安徽省油菜越冬期低温冻害时空分布特征及风险评估

低温冻害特征及其风险评估可为油菜种植布局等决策提供理论依据。利用1960-2017年安徽省66个国家地面气象观测站逐日气象数据,以油菜越冬期低温强度将冻害等级划分为轻、中、重3级冻害并构建低温风险指数。采用ArcGIS 9.3工具、及Morlet小波分析法等分析近57 a安徽省油菜越冬期低温冻害的多时间尺度变化特征,并进行越冬期低温冻害风险区划。结果表明:(1)安徽省油菜越冬期不同等级低温冻害空间分布特征基本相似,呈现由南到北的带状分布特征,年平均发生总冻害的高值区多集中在淮北地区、沿淮地区和大别山区。(2)近57 a来油菜越冬期轻度、中度、重度及总冻害分别以1.0 d/10a、1.0 d/10a、1.1 d/10a和3.2 d/10a的倾向率呈现明显的下降趋势,表明全球气候变暖在一定程度上有利于油菜安全越冬。(3)轻度风险区位于霍山—六安—合肥—全椒以南地区,该区纬度较低,油菜越冬期低温冻害风险指数较小,适宜大面积种植油菜。研究结论可作为安徽省油菜种植布局和气象灾害防御对策制定的依据。

安徽省沿江地区一季稻灌浆成熟期高温危害日数多时间尺度特征

开展安徽省沿江地区一季稻灌浆成熟期高温危害研究,可显著提升该地区一季稻生产过程中的农业气象灾害防御能力。利用安徽省沿江一季稻主产区16个气象观测站1960—2017年逐日气象观测资料,以平均温度≥28℃作为一季稻灌浆成熟期高温危害指标临界值,采用数理统计,Mann-Kendall突变检验、Morlet小波分析等方法,分析了安徽省沿江一季稻灌浆成熟期高温危害日数的多时间尺度变化特征。结果表明,安徽省沿江一季稻栽培区南部出现高温危害风险最高,由南到北高温危害风险呈现明显减少的带状分布;高温危害日数以0.12次/10年的倾向率呈缓慢下降趋势;高温危害日数随着时间的变化存在显著的突变特征,1998年以后有微弱的上升趋势;高温危害日数呈现明显的偏多年-偏少年-偏多年的周期变化特征。未来几年安徽省沿江地区一季稻生长季发生高温危害风险概率较低,该地区可适当增加水稻种植面积,提升气候资源利用效率。

安徽省油菜涝渍灾害孕灾环境特征及其指标研究

[目的]研究安徽省油菜涝渍灾害的分级指标。[方法]对安徽省油菜涝渍灾害孕灾环境特征、涝渍致灾因子与油菜产量的关系及安徽省油菜涝渍的发生几率进行分析,并利用涝渍判别模型确定不同区域油菜涝渍灾害分级指标。[结果]油菜产量与降水量、降水日数呈负相关,与日照时数呈正相关。安徽省影响显著的油菜涝渍主要发生在4~5月,致灾因子是降水日数、日照时数和降水量。油菜产量形成关键期发生涝渍灾害,对减产起决定性作用。安徽省油菜发生轻度涝渍的几率为2.5年一遇,中度涝渍是4年一遇,重度涝渍是6年一遇,但不同区域有较大差异。[结论]利用涝渍判别模型确定的油菜涝渍灾害分级指标评估涝渍等级的总体效果良好。

基于云模型的冬小麦气候适宜度评价方法——以安徽省宿州市为例

为建立冬小麦气候适宜度量化评价方法,本文基于云模型理论,依据光、温和水界限指标,采用"3En"法则确定云参数,建立日照、气温和降水对小麦生长影响的云模型。运用积分回归法,确定权重系数,采用加权综合法和几何平均法,确定不同生育期和全生育期气候适宜度,利用1954—2013年安徽省宿州市各县(区)冬小麦单产和1995—2013年观测地段产量因素等资料进行检验。结果表明,日照适宜度可用左半云,气温和降水适宜度可用梯形云来表达。计算的冬小麦全生育期气候适宜度,与宿州市各县(区)冬小麦气候产量呈显著或极显著正相关关系;与观测地段的冬小麦气候产量、千粒重、每穗籽粒数和乳熟期株高呈显著正相关,相关系数分别为0.588 0(P<0.01)、0.756 1(P<0.01)、0.670 7(P<0.01)和0.464 3(P<0.05)。返青—拔节期、抽穗—乳熟期2个时期的气候适宜度与单位面积穗数、每穗籽粒数的相关系数分别为0.558 9(P<0.05)、0.710 7(P<0.01)和0.736 1(P<0.01)、0.744 2(P<0.01),拔节—抽穗期气候适宜度与单位面积穗数的相关系数为0.649 8(P<0.01)。1954—2013年宿州市日照与降水适宜度以每10年0.005和0.008的速度降低,气温适宜度以每10年0.028的速率升高。研究结果可作为评价宿州冬小麦对气候条件的适应性及制定相应策略的参考依据。

安徽省新一代酸雨资料采集处理系统

基于安徽省气象局建立的国家级和省级酸雨观测站资料,利用BCB语言编制基于WINDWOS平台的酸雨信息采集处理和分发系统,包括数据采集、规范格式资料传输、酸雨报表制作及其它辅助功能,实现对酸雨数据的自动采集和处理,为安徽省气象特种观测系统提供基础数据。

合肥市近55年日照时数气候变化特征分析

利用合肥市近55年日照时数实测资料,分析了合肥市日照时数年代际、年际、各季和各月的气候变化特征;并利用线性倾向估计法、滑动t检验法对合肥市日照时数的年、季、月气候变化趋势进行了突变分析。结果表明:合肥市年、季、月日照时数均呈减少趋势。各季中夏季日照时数减少最快,春季日照时数减少最慢;各月日照时数减少最多的是8月,减少最缓的是4月。合肥市年日照时数在1969年前后发生了明显的突变现象。

合肥市景观结构对城市热岛的影响

根据合肥景观结构的特点,运用城市气候调查理论和小气候观测方法对合肥不同景观功能区热岛强度进行观测分析。结果表明,合肥城市全年存在热岛效应,热岛强度和热岛中心均随季节变化而变化。对景观的热岛强度进行数值模拟,表明城市绿化对夏季降温效应显著,并提出了改善城市气候生态和优化景观结构的途径。

安徽省夏季降水区域特征

用R型因子分析的方法对1957—2000年安徽省16个测站的夏季降水资料进行研究,应用因子荷载点聚图将观测站点进行区域划分,找出每个区域内的代表观测站,统计各分区夏季降水特征、夏季降水长期趋势变化、区域旱涝特征及年代际变化。结果表明:安徽省夏季降水可以划分为3个区。其中砀山、滁州和宁国可以分别作为它们的标准站。研究指出,40多年3个区的夏季降水特征差别较大:1区夏季降水量最少,2区居中,3区最多,其中6月3个区差别最明显;1区、2区夏季降水量长期趋势变化不明显,而3区表现为明显的正趋势变化;2区是降水异常的多发区,更容易发生干旱与洪涝;1区中在1957—1970年和1991—2000年旱涝较频繁,而在2区和3区中,旱、涝频数随时间变化总体趋势是从旱向涝转变的。

合肥市近55年的旱涝演变规律

将合肥市近55年的年、汛期以及四季的降水量资料处理成相对应的Z指数序列,并由此分析合肥市年、汛期以及四季旱涝出现的频率,采用最大熵谱分析和小波分析方法,研究了合肥市年、汛期以及四季的旱与涝演变规律。结果表明,合肥市年、汛期以及四季旱与涝的发生频率均在30%以上,年、汛期、夏、秋季节旱多于涝,冬、春季节涝明显多干旱,合肥市旱涝灾害比较频繁。合肥市年、汛期以及四季的旱涝具有明显的年际变化特征,同时年、汛期以及夏、秋季节的年代际变化特征亦很显著,但是冬春季节则为5～6年的周期所取代。近年来合肥市的旱涝变化趋势是：对于春季而言,在各个时间尺度上均处于偏涝阶段,年、汛期以及夏秋冬季节在长时间尺度上处于偏涝阶段,在较短时间尺度上则处于干旱时期。并诊断出合肥市年、汛期以及四季在不同时间尺度上的旱涝转换突变年。

合肥市旱涝的统计特征及其成因分析

利用合肥市近50年降水资料，以降水距平百分率确定旱涝统计指标，运用分类统计、累计值等方法进行旱涝统计。结果表明，合肥市旱涝灾害十分频繁，且旱重于涝，干旱持续时间具有双峰现象；地处气候过渡带与江淮分水岭独特地理位置，加之水利设施不足是旱涝频发的5个主要原因。

合肥市小麦产量预报业务化运行模式的建立

通过对合肥市小麦产量变化的气候诊断分析，采用灰色预测系统求取趋势产量，以合肥市代表站的气象资料作为预报因子，应用统计学方法建立合肥市小麦产量气象预报模式。经回代检验以及2006～2007年的业务试运行，取得良好效果。

合肥市灰霾时间特征分析及其对农业生产的影响

利用2016年4月—2017年3月安徽省合肥市能见度、相对湿度等气象资料和PM_(2.5)浓度等环境资料,采用二维散点图和线性分析方法,分析了合肥市灰霾天气的时间分布特征及其对农业的影响。结果表明,7月是一年中灰霾小时频率最少的月份,为0.5%,之后逐渐上升至最高点12月的38.0%;月平均小时频率为14.4%。灰霾小时频率的日分布与能见度呈相反趋势,在15:00出现频率最低,为5.2%,05:00频率最高,为27.9%。灰霾日频率和小时频率全年变化趋势基本一致,最高和最低值均出现在12和7月,为61.3%和0,全年月均灰霾日8 d。能见度和灰霾的时间分布特征与PM_(2.5)浓度密切相关,能见度与PM_(2.5)浓度呈负相关,灰霾频率则与PM_(2.5)浓度呈正相关。灰霾天气对农业生产产生不利影响。

近50年合肥地区大雾分析

[目的]分析合肥地区大雾的基本特征,为交通运输部门提供参考资料。[方法]利用合肥气象站的长年代资料序列（主要为1954-2006年）,研究合肥地区大雾的年、月、日变化特征及其持续时间。[结果]合肥地区年平均大雾天数在16 d以上,具有明显的年际变化特点。同时,该地区大雾具有明显的季节特征,主要集中在冬季（12-2月）,而夏季大雾天气较少。该地区大雾的出现时间基本集中在下半夜至凌晨日出前后。在不同持续时间内,合肥地区大雾出现频数的年变化不同。持续时间为2-6 h的大雾在1月出现次数最多,持续时间为6-12 h的大雾在12月出现次数最多,持续时间超过12 h的大雾仅出现在11-2月。[结论]合肥地区大雾基本属于辐射雾。

合肥市O_(3)浓度时空分布及典型污染过程潜在源分析

近年来,合肥市O_(3)污染成为限制空气质量达标率的主要因素,为探究合肥地区O_(3)时空分布及潜在源区,在分析2015—2022年O_(3)时空分布及与气象要素关系的基础上,基于HYSPLIT后向轨迹模式及潜在源贡献分析方法(PSCF),对典型O_(3)污染过程的传输路径和潜在源区进行解析.结果表明:(1)合肥市MDA8-90th呈波动上升-下降-上升趋势,2022年相对于2015年增幅为47.6%,2019年臭氧质量浓度和超标率最高.O_(3)浓度日变化呈“单峰型”,07:00浓度最低,15:00—16:00左右达峰值;月变化为“M”型,6月浓度最高,12月最低;季节变化表现为夏季>春季>秋季>冬季;空间分布呈西北高、东北低;郊区高、城区低的特点.(2)O_(3)与平均气温、最高气温、日照时数呈显著正相关,与气压呈显著负相关,与相对湿度和风速的相关性较复杂;平均气温为20~30℃,日照时数大于等于10 h,相对湿度为60%~70%,风速小于2 m·s^(-1)时,O_(3)超标率最高;在不同气象要素分级组合协同条件下,O_(3)与气温、日照的相关性明显高于其与风速和湿度的相关性.(3)受台风“海神”外围东北下沉气流影响,合肥出现典型O_(3)污染过程,轨迹聚类表明本地周边西北和东北地区的短距离输送占比较大,占比分别为40.63%和23.97%;PSCF和CWT分析得出除本地影响外,省内的滁州、淮南是O_(3)浓度潜在源高值区.因此,当前合肥地区O_(3)污染防控除了对本地污染源排放进行严格管控外,还要对周边地市加强联防联控.

推进合肥农业信息化建设与农民增收的探讨

农业信息化建设是全面建设小康社会,建设社会主义新农村,推进农业现代化的必然选择。合肥市所辖境内,农村和农业人口占有相当比重,农业信息化工作一直受到合肥市委、市政府高度重视,并列入了详细规划方案。随着合肥市农村信息化工程不断推进,结合信息入乡工程建设,简要介绍合肥市推进农业信息化过程、存在问题及改进措施。

2007年7月4日合肥地区暴雨天气过程诊断分析及数值预报的对比检验

2007年7月4日4：00～12：00，合肥地区中北部普降暴雨，其中长丰县、肥东县部分乡镇出现超100mm的大暴雨。利用7月4日8：00的实况资料对这次暴雨过程进行诊断分析，同时对T213和欧洲中心的预报产品综合分析检验，最后找出造成合肥地区该次暴雨的影响天气系统：西太平洋副热带高压增强北抬过程中遭遇从东路南下的冷空气，二者共同作用在副热带高压北侧造成强降水；西南急流和西北急流在江淮上空交汇，动力抬升作用明显。通过分析得出数值预报产品的对比检验结果。1213模式由于时空分辨率高、物理量产品丰富，对暴雨等影响时间短的强对流天气的预报有一定的优势。

2008年低温冰雪天气对合肥地区冬小麦生产的影响分析

2008年1月中旬至2月上旬,合肥地区冬小麦产区出现了严重的低温冰雪天气,持续时间长,降雪量大。根据安徽省农业气象试验站对当地冬小麦的实际观测资料和历年同期资料进行对比,分析了此次低温冰雪天气过程对冬小麦生产的影响。

基于Windows平台的农业气象业务服务系统的研制

农业气象是气象工作的重要组成部分,为了使农业气象业务现代化建设适应农业气象业务发展的需要,在合肥市科委支持下,合肥市气象局研制了合肥农业气象综合业务服务系统(HFAMS),将以前主要通过手工方式完成的、零散的农业气象业务工作实行系统化、自动化、网络化运作,并且成功开发了基于Windows平台的业务软件系统。

基于信息扩散理论的南方双季早稻气象灾害风险评估

小满寒(GBC)和高温热害(HTD)是影响南方双季早稻生长发育及产量形成最主要的农业气象灾害。为了提高双季早稻气象灾害的预测预报能力,利用双季稻区142个站点1960-2012年常规气象观测数据,根据前人研究的关于小满寒和高温热害临界气象指标,统计分析各站点历年发生小满寒和高温热害次数,运用信息扩散理论对双季早稻种植区各站点进行精细化风险评估。结果表明:(1)双季早稻小满寒及高温热害年平均发生次数空间分布差异显著,小满寒发生次数由南向北大致呈逐级递增趋势,呈明显的带状分布,高温热害频发区主要集中在湖南衡阳、双峰、郴州一带,江西大部分地区以及浙江金华、衢州、丽水附近,湖北甲鱼、武汉、黄石以及安徽安庆部分地区。(2)小满寒和高温热害至少发生1次及以上的概率值空间分布特征较为相似,大部分地区均表现为明显的高概率区,重现期较短,再现率较高;小满寒及高温热害超越概率值低概率区随着年发生次数的增加而逐渐减小。(3)随着年发生次数的明显增加,早稻小满寒及高温热害重现期短的站点数减少,重现期长的站点数相应增加。

气象条件对内江地区水稻生长的影响

本研究旨在定量讨论气象条件对水稻穗—茎叶的影响。笔者主要根据水稻的生理特征和生长规律,采用动力学的方法,分营养生长期和生殖生长期建立水稻生长模型。在此基础上,结合Forcal、Matlab等数值模拟工具,探索性地讨论气温、降水和日照3个综合因素对水稻穗—茎叶的影响。结果表明:(1)营养生长所带来的能量优势并不能完全转化为稻穗的储存优势,而生殖生长期的环境条件对水稻的产量形成更为关键;(2)不仅营养不足对稻穗物质积累存在负面作用,而且旺长对稻穗物质积累也存在一定的负面作用;(3)该模型较好地反映了气象条件对水稻生长的影响,从能量的角度定量化地模拟四川内江地区的水稻生长情况。