检索结果-内蒙古大学图书馆

农业工程学报 2022年第23期38卷 61-69,F0003页

作者：曹雯段春锋徐祥程智汪栩加安徽省农业气象中心/安徽省农业生态大数据工程实验室合肥230031 安徽省气候中心合肥230031 安徽省气象科学研究所安徽省大气科学与卫星遥感重点实验室合肥230031

参考作物蒸散(Reference Crop Evapotranspiration,ET0)预报在农业水资源配置、区域干湿演变评估方面有着重要作用。该研究基于国家气候中心第二代气候预测系统(Beijing Climate Center Second-Generation Climate Prediction System,BCC_CPSv2)模式预报数据和1991-2020年淮河流域地面气象观测数据,利用分位数映射法对模式预报的气象要素进行概率订正,采用Penman-Monteith公式计算ET0,并评估了订正前后BCC_CPSv2模式对淮河流域月ET0和气象要素的预报性能。结果表明:1)模式对平均气温、净辐射和相对湿度的预报值较观测值偏小,风速预报值在3-6月偏小,其他月份偏大,4个气象要素预报的均方根误差(Root Mean Square Error,RMSE)分别为1.84℃、1.70 MJ/m2d、15.79%和1.39 m/s;气象要素预报偏差导致2-6月ET0预报值较计算值偏小,1月和7-12月偏大,区域平均RMSE为0.59 mm/d,绝对百分比误差(Mean Absolute Percentage Error,MAPE)为21.9%。2)概率订正有效降低了气象要素和ET0的预报误差。气温、净辐射、相对湿度和风速预报订正值的RMSE均小于订正前;80%月份ET0预报订正值的RMSE小于订正前,区域平均RMSE减小了0.23 mm/d,MAPE减小了11.2%。3)夏半年和冬半年ET0预报误差的首要来源分别是净辐射和相对湿度,主要是由于模式对这2个要素的预报精度较低且ET0对其敏感,误差容易传递。可见,基于模式概率订正的月尺度ET0预报方法精度较高,可以为水资源优化管理、灌溉制度制定和农业中长期需水决策提供参考。

关键词：蒸散气候模式预报概率订正淮河流域

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安徽省茶树春霜冻害的风险评估

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中国农业气象 2021年第10期42卷 870-878页

作者：刘瑞娜陈金华陈曦曹雯安徽省农业气象中心/安徽省农业生态大数据工程实验室合肥230031

应用安徽省茶种植区45个气象站点1981−2017年气象资料和1998−2017年茶叶产量资料,选取霜冻害发生综合频率、坡向敏感性指数、茶园面积和灾年减产率变异系数4个因子,利用加权指数求和法构建了茶树霜冻害风险指数,借助ANUSPLIN插值模型和... 详细信息

应用安徽省茶种植区45个气象站点1981−2017年气象资料和1998−2017年茶叶产量资料,选取霜冻害发生综合频率、坡向敏感性指数、茶园面积和灾年减产率变异系数4个因子,利用加权指数求和法构建了茶树霜冻害风险指数,借助ANUSPLIN插值模型和地理信息系统开展了安徽省茶树霜冻害风险评估。结果表明:安徽省茶树春霜冻害高风险、中风险和低风险区域面积为118×10^(4)hm^(2)、337×10^(4)hm^(2)和353×10^(4)hm^(2)分别占评价区域总面积的14.6%、41.7%和43.7%。高风险区主要分布在大别山茶区的金寨县、霍山县、岳西县、潜山县等和江南茶区南部海拔600m以上的高山区域,零星分布在江北茶区北坡地带。中风险区多分布在大别山茶区和江南茶区海拔低于600m的山区,呈斑块状分布在江北茶区的丘陵和低山区。低风险区集中分布在芜湖−宣城−铜陵−池州沿江一带,零星分布在江南茶区的低山区。构建的风险指数总体能客观反映安徽省茶树霜冻害风险水平,可为茶树霜冻害风险管理提供依据。

关键词：霜冻害风险指数风险评估减产率茶叶

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基于RAdam卷积神经网络的水稻生育期图像识别

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农业工程学报 2021年第8期37卷 143-150页

作者：徐建鹏王杰徐祥琚书存安徽省农村综合经济信息中心合肥230031 安徽省农业生态大数据工程实验室合肥230031

为了解决现阶段水稻发育期信息的获取主要依靠人工观测的效率低、主观性强等问题,该研究提出一种基于Rectified Adam(RAdam)优化器的ResNet50卷积神经网络图像识别方法,开展水稻关键生育期的自动识别。连续2a对12块试验田的水稻物候特... 详细信息

为了解决现阶段水稻发育期信息的获取主要依靠人工观测的效率低、主观性强等问题,该研究提出一种基于Rectified Adam(RAdam)优化器的ResNet50卷积神经网络图像识别方法,开展水稻关键生育期的自动识别。连续2a对12块试验田的水稻物候特征进行持续自动拍摄,对采集的水稻图像进行预处理,得到水稻各发育期分类图像数据集;采用ExG因子和大津法(Otsu)算法相结合的方法对水稻图像分割,减小稻田背景干扰;对比分析了VGG16、VGG19、ResNet50和Inception v3四种模型下水稻生育期图像分级识别的性能,选取性能较优网络模型并进行了网络参数调优;对比试验了不同优化器下模型准确率和损失值的变化,选取了RAdam优化器。结果表明,采取基于RAdam优化器卷积神经网络构建的模型,在真实场景下分类识别准确率达到97.33%,网络稳定性高、收敛速度快,为水稻生育期自动化观测提供了有效方法。

关键词：图像识别神经网络模型水稻 RAdam ResNet50 生育期

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皖南茶叶生长季气候资源变化特征及其影响分析

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广东农业科学 2021年第4期48卷 14-22页

作者：徐建鹏伍琼王晖安徽省农业气象中心安徽合肥230031 安徽省农业生态大数据工程实验室安徽合肥230031

【目的】通过分析气候变暖背景下皖南地区茶叶生长气候资源变化特征,为皖南地区茶叶生产合理利用气候资源、应对气候变化提供科学依据。【方法】利用安徽省皖南山区19个气象观测站1971—2019年的逐日平均气温、日照时数、降水量、相对... 详细信息

【目的】通过分析气候变暖背景下皖南地区茶叶生长气候资源变化特征,为皖南地区茶叶生产合理利用气候资源、应对气候变化提供科学依据。【方法】利用安徽省皖南山区19个气象观测站1971—2019年的逐日平均气温、日照时数、降水量、相对湿度等资料,分析气候变暖背景下皖南山区茶叶生长热量、光照、降水等气候资源及开采期变化特征。【结果】近50年安徽省皖南山区茶叶生长热量资源呈极显著增加,其中年平均气温、≥10℃活动积温和适宜生长日数增幅分别为0.29℃/10年、111.7℃/10年和2.7 d/10年;光照资源极显著减少,年均日照时数降幅为57.5 h/10年;降水资源变化不一,其中降水量呈增加趋势、增幅为13.7 mm/10年,相对湿度极显著降低,降幅为0.5%/10年。【结论】气候变暖造成皖南山区早生种和中晚生种茶叶开采期极显著提前,提前幅度分别为4.2、3.6 d/10年,气候变暖带来的气温和降水的变化对皖南山区茶叶产量影响较大。

关键词：茶叶开采期气候资源变化特征皖南气候影响

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黄淮地区辐射模型适用性评价及参数优化

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气象科学 2021年第2期41卷 245-252页

作者：王晓东曹雯伍琼岳伟段春锋安徽省农业气象中心/安徽省农业生态大数据工程实验室合肥230031 安徽省气候中心合肥230031

利用1961—2015年黄淮地区8个辐射站太阳辐射和日照时数等常规气象资料,分别评价6种常用的太阳总辐射和有效辐射估算模型在黄淮地区的适用性,同时采用多元回归分析和迭代等方法,对辐射参数进行优化调整,建立了适合本地区的辐射最优化估... 详细信息

利用1961—2015年黄淮地区8个辐射站太阳辐射和日照时数等常规气象资料,分别评价6种常用的太阳总辐射和有效辐射估算模型在黄淮地区的适用性,同时采用多元回归分析和迭代等方法,对辐射参数进行优化调整,建立了适合本地区的辐射最优化估算模型。结果表明:童宏良公式和邓根云公式分别在估算太阳总辐射和地面有效辐射时的误差最小,相比其余的辐射估算模型,两者在黄淮地区适用性最好。另外太阳总辐射本地化修正模型的相对误差绝对值(value of Absolute Relative Error,ARE)和均方根误差(Root Mean Squared Error,RMSE)分别为16.28%和1.730 MJ·m^(-2)·d^(-1),优于童宏良公式等常用太阳辐射估算模型;有效辐射本地化修正模型的ARE和RMSE分别为23.19%和1.404 MJ·m^(-2)·d^(-1),优于邓根云公式等常用有效辐射估算模型;因此黄淮地区本地化辐射修正模型适用于当地地表净辐射估算,且具有较好的估算精度。

关键词：黄淮地区辐射模型适用性评估参数优化

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安徽河蟹养殖高温热害天气指数模型设计与实践

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中国农业气象 2020年第5期41卷 320-327页

作者：刘瑞娜杨太明陈金龙陈金华孙喜波安徽省农业气象中心/安徽省农业生态大数据工程实验室合肥230031 马鞍山市气象局马鞍山243000 国元农业保险公司合肥230031

基于安徽省当涂县2012-2016年3个河蟹养殖池塘的物联网水温观测数据和河蟹产量数据、死亡率数据,以及1985-2016年当涂县逐日气象数据,分析不同深度水温与河蟹产量的相关性,确定池塘河蟹高温热害关键致灾因子和致灾临界值。通过构建关键... 详细信息

基于安徽省当涂县2012-2016年3个河蟹养殖池塘的物联网水温观测数据和河蟹产量数据、死亡率数据,以及1985-2016年当涂县逐日气象数据,分析不同深度水温与河蟹产量的相关性,确定池塘河蟹高温热害关键致灾因子和致灾临界值。通过构建关键致灾因子与气温的关系模型,推算池塘养殖河蟹的高温热害致灾临界气象条件,定义高温热害天气指数。在此基础上,结合河蟹高温热害死亡率样本,利用K-均值聚类分析方法,建立高温热害等级指标,设计池塘养殖河蟹高温热害天气指数保险产品,并试点应用。结果表明:池塘养殖河蟹高温热害关键致灾因子为60cm深度日平均水温,其致灾临界值为31℃。60cm深度日平均水温与前一日平均气温相关性最高,根据其关系模型可知,发生高温热害的临界气象条件为日平均气温≥30.5℃。因此,池塘养殖河蟹高温热害指数(S)定义为:6月21日-9月10日,日平均气温≥30.5℃的天数。池塘养殖河蟹高温热害等级指标为:轻度死亡率0~1%(0

关键词：池养河蟹高温热害致灾因子等级指标天气指数保险

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基于气候指数的安徽省茶叶气候品质评价

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生态学杂志 2019年第2期38卷 612-618页

作者：刘瑞娜陈金华曹雯杨太明孙秀邦岳伟何令星安徽省农业气象中心/安徽省农业生态大数据工程实验室合肥230031 宣城市气象局安徽宣城242000 祁门县气象局安徽祁门245600

基于安徽省茶叶主产区2010—2015年22个气象站逐日气象资料、茶树生育期观测资料和已有的茶叶生理气候阈值,提出了由茶叶品质温度指数、相对湿度指数和日照指数构成的综合气候指数(IC)。应用K-均值聚类分析方法,确定了茶叶气候品质评价... 详细信息

基于安徽省茶叶主产区2010—2015年22个气象站逐日气象资料、茶树生育期观测资料和已有的茶叶生理气候阈值,提出了由茶叶品质温度指数、相对湿度指数和日照指数构成的综合气候指数(IC)。应用K-均值聚类分析方法,确定了茶叶气候品质评价等级标准,应用泾县田间试验获取的汀溪兰香茶叶品质数据对评价等级进行验证,并开展了安徽省2015年茶叶气候品质等级量化评价。结果表明:茶叶气候品质评价等级划分为1级(IC≥0.90)、2级(0.75≤IC<0.90)、3级(0.50≤IC<0.75)和4级(IC<0.50)共4个等级。试验数据检验表明,茶叶气候品质评价等级与茶叶生产实际基本一致; 2015年早春茶和春茶气候品质等级为1级,晚春茶气候品质等级为2级,个别站点为3级,夏茶气候品质等级为3级,秋茶气候品质等级为2～3级。研究成果可为优化安徽省茶叶生产布局提供科学依据。

关键词：茶叶品质气候指数气候品质等级标准

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雷达和GPS水汽资料在人工增雨指标中的应用

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现代农业科技 2020年第16期 160-162页

作者：孙莉娟徐阳鲁德金朱明佳安徽省人工影响天气办公室安徽合肥230031 安徽省农村综合经济信息中心(安徽省农业生态大数据工程实验室)

利用雷达、GPS大气可降水量等综合分析了云物理特征参数在一次对流降水中实施人工增雨的指标,根据对流过程的演变,将其细分为生成、发展、成熟、减弱、消亡5个阶段来分析各物理参数的变化特征.结果表明,GPS大气可降水量对降水的产生有... 详细信息

利用雷达、GPS大气可降水量等综合分析了云物理特征参数在一次对流降水中实施人工增雨的指标,根据对流过程的演变,将其细分为生成、发展、成熟、减弱、消亡5个阶段来分析各物理参数的变化特征.结果表明,GPS大气可降水量对降水的产生有较好的指示作用;组合反射率、回波顶高、垂直积分液体水含量与降水相关性好,能表示对流云总体发展情况;成熟阶段是实施人工增雨的最佳时段.

关键词：人工增雨雷达 GPS大气可降水量

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空间插值法在土壤养分测定中的比较研究

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宿州学院学报 2019年第7期34卷 61-63,68页

作者：潘正高赵晋陵宿州学院安徽省农业生态大数据工程实验室宿州实验室安徽宿州234000 安徽大学农业生态大数据分析与应用技术国家工程研究中心安徽合肥230601

土壤养分是维持植物生长的重要参数,空间插值是一种可以从离散的地面真实数据中得到空间分布趋势的方法。通过收集宿州市埇桥区麦田土壤养分178份样品数据,以缓效钾(SAK)作为插补因子,采用反距离加权法(IDW)、普通克里金法(OK)、样条函... 详细信息

土壤养分是维持植物生长的重要参数,空间插值是一种可以从离散的地面真实数据中得到空间分布趋势的方法。通过收集宿州市埇桥区麦田土壤养分178份样品数据,以缓效钾(SAK)作为插补因子,采用反距离加权法(IDW)、普通克里金法(OK)、样条函数法(Spline)和趋势插值法四种方法对其有效性和准确性进行比较评价。OK方法有球面模型、指数模型和高斯模型三种模型,采用平均误差(ME)和均方根误差(RMSE)对插补精度进行交叉验证。结果表明,OK方法优于其他方法。与球面函数和高斯函数相比,指数模型的性能最好,ME和RMSE分别为175.8073和-1.1261。

关键词：土壤养分缓效钾空间插值法

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江苏省单季稻生育期内极端气候事件的分区变化

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江苏农业科学 2019年第1期47卷 299-303页

作者：孙莉娟徐阳鲁德金黄进安徽省人工影响天气办公室安徽合肥230031 安徽省农村综合经济信息中心/安徽省农业生态大数据工程实验室安徽合肥230031 南京信息工程大学应用气象学院江苏南京210044

利用江苏地区52个气象站点1961—2012年逐日最高温、最低温、降水资料及单季稻产量逐年数据,提取了单季稻生育期内(5—10月)的18个极端气候指数进行气候分区,分析了不同子区域极端气候事件的变化及对产量的影响。基于各站点极端气候指... 详细信息

利用江苏地区52个气象站点1961—2012年逐日最高温、最低温、降水资料及单季稻产量逐年数据,提取了单季稻生育期内(5—10月)的18个极端气候指数进行气候分区,分析了不同子区域极端气候事件的变化及对产量的影响。基于各站点极端气候指数的多年均值,主成分和聚类分析的结果表明,江苏省可以划分为苏西北角、苏西北部、苏北部、苏西南部、苏南部和苏东南角6个气候子区域;生育期内极端气候指数的M-K趋势检验结果表明,多数子区域强降水事件的频次和强度有所加剧,而日最高温和日最低温的极值呈现出显著上升趋势,其中苏南地区的增湿增暖趋势尤为显著。生育期内极端气候指数与单季稻产量的相关分析表明,强降水是影响产量的主要气候要素,其中暴雨日数和极端雨天总雨量对产量的负效应最为显著,6个子区域中苏西南部和苏南部的产量对降水波动更为敏感。

关键词：江苏省极端气候指数气候分区单季稻

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