江苏省冬小麦春霜冻的发生规律及预报预警研究
这是一篇关于冬小麦,春霜冻,发生规律,风险区划,预报预警的论文, 主要内容为江苏省春季霜冻发生频率高,严重影响了冬小麦的品质和产量。随着气候变暖,极端天气、气候事件出现频繁,导致全球低温冷害事件的发生频率和霜冻害起讫日期出现了明显的变化。因此,在全球气候变暖背景下研究区域冬小麦春霜冻害发生规律以及预报预警有着重要的理论价值和实际意义。 根据江苏省1980～2009年常规气象台站资料和冬小麦生育期观测数据,提出冬小麦春霜冻的致灾指标,同时运用正交经验数EOF分析和Morlet小波分析方法探讨江苏省冬小麦春霜冻害的时空分布规律,构建冬小麦春霜冻的灾害风险指数,并用该指数进行江苏省冬小麦春霜冻的气侯风险区划。结果表明,(1)1980-1987年间江苏省冬小麦春霜冻年总发生站次以6.11站次/a的倾向率呈显著(P<0.05)递增趋势,1988-2009年呈明显减小趋势,减幅为0.9站次/a(P<0.05)：同时,该省冬小麦各等级春霜冻害发生站次的年际变化也表现出相同的趋势；(2)春霜冻总站次发生的时间在1月下旬-4月下旬,发生站次最大值均出现在2月下旬；(3)江苏全省冬小麦春霜冻害的历年总发生站次有明显的22a、准11a、4a和2a周期；(4)重霜冻发生次数最多的地区是淮北地区的沐阳县,轻、中春霜冻害发生次数最多的地区是苏北沿海的大丰市；(5)霜冻少发区在兴化,频发区主要分布在淮南的大丰；轻、中霜冻发生频率表现为淮南大于淮北,而重霜冻发生频率则淮北大于淮南。(6)冬小麦春霜冻的高度风险区分布在苏北的新沂市、沭阳县、大丰市、如皋市和如东县；中度风险区分布在徐州(新沂除外)、连云港、宿迁(沭阳除外)、淮安、盐城(大丰除外)、扬州(高邮除外)、泰州(兴化除外)和南通(如皋、如东除外)等地区；低度风险区为整个苏南地区和里下河地区的兴化市和高邮市。 选取2005年3月3～5日一次严重冬小麦春霜冻事件作为典型个例,利用NECP1。×1°的6小时再分析资料对霜冻发生的天气背景、影响天气系统及成因进行了分析；收集54个气象台站的逐日气象观测资料,在ArcGIS9.3中采用反距离权重插值法,研究霜冻期间地面层气象要素的变化情况；根据江苏省冬小麦春霜冻的致灾指标,分析此次降温天气下江苏省冬小麦的霜冻等级分布。研究结果表明：(1)此次霜冻的主要天气背景：在500hPa图上,新疆北部形成横槽,横槽转竖引导冷空气大举南下；地面形成了强的冷高压、冷温度中心和冷温度平流；(2)冷平流的输送和冷高压控制下晴空辐射冷却双重降温是形成霜冻天气的主要原因；(3)气压高、气温低、风速小、湿度小是此次霜冻期间地面层气象要素变化特征；冷空气自北向南扩展蔓延,低温危害总体上表现为北重南轻；(4)较高的气压,较小的风速和湿度为霜冻的发生创造了有利条件,成为霜冻预报的着眼点；(5)赣榆、盱眙、兴化的冬小麦无霜冻；徐州的冬小麦遭受轻霜冻；淮安、如皋、昆山的冬小麦遭受中霜冻；沭阳、滨海、大丰的冬小麦遭受重霜冻。 利用江苏省3个气象站(徐州、赣榆、昆山)1980年～2009年30年间春霜冻日及前一天逐时地面气象观测资料,筛选出预报量和指示意义较好的预报因子。以冬小麦生育期观测资料为基础,运用多元逐步回归方法建立江苏省冬小麦霜冻预报的数学模型,并进行检验。结合江苏省冬小麦春霜冻指标,对不同生育期的冬小麦春霜冻进行预警。结果表明：(1)霜冻日前一天地面气象要素有以下特点：气压高,夜晚湿度小,夜晚总云量较小,风速小；(2)与霜冻日最低气温之间相关关系最好的因素有：前一日08时和2G时气玉、08时和20时气温、08时和20时相对湿度、08时和20时水汽压。其次是：前一日08时和20时总云量、08时和20时风速；(3)对建立的多元回归方程进行了检验,回归方程显著,全区3个代表站霜冻等级预报拟合率在50%-90%,淮北地区的拟合率高于淮南地区；2007年和2008年的试报效果较好,其中徐州地区返青～拔节期的轻霜冻、赣榆地区返青～拔节期的轻霜冻和中霜冻、昆山地区拔节～抽穗期的重霜冻预报准确率均达到100%。
土壤墒情预报预警系统的设计与实现
这是一篇关于土壤墒情,数据库,预报预警,服务网站,JavaWeb的论文, 主要内容为旱涝灾害是影响农业生产的重要因素之一,灾害频繁地发生已经影响了我国部分地区农作物产量,严重制约了农业经济发展。发展精细灌溉农业技术和农作物土壤墒情的准确预报预警一直都是研究者们关注的课题。目前,已有学者在土壤墒情预警系统开展了相应的研究,但在预测土壤水分变化、判断农作物何时需水等问题尚不够成熟。传统意义的土壤墒情预报技术在一定程度上为农业的灌溉提供了帮助,但在实时灌溉控制和土壤水分含量的预报方面还存在一定的不足。因此,迫切需要借助现代技术开发预警服务系统。土壤墒情预报预警服务系统的建立不仅可以为相关政府部门在指导农民耕作提供了技术支持,而且也为未来农业发展建立信息化、智能化的农业信息操作管理平台提供了指导意见。本文通过查阅大量的国内外文献,针对传统土壤墒情预报预警系统成本高、效率低、不易推广等问题,利用传感器技术、数据库技术、计算机网络技术、计算机编程技术,结合当前需求分析,设计出一套土壤墒情预报预警服务系统。论文主要工作包含:分析对比了国内外预警系统研究现状,并对墒情系统的整个运作系统做了初步了解。结合当前系统开发现状,对土壤墒情系统进行需求分析,需求分析中,对目前存在的问题和不足做了问题分析,并根据问题做出对应的系统功能需求分析。模块包括采集模块、管理模块和预警模块。根据需求分析,结合系统设计目标和原则,使用模块化的方式在系统开发、系统的体系结构等方面给出了系统总体框架设计。并针对土壤墒情数据的采集模块、数据管理与分析模块、墒情预报预警模块等方面给出了详细的设计。其中,土壤墒情预报预警模块采取了 BP神经网络算法作为土壤墒情预报预警动态预测模型,并参考其他常用预警机制结合系统本身需求对土壤墒情进行预警。使用JAVA编程,采用Jfinal框架,结合JavaWeb等计算机网络技术实现了前文提出的土壤墒情预警系统,并建立了服务网站。网站实现了数据采集、墒情数据查询、墒情数据管理、墒情预测、警情发布等功能。系统功能强大、操作简单、易于推广,降低了成本提高了工作效率。土壤墒情预报预警服务系统的设计和研发工作对土壤墒情预报系统的发展、农业信息化和自动化的发展和智慧农业的发展具有重要的参考价值和推动作用,是我国农业墒情向信息化、网络化、智能化发展的必由之路。
土壤墒情预报预警系统的设计与实现
这是一篇关于土壤墒情,数据库,预报预警,服务网站,JavaWeb的论文, 主要内容为旱涝灾害是影响农业生产的重要因素之一,灾害频繁地发生已经影响了我国部分地区农作物产量,严重制约了农业经济发展。发展精细灌溉农业技术和农作物土壤墒情的准确预报预警一直都是研究者们关注的课题。目前,已有学者在土壤墒情预警系统开展了相应的研究,但在预测土壤水分变化、判断农作物何时需水等问题尚不够成熟。传统意义的土壤墒情预报技术在一定程度上为农业的灌溉提供了帮助,但在实时灌溉控制和土壤水分含量的预报方面还存在一定的不足。因此,迫切需要借助现代技术开发预警服务系统。土壤墒情预报预警服务系统的建立不仅可以为相关政府部门在指导农民耕作提供了技术支持,而且也为未来农业发展建立信息化、智能化的农业信息操作管理平台提供了指导意见。本文通过查阅大量的国内外文献,针对传统土壤墒情预报预警系统成本高、效率低、不易推广等问题,利用传感器技术、数据库技术、计算机网络技术、计算机编程技术,结合当前需求分析,设计出一套土壤墒情预报预警服务系统。论文主要工作包含:分析对比了国内外预警系统研究现状,并对墒情系统的整个运作系统做了初步了解。结合当前系统开发现状,对土壤墒情系统进行需求分析,需求分析中,对目前存在的问题和不足做了问题分析,并根据问题做出对应的系统功能需求分析。模块包括采集模块、管理模块和预警模块。根据需求分析,结合系统设计目标和原则,使用模块化的方式在系统开发、系统的体系结构等方面给出了系统总体框架设计。并针对土壤墒情数据的采集模块、数据管理与分析模块、墒情预报预警模块等方面给出了详细的设计。其中,土壤墒情预报预警模块采取了 BP神经网络算法作为土壤墒情预报预警动态预测模型,并参考其他常用预警机制结合系统本身需求对土壤墒情进行预警。使用JAVA编程,采用Jfinal框架,结合JavaWeb等计算机网络技术实现了前文提出的土壤墒情预警系统,并建立了服务网站。网站实现了数据采集、墒情数据查询、墒情数据管理、墒情预测、警情发布等功能。系统功能强大、操作简单、易于推广,降低了成本提高了工作效率。土壤墒情预报预警服务系统的设计和研发工作对土壤墒情预报系统的发展、农业信息化和自动化的发展和智慧农业的发展具有重要的参考价值和推动作用,是我国农业墒情向信息化、网络化、智能化发展的必由之路。
基于移动应用的聊城市公共气象服务平台的设计与实现
这是一篇关于公共气象服务,精细化预报,预报预警,Android,Web的论文, 主要内容为人民群众对气象数据越来越重视,对气象服务的要求也慢慢变得更细致、更个性化,公共气象服务需求和公共气象服务的质量严重影响着城市的稳定与持续发展。聊城市气象局为逐步改善气象服务与公众需求的差距问题,及时为公众传递气象服务信息,由传统向现代,由粗放走向精细的转型是贯穿聊城市智慧气象发展始终的理念。因此,有必要建设一套基于移动应用的聊城市公共气象服务平台。公共气象服务平台主要选用Java开发语言,MVC思想、HTML技术、SSH框架进行开发,Web端与Android端使用Restful技术,均通过JSON数据进行展现,使用MYSQL数据库存储公共气象服务数据。在公共气象服务平台的业务展现页面,主要利用Struts框架的标签库提供数据支持,内部服务处理利用Restful Client、Restful Endpoint、WebService Endpoint 提供技术支撑,具体业务处理则需要调用业务逻辑组件、平台标准逻辑组件、平台Spring服务,利用Hibernate框架完成对MYSQL内数据的持久化。公共气象服务平台将主要分为公共气象服务与后台管理,公共气象服务则由Web端与Android端构成。公共气象服务功能主要完成地面资料查看、卫星云图资料查看、雷达资料查看、精细化预报查看、天气指数查看、闪电资料查看、空气质量查看、气候服务产品查看、预警信号查看、常规预报产品查看、地面统计查看、城镇报产品查看、气候产品查看、实况、预报预警、Android端主页。后台管理主要用于进行用户管理、访问统计、文件管理、统计图表、消息推送。公共气象服务平台运行后,使聊城市能够合理梳理气象灾害警报发布阶段内出现的各类情况,改善了聊城市公共气象服务的办事速度及工作质量,促进了聊城市气象台业务维护能力的提升,解决了聊城市气象服务尤其是决策气象服务的显示预警及传输问题。
江苏省冬小麦春霜冻的发生规律及预报预警研究
这是一篇关于冬小麦,春霜冻,发生规律,风险区划,预报预警的论文, 主要内容为江苏省春季霜冻发生频率高,严重影响了冬小麦的品质和产量。随着气候变暖,极端天气、气候事件出现频繁,导致全球低温冷害事件的发生频率和霜冻害起讫日期出现了明显的变化。因此,在全球气候变暖背景下研究区域冬小麦春霜冻害发生规律以及预报预警有着重要的理论价值和实际意义。 根据江苏省1980～2009年常规气象台站资料和冬小麦生育期观测数据,提出冬小麦春霜冻的致灾指标,同时运用正交经验数EOF分析和Morlet小波分析方法探讨江苏省冬小麦春霜冻害的时空分布规律,构建冬小麦春霜冻的灾害风险指数,并用该指数进行江苏省冬小麦春霜冻的气侯风险区划。结果表明,(1)1980-1987年间江苏省冬小麦春霜冻年总发生站次以6.11站次/a的倾向率呈显著(P<0.05)递增趋势,1988-2009年呈明显减小趋势,减幅为0.9站次/a(P<0.05)：同时,该省冬小麦各等级春霜冻害发生站次的年际变化也表现出相同的趋势；(2)春霜冻总站次发生的时间在1月下旬-4月下旬,发生站次最大值均出现在2月下旬；(3)江苏全省冬小麦春霜冻害的历年总发生站次有明显的22a、准11a、4a和2a周期；(4)重霜冻发生次数最多的地区是淮北地区的沐阳县,轻、中春霜冻害发生次数最多的地区是苏北沿海的大丰市；(5)霜冻少发区在兴化,频发区主要分布在淮南的大丰；轻、中霜冻发生频率表现为淮南大于淮北,而重霜冻发生频率则淮北大于淮南。(6)冬小麦春霜冻的高度风险区分布在苏北的新沂市、沭阳县、大丰市、如皋市和如东县；中度风险区分布在徐州(新沂除外)、连云港、宿迁(沭阳除外)、淮安、盐城(大丰除外)、扬州(高邮除外)、泰州(兴化除外)和南通(如皋、如东除外)等地区；低度风险区为整个苏南地区和里下河地区的兴化市和高邮市。 选取2005年3月3～5日一次严重冬小麦春霜冻事件作为典型个例,利用NECP1。×1°的6小时再分析资料对霜冻发生的天气背景、影响天气系统及成因进行了分析；收集54个气象台站的逐日气象观测资料,在ArcGIS9.3中采用反距离权重插值法,研究霜冻期间地面层气象要素的变化情况；根据江苏省冬小麦春霜冻的致灾指标,分析此次降温天气下江苏省冬小麦的霜冻等级分布。研究结果表明：(1)此次霜冻的主要天气背景：在500hPa图上,新疆北部形成横槽,横槽转竖引导冷空气大举南下；地面形成了强的冷高压、冷温度中心和冷温度平流；(2)冷平流的输送和冷高压控制下晴空辐射冷却双重降温是形成霜冻天气的主要原因；(3)气压高、气温低、风速小、湿度小是此次霜冻期间地面层气象要素变化特征；冷空气自北向南扩展蔓延,低温危害总体上表现为北重南轻；(4)较高的气压,较小的风速和湿度为霜冻的发生创造了有利条件,成为霜冻预报的着眼点；(5)赣榆、盱眙、兴化的冬小麦无霜冻；徐州的冬小麦遭受轻霜冻；淮安、如皋、昆山的冬小麦遭受中霜冻；沭阳、滨海、大丰的冬小麦遭受重霜冻。 利用江苏省3个气象站(徐州、赣榆、昆山)1980年～2009年30年间春霜冻日及前一天逐时地面气象观测资料,筛选出预报量和指示意义较好的预报因子。以冬小麦生育期观测资料为基础,运用多元逐步回归方法建立江苏省冬小麦霜冻预报的数学模型,并进行检验。结合江苏省冬小麦春霜冻指标,对不同生育期的冬小麦春霜冻进行预警。结果表明：(1)霜冻日前一天地面气象要素有以下特点：气压高,夜晚湿度小,夜晚总云量较小,风速小；(2)与霜冻日最低气温之间相关关系最好的因素有：前一日08时和2G时气玉、08时和20时气温、08时和20时相对湿度、08时和20时水汽压。其次是：前一日08时和20时总云量、08时和20时风速；(3)对建立的多元回归方程进行了检验,回归方程显著,全区3个代表站霜冻等级预报拟合率在50%-90%,淮北地区的拟合率高于淮南地区；2007年和2008年的试报效果较好,其中徐州地区返青～拔节期的轻霜冻、赣榆地区返青～拔节期的轻霜冻和中霜冻、昆山地区拔节～抽穗期的重霜冻预报准确率均达到100%。
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