您的位置: 专家智库 > >

吴越

作品数:11 被引量:44H指数:4
供职机构:南京信息工程大学更多>>
发文基金:公益性行业(气象)科研专项中国博士后科学基金国家自然科学基金更多>>
相关领域:农业科学经济管理天文地球环境科学与工程更多>>

文献类型

  • 6篇期刊文章
  • 4篇学位论文

领域

  • 6篇农业科学
  • 2篇经济管理
  • 2篇天文地球
  • 1篇环境科学与工...

主题

  • 5篇高温
  • 4篇水稻
  • 4篇热害
  • 4篇高温热害
  • 3篇一季稻
  • 3篇水稻高温热害
  • 3篇季稻
  • 2篇遥感
  • 2篇同播
  • 2篇年际
  • 2篇年际变化
  • 2篇卫星遥感
  • 2篇南支槽
  • 2篇MODIS
  • 2篇播期
  • 2篇播种
  • 2篇不同播期
  • 1篇点数据
  • 1篇中国国航
  • 1篇农业

机构

  • 10篇南京信息工程...
  • 1篇江苏省气象局
  • 1篇四川省气候中...
  • 1篇宿迁市气象局

作者

  • 10篇吴越
  • 5篇申双和
  • 5篇郭建茂
  • 5篇谢晓燕
  • 4篇王锦杰
  • 1篇李忠贤
  • 1篇曾刚
  • 1篇杨沈斌
  • 1篇江晓东

传媒

  • 2篇中国农业气象
  • 1篇气象科学
  • 1篇江苏农业科学
  • 1篇农业现代化研...
  • 1篇自然灾害学报

年份

  • 2篇2022
  • 1篇2021
  • 1篇2020
  • 2篇2018
  • 4篇2017
11 条 记 录,以下是 1-10
排序方式:
Ningaloo Nino/Nina与华南冬季降水异常的联系
2022年
利用1979—2017年逐月平均的NOAA ERSST V3b海表温度资料、CN05.1降水资料以及NCEP/NCAR大气再分析资料,分析了Ningaloo Nino/Nina的基本特征及其与华南冬季降水异常的联系。结果表明,Ningaloo Nino/Nina是副热带东印度洋海温异常EOF第一模态,具有明显的年际变化特征和季节锁相特性。在扣除El Nino/La Nina的影响后,Ningaloo Nino/Nina与华南冬季降水异常存在着密切的联系,即Ningaloo Nino(Nina)年时,华南地区冬季降水增多(减少)。这种影响的可能机制是:Ningaloo Nino/Nina通过影响南支槽的强度变化进而影响华南冬季降水异常。Ningaloo Nino年冬季,澳大利亚西侧海表温度升高,对流增强,使南半球80°~100°E附近的Hadley环流上升支增强,造成经向环流异常,北半球低纬度地区形成一个异常的反环流圈,导致南支槽的增强。南支槽的强度与华南冬季降水呈正相关关系,南支槽强度偏强时,活跃的扰动向下游传播,槽前盛行的西南气流使得充足的水汽自孟加拉湾由西南向东北方向输入,为华南冬季降水偏多提供了条件,Ningaloo Nina年份的情形则与之相反。
吴越曾刚曾刚李忠贤
关键词:年际变化南支槽
科创板半导体企业价值评估研究——以澜起科技为例
近年来,高端科技产业需求提升,再加上中美贸易的针锋相对,供应链受到限制,半导体产业国产替代进程空前加快,我国迎来了半导体发展的黄金时代。就在行业规模迅速扩大的同时,股票市场能否合理体现上市公司内在价值,是否存在估值泡沫现...
吴越
关键词:企业价值评估B-S模型
典型高温年不同播期一季稻产量差异及其原因分析被引量:20
2017年
为研究自然高温对水稻产量的影响,以南粳45为试材,于2013年在南京信息工程大学农业气象试验站进行3个播期的分期播种试验,分别为4月30日(第1播期,No.1)、5月15日(第2播期,No.2)和5月31日(第3播期,No.3),并分析水稻产量及其性状、产量贡献因子、灌浆期茎和叶向穗的干物质转运及收获指数(Harvest index,HI)对高温的响应特征。结果表明:(1)在试验播期范围内,随着播期的延后水稻表现为增产的趋势,其中No.1与其它两个播期间产量差异达到显著性水平(P<0.05),相比No.2和No.3,No.1产量分别降低3495.08kg·hm-2和6319.58kg·hm^(-2);就产量性状来看,No.1的结实率与其它两个播期达到显著性差异(P<0.05),而3个播期间千粒重和穗粒数的差异均达到显著性水平(P<0.05),总体上来看,高温主要表现为降低结实率和穗粒数;(2)抽穗末穗干重P0、灌浆期同化的干物质量ΔW、灌浆期茎和叶向穗转移的干物质量ΔT这3个产量贡献因子的贡献量均随着播期的推迟逐渐增大;从贡献率来看,对No.1和No.3产量贡献率最大的是ΔW,而No.2是ΔT;(3)3个播期中茎的干物质输出率(Dry matter export rate,DMER)和转化率(Dry matter transformation rate,DMTR)均超过叶的两倍(除No.1的DMER),叶的DMER和DMTR均表现为No.1最大,No.3最小,分别相差4.37和7.35个百分点,但No.1茎的DMER和DMTR均最小;(4)3个播期HI大小趋势与产量一致,表现为No.1(28.84%)
郭建茂吴越杨沈斌江晓东谢晓燕王锦杰申双和
关键词:水稻分期播种高温胁迫
基于ORYZA2000模型对江苏不同播期水稻高温热害的评估
水稻是我国重要的粮食作物,对于国家粮食安全稳定具有重要意义,但当前水稻面临着不同气象灾害的影响,尤其是高温热害。适宜播期的选择能有效地降低水稻遭受高温危害的程度,从而实现水稻的高产和稳产。因此,本文以两个高温指标(连续3...
吴越
关键词:水稻高温热害播种期
NingalooNi(?)o/Ni(?)a与华南冬季降水异常的联系
本文利用1961—2017年NOAARSST3b逐月平均海表温度数据、NCEP/NCAR逐月平均再分析资料以及由中国CN05.1格点降水资料,研究了 Ningaloo Ni(?)o/Ni(?)a的变化特征,并对Ninga...
吴越
关键词:年际变化南支槽
文献传递
新租赁准则对航空公司财务报告与绩效的影响研究——以中国国航为例
企业利用《国际会计准则第17号——租赁》(IAS17)中关于经营租赁和融资租赁的划分设定重新构造合同,产生了很多表外融资。如美国的“安然”事件、中国的“长航油运”退市就是其中的典型案例,这让业界和学术界一直对IAS17质...
吴越
关键词:财务报表
文献传递
基于卫星遥感与气象站数据的水稻高温热害监测和评估模型研究——以江苏、安徽为例被引量:4
2017年
随着全球气候变暖,水稻高温热害的发生愈加频繁。为此,本文在前人研究成果的基础上,开展了水稻高温热害监测和评估模型研究。首先利用卫星遥感数据反演逐日最高气温和平均气温,云覆盖区域则以相应站点气温数据插值后补充,生成"卫星—插值"气温时间序列数据。同时提取水稻种植区域并判别其是否在高温热害的关键期——抽穗开花期。然后基于以上数据,依据水稻高温热害指标展开水稻高温热害监测和评估,对热害进行等级划分与统计。模型可实现任意时间点之前水稻高温热害的快速监测与评估,也可以给出全研究区域水稻全生育期总体的高温热害监测与评估结果。以江苏、安徽两省为例进行2013年夏季水稻高温热害监测和评估模型的应用,该模型达到了较好的使用效果,将有很好的应用前景。
郭建茂王锦杰吴越谢晓燕申双和
关键词:水稻高温热害MODIS
基于卫星遥感与气象站点数据的水稻高温热害监测和评估模型的改进被引量:10
2018年
水稻是我国的三大粮食作物之一,对我国的粮食安全至关重要。随着近年来气候变暖愈演愈烈,水稻高温热害的发生也更加频繁,水稻高温热害已成为重大农业气象灾害。加强高温热害监测和预警技术研究已迫在眉睫。为此基于卫星遥感与气象站点数据建立了水稻高温热害监测和评估模型,模型可在全研究区域范围内,选择水稻生长季内的任意时段,对这时段内正处于抽穗开花期水稻的高温受害情况进行监测和评估。随着研究的深入,对上述模型进行如下的完善:(1)加入新的数据源提高气温反演的精度;(2)在监测和评估结果图像中增加水稻高温热害不同等级发生次数统计结果。
郭建茂王锦杰吴越谢晓燕申双和于庚康
关键词:MODIS水稻高温热害
安徽省一季稻抽穗开花期高温热害分布规律被引量:3
2018年
利用安徽省一季稻主产区1960—2014年24个气象站点逐日观测数据和1980—2007年一季稻发育期资料,采用线性趋势分析、5年滑动平均、Morlet小波分析及Arc GIS技术,分析安徽省一季稻抽穗开花期高温热害分布规律。结果表明:(1)1960—2014年安徽省一季稻主产区抽穗开花期高温热害年际变化表现为1993年后高温热害次数呈增加趋势,并且进入21世纪以来,轻度高温热害次数呈下降趋势,中度及重度高温热害发生次数增加;(2)进入21世纪后高温热害发生更为频繁,高温热害天数增加,高温热害强度增强较为明显;(3)13年时间尺度为安徽省一季稻抽穗开花期高温热害变化的第一主周期,在该尺度下高温热害发生次数将继续偏多;(4)安徽省一季稻主产区抽穗开花期各站年均高温热害发生次数、累积高温日数及累积危害积温总体而言表现为由南向北减少的空间分布格局,并且沿江地区是高温热害的多发区,因此安徽省一季稻抽穗开花期高温热害防治重点区域在沿江地区。
郭建茂李淑婷谢晓燕吴越王锦杰申双和
关键词:一季稻抽穗开花期高温热害
安徽省一季稻产量灾损风险评价被引量:7
2017年
利用安徽省1981-2014年50个市(县)一季稻产量资料,采用直线滑动平均方法计算一季稻相对气象产量,通过正交经验分解(EOF)分析一季稻相对气象产量的时空变化特征,并从一季稻产量灾损角度出发,采用灾年平均减产率、产量变异系数、减产风险指数及区域农业水平指数作为产量灾损风险评估指标,对安徽一季稻产量灾损进行风险区划。结果表明:研究期内安徽省各市(县)一季稻产量变化趋势一致,北部增产或减产较南部明显,2005年之前安徽一季稻产量波动剧烈;不同产量灾损评估指标在空间上表现出一定的地域性和连续性,灾年平均减产率、产量变异系数和减产风险指数均表现为北部数值高于南部,区域农业水平指数呈现由东北向西南减小的趋势。根据产量灾损综合风险指数区划结果,研究区域内北部灾损风险高于南部,风险高值区和中值区主要分布在沿淮、江淮北部,风险低值区面积最广,主要位于皖南山区、沿江地区及江淮南部。
郭建茂谢晓燕吴越王锦杰申双和
关键词:一季稻
共1页<1>
聚类工具0