检索结果-内蒙古大学图书馆

农业工程学报 2024年第22期40卷 124-135页

作者：郭其乐郭鹏师丽魁邹春辉郭康军檀艳静河南省气象科学研究所郑州450003 中国气象局·河南省农业气象保障与应用技术重点开放实验室郑州450003 周口市气象局周口466000

为精确监测和评估小麦在成熟期受连阴雨胁迫后穗霉变发芽情况。该研究以2023年5月底黄淮西部一次大范围连阴雨天气过程为例,从气象致灾危险性和遥感变量表征小麦承灾能力两方面,综合应用气象和多源卫星遥感资料,构建模型因子。分别用Spe... 详细信息

为精确监测和评估小麦在成熟期受连阴雨胁迫后穗霉变发芽情况。该研究以2023年5月底黄淮西部一次大范围连阴雨天气过程为例,从气象致灾危险性和遥感变量表征小麦承灾能力两方面,综合应用气象和多源卫星遥感资料,构建模型因子。分别用Spearman和Pearson相关性分析,以及ReliefF特征选择方法进行关键因子筛选,形成3组因子,分别应用Logistic回归等5种分类器和多元线性回归等5种回归方法构建模型,实现了对灾变的精准识别、程度分级和指数回归预测。通过对不同模型性能评估和各因子影响的对比分析,结果表明:所选分类器在气象与遥感因子协同及各独自建模情形下,均能识别穗发芽霉变并准确预测其等级,识别的准确率(accuracy,AC)在0.649~0.811,等级预测的AC在0.432~0.622之间;在穗发芽霉变指数(ear germination and moldiness index,EGMI)预测方面,构建的PCFXGBR模型表现最佳,R^(2)为0.25,均方根误差(root mean square error,RMSE)为15.68,平均绝对误差(mean absolute error,MAE)为11.93。研究发现,遥感模型在灾变识别上更具优势,而气象模型在灾变程度分级上更优,结合两者的气象-遥感协同模型性能最佳。该研究成果为小麦连阴雨减损与灾后评估提供了有力的技术支持。

关键词：小麦成熟期连阴雨麦穗霉变农业灾害监测风险估测多源遥感

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河南省夏花生生产潜力时空变化特征及提升

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生态学杂志 2025年第1期44卷 113-121页

作者：郭康军李春艳张溪荷李彤霄余卫东中国气象局/河南省农业气象保障与应用技术重点开放实验室郑州450003 河南省气象科学研究所郑州450003 东北农业大学农学院哈尔滨150030 鹿邑县气象局河南鹿邑477251

为了合理利用气候资源,明确河南省夏花生生产潜力、产量差和主要限制因子,本文利用河南省112个测站1991-2020年气象资料和2011-2020年正阳县气象局夏花生实际测产数据,采用气候因子逐步订正法,计算了1991-2020年河南省夏花生光合、光温... 详细信息

为了合理利用气候资源,明确河南省夏花生生产潜力、产量差和主要限制因子,本文利用河南省112个测站1991-2020年气象资料和2011-2020年正阳县气象局夏花生实际测产数据,采用气候因子逐步订正法,计算了1991-2020年河南省夏花生光合、光温和气候生产潜力,分析了光合与光温生产潜力、光温与气候生产潜力、气候生产潜力与实际产量3种产量差的变化特征,并基于DNDC模型探索了缩小夏花生产量差的措施。结果表明:1991-2020年河南省夏花生光合生产潜力均值为15821.4 kg·hm^(-2),年际间呈显著下降的变化趋势,空间分布整体呈由东北向西南的递减趋势;光温生产潜力均值为13206.2 kg·hm^(-2),空间分布整体呈由东向西逐渐递减趋势;气候生产潜力均值为10135.9 kg·hm^(-2),空间分布整体呈由东向西、由南向北逐渐递减趋势;整体来说,水分对河南省夏花生产量的限制较温度更为显著;1991-2020年河南省夏花生光合与光温生产潜力差值及气候生产潜力和实际产量差值分别为2615.2和6465.5 kg·hm^(-2),且年际间均呈显著下降趋势,光合与光温生产潜力差值空间分布整体呈由西向东递减趋势;光温与气候生产潜力差值空间分布整体呈由北向南递减趋势;DNDC模型对正阳县夏花生产量有较好的模拟效果。以正阳县2013年为例,夏花生产量与荚果期灌溉量、播期之间均呈现先增加后减少的抛物线的关系,灌溉量为19.1 mm时及播期推迟6 d产量最佳。

关键词：夏花生生产潜力产量差 DNDC模型

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河南省冬小麦主要籽粒品质对气象因子的响应

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麦类作物学报 2024年第10期44卷 1324-1333页

作者：商东耀成林马青荣李筱涵薛昌颖中国气象局/河南省农业气象保障与应用技术重点开放实验室河南郑州450003 河南省气象科学研究所河南郑州450003

为了解河南省小麦品质与气象条件的关系,利用2017—2019年河南省72个县(区)强筋和非强筋小麦品种的287份小麦样品品质测定资料、对应年份逐旬气象因子和小麦生育期观测数据,通过Pearson相关分析、线性相关、二次曲线相关和逐步回归等方... 详细信息

为了解河南省小麦品质与气象条件的关系,利用2017—2019年河南省72个县(区)强筋和非强筋小麦品种的287份小麦样品品质测定资料、对应年份逐旬气象因子和小麦生育期观测数据,通过Pearson相关分析、线性相关、二次曲线相关和逐步回归等方法,分析了气象因子对小麦主要籽粒品质形成的影响,构建了籽粒粗蛋白含量预报模型,探寻影响河南省强筋和非强筋小麦主要品质指标的关键气象因子。结果表明,河南省强筋小麦粗蛋白、湿面筋含量和降落值都高于非强筋小麦。两类筋型小麦降落值与拔节期以后的温度、日照时数和气温日较差关系密切,其中非强筋小麦降落值与气象因子的关联度较高。籽粒湿面筋含量与气温日较差密切相关,不同筋型小麦湿面筋含量对四月份部分气象因子的响应存在显著差异。从小麦籽粒粗蛋白含量预估模型可知,两类小麦粗蛋白含量均受气象条件的影响,但影响因子有所不同,非强筋小麦粗蛋白含量预估模型较为复杂。

关键词：河南冬小麦籽粒品质气象因子

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河南强筋小麦种植品质达标的关键气象因子分析

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中国农业气象 2023年第1期44卷 47-57页

作者：成林申晓晴韩耀杰郭康军中国气象局·河南省农业气象保障与应用技术重点开放实验室郑州450003 河南省气象科学研究所郑州450003 周口市气象局周口466000

为提高优质小麦气象服务针对性,根据2017-2019年河南省72个县(区)6个强筋、中强筋小麦品种的287份小麦样品品质测定资料、对应气象因子和小麦发育期观测资料,利用Pearson相关分析、LSD多重比较和敏感系数等方法,明确了影响河南省强筋小... 详细信息

为提高优质小麦气象服务针对性,根据2017-2019年河南省72个县(区)6个强筋、中强筋小麦品种的287份小麦样品品质测定资料、对应气象因子和小麦发育期观测资料,利用Pearson相关分析、LSD多重比较和敏感系数等方法,明确了影响河南省强筋小麦种植品质的关键气象因子。结果表明:除豫南南部和豫西地区外,河南省大部分地区适宜发展优质强筋小麦。硬度指数、粗蛋白质等6项品质指标不同程度受拔节后气象条件影响,其中拔节-抽穗期和成熟-收获期的气温和日照时数对大部分品质指标影响显著,开花-灌浆期气温和日照时数主要影响硬度指数、沉淀值和吸水量,成熟-收获期降水量对面粉吸水量有负影响。比较敏感系数SV((i))的绝对值,沉淀值对拔节-抽穗期平均最高气温最敏感,SV((i))达0.7954。不同生育期影响强筋小麦种植品质达标的关键气象因子分别为:拔节-抽穗期平均最高气温、空气相对湿度和日照时数,开花-灌浆期空气相对湿度,以及成熟-收获期平均气温。研究结果说明影响河南省强筋小麦种植品质最重要的气象因子为气温。

关键词：强筋小麦敏感系数沉淀值拔节-抽穗期平均最高气温

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夏玉米农田生态系统碳源汇特征及其气候影响

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生态学杂志 2024年第10期43卷 3121-3131页

作者：彭记永张溪荷王冰余卫东安阳国家气候观象台河南安阳455000 中国气象局·河南省农业气象保障与应用技术重点开放实验室郑州450003 河南省气象科学研究所郑州450003 济源市气象局河南济源459000 河南省郑州农业气象野外科学观测研究站郑州450003 中国气象局郑州农业气象野外科学试验基地郑州450003

农田生态系统是陆地生态系统的重要组成部分,玉米是我国种植面积和产量最大的粮食作物。在气候变化背景下,准确评价夏玉米农田生态系统的碳源汇特征,对提高农田生态系统固碳能力具有重要意义。利用1991—2022年郑州国家基本气象站气象... 详细信息

农田生态系统是陆地生态系统的重要组成部分,玉米是我国种植面积和产量最大的粮食作物。在气候变化背景下,准确评价夏玉米农田生态系统的碳源汇特征,对提高农田生态系统固碳能力具有重要意义。利用1991—2022年郑州国家基本气象站气象数据和2008—2022年郑州农业气象试验站夏玉米农田生态系统CO_(2)通量数据、气象观测数据及夏玉米生物量和产量数据,分析了郑州站气候变化特征以及夏玉米农田生态系统CO_(2)通量变化规律,明确了夏玉米农田生态系统碳源汇特征。结果表明:夏玉米农田生态系统CO_(2)通量具有明显的日变化和季节变化特征,除6月份为碳源外,7—9月份均为碳汇。不同气候年型下,夏玉米农田生态系统碳通量具有一定的差异,总初级生产力(gross primary productivity, GPP)多年平均值为1197.5±129.9 g C·m^(-2)·a^(-1);生态系统呼吸(Reco)多年平均值为711.2±129.9 g C·m^(-2)·a^(-1)。不计算收获后的籽粒,夏玉米农田整体表现为CO_(2)的汇,净生态系统碳交换量(net ecosystem exchange, NEE)多年平均值为-342.8±52.3 g C·m^(-2)·a^(-1)。籽粒收获移出农田后,根据理论产量计算,夏玉米农田表现为弱的碳汇,净生物群系生产力(net biome productivity, NBP)为-41.3 g C·m^(-2)·a^(-1)(占NEE的12.0%);根据实际产量计算,夏玉米农田在籽粒收获后表现为较强的碳汇,NBP为-105.9 g C·m^(-2)·a^(-1)(占NEE的30.9%)。郑州站气候呈现暖干化变化趋势,气温和降水对夏玉米农田生态系统碳通量无显著影响,日照时数对夏玉米农田生态系统GPP影响显著(P<0.05),并通过GPP对净生态系统生产力(net ecosystem productivity, NEP)和Reco产生间接影响(P<0.05)。夏玉米生长季,日照时数增加15.6 h·a^(-1),GPP增加19.4 g C·m^(-2)·a^(-1),NEP增加6.6 g C·m^(-2)·a^(-1),表明夏玉米农田生态系统具有较大的固碳潜力。

关键词：气候变化夏玉米农田生态系统碳源/汇净生态系统碳交换量碳达峰碳中和

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基于无人机高光谱的冬小麦LAI估算及LAI遥感产品检验

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生态学杂志 2025年第4期44卷 1306-1313页

作者：李军玲李梦夏熊坤田宏伟张渝晨余卫东中国气象局·河南省农业气象保障与应用技术重点开放实验室河南省气象科学研究所郑州450003 商丘市气象局河南商丘476000 安阳国家气候观象台河南安阳455000

冬小麦叶面积指数(LAI)的动态变化,可用于其长势监测和估产。针对目前地面观测数据和卫星数据的尺度不匹配易引起的尺度效应,以及常用的多光谱数据相对高光谱数据的弱敏感性,为有效利用高光谱信息,优选出最佳波段进而构建LAI估算模型以... 详细信息

冬小麦叶面积指数(LAI)的动态变化,可用于其长势监测和估产。针对目前地面观测数据和卫星数据的尺度不匹配易引起的尺度效应,以及常用的多光谱数据相对高光谱数据的弱敏感性,为有效利用高光谱信息,优选出最佳波段进而构建LAI估算模型以提高LAI估测精度,本文引入无人机高光谱数据作为地面观测和卫星数据的桥梁进行相关研究。实验获取了冬小麦返青期地面实测LAI数据、无人机高光谱数据、高分一号卫星(GF-1)数据。在此基础上,首先对高光谱数据进行不同形式的特征变量变换和计算。通过建立感兴趣区,计算得到和地面观测尺度一致的无人机影像像元。最后进行同尺度下多个植被指数及光谱变换形式和LAI的相关性分析,筛选LAI敏感波段或指数,开展基于无人机和GF-1卫星的不同尺度下冬小麦LAI反演。结果表明:冬小麦LAI敏感波段或指数为635、655、693、704、714、721、724、763、806、813、900和936 nm一阶导,714、717、763、767、784、806、813、900、903和936 nm二阶导以及敏感光谱指数SDy、DVI、MSAVI2、NLI和SAVI,并利用多元逐步回归、偏最小二乘法、岭回归等构建无人机高光谱影像LAI反演模型,通过精度比较认为岭回归建模最优;基于升尺度方法建立了GF-1冬小麦LAI估算模型,并将模拟结果作为相对真值对LAI遥感反演产品进行了真实性检验,FY3_1KM_LAI产品和GF_1KM_LAI产品相关系数达到0.787,说明FY3_LAI产品和相对真值有很强的相关性,可以用于日常业务服务和科研中。本文通过尺度扩展分析不同数据来源下反演模型精度,探讨不同遥感信息源在估算冬小麦LAI方面的能力,对作物管理提供科学指导,也为精准农业研究提供理论依据。

关键词：叶面积指数高分一号卫星无人机高光谱数据真实性检验岭回归

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一种干热风对冬小麦千粒重影响的评估方法

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干旱地区农业研究 2022年第2期40卷 205-212页

作者：成林张志红胡程达中国气象局河南省农业气象保障与应用技术重点开放实验室河南郑州450003 河南省气象科学研究所河南郑州450003

为科学评估干热风灾害对冬小麦千粒重的影响,助力农业防灾减灾,采用叶片光合作用和干物质积累概念模型,于2010—2011、2011—2012年和2013—2014年在郑州农业气象试验站开展干热风控制试验研究。通过分析不同强度灾害与冬小麦叶片光合... 详细信息

为科学评估干热风灾害对冬小麦千粒重的影响,助力农业防灾减灾,采用叶片光合作用和干物质积累概念模型,于2010—2011、2011—2012年和2013—2014年在郑州农业气象试验站开展干热风控制试验研究。通过分析不同强度灾害与冬小麦叶片光合速率受胁迫程度的关系,对灾害影响下的光合作用速率进行修订,从而实现干热风灾害对千粒重影响的定量评估。结果表明:不同程度干热风使小麦叶片光合作用速率降低了0.66%~36.62%,日最高气温是造成胁迫最关键的气象因子;评估模型在正常年份、干热风典型年和试验条件下对千粒重的估算准确率均在95%以上,相对误差均小于4.5%;通过计算理想千粒重与实测千粒重的差值,评估得到,近年来代表站点灌浆前中期和临近收获期1~2 d轻干热风造成的千粒重损失为1~2 g,减产率为0~5%;其他时期不同程度干热风造成的千粒重损失为1~7 g不等,严重的减产率达12%~18%。综上,该评估方法有一定的适用推广性,能够相对真实地、动态地评估灌浆不同时期干热风对小麦千粒重的影响。

关键词：干热风千粒重小麦灌浆期光合动态评估

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河南香菇越夏高温气候特征及其与菌棒坏袋率的关系分析

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中国瓜菜 2024年第5期37卷 98-106,114页

作者：胡莉婷杨光仙李梦夏张溪荷张玉亭孔维丽中国气象局·河南省农业气象保障与应用技术重点开放实验室·河南省气象科学研究所郑州450003 中国气象局郑州农业气象野外科学试验基地郑州450015 河南省农业科学院食用菌研究所郑州450002

气候变暖背景下,高温胁迫已成为影响河南香菇产业发展的制约因素,研究香菇越夏高温气候特征及其与香菇菌棒坏袋率的关系,可为香菇生产应对气候变化提供技术支撑。基于1991—2022年河南省伏牛山区6个香菇主产地区的气象数据,选取30、33... 详细信息

气候变暖背景下,高温胁迫已成为影响河南香菇产业发展的制约因素,研究香菇越夏高温气候特征及其与香菇菌棒坏袋率的关系,可为香菇生产应对气候变化提供技术支撑。基于1991—2022年河南省伏牛山区6个香菇主产地区的气象数据,选取30、33、35、40℃等4个高温界限温度,分析河南香菇主产区的高温变化特征,并结合2022年香菇高温灾害资料,研究香菇越夏期(6—8月)不同高温界限温度下气象因子与菌棒坏袋率的关系,明确香菇遭受高温灾害的主要温度界限指标及气象因子。结果表明,1991—2021年河南香菇越夏期高温热量资源呈显著增加趋势,西峡地区增温尤为明显;越夏期内,7月份33℃以上的日高温最大时长与菌棒坏袋率呈显著正相关,尤其是35℃界限温度下的日高温最大时长与菌棒坏袋率的正相关系数最大。未来应重点关注最高温度在33℃以上的天气,当气温在35℃以上时,应及时采取措施积极防御香菇高温灾害。

关键词：香菇高温气象因子菌棒坏袋率

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中国小麦主产省不同筋型冬小麦品质空间分布特征分析

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麦类作物学报 2025年

作者：胡莉婷姬兴杰胡学旭左璇李凤秀河南省气象科学研究所/中国气象局农业气象保障与应用技术重点开放实验室河南省气候中心中国农业科学院作物科学研究所/农业部谷物产品质量安全风险评估实验室

了解冬小麦品质在不同品种间和不同区域间的变化规律,可为小麦的优质种植和区划研究提供科学指导依据。选取2006-2015年中国河南、河北、山东、安徽和江苏5个冬小麦主产省份内各县市强筋、中强筋、中筋和弱筋小麦的10个品质指标资料,运... 详细信息

了解冬小麦品质在不同品种间和不同区域间的变化规律,可为小麦的优质种植和区划研究提供科学指导依据。选取2006-2015年中国河南、河北、山东、安徽和江苏5个冬小麦主产省份内各县市强筋、中强筋、中筋和弱筋小麦的10个品质指标资料,运用相关分析,探讨品质指标的空间分布特征及其与经度、纬度的关系。结果表明,强筋和中强筋小麦的沉淀值、湿面筋含量、稳定时间、最大拉伸阻力、拉伸面积和延伸性均在河南、河北或山东较高,而中筋和弱筋小麦的上述品质指标在安徽或江苏较高。4种类型小麦的大多数品质指标与经度、纬度存在显著相关关系(P<0.05),其中容重和蛋白质含量均与纬度呈显著正相关,与经度呈极显著负相关(P<0.01);随纬度增加,强筋和中强筋小麦的湿面筋含量、延伸性和评分均显著增大,中筋和弱筋小麦的沉淀值、最大拉伸阻力和拉伸面积均显著降低;随经度增加,强筋小麦的湿面筋含量、吸水量、稳定时间、最大拉伸阻力、拉伸面积、延伸性和评分均显著降低,而中强筋、中筋和弱筋小麦的部分品质指标值(沉淀值、最大拉伸阻力和拉伸面积)均显著增加。总的来说,河北、河南和山东适宜发展强筋和中强筋小麦,安徽和江苏适宜发展中筋或弱筋小麦。

关键词：冬小麦品质空间分布经度纬度

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乳熟期倒伏对夏玉米农田蒸散量的影响

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灌溉排水学报 2022年第7期41卷 8-15页

作者：彭记永韩耀杰李树岩方文松中国气象局·河南省农业气象保障与应用技术重点开放实验室郑州450003 河南省气象科学研究所郑州450003

【目的】确定夏玉米倒伏后农田蒸散量变化特征。【方法】郑州农业气象试验站2016年8月25日出现夏玉米大风倒伏现象,利用正常年(2017年)气象数据、作物观测数据和涡度观测数据,通过Penman-Monteith模型(P-M模型)模拟并检验夏玉米正常生... 详细信息

【目的】确定夏玉米倒伏后农田蒸散量变化特征。【方法】郑州农业气象试验站2016年8月25日出现夏玉米大风倒伏现象,利用正常年(2017年)气象数据、作物观测数据和涡度观测数据,通过Penman-Monteith模型(P-M模型)模拟并检验夏玉米正常生长年型蒸散量变化特征,优化参数模型,计算P-M模型模拟值与实测值的最优拟合度。然后根据率定参数的P-M蒸散模型,利用田间调查数据,以未倒伏的植株参数为假定夏玉米没有发生倒伏,进行农田蒸散量模拟,模拟结果作为蒸散量对照值(P-M_(N));以实际倒伏后的植株参数,进行农田蒸散量模拟,模拟结果为实际倒伏蒸散量(P-M_(L))。【结果】正常年型蒸散量模拟值与实测值具有较好的一致性,模拟绝对误差为0.005,相对误差为10.7%,均方根误差和一致性指数分别为0.019、0.980,说明模型具有较好的预测性。在倒伏年,倒伏后蒸散量模拟值与实测值的绝对误差和相对误差分别为0.002 mm/30 min、2.9%,均方根误差为0.001,一致性指数为0.98。【结论】乳熟期夏玉米倒伏后农田蒸散量显著降低,根据P-M模型计算结果,夏玉米倒伏后农田蒸散量降低0.019 mm/30 min,日平均降低0.68 mm/d,降低18.3%。并且倒伏前期日平均降低0.99 mm/d,降低20.6%;倒伏后期日平均降低0.42 mm/d,降低14.8%。

关键词：夏玉米倒伏 Penman-Monteith模型涡度相关模拟蒸散量

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