江苏省小麦播种斯的干旱研究及应用

本文确定了以降水量和蒸散量为参数的干昌指数计算方法,以小麦适宜播种期及前后各一旬的时间范围内综合考虑各旬干旱指数,确定干旱指标,并了江苏省小麦播种斯干旱的发生规律。     

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     

气候变暖对江苏省冬麦苗期的影响及对策的研究

着重讨论了８０年代后期以来气候变暖的特点,通过对江苏省３个地区冬麦播种～赵冬期和越冬期温度的对比分析,认为江苏气候变暖对冬麦的影响具有３个特点：一是从时段而言,出现在播种～越冬期;二是以地区而言,以淮北地区和江南地区偏暖更为明显;三是就高、低温度范围而言,最低气温的升高尤为突出。结合本地生产实际,分析了气候变暖对冬麦苗期的影响,提出了生产和管理的相应对策。     

江苏梅汛期暴雨高空能量输送及高低空要素耦合特征

利用2003-2005年梅汛期江苏15个区域性暴雨个例的NCEP再分析资料,计算了30°-40°N涡旋角动量,从宏观角度上分析了高空能量变化与江苏暴雨之间的关系,并在此基础上进一步从上下层配置和物理量定量诊断分析了江苏暴雨预报着眼点。利用2006—2009年6-7月江苏17个暴雨和非暴雨个例,诊断分析了不同区域出现暴雨的流场和不同层次的物理量。结果表明:(1)角动量的输送和江苏暴雨有一定的变化规律。(2)高空急流带、南亚高压位置与低空西南急流对暴雨及其非暴雨的产生和落区有明显的预报作用,建立了不同区域出现暴雨的概念模型。(3)暴雨和非暴雨的物理量耦合存在明显的差异。当高层散度值在(1～2)×10-5s-1以上,低层涡度在3×10-5s-1以上,上升速度在(3～4)×10-3hPa.s-1以上,产生暴雨的概率较大。能量输送特征、概念模型的建立和物理量指标的确定为江苏梅汛期暴雨的提前预报提供了新的预报思路和量化参考依据。     

江淮流域水稻高温热害灾损变化及应对策略

构建基于Logistic模型的规范化可累计高温热害综合指数,研究了江淮流域高温热害与单季稻产量损失的时空对应关系,发现江淮流域西北部为单季稻高温热害灾损关键区,高温热害平均减产率从20世纪70年代的8.9％上升到21世纪的17.9％,花期处在高温集中时段是单季稻减产的主要原因.江淮流域单季稻生育关键期高温热害出现年代际波动,20世纪60年代高温热害最强,21世纪初覆盖范围最广.高温热害覆盖面积比例在1971年发生突变后迅速上升,到21世纪初超过63.6％.每年7月11日至8月15日为江淮流域高温集中时段,高温出现比例超过20％.20世纪70年代以来高温集中时段的热害强度以增强为主,江淮东南部趋势显著,但通过采用晚熟品种和推迟播期,江淮东南部单季稻花期成功避开高温集中时段.综合考虑气温稳定通过20℃终日的气候平均值、高温热害变化和气候变暖背景下热量资源的改善,借鉴江淮东南部成功经验,建议全流域推广中晚熟品种,自北向南播种期延迟到5月上、中、下旬,花期安排在8月下旬至9月上旬,避开高温同时能保证单季稻生育关键期处在20℃以上安全生长季内.     

全球增暖背景下中国干湿气候带变化规律研究

用中国区域561个气象站1961—2010年的逐日气象资料,计算了多时间尺度的湿润指数。用ArcGIS软件平台对站点的降水量和湿润指数进行反距离加权插值,得到其空间分布图,进而分别从全球气候变暖背景下和年代际两个角度分析了湿润指数与干湿气候带界线的变化特征。结果表明:在气候变暖背景下,新疆的极干旱区范围缩小;内蒙东部半干旱区东伸增大,西部干旱区南移扩大;山东半湿润区南移扩大;陕西半干旱区加大,湿润区缩小。从年代际变化而言,湿润指数和干湿气候带界线分布有明显的区域特征。东北地区总体呈现干湿交替特征;1970s起,西北地区总体趋湿;华北东南部持续趋干;新疆南部(极干旱区)持续趋湿;南方地区在2000s四川南部和贵州中南部趋干,出现部分半干旱区。另外,根据中国农业区划方案,分别计算7个一级农业类型区湿润指数。发现7大农业区50 a来湿润指数都呈下降趋势(青藏区除外),尤其西南地区在2000s湿润指数下降最为显著,其主要原因是2001年以来该地区潜在蒸散增加和降水偏少造成的。     

江苏省单季晚稻产量预报的分段加权动态模式

本文利用灰色系统GM(1,1)模型逐段滑动平均模拟趋势产量y_t,根据单季晚稻的穗数、粒数和粒重对最终产量的贡献确定出生育三个阶段的权重,算出各阶段的气象产量。通过MAICE逐步回归方法分别建立各介生育阶段末气候产量的预测模式,分段加权动态地进行单季晚稻的产量预测。最后还作了1986—1988年产量的试报。     

江苏四类低温事件致灾因子与基于影响的低温风险时空分布对比研究

利用1961—2020年江苏省70个气象观测站数据,分析了4类低温事件（寒潮、霜冻、低温阴雨寡照和冰冻）的时、空分布特征,建立4类低温灾害危险性评估指标和综合危险性指标,结合人口、经济（GDP）两类承灾体的暴露度和脆弱性指数,建立了低温灾害风险评估模型,评估了江苏省低温灾害影响人口和GDP的风险等级及其空间分布。结果表明：（1)1961—2020年江苏省寒潮、霜冻和低温阴雨寡照事件发生较多,冰冻事件发生较少;研究时段内4种低温事件发生日数呈交替出现或多灾种同期多发的特征,1961—1980年寒潮和霜冻事件发生日均较多,2001—2020年低温阴雨寡照和冰冻事件同期多发。（2）江苏省中、南部寒潮频次较多,年平均累计降温幅度较大;霜冻日数北多南少,极端最低气温北部明显较低;低温阴雨寡照日数从西南到东北递减,南部降水偏多,北部过程平均温度较低;江苏西北、西南地区冰冻日数均较多,与降水空间分布一致。（3）江苏北部为寒潮和霜冻灾害高危险区,霜冻危险性呈纬向带状分布,低温阴雨寡照高危险区域集中在西南部;冰冻高危险区在南部和北部均有出现。低温综合危险性在北部和西南部较高,中部和东南部较低。（4）低温...     

江苏水稻障碍型冷害时空变化特征及敏感性分析

利用江苏35站1961—2014年的气象观测数据和水稻产量数据,基于ArcGis软件统计分析了水稻关键生育期内低温冷害的时空变化特征和敏感性。结果表明：（1）低温冷害总次数呈现“北多南少”的总体特征,20世纪70年代发生的冷害次数最多,21世纪00年代为第二高值期;（2）全省低温冷害持续天数主要是3～6 d,其中持续3 d的比重最大,平均占50%左右,淮北存在6 d以上的低温冷害过程,但比重基本不足10%,淮北遭遇低温冷害的时间要早于淮南,淮南基本上都是在9月上旬才会发生;（3）低温冷害总体发生几率存在“北大南小”的特征,年代际波动明显,20世纪70年代的发生几率最大,21世纪00年代次之,20世纪80—90年代最小;（4）江苏西北部低温冷害强度最强,21世纪00年代低温冷害强度最强,20世纪70年代次之,20世纪80—90年代最弱;（5）江苏中部是水稻对低温冷害的高敏感地区。     

冬小麦产量形成的干物质模式

针对徐淮地区冬小麦的生长情况，建立了冬小麦总生物量与气象条件综合因子逐蒸发量的工模式，并在引进三种群生态模型基础上，结合穗茎叶之间关系，研制出穗茎叶干物质相互作用模式，用数学方法研究了冬小麦干物质形成的规律，对生长模拟具有实际参考价值。