GStar I型自动土壤水分观测仪数据标定方法研究

采用数理统计方法对渭南市蒲城、白水、韩城、华阴4站人工与GStar I型自动土壤水分观测仪观测的土壤体积含水量数据进行相关分析和多项式拟合,结果显示：自动观测土壤水分数据与人工观测数据显著相关,拟合方程标定效果优于D值标定效果,方程标定后数据准确率提高,可满足干旱监测和服务需求。

     

便携式土壤水分测量仪本地化应用研究

为提高PASW-1型便携式土壤水分测量仪在实际工作中的准确率,利用烘干法对仪器进行本地化标定。通过回归分析,得到不同土壤层次的标定曲线,根据标定曲线反演并计算出土壤相对湿度,结合气象干旱等级划分标准,制定出自动体积含水量对应的干旱等级查询表,便于实际业务应用。     

基于MODIS数据的渭南市土壤水分反演研究

根据MODIS数据特点,分高植被覆盖和低值被覆盖条件,研究了MODIS第1~7波段数据与土壤表层水分含量之间的关系,基于分析结果,选择与土壤水分含量相关度高的MODIS数据波段,建立渭南市0~10cm土壤相对湿度反演模型。利用模型开展渭南市土壤墒情监测,只需在晴空条件下,使用一景白日过境的MODIS卫星数据,即可完成土壤表层水分快速监测。     

近30年渭南夏玉米气候适宜度研究

根据渭南市11个国家气象站1991—2020年逐日气象数据,结合夏玉米农业气象观测站的生育期资料,利用气候适宜度模型来分析渭南市夏玉米不同生育期的温度、日照、降水和气候适宜度特征,以及全生育期各种适宜度的时空分布规律。结果表明：降水是影响渭南夏玉米产量的主要气候因子;乳熟至成熟期渭南夏玉米易受连阴雨天气影响,日照适宜度最小,对产量和品质造成影响;北部温度适宜度最大,南部降水和光照适宜度最大,总体气候适宜度从北向南逐渐增大,南部最适宜种植夏玉米。     

渭南市冬小麦产量预报模型研究

利用1998—2012年渭南市气象与冬小麦产量数据,利用直线滑动平均模拟趋势产量,结合调和权重法预测趋势产量,采用SPSS20.0软件对气象产量进行逐步回归,得到年景和定量气象产量预测模型。统计趋势产量与气象产量合计值,得到年景(或定量)预报产量。通过验证,年景和定量产量预报准确率较高。     

GStar I型自动土壤水分仪误差原因分析

为提高GStar I型自动土壤水分观测仪数据质量,利用2012—2013年渭南市8个气象站土壤水分观测固定段自动与人工观测数据进行对比分析,并从标定区间及方法、土壤冻结、仪器跳变、观测环境、人工取土等6个方面分析误差原因,得出提高数据质量的方法与建议。

     

如何记录特殊情况下的露

露是一种常见的地面凝结现象,是水汽在地面及近地面物体上凝结而成的水珠,晴朗微风湿度大的夜间和凌晨有利于形成,形成时地表温度在零度以上。通过对阴天,雾天,雨后,凹地、洼地及水池旁露的成因分析,结合雾露同在、露霜并存以及露和雨的区别等情况,总结出特殊情况下记录的处理方法。

     

如何记录特殊情况下的露

露是一种常见的地面凝结现象,是水汽在地面及近地面物体上凝结而成的水珠,晴朗微风湿度大的夜间和凌晨有利于形成,形成时地表温度在零度以上。通过对阴天,雾天,雨后,凹地、洼地及水池旁露的成因分析,结合雾露同在、露霜并存以及露和雨的区别等情况,总结出特殊情况下记录的处理方法。     

渭南玉米产量气象条件分析与预报模型研究

利用渭南市1996—2018年玉米产量和同期全市11个气象站玉米生育期内光、温、水气候资源,采用直线滑动平均法结合调和权重法对渭南市玉米产量进行趋势产量和气象产量的分离。采用SPSS17.0软件对分离出的1996—2014年玉米气象产量与生育期各类气象因子进行相关性分析,筛选出相关性较高气象因子,采用多元线性回归方法,与气象产量建立预报模型。分析各因子对玉米产量的影响发现:在营养生长阶段,降水对产量贡献最大;在生殖生长阶段,降水与产量呈负相关。预报模型回代、预测结果显示,回归方程显著,预报效果良好。     

沙尘天气记录中存在问题分析

沙尘天气是我国北方春季常见的一种灾害性天气,对工农业生产及人民群众健康生活造成不利影响。它分为浮尘、扬沙、沙尘暴、强沙尘暴和特强沙尘暴五个等级[1],浮尘是其中影响范围广、容易与其他天气现象混淆的一个等级。