2004年齐河县小麦全生育期气象条件分析

通过对2003-2004年齐河县冬小麦全生育期的气象条件分析,发现有利的气象条件和合理灌溉、科学施肥是小麦高产的主要因素,评价了气象条件对小麦生长和产量的影响.     

冬小麦农田不同高度极端气温预测[ ]

利用2019年1月—2022年6月冬小麦农田小气候自动观测站观测的数据和齐河县国家基本气象观测站同期观测资料,采用多元线性回归和BP神经网络方法,建立冬小麦农田30 cm、60 cm、150 cm日最高和日最低气温预测模型。结果表明:两种模型对农田气温的预测效果均较好,阴天条件下150 cm最高气温预测效果最好;晴天条件下30 cm最高气温预测效果最差。两模型模拟结果分层次看,农田气温的模拟精度150 cm>60 cm>30 cm;分天气类型看,多元回归模型农田各层气温的模拟精度阴天>多云>晴天,BP神经网络模型农田30 cm、60 cm最高气温的模拟精度多云>阴天>晴天,农田30 cm最低气温的模拟精度多云与阴天相同,均大于晴天,农田60 cm最低气温的模拟精度晴天>多云>阴天,农田150 cm最高及最低气温的模拟精度晴天与多云相同,均大于阴天;分要素看,30 cm最低气温的模拟精度高于最高气温、60 cm和150 cm最高气温的模拟精度高于最低气温。通过比较,BP神经网络模型的预测精度比多元线性回归模型的预测精度高。两种模型均能满足冬小麦农田气温的预测需求。     

德州能见度与PM2.5、PM10和相对湿度的关系

为研究德州大气能见度与水汽和气溶胶的关系,利用2013年逐小时能见度、相对湿度、PM2.5和PM10浓度资料,对三者与能见度的关系进行分析。结果表明：能见度与相对湿度的线性相关最好,与PM2.5浓度的相关性次之;随着相对湿度、PM2.5和PM10浓度的增加,能见度明显降低。大气能见度与相对湿度、PM2.5和PM10浓度非线性相关系数明显高于线性相关系数。利用PM2.5和PM10浓度和相对湿度数据计算得到了非线性大气能见度拟合公式,经验证,该公式能较好地模拟德州大气能见度。     

2005年齐河县夏玉米全生育期气象条件分析

对2005年齐河县夏玉米全生育期的气象条件分析,发现各生育期适宜的气温、水分和充足的光照是夏玉米增产的有利气象条件,评价了气象因素对玉米生长和产量的影响.     

基于度时法的齐河县采暖强度和节能潜力分析

根据齐河县2006—2016年逐小时气温资料,利用数理统计、度时法等对该县冬季集中供暖期内气温和采暖强度时间分布和变化特征进行分析。结果表明：(1)齐河县每年固定采暖时间为121 d,供暖期小时平均气温一日内最低值出现在07时,为-1.0℃,最高值出现在15时,为7.4℃;日平均气温最低值出现在1月23日,为-3.1℃,最高值出现在3月11日,为9.6℃;逐月平均气温1月最低,为-1.4℃,3月最高,为6.3℃,供暖期年平均气温平均值为2.6℃,2012年最低,2014年最高。(2)多年小时平均采暖强度平均值为15.4℃·h,一日内呈现单峰型分布,最高值出现在07时,为19.0℃,最低值出现在15时,为10.7℃。逐月小时采暖强度平均值3月最小,为11.8℃·h,1月最大,为19.4℃·h。一日内各小时平均采暖强度最小值,11月和12月出现在14时和15时,其余月份均只出现在15时;一日内各小时平均采暖强度最大值,3月出现在06时和07时,其余月份均只出现在07时。(3)供暖期各月累积采暖强度3月最低,1月最高。年累积平均采暖强度平均值为4.7×104℃·h,2014年最低,2012年...     

德州近36a农业气象灾情分类评析

根据德州市10个县市区1978—2013年农作物总播种面积、成灾面积资料,分析干旱、暴雨洪涝、大风冰雹和低温冻虫害4类气象灾害的成灾率,并计算其变异值,将气象灾害分为5个等级,对4类气象灾害与年度各类灾害总和的关联度进行灰色关联计算,呈现出对农业生产造成经济损失的影响大小依次为：大风冰雹>暴雨洪涝>干旱>低温冻虫害,通过灾损评估模型的建立,得到36a农业年景分级和综合评价。结论如下：德州农业气象灾害较重年景占8%,灾害最重的年份为1992年,而中灾及以下灾情的出现次数占到了总灾情的92%,其中灾害最轻的年份为1979年、1999年。德州农业受灾历史记录与年景评估较一致。     

气温变化对鲁西北冬小麦最佳适播期的影响

近十几年来,地处鲁西北地区的桓台县年平均气温呈上升趋势,冬半年气温上升较明显,冬小麦的生长受其影响,冬前旺长和绿体越冬时常出现,冬小麦抗低温能力受到影响,容易成灾。降低冬小麦冬前旺长几率,可以通过选取适应气温变化的播种时间来增强冬小麦抗低温能力。将冬小麦播种出苗所需要的日平均气温、播种至停止生长期积温、播种到收获所需总积温等3个农业气象指标,与近10年气温变化统计比较,发现在气温升高趋势下,冬小麦适宜播种的最佳时段比传统的播种时间明显后推。     

夏玉米农田气温变化特征及预报模型构建

根据2016年6—9月夏玉米生长季的气候资料和齐河国家气象观测站的同期观测资料,分析不同天空状况下农田的气温变化特征,利用相关和多元线性回归方法,研究农田最低、最高气温与观测站各要素的关系并建立高低温预报方程。结果表明:(1)农田温度有明显日变化,晴天最为明显,阴天最为平缓,05:00—06:00(北京时,下同)气温最低,15:00气温最高,农田与观测站温差绝对值晴天最大,14:00—15:00差值绝对值最大达2.1℃;(2)农田气温与各预报要素的相关程度受天空状况影响,主要影响因子为观测站当天和前一天最低、最高及平均气温等,农田最低气温与观测站当天最低气温相关系数为0.956~0.994,农田最高气温与观测站当天最高气温相关系数为0.825~0.981;(3)构建的预报方程通过了显著性检验,最低、最高气温预报方程的拟合程度均较高,夏玉米拔节后期—成熟期阴天时最低气温预报效果最好,平均相对误差为0.4%,平均绝对误差和均方根误差均为0.1℃。     

OSSMO 2004数据下载异常的处理方法研究

对OSSMO 2004软件正点卸载数据出现异常情况进行了详细的分析,针对不同的故障现象进行分类并提出相应的解决方法,有效提高了数据文件的传输效率,为观测员在时间紧迫的情况下处理突发数据提供了参考方法和思路。