简介：应用诺木洪气象站枸杞的物候观测资料，对枸杞发育期的光热水等气候资源的分析表明：诺木洪地区枸杞全生育期日照时数为1557．6h，日照百分率68％，光能资源丰富，可满足枸杞生长发育需要。自然降水不能满足枸杞生长对水分的要求，应采用灌溉方式解决补给矛盾。

简介：根据有关研究成果，分别取日平均气温5．87℃和15．17℃为钉螺和日本血吸虫生长的下限温度，取3846．28d·℃和842.95d·℃为其有效积温指标。以1986年为分界点，利用1950—2003年气象台站日平均气温资料，计算了80％保证率下，5d滑动平均气温稳定通过5．87℃和15．17℃的起始日和结束日以及历年有效积温，借助AreGIS8.3模块分析了钉螺和血吸虫生长发育季节气候条件的变化。结果表明：气候变化使大部分地区钉螺和血吸虫生长发育季节延长，生长发育速度加快。气候变化可能使钉螺感染季节延长，感染率增高。

简介：从气候变化出发,介绍藏东南林芝地区泥石流类型、分布及活动特征,确定泥石流形成条件和临界指标,揭示林芝地区泥石流发育规律。温度和降水波动性变化以及不同水热组合影响林芝地区泥石流发育。冰川泥石流在温度升高或降雨增大情况下都有可能被激发。日降雨量〈5mm时,主要为温度激发的冰雪消融型泥石流;日降雨量5～10mm时,主要为冰川降雨型泥石流;日降雨量〉10mm时,为降雨型泥石流。冰川泥石流在升温条件下发生次数占80%以上,降温条件下约占20%;降雨型泥石流在升温条件下发生次数占60%,降温条件下占40%。从激发泥石流的规模、次数和灾害大小看,高温多雨年代和低温多雨年代都有利于泥石流发生。

简介：用黄土高原代表站甘肃省庆阳西峰站1971-2005年5、10、15、20cm地温和1981～2005年冬小麦发育期资料,分析了地温的时间变化规律及对冬小麦发育期的影响。结果表明,西峰10cm地温除夏季外,其余季节呈持续升高的趋势。地温与冬小麦发育期成负相关,与冬季地温相关最显著的是乳熟期,相关系数为-0.57～-0.65,与春季地温相关最显著的是返青期,相关系数为-0.60～-0.63。冬季典型年份各平均发育期差异最显著的是冬小麦的起身期提前了15d,春季典型年份最显著的是冬小麦的全生育期提前了23d。

简介：从1995～1999年在海宁市某葡萄园，开展气候要素对无核白香蕉葡萄生长发育影响的相关研究，并提出了相应的措施。

简介：利用近年来对冬小麦生长发育和气象条件的连续并行观测资料，对冬小麦各生育期，适宜生长发育的温度、水分、光照等气象条件进行了比较系统的分析，同时对冬小麦生育期间的主要农业气象灾害阐述，提出了冬小麦全生育期田间管理上应注意的问题做了总结。

简介：利用2010-2014年建阳市农业气象观测资料，采用灰色关联分析方法分析各相关气象因子对葡萄生长期长短的影响。结果表明：葡萄萌芽期迟早主要取决于萌芽前1—2旬的温度因子，特别是20cm地温因子影响显著；开花期迟早主要取决于日平均气温稳定通过10．0℃的初日、终霜出现日期和地温稳定通过14．0℃的初日3个因素；稳果期迟早与终霜日期、开花期蒸发量和空气湿度大小、开花前1-2旬地温关联最大；硬核转色期迟早与萌芽前1～2旬温度条件、转色前一旬的地温关联最大；成熟期迟早主要取决于生长期温度因子，尤其与萌芽前1～2旬温度条件、浆果成熟前20天的地温和气温关联最大。

简介：介绍了人工神经网络原理和卫星云图估计降水的原理.从GMS红外卫星云图资料中抽取12个降水云图特征量,构造了网络结构为12-98-7的降水估计人工神经网络模型,并用1993年的小时地面雨量资料和GMS数字云图资料对神经网络模型进行训练,用1992和1994年资料对该神经网络模型分别进行测试.在日面降水估计试验中,地面雨量计值和卫星估计降水之间的相关系数分别为0.94和0.97,相对误差分别为41%和32%.

简介：利用卫星遥感归一化植被指数（NDVI）时间序列数据和站点气象数据，从农作物生长发育过程的角度，分析了1981～2008年华北平原农田在12个生长发育期（冬小麦8个、夏玉米4个）对降水和温度不同的响应特征。研究区农田植被指数对降水响应的滞后性强于对温度的滞后性，其中对降水最为敏感的是前1和前2个生长发育期，对温度最为敏感的是同期和前1个生长发育期。不同种类作物在不同时期对气候因子响应不同：冬小麦发育中后期、夏玉米发育中期，绝大多数站点植被指数与降水呈正相关；冬小麦生长发育前中期植被指数与温度呈显著甚至极显著正相关。冬小麦出苗期温度、返青期温度和返青期降水分别与不同时期植被指数显著相关，出苗期和返青期为研究区农田长势对气候因子响应的敏感期。

简介：基于乌审召牧业气象试验站29a（1981-2009年）连续观测资料,分析了该地区土壤水分、主要牧草的发育期、产量的变化趋势,同时对土壤水分变化与牧草生长发育的影响进行相关分析.结果表明,对于10～50cm土层而言,其年平均土壤重量含水率均呈下降趋势,而且随着土层深度的增加下降趋势越来越明显（P〈0.05）;赖草的返青期、黄枯期均呈推后趋势,开花期为提前趋势,生育期呈明显的延长趋势（P〈0.01）.赖草干鲜重均呈明显的下降趋势（P〈0.01）.土壤含水量与半荒漠牧草生育期、干鲜重的相关性不是很明显.

简介：为评价ORYZA（V3）模型在海南岛双季稻发育期模拟的适应性,利用2005—2014年海南岛双季稻区4个站点（海口、儋州、乐东、琼海）的逐日气象数据、气象灾害资料、土壤、水稻发育期等观测资料,对模型进行调参与验证,本地化不同品种水稻发育期参数;统计双季稻各个发育期出现的气象灾害及其次数,筛选出各个发育期内出现次数较多的气象灾害。以单独的气象灾害为背景,对各个发育期的模拟与实测结果进行对比验证。结果表明：ORYZA（V3）模型对海南岛双季稻发育期的模拟精度较高,决定系数R2〉0.90,归一化均方根误差NRMSE为3.97%~9.80%;双季稻发育期内出现的气象灾害次数由多到少依次为：高温、台风、干旱;ORYZA（V3）模型对气象灾害的敏感性从大到小依次为：台风、高温、干旱。在台风背景下,仅晚稻开花期的R2为0.90,NRMSE为3.90%,其他发育期的模拟均在误差范围外;在高温背景下,早稻的R2为0.87~0.89,晚稻的R2为0.18~0.61,双季稻的NRMSE为3.49%~5.71%;在干旱背景下,R2〉0.87,NRMSE为3.11%~9.73%。评价结果在模型应用和优化方面具有一定的参考价值。

简介：甘蔗异背长蝽是近年来我省吉泰盆地蔗区成灾猖獗的重要害虫,对甘蔗生产威胁极大.甘蔗异背长蝽是甘蔗重要的吸汁性害虫,发生严重时,使甘蔗苗期心叶萎黄甚至整株枯死,使甘蔗中、后期降低糖份含量.经观察发现,该虫主要以卵越冬,而第一代低龄若虫又是最佳防治期.1990年至1992年我们对其卵的发育起点温度和有效积温进行

简介：基于T213L31、T106L19和欧洲中期预报中心数值预报产品,应用BP人工神经网络技术,建立了850hPa高度区域温度集成预报模型,并进行了检验。结果表明：该模型能比较准确地预报强冷空气活动过程中冷中心及温度槽脊的位置和强度,预报结果的平均绝对误差明显小于3个子模式,预报场与实况场的相关程度明显高于3个子模式,预报误差在我国华北北部、东北地区较小,在蒙新高地和帕米尔高原地区误差较大。模型实现了多模式产品的最优综合。

简介：利用张掖国家湿地公园冬季水域结冰厚度观测资料和张掖观象台的气温、地温气象资料,运用统计学方法和BP神经网络方法建立了张掖国家湿地公园水域结冰厚度预报方程。通过对不同的预报方法进行预报效果验证,该结冰厚度的预报模型能够对结冰厚度有比较理想的预报效果,流动水域结冰厚度预报历史拟合率分别为：80.6%（多元回归）、74.6%（逐步回归）、100%（BP神经网络）;模型试报准确率分别为：72.7%（多元回归）、72.7%（逐步回归）、81.8%（BP神经网络）。静止水域结冰厚度预测历史拟合率分别为：76.9%（多元回归）、71.8%（逐步回归）、93.5%（BP神经网络）;模型试报准确率分别为：76.0%（多元回归）、72.0%（逐步回归）、84.0%（BP神经网络）。结果表明：多元回归方法优于逐步回归方法,而BP神经网络又明显优于传统的统计学方法,数据显示该结冰厚度的预报模型能够对结冰厚度有较好的预报效果,预报模型能够对水域结冰厚度进行有效的短期预报,其性能指标符合实际要求,具有很好的实际应用价值。

简介：将BP（BackPropagation）神经网络方法引入到奥运空气质量预报工作中,利用MATLAB神经网络工具箱搭建运行平台,将高时效性的观测结果与多模式集成实时预报系统的模式输出结果相结合,做出BP神经网络拟合预报结果。在对北京大学医学部站点2008年7月7日到8月26日模式模拟结果、观测结果以及BP神经网络拟合结果的对比研究中发现：BP神经网络能大大提高模式预报效果,平均误差率减少34.7%,相关系数提高39%,特别是在模式模拟效果较差的情况下,对提高预报效果更明显。对BP神经网络样本问题进行敏感性实验结果表明,样本数目多少并不是决定拟合效果的决定性因素,应选取具有稳定映射关系的样本,才是提高拟合预报效果的关键。

简介：利用1961-2002年ERA-40逐日再分析资料和江淮流域56个台站逐日观测降水量资料,引入基于自组织映射神经网络（Self-OrganizingMaps,简称SOM）的统计降尺度方法,对江淮流域夏季（6-8月）逐日降水量进行统计建模与验证,以考察SOM对中国东部季风降水和极端降水的统计降尺度模拟能力。结果表明,SOM通过建立主要天气型与局地降水的条件转换关系,能够再现与观测一致的日降水量概率分布特征,所有台站基于概率分布函数的Brier评分（BrierScore）均近似为0,显著性评分（SignificanceScore）全部在0.8以上;模拟的多年平均降水日数、中雨日数、夏季总降水量、日降水强度、极端降水阈值和极端降水贡献率区域平均的偏差都低于11%;并且能够在一定程度上模拟出江淮流域夏季降水的时间变率。进一步将SOM降尺度模型应用到BCCCSM1.1（m）模式当前气候情景下,评估其对耦合模式模拟结果的改善能力。发现降尺度显著改善了模式对极端降水模拟偏弱的缺陷,对不同降水指数的模拟较BCC-CSM1.1（m）模式显著提高,降尺度后所有台站6个降水指数的相对误差百分率基本在20%以内,偏差比降尺度前减小了40%-60%;降尺度后6个降水指数气候场的空间相关系数提高到0.9,相对标准差均接近1.0,并且均方根误差在0.5以下。表明SOM降尺度方法显著提高日降水概率分布,特别是概率分布曲线尾部特征的模拟能力,极大改善了模式对极端降水场的模拟能力,为提高未来预估能力提供了基础。