连云港水稻产量的气象影响因子分析

经验正交函数分析方法(EOF)是正交函数分解方法的一种,其优点是可将某要素场分解为不随时间变化的空间函数部分的特征向量及与空间无关的时间函数部分。该方法同样可用于某空间点的多要素特征分析,得到的空间函数每个特征向量都反映了所有要素某种共性。本文则是利用EOF这一特性,选取连云港地区历年(1961—2007年)水稻各个生育期的多个气象因子与气象产量做EOF分析,选取方差贡献大的前4项特征向量中与产量相关性较好的因子,作为影响因子。并通过对影响因子多年变化趋势及波动特征年的分析,剔除其相关性差的因子,最终得到与产量密切相关的气象因子。     

连云港水稻产量的气象影响因子分析

经验正交函数分析方法(EOF)是正交函数分解方法的一种,其优点是可将某要素场分解为不随时间变化的空间函数部分的特征向量及与空间无关的时间函数部分.该方法同样可用于某空间点的多要素特征分析,得到的空间函数每个特征向量都反映了所有要素某种共性.本文则是利用EOF这一特性,选取连云港地区历年(1961-2007年)水稻各个生...     

影响我国水稻产量的主要气象因子的研究

通过收集前人所作的全国各地区水稻产量气象预报模型,将所得到的资料按双季早稻、双季晚稻、单季稻进行分析,并提取预报因子。通过定量化处理,使用系统聚类分析方法,以预报方程中的影响因子为指标,讨论了各水稻分区（双季早稻分为４个区,双季晚稻分为２个区,单季稻分为９个区）水稻产量的主、次要影响因子和影响时期,为大范围水稻产量预报提供了科学依据。     

云南省冬小麦干旱灾损风险区划

应用风险评估技术,对云南省冬小麦干旱灾害风险进行研究,确定了各地冬小麦干旱减产的关键时段,计算了云南省各县冬小麦干旱强度风险、减产风险、抗灾性能、干旱灾损综合风险指数等,并进行了云南省各县冬小麦干旱灾损风险区划。结果表明,云南省由内陆向外部,冬小麦干旱灾损综合风险呈现逐渐加重的趋势     

基于气象因子的水稻产量预报模型

利用四川省南充市1989—2018年气象观测资料和水稻单产数据,分析5月上旬至8月下旬的平均气温、降水量、日照时数与水稻单产的相关性,采用线性回归方法建立基于气象因子的水稻产量预报模型。结果表明,5月下旬降水量、6月中旬平均气温、7月下旬日照时数、8月下旬日照时数和降水量与气象产量显著相关,建立南充水稻产量预报模型,回代检验准确度平均达95.4%,预报准确度达91.2%,2019年模型预报效果良好。     

南丰县早稻产量波动的气象因子分析

通过对1989～1998年早稻产量与气象资料统计分析．找到了影响早稻产量的关键期和关键因子．进而分析了导致早稻产量波动的气象因子,建立了早稻产量预报方程。     

济宁地区水稻生产与气象因子关系分析

利用济宁市３１年的水稻产量和气象资料，分析了水稻生产的不同气候年型、产量与气象因子的关系，找出了影响产量变异的着急时期和主导气象因子及其时间变化规律，并探讨了相应的对策措施。     

九三地区大豆产量模型和气象因子分析

对九三地区1970－1995年大豆单产与气象因子进行了分析，建立时间序列分析模型，求出了气象产量。利用逐步回归方法，建立了大豆单产与各气象因子的多元线性回归预测模型，找到影响大豆产量的主要气象因子。     

鲜切花高产优质气象影响因子分析

以主要鲜切花品种马蹄莲，香石竹为材料，用常规观测气象资料与其产量波动和质量进行相关分析。结果表明：日照数和气温对茧年春季出花数有滞后作 用。气温和日照和对香石竹产量波动有一定影响。     

自然降雨量与水稻产量的关系

利用旬雨量与历史同期产量资料，使用积分回归和多元回归等方法，分析自然降雨量与水稻产量的关系，以证实人工增雨对水稻产量提高所起的作用。结果表明，全省早稻亩产量随旬雨量增加平均为０．１６４ｋｇ／ｍｍ，晚稻亩产量增加平均为０．１１ｋｇ／ｍｍ。     

河北省致电网事故的气象灾害特征及风险评价

利用1983~2008年河北省灾情直报数据,对造成河北电网安全事故的气象灾害进行统计。大风、暴雨、雷电是造成河北省电网安全事故的主要气象灾害,占事故总数的98.5%。致电网安全事故的气象灾害主要出现在夏半年5~9月,且年变化显著。应用气象灾害风险指数方法,对与电网事故有关的气象灾害进行风险评价,分为高、中、低3个风险等级。结果表明:致电网事故的气象灾害高风险区集中在燕山南麓的唐山和太行山东麓北段的保定;中度风险区出现在太行山东麓中南段的邢台、邯郸,还有沿海的沧州地区。中高风险区主要集中在受地形影响局地强对流天气较多的区域,还有沿海多大风的地区。     

福建省气象灾害粮食损失量的评估

以无气象灾害时粮食生产应当达到的理想产量为基础,根据影响产量形成的因素,提出了一种评估气象灾害造成粮食损失量的方法,并用这一方法对福建省近１７年气象灾害造成的粮食损失量进行了评估。     

地面气象观测数据文件的全程质量控制

利用山西省1983年-2006年暴雨洪涝、干旱、冰雹、霜冻、连阴雨等气象灾害受灾面积资料和农作物产量资料,采用灰色关联分析方法,对山西省主要气象灾害对农业的危害大小进行了分析。结果表明,影响山西农作物产量最严重的4种气象灾害依次是干旱、暴雨洪涝、冰雹和霜冻。     

黑龙江省粮食产量结构与影响产量的气象因子分析

通过黑龙江省1949～2006年粮食产量结构分析及近30年的粮食单产与5～9月气象要素相关分析,得出黑龙江省粮食总产的波动主要取决于粮食作物平均单产波动及作物种植结构的调整.1949年以来,在粮食作物中,玉米和大豆所占比例变化不大,水稻呈逐年增加的趋势,春小麦在20世纪90年代以前呈逐步增加的趋势,而90年代以后则急速下降;水稻的单产最高,其次是玉米,再次是春小麦,大豆单产最低;从单产的增减趋势来看,各种粮食作物单产基本呈逐步增长的趋势.影响黑龙江省粮食产量丰歉的主要气象因子为6月平均温度、9月降水量、5月和6月日照时数.     

基于灾损定量识别的河南省冬小麦晚霜冻风险区划

利用河南省30个农业气象观测站1981-2008年的冬小麦观测资料和气象资料,基于晚霜冻指数和灾度计算了河南省冬小麦晚霜冻发生概率和灾害程度。通过在WOFOST作物模型中增加霜冻影响过程,实现了晚霜冻灾损定量提取,建立了以晚霜冻危险性、暴露性和脆弱性为评价因子的风险评估模型,按照高风险区、次高风险区、中等风险区、次低风险区和低风险区5个等级标准进行了河南省冬小麦晚霜冻风险区划。区划结果表明:冬小麦晚霜冻风险程度较高的地区主要分布在河南省沈丘、卢氏和林州等地,其风险指数都在0.6以上;低风险区主要分布在伊川、巩义、信阳、南阳、太康、濮阳和杞县等地,风险指数都在0.2以下。     

2010年梧州早稻减产的农业气象因素分析

通过对2010年梧州市早稻生育期的农业气象条件进行了客观的分析评价,并重点分析生长期所遭遇的农业气象灾害对早稻产量的影响,从而找出该年度早稻减产的气象影响因素。     

水稻遥感估产的一种方法

该文利用NOAA/AVHRR空间覆盖度宽、资料获取时次多的特点，寻求预测北方一季稻产区水稻产量的最佳时期，利用植被指数建立水稻单产的预报模式，遥感估算水稻种植面积。研究表明，利用卫星遥感手段对水稻进行估产的精度高于常规农业气象模式，又可提高预报时效。     

豫南一季中稻生育期气象因子与产量及其构成要素相关性分析

以信阳国家一级农业气象试验站1981-2009年29a气象资料以及水稻观测资料为基础,利用SPSS统计分析软件．建立豫南一季中稻生育期旬平均气温、最低气温、降水量以及日照时数与空壳率、枇各率、千粒重以及地段1m2产量之闻的统计回归关系。结果表明：1）一季中稻的空壳率随着6月中旬和8月中旬的日照时数的减少而增大,随着8月...     

安徽省夏玉米涝渍灾害时空特征及其灾损风险

为分析安徽省夏玉米全生育期涝渍灾害发生的特征,定量化评估涝渍灾害风险程度.利用安徽省48年的气象资料(1971 2018年),采用夏玉米涝渍指数模型,计算分析了安徽省夏玉米涝渍指数的时空特征,并确定了夏玉米涝渍指数等级指标,最后采用灾损风险指数模型得到了安徽省夏玉米产量涝渍灾损风险分布.结果 表明:①夏玉米全生育期涝渍...