夏季江淮区域对流云合并的基本特征及影响

利用2001—2006年夏季(6～8月)GMS和FY-2气象卫星资料,分析了江淮流域对流云合并的基本特征和规律,以及合并对云体发展的影响。结果表明:(1)夏季江淮流域对流云合并频发,具有典型的时空分布规律,并与夏季雷暴的气候特征有很好的对应关系。首先,江淮流域对流云合并分布与中尺度地形之间有很好的一致性,在区域内有3个高发区:大别山区、皖南山区及洪泽湖-皖东丘陵区域,发生概率分别为28%,23%和16%。其次,对流云合并通常发生在6月末至8月初,并在7月末出现一个峰值。在日变化中,在对流云产生2h后的06:00(世界时,下同)出现一个峰值。(2)在划分的4种合并类型中,两云团或多云团的简单一次合并最多,占87%。(3)对流云合并能明显影响云的发展,80%以上的对流云合并过程中,云团在合并后面积和强度都得到发展,且生命史更长,平均持续时间达6.2h。实况分析表明,对流云合并是引发强降水和强对流天气发生、发展的重要过程。

利用高分辨率ERA-Interim再分析资料对2011年夏季江淮区域水汽汇的诊断分析

利用水平分辨率接近0.7°×0.7°、垂直方向60层的ERA-Interim再分析资料,分析了2011年夏季江淮区域水汽汇的演变及各项的贡献,研究了与水汽辐合项有关的水汽输送及相应的月平均环流和天气尺度扰动。结果表明:(1)ERA-Interim再分析资料对江淮区域夏季水汽平衡有较好的描述能力。由水汽辐合项与水汽局地变化项计算的水汽汇值和用降水与蒸发求得的水汽汇值高度一致,说明该资料可用于研究江淮区域的水汽汇。(2)2011年夏季江淮区域整体处于水汽汇区,且水汽汇值具有明显的2~6天的天气尺度振荡。降水对水汽汇的贡献远大于蒸发,而水汽辐合项与水汽局地变化项对水汽汇均有较大贡献,并且对水汽汇具有超前1~2天的指示作用。(3)月平均环流和天气尺度扰动均通过与水汽输送密切相关的水汽辐合项对江淮区域水汽汇产生显著影响。月际尺度的水汽汇变化与大尺度大气环流尤其是副高有密切关系;而江淮流域及西南地区的天气扰动对江淮区域水汽汇的天气尺度振荡起到至关重要的作用。

江淮区域稻麦两熟制周年资源分配、利用特征

江淮区域稻麦周年两熟种植模式自然资源分配与利用特征尚不明确,限制了该区作物周年高产高效协同发展。本研究通过对江淮区域不同地区多年多点水稻-小麦种植模式高产试验数据分析,明确两熟制季节间资源分配特征、资源利用效率及其与产量的关系。结果表明:2008—2017年小麦季和周年辐射均呈降低趋势,水稻季沿淮和江淮地区呈增加趋势,沿江地区呈降低趋势;小麦季积温呈增加趋势、水稻季大部分呈降低趋势,周年沿淮地区呈增加趋势,江淮和沿江地区呈降低趋势;降雨小麦季、水稻季和周年总体呈增加趋势。江淮地区周年辐射量从北向南逐渐减少,不同种植模式间无显著差异;小麦季、水稻季辐射分配率粳稻-小麦模式分别为53.1%、51.9%,籼稻-小麦模式分别为55.0%、49.8%。江淮地区从北向南累积积温和降雨量逐渐增加,不同种植模式间无显著差异;小麦季、水稻季积温分配率粳稻-小麦模式为38.5%、67.3%,籼稻-小麦模式为40.7%、65.1%;小麦季、水稻季降雨分配率在2种模式间无显著差异,而不同地区间差异显著,沿淮地区为32.8%、70.5%,江淮地区为40.8%、64.7%,沿江地区为46.2%、57.2%。当前生产模式下,江淮区域稻麦两熟种植模式以水稻产量所占比重最高,平均为57.0%。小麦季积温生产效率沿淮地区显著高于江淮地区和沿江地区,不同种植模式间差异较小;水稻季积温生产效率不同地区不同模式间差异较小;周年积温生产效率不同地区间差异显著,且沿淮地区>江淮地区>沿江地区,不同种植模式间差异不显著。区域间作物光能生产效率差异较小,小麦季、水稻季和周年均无显著差异。不同地区降雨生产效率变异较大,小麦季、水稻季和周年均以沿淮地区大于江淮地区,显著高于沿江地区;不同种植模式间无显著差异。因此,江淮区域稻麦周年两熟资源高效利用原则应以合理配置季节间辐射为主,兼顾降雨和积温。不同地区应结合气候资源配置特点,通过合理的播栽期、周年生育期适宜的品种搭配等栽培措施将部分光热资源调配给水稻,实现产量和资源利用效率双提升。

基于ERA5再分析资料对2020年6月江淮区域水汽源汇的诊断分析

2020年6月,我国江淮区域出现大范围持续性强降水过程,并引发了洪涝灾害。利用ERA5再分析资料对江淮区域的水汽收支平衡进行分析,并利用HYSPLIT后向轨迹模式分析了其水汽源地。结果表明:(1)ERA5再分析资料能较好地描述本次过程中江淮区域的水汽收支特征,其中水汽辐合项为主要贡献项,对水汽汇有较好的指示作用,同时,降水和水汽汇之间保持了较好的一致性变化。(2)南海是江淮区域6月持续性降水最主要的水汽源地,约50%的水汽来自南海。(3)6月江淮区域降水分布与水汽的输送密切相关,而水汽输送主要取决于西太平洋副热带高压的位置及其与北侧冷涡活动的共同作用。

江淮区域农田参考作物蒸散量变化特征及其成因分析

为深入了解江淮区域农田参考作物蒸散变化特征及其对气候变化的响应,利用联合国粮食及农业组织(Food and Agriculture Organization of the United Nations,简称FAO)推荐的Penman-Monteith模型和位于江淮区域的安徽省滁州地区7个站点1961—2017年逐日气象观测资料计算该地区的参考作物蒸散量(ET_0),在分析ET_0区域时空变化特征的基础上,探讨影响区域农田ET_0的主导气象因子。结果表明,研究区域ET_0的年平均值为993.8 mm,夏季最大,春、秋季次之,冬季最小,空间上呈西北大东南小的分布特征。ET_0的年际变化呈显著减小趋势,变率为-1.41 mm/年,从季节上看,除春季略有增大外,其余3季均呈减小趋势,其中夏季的减小趋势最明显,ET_0的减小趋势是一个突变现象,突变点为1972年。气温和相对湿度的变化引起ET_0的上升,为正贡献;风速和日照时数的变化引起ET_0下降,为负贡献,其中风速是该地区ET_0变化的主导气象因子。探讨江淮区域农田参考作物蒸散量对气候变化的响应,对加强该区域农业灌溉效率和优化农业水资源配置具有重要参考意义。

基于反射光谱的江淮分水岭区域典型农作物识别

对江淮分水岭区域观测的8种农作物冠层光谱进行数据重采样和植被指数计算,分析了4种常用指数和6种常用传感器对农作物的识别能力,同时采用识别效率最高的数据变换形式构建了BP神经网络模型。结果表明:8种农作物的反射光谱曲线存在较大差异;6种传感器对农作物的识别能力由大到小依次为ETM+、QUICKBIRD、IKONOS、MODIS、ASTER、HRG;模拟得到的ETM+和QUICKBIRD的近红外与红光波段反射率计算的归一化植被指数(NDVI)和简单比值植被指数(SR)对农作物的识别能力较强;在不同的数据变换形式中,对农作物识别精度最高的是一阶微分(FD,波长间隔6 nm),识别精度达87.3%;以FD(波长间隔6 nm)为输入数据集构建BP神经网络模型,当隐含层节点数为15时,识别精度最高,达90.0%。

安徽省江淮分水岭区域生态旅游可开发适宜度评价

文章以安徽省江淮分水岭区域为研究对象,依据生态旅游的概念和研究区基本情况确定生态旅游适宜度影响因素,构建生态旅游适宜度评价指标体系,并借助ArcGIS空间分析、加权叠加分析等方法对岭区生态旅游可开发适宜度进行评价,并对岭区生态旅游可开发适宜度进行等级划分。研究结果表明:适宜区、较适宜区、较不适宜区和不适宜区分别占研究区总面积的8.1%、37.3%、35.1%和19.5%,其中适宜区主要分布在六安市的西部和南部、合肥市、滁州市的南部地区;较适宜区主要分布在明光市的南部、滁州市、全椒县、长丰县的南部、六安市的东部和肥西县的大部分;较不适宜区主要分布在淮南市、凤阳县、寿县中部、肥东县、来安县和明光市西部;不适宜区主要分布在定远县、长丰县北部、寿县西部和东部、明光市东北部和淮南市的北部。

长江黄金水道引领江淮地区区域物流一体化机制研究

江淮地区区域物流一体化是安徽经济发展的新的增长点,对带动安徽全省经济发展有重要意义。构建江淮地区区域一体化物流体系,将改善本区域整体物流环境,加速产业集聚,提升区域物流的综合竞争力,进一步促进以合肥为中心的合芜蚌城市圈物流一体化的进程。

江淮分水岭区域植被覆盖与人类活动强度的时空动态演化

利用江淮分水岭区域2000—2015 NDVI月合成数据、降水与气温数据、高程数据以及社会经济数据,采用一元线性趋势分析法、残差分析法分析江淮分水岭区域16 a植被覆盖情况以及变化趋势与人类活动强度的关系。结果表明:1)江淮分水岭区域的植被覆盖指数在16 a内呈现整体上升趋势,但合肥、六安这两个经济发展速度较快的中心城区,植被覆盖指数有所降低。2)通过计算与分析可知,0.0061<slope<0.0479为植被的改善区域,占所研究区域的39.97%,主要分布在明光市、来安县、全椒县、凤阳县的山区;0<slope<0.0061为植被覆盖基本不变,占所研究区域的52.67%,主要分布在偏远农村地区;-0.0278<slope<0为植被退化区域,占所研究区域的7.36%,主要分布在合肥市与六安市的中心区域。3)将NDVI的残差值与人类活动强度、人口、农业机械总动力、GDP进行回归分析,结果可得回归相关系数r=0.5311,说明人类活动因素与植被覆盖具有较高的相关性。其中,人类活动强度通过1%的显著性水平检验,且相关系数为-5.37,得出人类活动强度越大,NDVI值越小,人类活动强度越小,NDVI值越大。

江淮分水岭区域农业产业化影响机制研究

使用综合指标和农业产业化趋势指数,对江淮分水岭区域农业产业化发展水平进行测度。研究显示,江淮分水岭区域农业产业化程度不断加深,但区域内部结构发展不平衡。面板数据回归结果表明,农业等方面的财政支出、城镇化、教育以及收入水平与江淮分水岭区域农业产业化呈正向关联性,城镇化以及收入水平的提高对农业产业化促进作用更为明显。促进资源的合理使用和要素的合理结合是推动江淮分水岭区域农业产业化和农业发展的动力源泉。

基于ISCCP DX数据的江淮对流系统特征分析

利用国际卫星云气候计划(International Satellite Cloud Climate Program,简称ISCCP)提供的1998—2007年共10 a的深对流路径跟踪资料,统计分析了影响江淮地区对流系统(Convection system,简称CS)的时空分布及其参数特征。结果表明:影响江淮地区的CS主要集中在春夏两季,大多生成于江淮本地及我国中西部地区,呈现以江淮地区为中心的带状分布特征,越靠近江淮区域CS分布越为密集。依据源地不同,将影响江淮地区的CS分为5类,受气候条件与地形地貌的共同作用,各源地CS参数特征差异显著,总体来说CS的水平尺度越大,其生命史、对流云团(Convective clusters,简称CC)数目及水平云温度梯度也越大。其中江淮中心区域(MID)区域CS水平尺度、生命史和CC数目的平均值均为最小;东南(SE)区域CS生命周期以中长周期为主,水平尺度、最大对流比和云温度梯度的平均值最大。梅雨期内江淮地区对流活动频繁,CS的水平尺度大、生命史长、CC数目多。

气候变化对安徽省两熟制粮食作物物候期及周年气候资源分配与利用的影响

为了进一步明确江淮区域气候变化对两熟制粮食作物物候期及周年光温水资源分配与利用的影响,以安徽省12个农业气象观察站1992—2013年气象数据、作物生长发育期数据与产量数据为基础,采用线性趋势、相关分析、回归分析等方法,分析不同区域不同熟制作物物侯期变化趋势,以及气候变化对积温、辐射和降水资源分配与利用的影响。结果表明,1992—2013年沿淮淮北冬小麦-大豆种植模式,冬小麦播种期提前趋势显著(P<0.05),平均每10a提前3.03d,成熟期变化不显著,全生育期平均每10a增加3.54d;大豆播种期和开花期则显著推迟(P<0.05),平均每10 a推迟3.06 d和0.86 d,全生育期平均每10 a减少3.65 d。江淮冬小麦-一季稻模式,水稻播种期、抽穗期和成熟期均显著提前(P<0.05),平均每10 a分别提前5.12 d、3.87 d和2.92 d,全生育增加2.2 d;小麦有同样的变化趋势,全生育期表现为每10 a缩短0.8 d。沿江江南双季早稻物候期变化不明显,全生育期每10 a缩短0.6 d;晚稻平均每10 a播种期推迟1.14 d,抽穗期与成熟期分别提前0.71d和6.85 d,成熟期提前趋势显著(P<0.01),全生育期每10 a缩短5.17 d。沿淮淮北冬小麦与江淮一季稻以及沿江早稻和晚稻生长季积温呈增加趋势,大豆与江淮冬小麦积温减少。沿淮淮北与江淮冬小麦及沿江早稻和晚稻生长季辐射呈增加趋势,大豆与一季稻则表现为减少。不同种植模式第1季作物冬小麦和早稻的降水均有减少趋势,而第2季作物大豆、一季稻和晚稻则呈增加趋势。冬小麦-一季稻种植模式周年光温水生产效率最高。线性回归分析表明,积温和辐射与沿淮淮北冬小麦和沿江双季稻的产量均呈显著线性正相关(P<0.05),光温是提高其产量的主要限制因子。江淮一季稻积温过高和降水过多也限制产量提升。气候变化改变了两熟制粮食作物物侯期,进一步影响了光温水气候资源的分配与利用效率。通过改良品种、改变播栽时间、提高抗逆性等适应措施,可以在一定程度上抵消气候变化对作物生长的不利影响。

基于温湿度与遥感植被指数的冬小麦赤霉病估测

为明晰江淮区域大田冬小麦赤霉病的发生特征,建立冬小麦赤霉病遥感估测模型,该文分析了冬小麦赤霉病病情指数与气候因素(不同时间尺度日均气温和日均空气相对湿度)、生长参数(生物量、叶面积指数和叶片叶绿素含量)和光谱信息(NDVI、RVI和DVI)之间的互作关系。结果表明:1)不同时间尺度日均气温之间存在较好相关性,5日均气温与冬小麦赤霉病病情指数间的相关系数最大为0.77。与日均气温相类似,不同时间尺度日均空气相对湿度之间也存在不同程度的相关性,5日均空气相对湿度与赤霉病病情指数间的相关性最大,其相关性高于5日均气温。2)冬小麦生物量、叶面积指数和叶片叶绿素含量与赤霉病病情指数之间均呈线性正相关关系,且均达到显著水平,说明冬小麦群体密度大、郁闭程度高以及长势过旺是赤霉病易发的主要农学诱因。3)遥感植被指数NDVI(normalized difference vegetation index)、RVI(ratio vegetation index)和DVI(difference vegetation index)分别与冬小麦叶面积指数、生物量和叶片叶绿素含量之间有较好相关性,可以利用NDVI、RVI和DVI分别替换叶面积指数、生物量和叶片叶绿素含量参与建模。4)综合5日均气温、5日均空气相对湿度、NDVI、RVI和DVI 5个敏感因子,构建基于温湿度与遥感植被指数的冬小麦赤霉病病情指数估测模型,模型的估测值与实测值较为一致,RMSE为5.3%,相对误差为9.54%。说明本研究所建立的估测模型可以实现对冬小麦始花期赤霉病的有效估测,该研究可为江淮区域冬小麦生产中防病减灾的信息获取提供方法参考。

越冬型春甘蓝播期试验

对目前市场主栽品种上海争春、皖甘一号、春丰307、春魁进行播期研究,结果发现:春丰307在9月27日、10月6日2个播期播种,常规管理条件下,翌年春天均出现不同程度的未熟抽薹,不适宜江淮区域及长江以南地区种植;上海争春、皖甘一号在9月27日播种出现未熟抽薹,适宜延迟栽培;春魁甘蓝在2个播期均未抽薹,冬性较强,适宜大力推广。

冬小麦生物量卫星遥感估测研究

生物量是反映冬小麦长势的重要群体指标,及时、大面积获取冬小麦生物量信息有利于掌握早期冬小麦长势和产量形成动态,对于生产管理措施制定意义重大。以江淮麦区的泰兴、兴化两市大田冬小麦为研究区域,基于冬小麦生物量模型(WBM),利用环境星(HJ-1)进行冬小麦拔节期生物量监测预报研究。在提取研究区域小麦面积信息的基础上,利用泰兴市冬小麦拔节期遥感影像反演的LAI及时修订生物量模型的参数,再利用模型对兴化市冬小麦生物量信息进行预测。结果表明:(1)利用生物量模型预测的冬小麦生物量为1897.03～3800.78kg/hm2,平均为2866.33kg/hm2。实测的生物量为1932.30～3689.44kg/hm2,平均为2711.75kg/hm2,相对误差为5.70%,生物量模型的预测性较好;(2)利用预测生物量与卫星影像NDVI的转换模型,可制作冬小麦生物量预测专题图,并能准确、大面积获取不同等级生物量的冬小麦面积分布与长势信息。

蔬菜、茶园、果树抗旱减灾生产技术指导意见

蔬菜今年入秋以来,我国长江中下游及江淮区域遭遇干旱天气,降水较常年同期少40%~80%。由于降雨少,高温天气持续时间长。干旱加高温对在田蔬菜生长以及蔬菜育苗带来较大影响。当前,要抓紧做好生产抗旱工作,采用各种技术措施,尽最大可能减少干旱、高温给蔬菜生产和下一季蔬菜育苗造成的损失.