2023年江苏省麦收期连阴雨天气特征及其对冬小麦的影响分析

基于自动气象站观测资料、ECMWF再分析资料、江苏省冬小麦生育期及产量资料,对2023年5月下旬大范围连阴雨过程的成因进行研究,分析了天气过程和大气环流背景特征,以及连阴雨对江苏省冬小麦成熟和收获进度等的影响。结果表明:(1)本次过程具有降水日数多、范围广、雨量大、短时强降水特征明显、伴有高温天气出现及日照时数少等特点,5月26—31日江苏省雨量较常年同期偏多2~4倍,降水日数较常年同期偏多4成,长江以北累计日照时数较常年同期偏少5~8成。(2)500 hPa上,与历史同期相比,乌拉尔山脉附近高压与贝加尔湖附近低槽强度偏大40~60 gpm,副热带高压偏强偏北约5个纬度;850 hPa上,副热带高压边缘的西南气流与“玛娃”台风外围云系提供了有利的水汽输送条件,多系统共同作用下造成了此次连阴雨过程的极端性。(3)持续阴雨寡照,不利于作物光合作用,造成江苏省冬小麦收获期较2008—2022年推迟2~3天、淮北局部麦田发生“穗发芽”现象。淮北地区冬小麦受影响程度总体大于苏南地区,徐州市2023年冬小麦千粒重较2022年的减少3.94 g,这主要与生育期、作物品种、连阴雨强度有关。近16年来江苏省麦收平均受连阴雨影响的频次为3.2年/次,适时早播,成熟收获期适时提前收割,育种方面突出培育早熟或抗穗发芽的小麦品种,可以避免麦收期间连阴雨灾害影响,减少或避免粮食损失。

水稻高温热害强度时空变化特征与预报模型构建

构建定量表征水稻高温热害强度的指数,揭示时空变化特征,并建立中长期预报模型,准确预报高温热害发生的强度趋势对提前部署抗高温工作至关重要。该研究充分考虑高温热害累积效应,结合致灾指标,构建了强度指数,并采用Fisher分割法对其进行了客观化分级;根据中长期天气预报原理,基于海温和大气环流指数两类预报因子,利用二维寻优技术,分别构建了水稻高温热害强度指数预报模型,并进行了验证和比较。结果表明:1)2010年以来江苏省水稻高温热害年频次增加且强度明显增强,其中2013年、2022年高温热害强度均达最高等级4级,高温热害强度指数存在明显的年代际差异,从20世纪90年代开始江苏省水稻高温热害强度逐年代增强,空间上呈现出高温热害强度指数年代累加值不低于10的区域从南向北随年代逐步扩大,至21世纪10年代已扩展至淮北西部,其中淮河以南水稻高温热害强度增强明显,为历年代最强。2)构建的两类水稻高温热害强度指数预报模型可在7月初进行预报,预报提前量均为1~2个月,总体都能较好地模拟出强度指数的年际波动特征,但模拟值波动幅度与实际值存在不同程度的差异。3)通过拟合检验和试报检验,预报因子经过最优化相关技术处理后,能有效增加因变量和自变量的相关度,提高预报模型的模拟效果,其中海温因子经最优化处理后的高温热害强度指数预报模型效果最佳,可在农业气象业务服务中进行应用。研究结果对主动防御高温灾害和保障粮食安全具有重要科学意义和参考价值。

植保无人飞机喷雾防治小麦赤霉病雾滴沉积量的气象影响因子分析及预报模型构建

为阐明不同气象条件对植保无人飞机防治赤霉病过程中冠层雾滴沉积的影响规律,采用大疆T40四轴八旋翼植保无人飞机在不同麦区进行喷雾施药处理,利用诱惑红示踪剂、聚酯卡、水敏纸等采集雾滴,计算雾滴沉积量和覆盖率,并对实时记录的田间气象条件进行分级,其中温度分为A1(10℃≤T<20℃)、A2(20℃≤T<30℃)、A3(30℃≤T<40℃)等级,相对湿度分为B1(30%≤RH<50%)、B2(50%≤RH<70%)、B3(70%≤RH<90%)等级,风速分为C1(0 m/s≤V<1.6 m/s)、C2(1.6 m/s≤V<3.4 m/s)、C3(3.4 m/s≤V<5.5 m/s)等级。应用方差分析、主效应多重比较等统计方法,揭示不同气象等级组合条件对雾滴沉积量和覆盖率的影响趋势,并基于气象因子构建沉积量和覆盖率的预报模型。结果表明:温度、相对湿度、风速对雾滴沉积量的有利程度按等级排序分别为:A1≥A2>A3、B3>B2>B1、C1≥C2>C3。不同气象等级对覆盖率的影响规律与对沉积量的影响规律基本一致,其中相对湿度对雾滴覆盖率和沉积量影响显著,温度和风速的交互作用对覆盖率也具有显著影响。基于气象因子构建的冠层上层雾滴沉积量和覆盖率预报模型准确率分别为88.15%、82.82%,均方根误差分别为0.030μL/cm^(2)、1.33%,具有较高的可信度,可应用于植保飞防气象预报服务。研究结果对植保无人飞机适时开展药剂喷洒作业、提高防治效果、减轻农药对农田生态环境的污染具有参考作用。

1951-2013年我国冬季气温年代际变化与PDO的关系

利用我国160个测站1951—2013年冬季月平均气温资料和1951—2016年间冬季太平洋年代际振荡(PDO:Pacific Decadal Oscillation)指数资料,分析了两者在年际和年代际时间尺度上的相关关系,探讨了PDO对我国冬季气温影响的可能物理过程。结果发现:PDO与我国冬季气温年际变化不显著;在冬季期间,PDO对我国气温的影响是滞后的;PDO与我国冬季气温年代际变化存在密切关系,当PDO处于年代际正(负)位相时,我国气温普遍偏高(低);PDO年代际分量对我国的影响机制为:当PDO指数位于年代际正(负)位相时段,海平面气压场上西伯利亚高压减弱(增强),500hPa高度场东亚大槽强度减弱(增强),200hPa纬向风场东亚北支急流减弱(增强),这些都有利于我国冬季气温偏高(低)。

自适应更新上下文相关滤波补充学习跟踪算法

为了使跟踪算法在遇到背景混乱、遮挡等问题时,能具有更好的鲁棒性,提出了一种自适应更新的上下文感知相关滤波补充学习跟踪算法(adaptive context-aware correlation tracking,ACCT)。首先,利用上下文感知相关滤波计算出响应图;接着,在更新阶段,加入了峰旁比(peak-to-sidelobe,PSR)置信度检测机制,自适应地更新相关滤波器模型;最后,与颜色直方图分类器进行线性融合,得到最终的响应值,响应值最大的位置即跟踪结果。实验上,将所提方法与先进的实时跟踪算法进行对比,结果表明,所提算法在跟踪标准测试集OTB50和TC128上,相比基准算法成功率有显著提高;并且能很好地解决背景混乱、目标被遮挡等问题。

草地贪夜蛾在江苏地区的发生特征及主要影响因素

基于2019—2022年江苏草地贪夜蛾虫情监测资料,分析了草地贪夜蛾的时空发生特征及其影响因素。结果表明:草地贪夜蛾发生区域主要集中在淮河以南地区,东部沿海的盐城和南通两地为重发区,2020年是近4 a来重发面积最大的年份;草地贪夜蛾在江苏主要危害玉米,春玉米、常规夏玉米、迟播夏玉米上均有发生,其中迟播夏玉米发生程度最重,多为集中连片发生,最高百株虫量在54.7~125.6头,最高被害株率均在93.0%以上;成虫迁入江苏的时段主要是5—9月,其中6—7月为成虫迁入峰期;草地贪夜蛾重发区、迁入峰期等与玉米种植情况、迁飞规律、大气环流、气象条件等因素密切相关。可为精准制定防控策略和监测预警提供科学依据。