浅谈GIS在农业气候区划中的应用

来源 :第30届中国气象学会年会 | 被引量 : 0次 | 上传用户:hustmjh
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中小尺度自动气象站增加区域自动气象站网的建设和时间观测分辨率的提高,为实时监测局地提供了精细观测资料.利用GIS技术可以对区划指标进行细网格化推算,引进区域站的GIS技术对区划指标更精确化,精细化,更能充分细致反映风格的实际情况.
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精细的暴雨预报对提高气象灾害防御能力有重要作用,数值预报是制作精细暴雨预报的重要手段,资料同化是获得精确数值预报初值的重要保证.为提高暴雨预报的精度,本文针对卫星辐射率资料,利用三维变分同化技术和增长模繁殖法(BGM)集合预报技术,基于WRF模式,设计了集合变分混合同化方案(BGM-3DVAR),讨论了混合同化方案中集合成员数目对暴雨预报效果的影响.结果表明:利用BGM方法得到的集合预报信息能够为
本文利用欧盟的METOP-1、美国的GRACE A、我国台湾的COSMIC等掩星折射率资料,以美国NCEP开发的GSI同化系统为平台,对2012年6月10-13日华南地区一次静止锋引起的暴雨过程进行了循环同化模拟分析.共展开3组模拟对比实验:第一组不同化GPS掩星折射率资料;第二组只同化一个时次的GPS掩星折射率资料;第三组循环同化26小时的GPS掩星折射率资料.实验结果表明:1、循环同化的暴雨预
自6月16日至6月22日,江南连续出现强降雨过程,造成特大洪涝灾害.2010年6月21日,江西抚州唱凯大堤决堤,造成了严重的经济损失,这与前期16日到21日抚州市的持续暴雨过程密不可分,其中19日降水量最强,导致江河、水库水情变得异常严峻.对2010年6月19日抚州市的特大暴雨过程进行了综合分析.从高低层的天气形势、物理量、雷达拼图出发,利用风云2号卫星红外云图资料其独特、直观与准确及时的特性,对
天气预报发展至今天,其服务水平与社会需求之间的矛盾日益突出.本文从气象服务理念、服务用语以及服务形式三个方面出发,讨论气象部门如何提高气象服务水平,贴近公众,并以此促进气象事业发展.
将城市中频发的内涝灾害作为研究对象,借助3S技术,利用2007~2010年济南市城区自动站的降水量数据及Rapid Eye 5卫星遥感影像数据等,构建了济南市城区内涝灾害数据库,探索了一种适用于大、中城市内涝风险评估的思路与方法.基于灾害风险的理念,从孕灾环境敏感性、致灾因子危险性、承灾体易损性和防灾减灾能力四个方面入手,探讨了城市内涝灾害损失评估和风险表达方式,并制作了济南市城区内涝风险评估区划
利用常规观测资料、卫星云图及产品资料,针对山西2011年7月1日-2日暴雨过程进行分析,皆在提高暴雨的业务预报能力。得出:(1)7月1日-2日暴雨甚至大暴雨过程中高空主要影响系统是东北冷涡,西南涡,副热带高压,高空槽,切变线等;(2)云团有涡旋自组织现象,产生强降水的云团强度较强,相当黑体亮温中心值达到225K以下;有些强降水云团是孤立云团,有些强降水云团是多个小降水云团有组织合并发展起来的,有组
利用黄冈9个县市1961~2012年逐月降水量,运用旱涝Z指数法和极小值函数法,综合分析了黄冈市各类干旱的时空演变特征及其重现期.得到:1)黄冈市春、夏、秋、冬四季干旱以及春末夏初旱和伏期干旱出现的频率最多,其次是冬春连旱和春夏连旱;2)8类干旱中,除冬季干旱在进入21世纪之后没有出现集中期外,其余7种干旱均出现了一段集中期.可见进入21世纪以来,干旱在黄冈市发生频率呈增加趋势,干旱也逐步增长为抑
采用2007~2011年烟叶区划区域内加密自动站点资料,2001~2010年常规气象站点地面观测资料,以及区域所属乡镇烟叶种植面积及产量资料,参考烟草种植的生物学指标,结合区域农业气候资源特点,通过对烟叶产量与农业气象条件进行相关分析、对各影响因子求取权重、多指标加乘等数学方法,得出烟叶生长适宜性分区气候指标.最后利用GIS技术,做出区域优质烟叶精细化农业气候区划图,并进行分区评述,结果表明:将烟
本文利用谷城县1959-2008年气温变化资料,对本地气温的基本特征及变化趋势进行了分析.结果表明,在全球气温变暧的背景下,谷城地区的气温也在悄悄地发生着变化.50年来谷城经历了二个冷期和二个暧期,总体气温呈上升趋势.从年代上看,年平均最冷气温出现在20世纪60年代未到80年代初.20世纪60年代初期气温略偏高,从1994年以后气温逐渐上升.不同季节,气温变化不同,春、夏、秋、冬四季以冬季气温具有
利用1965-2011年宜昌市逐日气温观测资料,依据张宝堃应用候平均气温稳定通过某一临界值划分四季的标准,建立近47a宜昌的季节平均气温的时间序列,并结合GIS分析功能,分析近47a宜昌市春、夏、秋、冬四季开始时间和持续时间变化特征.结果表明,宜昌夏季最长,其次是冬季,然后是春季,秋季时间最短;春、夏季开始时间提前,秋、冬季开始时间推后,四季开始时间变化倾向率依次为-0.347、-0.786、1.