趋势。适宜不同熟性的玉米种植区域主要集中在川西高原的东部、东南部及中部部分地方。      

基于分布式模型模拟的茶树种植适宜性区划

茶树种植适宜性区划研究可为浙江茶产业良好发展和优化布局提供理论依据。从气候、土壤、地形3类影响因子中选出10个因子对浙江省的茶树种植适宜性进行区划研究。其中,气候因子5个,分别为年平均气温、≥10℃活动积温、年降雨量、生长季平均相对湿度和年日照时数,这5个因子通过主成分分析筛选确定;土壤因子2个,即:土壤质地和土壤p H值;地形因子3个,即:海拔高度、坡度和坡向。考虑到浙江省地形复杂多样的实际情况,对所有气候因子采用分布式模型实现其空间分布精细化模拟。利用层次分析法确定各因子权重系数,采用加权求和法建立茶树种植综合区划评估模型。结合各种因子适宜性等级量化指标,最终获得茶树种植适宜性综合评价得分的空间分布。基于土地利用现状,屏蔽水域、城镇居民用地等不适宜种植区,将浙江分为适宜、较适宜和不适宜3个种植区。结果表明,浙江茶树种植各指标适宜性以气候适宜性最佳,地形适宜性次之,土壤适宜性最差。浙江茶树适宜区占参评面积(除去屏蔽区域)的45.51%,该区海拔、热量等自然资源充分满足茶树生长;较适宜区占47.05%,该区主要分布在平原地带或中高海拔地区;不适宜区占7.44%,主要分布在高山区,热量资源不足。     

内蒙古西辽河流域特种玉米品种特性及气候区划

基于玉米本身的特性和用途的不同,将玉米分为高油型玉米、高淀粉型玉米、高赖氨酸型玉米和甜玉米四大类型.根据每种玉米品种对气候条件、土壤类型、地形特征等的不同需求,以通辽地区作为内蒙古东部西辽河流域玉米主产区的示范区,提出了特种玉米的区划指标,并利用GIS技术进行适宜种植区域划分.内蒙古通辽地区大部分农区适宜种植特种玉米,最适宜区、适宜区基本上均位于通辽南部和中部农业区.     

基于MaxEnt模型的薄壳山核桃气候适宜性区划

基于最大熵模型（MaxEnt）和GIS技术,提出一种薄壳山核桃气候适宜性区划方法。利用美国本土274个种植点,结合美国本土和中国云南省1981—2010年气候数据开展薄壳山核桃气候适宜性区划研究。结果表明:7月平均气温、年平均气温、30年极端最低气温、年降水量、3—5月降水量、年日照时数和4—5月日照时数为影响薄壳山核桃气候适宜性的主要气候因子。基于美国本土种植点构建的MaxEnt模型在该区域具有较高精度,但将模型直接外推用于中国云南省可靠性不足。因此,利用模拟区域和训练样本气候因子值域的偏离程度改进气候适宜性指数,并将云南省薄壳山核桃适宜性划分为最适宜、适宜、次适宜和不适宜4个等级。其中,最适宜区和适宜区分布于热量资源丰富、日照相对充足并具备较好冬季低温条件的亚热带地区和热带地区边缘。受云南省复杂地形和气候条件影响,区划结果呈现出破碎化分布。     

梧州市基于GIS荔枝优化布局的气候区划

以梧州市及其周边市县地面气象观测站的1971-2010年气候资料为基础,对梧州市中熟荔枝生育与气象条件关系的分析,选出气候区划指标因子,并建立空间分析模型,采用地理信息系统(GIS)技术,对梧州市中熟荔枝进行气候适宜性区划,得出梧州市荔枝种植优化布局专题图。结果显示:梧州市荔枝气候适宜度区划指标有4个:年平均气温、年极端最低气温、2-7月有效积温和1月平均气温,每个指标分3级,对应适宜、次适宜、不适宜。梧州市中熟荔枝适宜种植的面积约为4975.9km~2,次适宜种植约为3642.3km~2;不适宜种植约3961.8km~2。区划结果可为梧州市优化中熟荔枝种植提供科学依据。     

气象灾害指标在湖南春玉米种植区划中的应用

根据湖南省97个气象站1961—2004年气温、日照、降水等气象资料, 结合玉米生态习性和田间试验分析结果, 计算了玉米生长期内相关的灾害指标。得出玉米吐丝-成熟期干旱、高温热害及播种-出苗期的连阴雨3个气象灾害指标对其生长的影响最大, 在分析该3个灾害指标的地域分布特征基础上, 利用该3个指标出现概率, 引进“无级变速”原理, 进行春玉米种植区划。区划结果表明:湖南大部分地方适宜种植春玉米, 从区划结果与实际产量对比分析比较, 湖南玉米的高产区均在最适宜区和适宜区内; 低产区大多都在较适宜区和次适宜区, 只是湘东南山地低产区在最适宜区范围内, 与实际情况不吻合。原因可能是这一区域玉米生长期内光、温资源不足, 加之土壤肥力较差的缘故。     

基于GIS的重庆市秋玉米气候区划

本文分析了重庆秋玉米栽培与气象条件关系和主要气候问题,指出秋季热量资源是影响秋玉米分布的主要原因,将秋玉米生育期间80%保证率≥16℃活动积温作为重庆市秋玉米气候区划指标。利用ARCGIS和数字高程模型(DEM)得到了重庆市秋玉米生育期间80%保证率≥16℃活动积温的空间分布,以此为基础将重庆市秋玉米栽培区划分为:热量丰富中熟秋玉米适宜栽培区,热量较丰中熟鲜食秋玉米适宜栽培区、热量一般早熟秋玉米适宜栽培区、热量较差早熟鲜食秋玉米适宜栽培区以及热量不足秋玉米不适宜栽培区等5种类型区,并提出了相应的措施建议。      

GIS支持下的芒果种植农业气候区划

根据芒果生产与气象条件的关系 ,分析确定了百色地区芒果种植的农业气候区划指标 ,进行了区划指标的小网格点推算 ;采用 GIS技术对百色地区芒果种植区进行农业气候区划 ,划分适宜、次适宜和不适宜种植区 ,提出趋利避害合理发展芒果生产的措施和建议 ,为农业结构调整及芒果的合理布局提供科学依据     

昭平县基于GIS技术的茶树种植气候区划

基于GIS技术,利用茶树的生长发育条件与气候之间的相关关系,研究昭平县内茶树种植的农业气候区划。利用昭平县1:25万基础地理数据和昭平县气象站近30a的气候资料,建立区划指标的高层模型,并采用GIS技术对研究区的茶树种植进行气候区划,可划分为四个区,即最适宜种植区、适宜种植区、次适宜种植区以及不适宜种植区。针对各个区不同的气候特征,提出相对应的茶树种植建议,为昭平茶叶的种植和生产发展提供科学参考。