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近45年安徽省降雨侵蚀力年内分配特征的时空演变被引量：1: 2020年; 依托77个气象站点1973~2017年的逐日降水资料,将降雨侵蚀力与降水集中性指数有机结合,全面探讨了安徽省降雨侵蚀力年内分配特征的时空变化。主要结果如下:(1)安徽省年降雨侵蚀力由南向北逐步降低,而降雨侵蚀力集中性指数(RECI)的高值区域主要集中西北部和最南部;(2)大部分地区的降雨侵蚀力主要集中在3~4个月内,其中7月份的贡献率最高;(3)基于主成分分析,安徽省可以划分为中南部、最南部、中北部、西南部、东北角这5个呈现不同RECI变化情形的子区域,并且各子区域的RECI均呈现出主周期为2.5~3.5 a的年际振荡;(4)1973~2017年间全省大部分地区降雨侵蚀力的年内分配不均匀性呈现加剧态势,特别是2000年后的上升态势尤为显著。; 孙莉娟陈金华徐阳黄进; 关键词：降雨侵蚀力主成分分析

一种土壤水分数据质量确定方法、装置、设备及存储介质: 本发明适用于计算机领域，提供了一种土壤水分数据质量确定方法、装置、设备及存储介质，所述方法包括：获取当日土壤水分数据；根据土壤水分动态指数以及土壤水分静态指数确定当日土壤水分指数；根据当日土壤水分指数以及当日土壤水分数据...; 王晓东陈金华岳伟陈曦刘瑞娜徐建鹏伍琼朱雅莉

基于多指数安徽省强降水灾害近45年的时空演变被引量：4: 2020年; 强降水事件的频发给人类社会造成了巨大危害,研究其时空变化特征具有重要的现实意义。依托安徽省77个气象站点1973-2017年逐日降水资料及全省粮食产量数据,运用降水指标群评估了研究区强降水灾害的时空演变格局。结果表明:(1)基于各站点11个降水指数的多年均值,主成分分析表明安徽省强降水的极值和持续性呈现出显著的南北梯度,高值区域主要集中在南部地区;(2)各站点不同类型降水指数与全省水灾受灾总面积的相关分析表明极端雨天总降水量(P95)是表征雨涝灾害最有效的指标;(3)基于主成分分析,安徽省可以划分为6个呈现不同P95变化情形的子区域,分别为中南部、中北部、南部、西北角、东北角、最北端,其中大部分区域2003年后P95增加态势较为强烈;(4)全省夏、秋量总产量对中北部P95的年际异常更为敏感,特别是近45年来中北部P95的增加趋势给夏粮产量带来了0.72%的减产。研究结果对评估气候变化对安徽省粮食生产安全的可能影响具有参考意义。; 孙莉娟陈金华徐阳黄进; 关键词：强降水主成分分析

安徽省气象为农服务社会化体系探讨被引量：3: 2017年; 气象为农服务社会化对于构建融入农业社会化的气象为农服务体系有重要意义。本文分析气象为农服务社会化面临的发展机遇与挑战,着重阐述了安徽省"气象为农服务事业单位+龙头企业+农业社会化服务组织+农村信息服务协会"的"四位一体"气象为农服务社会化体系建设的经验做法与成效,并对如何推进气象为农服务社会化的发展提出建议。; 徐阳程文杰陈金华伍琼朱雅莉岳伟; 关键词：社会化体系

一种利用降雨和温度预测油菜菌核病发生程度的方法: 本发明公开了一种利用降雨和温度预测油菜菌核病发生程度的方法，本发明能够根据天气预报中的降雨和温度，对油菜菌核病发生程度进行预测；在应用过程中，综合气象条件指数能较好地反映降雨和温度条件对油菜菌核病的综合影响，准确预测油菜...; 岳伟陈曦刘瑞娜许莹陈金华王晓东伍琼曹强

安徽省一季稻播栽关键期极端气候指数分布特征及其影响被引量：1: 2022年; 利用1970—2014年安徽省的逐日气象数据和一季稻播栽面积数据,计算出育秧腾茬期和移栽期的19个极端气候指数(ECI),分区讨论ECI与一季稻种植面积波动的相关性,最后分析关键指数的时间变化特征。结果显示:降水和气温分别呈“北少南多”和“南北高中间低”的分布特征,划分为5个研究亚区。播栽面积波动主要与育秧腾茬期的极端气候有关,大部分区域与育秧腾茬期夏季日数(SU)、连续无雨日数(CDD)呈正相关,与降水日数(DR)呈负相关。关键ECI的变化趋势总体呈有利于一季稻播栽的方向发展,其中育秧腾茬期的SU和CDD整体呈显著上升趋势,DR呈显著下降趋势,未来变化趋势均有可持续性;DR的距平变化呈“升-降-升-降-升”的波动特征,在1970s后期和1990s中期发生突变,整个研究时段存在2~4年的周期振荡。揭示了育秧期低温阴雨、移栽期区域性少雨是导致安徽一季稻种植面积负波动的首要气候因素。; 秦粮朋陈金华尚秉琛蒋跃林; 关键词：一季稻气候变化

日尺度标准化前期降水蒸散指数及其在安徽省的适用性分析被引量：13: 2019年; 旱涝灾害是影响农业丰产增效的主要灾害之一。目前广泛应用的旱涝指数,多以旬、月、季尺度的旱涝指数为主,其时效性与精准性水平与农业旱涝灾害绿色应对和防控服务需求还有差距。本文选取位于南北气候过渡带的安徽省,应用78个地面气象观测站数据,通过对日尺度前期降水蒸散差值指数(antecedent precipitation evapotranspiration index,APEI)序列值进行三参数log-Logistic概率分布拟合,构建日尺度的标准化前期降水蒸散指数(standardized antecedent precipitation evapotranspiration index,SAPEI),并在沿淮淮北、江淮之间、沿江江南不同干湿性区域选取代表站,对SAPEI在安徽省旱涝监测评估中的适用性进行分析。结果显示:不同区域代表站APEI序列的经验概率分布曲线与log-Logistic理论概率分布曲线高度拟合,有无降水时逐日SAPEI曲线能反映农田水分收支状况;2011年6月8日、6月28日旱涝急转应用案例中,SAPEI旱涝等级与变化趋势,与同期土壤水分监测的旱涝等级与演变趋势具有很好一致性。基于SAPEI的小麦全生育期累年平均旱涝积空间分布,符合安徽省实际旱涝分布型;全生育期SAPEI累年平均值(ISAPEI)的0值线以北、以西为负值、偏干区域,与安徽省小麦主产区一致。研究表明,日尺度的SAPEI及其旱涝积指数,可以反映降水时间分布及日雨量大小对旱涝的影响,精准刻画安徽省不同区域日尺度的旱涝变化及旱涝过程累积效应,可在安徽省旱涝逐日动态监测与农业旱涝影响评估服务中应用。; 陈金华余卫国刘瑞娜岳伟陈曦

基于主成分分析的安徽省冬小麦气候灾损风险的时空演变被引量：7: 2021年; 冬小麦是安徽省主要粮食作物之一,分析其气候灾损风险变化对保障区域粮食安全有着重要意义。依托安徽省74个区县1973—2014年间的冬小麦单产资料,通过气候减产率逐年序列提取了减产年次数、平均减产率、减产极值等9个评价指标,并采用主成分分析法分析安徽省冬小麦灾损风险的时空演变格局。结果表明:研究期间,安徽省北部特别是沿淮地区为冬小麦气候灾损高风险区域;重心迁移模型显示,安徽省冬小麦气候减产率高值区域由北向南呈显著的移动趋势;全省冬小麦气候灾损风险呈显著的年代际变化,特别是21世纪初以来发生中度以上灾损强度的区县个数明显较少;S-模式主成分分析和气候减产率序列表明,1973—2014年间,安徽省北部地区冬小麦气候灾损风险呈下降趋势,南部地区呈上升趋势。安徽省冬小麦气候灾损风险呈现出明显的时空动态特征,其年代际波动和南北区域差异应引起重视。; 黄进陈金华张方敏; 关键词：冬小麦主成分分析

基于空间计量分析安徽省冬小麦灾损风险的时空分布被引量：1: 2022年; 安徽省是我国最重要的冬小麦生产省份之一,研究其灾损风险的时空变化对区域防灾减灾有着重要意义。依托74个区县1973—2014年冬小麦单产资料构建了气候减产率的逐年序列,采用空间计量分析与气候诊断探讨了灾损风险的时空分布特征。结果表明:(1)基于多年平均减产率,高灾损区域的空间分布呈现出明显的年代际变化,其中沿淮地区是安徽省冬小麦灾损的首要高风险区域;(2)基于重心迁移模型,1973—2014年灾损重心经度的年际变化呈现出强烈的短期振荡,而重心纬度则呈现出显著的减少趋势;(3)基于Mann-Kendall趋势检验与Hurst指数,1973—2014年安徽省北部的冬小麦灾损风险呈现出较强的下降趋势,而南部的灾损风险呈现出上升趋势,且未来短期仍将持续该趋势。总体而言,安徽省冬小麦灾损风险的时空演变呈现出显著的南北差异格局,其中南部将会是灾损的高风险区域。; 徐慧陈金华黄进张方敏; 关键词：冬小麦

基于日尺度的安徽省冬小麦生长过程阴湿害灾损评估模型研究被引量：2: 2020年; 为了构建日尺度的冬小麦阴湿害评估方法,综合应用基于HP滤波趋势产量分解法的安徽省冬小麦历年气象减产率数据、地面气象观测数据,以日尺度的标准化前期降水蒸散指数、日照百分率为阴湿害关键影响因子,通过有效阴湿害积与过程敏感性耦合方式,构建冬小麦全生育期阴湿害综合指数(overcast and waterlogging composite index,OWCI),并选取阴湿害典型年样本,分别以Logistic曲线敏感性、等敏感性两种方法计算的阴湿害综合气象指数OWCIs、OWCIe为自变量、气象减产率(△Y)为因变量进行相关性分析,比较、验证两种方法在冬小麦阴湿害评估中的差异性与适用性。结果表明,△Y与两种方法的阴湿害综合气象指数均呈显著二次曲线相关,R^2分别为0.843、0.805;检验样本的△Y实测值与两种方法模拟值的R^2分别达0.685、0.573。对两种方法比较,Logistic曲线敏感性法建模的拟合性、误差、检验效果均优于等敏感性法,其气象减产率的均方根误差从7.78%下降到6.97%。应用Logistic曲线敏感性法模拟的2016年冬小麦阴湿害灾损率值与调查值基本吻合。反演计算的1981-2010年灾损率气候态均值南高北低,符合安徽省实际分布型,但2011年以来的灾损率均值普遍高于30年气候态均值,可见近年来阴湿害影响有加重趋势。因此,基于有效阴湿害积与过程敏感性耦合应用构建的冬小麦生长过程阴湿害灾损评估模型,能差异化表征不同阶段的阴湿害影响贡献,可应用于冬小麦阴湿害影响评估。; 陈金华岳伟吴文革许有尊乔玉强刘瑞娜杨太明; 关键词：冬小麦

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陈金华

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