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题名水分盈亏指数及其在农业干旱监测中的应用
被引量：28
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作者
苏永秀
李政
吕厚荃
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机构
广西壮族自治区气象减灾研究所/国家卫星气象中心遥感应用示范基地
中国气象局国家气象中心
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出处
《气象科技》
2008年第5期592-595,681-682,共6页
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基金
中国气象局新技术推广项目(CMATG2007M02)
广西气象局重点科研项目(桂气科200701)
中国气象局2007年多轨道业务建设项目联合资助
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文摘
从广西农业生产特点和农业干旱监测业务实际需要出发,建立了综合考虑降雨量和同期作物需水量的基于作物水分盈亏原理的农业干旱监测模型,农业干旱监测等级指标,并用该指标分析了1961~2004年广西双季稻、甘蔗生育期间农业干旱的时空分布特征,用自治区农业厅同期旱情资料对2004年广西春旱发生情况进行监测验证,结果表明:水分盈亏指数模型能很好地反映旱情,是一种实时的干旱监测方法,能运用于广西农业干旱监测业务,在每季干旱发生频率的时空分布特征分析上得到的结果也与实际情况相符合。
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关键词
农业干旱
水分盈亏指数
动态监测
水稻
甘蔗
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Keywords
agricultural drought
water budget
drought index
rice
sugarcane
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分类号
S423
[农业科学—植物保护]
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题名1961—2004年广西降水的变化特征分析
被引量：25
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作者
李政
苏永秀
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机构
广西壮族自治区气象减灾研究所/国家卫星气象中心遥感应用示范基地
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出处
《中国农学通报》
CSCD
北大核心
2009年第15期268-272,共5页
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基金
科技部农业科技成果转化资金项目"基于3S技术的优势农产品气候区划区试示范"(2007GB2E100249)
广西壮族自治区气象局气象科学研究与技术开发重点项目"广西农业气象灾害监测服务技术研究"(桂气科200701)
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文摘
为了减轻干旱、洪涝等自然灾害对农业产生的不利影响和为农业产业结构调整提供气候依据,需要对广西降水时空变化特征做进一步研究。以广西91个气象站1961—2004年降雨资料为基础,运用Mann-Kendall非参数检验法,系统分析了近44年来广西降水的时空变化特征。结果表明:1961—2004年广西年平均降雨量总体呈上升趋势,但上升趋势不显著;广西年降雨量有3个时间突变点,分别是1967、1984和1994年;全区大部分站点年降水日数呈明显下降趋势,夏季和冬季的极端强降水事件呈上升趋势变化。在空间变化方面,年降雨量呈明显上升趋势的有6个站点,年降雨日数全区大部分站点呈显著下降的趋势。
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关键词
Mann—Kendall
降水
变化特征
趋势检验
突变检验
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Keywords
Mann-Kendall, precipitation, varition characteristics, trend test, mutation test
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分类号
S16
[农业科学—农业气象学]
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题名基于BP人工神经网络方法的广西稻飞虱发生等级预测
被引量：8
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作者
何燕
何慧
孟翠丽
谢茂昌
龙梦玲
李玉红
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机构
广西壮族自治区气象减灾研究所/国家卫星气象中心遥感应用示范基地
广西壮族自治区气候中心
广西壮族自治区植保总站
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出处
《生态学杂志》
CAS
CSCD
北大核心
2014年第1期159-168,共10页
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基金
广西自然科学基金项目(2011GXNSFA018098和桂科自0832204)
广西科技攻关项目(桂科攻10100004-6)
国家公益性(气象)科研专项经费项目(GYHY201006026)资助
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文摘
利用广西45个农业病虫测报站1988—2012年稻飞虱发生等级及1987—2012年气象要素、大气环流特征量等资料,采用模糊聚类分析、BP人工神经网络等方法,将广西早稻稻飞虱发生等级分为桂东、桂西南和桂西北3个区域,分别对各区域稻飞虱发生等级进行预测。结果表明:各区域稻飞虱发生等级与气象要素及大气环流密切相关,冬春季气温高、雨日多、湿度大、光照少等因素均利于稻飞虱发生,副热带高压、印缅槽和西南气流等均对稻飞虱发生等级有影响;各区域稻飞虱发生等级序列从冬春季气象要素、大气环流特征量中选择初选预测因子,对初选预测因子作EOF展开构造综合预测因子,分区建立预测模型并进行交叉检验表明,3个区域的人工神经网络模型平均拟合绝对误差比逐步回归模型分别小0.07、0.1和0.02,2011、2012年独立样本预测试验表明,人工神经网络模型和逐步回归模型的实际预测绝对误差为0.42和0.5,可见稻飞虱发生等级的BP人工神经网络预测模型比传统逐步回归模型有更好的拟合和预测效果,为稻飞虱与气象要素之间的非线性关系研究开拓新的思路。
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关键词
模糊聚类
气象要素
综合预测因子
人工神经网络
稻飞虱发生程度
拟合误差
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Keywords
fuzzy cluster
meteorological factors
comprehensive predictors
artificial neuralnetwork
occurrence degree of rice planthoppers
fitting error.
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分类号
S435.112.3
[农业科学—农业昆虫与害虫防治]
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