黑龙江省延迟型低温冷害气候指标研究

针对影响黑龙江省农业生产的延迟型低温冷害,探讨前人提出的东北地区低温冷害气候指标在黑龙江省的适用性,借鉴前人经验,考虑玉米和水稻种植面积不断北扩等因素,确定黑龙江省延迟型性低温冷害气候指标的技术路线、判识临界值和计算方案。利用1961-2012年黑龙江省27个气象台站5-9月平均气温,以热量指数距平冷害判识指标为参照,考虑低温冷害指标与纬度、经度和海拔高度的密切关系,采用逐步回归法建立黑龙江省延迟型低温冷害气候指标;经过验证,表明该指标判识的低温冷害年与黑龙江省低温冷害的实际和发生规律相符,可作为监测指标;该指标所需数据量小,计算简便,具有实用性和推广价值;可采用该指标对黑龙江省低温冷害的历史发生规律进行分析。     

秋季华南低温冷害气候特征

利用１９５１－１９９０年９－１０月广东、广西、福建和海南４８个气象台站资料，讨论华南秋季低温冷害气气候特点。分析发现，低温冷害过程频数自北往南递减，从沿海向内陆逐渐增加，年总日数自北往南迅速减少，南北差别大；出现的时间和降温强度随高度分别提早和增强，持续时间从北往南迅速缩短，极端最低气温从北南升高，沿海高于内陆，强低温冷害所有９年，主要集中在６０年代后期到８０年低初。     

黑龙江省玉米低温冷害风险评估及预估

利用气候资料、地理信息数据及社会经济数据,根据自然灾害风险理论和低温冷害形成机制,采用GIS技术,分析了黑龙江省玉米低温冷害的危险性和易损性,实现了玉米低温冷害的风险评估与区划,并利用CMIP5中的MRI-CGCM3模式模拟结果对黑龙江省2015-2044年玉米低温冷害风险进行预估。结果表明：1961年以来共有24年是低温冷害年,其中12年是严重低温冷害年。松嫩平原大部、三江平原大部及黑河南部是玉米一般低温冷害的多发区,同时该区暴露性较高,如有重度灾害发生,则对全省粮食产量产生严重影响。未来30年,黑龙江省低温冷害发生的概率有所减少,松嫩平原东部和南部是一般低温冷害的高风险区,三江平原西部是严重低温冷害的高风险区。     

华南春季低温冷害气候特征研究

利用华南地区４８个台站１９５１－１９９０年２、３月气象资料，比较详细地讨论华南春季低温冷害的气候特征，揭示出如下几点事实：（１）华南的春季低温冷害过程出现频率愈往南去，愈向２月份集中。华南北部，低温过程次数多，持续日数长，温度低，是低温冷害最重的区域，往南依次为中等与轻度低温冷害区域，雷州半岛及海南省基本无低温冷害。（２）低温冷害过程初日与终日的年陆波动非常大，初日极差普遍有１个月左右，终日极差高     

沈阳地区低温冷害浅析

从农业生产角度出发。分析了1951～2000年沈阳地区低温冷害年的概况、气候特征、影响及其与厄尔尼诺的关系，低温冷害的变化情况。     

山东省春季低温冷害特征及其成因分析

利用山东省26个站1961～2002年3～5月的月平均气温资料分析了山东春季低温冷害的气候特征,并从中高纬度环流、太阳黑子和赤道东太平洋海温等方面探讨春季低温冷害的成因。发现有1963,1969,1970,1976,1979,1980,1985和1991年共8个低温冷害年。山东春季气温变化具有明显的阶段性,80年代以前,低温冷害频繁,1991年以后再也没有出现过严重低温年份。春季低温和高温年份,亚洲中高纬度大气环流、太阳黑子活动和赤道东太平洋海温都有显著差异。在低温年,亚洲中高纬度盛行经向环流,太阳黑子相对数明显偏多,其前秋至前冬,赤道东太平洋海温为负距平,且海温逐渐升高,春季为正距平。     

东北夏季低温冷害气候特征分析

本文利用１９５１年—１９９５年５月—９月平均气温资料分析东北地区６５个测站的夏季低温冷害和严重低温冷害频率,结果表明,低温冷害频率随纬度的增高而增大,严重低温冷害的频率却随纬度的增高而减少。山区的频率要比同纬度的平原地区大。整个东北地区夏季低温冷害的年份从５０年代到９０年代在逐渐减少,各省夏季低温冷害出现的次数大体相当,大约为３年—４年一遇,但出现的年份并不完全相同,东北地区夏季低温与“厄尔尼诺”的关系复杂     

沈阳地区低温冷害浅析

从农业生产角度出发 ,分析了 1951～2000年沈阳地区低温冷害年的概况、气候特征、影响及其与厄尔尼诺的关系 ,低温冷害的变化情况     

春季低温冷害对紫花苜蓿种植翌年返青影响

比较东乌旗地区春季气候特点,通过对紫花苜蓿种植第二年返青发育情况观察,提出在锡盟东北部地区旱作种植紫花苜蓿防春季低温冷害的具体措施.     

低温冷害对南阳农业生产的影响与防御

利用气象和相关农业资料,分析了2009年入冬以来南阳市低温冷害对小麦、油菜、蔬菜以及设施农业的影响,结果表明:此次低温冷害发生早、持续长、范围大,对农业影响有利也有弊,其中对小麦影响利大于弊,对油菜影响弊大于利,蔬菜则受灾严重.     

阿克苏“低温冷害”的长期预报因子的探讨

本文利用1951-1980年北半球500hPa和1964-1973年欧亚500hPa月平均高度及距平图,对阿克苏地区夏末秋初“低温冷害”的环流特点进行了分析,并在相关分析的基础上,给出预报该地区有无“冷害”的因子。     

1971-2014年黑龙江省水稻低温冷害的研究

为合理运用气候资源来指导黑龙江省水稻莳植,采用数理统计方法、Mann-Kendall(简称M-K)突变检验法以及水稻低温冷害概率计算法等方法 ,经过统计分析1971-2014年黑龙江省逐年平均气温的变化规律和相对应的M-K突变检验,同时结合水稻产生低温冷害的时空特点之研究,得出以下结论:1971-2014年间,黑龙江省低温冷害出现的概率由南向北增加。北部地区为延迟型冷害出现次数最多的区域;松嫩南部地区最不容易发生延迟型冷害;牡丹江山区比三江平原地区更易发生延迟型冷害。同时,黑龙江省水稻种植区障碍型冷害每10 a发生频率随着时间的推移逐渐降低,20世纪80年代是障碍型冷害出现最多的时段,20世纪90年代是障碍型冷害出现由多到少的转折期,本世纪初是障碍型冷害出现频率最低的时段。在地理分布上,障碍型冷害发生频率的趋势表现为由东西部向中部、由南向北增高,其中西部障碍型冷害出现概率最低,北部最高。     

低温冷害对河南省设施农业的影响分析

根据河南省119个气象观测站1971-2012年的逐日气象资料,采用ArcGIS空间分析模块,运用克里金插值法,分析了低温冷害对设施农业的影响。结果表明:河南省设施农业作物黄瓜遭受轻度、中度和重度低温冷害的多年平均值依次为22、77和52次·a-1;从空间分布看,轻度、中度和重度低温冷害累计发生次数最多的地区分别为南阳的西峡、信阳的罗山和安阳的林州,累计发生最少的站点为平顶山站。西红柿遭受轻度、中度和重度低温冷害的多年平均值依次为20、97和40次·a-1;轻度、中度和重度低温冷害累计发生次数最多的地区分别为南阳的西峡、信阳的淮滨和安阳的林州。从低温冷害发生月份看,两种作物轻度、中度和重度低温冷害分别主要发生在4月、3月和1月。两种作物遭受轻度低温冷害的风险较低,而大多处于中度低温冷害的高风险及较高风险区,重度低温冷害风险大致呈纬向型分布,低风险区都在河南南部,黄瓜的高风险区在河南的中部和北部,西红柿在西部和北部。     

黑龙江省玉米低温冷害发生风险趋势及预报模型

利用黑龙江省玉米主产区69个市(县)1961~2003年5~9月逐日气温、玉米发育期与冷害资料,用积温距平作为判别玉米低温冷害发生的主导因子,获得玉米主要发育时期冷害发生指标体系及其风险程度,构建玉米低温冷害风险预报模型;分析了43年来玉米低温冷害发生风险的趋势变化,采用Mann-Kendall方法进行趋势检验。结果表明:1961~1983年为玉米冷害发生的高风险时期,其中1964、1969、1972、1983年是玉米冷害发生的最高风险年。1984年之后为冷害发生的低风险时期,尤其在所研究的后几年各地的UskU0.05,表明此时期积温距平水平上升趋势明显,发生玉米冷害的风险很低;玉米低温冷害风险预报模型能够对冷害发生风险、冷害程度、发生范围进行动态预测预报和灾害评估,预报模型的检验结果具有较好的客观性和适用性。     

四川盆地6—8月降水变化的主要特征及预测因子研究

根据四川盆地２２个测站６－８月降水距平百分率，分析了主汛期（６－８月）降水变化的主相关型，ＥＯＦ展开的第一特征向量，得出四川盆地降水变化主要表现为西部和东部的振荡，分析发现，这种振荡与太平洋副高北界关系最为密切，最后提出了预测太平洋副高北界的一种强信号，对业务预报有一定的实用意义。     

低温冷害对玉米含水率的影响

在分析不同品种玉米热量指标的基础上分析了成熟度与籽粒百粒重的关系以及成熟度对玉米籽粒含水率的影响,并在此基础上分析了玉米不同品种在不同地区的成熟度及其概率,从而为品种合理布局提供依据。     

低温冷害对兴安盟农田作物生态的影响及其防御对策

本文针对农田生态的主体一农作物的低温冷害，确定了其危害气候指标，指出了低温冷害的区域性、持续性、群发阶段性及准周期性等特征，明确了低温冷害的气候关键期。本文分析论述了低温冷害对作物产量的影响和危害，并重点探讨了怎样立足于生态系统，着眼于品种布局方面的对策及加强田间管理；采取一系列有效措施的防与抗相结合的原则。     

短期气候预测因子的选取及利用

短期气候预测是近年来气象科学研究的热点问题，文章就短期气候预测研究中因子选取、因子分析及因子利用等问题进行了初步探讨。文中认为，普查影响短期气候变化的所有因子组成备选因子集是进行短期气候预测的最基础的工作，对备选因子进行合理性、稳定性及代表性分析是预报是否取得成功的最关键问题，而使用先进的统计预报方法则是提高预报准确率的前提条件。另外，还要充分考虑到一些非线性因子的选取及利用，同时还要尽可能地利用数值预报产品作为预报因子。