水稻低温敏不育系培矮64s“冷灌繁种”适用技术研究

通过对低温敏不育系水稻培矮６４ｓ育性敏感期间冷水灌溉处理后的农田微气象要素和自交结实率的平行观测，分析研究了供试不育系的适宜灌水时段、灌水深度以及灌溉用水量等的“冷灌繁种”适用技术。     

作物产量分析抽样和生长状况定量评定

通过广西柳州、浙江嘉兴、江苏徐州、陕西咸阳和辽宁锦州五个协作单位联合观测试验,对水稻、小麦、玉米产量分析的取样方法、数量、样本组成、二次抽样份数及生长状况评定因素和定量标准等方面进行研究,并提出了具体建议。     

以热量平衡为基础的体感温度模型及气候要素的效应分析

通过对丰季人体热量平衡方程的建立与计算，结合我国不同年龄段人群的新陈谢特点，分别建立了不同的体感温度模型，经与我国目前应用较为广泛的人体舒适度统计模型的计算结果相比较，证明以热量平衡为基础的人体感温度模型更具有普遍性。还分析了风，湿度，辐射对体感温度的影响效应。这些结果将为拓宽舒适度服务范围，建立以人体舒适度为核心的城市气象服务体系提供理论依据。     

两系法杂交稻安全制种的水热传输模型及其应用

针对两系杂交稻制种易遇夏季低温危害制种纯度的技术瓶颈,为正确采用以水调温预防技术,本文依据热量平衡原理,建立了制种稻田的水热传输多层模型。经实测资料检验,模型稳定、可靠。对模型输入不同灌水参数的计算结果表明:20 cm气温(不育系敏感期的幼穗高度)随着净辐射通量、灌水深度、进水及出水口水温的升高而增加,增温幅度受这些因子的综合影响。要合理的利用水资源必须考虑多种因子的相互作用。对育性的实测表明,以水调温对防御夏季低温,提高制种纯度效果良好。     

杂交水稻分蘖的产量性状及其合理利用的光温模式

引言随着杂交水稻的推广与发展,许多生物学领域都开展了如何根据杂交稻的生物学特点来掌握高产规律的研究。其重要内容之一是如何恰当地利用杂交稻的分蘖优势,协调穗数和粒数的矛盾,建成合理的高产群体结构。尽管合理的群体结构是作物的品种类型、土壤特性、栽培条件和气候因子等综合影响的结果,但对同一地区、同一杂交稻组     

一种浙江省冻雨落区的推算方法

2008年初浙江省出现全省性的大范围强冻雨天气,在输电线路上形成很厚的覆冰,致使浙江电网遭受巨大的损失。然而,浙江省却仅有三分之一的气象站观测到冻雨,持续时间也很短。本文利用全球再分析资料ERA-Interim结合浙江电网覆冰灾情资料,分析了2008和2013年的两次强冻雨过程。研究表明浙江省强冻雨发生时具备冷暖冷的层结结构,且中间暖层气温0℃,但相比湖南省,浙江省的暖层中心气温稍低,下层冷层厚度略厚,暖层中的液态水进人到下层冷层后易被冻结,落到低海拔地面为冰粒,或者低海拔地面层气温高于0℃,冻雨落到地面为降雨,所以冻雨期间浙江省绝大多数气象站(海拔在200 m以下)观测不到雨凇,观测到的多是冰粒或降雨;而在海拔较高的山区,冷层厚度变薄,液态水被冻结的概率大大降低,而且山区地面气温多低于0℃,有利于冻雨落在山区地面形成雨凇,因此浙江省冻雨多出现在浙中海拔400 m以上和浙南海拔600 m以上的山区。根据浙江省冻雨的特点,采用全球再分析资料进行冻雨落区推算,结果与浙江电网实际的覆冰灾情吻合得较好。本研究利用输电线路覆冰厚度确定冻雨强弱和分布,采用再分析资料推算冻雨落区,为地形起伏度较大的省份开展冻雨研究,进行冻雨监测和预报提供一条新的思路。     

水稻气候生产力的数值模拟及其应用

在水稻气候生产力数值模拟的基础上,利用杂交水稻种植区18省165站30年逐旬光温整编资料,模拟并分析了早、中、晚稻气候生产力的空间分布规律及其气象原因;利用模糊聚类分析,进一步对我国水稻种植区域作了气候生态类型区划,结果早季稻划分为七个类型区,中季稻和晚季稻可划分为六个类型区。     

7个水分等级下棉花耗水量特征及其模拟

通过对棉花设定的4个生育期进行7种不同土壤水分含量（W1－W7）的水分试验，利用气象和作物观测资料对不同水分条件下的棉花耗水量进行了模拟，建立了棉花的耗水量模型，并用实测资料进行验证，效果较好。     

凉爽条件下体感温度模型的建立及风速、水汽压、辐射的影响

本文通过对人体热量平衡方程的建立和分析结合不同年龄人群的新陈代谢特点 ,求得凉爽条件下 (日平均气温 Ta<2 1℃ )体感温度的理论计算公式和统计模型。在此基础上 ,分析了风、水汽压、辐射对体感温度的影响     

农业气象学在作物生产模拟及其应用中的作用

就作物模拟模型及其应用,以及气象因子在这些模拟应用中的重要性作了综合论述.为了说明气象和气候变率对作物生产的影响,农业气象要素(包括最高和最低气温、太阳辐射及降水量)被当作作物模拟模型的基本输入因子.多数作物模型使用的气象资料为逐日值,因为很多地区没有更小时间尺度的观测资料.气象及其它输入数据均采用标准文件格式,这有利于数据在不同模型中使用.如果输入因子缺少或数据丢失、无效,将会影响到作物模型模拟的准确性.利用天气发生器随机生成的逐日气象数据可以解决数据丢失或序列较短的问题.当然,模拟时要尽可能采用气象观测资料,以确保作物产量模拟值的准确性,这在热带地区显得尤其重要.许多作物模型用来进行产量预报和决策管理,作物产量及其相关变量的预测变率以及自然资源的利用主要由天气气候条件的短期与长期变化所致.模型的产品可用来制定相应的管理决策,提供给农户和其他关注农业生产的人们.作物模型也广泛应用于气候变化对农业生产和粮食安全性的影响研究.最近,作物模型又用于气候变率和厄尔尼诺与南方涛动(ENSO)的影响研究.随着计算机的普及,农场主、农业咨询人员以及政策制定、决策者等模型的使用者也将越来越多.历史资料和作物生长期间的气象观测资料以及短期、中期、长期天气预报将在这些应用中发挥重要作用.