气象精准扶贫存在的问题与对策——以龙南为例

以江西省赣州市龙南县为例，从基层气象服务和精准扶贫实际出发，分析气象部门在推动精准扶贫工作中存在的问题，提出了气象服务助力提升贫困人群气象灾害防御能力、对接精准扶贫工作需求、完善气象信息发布渠道、深化部门联动等对策，以期找出精准化、精细化气象服务助力精准扶贫可持续发展途径，真正使气象服务惠及贫困人口，群众对气象基本公共服务的应用获得满意评价。     

基于GIS气候资源评价及区划研究——以陕西省苹果气候区划为例

应用模糊综合评判的理论和方法,通过陕西省优质苹果气候区划实例,探索了运用GIS技术进行气候资源评价及区划的方法:即在分析选择影响苹果品质气候因子的基础上,确定优质苹果气候资源评价指标模型;根据要素权重和隶属度,建立单因子评价栅格图层;利用GIS空间叠置功能,综合评价图按适宜度分级并与夏季水热状况矢量图叠加,得到陕西省苹果种植气候生态区划图。结果表明,渭北黄土高原海拔80 0～1 2 0 0 m冷凉半干旱、半湿润区,是陕西省优质苹果气候生态区。     

甘南高原生物气候资源及其生态农业区划

通过统计分析甘南高原的光、热、水等要素,研究了区域生物气候资源的分布情况,同时对存在的主要生态问题及其成因进行分析,在此基础上进行生态农业区划,划分了3个类型及6个亚型生态区,提出了发展生态农牧林业及其产业的主要途径。     

气象服务主动融入精准扶贫的思考

为更好地将气象服务主动融入精准扶贫工作中,促进宁夏贫困地区早日脱贫,文章通过分析气象防灾减灾与精准脱贫的融合度、农村抵御气象灾害能力不足的主要原因、气象扶贫等方面问题,为气象工作提出建议。建议气象服务应从开展贫困群众气象服务需求调研、完善气象信息发布渠道、提高气象服务效益、提高贫困人群防灾减灾能力等4个方面开展,以将气象服务主动融入精准扶贫的工作中。     

基于风险区划的农业干旱保险费率厘定——以河北省冬麦区为例

近年来,在气候变化和极端天气气候事件频发的背景下,干旱等农业气象灾害的频发已对我国尤其是河北省的粮食生产和农业发展的可持续性带来了严重威胁。选择或构建合适的农业干旱灾害风险指标开展干旱风险区划,并在此基础上进行灾害的保险费率厘定对于丰富农业保险模式,促进农业保险经营的稳定和发展具有重要的应用价值。本文基于作物水分亏缺率指数、降水距平百分率指数和抗旱指数等指标,构建干旱综合风险指数并开展风险区划研究;利用修正后的纯保险费率,得到适用于本研究区的保险费率厘定模型,探寻一种能较全面改善目前农业保险经营弊端的保险模式,从而实现冬小麦农业保险的持续健康发展。     

海东市平安区气象服务与精准扶贫工作的思考

通过对精准扶贫工作基本情况的调研,认为精准扶贫工作需要气象部门积极主动的参与,提供针对性强、精细化、无缝隙的气象服务产品。找准气象服务与精准扶贫工作的结合点,加强气象为精准扶贫工作服务的能力建设,完善气象信息发布渠道,提高气象服务的效益。     

适宜复杂气候的农业气候区划方法初探——基于气候资源的区划方法在贵州水稻农业气候区划中的应用

基于气候资源的农业气候区划是以GIS精细气候区划为基础、以提高气候资源利用率为目标的农业气候区划方法,很好地解决了贵州复杂气候条件下多水稻品种的区划问题。根据该区划提供的生育期长度和积温指标,通过遘选相匹配的水稻品种进行种植,可以充分发挥各品种的优势,提高气候资源的利用率,免受气象灾害的影响,实现品种结构的优化和调整。     

农业气候区划细化在农业产业结构调整中的作用

农业产业结构调整，是国家发展农业经济，提高农民收入，实现农村稳定的重大战略决策。而农业产业结构调整的是科学技术，气象科技则是这场农业革命的排头兵。它为农业产业结构调整中相关项目的气候适应性论证提供第一手资料。气象部门进行气候区划细化，就是将农业气候区划成果转变为生产力，为农业产业结构调整作出贡献的具体工作。     

雷电灾害风险区划方法研究及其在安徽省的应用

本文根据自然灾害系统理论和自然灾害风险评估理论,利用气象资料、地理信息数据、社会经济数据以及雷电灾情等数据,采用统计方法、灾情解析、专家打分等方法,从致灾因子、孕灾环境、承灾体方面,研究雷电灾害风险评估及区划方法,建立起评价指标与风险评估的定量关系,形成了较完整的雷电灾害风险评估及区划技术方法体系,具有很好的应用推广价值。对安徽省雷电灾害风险区划表明:高风险区主要位于经济水平较高的城市以及皖南山区高海拔地区,而低风险区主要位于淮北地区,与灾情验证情况吻合。     

模糊综合评判法在厦门市雷电灾害风险区划中的应用

选取年雷击大地密度、产值密度和人口密度3个因子作为评判指标,利用模糊综合评判法对厦门市6个区的雷电灾害风险进行了评估.结果显示:厦门市各区雷电灾害风险受地闪频次、经济发展和人口密度分布不均等因素的影响,思明区为高风险区,翔安区为低风险区,其余4个区为中等风险区.该划分为厦门市防雷部门针对本地实际情况制定科学、合理、经济的防雷设计方案提供了更为细致的参考.     

脱贫攻坚背景下气象精准减灾的作用、需求与努力方向

党的十八大以来,党中央突出强调了脱贫攻坚的重要性,其中突出强调了精准扶贫。根据宝鸡扶贫开发重点县和片区县的实际情况,深入分析了气象精准减灾在精准扶贫中的作用、需求与努力方向。指出气象精准减灾要在提升防雹减灾作业能力、完善气象灾害监测预警网络、精准助力产业扶贫等三个方面强化能力,才能助力脱贫攻坚。     

层次分析法和GIS技术在河南省雷电灾害风险区划中的应用

根据自然灾害风险评估理论,利用闪电定位资料、地理信息数据、社会经济数据以及雷电灾情等数据,采用层次分析法（AHP法）,从致灾因子的危险性、承灾体的暴露度和承灾体的脆弱性方面,研究雷电灾害风险评估及区划方法,建立起评价指标与风险评估的定量关系,形成了河南省雷电灾害风险评估的方法.同时,结合GIS技术,形成了致灾因子危险性分布图、承灾体的暴露度分布图和承灾体的脆弱性分布图,最终叠加形成河南省雷电灾害综合风险区划图.区划结果表明：高风险区主要位于豫东和豫西北大部分地区,低风险区主要位于豫北和豫西南部分地区.     

基于GIS的乡村旅游气候舒适度评估与区划 ——以重庆市长寿区为例

该文通过计算温湿指数、风效指数,参照人体生理舒适指标分级标准和综合舒适度模型,获得综合舒适度指数,综合评估长寿乡村旅游气候舒适度。研究发现：①全区乡村旅游气候舒适度的空间差异主要来自地于“三山夹两槽”的地形差异。长寿地区除了夏季乡村旅游气候舒适度为不舒适外,其余大部分时候全区气候舒适度较高。②全区各地乡村旅游气候舒适期为4~6个月,不舒适期为2~3个月,可见全年舒适期长,不舒适期短,具有较强的乡村旅游气候资源优势。③乡村旅游气候舒适期较长的区域主要分布在长寿城区及以南和长寿中部地区。     

农业生产系统的脆弱分析及其在农业气候区划中的应用

农业生产系统的脆弱分析及其在农业气候区划中的应用赵丁山（洪洞县气象局０３１６００）在气候变化与农业生产关系的研究中，人们越来越重视农业生产系统的脆弱性分析，其出发点主要基于两点：ａ．农业生产系统适应气候变化的能力；ｂ．农业自然资源的承载能力。根据中国...     

GIS技术在河南省第三次农业气候区划试点工作中的应用

以CITYSTAR地理信息系统为工具,介绍了GIS技术在河南省农业气候区划中气候资源的小网格推算、作物专题区划、多图层叠加分析、制作电子地图、进行系统二次开发等方面的应用.     

陕西省高温气象风险区划及其防御

全球气候变暖的背景下,陕西省夏季高温发生的频率也在提高,高温日数呈增多趋势[1]。陕西省98个气象观测站除陕北的宜君、黄龙、洛川和关中的华山、太白、长武、旬邑外,其它均出现过高温天气。陕西高温天气已有人做过深入细致的研究[1-3]。在此主要针对专业气象服务中用户需求,结合多年夏季高温服务工     

甘肃省春小麦生态气候适宜度在适生种植区划中的应用

用甘肃省春麦区31个县区1970~2000年的旬平均气温、旬日照时数、旬降水量、≥0℃积温、海拔高度等建立春小麦生态气候适宜度隶属函数和综合适宜度,结果表明：春小麦对海拔高度适宜度在0.15~0.85之间,最小出现在定西和古浪,最大值在金塔和敦煌。≥0℃的积温适宜度与海拔高度适宜度趋势基本一致。旬平均气温适宜度在0.35~0.56之间,说明气温对春小麦生产较适宜。用积分回归分析春小麦在不同气候类区不同生育时段生态气候条件的贡献系数,温和平川绿洲灌区光、温、水要素的平均贡献系数最高,温暖沿沙漠绿洲灌区次之,冷凉浅山半灌溉区、温凉半干旱旱作区最小。用生态气候适应性对春小麦的影响程度和依赖度及产量,确定生态气候区划综合指标体系将春小麦划分出5级适生种植区划,并提出利用和开发生态气候资源有效途径。     

浅谈GIS在农业气候区划中的应用

1引言农业气候资源反映了一个地区气候对其生产所提供的自然气候条件和物质能源发展的潜在能力[1]。GIS是一种多技术交叉的空间信息科学,它是在计算机软、硬件的支持下,运用系统工程和信息科学的理论,科学管理和综合分析具有空间内涵的地理数据,以提供对规划、管理、决策和研究所需信息的空间信息系统[2]。中小尺度自动气象站网的建设和时     

青海高原无测站地区热量资源的推算方法——以循化县高志花椒示范种植园为例

本文以循化县高志花椒示范种植园为例，介绍了青海省无测站地区热量资源的推算方法及实际应用。其中，月平均气温、日平均气温稳定通过0℃的初、终间日数及积温的推算方法，可作为本省热量资源分析细网格化的基本技术，为第三次气候资源分析及区划提供具有较高估算精度的数学模型。     

内蒙古东南部暴雨洪涝灾害风险评估与区划——以通辽市为例

文章选取通辽市各气象站点气象数据、基础地理信息数据、历史灾情数据、第二次土地调查数据及相关社会经济等统计数据,基于自然灾害风险原理,利用数理统计、层次分析法及空间叠加分析等方法,提出了通辽市暴雨洪涝灾害风险评价指标体系,得到通辽市暴雨洪涝灾害风险评估空间分布图。结果表明:高风险区主要分布在通辽市北部山区、中东部地区及偏南部地区,包括扎鲁特旗鲁北镇、科尔沁区、科左中旗东南部及库伦旗东南部;而科左后旗大部地区易形成由短时强降水引发的洪涝,为次高风险区;低风险区及次低风险区主要分布在通辽市中部、西南部地区,包括开鲁县、奈曼旗北部、科左中旗西部。