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81.
利用黑龙江省1961~2003年逐日气象资料,采用世界粮食研究模型(WOFOST)和气候变化趋势分析的数学方法,分析了气候变化趋势对小麦产量变化趋势的影响.在黑龙江省中部、东部和北部相对湿润的小麦种植区域,辐射量降低趋势是小麦模拟产量降低趋势的主要气候原因;在松嫩平原西南部的齐齐哈尔市、大庆市和哈尔滨市,降水量增加的趋势是小麦模拟产量增加趋势的主要气候原因;在西北部的北安、五大连池、克山和克东4县,辐射量增加趋势是小麦模拟产量增加趋势的主要气候原因;黑龙江省小麦模拟产量变化趋势百分率的平均值为-1.57%/10a. 相似文献
82.
中国冬季气温的集合典型相关分析和预报 总被引:2,自引:0,他引:2
以欧亚大陆地面温度、北半球500 hPa高度、热带印度洋SST(sea surface temperature)以及北太平洋SST为预报因子,通过典型相关分析(canonical correlation analysis,简称CCA)建立预报关系,然后用集合典型相关分析预报(ensemble canonical correlation prediction,简称ECC)方法预报中国冬季气温,并分析预报技巧及进行独立样本检验.结果表明,不同的预报因子对各个地区有不同的预报技巧,以欧亚大陆地面温度为预报因子预报技巧较高,而ECC模式对中国冬季气温有更好的预报能力,预报技巧高于任何一个单因子场的CCA预报;采用回归法的集合平均比简单的等权集合平均预报技巧更稳定. 相似文献
83.
84.
1873—1996年东亚冬,夏季风强度指数及其主要特征 总被引:26,自引:1,他引:25
用1873 ̄1996年/1997年资料,延长计算了东亚冬夏季风强度指数,研究了指数的年际及年代际变化的主要特征。指出该指数与我国的冬、夏季天气的年际变化、年代际变化关系密切。还指出,该指数与印度季风强度正相关,并且能解释季风的准两年振荡。 相似文献
85.
86.
广武新灌区春小麦土壤水分变化规律研究 总被引:1,自引:0,他引:1
通过对广武新灌区春小麦土壤水分的垂直变化、季节变化和时空变化的研究,将广武新灌区0~100cm土层划分为活跃层、贮水层、阻隔层和无效水分层,为寻找新灌区节水途径奠定了基础。 相似文献
87.
88.
利用1951-2010年全国台站冬季降水观测资料、Hadley环流中心逐月海表温度资料以及NCEP/NCAR再分析月平均资料,探讨了西太平洋暖池与我国华南地区冬季降水的关系。结果表明,西太平洋暖池与我国华南冬季降水的年际关系在1972年发生了明显的年代际转折,20世纪70年代前两者弱的负相关未通过信度检验,而70年代后两者相关系数达到-0.5~-0.6。回归分析显示,70年代前,暖池对产生华南冬季降水的水汽条件以及动力条件等的影响不显著,因此其与华南冬季降水的关系不明显。70年代后,暖池偏暖时,在菲律宾海区域激发出一个显著的气旋性环流,该环流西北侧的偏北风不利于南海地区水汽向我国华南地区输送,华南地区水汽辐散增强,而且南支槽地区对流减弱,南支扰动不活跃且扰动不能向下游地区传播,华南地区扰动活动减弱,此外暖池偏暖使北半球经向环流显著增强,且下沉支位于我国华南地区,加强了华南地区的下沉运动,因而华南地区冬季降水显著偏少;暖池偏冷时,情况相反。 相似文献
89.
全球变暖减缓背景下欧亚秋冬温度变化特征和原因 总被引:3,自引:2,他引:1
采用气候序列变化趋势诊断和一元线性回归等分析法,研究和讨论了2000-2012年和1976-1999年两种年代际背景下全球陆地不同区域的年平均地表温度的变化特征。发现欧亚大陆中高纬度地区是对全球变暖减缓贡献最大的区域。且该地区在2000年以来秋季年代际增温,而冬季年代际降温。从同期大气环流的配置来看,在对流层低层,秋季西伯利亚高气压年代际减弱,而冬季西伯利亚高气压年代际增强。在对流层中高层,秋季从西欧至东北亚为"高-低-高"的高度场异常分布,纬向环流加强,经向环流减弱,而冬季极地与贝加尔湖地区的高度场呈偶极型分布,东亚大槽加深,经向环流加强。进一步研究发现,超前一个季节的喀拉海附近的海冰与欧亚中高纬度秋冬两季温度的年代际变率有着密切的联系。一方面,夏季(秋季)海冰减少影响秋季(冬季)中高纬度大气环流;另一方面,夏季(秋季)海冰减少,使得秋季(冬季)从北极至中高纬度大陆的对流层低层水汽含量增加(减少),大气逆辐射增强(减弱)导致秋季(冬季)增温(降温)。 相似文献
90.
基于高光谱数据的叶面积指数监测是快速获取冬小麦叶面积指数的重要方法。为了探究回归方法和高光谱数据变换对冬小麦叶面积指数反演精度的影响,采用逐步回归和偏最小二乘回归方法,分别建立基于冬小麦拔节期冠层高光谱数据、一阶导数光谱数据、二阶导数光谱数据和对数光谱数据的叶面积指数多元线性回归模型。结果显示,导数和对数变换能够提高冬小麦LAI反演精度,以蓝紫光、绿光、红光和近红外波段建立的一阶导数光谱数据逐步回归模型最优,建立回归模型的决定系数R2为0.974,交叉验证的RMSE为0.131,可为冬小麦LAI估算的方法选择和数据处理提供依据和参考。 相似文献