厄尼诺与小麦赤霉病大流行关系的研究

本文分析了厄尼诺——副热带高压——“凉夏”、“烂冬”、“暖湿条件”——小麦赤霉病大流行之间的关系。结果表明,它们之间均存在较好的关系。所以认为厄尼诺现象的出现可作为长江流域小麦赤霉病大流行的前兆性指标。

亚热带东部丘陵山区作物气候生产力研究

本文根据1983年4月—1986年3月三年山区梯度观测资料,综合考虑山区光、热、水农业气候资源匹配关系,建立不同山区、坡向、高度的作物气候生产力估算模式。模式中对山区温度、降水、日照等气象要素进行了修正。运用模式估算了不同山区、坡向、高度的水稻、玉米、冬小麦气候生产力。计算结果:亚热带东部丘陵山区单、双季稻、夏玉米气候生产力一般南坡大于北坡,西坡大于东坡;春玉米、冬小麦一般北坡大于南坡,东坡大于西坡。双季晚稻气候生产力大于双季早稻,夏玉米大于春玉米(神农架山区除外)。应该指出,目前高产典型水稻产量可达其气候生产力的60％以上,玉米和冬小麦仅达到30—50％左右,表明山区农业气候资源可开发潜力很大。本文为合理开发山区气候资源、调整农业布局及提高单位面积产量提供了定量的科学依据。

农业生产力模型初探

根据植物的生理生态学特点及诸气候要素建立了农业净第一性生产力模型:NPP=exp(rR_n(r^2+R_n^2+rR_n/(R_n+r)(R_n^2+r^2)·(0.0015RDI+0.0013)) 用该模型对全球变化条件下的农业净第一性生产力的敏感性试验表明:我国农业净第一性生产力在气温升高2℃且降水不变或增加20％的情况下都有不同程度的提高,幅度为0.44％～12.88％,其中,在降水不变的情况下,湿润地区增加幅度最大,为5.46％～12.88％,在降水增加的情况下,干旱、半干旱地区增加幅度最大,为3.89％～10.92％;在温度升高2℃、降水减少20％的情况下,湿润地区农业生产力增加1.48％～14.63%,干旱、半干旱地区农业生产力降低0.44%～2.92％,干旱地区降低幅度较大,为1.04％～6.01％,表明水分为农业生产力的主要限制因子。

温室效应对未来农业气候资源的影响问题

多数科学家认为,因大气中CO_2及其它温室气体浓度的增加,使地球变暖,温室气体增加导致的温室效应增强,对我国农业气候资源有明显的影响,本文分析了温室效应对热量资源,对夏季(6～8月)温度、对无霜期的影响,并分析了温室效应对年降水量、土壤湿度、蒸发率等的影响,为制定农作物对温室效应响应对策提供科学依据。

遥感估测冬小麦种植面积

估测小麦种植面积是测产的一项重要内容,运用卫星遥感技术测算农作物种植面积是未来面积估算的发展方向.本文通过大样方试验,第一次建立了气象卫星遥感绿度值与绿度信息的两个主要构成因素(麦土比、叶面积系数)的直接经验统计关系.

灰色归类在海南岛橡胶寒害区划中的应用

本文采用灰色归类的方法,对海南岛橡胶寒害进行了区划。共分为5个区。即;1~*为无寒害区;1~*—2~*为轻寒害区;2~*为中寒害区;2~*—3~*为较重寒害区;3~*为重寒害区。1~*—2~*、2~*—3~*区为过渡区,这一结果与实际是相符的。

时间序列的ARMA模型在干旱长期预测中的应用

本文利用Palmer方法计算出Palmer干旱指数,利用时间序列的ARMA模型建立干旱指数模型,并做出外延预测,收到较好的效果。

指数平滑法在产量趋势预报中应用的探讨

时间趋势产量预报是作物产量气象预报中很重要的一部分。本文采用一种递推型模型——指数平滑法进行时间趋势产量的预报。它对近期样本给予较大权重,从而可以较好地拟合产量序列的历史演变,并具有一定的外推功能。大量产量资料的应用试验表明,我国多数地区使用该方法时可将初始时刻的产量实测值取为初始平滑值;若产量序列变化较平稳,则加权系数取值较小,样本可直接进行指数平滑,反之,加权系数变大,样本亦需进行适当的预处理。通过与其它常用方法的比较,认为该方法可作为一种作物趋势产量模拟及短期预测的方法加以应用。

农作物产量预报的马尔柯夫链方法

马尔柯夫过程是统计数学中一类重要的随机过程,时间离散、状态离散的马尔柯夫过程称为马尔柯夫链,它被广泛应用于晴雨、干旱等灾害天气的出现和持续以及天气形势转变的预报。 众所周知,在农作物产量中隐含着由于天气气候的随机变化而产生的产量波动。

我国亚热带地区柑桔生产潜力与农业气候资源开发利用探讨

一、前言 柑桔是亚热带的常绿果树,经济栽培寿命长,收益高。但我国亚热带地区柑桔产量和面积增长不快,出现徘徊的局面,地区间、年际间极不平衡,这是近年来人们普遍关心的问题。当然,柑桔产量提高和面积扩大与现有栽培技术、新品种培育和发挥目前生产水平的增产潜力有密切关系。可是,柑桔面积的扩大及其高产稳产在很大程度上是受气候条件制约。一切新技术措施的应用要充分发挥增产效果也与气候因子有联系。

我国北方主要产麦区冬小麦产量海温业务预报模式

本文针对所选取的同类海温因子,彼此之间所存在的多重共线性对回归模式的不良影响,运用主分量分析方法,对因子进行正交化处理,使因子之间不再相关,而主分量同预报量相关显著.然后,采用带有周期分量的逐步回归方法建立气象产量预报模式.该模式既考虑预报因子对方程的贡献,又考虑预报量和预报因子的周期分量对方程的贡献,克服了相关不稳定的因子对方程的影响,使其方程更为合理.