青海黄南地区近54年蒸发量变化特征及其影响因子

利用青海省黄南地区近54a(1960—2013年)蒸发量、气温、降水量、日照时数、水汽压等资料,应用地理信息系统、数理统计、线性回归和Mann-Kendall检验等方法分析了黄南地区蒸发量的空间及时间变化趋势,并对黄南地区蒸发量变化特征及其影响因子进行了诊断研究。结果表明:黄南地区年平均蒸发量呈明显的下降趋势,20世纪60—70年代为蒸发量偏多阶段,80年代及后为偏少阶段;黄南地区蒸发量最大的季节是春季和夏季,各季蒸发量均呈减少趋势;黄南地区年蒸发量在1973年发生了由多到少的突变,春、夏、秋、冬季分别发在1973、1975、1976和1974年;分析影响蒸发量的相关因子,蒸发量与日照时数呈显著的正相关关系,与水汽压和降水量呈显著的负相关关系,日照时数的减小是蒸发量减少的主要影响因子。     

曲管地温表雨后应重新埋置

从县站测报工作普查中，发现个别站雨后耙松地温场时，为省事起见不重新埋置四支曲管地温表，这种做法是不对的。曲管表如果不重新埋置，久而久之周围的土壤就会板结，从而影响地中温度测量的准确性。因为土壤的增温主要依靠吸收太阳辐射，特别是在太阳辐射较强的夏季，土壤的结构在很大程度上影响着土壤温度。     

小偃54小麦的抗逆性表现

小偃54是一个具有杂种优势、品质优良的小麦品种.通过在豫南试种、示范及对其生理机制探讨发现它有发达的根系,可在逆境中充分吸收营养、水分等,以满足自身营养需要和加大蒸发量,以调解渍水及旱灾条件下的生理功能和提高抵御病、旱、涝、倒伏等自然灾害的抗逆能力;具有旗叶中等、旗叶上挺的特征,因此通风透光较好,冠层温度较低,具有较高的抗干热风能力.此外,它是蛋白质含量很高的优质小麦,又是氮高效基因型,既能在逆境胁迫下充分吸收营养,又能用自身能量维护渍水条件下的生存需要,同时它又是属于高效低营养基因型,尤其适合在低磷协迫下利用其自身遗传生理特性去活化吸收营养,调解抗逆能力,获得较高产量.     

在VB6．0中利用通信控件通过Modem拨号实现远程通信的原理与方法

本对如何在VB6．0中利用Mscomm32.ocx通信控件通过Modem拨号实现远程通信的原理与方法进行了论述。     

小偃54小麦的抗逆性表现

小偃54是一个具有杂种优势、品质优良的小麦品种。通过在豫南试种、示范及对其生理机制探讨发现：它有发达的根系，可在逆境中充分吸收营养、水分等，以满足自身营养需要和加大蒸发量，以调解渍水及旱灾条件下的生理功能和提高抵御病、旱、涝、倒伏等自然灾害的抗逆能力；具有旗叶中等、旗叶上挺的特征，因此通风透光较好，冠层温度较低，具有较高的抗干热风能力。此外，它是蛋白质含量很高的优质小麦，又是氮高效基因型，既能在逆境胁迫下充分吸收营养，又能用自身能量维护渍水条件下的生存需要，同时它又是属于高效低营养基因型。尤其适合在低磷协迫下利用其自身遗传生理特性去活化吸收营养，调解抗逆能力，获得较高产量。     

部分风向笔尖速线中断时风向挑取方法

部分风向笔尖速线中断时风向挑取方法电接风向风速计由于诸多原因，时常出现部分风向笔尖迹线中断。其中有些属于对正点记录无影响，而在挑取时容易误判、除《地面气象观测规范冲所述“部分风向笔尖迹线虽有中断，但从实有的五次划线中挑取的最多风向为ＮＮＥ、ＥＮＥ、Ｅ...     

数值预报产品在单站寒潮预报中的应用

介绍了利用数值预报产品进行单站寒潮预报的方法。     

谨防降雪过程中所测降水量失真

谨防降雪过程中所测降水量失真由于雪为固态且多为星状或片状结构．降落到雨量街口缘及外简壁上时易沾附其上。当降雪强度较大、风速较小时．在雨量简迎风面和口缘上就会形成堆积。当积雪高度超过雨量简高度时．就会使承水器口缘面积减小．从而使所测雪量较实际降水量偏少...     

汛期低涡暴雨预报方法

据１９７４～１９９１年６～８月间暴雨资料统计分析，０８ｈ７００ｈＰａ低涡位于１０４～１０９°Ｅ、３３～３６°Ｎ或１００～１０５°Ｅ、２９～３２°Ｎ时，正阳易出现暴雨；其间，共有暴雨日３７个，低涡暴雨日２５个，占总暴雨８的６７．６％。为此，建立了低涡暴雨模式；首先消空处理，再筛选出一些物理意义明确且相关显著的预报因子，运用事件回归系数法建立低涡暴雨预报方程。经两年应用，预报效果较好。     

近50年青海省河南县大风气候特征分析

利用青海省河南县气象站1968—2017年逐日大风观测资料,采用气候统计分析方法,分析河南县大风气候变化趋势。结果表明:近50a河南县年平均风速为2.2m/s,以气候倾向率0.14(m·s~(-1))/10a呈显著下降趋势;最大风速平均值为18.0m/s,以气候倾向率以1.64(m·s~(-1))/10a呈显著性减小趋势;年平均大风日数为38.4d,以气候倾向率6.7d/10a呈显著性减少趋势;一年之中各月均有可能出现大风天气,其中3月出现大风天气最多,9月最少,月变化非常明显;出现大风天气最多的季节为春季,其次冬季,秋季最少;1980年出现大风日数最多,共出现大风日数为75d;1997年出现大风日数最少,仅14d;从年代际来看,70年代为大风天气高值期,年均大风日数为56.7d。