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中国气象局2019年 第30卷 第5期
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2019, 30(5): 513-527.
DOI: 10.11898/1001-7313.20190501
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摘要:
中国农业气象业务系统（CAgMSS）是基于C/S架构，研发的面向国家级和省级农业气象服务的业务工作平台，主要包括农业气象监测评价、作物产量预报、灾害监测评估、农用天气预报等子系统，是农业气象业务的基础性软件。系统融合现代信息技术和农业气象业务技术，实现了全部子系统数据管理、模型运算、产品制作等业务流程的一体化。系统采用大型关系型数据库规范了农业气象各类业务数据，基于插件技术集成各项业务功能，实现多元数据、多指标、多模型在农业气象监测、评价、预报等领域的综合应用，提高了农业气象产品的定量化、精细化、客观化水平。系统于2012年投入业务应用，基于该系统制作的农业气象情报、作物产量气象预报、农业气象灾害影响评估、关键农时农事气象保障等服务产品，在指导全国农业生产和防灾减灾中发挥了重要作用，明显提高了农业气象业务能力和业务工作效率。
中国农业气象业务系统（CAgMSS）是基于C/S架构，研发的面向国家级和省级农业气象服务的业务工作平台，主要包括农业气象监测评价、作物产量预报、灾害监测评估、农用天气预报等子系统，是农业气象业务的基础性软件。系统融合现代信息技术和农业气象业务技术，实现了全部子系统数据管理、模型运算、产品制作等业务流程的一体化。系统采用大型关系型数据库规范了农业气象各类业务数据，基于插件技术集成各项业务功能，实现多元数据、多指标、多模型在农业气象监测、评价、预报等领域的综合应用，提高了农业气象产品的定量化、精细化、客观化水平。系统于2012年投入业务应用，基于该系统制作的农业气象情报、作物产量气象预报、农业气象灾害影响评估、关键农时农事气象保障等服务产品，在指导全国农业生产和防灾减灾中发挥了重要作用，明显提高了农业气象业务能力和业务工作效率。
2019, 30(5): 528-542.
DOI: 10.11898/1001-7313.20190502
摘要:
为发展适宜中国区域农业种植特点的农业气象模式，基于国外作物生长模拟方法，通过模式机理过程改进或重构以及应用方式革新，建立了中国农业气象模式（Chinese AgroMeteorological Model version 1.0，CAMM1.0）。CAMM1.0利用平均温度和土壤水分改进了作物发育进程模式，利用土壤水分改进了作物叶片光合作用、干物质分配和叶面积扩展过程模式，通过蒸发比法扩展了作物蒸散过程模式；自主建立了基于发育进程的冬小麦株高、基于遥感信息的作物灌溉、遥感数据同化、作物长势与灾害评价等模式。基于互联网技术构造了实时运转平台，主要功能包括作物生长过程实时常规模拟与用户个性化定制模拟。CAMM1.0的部分子模式采用多种方法构造，便于多模式集成。CAMM1.0对作物发育进程、光合过程、株高的模拟效果较好，但对土壤水分变化过程的拟合略差，模拟产量略偏低。CAMM1.0评价淮河流域夏玉米年际干旱减弱而涝渍增加的趋势与实际基本相符。
为发展适宜中国区域农业种植特点的农业气象模式，基于国外作物生长模拟方法，通过模式机理过程改进或重构以及应用方式革新，建立了中国农业气象模式（Chinese AgroMeteorological Model version 1.0，CAMM1.0）。CAMM1.0利用平均温度和土壤水分改进了作物发育进程模式，利用土壤水分改进了作物叶片光合作用、干物质分配和叶面积扩展过程模式，通过蒸发比法扩展了作物蒸散过程模式；自主建立了基于发育进程的冬小麦株高、基于遥感信息的作物灌溉、遥感数据同化、作物长势与灾害评价等模式。基于互联网技术构造了实时运转平台，主要功能包括作物生长过程实时常规模拟与用户个性化定制模拟。CAMM1.0的部分子模式采用多种方法构造，便于多模式集成。CAMM1.0对作物发育进程、光合过程、株高的模拟效果较好，但对土壤水分变化过程的拟合略差，模拟产量略偏低。CAMM1.0评价淮河流域夏玉米年际干旱减弱而涝渍增加的趋势与实际基本相符。
2019, 30(5): 543-554.
DOI: 10.11898/1001-7313.20190503
摘要:
合理有效地开展作物长势评估，可以及时反映作物生长状况及其对天气气候条件的响应。由于WOFOST模型、ORYZA2000模型在模拟冬小麦、玉米和水稻生长发育过程具备较强机理性，研究基于2001年以来全国冬小麦、玉米、水稻主产区逐日模拟的作物发育进程、叶面积指数和地上总生物量，通过隶属函数构建评估指数，开展高时空分辨率的作物长势评估。结果表明：长势综合评估指数在作物生长前期以发育进程、叶面积指数和地上总生物量三要素加权集合表征，中后期以发育进程和地上总生物量与穗重相关性的加权集合表征；长势评估指数与常规地面观测和遥感长势监测一致性较好，可以反映天气气候条件影响。在作物生长季内，以日为单位构建了作物长势评估指数数据库；根据长势评估指数将作物长势分为长势好、长势偏好、长势持平、长势偏差、长势差，实现空间上的长势监测、对比；以空间集成的方式，开展省级作物长势对比分析；利用长势评估指数变化反映典型天气气候条件对作物生长发育的影响。上述基于作物模型的作物长势评估指数符合现代化农业气象科研与业务服务发展的需求。
合理有效地开展作物长势评估，可以及时反映作物生长状况及其对天气气候条件的响应。由于WOFOST模型、ORYZA2000模型在模拟冬小麦、玉米和水稻生长发育过程具备较强机理性，研究基于2001年以来全国冬小麦、玉米、水稻主产区逐日模拟的作物发育进程、叶面积指数和地上总生物量，通过隶属函数构建评估指数，开展高时空分辨率的作物长势评估。结果表明：长势综合评估指数在作物生长前期以发育进程、叶面积指数和地上总生物量三要素加权集合表征，中后期以发育进程和地上总生物量与穗重相关性的加权集合表征；长势评估指数与常规地面观测和遥感长势监测一致性较好，可以反映天气气候条件影响。在作物生长季内，以日为单位构建了作物长势评估指数数据库；根据长势评估指数将作物长势分为长势好、长势偏好、长势持平、长势偏差、长势差，实现空间上的长势监测、对比；以空间集成的方式，开展省级作物长势对比分析；利用长势评估指数变化反映典型天气气候条件对作物生长发育的影响。上述基于作物模型的作物长势评估指数符合现代化农业气象科研与业务服务发展的需求。
2019, 30(5): 555-564.
DOI: 10.11898/1001-7313.20190504
摘要:
以陕西苹果花期为研究对象，针对4个机理性物候模型——顺序模型（SM）、平行模型（PM）、深度休息模型（DRM）和热时模型（TTM），基于各果区代表站的花期数据及同期气象数据订正模型参数，利用内部检验和交叉验证（留一验证）方法，评价模型在模拟花期上的适用性。结果表明：内部检验时各站点的最适模型不同，总体上，SM和TTM均方根误差略低（3.30 d）；交叉验证时模型表现相当，各模型平均的均方根误差为4.52 d，略优于内部检验。使用单站外推和求平均后外推将TTM参数应用至果区内其他站，这两种方法的均方根误差均优于国外同类研究（10.0 d），其中单站外推的均方根误差（5.90 d）又高于求平均后外推（7.21 d）。综合考虑模型的复杂性与模拟精度，推荐使用TTM并分果区模拟陕西苹果花期。
以陕西苹果花期为研究对象，针对4个机理性物候模型——顺序模型（SM）、平行模型（PM）、深度休息模型（DRM）和热时模型（TTM），基于各果区代表站的花期数据及同期气象数据订正模型参数，利用内部检验和交叉验证（留一验证）方法，评价模型在模拟花期上的适用性。结果表明：内部检验时各站点的最适模型不同，总体上，SM和TTM均方根误差略低（3.30 d）；交叉验证时模型表现相当，各模型平均的均方根误差为4.52 d，略优于内部检验。使用单站外推和求平均后外推将TTM参数应用至果区内其他站，这两种方法的均方根误差均优于国外同类研究（10.0 d），其中单站外推的均方根误差（5.90 d）又高于求平均后外推（7.21 d）。综合考虑模型的复杂性与模拟精度，推荐使用TTM并分果区模拟陕西苹果花期。
2019, 30(5): 565-576.
DOI: 10.11898/1001-7313.20190505
摘要:
基于1980-2016年全国稻纵卷叶螟逐年发生面积、产量损失资料、逐月74项大气环流特征量以及南方15省（区、市）地面气象资料，采用因子膨化处理技术、Pearson遥相关分析法和逐步回归分析法，筛选对中国稻纵卷叶螟发生面积率有显著影响的大气环流因子，构建中国稻纵卷叶螟发生面积率的多时相动态大气环流预测模型，探讨大气环流对中国稻纵卷叶螟发生的可能影响机制。结果表明：46项大气环流因子与稻纵卷叶螟发生关系密切，副热带高压类、极涡类环流因子是中国稻纵卷叶螟发生面积率的主导影响因子。建立的中国稻纵卷叶螟发生面积率年前、年后3-10月的月动态预测模型历史拟合较好，对2015年、2016年1月初及3-10月各月初外延预报两年平均准确率分别达86.6%，90.5%，91.8%，93.4%，93.4%，94.0%，94.0%，94.3%，95.4%。关键环流特征因子、当年气候年型和稻区5-9月气象条件对中国稻纵卷叶螟的发生程度具有较好的指示效应，稻纵卷叶螟发生面积率较大的年份主要出现在干暖年和湿暖年；干冷年型常导致稻纵卷叶螟发生面积率偏小。
基于1980-2016年全国稻纵卷叶螟逐年发生面积、产量损失资料、逐月74项大气环流特征量以及南方15省（区、市）地面气象资料，采用因子膨化处理技术、Pearson遥相关分析法和逐步回归分析法，筛选对中国稻纵卷叶螟发生面积率有显著影响的大气环流因子，构建中国稻纵卷叶螟发生面积率的多时相动态大气环流预测模型，探讨大气环流对中国稻纵卷叶螟发生的可能影响机制。结果表明：46项大气环流因子与稻纵卷叶螟发生关系密切，副热带高压类、极涡类环流因子是中国稻纵卷叶螟发生面积率的主导影响因子。建立的中国稻纵卷叶螟发生面积率年前、年后3-10月的月动态预测模型历史拟合较好，对2015年、2016年1月初及3-10月各月初外延预报两年平均准确率分别达86.6%，90.5%，91.8%，93.4%，93.4%，94.0%，94.0%，94.3%，95.4%。关键环流特征因子、当年气候年型和稻区5-9月气象条件对中国稻纵卷叶螟的发生程度具有较好的指示效应，稻纵卷叶螟发生面积率较大的年份主要出现在干暖年和湿暖年；干冷年型常导致稻纵卷叶螟发生面积率偏小。
2019, 30(5): 577-585.
DOI: 10.11898/1001-7313.20190506
摘要:
修正已有积温模型，提高积温稳定性，对积温指标更好地应用于农业生产实践有重要意义。基于东北地区春玉米的生长发育情况，综合分析影响积温稳定性的气象因素，订正常用的活动积温模型。在进行积温稳定性评价基础上，将订正模型应用于春玉米的发育期预报中。结果表明：温度条件是影响积温稳定性的最主要因素，基于温度因子得到的订正模型，在出苗-抽雄阶段和抽雄-成熟阶段较原模型年际间变异系数分别平均减小了0.42%和1.42%，订正模型计算的积温稳定性更好。分别利用1981-2010年及2011-2017年资料进行回代及预报检验，发现订正模型对抽雄期的预报结果改进不明显，对成熟期的预报结果误差较原活动积温模型在回代及预报检验中分别降低了3.78 d和1.1 d。
修正已有积温模型，提高积温稳定性，对积温指标更好地应用于农业生产实践有重要意义。基于东北地区春玉米的生长发育情况，综合分析影响积温稳定性的气象因素，订正常用的活动积温模型。在进行积温稳定性评价基础上，将订正模型应用于春玉米的发育期预报中。结果表明：温度条件是影响积温稳定性的最主要因素，基于温度因子得到的订正模型，在出苗-抽雄阶段和抽雄-成熟阶段较原模型年际间变异系数分别平均减小了0.42%和1.42%，订正模型计算的积温稳定性更好。分别利用1981-2010年及2011-2017年资料进行回代及预报检验，发现订正模型对抽雄期的预报结果改进不明显，对成熟期的预报结果误差较原活动积温模型在回代及预报检验中分别降低了3.78 d和1.1 d。
2019, 30(5): 586-597.
DOI: 10.11898/1001-7313.20190507
摘要:
引入一维加权平均的谱分析方法定量研究四川地形强迫对该区域降水分布的影响。结果表明：纬向地形和冬季降水谱峰锁相于同一波长（475.8 km），呈共振关系，地形与其他季节降水呈漂移关系，这与经向和纬向上环流变动有关，即冬季纬向环流占主导，纬向地形触发的大气波动对冬季降水策动作用大；夏季降水是各种不同尺度系统相互作用的结果，地形是重要因素之一。经向和纬向地形特征尺度分别为296.8 km和475.8 km，反映了地形强迫的中尺度特征，且纬向地形谱峰比经向大1个数量级，纬向强迫更明显。夏季降水谱峰比冬季大2个数量级，降水系统纬向特征尺度比冬季小约150 km，说明夏季在纬向地形强迫下，降水系统尺度减小的同时其强度大大增加，这在一定程度上可以解释中尺度对流性降水在夏季偏多。四川夏季最大降水位于雅安地区，其地形扰动比四川整体扰动更明显，故产生的降水也更大。夏季降水和经向地形锁相于同一波长（37.1 km），经向地形对雅安夏季强降水起关键作用。
引入一维加权平均的谱分析方法定量研究四川地形强迫对该区域降水分布的影响。结果表明：纬向地形和冬季降水谱峰锁相于同一波长（475.8 km），呈共振关系，地形与其他季节降水呈漂移关系，这与经向和纬向上环流变动有关，即冬季纬向环流占主导，纬向地形触发的大气波动对冬季降水策动作用大；夏季降水是各种不同尺度系统相互作用的结果，地形是重要因素之一。经向和纬向地形特征尺度分别为296.8 km和475.8 km，反映了地形强迫的中尺度特征，且纬向地形谱峰比经向大1个数量级，纬向强迫更明显。夏季降水谱峰比冬季大2个数量级，降水系统纬向特征尺度比冬季小约150 km，说明夏季在纬向地形强迫下，降水系统尺度减小的同时其强度大大增加，这在一定程度上可以解释中尺度对流性降水在夏季偏多。四川夏季最大降水位于雅安地区，其地形扰动比四川整体扰动更明显，故产生的降水也更大。夏季降水和经向地形锁相于同一波长（37.1 km），经向地形对雅安夏季强降水起关键作用。
2019, 30(5): 598-607.
DOI: 10.11898/1001-7313.20190508
摘要:
以华北黄淮地区高温低湿型冬小麦干热风灾害为研究对象，基于逐日逐时气象资料、分层土壤水分资料、灾情资料等，采用历史灾情反演、独立t检验等方法，将灾情记录中无明确记载和有明确记载土壤相对湿度影响干热风灾害的样本分为A类和B类，基于两类样本相互独立，厘定各土层对干热风灾害有影响的土壤相对湿度阈值，利用随机预留样本验证阈值的合理性。结果表明：分层和整层土壤相对湿度阈值均随土层深度增加而增大，其中整层阈值平均值近似60%；独立样本检验符合率在80%左右。为便于业务应用，选取10~20 cm土层相对湿度60%为土壤相对湿度对冬小麦干热风灾害影响的临界阈值。当土壤相对湿度大于等于60%时，土壤相对湿度对冬小麦干热风灾害影响显著；当土壤相对湿度小于60%时，土壤相对湿度对冬小麦干热风灾害影响较小，独立样本检验符合率达82.5%。该文为量化评估土壤相对湿度对冬小麦干热风灾害的影响提供了科学依据。
以华北黄淮地区高温低湿型冬小麦干热风灾害为研究对象，基于逐日逐时气象资料、分层土壤水分资料、灾情资料等，采用历史灾情反演、独立t检验等方法，将灾情记录中无明确记载和有明确记载土壤相对湿度影响干热风灾害的样本分为A类和B类，基于两类样本相互独立，厘定各土层对干热风灾害有影响的土壤相对湿度阈值，利用随机预留样本验证阈值的合理性。结果表明：分层和整层土壤相对湿度阈值均随土层深度增加而增大，其中整层阈值平均值近似60%；独立样本检验符合率在80%左右。为便于业务应用，选取10~20 cm土层相对湿度60%为土壤相对湿度对冬小麦干热风灾害影响的临界阈值。当土壤相对湿度大于等于60%时，土壤相对湿度对冬小麦干热风灾害影响显著；当土壤相对湿度小于60%时，土壤相对湿度对冬小麦干热风灾害影响较小，独立样本检验符合率达82.5%。该文为量化评估土壤相对湿度对冬小麦干热风灾害的影响提供了科学依据。
2019, 30(5): 608-618.
DOI: 10.11898/1001-7313.20190509
摘要:
雨洗花灾害是江西省早稻的主要农业气象灾害之一。基于1981-2017年江西省早稻种植区81个气象站逐日降水量资料和14个水稻观测站发育期和产量资料，利用旋转经验正交函数分解（REOF）等方法，探讨江西省早稻雨洗花灾害的时空变化和分区特征并得到典型场。结果表明：江西省早稻雨洗花灾害发生频率总体呈东北高、西南低，赣北南部高、两侧低的分布特征，高值区位于萍乡北部、宜春南部、新余、南昌、抚州北部至赣东北地区，发生频率在60%以上，低值区位于赣州和吉安西南部，发生频率低于40%。轻度雨洗花灾害持续影响江西省大部分地区，且自1992年以来呈现发生频率增加、影响范围扩大的趋势；重度灾害主要发生在赣东北，经历了两个活跃期和两个低发期。根据REOF分析结果，可将江西省早稻雨洗花灾害划分为赣北南部、赣中、赣东北、赣南和赣北北部5个区域。赣东北为重度雨洗花灾害高风险区，赣北南部为轻度雨洗花灾害高风险区，赣中、赣北北部为轻度雨洗花灾害次高风险区，赣南为雨洗花灾害低风险区。
雨洗花灾害是江西省早稻的主要农业气象灾害之一。基于1981-2017年江西省早稻种植区81个气象站逐日降水量资料和14个水稻观测站发育期和产量资料，利用旋转经验正交函数分解（REOF）等方法，探讨江西省早稻雨洗花灾害的时空变化和分区特征并得到典型场。结果表明：江西省早稻雨洗花灾害发生频率总体呈东北高、西南低，赣北南部高、两侧低的分布特征，高值区位于萍乡北部、宜春南部、新余、南昌、抚州北部至赣东北地区，发生频率在60%以上，低值区位于赣州和吉安西南部，发生频率低于40%。轻度雨洗花灾害持续影响江西省大部分地区，且自1992年以来呈现发生频率增加、影响范围扩大的趋势；重度灾害主要发生在赣东北，经历了两个活跃期和两个低发期。根据REOF分析结果，可将江西省早稻雨洗花灾害划分为赣北南部、赣中、赣东北、赣南和赣北北部5个区域。赣东北为重度雨洗花灾害高风险区，赣北南部为轻度雨洗花灾害高风险区，赣中、赣北北部为轻度雨洗花灾害次高风险区，赣南为雨洗花灾害低风险区。
2019, 30(5): 619-628.
DOI: 10.11898/1001-7313.20190510
摘要:
使用北京人工影响天气办公室提供的2014-2017年京津冀地区飞行记录积冰个例样本与机载观测数据，2016年全国空中报告积冰、非积冰个例样本和欧洲中期天气预报中心（ECMWF）第5代全球气候大气再分析数据（ERA5），基于模糊逻辑隶属度函数，定义了以气温和相对湿度为判别基础并考虑垂直速度和云量影响的积冰指数Ip（icing potential index），用于判断飞机在空中发生积冰事件的可能性。检验结果表明：该指数对积冰事件的判别准确率为80.2%，与目前国内常用的经典积冰指数（Ic）相比，其判别准确率有明显提升，且漏报率和虚警率均显著降低（分别为9.4%和10.4%），结合数值预报产品可对飞机在空中特定位置发生积冰事件的可能性进行预测。
使用北京人工影响天气办公室提供的2014-2017年京津冀地区飞行记录积冰个例样本与机载观测数据，2016年全国空中报告积冰、非积冰个例样本和欧洲中期天气预报中心（ECMWF）第5代全球气候大气再分析数据（ERA5），基于模糊逻辑隶属度函数，定义了以气温和相对湿度为判别基础并考虑垂直速度和云量影响的积冰指数Ip（icing potential index），用于判断飞机在空中发生积冰事件的可能性。检验结果表明：该指数对积冰事件的判别准确率为80.2%，与目前国内常用的经典积冰指数（Ic）相比，其判别准确率有明显提升，且漏报率和虚警率均显著降低（分别为9.4%和10.4%），结合数值预报产品可对飞机在空中特定位置发生积冰事件的可能性进行预测。
2019, 30(5): 629-640.
DOI: 10.11898/1001-7313.20190511
摘要:
浮力频率用来描述大气层结稳定性，反映大气扰动强弱。利用2014年6月-2017年5月中国地区高垂直分辨率的秒级探空资料，分析了中国地区浮力频率的时空分布特征。结果表明：中国地区大气浮力频率总体随高度的增加而增大，低平流层值大于对流层值；对流层和低平流层中浮力频率随高度变化均较小可视为常数，过渡层浮力频率随高度变化较大，对流层中浮力频率受地形影响较平流层大。对流层中北方地区5 km高度以下的浮力频率随时间呈现出较弱的周期变化，周期为1年，峰值出现在冬季，南方地区随时间无明显变化；在过渡层中南北地区的浮力频率随时间均呈现出1年的周期变化，峰值出现在冬季，谷值出现在夏季；在低平流层中南北地区浮力频率随时间均无明显变化。浮力频率的大小变化对重力波参数有较大影响，秒级探空资料计算的的浮力频率和风速切变更精细，较常规探空资料更准确地反映大气稳定度的变化。
浮力频率用来描述大气层结稳定性，反映大气扰动强弱。利用2014年6月-2017年5月中国地区高垂直分辨率的秒级探空资料，分析了中国地区浮力频率的时空分布特征。结果表明：中国地区大气浮力频率总体随高度的增加而增大，低平流层值大于对流层值；对流层和低平流层中浮力频率随高度变化均较小可视为常数，过渡层浮力频率随高度变化较大，对流层中浮力频率受地形影响较平流层大。对流层中北方地区5 km高度以下的浮力频率随时间呈现出较弱的周期变化，周期为1年，峰值出现在冬季，南方地区随时间无明显变化；在过渡层中南北地区的浮力频率随时间均呈现出1年的周期变化，峰值出现在冬季，谷值出现在夏季；在低平流层中南北地区浮力频率随时间均无明显变化。浮力频率的大小变化对重力波参数有较大影响，秒级探空资料计算的的浮力频率和风速切变更精细，较常规探空资料更准确地反映大气稳定度的变化。
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