冬小麦赤霉病流行程度长期预报模型

小麦赤霉病的发生流行程度主要由天气条件决定,而５００ｈＰａ大气环流因子是较好地表征天气形势和控制天气条件的物理量。利用最优化相关分析方法,分区挑选了与小麦赤霉病显著、稳定相关的５００ｈＰａ大气环流因子,在此基础上建立了冬小麦赤霉病流行程度长期预报环流模型。     

麦类赤霉病的长期预报

赤霉病系由真菌侵害麦类作物的一种主要病害,俗称“红头麦”。它是全国大小麦增产的大敌。及早做出赤霉病的趋势预报,对防治病害,促进增产作用很大。近几年来,我们用气象资料和赤霉病病情资料进行对比分析(由于嘉兴地区赤霉病病情资料不全,且嘉兴与苏州地区赤霉病发病趋势基本一致,故本文借用苏州地区赤霉病病情资料),在此基础上制作大小麦赤霉病趋势预报,取得较好的效果。现简介如下。 一、赤霉病定性趋势预报 经分析发现,赤霉病发病程度与上一年9月的平均气温及冬季(12—2月)的降水量有较好的关系,于是得出以下经验公式: J_1=T KR式中T为上一年9月平均气温,K为经验系数=-O.0437,R为冬季降水量。 通过计算得出以下指标:(1)若T≥24℃时,则为轻病年;(2)若J_1<15.35,则为重病年;(3)     

麦类赤霉病的长期预报

麦类赤霉病的流行受菌源和花期天气条件的制约。为越过天气预报准确率不高的因素,我们直接运用气象要素进行赤霉病预报。从仙居县农科所1967～1978年小麦产量分析,间接得到这些年赤霉病发病轻重程度资料。以四月上、中旬代表小麦开花期,探讨本站气象要素与小麦赤霉病发生发展、危害程度的关系(见表一)。由表一可见开花期(四月上、中旬)总雨量≥100.0毫米的,都是重发年,60.0～     

三麦赤霉病气候分析与预报

赤霉病是我省三麦的主要病害之一,近年来有蔓延趋势。研究并防治三麦赤霉病,对贯彻毛主席关于把国民经济搞上去的伟大指示,完成我省农业生产指标,具有重要现实意义。赤霉病的发生与流行受多种因素的影响,而各年气候条件的变化是致病轻重的决定因素。本文根据有     

干热风的气候分析及长期预报

泰莱肥宁平原是我省主要的小麦产区,春未夏初,小麦正进入开花、灌浆、乳熟期,需要大量的水分。但此时大气环流常处于冬季风北退,夏季风只达华南、江南,中纬度地区受单一的大陆变性气团控制,天气晴朗、干燥,青藏高原和伊朗高原的强烈增温形成强大而稳定的暖高脊,由于我国沿海     

采暖期气温的气候分析及长期预报

1 前 言 目前,哈尔滨市采暖期气象服务只限于中期和短期,而长期预报对采暖期煤的总需求量的估算具有重要意义。本文从分析环流特征及温度状况入手,找出采暖期哈尔滨市温度变化规律,再运用天气学和统计学方法,对采暖期平均温度进行预报,以期为供暖部门提供一个有价值的参考资料。     

麦类赤霉病发病程度的气候条件

赤霉病是麦类的主要病害。上海郊区每年三麦(即元麦、大麦、小麦)都有不同程度的危害,是影响夏粮稳产高产的重要因素。为搞好三麦赤霉病的气象服务,以适应科学种田的需要,本文根据有关农业科学试验资料,对赤霉病的发病及其危害轻重与气候条件的关系,作一初步分析。 上海地区常年4月中旬至5月中旬正当三麦抽穗扬花、灌浆乳熟的时候,刚好是春雨最多的季节。这时期气温逐渐回升,平均气温一般在14—18℃。由于     

气候长期变化的研究和预报

对气候的大尺度图解和预报(Clamite Long-Range Investigation、Mapping and prediction,缩写为:CLIMAP)研究的目的,是对于过去几百万年间全球气候发生的主要变迁进行描述和解释.这些变化包括了全球气候的两种稳定状态的交替,即冰期和温暖期的交替.其基本任务是,为了更好地了解引起大气、海洋和冰原发生这种变化的物理机制.因为这种变化具有比较简单的地理分布模型,并且比以每年或每十年为时间尺度的气候变化要缓慢得多,所以对它们的了解比对频繁发生的气候变化的了解要容易一些. CLIMAP研究的基本思路是,把自然界作为一个巨大的实验场地,通过对循环出现的冰期遗留下的地理遗痕的研究,建立新的气候学观点.这将对人类有     

气候信号、气候噪声和长期预报的极限可能性

本文概述了气候信号和气候噪声的自然变率的相互关系问题。提出了它们更一般的概念。讨论了气候异常的可预报性问题。根据苏联领土上日平均气温的时间相关结构资料对“气候噪声”和“信号 噪声”的水平作了估计,这可确定长期(超过一月)和短期(天气)振荡对时间平均量变率的贡献。分析了各季这种估计的空间分布。     

河西中部伏旱气候分析和长期预报

张掖地区处于青藏高原北侧,伏旱发生的频率较高。虽然从总体上讲,该区的伏旱对农业生产影响不十分明显,但较严重的伏旱对川区的秋田和山丹、民乐两县旱地小麦、油菜的生长影响较大。伏旱的轻重与副热带高压的强弱、位置有一定关系。本文主要分析了7月中旬至8月中旬河西中部伏旱     

山东省春季低温的气候分析及其长期预报

利用济南站１９１９－１９９１年春季气温的历史资料，分析了我省春季低温的气候特征和演变规律及其与大尺度环流背景及我国大范围气候振动之间的联系。得出我省春季低温集中发生在全国气候振动的“冷”期内；它的形成一般是在经向环流发展以及由纬向环流向经向环流的转折阶段。通过对春季高、低温年的５００ｈＰａ环流特征的对比分析，发现两者差异明显。由北半球５００ｈＰａ高度场所建立的预报工具，在近几年预报中取得较好效果。     

伏旱气候规律分析及伏旱长期天气趋势预报方法

干旱是我区的主要灾害天气,有十年九旱之说。干旱中又以伏旱对农业危害最大,人称伏旱为“卡脖子旱”。加之伏旱较频繁,强度大,持续时间长,往往给将成熟的秋作物以毁灭性的打击,给农业生产及人民生活带来极大的损失与困难。所以,作好伏旱的分析、预报是我们气象部门一项重要的任务。现根据我区气象资料,对伏旱的发生规律及预报方法作如下初步探讨。     

武功县小麦赤霉病气象条件分析及预报

武功县位于关中川道平原的渭河一、二级阶地。历史上没有小麦赤霉病的记载。六十年代后,随着农田生态环境的改变及复种指数的提高,全县已发生了三次小麦赤霉病的大流行,周期大致为十年一次。一九六四年为历史上的第一次大流行,造成减产两成以上;一九七四年至一九七五年连续两年流行,矮丰四号等品种因病严重减产。一九八五年发生第三次大流行,造成的损失超过历史上任何一年。一九八七、一九八八年流行仍较重。目前,赤霉病已成为小麦增产的一     

甜菜褐斑病流行与气候条件的关系

依安位于黑龙江省西部,小兴安岭西南麓,松嫩平原北缘,齐齐哈尔市东北部,依安县是农业大县,有耕地2．5×10^5hm2,甜菜是该县的主要经济作物之一。种植面积占耕地总面积的23．78％,甜菜褐斑病每年都会不同程度地影响其产量,因此做好甜菜褐斑病的防治对甜菜的产量和含糖率的提高有着极其重要的意义。     

太阳黑子的11年周期与超长期气候预报

目前在做超长期气候预报时,人们经常用到太阳黑子。为了今后工作方便,我们在这里把有关太阳黑子的资料及11年周期的分析方法,做一个扼要的介绍。关于太阳黑子最完整的记录是瓦尔德梅尔整理的苏黎士天文台1610—1960年的观测结果。其中1749年以后有逐月的相对黑子数。1700—1748年仅有年平均相对黑子数。1610—1699年期间只有太阳黑子11年周期的最高(M)及最低(m)出现的时间。此外,美国地球物理研究杂志按月公布苏黎士天文台的初步黑子数。每年初公布上一年经过最后核算的黑子     

小麦赤霉病发生量预测预报

采用单因子相关法和多因子线性回归法对豫西地区1985－1999年15年的小麦赤霉病系统观测资料及相关气象资料进行统计分析，经比较，筛选出春季玉米残体菌率、4月下旬－5月下旬雨日、4月下旬－5月下旬雨量3个对小麦赤霉病发生量影响显著的因子，建立预测模型，经回验与预测验证，结果与实际相吻合。     

省气候和长期预报学术研讨会在沈召开

为检阅我省气候和长期预报方面取得的成果,推动这方面的业务和科研工作更好地为气象业务建设和国民经济服务,省气象学会气候和长期预报专业委员会于1月8-9日在沈阳召开了辽宁省气候和长期预报学术研讨会. 参加会议有来自11个市局、省气候资料室、沈阳中心气象台、沈阳区域气象中心研究所等业务     

元麦赤霉病分段预报方法

我县地处长江三角洲,属赤霉病沿江常发区。夏粮以元麦为主,常年种植面积为36万亩,占三麦总面积的80％。 70年代以来,发生的中、重流行年有1970、1973、1977、1975、1982,1983年,元麦产量遭到一定损失。为了确保该病预报正确可靠,本文在总结本地历年预测预报方法的基础上,根据外地经验,并参阅了一些国内外文献,初步拟就了一套分段预报方法。 1.第一阶段:在3月底至4月初,应用前期气织条件,作出元麦赤霉病流行与否的趋势预报,以及早作好药械维修、药源调运等准备工作。 根据本县20年的元麦赤霉病发病资料和气象     

小麦赤霉病发生量预测预报

采用单因子相关法和多因子线性回归法对豫西地区1985～1999年15年的小麦赤霉病系统观测资料及相关气象资料进行统计分析,经比较,筛选出春季玉米残体带菌率、4月下旬～5月下旬雨日、4月下旬～5月下旬雨量3个对小麦赤霉病发生量影响显著的因子,建立预测模型,经回验与预测验证,结果与实际相吻合.     

宿州春烟栽培生态气候条件及最佳移栽期预报

通过春烟栽培的生态气候条件分析,指出了制约宿州市春烟高产优质栽培的关键是准确把握和预报最佳移栽期。给出了预测春烟最佳移栽期的三种方法——农业气候学方法、农业气象学方法、数理统计预报方法。通过对三种方法的使用分析,得出最有效的方法是灰色-马尔柯夫链相结合的数理统计预报方法,并给出了该方法的建模过程和应用实例,经历史拟合检验,误差≤3天的准确率达95．5％,≤2天的准确率达86．4％,≤1天的准确率为68．2％,完全吻合率达54．5％。2002年、2003年试报,准确程度分别为完全吻合和相差1天,实用效果非常好。