1954—2007年云南农业气候变化研究

为弄清主要农业气候要素和农业气候年型变化规律和特征.基于多站点气候资料,对表征云南农业气候特点的17个初选气候因子,进行经验正交(EOF)分解提取主成分因子,再应用系统聚类法划分农业气候年型.结果得到7个相互独立的主成分因子和6种农业气候年型,可客观表述云南主要农业气候变化特征.1954年以来云南农业主要生长季气候变暖趋势明显;降水量和日照时数比气温年际波动大,日照变化又比降水量明显;春旱强度有减弱的趋势,阴雨寡照逐渐加重;1990年代中期以来气候变暖明显加剧,同时日照时数波动振幅大、夏季雨量有递减趋势;1995年以来云南主要受两种农业气候年型影响,1999-2007年的主要气候年型在1950年代、1960年代和1970年代均未曾出现.气候变化对农业的利弊影响都十分显著.     

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。     

基于GIS的清远市细网格农业气候资源分析

以GIS技术为支撑,利用清远市2009—2019年气象观测资料,在常规模型的基础上结合清远区域气候背景及地形、地貌特点,运用数字高程模型(90 m×90 m)进行气候要素网格推算,最终得到清远市精细化农业气候资源分布图,并与清远近10年气象要素实况图进行对比验证其可信度,结果表明：清远年平均气温、≥10℃积温、年极端最低气温、年日照时数模拟图与实况图吻合较好,具备参考价值。年平均气温随地形分布差异显著,较高值主要沿河谷、平原地区分布;≥10℃积温由西南向东北降低,阳山以北积温在4 800到7 200℃之间,英德以南在6 600到8 400℃之间;年极端最低气温分布由东南向西北降低,极端低温突出的地区有阳山东北角-连州东南角、连州连山北部和连南大部;年日照时数分布南多北少且南北差异大,可分为3个阶级。该结果弥补了清远因地形差异显著和站点分布不足带来的气候分析上的困难。     

京津冀地区冬小麦气候生产潜力的一种动态区划

以京津冀地区的冬小麦农业气候生产潜力为研究对象,根据统计检验聚类方法(CAST)与旋转主分量分析(RP-CA)相结合的气候分类区划新方法,对该区冬小麦气候生产潜力进行了区划试验,计算验证了理论与实际结果的一致性,从而进一步证明该方法的合理性及可靠性。同时也印证了CAST和RPCA用于气象场分类区划具有等价性和互补性的事实;此外,各分区具有不同的年际变化特征,也表明区划结果是合理的,从而较好地佐证了这一新的分区方法。     

作物模型参数敏感性分析现状与展望

作物模型作为作物产量预测等方面应用广泛、作用巨大的重要工具,其参数的校正和优化等工作是模型模拟的前提。普通的试错法缺乏客观性且效率低下,对作物模型的输入参数进行敏感性分析,识别模拟过程中参数的敏感程度,能够有效识别关键参数并减少率定的参数量,为后续模型参数优化和校正工作奠定基础。本文主要分析了作物模型的局部敏感性分析方法和全局敏感性方法的利弊及其适应条件,涵盖傅立叶幅度灵敏度检验法(FAST)、Morris法、LH-OAT法、普适似然不确定性估计法(GLUE)、Sobol法以及扩展傅立叶幅度灵敏度检验法(EFAST)等,回顾各方法在作物模型中的研究现状,并对作物模型参数敏感性分析方法提出了展望。     

基于改进粒子群算法的机器人几何参数标定研究

为了提高机器人末端绝对定位精度,提出了基于改进粒子群算法（IPSO）的机器人几何参数标定方法.首先,为避免当机器人相邻两轴线平行或接近平行时,模型存在奇异性,建立了串联机器人MDH模型;其次,针对机器人几何参数标定特点,提出用改进粒子群算法优化标定机器人几何参数,其中粒子初始位置和速度由拟随机Halton序列产生,采用浓缩因子法修改粒子飞行速度,建立了用IPSO标定机器人几何参数目标函数数学模型,确立了用该算法优化标定几何参数的具体步骤.通过对ER10L-C10工业机器人仿真与实测标定,结果证实：采用该方法能够快速标定机器人几何参数,经标定后的机器人末端绝对定位精度有大幅提高.该算法简单,鲁棒性强,易于在工业机器人标定中推广应用.     

基于K均值聚类的中国夏季降水日变化空间分布模式

为了获取降水日变化的空间分布模式,本文采用K均值聚类算法对中国陆地区域的夏季逐时格网降水数据进行了聚类。首先,采用K均值聚类算法对每个格网上的逐时降水数据进行聚类。然后,根据每一聚类的降水日变化峰值,将具有相似峰值时间的聚类合并成为一个分类。合并后的分类对应一种降水日变化类型,分类中的格网边界则构成了该类降水日变化的空间分布模式。研究结果表明,中国大部分地区的降水量日变化由降水频率日变化主导。此外,一些盛行夜雨区域在空间分布上表现出从西向东的分布模式,且降水日变化峰值时间表现出了从西向东逐渐延迟的现象。结合地形分析,研究发现一些夜雨区的降水峰值延迟现象与MPS环流效应导致的雨带移动现象较为一致,得出MPS(Mountain-Plain Solenoid)环流效应是导致这些地区盛行夜雨的结论。本文研究结果可为探索降水日变化的形成机理提供线索,也可为研究其他地区降水日变化提供参考。     

基于WOFOST模型的河北省保定市冬小麦最佳灌溉方案研究

利用WOFOST模型对保定地区冬小麦不同年型灌溉方案进行模拟分析,确定最佳灌溉量及灌溉时间,力争灌溉效益最大化,对缓解农业生产和水资源匮乏的尖锐矛盾尤显重要。文章以河北省保定市为例,应用WO)FOST模型对不同降水年型的2003/2004、2005/2006和2008/2009年3个代表生长季,分别进行一次灌溉、两次灌溉、三次灌溉的不同灌溉方案进行模拟,试图揭示冬小麦产量随灌溉时间及灌溉量的变化规律,选择最佳灌溉方案,为干旱缺水的河北省保定市小麦节水、高产提供理论依据。模拟研究结果表明:在冬小麦全生育期中最佳灌溉时期为拔节—孕穗期和抽穗—灌浆期,这两个时期的灌溉对产量的贡献率最高。与此同时,总结出了既可以满足冬小麦生长又可以获得较大经济效益的两次灌溉及三次灌溉的最佳灌溉方案。     

模糊C均值聚类法在新疆年降水气候分区中的应用

利用新疆98个气象站1960-2011年的年降水量资料,采用模糊C均值聚类法,对新疆年降水量进行分区研究;同时利用线性趋势、累积距平、M-K检验、t检验相结合的方法,对新疆年降水量在不同区域上的变化趋势以及突变时间等进行了对比诊断分析,得到了新疆地区年降水量分布的空间特征。结果表明：（1）新疆年降水的分布大致可分为7个区域;（2）根据模糊C均值方法所分区域能够体现出由于地形差异导致的降水分布不均匀的特点,这一结果与其他研究干旱区降水分布差异产生的原因相同。分区结果合理,说明该聚类方法适用于区域气候区划;（3）新疆大部分区域的降水量在20世纪80年代中后期以前偏少,低于多年平均值,自80年代中后期以后才开始偏多;不同区域的降水量依次从70年代初、80年代中后期、90年代初开始增加;整个南疆盆地、阿勒泰地区、准噶尔盆地降水的突变时间较为接近;（4）新疆降水量整体异常表现为降水一致多（或少）、北多南少、西多东少。     

基于MaxEnt模型的四川省冬小麦气候适宜性区划

基于2019年四川省97个县市区冬小麦的种植信息,以及1980~2021年159个气象站数据,选取影响冬小麦种植分布的13个潜在气候影响因子,结合最大熵模型（MaxEnt）,构建了冬小麦种植分布和气候因子的关系模型。结果表明：主导气候因子贡献率大小的为年日照时数＞1月平均气温＞年平均低温＞年降水量＞年相对湿度;冬小麦的潜在适宜区主要分布在99°E以东,26°~33°N区域;未来气候背景下,大部分市州总适宜区面积无明显变化。     

WOFOST模型对河南省冬小麦模拟的适用性分析

为进一步研究WOFOST模型在河南省冬麦区的适用性,以河南省30个农业气象观测站1991—2014年冬小麦观测资料、历史气象资料和土壤资料为依据,对WOFOST模型进行逐站调参和验证,分别建立了30个站的冬小麦模型参数。其中1991—2010年为模型调参年份,2011—2014年为模型验证年份。各站开花期和成熟期调参模拟的归一化均方根误差NRMSE分别小于5%和3%,验证误差分别为3.7%和2.9%。除潢川和固始外,模型对其余各站产量模拟的归一化均方根误差NRMSE全省各站均小于20.0%,验证误差全省平均为15.2%,大部分站点观测值和模拟值相关系数r通过了显著检验。利用调参后的模型模拟2011—2014年冬小麦生长动态变化可知,模拟地上部总干物重与实测单株干物重、模拟LAI与单株叶面积有较一致的变化趋势,拟合度较高。因此,WOFOST模型对河南省冬小麦主要发育阶段、产量及干物质积累模拟能力较强,具有良好的应用前景。     

利用WOFOST作物模型研究气候变暖对冬小麦产量的影响

全球气候变暖已经成为一个不争的事实,开展气候变化对冬小麦产量影响的数值模拟对制定农业政策以适应气候变化具有重要意义。本文使用荷兰瓦赫宁根大学开发的WOFOST模型,利用太谷2000年和2001年的数据对WOFOST模型进行验证,确定该模型在山西太谷地区的适用性。文章分析了太谷地区气温变化趋势,假定以1985年-2007年的变暖趋势增温,假设其它条件不变,从而构建了100年内每10a的时间间隔的气象情形。以这些气象情形驱动验证好的模型模拟100年内每10a的时间间隔气候变暖对冬小麦产量的影响。模拟结果表明,气温变化对冬小麦产量的影响不是单一的,未来冬小麦的产量是波动变化的。     

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。     

Impact of the Time Scale of Model Sensitivity Response on Coupled Model Parameter Estimation

That a model has sensitivity responses to parameter uncertainties is a key concept in implementing model parameter estimation using filtering theory and methodology.Depending on the nature of associated physics and characteristic variability of the fluid in a coupled system,the response time scales of a model to parameters can be different,from hourly to decadal.Unlike state estimation,where the update frequency is usually linked with observational frequency,the update frequency for parameter estimation must be associated with the time scale of the model sensitivity response to the parameter being estimated.Here,with a simple coupled model,the impact of model sensitivity response time scales on coupled model parameter estimation is studied.The model includes characteristic synoptic to decadal scales by coupling a long-term varying deep ocean with a slow-varying upper ocean forced by a chaotic atmosphere.Results show that,using the update frequency determined by the model sensitivity response time scale,both the reliability and quality of parameter estimation can be improved significantly,and thus the estimated parameters make the model more consistent with the observation.These simple model results provide a guideline for when real observations are used to optimize the parameters in a coupled general circulation model for improving climate analysis and prediction initialization.     

模型参数对赤霉病人工神经网络预报模型精度的影响

运用最优化相关普查方法,选取确定了对江苏省太湖地区小麦赤霉病发生程度有着显著指示意义的预报因子,将其作为输入变量经多层前馈神经网络的ＢＰ算法进行学习训练,建立了赤霉病病穗率的人工神经网络预报模型。分析了结构参数对模型效果的影响情况,发现训练的总体误差平方和对模型的效果最为显著,历史样本的拟合率随着总体误差平方和的拳小而稳定上升,但总体误差平方和取值偏小时模型对独立样本的预报精度下降;当总体误差平方     

基于概念模型的麦田土壤水分动态模拟研究

农田土壤水分模拟是农业用水管理的重要依据。以根区土体水量平衡方程为依据,考虑根区下界面水分通量,构建了农田土壤水分变化模拟模型,该模型由作物蒸散量模型、根区下界面水分通量模型以及水量平衡方程等组成。采用山西水利职业技术学院试验基地2007年和2008年2个年度冬小麦试验资料,确定了模型参数。结果表明,土壤储水量模拟计算值与实测值有较好的一致性,其相关系数达到0.9555;F检验结果达到极显著水平,所建立的麦田土壤水分动态模型可用于作物蒸散量、根区下界面水分通量和田间土壤水分的模拟计算;计算精度平均达到3%～11%。表明该模型可较好地描述农田士壤水分转化过程。     

影响冬小麦产量的气象要素定量评价模型

利用冬小麦生育期间的逐日气象资料、冬小麦产量和生理气象指标资料,计算了冬小麦全生育期标准化日照时数、有效积温和标准化降水量;在进行通径分析的基础上,分别计算了日照、温度和降水对冬小麦气象产量的贡献率;运用积分回归分析,得到了影响冬小麦产量的逐旬日照时数、有效积温和降水量的影响系数,构建了冬小麦产量气象要素影响定量评价模型。实例应用表明,利用通径分析和积分回归原理计算的气象要素影响系数,能够准确反映冬小麦生长发育过程与气象条件的关系;建立的冬小麦产量气象要素影响定量评价模型能够定量评价全生育期各气象要素对冬小麦产量的影响,具有较高的科学性和准确性;提出的气象要素定量评价技术路线,为开展气象要素定量评价业务服务奠定了很好的技术基础。     

基于WheatSM模型参数优化的鹤壁地区冬小麦生长发育模拟研究

采用EFAST方法和SCE-UA算法优化WheatSM模型参数,采用区域模拟和单站插值的方法对2013—2017年鹤壁市冬小麦各发育期日数和产量进行模拟修订,为WheatSM作物模型在豫北地区的业务应用提供参考。研究发现:区域模拟方法对鹤壁地区冬小麦生育期开始日期的模拟效果除出苗期、越冬期的外,其他均好于单点插值方法的。单点插值方法对越冬期的模拟效果明显好于区域模拟方法的。冬小麦产量的模拟效果区域模拟方法也比单点插值方法好,但两种结果的相对误差均较大。通过对WheatSM模型得到的冬小麦气象产量模拟结果进行修订,可以明显提高模型产量模拟结果。2013—2017年鹤壁地区模拟产量的误差为-17. 92%～-2. 98%,RMSE为1114. 9 kg/hm~2,NMSE为12. 59,模拟效果较好。利用区域模拟方法可以对区域内单个站点的冬小麦生长发育和产量进行模拟,但对越冬期开始时间的模拟需要参考单点插值方法的相应结果。