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公益性行业科研专项(GYHY201106026)

作品数:8 被引量:45H指数:5
相关作者:王小桃梁宏张正秋刘晶淼张海娜更多>>
相关机构:沈阳区域气象中心研究所中国气象局中国气象局沈阳大气环境研究所更多>>
发文基金:公益性行业科研专项国家自然科学基金江苏省普通高校研究生科研创新计划项目更多>>
相关领域:农业科学天文地球更多>>

文献类型

  • 8篇期刊文章
  • 1篇会议论文

领域

  • 7篇农业科学
  • 3篇天文地球

主题

  • 7篇土壤
  • 5篇土壤相对湿度
  • 5篇相对湿度
  • 4篇春播期
  • 3篇气象
  • 3篇气象因子
  • 2篇土壤湿度
  • 2篇环流
  • 2篇降尺度
  • 2篇根系
  • 1篇底墒
  • 1篇叶面
  • 1篇叶面积
  • 1篇玉米
  • 1篇玉米根
  • 1篇玉米根系
  • 1篇玉米根系生长
  • 1篇月尺度
  • 1篇生物量
  • 1篇通径

机构

  • 2篇中国气象科学...
  • 2篇中国气象局沈...
  • 2篇中国气象局
  • 2篇沈阳市气象局
  • 2篇沈阳区域气象...
  • 1篇南京信息工程...
  • 1篇沈阳区域气候...

作者

  • 2篇刘晶淼
  • 2篇张正秋
  • 2篇梁宏
  • 2篇王小桃
  • 1篇晁华
  • 1篇白月明
  • 1篇房一禾
  • 1篇孙倩倩
  • 1篇陶苏林
  • 1篇李世奎
  • 1篇张海娜

传媒

  • 2篇土壤通报
  • 2篇干旱地区农业...
  • 2篇气象与环境学...
  • 1篇资源科学
  • 1篇应用生态学报
  • 1篇第35届中国...

年份

  • 1篇2018
  • 1篇2016
  • 2篇2015
  • 3篇2014
  • 2篇2013
8 条 记 录,以下是 1-9
排序方式:
土壤湿度对玉米根系生长分布影响的模拟研究被引量:2
2014年
为研究土壤湿度对玉米根系生长分布的影响,本文基于辽宁锦州田间土壤湿度控制试验和根系观测实验,利用CERES-Maize作物模型的根系子模型,模拟了不同土壤湿度条件下玉米根系的生长分布情况,结果表明:1土壤湿度适宜条件下,根长密度(单位体积土壤内根的总体长度)模拟效果较好;2水分亏缺条件下,当三叶-拔节期水分亏缺,模拟效果也较好;但是,当拔节-吐丝期以及吐丝-乳熟期水分亏缺,模拟效果均相对较差。针对模拟效果相对较差的情况,发现了根系模型中根分布权重因子wr的计算存在一定的缺陷,即wr中的参数δ(根系分布负指数递减率参数)和参数Zmax(最大根系深度参数)始终为定值(δ=4、Zmax=200cm),没有考虑较差的土壤水分条件对δ和Zmax的影响。针对这一缺陷,探讨性地给出了参数化的改进方案,即适当减小δ或增大Zmax,可以在一定程度上刻画出较差的土壤水分条件对根系生长分布的影响。该参数化的改进方案得到一定的验证:吐丝-乳熟期土壤水分亏缺,参数改进后(δ=1、Zmax=210cm),根长密度模拟值与实测值的相关系数r增大了0.105,线性拟合的RMSE减小了0.119,模拟精度提高;拔节-吐丝期土壤水分亏缺,参数改进后(δ=0),根长密度模拟值与实测值的r增大了0.078,线性拟合的RMSE减小了0.046,模拟精度也提高。
才奎冶刘晶淼张正秋梁宏白月明李世奎
关键词:土壤湿度根长密度
东北地区春播期土壤水分预测方法研究被引量:5
2015年
根据东北五个土壤湿度分区春播期土壤相对湿度与气象因子、环流因子相关关系,甄选土壤相对湿度主要影响因子,构建多元线性回归模型以预测4、5月土壤相对湿度。结果表明:(1)五个分区土壤相对湿度与封冻雨、降水量呈正相关,与透雨日期、气温及日照时数呈负相关,且4月份土壤相对湿度与封冻雨及透雨日期的相关性较5月更显著;(2)各分区春播期土壤相对湿度与多项环流因子关系较密切,相关系数绝对值大于0.4且通过信度为0.05的显著性检验,并且这些影响因子主要集中在前一年11、12月;(3)基于关键气象因子和环流指数构建的4、5月土壤相对湿度多元线性回归模型均通过F显著性检验,复相关系数达0.5以上,且模型预测准确率基本在80%以上,精度较高。
李雨鸿孙倩倩李辑李晶刘维李琳琳陶苏林
关键词:土壤相对湿度气象因子环流因子
辽西干旱区春播期土壤相对湿度动态预测模型研究被引量:10
2014年
利用统计学方法,根据土壤相对湿度与气象因子、土壤相对湿度自身及环流指数的相关关系,建立了适合辽西干旱区春播期的土壤相对湿度动态预测模型。结果表明:(1)辽西地区4、5月土壤相对湿度与封冻雨和前期底墒相关性较大,且5月土壤相对湿度与同期降水呈显著正相关,与同期气温呈显著负相关;(2)土壤相对湿度与多项环流因子、海温因子及外强迫因子关系较为密切;(3)基于多元线性回归分别建立辽西地区4、5月份土壤相对湿度预报模型,2月末发布首次预报模型,3月末发布4月土壤相对湿度滚动订正模型,4月末发布5月土壤相对湿度滚动订正模型;(4)模型模拟结果表明,各月的拟合准确率均在80%以上,且订正前4、5月份平均相对误差分别为8.5%和5.6%,经模型订正后,平均相对误差分别达到6.6%和4.6%,模拟精度得到提高。
李辑李雨鸿胡春丽房一禾陈鹏狮李晶张晓月黄岩王莹
关键词:土壤相对湿度气象因子环流指数
1981—2012年辽宁省春播期土壤相对湿度月尺度数据重建被引量:5
2013年
辽宁省现有测站春播期土壤相对湿度数据存在不连续性及长时间序列缺失问题。以海城站为例,通过分析现有土壤相对湿度(0—20 cm)与气象因子及临近站点土壤相对湿度的相关关系,构建海城春播期土壤相对湿度统计回归模型,模拟缺测时段春播期土壤相对湿度。进而以此方法重建1981—2012年辽宁省20个观测站春播期土壤相对湿度月尺度数据。结果表明:海城土壤相对湿度与降水量和秋季封冻雨关联较大,相关系数分别超过0.60和0.30,与同期临近站点本溪站土壤相对湿度相关性也超过0.40,依据该3要素构建的4月和5月土壤相对湿度统计回归模型复相关系数R2分别为0.79和0.77,模拟结果与实测资料平均相对误差为2.6%,模拟效果较好;对辽宁省其他数据缺失站点构建的回归模型复相关系数均高于0.50,模型拟合精度优于85%,拟合值和实测值平均相对误差控制在15%以内,较好完成了1981—2012年辽宁省20个测站春播期土壤相对湿度月尺度数据重建。
李雨鸿李辑王小桃李晶黄岩张晓月王莹刘洁
关键词:土壤相对湿度春播期
气象要素对大豆产量的影响分析被引量:20
2013年
基于2001—2009年大豆田间试验观测数据,利用相关分析和通径分析揭示了大豆不同发育期气象因子和生物因子对大豆产量的影响。结果表明:不同发育期的气象要素对大豆产量影响效果不同,其中开花—结荚期的平均气温与大豆产量相关性最大,为0.90,其次为播种—出苗期的降水,相关系数为0.71,结荚—鼓粒期的相对湿度和日照时数,分枝期的生物量和开花期的叶面积对大豆产量具有一定影响(r>0.5)。通径分析显示具有显著直接作用的因子是开花期的叶面积,不同发育期的气温与降水主要通过对生物量和叶面积的间接作用来影响大豆产量,结荚—鼓粒期的相对湿度和日照时数对产量有较大的直接作用。耦合气象因子与生物因子建立大豆产量回归模拟方程,能够较好解释大豆产量(R2=0.99)。
刘景利杨扬梁涛史奎桥张兵兵张慧许长华宋敏陆刚
关键词:通径分析大豆气象因子叶面积生物量
辽宁省土壤墒情预测方法研究被引量:4
2016年
从气象服务需求出发,基于前期研究建立的辽西、辽东地区4、5月土壤相对湿度预测模型,通过降尺度分析,定量化预测辽宁省18个站点4月、5月土壤相对湿度。以2014年为例,通过模型应用与预测结果验证发现,4月预测模型各站点平均相对误差为18%,5月预测模型各站点平均相对误差为13%,总体预测结论基本符合实际情况,模型精度较高。
李雨鸿李辑王婷胡春丽宋晓巍李琳琳李晶
关键词:土壤相对湿度降尺度
陆面模式中根系参数的改进及其对模拟结果的影响被引量:1
2015年
为改进陆面模式中根系的参数化,本文在陆面模式SSiB2玉米农田参数本地化的基础上,将CERES-Maize的根系子模型嵌套到SSiB2模式中,研究2种改进的根系参数化方案对陆气通量模拟结果的影响.结果表明:当根系模型只为SSiB2模式提供根系深度参数(方案1)时,陆气通量的模拟精度有所提高:整个生育期内,感热通量、潜热通量等的模拟值与观测值的相关系数增大,线性拟合的均方根误差减小;播种后121天-成熟,CO2通量的模拟精度也有所提高.当根系模型为SSiB2模式同时提供根系深度和根长密度两种参数(方案2)时,上述通量的模拟精度较原SSiB2模式同样得以提高.与方案1相比,方案2考虑因素更为复杂、全面,但陆气通量的模拟效果却反而有所下降.改进的根系参数化方案较原SSiB2模式的根系参数化方案更接近实际,这使陆气通量的模拟精度提高;方案2过分夸大了表层土壤的相对根量,使其模拟效果逊色于方案1.
才奎冶刘晶淼张正秋梁宏何晓东
关键词:陆面模式根系参数
辽宁省土壤墒情预测方法研究
<正>本研究从气象服务需求出发,基于前期研究建立的辽西、辽东地区4、5月土壤相对湿度预测模型,通过降尺度分析,定量化预测辽宁省18个站点4月、5月土壤相对湿度,最终基于Arc GIS插值,得到辽宁省土壤相对湿度预测分布图...
李雨鸿李辑王婷胡春丽宋晓巍李琳琳李晶
关键词:土壤相对湿度降尺度
文献传递
辽西地区春播期土壤湿度变化特征及气象影响因子分析被引量:10
2014年
利用1981—2011年辽西地区土壤相对湿度、降水和气温资料,对该区土壤湿度和降水变化特征及二者关系进行分析。结果表明:土壤湿度具有明显干化趋势,同期降水不是唯一影响因子;春播期土壤湿度与前秋降水正相关,深层相关系数为0.69,与底墒显著正相关,相关系数最高可达0.84,如此显著的正相关是由于北方特有的封冻雨,秋季降水封冻在土壤里,到第二年春季,气温升高,解冻返浆,土壤变得湿润;5月土壤湿度与同期降水呈正相关,浅层相关系数为0.67,与气温呈负相关,深层相关系数为-0.58。
王小桃李辑晁华李晶张海娜马晓刚
关键词:底墒
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