渭北地区苹果花期推迟气温特征分析

利用2009年-2011年春节期间大同市可吸入颗粒物PM10质量浓度和气象资料,分析了烟花爆竹燃放后对空气质量的影响。春节期间在大量烟花爆竹集中燃放时,当有降雪天气出现时,降雪对PM10质量浓度的上升具有明显的抑制作用;在没有降雪天气时,风速仍是影响PM10质量浓度的主要因素。除夕的11时-13时、23时-Ol时,元宵节的18时-21时这三个时段为PM10质量浓度最大的时段,其间PM10质量浓度很高。当天气稳定风速较小时PM0质量浓度会明显升高。在集中燃放烟花爆竹后,当风速较大存在有利扩散的气象条件时,PM10质量浓度升高后很快降低,没有太多的污染,而当天气稳定风速较小时,PM0质量浓度升高较明显,对空气污染严重。     

渭北苹果花期冻害气象指数保险设计

为科学设计渭北苹果花期冻害气象指数保险产品,提供气象指数保险技术参考。研究选取旬邑县作为陕西省渭北地区苹果代表县,利用1991—2020年气象、苹果花期物候、产量等数据,选取苹果花期冻害极端低温和过程累积危害指数作为备选气象指数,采用滑动平均〖CD*2〗灰色预测法分离苹果气象产量。通过气象指数与苹果减产率的相关分析,确定苹果花期冻害气象指数,构建苹果花期冻害气象指数与减产率之间的关系模型。利用苹果单产风险分布特点,选取6种分布模型利用参数分布法进行拟合,并根据Anderson Darling(A D)检验结果和概率密度函数图筛选最优分布。最后根据保险触发值,厘定不同赔付触发条件下的保险纯费率。结果表明：代表县苹果花期冻害过程累积危害气象指数Ts与减产率的相关性显著强于苹果花期冻害极端低温气象指数Tc;Ts与减产率之间存在正向线性关系模型;苹果单产风险分布符合柯西分布;当赔付触发条件对应2%、4%、6%、8%减产率时,旬邑县各乡镇苹果花期冻害气象指数保险产品纯费率区间为0.40%～1.84%。相较传统苹果农业保险产品,苹果花期冻害气象指数保险产品可实现差异化费率,有利于发挥气象指数保险优势。     

苹果花期冻害防御技术试验通报

经2a在旬邑县对苹果花期冻害防御技术试验，结果表明，采用作物秸秆覆盖、树体涂白、化学控制生长等方法，可推迟果树花期、初花期7～10d，使盛花期稳定进入无霜期。     

烟台市红富士苹果始花期预报模型研究

利用烟台地区苹果产区1994—2016年共23a的气象资料与红富士苹果始花期观测资料,根据气象因素对苹果发育期影响的物候学原理,选取与始花期相关的多个气象因子,建立基于气象因子的苹果始花期预测模型。利用数据回代验证及2017年的资料预测验证,模型计算结果与实况吻合度较高,能够较好地反映始花期的实际情况,可以应用于实际业务中。     

庆阳市苹果花期冻害指数保险设计

围绕苹果政策性农业保险对气象服务的需求,统计分析了庆阳市苹果主产区的苹果花期物候资料、日最低气温资料和产量资料,确定庆阳苹果花期冻害风险时段为4月1日—5月10日,绘制了庆阳市苹果主产区花期冻害风险区划图,设计了苹果低温冻害指数,并确定理赔触发值为低温冻害指数F≥5,分县域厘定了花期冻害保险纯费率。结果表明：宁县湘乐、西峰温泉、宁县南义、合水板桥、宁县瓦斜、西峰彭原是庆阳苹果花期低温冻害发生的较高风险区;宁县西部、庆城东北部与合水西部交界处应施行较高保险费率,进行风险管理。     

陕西苹果花期霜冻敏感性指标研究

以2021年4—5月陕西省延安市洛川县苹果气象试验站富士系晚熟盛花期苹果花为材料,采用人工模拟霜箱试验的方法,研究了苹果花在不同低温条件下的受冻率,采用浸泡法测定苹果花相对电导率,分析苹果花相对电导率与半致死温度的变化特征。结果表明：富士系晚熟苹果花在-2.0 ℃下持续3 h内未受冻,-3.0 ℃持续2 h后重度受冻,-4.0 ℃持续2 h后受冻率达100%,-5.0 ℃持续1 h后受冻率达100%;低温与苹果花相对电导率呈显著负相关,相关系数为0.988 3,相对电导率随温度下降而不断增大;苹果花的半致死温度在-3.0～-4.0 ℃之间。     

阿克苏地区苹果始花期预报模型研究

研究阿克苏地区苹果盛花期开放规律与温度之间的关系,为苹果花期之前相关农事的准备和预防不良天气对花期的影响提供参考依据。利用阿克苏地区2000-2019年苹果花期和气象数据,通过对苹果花期距平与3、4月的旬均温、≥0 ℃、3 ℃、5 ℃、10 ℃有效积温和活动积温的相关性分析,应用逐步回归方程,拟合出阿克苏地区苹果盛花期预报模型,对相关数据回代检测验证。研究表明：(1)与苹果树盛花期相关性大小依次为 3、4 月份有效积温>活动积温>逐旬平均气温;(2)花期距平与3月中旬均温为显著负相关,与其他指标具有极显著负相关性;(3)其中≥0℃的活动积温(X₁)和3月中旬平均温度(X₁₀)对阿克苏地区苹果盛花期影响较大,阿克苏地区苹果树花期预测模型Y= 39.882 - 0.075X₁+ 0.696X₁₀。模型拟合度较好,预测的盛花期实际值和拟合值相差绝对值为0-3d,满足生产需要。     

2020年延安两次苹果花期冻害成因分析

利用2020年4月延安市国家气象站常规气象观测资料、苹果发育期观测及冻害资料,对2020年春季延安两次苹果花期冻害过程的气象条件、果树条件、冻害程度进行分析,评估防御措施。结果表明：2019年11月—2020年3月气温持续偏高,导致苹果树花期提前了7～10 d,增加了果树花期冻害的风险。4月10—13日、20—25日两次冻害过程均受强冷空气侵袭,其中4月10—13日极端最低气温（Tmin）全市为-5.4～-0.5 ℃,Tmin≤-2 ℃最长持续了19 h,Tmin≤-5 ℃持续了3 h;4月20—25日极端最低气温全市为-7.8～-2.0 ℃,Tmin≤-2 ℃最长持续了25 h,Tmin≤-5 ℃持续了5 h。相比较4月10—13日的冻害过程,20—25日的冻害过程中冷空气持续的时间更长、强度更强、影响范围更广。4月10—13日冻害过程中,延安果区从北到南处于现蕾至初花期,而4月20—25日冻害过程中,延安大部分果区处于盛花至落花坐果期,果树的抗冻能力更弱。两次冻害过程中,延安市气象部门提早预判,精细服务,与各相关部门联合防御,使得实际灾害程度低于不采取防御措施的受冻程度。     

苹果花期冻害气象指标和风险评估

花期冻害是影响苹果产量和品质形成的主要气象灾害之一。基于苹果花期冻害发生的地理分布、气象背景数据和已有研究成果,利用最大熵模型和ArcGIS空间分析工具,筛选出影响苹果花期冻害发生分布的暴露性指标和主要致灾气象因子,利用全国1981—2013年2084个气象站资料,评估了苹果主产区花期冻害的风险。结果显示:苹果花期冻害发生的暴露性指标是花前日最高气温大于等于6℃有效积温为420~550℃·d,主要致灾气象因子和高风险阈值按照贡献率大小依次为冻害过程的最大日较差 (大于等于22℃)、极端最低气温 (小于等于-2℃)、降水量 (小于等于5 mm) 和日最低气温小于等于0℃积温 (小于等于-14℃·d)。花期冻害风险较高的区域位于北疆、黄土高原西部和北部及川西高原区,而环渤海湾和黄河故道产区风险相对较低。不同风险区的分布与各地苹果物候期差异和春季冷空气的活动路径有关。     

甘肃平凉市苹果花期冻害农业保险风险等级评估

为进一步做好农业气象灾害风险评估与政策性农业保险的结合工作,适应苹果政策性农业保险对气象服务的需求,统计了平凉7县(区)气象资料、苹果物候观测资料,给出东、西部果区苹果花期冻害风险时段,结合近年来苹果花期冻害实地调查和历年因冻减产情况,确定苹果花期冻害农业保险的风险等级。在此基础上,分析全市1965~2011年风险时段内不同风险等级冻害分布情况,最后确定参保指标。结果表明,平凉市苹果花期冻害风险时段中东部果区为4月14日至5月5日,西部果区为4月20日至5月10日;苹果花期冻害农业保险低风险、中风险和高风险3个等级对应的最低气温分别为T≤-3.5℃、-3.5℃T≤-1.5℃、-1.5℃T≤0℃;总的来看,全市不同等级冻害发生频率的分布表现出西部大于东部,轻度中度重度的特点,其中华亭、静宁达到高风险等级,崆峒、灵台、庄浪、泾川为中风险等级,崇信是全市唯一的低风险等级的县;将花期冻害频率10%~80%作为参保的上下限指标,同时应结合冻害等级和建立在历史资料上的保费区划进行灾损评估,科学合理地进行投保和理赔。     

聊城地区极端气温变化特征分析

选用1958—2009年聊城市3个国家气象站逐月极端最高气温和极端最低气温资料,采用累积距平、趋势系数方法,分析了聊城地区极端最高、最低气温变化的特征,得出：52a来聊城年极端最高气温变化趋势分为一个升温阶段和一个降温阶段,总体呈下降趋势,趋势系数为-0.3383。年极端最低气温变化趋势分为3个降温阶段和2个升温阶段,总体呈上升趋势,趋势系数为0.1849。极值年较差在减小;各季极端最高、极端最低气温呈非对称性变化。秋季各地极端最高气温增温幅度超过极端最低气温。春、夏、冬季极端最低气温增温而极端最高气温降温,且该特点在夏季表现得更突出;月极端气温变化范围在减小,极端温度变化趋于缓和,特别是进入21世纪,月极端最低和最高气温较20世纪90年代平均分别上升了1.6℃,1.1℃。     

陕西苹果花期机理性预报模型的适用性评价

以陕西苹果花期为研究对象,针对4个机理性物候模型——顺序模型（SM）、平行模型（PM）、深度休息模型（DRM）和热时模型（TTM）,基于各果区代表站的花期数据及同期气象数据订正模型参数,利用内部检验和交叉验证（留一验证）方法,评价模型在模拟花期上的适用性。结果表明:内部检验时各站点的最适模型不同,总体上,SM和TTM均方根误差略低（3.30 d）;交叉验证时模型表现相当,各模型平均的均方根误差为4.52 d,略优于内部检验。使用单站外推和求平均后外推将TTM参数应用至果区内其他站,这两种方法的均方根误差均优于国外同类研究（10.0 d）,其中单站外推的均方根误差（5.90 d）又高于求平均后外推（7.21 d）。综合考虑模型的复杂性与模拟精度,推荐使用TTM并分果区模拟陕西苹果花期。     

基于逐步回归的库尔勒香梨始花期预测模型

根据1981-2011年库尔勒市气象局香梨始花期物候观测资料和同期地面观测资料,分析近31a香梨始花期变化趋势及与气候因子的相关性,确定关键影响因子,建立香梨始花期预测模型.结果表明,31a来,库尔勒香梨始花期有明显的提前趋势;香梨始花期与始花前期气温、≥5 ℃积温、≥10℃活动积温、不同深度地温以及日照时数呈负相关或显著负相关.利用逐步回归分析法建立了香梨始花期的预测模型,通过检验模型效果良好.此结果可为香梨始花期预报提供参考.     

化德地区气温变化及特征分析

选取化德地区1953—2005年的气温资料,对化德地区气温变化及特征进行了分析,结果表明:化德地区53年年平均气温变化率为0.72℃/10a。从气温变化特征可看出:(1)年平均最低气温的变化幅度高于年平均最高气温的变化幅度;(2)冬季气温升高趋势最大,夏季增幅不明显;(3)年平均最高气温、年平均最低气温的变化具有明显的季节性特点。     

甘肃中部地区降水量和气温变化特征分析

利用定西地区68a(1937—2004年)逐月降水量和气温资料,分析了甘肃中部气候变化特征。结果表明:月降水量明显减少和气温明显上升并存在突变;降水量、气温与海温间存在一定的联系;线性趋势由不明显到明显,相应的准4a周期由明显变为不显著。     

基于ANFIS的香梨始花期预测研究

应用自适应模糊神经推理系统(Adaptive network-based fuzzy inference system, ANFIS)对库尔勒地区香梨始花期进行了预测,3月平均气温、3月下旬平均气温、5厘米地温、10厘米地温、2月下旬日照、3月上旬日照、3月中旬日 照、3月下旬日照8个指标为输入变量,香梨始花期单项指标作为输出,结果表明：预测的平均相对误差为2.51%,经t检验和回归分析表明预测值和实测值相差不大,相关系数为0.9286,具有较好的一致性,模型具有较高的精度和稳定性,说明ANFIS模型可以很好的描述香梨始花期和气象因子的关系,为香梨始花期的进一步研究提供了参考。     

百里杜鹃景区杜鹃花始花期模式预报研究

为准确预报普底景区、金坡景区杜鹃花始花期,分析了百里杜鹃始花期的物候特征与气温的相关关系,找出影响百里杜鹃始花期的温度,建立普底景区与金坡景区百里杜鹃始花期预测模型.结果表明:①普底、金坡两个景区的杜鹃花始花期集中在3-4月.②影响杜鹃花始花期的主要气温是稳定通过10℃、12℃初日日期,③稳定通过12℃初日建立的预报模型可作为普底、金坡景区的始花期预报模型.将2008-2012年的资料回代检验,普底景区预测日期准确的年份有3a、较为准确的年份有2a,金坡景区预测日期准确的年份有2a、较为准确的年份有2a,两个景区均没有出现不准确的年份,预测效果较为理想.     

商丘市气温日较差变化特征分析

利用商丘市8站1961-2006年逐日最高、最低气温资料,计算并分析了商丘市年、季及月气温日较差的线性变化趋势,结果表明:年最低气温呈明显上升趋势,最高气温上升趋势不显著,气温日较差呈显著减小趋势;春、夏、冬季季平均气温日较差均呈减小趋势,其中春季和冬季的减小趋势显著,秋季呈弱的增加趋势;全年有10个月的气温日较差呈减小趋势,其中1、3、5、8月气温日较差显著减小,1月减小幅度最大.城市化发展对气温日较差变化有一定影响,距城区较近的台站平均气温日较差显著减小,而距城区较远的台站气温日较差减小趋势不显著.     

积温对比法在鸭梨始花期预报中的应用

利用2012—2018年鸭梨花芽发育实景观测照片,精准判定每个鸭梨花芽发育物候期节点发生时间,以此为依据统计鸭梨花芽每个发育物候期的气象要素数据,以物候期为单位分析气象影响因子对花芽发育过程的影响。研究表明:温度在鸭梨花芽发育各阶段起主导作用,筛选出鸭梨花芽萌发到始花、开绽到始花、露蕾到始花3个时段日平均气温≥0℃活动积温和≥3℃有效积温,作为制作鸭梨始花期预报的积温指标计算鸭梨开花日期,得到"积温对比预报法";经2016—2018年应用检验:预报时效10～12d时预报结果与鸭梨开花实况误差在1～2d以内,预报时效7d时预报结果与鸭梨开花实况完全吻合。本研究克服了传统植物花期预报研究因花前物候资料匮乏、不能进行花前发育期分析的缺陷,并把"中长期天气预报产品"引入了花期预报方法的使用,为植物花期预报研究方法提供了新思路。