影响我国水稻产量的主要气象因子的研究

通过收集前人所作的全国各地区水稻产量气象预报模型,将所得到的资料按双季早稻、双季晚稻、单季稻进行分析,并提取预报因子。通过定量化处理,使用系统聚类分析方法,以预报方程中的影响因子为指标,讨论了各水稻分区（双季早稻分为４个区,双季晚稻分为２个区,单季稻分为９个区）水稻产量的主、次要影响因子和影响时期,为大范围水稻产量预报提供了科学依据。     

影响我国冬小麦产量的气象因子研究

收集整理了全国５２个市、县冬小麦产量预报模型资料,总结撮出预报因子,通过定量分析,了解了影响各地区冬小麦产量的主要气象因子,为大面积冬小麦产量监测和预报提供了科学依据。     

气象因子对无棣海盐产量的影响分析

通过对比分析无棣海盐产量和温度、光照、蒸发量等气象因子的年、月际变化特征，发现海盐产量与气象因子的关系密切：与温度、光照、风、蒸发量明显正相关，与降水、相对湿度为负相关；海盐月平均产量与月平均净蒸发量的月分布特征最为接近，7月降水峰值出现后海盐月产量急剧下降，印证了蒸发量与降水是影响海盐年产量最主要的气象因素。高蒸发总量、特别是3—6月的高蒸发量对海盐高年产量的形成非常有利；降水量降水日数、连阴雨日数、暴雨日数及不同的降水性质对海盐年产量也有影响，风暴潮的发生会使当年及次年海盐年产量大幅减少。     

基于气象因子的水稻产量预报模型

利用四川省南充市1989—2018年气象观测资料和水稻单产数据,分析5月上旬至8月下旬的平均气温、降水量、日照时数与水稻单产的相关性,采用线性回归方法建立基于气象因子的水稻产量预报模型。结果表明,5月下旬降水量、6月中旬平均气温、7月下旬日照时数、8月下旬日照时数和降水量与气象产量显著相关,建立南充水稻产量预报模型,回代检验准确度平均达95.4%,预报准确度达91.2%,2019年模型预报效果良好。     

基于关键气象因子的河北省马铃薯产量预报

基于1983—2019年河北省马铃薯产量数据及同期河北省21个气象站逐旬平均气温、降水量、日照时数,采用因子膨化及相关分析方法,确定影响河北省马铃薯产量的关键气象因子,建立马铃薯产量预报模型,并利用预报模型对1983—2015年马铃薯产量进行回代检验,对2016—2019年马铃薯单产进行预报.结果表明:马铃薯产量对7—...     

金针菜产量与气象因子的关系

金针菜是多年生宿根作物,其营养丰窗,含有糖类、蛋白质、氨基酸、钙、磷等。并具有药用价值,有止血、消炎、利尿、清热等功能。还含有秋水仙碱、冬门素和萱草根索等,对产妇有增加奶汁分泌的功能。江     

气象因子对白城地区玉米产量的影响

本文是利用玉米的气候产量与玉米生育期间的积温、土壤重量含水率，建立了玉米气候产量和气象因子之间的回归模式，通过此模式可以计算出玉米产量的预报值。其结果与生产实践基本相符，具有比较好的实用性，可用于生产服务。     

气象因子对油菜生长及产量的影响

在油菜生长期内，平均温度高有利于生长发育，对提高产量有积极作用；初花前期的平均温度越高。越有利于油菜生长和增产；终花到成熟期，平均温度过高，降水量过大，油菜产量就降低；在成熟期遇30℃以上高温，会使油菜高温逼熟；昼夜温差越大，油菜产量越高；降水时间和生长期总降水量在本试验中对产量没有很大影响，日照时数越多产量越高；冬季冰冻使菌核病发病基数降低，间接影响油菜产量，开花期的霜冻导致油菜分段结实。     

气象因子对马铃薯生长的影响

1引言马铃薯是继大豆、玉米、水稻、小麦之后的第五大粮食作物,在20世纪60￣70年代解决了西南山区大部分人民群众的粮食问题,发挥了巨大的作用,进入21世纪以后,马铃薯以它独特的化学成分及所富含的人体必需的营养元素而普遍受到广大消费者的青睐,更成为麦当劳和肯德基等国际市场上的佼佼者。然而黑龙江省是我国马铃薯的重要生产基地,马铃薯的总产量占全国马铃薯产量的1/4左右,同时,黑龙江省也是全国马铃薯种薯的重要生产基地,因此,黑龙江省马铃薯产量的波动直接影响全国马铃薯的总产量。而影响马铃薯生长的气象因素主要有光照、温度、水分。…     

黑龙江省粮食产量结构与影响产量的气象因子分析

通过黑龙江省1949～2006年粮食产量结构分析及近30年的粮食单产与5～9月气象要素相关分析,得出黑龙江省粮食总产的波动主要取决于粮食作物平均单产波动及作物种植结构的调整.1949年以来,在粮食作物中,玉米和大豆所占比例变化不大,水稻呈逐年增加的趋势,春小麦在20世纪90年代以前呈逐步增加的趋势,而90年代以后则急速下降;水稻的单产最高,其次是玉米,再次是春小麦,大豆单产最低;从单产的增减趋势来看,各种粮食作物单产基本呈逐步增长的趋势.影响黑龙江省粮食产量丰歉的主要气象因子为6月平均温度、9月降水量、5月和6月日照时数.     

江苏省1998年夏熟作物减产气象条件分析

江苏省１９９８年夏熟作物严重减产,导致减产的主要原因是气候异常,期间出现了罕见的全省性、全程性的涝渍害及冻、病等灾害,危害程度高,不可抗拒。作者对江苏省１９９８年夏熟作物减产的气象条件作出分析。     

资源县电线覆冰的气象因素探析

以广西冰冻灾害重灾区资源县为研究对象,结合电力部门对电线覆冰的灾情调查,分析气象因素对不同地形、不同海拔高程的电线覆冰的影响,建立电线覆冰高程的预测模型,为电线覆冰预报和风险区划提供参考,并对气象部门与电力部门加强合作预防电线覆冰提出建议.     

用气象卫星资料估算吉林省主要农作物产量

净第一性生产力（Npp）分析是全球变化研究中广为利用的方法,利用气象卫星资料获得年际植被指数（Iv）估算Npp建立不同作物的Npp与其产量的关系模型,即可实现对粮食总产和不同作物产量的估算。文中介绍了应用净第一性生产力遥感（NPP—RS）模型对吉林省粮食总产和主要作物产量进行估算的方法。采用NPP—RS模型,对1995～2000年吉林省的粮食总产及主要农作物玉米、水稻产量进行了动态估算。对粮食总产估产的平均相对误差为13．6％,玉米的平均相对误差为17．6％,水稻的平均相对误差为6．7％。要提高用此方法进行遥感估产的精度,还需要对当年的种植制度、种植结构的变化有所了解,注意当年的灾情,增加灾害影响系数。     

ENSO对全球及中国农业气象灾害和粮食产量影响研究进展

厄尔尼诺-南方涛动（ENSO）是全球性年际气候变率的主导模式,ENSO通过影响全球的大气环流,对全球许多地区的气温、降水和由气温、降水异常导致的农业气象灾害（如低温冷害、旱涝灾害等）及农作物生长发育、产量形成产生影响。综述前人对ENSO影响研究进展,所得主要结论如下：1）从全球范围来看,厄尔尼诺年,全球气温偏高,陆地平均年降水量减少;拉尼娜年,全球气温偏低,陆地平均年降水量增加;不同季节和不同类型EN-S0对全球气温和降水的影响有差异。在中国,厄尔尼诺年,大部分地区冬春季气温偏高,夏秋季气温偏低,拉尼娜年,大部分地区冬春季气温偏低,夏秋季气温偏高,不同年代下ENSO对我国气温的影响有所变化;厄尔尼诺年,全国降水以偏少为主,且ENSO对我国不同地区降水的影响与ENSO类型、发展阶段和发生年代有关。2）厄尔尼诺年,我国北方大部分地区初霜冻偏早,吉林延迟型冷害增加,黑龙江低温冷害多发,华北和西北地区易发生干旱;拉尼娜年,我国北方大部分地区初霜冻偏晚,西北地区易发生洪涝。气候变暖背景下,厄尔尼诺与东北低温的关系更为复杂。ENSO循环的不同阶段会影响我国旱涝的地区分布。3）厄尔尼诺年和拉尼娜年,全球水稻、小麦和玉米均以减产为主,不同国家和地区影响各异。其中,厄尔尼诺年,美国、巴西和阿根廷玉米产量增加,中国和津巴布韦玉米产量降低,印度小麦和水稻及菲律宾、印度尼西亚的雨季水稻均减产;拉尼娜年,美国、巴西和阿根廷玉米减产,印度小麦和水稻增产。在中国,厄尔尼诺对水稻和小麦产量的影响程度与当地灌溉条件有关。以上结论可为我国防御低温冷害、干旱等农业气象灾害,保障粮食安全,制定科学政策提供理论参考。     

气象因素对标枪成绩的影响分析

气象条件对体育比赛有着重要的作用,温度、湿度、降水、风等各种气象因素对体育比赛项目都会产生一定的影响。使用自20世纪80年代以来国内外有关气象条件对标枪项目的影响、标枪训练与投掷的技术标准、标枪项目的生物力学等方面的文献资料和有关标枪风洞实验的有关数据,重点分析了风力和风向对标枪投掷的影响。结果表明:在风速较小(顺风和侧风时风速小于6 m/s,在逆风时风速小于3 m/s)的情况下,一定的风速使标枪的飞行距离稍有增加,当风速超过6 m/s以后,飞行距离随风速的加大而减少。另外,气温和湿度对标枪运动的影响主要是在对运动员的身体状态方面,表现为对运动员的心理和生理的影响,影响运动员水平的发挥,降水、大雾等则表现为能见度差,造成比赛中止甚至取消。     

棉花生育期关键气象因子及单产丰歉评估指标

根据河南省棉花播种面积权重,选出安阳、新乡、商丘、周口和南阳5个代表站,利用棉花产量与棉花生育期间5个代表站旬平均光照、温度、降水的相关系数,确定7个关键气象因子,建立了其与产量的回归方程,提出了考虑7个关键气象因子综合影响的棉花单产丰歉评估指标。应用该评估指标对1980~2004年棉花单产的丰歉进行检验,与实况一致的达84%,产量与评估指标相关系数达0.71以上,相关极显著。     

气象条件对作物品质和产量影响的试验研究

利用人工气候室试验研究了高温、高CO2浓度和水分胁迫等气象条件变化对农作物籽粒品质以及粮食安全供给的影响.结果表明:土壤水分胁迫有利于提高农作物籽粒的品质,而大气中CO2浓度升高并伴随高温出现不仅不利于农作物籽粒品质的提高,而且对作物在干旱条件下提高作物籽粒品质的能力有抑制作用,并将在大多数气候变化情景下对中国的粮食安全供给产生不利影响.     

宜昌市电力负荷对气象因子的响应及气象预报模型的建立

利用2015—2017年宜昌市逐小时电力负荷资料及对应时段地面气象观测站数据,分析宜昌电力负荷的变化特征,研究气象敏感负荷与气象因子的关系,基于主要气象敏感因子通过逐步回归法建立宜昌电力负荷预报方法。结果表明：宜昌电力负荷呈逐年增长的趋势,夏季和冬季是一年中电力负荷高峰期,年最大电力负荷出现在夏季,年均增幅达11.8%,年最小电力负荷出现在春节期间;气温对气象敏感负荷影响最大,随着日平均气温T升高逐日气象负荷率先减小后增加,当T为17℃时,气象负荷率最小,从而划分了4个变化阶段：17℃≤T<26℃、T≥26℃、7℃≤T<17℃、T<7℃,基于各阶级主要气象敏感因子分别建立电力负荷回归预报方程,经检验,在实际应用中预报相对误差绝对值为3.8%,基本能够满足电力部门负荷预测的精度要求。后期可结合人工智能算法,进一步提高宜昌电力气象负荷预测的稳定性和准确性。     

桂林电网日负荷与气象因素的关系及其预测

日负荷预测作为能量管理系统(EMS)的重要组成部分,是电力系统安全、经济运行的保证.为更好地了解气象因素对电网负荷的影响,利用桂林地区2005年和2006年逐日的负荷与气象资料分离出了气象负荷.通过研究气象负荷与各气象因素之间的相关关系表明:利用气象负荷可以更好地分析气象因素对日负荷的影响,从而为电力部门的负荷预测工作提供重要的参考依据.最后采用一种基于相似日的方法计算气象负荷,进而预测整个电力负荷,通过实际的算例验证,取得了比较满意的预测效果.