东疆棉蚜种群消长规律及其与气象因子的关系

通过对2005—2009年东疆地区棉蚜及气象数据的分析,得出了东疆地区棉蚜种群的消长规律和主要气象因子对棉蚜种群的影响。结果表明:6月是东疆地区棉蚜发生和危害的高峰时段,5—8月棉蚜种群数量变化极为剧烈,发生程度具有相邻年份间的相关性,气温是影响棉蚜种群发展的主要气象要素,低湿是东疆地区湿度影响棉蚜种群的主要方式,东疆地区主要降水时段与棉蚜严重发生时段不重合利于棉蚜的大发生,棉花的矮密化栽培模式削弱了大风对棉蚜的抑制作用。     

基于标准降水指标的新疆干旱特征演变

运用标准降水指标 (Standardized Precipitation Index, SPI) 对新疆地区53个雨量站1957—2009年日降水量资料进行全面分析,研究了不同干旱等级发生概率的空间分布变化规律。同时,采用Mann-Kendall趋势检验法分析了各月份标准降水指标值、干旱强度和干旱历时的变化趋势,探讨了新疆地区干旱时空演变特征。结果表明:北疆易发生中等及以上干旱,而南疆易发生轻度干旱。总的来说,北疆干旱强度有下降的趋势,干旱历时趋于缩短,南疆南部干旱强度和干旱历时有轻微上升,东疆中部干旱情况显著恶化。具体来说,北疆冬季干旱程度有减弱趋势,而对于农业生产较重要的春、夏、秋季,西部干旱加剧;南疆夏季干旱有减弱趋势;东疆中部四季干旱程度有轻微加剧趋势。     

1998年奎玛流域棉蚜气象条件分析及防治对策

1998年奎玛流域棉蚜越冬基数大,发生期晚,发展迅速,发生面广,消退快,消亡早。本文从气象角度分析了棉蚜发生发展及消亡的特点,提出了防治棉蚜的几点意见。     

新疆不同区域闪电频次的时间变化特征

利用2014—2019年5—9月暖季新疆39部ADTD雷电监测定位系统获取的闪电资料,对北疆、南疆和东疆闪电频次的时间变化进行统计分析。结果表明,近6 a闪电频次北疆最多,东疆最少,前者是后者的10倍。闪电频次北疆2019年最多,2018年最少;南疆最少则出现在2014年;东疆则为2014年最多,2016年最少。月变化均为单峰型,峰值北疆为7月,南疆和东疆为6月。旬变化北疆和东疆呈单峰型,峰值出现在7月上旬和6月下旬;南疆呈双峰型,主峰在6月下旬,次峰在9月上旬。日变化均为单峰型,主要发生在午后至傍晚;总闪和负闪峰值北疆、南疆、东疆分别出现在16时、18时、15时,正闪北疆和南疆出现在17时,东疆出现在16时。北疆、南疆负闪占比遵循总闪频次越多,负闪占比越高,正闪占比越低的规律,但东疆与此有些不同,东疆闪电频次的年、月、旬变化幅度明显大于南疆和北疆。     

和田河流域棉蚜大发生原因及防治与气象服务

从和田河流域棉蚜越冬基数、气候条件、作物布局及发育期、防治措施、品种特点等方面,分析了和田河流域棉蚜大发生的原因,结果表明气候条件与棉蚜大发生关系十分密切,作物布局及发育期和防治措施也是棉蚜泛滥成灾的主要因素。提出了棉蚜防治的各项技术措施与气象服务。     

和田河流域棉蚜大发生原医及防治与气象服务

从和田河流域棉蚜越冬基数、气候条件、作物布局及发育期、防治措施、品种特点等方面，分析了和田河流域棉蚜大发生的原因，结果表明气候条件与棉蚜大发生关系十分密切，作物布局及发育期和防治措施也是棉蚜泛滥成灾的主要因素，提出了棉蚜防治的各项技术措施与气象服务。     

东疆沙尘暴天气的分析

对1961～2001年东疆6个气象站沙尘暴资料的分析表明：东疆沙尘暴高发区在平原地区，主要出现在3～7月，4月份最多。沙尘暴多出现在午后到晚上，傍晚最多，持续时间多在1．5h之内。东疆局地和区域性沙尘暴天气过程，从80年代到90年代减少明显，年平均气温的升高和降水的增多是造成这种变化的主要因素。     

陕西棉区棉蚜发生的气象条件及预报

棉蚜是棉花主要的常发害虫之一，其发生发展与气象环境条件关系十分密切，在分析棉蚜发生的气象条件、气象指标和基本规律的同时，对棉蚜的发生趋势进行了预报，为有关部门和棉农开展及时有效的防治提供决策依据。     

小兴安岭森林火灾发生规律及林火天气等级模型的建立

使用实际资料分析了1960～2009年伊春林火发生年代际变化特征,指出20世纪60、70年代森林火灾次数频发,进入21世纪后,特大森林火灾次数增多。考虑到气温、降水、湿度和风的变化特征,构建了伊春林火天气等级模型,并进行了25 a的林火天气等级计算及分析。     

西安呼吸系统疾病气象风险指数等级预报研究与应用

利用2010年1月1日—2014年12月31日西安市呼吸系统疾病死亡数据与相应的气象观测数据,选取与呼吸系统疾病有显著相关性的气象因子,采用多元逐步回归方法,建立呼吸系统疾病死亡人数预测模型和呼吸系统疾病气象风险指数等级预报方法,并对预测模型和等级预报进行了检验。结果表明：呼吸系统疾病日死亡人数预测模型准确率在795%以上,呼吸系统疾病气象风险指数等级预报准确率达到98%,预测预报效果较好。将呼吸系统疾病气象风险指数等级预报融入西安公共气象指数预报服务系统,制作呼吸系统疾病气象风险指数等级预报、预警产品,并通过全方位融媒体发布手段开展健康气象预报预警服务。