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统计方法在中国农业气象中的应用进展被引量：19: 2016年; 统计学是目前农业气象工作中最有效并广泛应用的研究工具,农业气象统计比一般生物统计和气象统计有着更广泛的内容和应用更复杂的特点。统计方法被广泛应用于农业气象试验数据处理与监测评估和农业气象预报中,其中有统计假设检验、分布函数、相关和回归分析、聚类分析、小波分析、经验正交函数分解、灰色关联分析、时间序列分析、人工神经网络等,每种统计方法都有自身的优点和不足。统计方法在农业气象中的运用,取得了许多成果,但也存在不足。今后,应结合农作物生长发育的机理,深入理解各种统计方法的数学原理,加强统计方法应用的规范性,以减少应用统计方法解决农业气象研究问题中常出现的简单照搬、应用盲目的现象;应强化假设检验在农业气象试验数据分析方面的应用、概率密度和分布函数的适用性等方面的研究,加强相关和回归分析方法应用的数据独立性检验,注意灰色关联分析法、人工神经网络法和回归分析法等不同预测方法应用结果的比较,为统计方法在农业气象中的规范化应用提供参考。; 杨霏云朱玉祥李文科罗蒋梅郑秋红; 关键词：农业气象

一种基于作物模型的干旱评估方法: 本发明涉及自然灾害风险评估领域，尤其涉及一种基于作物模型的干旱评估方法，包括完成冬小麦田间试验；获取冬小麦试验田所属区域的历史数据；基于APSIM‑wheat模型输出水分胁迫因子数据和土壤相对湿度数据；拟合Sw‑H关系式...; 伍露杨霏云冯利平程陈王旗董宛麟李孟蔚

基于云模型的冬小麦气候适宜度评价方法——以安徽省宿州市为例被引量：7: 2016年; 为建立冬小麦气候适宜度量化评价方法,本文基于云模型理论,依据光、温和水界限指标,采用"3En"法则确定云参数,建立日照、气温和降水对小麦生长影响的云模型。运用积分回归法,确定权重系数,采用加权综合法和几何平均法,确定不同生育期和全生育期气候适宜度,利用1954—2013年安徽省宿州市各县(区)冬小麦单产和1995—2013年观测地段产量因素等资料进行检验。结果表明,日照适宜度可用左半云,气温和降水适宜度可用梯形云来表达。计算的冬小麦全生育期气候适宜度,与宿州市各县(区)冬小麦气候产量呈显著或极显著正相关关系;与观测地段的冬小麦气候产量、千粒重、每穗籽粒数和乳熟期株高呈显著正相关,相关系数分别为0.588 0(P<0.01)、0.756 1(P<0.01)、0.670 7(P<0.01)和0.464 3(P<0.05)。返青—拔节期、抽穗—乳熟期2个时期的气候适宜度与单位面积穗数、每穗籽粒数的相关系数分别为0.558 9(P<0.05)、0.710 7(P<0.01)和0.736 1(P<0.01)、0.744 2(P<0.01),拔节—抽穗期气候适宜度与单位面积穗数的相关系数为0.649 8(P<0.01)。1954—2013年宿州市日照与降水适宜度以每10年0.005和0.008的速度降低,气温适宜度以每10年0.028的速率升高。研究结果可作为评价宿州冬小麦对气候条件的适应性及制定相应策略的参考依据。; 李德周文鳞杨霏云; 关键词：冬小麦云模型气候适宜度气候产量气候因子生育期

中国典型生态系统GPP的季节变异及其影响要素被引量：7: 2022年; 总初级生产力(GPP)是陆地生态系统碳汇的重要组分之一,明晰GPP的变化规律及其影响机制,对深入认知生态系统碳循环过程有着重要意义。然而,目前鲜有研究基于多站点通量监测阐明不同类型生态系统GPP的季节变化特征及其主要影响因素。基于ChinaFLUX,沿着东西水热梯度分布的草地样带选择内蒙古温带草原(内蒙古站)、高寒灌丛-草甸(海北站)和高寒草地(当雄站)作为研究对象,沿着南北森林样带选择长白山温带针阔混交林(长白山站)、千烟洲亚热带常绿针叶人工林(千烟洲站)和鼎湖山亚热带常绿针阔混交林(鼎湖山站)作为研究对象,结合机器学习等统计方法,探讨GPP的季节变化特征、主要影响因素以及甄别不同生态系统间的差异性。研究发现,(1)3种典型生态系统GPP的季节动态整体呈单峰分布,且森林生态系统GPP高于草地和灌丛。(2)全子集回归等分析发现,草地生态系统GPP与土壤含水量(C_(SW))、叶面积指数(LAI)和气温(t_(a))呈正相关,与饱和水汽压差(D_(vp))呈负相关,而灌丛和森林生态系统GPP的影响因子主要为t_(a)和光合有效净辐射(R_(PA)),与水分因子的关系较弱。在季节干旱期间,千烟洲站GPP与C_(SW)和D_(vp)存在显著的相关关系。(3)方差分解和随机森林结果表明,水分是草地生态系统GPP季节变异的主导因子,其解释比重高于30%;温度是高寒灌丛(海北站)和温带落叶针叶林(长白山)生态系统GPP变异的主导因子,其解释比重接近或高于50%;辐射是亚热带森林生态系统(鼎湖山和千烟洲站)GPP变异的主导因子,其解释比重高于50%。在季节性干旱期间,水分因子对千烟洲站GPP变异的解释比重高于对其他灌丛和森林站点的。因此,在中国不同类型生态系统中,生长季GPP变异的驱动要素存在明显的异质性,其中在干旱和半干旱草地生态系统中,水分(C_(SW)和D_(vp))是GPP变异的主要影响要素,�; 姜鹏秦美欧李荣平孟莹杨霏云温日红孙沛方缘; 关键词：GPP 典型生态系统

西藏地区潜在蒸散量时空格局特征及影响因素研究被引量：7: 2021年; 利用1981-2018年西藏地区38个气象站点的逐日气象观测资料,采用联合国粮农组织Food and Agriculture Organization of the United Nations(FAO)推荐的Penman-Monteith公式估算了各站点的潜在蒸散量(ET_(0)),分别从趋势性、突变性以及周期性分析了ET_(0)的时空变化格局及其影响因素。结果表明:在时间尺度上,西藏地区ET_(0)均表现出先"下降"后"升高"的趋势,其中"下降"阶段ET_0整体呈显著的降低趋势(除冬季外),"升高"阶段呈显著的增加趋势(除春、夏季)。在空间尺度上,春、夏季表现出减少和秋冬季、年际表现出增加的趋势。发生突变的站点主要分布在中南部和东北部区域,时间集中在20世纪80年代;年均ET_(0)变化的第一主周期为33 a(2013年)。此外,平均风速和相对湿度是影响年及季节ET_(0)的主要因素,同时平均风速、相对湿度和最高温度对ET_(0)的影响趋势具有很强的一致性。; 史继清豆永丽杨霏云戴睿胡军; 关键词：潜在蒸散量偏相关影响因素

生态文明建设气象保障标准体系研究被引量：3: 2023年; 生态文明建设气象保障标准化是提升生态文明建设气象保障工作质量和水平的重要手段,是强化生态文明建设气象支撑的有效途径,然而我国尚未建立生态文明建设气象保障标准体系。本文通过总结梳理生态文明建设气象保障现状,分析了生态文明建设气象保障标准化存在的不足;根据标准体系构建原则,以《气象高质量发展纲要(2022—2035年)》中的有关内容为基础,整合近年关于生态文明建设气象保障服务的相关政策文件,构建由基础通用标准、生态气象观测、生态气象监测、生态气象评价、生态气象预报预警、生态气候区划和资源利用、气候和气候变化生态影响评估、生态保护修复工程气象保障、绿色低碳发展气象保障等12个子体系构成的生态文明建设气象保障标准体系;分析了各子体系标准现状并指出了未来发展方向,以期为充分发挥标准化在生态文明建设中的支撑和引领作用提供思路。; 钱拴崔晓军姜月清杨霏云; 关键词：生态文明建设气象保障生态气象

小麦白粉病发生气象条件和气象预报研究进展被引量：24: 2013年; 基于已有成果,采用影响事实检测法,系统分析和汇总气象条件对小麦白粉病影响的规律,对气象因子在国内小麦白粉病预报中的应用进行综述,指出当前研究存在的问题,并对未来发展进行展望。已有研究表明,夏季气温偏低对白粉病病菌的越夏有利;秋冬季及早春气温偏高或阴雨日偏多利于病情发展,但雨水过多且集中则不利于病害发展;冬小麦生长中后期高温干旱会抑制病情发展;日照少则利于白粉病流行;病菌借助大气环流完成异地传播。关于气象因子对小麦白粉病影响的研究多基于田间观测,通过与气象资料对比分析,建立小麦白粉病发生发展与各气象因子及因子组合间的定量关系。有关小麦白粉病的气象预报分定性和定量两大类:定性预报一般采用指标预测法;定量预报以数理统计方法应用为多,人工神经网络法、模糊数学法和灰色系统理论也有应用。目前国内小麦白粉病预报研究中尚存在数据资料有限、指标选择不当、模拟方法仅限于黑箱和灰箱模型、研究结果地域性强、实用性较差等问题。机理模型的研究极少,未来亟待开展。; 郑秋红杨霏云朱玉洁; 关键词：小麦白粉病气象因子

对农业气象科技支撑的思考被引量：1: 2010年; 本文针对目前农业气象科技支撑的现状，分析了其中存在的主要问题，提出了一些建议。旨在推进现代农业气象科技发展，为现代农业气象业务服务提供强有力的保障。; 朱玉洁杨霏云董章杭聂秋生; 关键词：农业气象

我国近50年月平均温度的破纪录事件的时空分布: 温度破纪录事件能从一个角度反映极端气候趋势,是近年来气候变化研究的热点。同时,温度破纪录事件影响公众的生活、健康、社会活动和经济行为,是受到公众、媒体最广泛关注的重要气象信息。文中比较中国576个观测站1961-2010...; 李超杨霏云惠建忠唐千红兰海波李海胜; 关键词：气候变化公共服务; 文献传递

利用作物模型提取小麦干热风灾损方法探讨被引量：15: 2013年; 如何将干热风灾害对小麦造成的产量损失从全部产量损失中提取出来,是目前小麦干热风研究的一个难点。根据小麦生物学特性以及产量结构与干热风发生规律的关系,构建了小麦作物模型,并利用河南省19812004年气象资料与小麦产量资料对模型进行了分析与验证。结果表明:利用作物模型方法得到的小麦产量损失与传统方法得到的产量损失相近,两者的标准均方根误差(NRMSE)为0.36,平均准确率为68.69%,决定系数(R2)为0.81。这表明利用小麦作物模型来提取干热风灾损是可行的,可以用于干热风非典型年份的灾害产量损失计算。; 朱玉洁杨霏云刘伟昌姜燕; 关键词：小麦干热风作物模型

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杨霏云

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