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591.
通过建立增产性能、稳产性能、重要性能、经济性能、抗旱性能 5个评价指标的隶属函数 ,运用模糊数学方法计算了武威市主要种植作物的气候经济优势 ,得出了在武威市目前社会、自然和经济条件下最具优势的 4种种植作物依次为玉米、甜菜、油菜和小麦。根据气候经济优势度值对现有种植结构提出了调整方案  相似文献   
592.
基于昌吉地区7个气象站1961-2020年降水量资料,计算昌吉地区作物生长季标准化降水指数(SPI-7)。运用趋势分析法、M-K突变检验法和小波分析法探究了昌吉地区作物生长季SPI-7指数的年际和年代变化特征;在此基础上分析了作物生长季干旱的站次比和干旱强度的年际变化,并结合该区实际发生的旱灾对SPI进行了验证。结果表明:1961—2020年昌吉地区作物生长季标准化降水指数以0.08/10 a的速率呈微弱的正趋势(变湿),在年代变化趋势中呈现出变干-变湿-变干的变化波动, 1981年标准化降水指数由低到高突变;干旱强度呈增加趋势,干旱发生的区域面积有轻微减少的趋势;干旱强度在全区范围内主要为轻旱和中旱等级,并表现为全域性干旱和区域性干旱;空间分布上看干旱率最高区域在东部地区,轻旱主要集中在东部,中旱、重旱和特旱集中在西部地区,干旱强度大的区域大致分布在西部地区;在周期性变化方面,SPI指数存在着6年、9年、16年周期震荡;历史旱灾与SPI指数干旱评价结果吻合率较高,SPI指数在昌吉地区作物生长季的干旱监测与分析中具有较好的实用性。  相似文献   
593.
Kenya is under the influence of the seasonal reversal of the Indian ocean monsoons. However, its coastal belt, up to about 50 km inland, exhibits original climatic features. Hierarchical clustering of mean monthly rainfall for a large number of stations, particularly in the south-eastern region, strongly differentiate a maritime climate characterised by enhanced and delayed "long rains" and no dry season in the northern summer. Most of these rains fall at night or in the morning. Using daily rainfall data and twice-daily surface and upper-air wind observations, monsoon-breeze interactions and their role on April–August coastal precipitation are assessed. Rain spells common to the whole Kenya coast are associated to a slight weakening of the sea breeze, a strong easterly or south-easterly wind anomaly over most of Kenya at around 850–700 hPa, and sea surface temperatures greater than air temperatures.  相似文献   
594.
基于粮食进出口的水土资源潜力估算   总被引:1,自引:0,他引:1  
符娜  周亮 《世界地理研究》2004,13(3):97-102
随着中国城市化的发展和社会逐渐向工业化进步,水土资源的缺乏与水土资源的需求量增长之间的矛盾变得越来越突出。本文计算了中国1982-2001年粮食进出口所包含的水土资源量,分析了20年来中国粮食贸易中所包含的水土资源量的变化和发展状况,并预测其发展趋势,从粮食进出口的角度分析了粮食进口对缓解中国水土资源压力的可能性及潜力。  相似文献   
595.
由紫色砂泥岩组成的川中丘陵区,微地貌是影响紫色土的光热水肥及其动态的重要因素,对土壤性质和作物产量的影响明显.  相似文献   
596.
论述中国古代人们对气象灾害的认识以及时气象灾害的防治,以便为当代的防灾、减灾提供有益的借鉴。  相似文献   
597.
为提高Hargreaves-Samani(H-S)模型计算参考蒸散发的精度,利用西北黄河流域与长江中下游平原共128个气象站点1961—2010年的逐日气象资料对H-S模型进行回归修正,以Penman-Monteith(P-M)模型为标准,评价了H-S改进模型H-SCORR模型的计算精度,并且以第六次国际耦合模式比较计划(CMIP6)气候模式来对H-SCORR模型进行了未来适应性评价。结果表明:修正后,在验证期内,长江中下游平原4个分区的平均绝对误差(MAE)和均方根误差(RMSE)的平均值分别下降了6.21 mm·月-1和6.38 mm·月-1;西北黄河流域4个分区的MAE和RMSE的平均值分别下降了9.26 mm·月-1和9.23 mm·月-1,2个研究区域修正后的决定系数(R2)比修正前最少提高1%。在CMIP6气候模式的未来气候情景下R2均达到0.98以上,具有良好的适应性。该研究修正的模型方法可为仅有气温数据的地区提供较高精度的参考蒸散发估算方法,为高频灌溉提供较为准确的数据基础。  相似文献   
598.
599.
The potential CO2-induced impacts on the geographical shifts of wheat growth zones in China were studied from seven GCMs outputs. The wheat growth regions may move northward and westward under the condition of a doubling CO2 climate. The wheat cultivation features and variety types may also assume significant changes. Climatic warming would have a positive influence in Northeast China, but high temperature stress may be produced in some regions of central and southern China. Higher mean air temperatures during wheat growth, particularly during the reproductive stages, may increase the need for earlier-maturing and more heat-tolerant cultivars.  相似文献   
600.
Ecological studies on macrozoobenthos were conducted in two small plateau lakes in the Yunnan-Guizhou Plateau, Southwest China: Xingyun Lake (XL), a eutrophic lake whose main source of primary production was phytoplankton (Chl α=99.76±24.01 μg/L), and Yangzong Lake (YL), a mesotrophic lake. Sampling was carried out from October 2002 to May 2004. Altogether 23 benthic taxa were identified in XL and 21 taxa in YL. The density of benthos in XL was much lower than that in YL, but the biomass was about equal in the two lakes, being I 423 ind/m^2 and 8.71 g/m^2 in XL and 4 249 ind/m^2 and 8.60 g/m^2 in YL. The dominant species were Limnodrilus hoffmeisteri, Branchiura sowerbyi, Aulodrilus pluriseta and Chironomus sp. in XL and Limnodrilus hoffrneisteri, Aulodrilus pluriseta and Bellamya sp. in YL. Seasonal fluctuation occurred, showing richer species in summer and winter, but the density and biomass varied in different ways in the two lakes. Analyses on functional feeding groups indicate that collector-gatherers were predominant, but the relative abundances of other groups were different. Stepwise multiple regression analysis demonstrated that the water depth, conductivity and chlorophyll a were the key factors affecting macrozoobenthic abundance in the lakes.  相似文献   
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