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基于区域农业旱灾损失预测的混频GM(1,N)模型研究 被引量:6
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作者 罗党 秦嘉欣 《华北水利水电大学学报(自然科学版)》 2020年第3期25-31,共7页
区域农业旱灾损失最直观的表现就是粮食产量的损失。针对区域农业旱灾损失系统中高频气象要素与低频社会经济要素共存的特征,提出了灰色混频GM(1,N)模型———MFGM(1,N)模型。该模型以傅里叶级数形式的权重函数来集结高频数据信息,以粮... 区域农业旱灾损失最直观的表现就是粮食产量的损失。针对区域农业旱灾损失系统中高频气象要素与低频社会经济要素共存的特征,提出了灰色混频GM(1,N)模型———MFGM(1,N)模型。该模型以傅里叶级数形式的权重函数来集结高频数据信息,以粮食作物的水分敏感指数与温度敏感指数作为初始权重,并采用模拟退火算法对参数进行优选后,得到模型的权重函数值,从而实现混频数据的直接建模。以安阳市农业旱灾为例,应用MFGM(1,N)模型对旱灾导致的粮食产量损失进行预测,并与经典GM(1,N)模型的预测结果进行对比。结果表明,所提出的MFGM(1,N)模型对粮食产量损失的模拟和预测误差较小,其精度高于经典GM(1,N)模型,验证了模型的合理性和有效性。 展开更多
关键词 农业旱灾损失 GM(1 N) MFGM(1 N) 混频数据 模拟退火算法
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基于农业旱灾损失风险曲线的区域旱灾风险率空间分布研究
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作者 徐敏 《水利规划与设计》 2021年第5期43-47,共5页
以辽宁西部18个典型县区为实例,对各县区干旱频率和因旱损失率进行关联度分析,得到区域农业旱灾损失风险曲线,并得到不同干旱频率(5%、10%、20%、30%、50%、60%)的旱灾风险率空间分布图。结果表明:各县区频率与因旱损失率相关系数介于0.... 以辽宁西部18个典型县区为实例,对各县区干旱频率和因旱损失率进行关联度分析,得到区域农业旱灾损失风险曲线,并得到不同干旱频率(5%、10%、20%、30%、50%、60%)的旱灾风险率空间分布图。结果表明:各县区频率与因旱损失率相关系数介于0.5~0.8,呈现较好的相关度,满足对数函数变化特征,潜在因旱损失随着干旱频率的降低呈现逐步递增的变化。 展开更多
关键词 干旱频率 农业旱灾损失 旱灾风险率 空间分布
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基于农作物受灾损失情景分析的辽宁省农业旱灾风险动态实时评估研究 被引量:2
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作者 孟祥军 《水利规划与设计》 2020年第5期29-34,73,共7页
结合作物生长模拟模型,对未来不同气象假设情景下的作物最终产量进行预测,实现农业旱灾损失动态评估,并根据当前农业旱情及未来可能的农业旱灾损失,确定农业抗旱的最优需水量。成果可为动态预估灾情发展、抗旱动态决策提供量化依据。
关键词 未来不同气象条件 农业旱灾损失实时动态评估 抗旱最优水量 辽宁省
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Assessing Drought Vulnerability of Bulgarian Agriculture through Model Simulations 被引量:2
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作者 Zomitsa Popova Maria Ivanova +4 位作者 Luis Santos Pereira Vesselin Alexandrov Katerina Doneva Petra Alexandrova Milena Kercheva 《Journal of Environmental Science and Engineering(B)》 2012年第8期1017-1036,共20页
This study assesses vulnerability of agriculture to drought, using WINISAREG model and seasonal SPI2-index for eight climate regions (1951-2004). Results relative to Plovdiv show that in soils of large TAW (total a... This study assesses vulnerability of agriculture to drought, using WINISAREG model and seasonal SPI2-index for eight climate regions (1951-2004). Results relative to Plovdiv show that in soils of large TAW (total available water) net irrigation requirements NIRs range from 0 to 380 mm. In soils of small TAW, NIRs reach 440 mm in the very dry year. NIRs in Sofia/Silistra are about 100 mm smaller than in Plovdiv while in Sandanski they are 30-110 mm larger. Rainfed maize is associated with great yield variability (29% 〈 Cv 〈 72%). Considering an economical RYD (relative yield decrease) threshold, 32% of years are risky when TA Wis large in Plovdiv that is double than in Sofia and half than in Sandanski. In North Bulgaria the risky years are 10% in Pleven/Silistra that is half than in Lom. In Plovdiv region reliable relationships (R2 〉 91%) were found relating the SPI2 "July-Aug." with simulated RYD of rainfed maize while remaining relationships were less accurate (73% 〈 R2 〈 86%). Economical losses are produced when High Peak Season SPI2 〈 + 0.20 in Sandanski, SPI2 〈 - 0.50 in Plovdiv and SPI2 〈 - 0.90 in Sofia. In North Bulgaria the SPI2 threshold ranges from - 0.75 to - 1.50. Derived reliable relationships and SPl-thresholds are used for drought vulnerability mapping. 展开更多
关键词 Drought vulnerability MAIZE ISAREG simulation model SPI-index drought vulnerability mapping.
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