一、2001年吉林省农业气象条件及其对农业生产的影响（论文文献综述）
王琪[1]（2021）在《2020年吉林省作物生长季气象条件及其对农业生产的影响》文中指出用翔实的数据给出了2020年吉林省作物生长季气象条件,在此基础上讨论了气象条件对农业生产的影响。2020年吉林省农业生长季气温稍高,积温偏多,无霜期长,降水、日照偏多,全省大部第一场透雨早,农业气象条件阶段性变化明显,春季播种至玉米拔节期水热条件匹配好,农作物关键期生长状况较好;7月出现持续高温少雨天气,水热匹配较差,中西部部分地方出现农业干旱,影响旱田作物生长发育;8月下旬—9月上旬吉林省先后遭遇台风"巴威""美莎克"和"海神"三连击,导致农田发生渍涝、大风倒伏等灾害,对玉米后期灌浆、产量形成以及秋收进度都产生一定不利影响。
樊嘉璐[2]（2021）在《吉林省农业气象服务体系建设研究》文中指出
李羚[3]（2021）在《吉林省大豆气候适宜度及霜冻害研究》文中提出吉林省是我国重要的大豆生产基地,维护该地区大豆高产、稳产有利于保证该省及国家粮食安全。然而,气候环境变化会造成农业生态环境随之改变,给农作物生长带来诸多挑战。当前气候变化背景下,加深对大豆气候适宜度和霜冻灾害的认识具有很强的现实意义。本文以吉林省作为研究区域,探究吉林省大豆生长季内气候资源的变化情况,并基于气候适宜度模型研究了吉林省大豆全生育期以及不同发育阶段气候适宜度的时空演变特征,最后在了解大豆霜冻灾害时间变化及空间分布的基础上构建其风险评估模型,实施风险区划,并基于霜冻灾害风险与气候适宜度等级对各研究站点大豆种植适宜性作出评析。本文研究结果可为吉林省优化大豆种植布局、防御大豆霜冻灾害提供一定参考,主要结论如下:（1）吉林省大豆生长季内各项气候资源分布存在明显的空间差异且年际变化较大。≥10℃活动积温与9月平均日最低气温大致呈现西高东低的空间分布规律,并且在1990—2019年总体呈现上升趋势。降水量西低东高而参考作物蒸散量西高东低,两要素在全省及其不同区域皆呈现不显着上升趋势。日照时数西、中部地区要明显长于东部地区,且除中部地区外皆呈下降趋势。（2）总体而言,吉林省大豆的气候适宜度较高且变化相对平稳。温度适宜度呈上升趋势,而降水、日照适宜度呈下降趋势。温度及日照适宜度空间上自西向东递减而降水适宜度则大致相反。全省范围内温度适宜度总体较高,能满足大豆生长发育的需要,降水是西部大豆生长的主要限制因素,日照是东部大豆生长的主要限制因素。（3）近30年吉林省大豆霜冻灾害时间变化规律性不强,但存在明显多发年,而空间分布规律比较显着,表现为各级霜冻及总霜冻的频率都总体东部最高,中部次之,西部最低。东部靖宇、东岗、长白一带是全省大豆霜冻灾害高发区,辽源、白城分别是中、西部更常受到霜冻灾害影响的地区。大豆霜冻灾害高风险地区主要集中在吉林省东部地区,包括敦化、蛟河、靖宇、东岗,此外中部的辽源也属于高风险区,而西部各地总体风险较低。（4）综合考虑大豆气候适宜度及霜冻灾害风险后可知:吉林省西部大安、前郭、乾安地区、中部的长春地区以及东部梅河口、桦甸、通化地区最适合发展大豆种植业,而东部敦化、长白和汪清相较于其他地区并不适合种植大豆。
郭春明,任景全,王冬妮,崔佳龙,穆佳,刘伟,曹铁华[4]（2020）在《1961—2018年吉林省水稻低温冷害时空变化特征》文中进行了进一步梳理为了研究吉林省水稻低温冷害时空演变规律,采用水稻生长发育和产量形成气象影响模式,判定吉林省1961—2018年水稻障碍型和延迟型冷害,利用数理统计方法分析水稻低温冷害时空变化特征。结果表明:1961—2018年吉林省水稻障碍型和延迟型低温冷害发生站数比呈降低趋势,障碍型低温冷害主要以轻度冷害为主,中度次之,重度最少。重度延迟型冷害发生站数比高于轻度和中度冷害。障碍型冷害发生站数比在1981—1990年最高,延迟型冷害发生站数比在1971—1980年最高。吉林省水稻障碍型低温冷害发生频率呈由西向东逐渐升高的趋势,20世纪90年代之后,冷害主要分布在东部。延迟型冷害发生频率也由西向东逐渐上升,但轻度和中度冷害主要集中分布在中西部,重度冷害主要集中在东部。研究成果可为吉林省合理搭配不同熟性的水稻品种,充分利用热量资源,抵御低温冷害提供保障。
王琪[5]（2020）在《2019年吉林省作物生长季气象条件及其对农业生产的影响》文中提出2019年吉林省农业生长季内天气气候特点是:气温偏高,积温偏多,粮食主产区无霜期长,降水、日照偏多,农业气象条件阶段性变化明显,总体看较利于农作物生长发育和产量形成。全省大部初霜（冻）较常年略晚,主要粮食作物都在霜冻前成熟,但局部区域遭受了干旱、低温、暴雨洪涝等农业气象灾害,造成了一定不利影响。与近年相比,2019年气象条件利大于弊,吉林省粮食总产量明显高于2018年,属于丰年。
刘玉汐,任景全,孙月,马云飞,袭祝香,郭春明,陈长胜[6]（2020）在《1971—2016年东北地区农业气象灾害损失变化特征及影响》文中研究说明基于1971—2016年东北地区风雹、干旱、洪涝和低温灾害数据,计算农作物受灾率、成灾率、绝收率、灾害强度指数、粮食灾损量和灾损率,通过趋势检验和Morlet小波方法,研究东北地区农业气象灾害损失变化特征。结果表明:东北地区农作物受灾率和成灾率以下降趋势为主,绝收率以上升趋势为主。干旱受灾率和成灾率在2001—2010年最大,绝收率在1991—2000年较大,洪涝受灾率、成灾率和绝收率均在1981—1990年较大。风雹和低温对农作物影响较小。风雹和低温主周期为3 a左右,干旱和洪涝的主周期为3.5 a左右。辽宁干旱灾害强度指数最大,吉林和黑龙江洪涝灾害强度指数最大,三省低温灾害强度指数均最小。东北地区主要农业气象灾害灾损量以上升趋势为主,灾损率以下降趋势为主。4种灾害粮食灾损量的基本顺序为黑龙江>吉林>辽宁,干旱灾损率为辽宁>吉林>黑龙江。干旱灾损量和灾损率最大,洪涝次之,低温最小,且干旱和洪涝灾损量和灾损率均明显大于风雹和低温。干旱和洪涝是东北地区最为严重的农业气象灾害。
杜建斌[7]（2020）在《旱灾对我国粮食主产省粮食产量的影响及抗旱对策研究》文中研究表明旱灾是我国主要自然灾害之一,也是影响我国粮食安全的主要自然灾害之一。13个粮食主产省粮食产量占全国总产量的75%以上,分析建国以来我国13个粮食主产省粮食生产情况的变化趋势及旱灾对粮食产量的影响,对提高粮食主产省的抗旱减灾能力具有重要意义。本研究通过收集建国以来我国13个粮食主产省农作物播种面积、旱灾受灾、成灾面积、粮食产量等数据,系统的分析13个粮食主产省粮食生产变化趋势和旱灾对粮食产量的影响,并以部分省份为例总结不同区域的抗旱减灾措施,最后基于全球气候模型,模拟预测RCP4.5和RCP8.5情景下2031-2060年我国全国范围及粮食主产区不同干旱等级发生的频率及不同干旱等级所占比例,预测未来情景下我国主要粮食主产区干旱的演变趋势,论文主要结论如下:（1）建国以来我国东北地区旱灾受灾和成灾面积均呈逐渐增加的趋势,旱灾受灾率和成灾率均高于其他三个粮食主产区,其中内蒙古省粮食平均受灾和成灾率均最高,其次为辽宁。东北地区的黑龙江、吉林、内蒙古三省的粮食播种面积均呈逐渐增加的趋势,黄淮海地区粮食播种面积基本保持稳定。长江中下游和西南地区,旱灾显着降低粮食单产和总产,旱灾受灾率和成灾率与粮食单产和总产均呈负相关。大部分粮食主产省旱灾受灾率和成灾率与粮食单产和总产的年变化率负相关达到显着或极显着水平,旱灾受灾率和成灾率较大的年份与粮食单产和总产减产较大的年份相对应。（2）不同的种植区域有不同的抗旱减灾措施,东北地区针对玉米主要有育苗移栽、垄作、薄膜覆盖和免耕等抗旱措施,针对大豆有调整耕作方式和应急补灌等抗旱技术。黄淮海地区针对冬小麦、夏玉米主要有秸秆覆盖、应急补灌技术和优化灌溉措施等抗旱减灾技术。西南地区四川省抗旱减灾措施主要有合理种植制度和作物布局、合理的耕作技术、调整合适的播期和管理技术以避开旱灾的影响以及灾后的减灾农艺措施等四个方面。长江中下游的湖南省,年降雨量较大,但易发生季节性干旱,在湖南省主要采用避旱减灾种植模式,使用化学制剂调控避旱减灾技术以及干旱适应性防控高产栽培技术等。（3）在气候持续变暖情况下我国干旱发生将进一步加剧,本文基于全球气候变化模型对我国2031-2060干旱程度进行模拟预测,结果表明在RCP4.5情景下我国大部分地区干旱发生频率均大于15%。东北、黄淮海、西南、华南、长江中下游地区干旱发生频率均在15%以上,其中黑龙江北部、山东南部、江苏、广东、福建、江西、四川、陕西和西藏南部等地干旱发生频率在25%以上。在RCP8.5情景下我国不同地区干旱发生频率差异较大,西北大部分地区干旱发生频率低于5%,东北、黄淮海、西南、华南和长江中下游等地区干旱发生频率大于30%,其中黑龙江东北部、辽宁南部、山东南部、江苏北部、贵州、云南、广西、广东、福建等部分地区干旱发生频率大于40%。RCP8.5情景下干旱频率和干旱程度比RCP4.5情景高,对我国不同粮食主产区干旱预测表明在RCP8.5情景下东北地区、黄淮海地区和长江中下游地区干旱频率和程度比RCP4.5情景下进行加重,而西南地区在RCP8.5情景下干旱比RCP4.5情景下有所减缓。
尹佳琪[8]（2020）在《东北地区玉米延迟型低温冷害时空分布及综合风险评估》文中研究指明东北地区是重要的玉米生产基地,种植面积占全国的40.1%。低温冷害是东北地区的主要农业气象灾害之一,由于春季热量条件不充足,易发生延迟型低温冷害,造成玉米品质、产量下降。全球气候变暖的气候背景下,极端天气现象增加。本研究改进生长季平均温度距平指标边界值界定,分析东北地区春玉米延迟型低温冷害时空分布;利用滑动平均模拟、离差标准化等方法定义风险因子危险性、暴露度、脆弱性及区域防灾减灾能力指数计算形式,并在此基础上构建延迟型冷害风险评估模型。本文研究结果如下:（1）生育期热量条件变异系数由大到小的顺序为:90年代>80年代>21世纪初,空间上呈现西北高、东南低的分布形势。稳定通过10℃界限起始日期平均每年提前0.1d,终止日期延后约0.15d。热量条件随纬度的升高而降低,从80年代到21世纪初总体高值区向东北方向延伸扩大。（2）19812015年东北地区低温冷害80年代发生频次最高,随时间呈波动减少趋势,19811996年重度冷害发生站点数最多,19972015年轻度冷害发生站次高于重度、中度冷害。不同程度冷害发生频次均大幅度减少,冷害站次比下降趋势大小顺序为:重度>中度>轻度,21世纪低温冷害发生频率普遍减少的情况下仍有地区发生重度冷害。根据M-K突变检验分析,1997年为东北地区生长季平均气温值突变年,同时也是轻度、重度低温冷害站次比序列的突变年,自1997年开始东北地区生育期的月平均积温和显着增加,发生冷害站点明显减少,在21世纪初下降趋势十分显着。（3）19812015年间东北地区轻度冷害与中度冷害发生频率总体不高,在40%以下,而重度冷害发生频率较高,80年代最为严重,90年代其次,21世纪初则是所有程度冷害发生频率都在30%以下,随时间变化严重冷害发生频率有所降低。轻度冷害高发区为辽宁、吉林西部、中部;中度低温冷害的高发区位于辽宁全省、吉林西南部和内蒙古东四盟的南部部分地区;重度冷害发生频率较高区集中在黑龙江北部、内蒙古北部与吉林东部长白山山脉,东北地区整体上由西北到东南发生频率呈现逐渐减小的趋势。（4）风险区域分布情况:黑龙江东部、内蒙古北部新巴尔虎右旗处于高风险区,牡丹江市、朝阳市、葫芦岛市以及赤峰市处于次高值区,向吉林中、西部逐渐减小,吉林与内蒙古交界处大部分地区中等风险系数在0.0025以下。本研究确定的冷害综合风险评估模型可为东北地区春玉米低温冷害发生风险可能性进行评估,为农业生产播种的时间安排、耕作的合理布局提供参考。
朱晓宵[9]（2020）在《基于灰色模型的河南省气象因素对玉米生产影响的量化分析》文中进行了进一步梳理中国是全球第二大玉米生产国和主要消费国,河南省是全国农业大省之一,是玉米生产大省、消费大省,夏玉米种植在河南农业生产中占有极其重要的地位。与河南省的主要粮食作物小麦相比,夏玉米生育期（6-9月）较短,但该时期各种农业气象灾害发生较为频繁,极易遭受干旱、连阴雨以及大风倒伏等灾害,其中初夏旱、卡脖旱和花期阴雨的影响最大,严重威胁玉米高产稳产。考虑到气象因素对河南省玉米生产的影响,选取1990-2019年气象数据及产量数据,对河南省玉米生产进行如下几部分研究:将河南省玉米生长划分为不同生长阶段,选定对河南省玉米生长影响的气象因素,构建对河南省玉米生长影响的气象因素指标体系。将气象数据表示为区间灰数,依据区间灰数关联度描述河南省玉米不同生长阶段各气象因素与气象产量间的相关度,找出对玉米不同生长阶段影响较大的关键气象因素。结果表明:在玉米播种期-出苗期,日平均气温、平均相对湿度对玉米生长影响较大;在玉米出苗期-拔节期,平均相对湿度、日照时数对玉米生长影响较大;在玉米拔节期-抽雄期,平均相对湿度、日最低气温对玉米生长影响较大;在玉米抽雄期-乳熟期,日最高气温、平均相对湿度对玉米生长影响较大;在玉米乳熟期-成熟期,日最高气温、日照时数对玉米生长影响较大。基于熵权法的三维动态灰色关联分析模型探究河南省各地市农业发展状况,整体把握不同时期河南省各地市农业发展水平的变化,分析各地市农业发展水平差异。河南省各地市农业发展水平为:南阳市、周口市、驻马店市农业发展水平较高;平顶山市、三门峡市、漯河市农业发展水平相对较低。然后,运用DEA模型对河南省玉米气象效率进行评价;然后,运用DEA-Malmquist指数模型对河南省玉米生产效率进行评价。研究表明:河南南省各地市农业发展水平与河南省玉米生产效率之间并无直接的联系。河南省各区域玉米气象效率呈波动上升的趋势,河南省各地市玉米生产要素投入松弛处于逐渐优化的状态。此外,豫西地区玉米平均气象效率最高;豫中地区许昌市、平顶山市、郑州市整体气象效率较高;而豫南地区南阳市、驻马店市、信阳市及豫北地区新乡市、安阳市整体气象效率相差不大;豫东地区整体气象效率最低且气象效率波动最大。基于灰色GM（1,1）模型及马尔科夫模型对河南省玉米花期及灌浆期连阴雨灾害、玉米生育期干旱灾害发生情况进行预测。结果表明:2020年与2021年河南省玉米花期及灌浆期将遭受大规模的连阴雨灾害,2020年与2021年将会是连阴雨年。豫东、豫南、豫北地区玉米生育期从最近一次一般干旱发生年份算起,4年之后可能会再次发生一般干旱;豫中地区玉米生育期从最近一次一般干旱发生年份算起,2年之后可能会再次发生一般干旱;豫西地区玉米生育期从最近一次一般干旱发生年份算起,5年之后可能会再次发生一般干旱。此外,构建基于气象因素的河南省玉米生产系统动力学模型,动态模拟各气象因素对河南省玉米生产的影响,为保障河南省玉米稳产增产提供理论依据。
张瑞[10]（2020）在《吉林省气象干旱时空演变规律研究》文中提出在全球气候变暖的背景下,随着人口增多和经济发展,干旱的影响不仅局限于区域水危机,更表现在阻碍农业生产和社会经济的发展。干旱是吉林省主要气象灾害之一,对吉林省的经济特别是粮食生产的影响极大,干旱常造成本地水资源严重短缺,草原退化,土地沙漠化和农作物的大面积减产。因此对吉林省干旱动态变化进行分析,明晰干旱时空分布及演变特征,并对其变化趋势进行合理估测,是吉林省水旱灾害监测以及管理的理论基础,为吉林省制定防旱减灾救灾以及灾害基本决策提供科学参考及理论依据。本研究以吉林省28个气象站19582017年日气象数据:平均温度(Tmm)、温差(Tdelta)、相对湿度（RH）、太阳辐射（Rs）、平均风速（U2）、土壤热通量（G）和累积降水（P）)为研究对象,选用Z、SPI、SPEI.T、SPEI.PM干旱指数进行对比分析,确定适宜吉林省的干旱指数;分析干旱发生的频率、范围、强度、历时、起始和结束时间,以及不同时间尺度（年、季、月）干旱时空分布、趋势以及演变规律;选用Morlet小波函数研究吉林省干旱周期变化规律,并利用干旱历时和累积强度建立二维copula联合分布分析干旱重现期特征;应用全局敏感性EFAST法对SPEI.PM干旱指数的相关气象参数进行敏感性分析,探讨这些气象因子对SPEI.PM的响应程度,空间分布以及排序问题。研究得出以下主要结果:（1）干旱指数适宜性研究及干旱时空演变规律研究（1）利用Z、SPI指数对年、月、季尺度下的干旱情况进行对比,在仅有降水资料的情况下SPI指数比Z指数更适用于吉林省的干旱监测与评估。通过Z、SPI、SPEI.T、SPEI.PM四个指数从空间和时间角度对比,并结合《吉林省灾害大典》以及吉林统计年鉴旱灾受灾、绝收面积实际情况予以验证,研究得出SPEI.PM指数是最适宜吉林省干旱评估的干旱指数。（2）吉林省年、月、季节干旱变化趋势有一定差异。空间角度,大部分地区春季、冬季呈上升趋势,而夏季、秋季大部分地区呈下降趋势。从干旱空间频率分析得出春旱主要分布在吉林省的中南部、东南部局部地区以及东北部地区;夏旱主要分布在西部地区、中部地区以及东南部局部地区。秋旱主要分布在西部、中部以及东部地区;冬旱主要分布在西部地区、中南部地区。从时间角度分析得出,年、季、月尺度不同等级干旱频率体现如下特征:轻旱>中旱>重旱>特旱发生的频率,年尺度与月尺度的频率相接近,季节尺度,轻旱方面的频率冬旱>秋旱>春旱>夏旱,中旱方面的频率夏旱>秋旱>冬旱>春旱,重旱方面的频率冬旱>春旱>夏、秋旱,特旱方面的频率春旱>夏旱>秋旱>冬旱。（3）对干旱覆盖面积研究得出,不同年代不同季节发生干旱的覆盖面积差异显着,总体来看全局性干旱=局域性干旱=无明显干旱>区域性干旱。（4）从空间角度基于SPEI.MP指数干旱起始和结束时间最大值和最小值分布有一定差异,起始和结束时间的趋势分布基本一致。干旱历时大部分地区呈不显着下降趋势,而吉林西部地区上升趋势未来出现干旱的持续时间将会增长。全省干旱强度呈下降趋势,吉林西部地区累积强度受干旱强度影响较大。时间角度干旱起始时间、结束时间、干旱历时和干旱强度均有上升的趋势,而干旱累积强度有减小的趋势。吉林省发生春旱、夏旱、春夏连旱的概率较大。（2）基于SPEI.PM指数的干旱周期及重现期研究（1）通过对SPEI.PM指数的小波周期分析得出,吉林省2017年以后小波系数实部大致均呈现负值的趋势,未来出现干旱的趋势。干旱周期变化的局部化特征明显。年尺度干旱第一、二、三主周期分别为:24a、2.5a、3.5a。月尺度与年尺度周期差异不大。季节尺度同样也有三个显着的主周期。春季一半以上的地区第一主周期为1020a。夏旱大部分地区周期波动频繁,以小周期210a为主要特征。秋季一半以上的地区每隔1020a发生一次全省性的干旱事件。冬季大部分地区每隔2.55a发生一次全省性的冬旱事件。（2）基于Copula联合分布的干旱概率和可重现期特征分析得出,适合吉林省干旱历时和累积强度的最优copula类型是Gumbel copula、BB8 copula、Clayton copula（180 degreees）,随着干旱历时和累积强度的不断增大联合概率逐渐变小,而二者的联合重现期呈增大趋势。吉林西部重旱事件发生的频率高于中部和东部。发生干旱事件重现期西部地区<南部地区<中部地区<东南部地区<东北部地区。联合重现期随着干旱历时和干旱累积强度的增加呈先缓后陡的增加趋势。（3）基于SPEI.PM全局敏感性研究在吉林省不同时间尺度下SPEI.PM的敏感性存在差异,SPEI.PM的敏感性因子前四位依次为降水、温度、相对湿度、平均风速,而太阳辐射和地热通量无明显影响（敏感系数<5%）。在16个月低时间尺度下,对SPEI.PM敏感性大小顺序为:降水>平均温度>相对湿度>平均风速>太阳辐射>地热通量>日平均温差;在718个月时间尺度下,对SPEI.PM敏感性大小顺序为:降水>平均风速>相对湿度≈平均温度>地热通量>太阳辐射>日平均温差;在24个月以上尺度下,对SPEI.PM敏感性大小顺序为:降水>平均风速>地热通量>平均温度>相对湿度>太阳辐射>日平均温差。由此可见,在全球变暖大背景下,干旱分析和监控不仅受到降水的影响,平均温度、相对湿度和平均风速的影响也不容忽视。综上,SPEI.PM是吉林省最适宜的干旱指数。吉林省多发生轻旱（频率较高）。通过M-K趋势分析及小波系数实部分析,吉林省未来多出现干旱的趋势。吉林西部地区相对较干旱,且发生干旱事件较频繁。总体来看全局性干旱=局域性干旱=无明显干旱>区域性干旱。干旱周期变化的局部化特征明显,各季节主周期空间差异显着。随着干旱历时和累积强度的不断增大联合概率逐渐变小,而联合重现期呈增大趋势。不同时间尺度下SPEI.PM的敏感性存在差异,敏感性因子前四位依次为降水、温度、相对湿度、平均风速。
二、2001年吉林省农业气象条件及其对农业生产的影响（论文开题报告）
（1）论文研究背景及目的
此处内容要求：
首先简单简介论文所研究问题的基本概念和背景，再而简单明了地指出论文所要研究解决的具体问题，并提出你的论文准备的观点或解决方法。
写法范例：
本文主要提出一款精简64位RISC处理器存储管理单元结构并详细分析其设计过程。在该MMU结构中,TLB采用叁个分离的TLB,TLB采用基于内容查找的相联存储器并行查找,支持粗粒度为64KB和细粒度为4KB两种页面大小,采用多级分层页表结构映射地址空间,并详细论述了四级页表转换过程,TLB结构组织等。该MMU结构将作为该处理器存储系统实现的一个重要组成部分。
（2）本文研究方法
调查法：该方法是有目的、有系统的搜集有关研究对象的具体信息。
观察法：用自己的感官和辅助工具直接观察研究对象从而得到有关信息。
实验法：通过主支变革、控制研究对象来发现与确认事物间的因果关系。
文献研究法：通过调查文献来获得资料，从而全面的、正确的了解掌握研究方法。
实证研究法：依据现有的科学理论和实践的需要提出设计。
定性分析法：对研究对象进行“质”的方面的研究，这个方法需要计算的数据较少。
定量分析法：通过具体的数字，使人们对研究对象的认识进一步精确化。
跨学科研究法：运用多学科的理论、方法和成果从整体上对某一课题进行研究。
功能分析法：这是社会科学用来分析社会现象的一种方法，从某一功能出发研究多个方面的影响。
模拟法：通过创设一个与原型相似的模型来间接研究原型某种特性的一种形容方法。
三、2001年吉林省农业气象条件及其对农业生产的影响（论文提纲范文）
（1）2020年吉林省作物生长季气象条件及其对农业生产的影响（论文提纲范文）
| 1 引言 |
| 2 作物生长季农业气象条件概述 |
| 2.1 热量条件 |
| 2.2 降水条件 |
| 2.3 日照条件 |
| 3 气象条件对农业生产的影响 |
| 3.1 有利的方面 |
| 3.1.1 春播期间热量条件较好，第一场透雨早，对旱田整地和玉米、水稻播种有利 |
| 3.1.2 玉米苗期气象条件适宜，出苗情况好 |
| 3.1.3 主要粮食作物营养生长期水热条件适宜，长势较好 |
| 3.1.4 7月中旬末及8月出现的降水，使中西部部分地方旱情及时缓解或解除 |
| 3.2 不利的方面 |
| 3.2.1 作物生长季出现阶段性低温，对农作物生长有一定不利影响 |
| 3.2.2 7月出现了高温少雨时段，局地出现农业干旱 |
| 3.2.3 8月下旬—9月上旬遭遇台风三连击，部分农田发生农业灾害 |
| 4 结语 |
（3）吉林省大豆气候适宜度及霜冻害研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 第一章 引言 |
| 1.1 研究目的及意义 |
| 1.2 国内外研究进展 |
| 1.2.1 气候适宜度的研究进展 |
| 1.2.2 霜冻的研究进展 |
| 1.3 研究内容 |
| 1.4 技术路线 |
| 第二章 研究区域概况、资料及方法 |
| 2.1 研究区概况 |
| 2.2 研究资料 |
| 2.3 研究方法 |
| 2.3.1 气候倾向率 |
| 2.3.2 相关性分析 |
| 2.3.3 气象产量提取方法 |
| 2.3.4 吉林省大豆气候适宜度模型构建 |
| 2.3.5 霜冻害等级划分及统计 |
| 2.3.6 吉林省大豆霜冻灾害风险评估体系构建 |
| 2.3.7 反距离权重插值 |
| 2.3.8 自然断点分级法 |
| 第三章 吉林省大豆生长季气候资源时空变化特征 |
| 3.1 大豆生长季内热量资源时空变化特征 |
| 3.1.1 ≥10℃活动积温 |
| 3.1.2 9 月平均日最低气温 |
| 3.2 大豆生长季内水分资源时空变化特征 |
| 3.2.1 降水量 |
| 3.2.2 参考作物蒸散量 |
| 3.3 大豆生长季内光照资源时空变化特征 |
| 3.4 本章小结与讨论 |
| 第四章 吉林省大豆气候适宜度研究 |
| 4.1 温度适宜度 |
| 4.1.1 全生育期温度适宜度时空变化特征 |
| 4.1.2 各发育阶段温度适宜度时空变化特征 |
| 4.2 降水适宜度 |
| 4.2.1 全生育期降水适宜度时空变化特征 |
| 4.2.2 各发育阶段降水适宜度时空变化特征 |
| 4.3 日照适宜度 |
| 4.3.1 全生育期日照适宜度时空变化特征 |
| 4.3.2 各发育阶段日照适宜度时空变化特征 |
| 4.4 综合适宜度 |
| 4.4.1 全生育期综合适宜度时空变化特征 |
| 4.4.2 各发育阶段综合适宜度时空变化特征 |
| 4.5 本章小结与讨论 |
| 第五章 吉林省大豆霜冻害时空演变及风险评估 |
| 5.1 吉林省大豆霜冻害时空演变特征 |
| 5.1.1 吉林省大豆霜冻害时间变化 |
| 5.1.2 吉林省大豆霜冻害空间分布 |
| 5.2 吉林省大豆霜冻灾害风险评估 |
| 5.2.1 危险性分析 |
| 5.2.2 暴露性分析 |
| 5.2.3 易损性分析 |
| 5.2.4 吉林省大豆霜冻灾害风险区划 |
| 5.3 结合霜冻灾害风险与气候适宜度的各地大豆种植适宜性评述 |
| 5.4 本章小结与讨论 |
| 第六章 结论与展望 |
| 6.1 主要结论 |
| 6.2 特色与创新 |
| 6.3 存在问题与展望 |
| 参考文献 |
| 作者简介 |
| 致谢 |
（4）1961—2018年吉林省水稻低温冷害时空变化特征（论文提纲范文）
| 0 引言 |
| 1 资料与方法 |
| 1.1 资料来源 |
| 1.2 研究方法 |
| 1.2.1 障碍型冷害指标计算方法当水稻进入孕穗温度 |
| 1.2.2 延迟型冷害指标计算方法 |
| 1.2.3 障碍型和延迟型冷害指标 |
| 1.2.4 时空变化分析 |
| 2 结果与分析 |
| 2.1 水稻障碍型低温冷害时空变化 |
| 2.1.1 水稻障碍型低温冷害的年际变化 |
| 2.1.2 水稻障碍型低温冷害的年代际变化 |
| 2.1.3 水稻障碍型低温冷害频率空间变化 |
| 2.1.4 障碍型低温冷害频率年代际的空间变化 |
| 2.2 水稻延迟型低温冷害时空变化 |
| 2.2.1 水稻延迟型低温冷害的年际变化 |
| 2.2.2 水稻延迟型低温冷害的年代际变化 |
| 2.2.3 水稻延迟型低温冷害频率空间变化 |
| 2.2.4 水稻延迟型低温冷害频率年代际的空间变化 |
| 3 结论与讨论 |
| 3.1 结论 |
| 3.2 讨论 |
（5）2019年吉林省作物生长季气象条件及其对农业生产的影响（论文提纲范文）
| 1 引言 |
| 2 作物生长季农业气象条件概述 |
| 2.1 温度、热量条件 |
| 2.2 降水条件 |
| 2.3 日照偏多 |
| 3 气象条件对农业生产的影响 |
| 3.1 有利的方面 |
| 3.1.1 春播期间热量条件好，对旱田整地和玉米、水稻播种有利 |
| 3.1.2 透雨相对及时，保苗率高 |
| 3.1.3 主要粮食作物营养生长期水热条件适宜，长势较好 |
| 3.1.4 农作物生殖生长期光温水条件适宜，满足农作物产量形成需求 |
| 3.1.5 农业气象灾害少、病虫害影响轻 |
| 3.2 不利的方面 |
| 3.2.1 局部出现春旱，对旱田作物出苗有一定不利影响 |
| 3.2.2 局部出现阶段性低温影响水稻分蘖和穗分化 |
| 3.2.3 8月中、下旬出现低温阴雨寡照天气影响作物灌浆 |
| 4 小结 |
（6）1971—2016年东北地区农业气象灾害损失变化特征及影响（论文提纲范文）
| 引 言 |
| 1 数据与方法 |
| 1.1 数 据 |
| 1.2 方 法 |
| 1.2.1 受灾率、成灾率和绝收率 |
| 1.2.2 灾害强度指数 |
| 1.2.3 灾害变异系数 |
| 1.2.4 小波分析 |
| 1.2.5 农业气象灾害对粮食产量的影响 |
| 2 结果分析 |
| 2.1 农业气象灾害受灾率、成灾率和绝收率年际变化 |
| 2.2 农业气象灾害受灾率、成灾率和绝收率年代际变化 |
| 2.3 农业气象灾害周期 |
| 2.4 农业气象灾害强度变化 |
| 2.5 农业气象灾害对粮食产量的影响 |
| 3 结论与讨论 |
（7）旱灾对我国粮食主产省粮食产量的影响及抗旱对策研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| abstract |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 研究背景及意义 |
| 1.2 我国主要的自然灾害 |
| 1.3 旱灾的发生及抗旱对策 |
| 1.3.1 旱灾的定义及评价指标 |
| 1.3.2 我国农业旱灾发生的原因 |
| 1.3.3 防旱抗旱措施及对策 |
| 1.4 气候变化背景下国内外旱灾的发生情况 |
| 1.4.1 国外旱灾发生 |
| 1.4.2 我国旱灾发生特点 |
| 第二章 研究内容和研究方法 |
| 2.1 研究的目标与内容 |
| 2.1.1 研究目标 |
| 2.1.2 研究内容 |
| 2.1.3 技术路线 |
| 2.2 数据来源 |
| 2.3 指标测定 |
| 2.4 计算方法 |
| 第三章 我国粮食主产省旱灾发生规律及对粮食产量的影响 |
| 3.1 引言 |
| 3.2 东北地区粮食主产省旱灾发生规律及粮食产量的变化 |
| 3.2.1 黑龙江 |
| 3.2.2 吉林 |
| 3.2.3 辽宁 |
| 3.2.4 内蒙古 |
| 3.3 黄淮海地区粮食主产省旱灾发生规律及粮食产量的变化 |
| 3.3.1 河北 |
| 3.3.2 河南 |
| 3.3.3 山东 |
| 3.4 长江中下游地区粮食主产省旱灾发生规律及粮食产量的变化 |
| 3.4.1 安徽 |
| 3.4.2 湖北 |
| 3.4.3 湖南 |
| 3.4.4 江苏 |
| 3.4.5 江西 |
| 3.5 西南地区粮食主产省旱灾发生规律及粮食产量的变化 |
| 3.5.1 四川 |
| 3.6 讨论 |
| 3.6.1 粮食主产省旱灾发生的时空变化 |
| 3.6.2 粮食主产省粮食单产和总产的变化趋势 |
| 3.6.3 旱灾对粮食产量的影响 |
| 3.7 小结 |
| 第四章 不同区域抗旱减灾技术研究 |
| 4.1 引言 |
| 4.2 材料与方法 |
| 4.3 东北地区主要作物抗旱减灾技术研究 |
| 4.3.1 玉米抗旱技术研究 |
| 4.3.2 大豆抗旱技术研究 |
| 4.4 黄淮海地区主要作物抗旱减灾技术研究 |
| 4.4.1 夏玉米抗旱技术研究 |
| 4.4.2 冬小麦抗旱技术研究 |
| 4.5 西南地区 |
| 4.5.1 水稻抗旱减灾措施及对策 |
| 4.5.2 玉米抗旱减灾措施及对策 |
| 4.5.3 小麦抗旱减灾措施及对策 |
| 4.6 长江中下游地区 |
| 4.6.1 红黄壤坡耕旱地避旱减灾种植模式与关键技术 |
| 4.6.2 农业化学节水制剂研制与避旱减灾机理及应用技术研究 |
| 4.7 小结 |
| 第五章 气候变化背景下我国未来干旱发生的趋势分析 |
| 5.1 引言 |
| 5.2 材料与方法 |
| 5.2.1 数据来源 |
| 5.2.2 干旱指标 |
| 5.3 我国不同区域的干旱演变趋势 |
| 5.3.1 轻旱演变趋势 |
| 5.3.2 中旱演变趋势 |
| 5.3.3 重旱演变趋势 |
| 5.3.4 特旱演变趋势 |
| 5.3.5 干旱演变趋势 |
| 5.4 我国粮食主产区干旱特征演变 |
| 5.4.1 东北地区 |
| 5.4.2 黄淮海地区 |
| 5.4.3 长江中下游地区 |
| 5.4.4 西南地区 |
| 5.5 气候变化对我国粮食产量生产的影响及未来抗旱对策 |
| 5.6 小结 |
| 第六章 结论与展望 |
| 6.1 全文结论 |
| 6.2 创新点 |
| 6.3 展望 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
| 作者简历 |
（8）东北地区玉米延迟型低温冷害时空分布及综合风险评估（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 1 前言 |
| 1.1 研究目的与意义 |
| 1.2 国内外低温冷害的研究进展 |
| 1.2.1 低温冷害对气候变化的响应 |
| 1.2.2 玉米产量对气温变化的响应 |
| 1.2.3 延迟型低温冷害指标 |
| 1.2.4 低温冷害风险评估研究 |
| 1.3 研究内容 |
| 1.4 技术路线 |
| 2 材料与方法 |
| 2.1 研究区域与作物概况 |
| 2.1.1 研究区域气候概况 |
| 2.1.2 研究区域玉米种植概况 |
| 2.2 资料来源 |
| 2.2.1 研究区域气象数据来源 |
| 2.2.2 研究区域农业生产资料 |
| 2.2.3 研究区域低温冷害灾情资料 |
| 2.3 研究方法 |
| 2.3.1 热量条件变异系数 |
| 2.3.2 冷害站次比及频率计算方法 |
| 2.3.3 M-K突变检验分析方法 |
| 2.3.4 产量资料的滑动平均模拟及离差标准化方法 |
| 2.3.5 空间分布与风险评价区划分析方法 |
| 3 结果与分析 |
| 3.1 东北地区热量条件时空分布特征 |
| 3.1.1 生育期内5—9 月平均温之和变异系数空间分布特征 |
| 3.1.2 稳定通过10℃界限起止日期、持续日数的年际变化 |
| 3.1.3 稳定通过10℃有效积温的时空分布特征 |
| 3.1.4 稳定通过10℃活动积温的时空分布特征 |
| 3.1.5 稳定通过20℃积温和的空间分布特征 |
| 3.2 东北地区玉米延迟型低温冷害指标的准确率检验 |
| 3.2.1 延迟型低温冷害指标的选取 |
| 3.2.2 延迟型低温冷害指标的优化 |
| 3.2.3 延迟型低温冷害指标的验证 |
| 3.3 延迟型低温冷害时空分布及突变分析 |
| 3.3.1 延迟型低温冷害随时间变化趋势 |
| 3.3.2 延迟型低温冷害突变年分析 |
| 3.3.3 延迟型低温冷害空间分布特征 |
| 3.4 东北地区玉米延迟型低温冷害的风险评估体系 |
| 3.4.1 东北地区玉米延迟型低温冷害的危险性分析 |
| 3.4.2 东北地区玉米种植区域的暴露度分析 |
| 3.4.3 东北地区玉米受低温冷害影响的脆弱性分析 |
| 3.4.4 东北地区各区域的防灾减灾能力分析 |
| 3.4.5 东北地区玉米低温冷害的综合风险评估 |
| 4 结论与讨论 |
| 4.1 结论 |
| 4.1.1 东北地区热量条件时空分布特征 |
| 4.1.2 东北地区玉米延迟型低温冷害年际变化规律及灾变分析 |
| 4.1.3 东北地区玉米延迟型低温冷害的空间分布变化趋势 |
| 4.1.4 东北地区玉米延迟型低温冷害的风险评估体系 |
| 4.2 讨论 |
| 4.2.1 玉米延迟型低温冷害指标的改进 |
| 4.2.2 分离其他农业气象灾害的影响 |
| 4.2.3 厄尔尼诺现象与低温冷害的相关关系 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
| 攻读学位期间发表文章 |
（9）基于灰色模型的河南省气象因素对玉米生产影响的量化分析（论文提纲范文）
| 致谢 |
| 摘要 |
| 1 绪论 |
| 1.1 选题依据 |
| 1.1.1 研究背景 |
| 1.1.2 研究意义 |
| 1.2 国内外研究进展 |
| 1.2.1 粮食生产影响因素研究 |
| 1.2.2 粮食生产效率研究 |
| 1.2.3 粮食生产灾害预测研究 |
| 1.3 主要研究内容 |
| 1.4 技术路线 |
| 1.5 主要创新点 |
| 1.6 本章小结 |
| 2 影响河南省玉米生长的气象因素分析 |
| 2.1 研究方法 |
| 2.1.1 HP滤波法 |
| 2.1.2 区间灰数关联分析模型 |
| 2.2 数据收集与整理 |
| 2.2.1 玉米生育期划分 |
| 2.2.2 数据整理 |
| 2.3 结果分析 |
| 2.4 结论与讨论 |
| 2.5 本章小结 |
| 3 河南省玉米生产效率评价 |
| 3.1 河南省农业发展状况评价 |
| 3.1.1 研究方法 |
| 3.1.2 数据收集与整理 |
| 3.1.3 数据计算及结果分析 |
| 3.1.4 结论 |
| 3.2 河南省玉米气象效率评价 |
| 3.2.1 研究方法 |
| 3.2.2 数据收集与整理 |
| 3.2.3 综合效率分析 |
| 3.2.4 分区域分析 |
| 3.2.5 结论 |
| 3.3 河南省玉米生产效率评价 |
| 3.3.1 研究方法 |
| 3.3.2 数据收集与整理 |
| 3.3.3 效率分析 |
| 3.3.4 投入产出松弛分析 |
| 3.3.5 结论 |
| 3.4 政策建议 |
| 3.5 本章小结 |
| 4 河南省玉米生产灾害预警 |
| 4.1 河南省玉米花期及灌浆期连阴雨灾害预警 |
| 4.1.1 研究方法 |
| 4.1.2 数据收集与整理 |
| 4.1.3 结果分析 |
| 4.1.4 结论与建议 |
| 4.2 河南省玉米生育期干旱灾害预警 |
| 4.2.1 研究方法 |
| 4.2.2 数据收集与整理 |
| 4.2.3 结果分析 |
| 4.2.4 结论与建议 |
| 4.3 河南省玉米生产发展态势中长期仿真 |
| 4.3.1 系统动力学 |
| 4.3.2 数据收集与整理 |
| 4.3.3 模型简介 |
| 4.3.4 仿真分析 |
| 4.3.5 结论与建议 |
| 4.4 本章小结 |
| 5 结论与展望 |
| 5.1 主要结论 |
| 5.2 不足与展望 |
| 5.3 本章小结 |
| 参考文献 |
| ABSTRACT |
| 硕士期间研究成果 |
（10）吉林省气象干旱时空演变规律研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 研究背景及意义 |
| 1.2 干旱的定义、分类 |
| 1.2.1 干旱的定义 |
| 1.2.2 干旱的分类 |
| 1.3 干旱特征研究进展 |
| 1.3.1 气象干旱指数研究进展 |
| 1.3.2 气象干旱特征研究进展 |
| 1.4 全局敏感性研究进展 |
| 1.5 研究目标、内容与技术路线 |
| 1.5.1 目标及内容 |
| 1.5.2 技术路线 |
| 第二章 研究区概况、数据来源与处理 |
| 2.1 研究区概况 |
| 2.1.1 地理位置 |
| 2.1.2 地形地貌特征 |
| 2.1.3 水资源概况 |
| 2.1.4 气候概况 |
| 2.1.5 历史旱情概况 |
| 2.2 数据来源与研究方法 |
| 2.2.1 数据来源 |
| 2.2.2 研究方法 |
| 第三章 基于降水的干旱指数时空演变规律 |
| 3.1 降水年际时空演变规律 |
| 3.1.1 降水年内分布规律 |
| 3.1.2 降水空间演变规律 |
| 3.2 Z与 SPI干旱指数在吉林省的适宜性研究 |
| 3.2.1 Z、SPI指数计算原理 |
| 3.2.2 Z、SPI指数在吉林省的适宜性研究 |
| 3.3 基于SPI指数的吉林省干旱时空间演变规律 |
| 3.3.1 基于SPI指数的干旱频率时空演变规律 |
| 3.3.2 基于SPI指数的干旱覆盖范围演变规律 |
| 3.3.3 基于SPI指数的干旱起始时间、结束时间、历时和强度时空演变规律 |
| 3.4 本章小结 |
| 第四章 基于SPEI指数的干旱时空演变规律 |
| 4.1 SPEI干旱指数计算原理 |
| 4.1.1 参考作物腾发量计算原理 |
| 4.1.2 SPEI指数计算原理 |
| 4.2 吉林省气温、参考作物腾发量、水分亏缺量时空演变规律 |
| 4.2.1 平均气温时空演变规律 |
| 4.2.2 参考作物腾发量时空演变规律 |
| 4.2.3 水分亏缺量时空演变规律 |
| 4.3 基于SPI、SPEI._T和SPEI._(PM)干旱指数在吉林省的适宜性研究 |
| 4.3.1 SPI、SPEI._T和SPEI._(PM)干旱指数对比分析 |
| 4.3.2 SPI、SPEI._T和SPEI._(PM)干旱检测与实际旱情对比分析 |
| 4.4 基于SPEI._(PM)指数的吉林省干旱时空演变规律 |
| 4.4.1 基于SPEI._(PM)指数的干旱频率时空演变规律 |
| 4.4.2 基于SPEI._(PM)指数的干旱覆盖范围演变规律 |
| 4.4.3 基于SPEI._(PM)指数的干旱起始时间、结束时间、历时和强度时空演变规律 |
| 4.5 本章小结 |
| 第五章 基于SPEI和连续小波变换的干旱周期特征分析 |
| 5.1 小波原理 |
| 5.2 吉林省干旱周期变化特征分析 |
| 5.2.1 基于SPEI指数的小波干旱周期分析 |
| 5.2.2 基于SPEI指数的小波周期空间分布特征 |
| 本章小结 |
| 第六章 基于SPEI和 Copula联合分布的干旱可重现期特征分析 |
| 6.1 copula的基本含义及类型 |
| 6.1.1 椭圆copula函数 |
| 6.1.2 Archimedean Copula函数 |
| 6.1.3 双参数Copula函数 |
| 6.2 吉林省干旱特征的相关性检验 |
| 6.3 吉林省干旱历时和累积强度的边缘分布及Copula函数的确定 |
| 6.3.1 边缘分布函数的选择 |
| 6.3.2 干旱历时和累积强度Copula函数的确定 |
| 6.4 基于干旱历时和累积强度的Copula联合概率分布特征分析 |
| 6.5 基于干旱历时和累积强度的联合重现期特征分析 |
| 6.6 本章小结 |
| 第七章 基于SPEI和 EFAST模型的干旱全局敏感性分析 |
| 7.1 全局敏感性EFAST法分析原理 |
| 7.2 吉林省气象因子趋势分析 |
| 7.3 吉林省SPEI对气象因子变化的敏感性分析 |
| 7.3.1 月份对SPEI敏感性的影响 |
| 7.3.2 站点空间分布对SPEI敏感性的影响 |
| 7.3.3 时间尺度对SPEI敏感性的影响 |
| 7.4 本章小结 |
| 第八章 结论与展望 |
| 8.1 主要结论 |
| 8.2 特色与创新 |
| 8.3 展望 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
| 攻读学位论文期间发表论文 |
四、2001年吉林省农业气象条件及其对农业生产的影响（论文参考文献）
- [1]2020年吉林省作物生长季气象条件及其对农业生产的影响[J]. 王琪. 气象灾害防御, 2021(03)
- [2]吉林省农业气象服务体系建设研究[D]. 樊嘉璐. 吉林大学, 2021
- [3]吉林省大豆气候适宜度及霜冻害研究[D]. 李羚. 南京信息工程大学, 2021(01)
- [4]1961—2018年吉林省水稻低温冷害时空变化特征[J]. 郭春明,任景全,王冬妮,崔佳龙,穆佳,刘伟,曹铁华. 中国农学通报, 2020(32)
- [5]2019年吉林省作物生长季气象条件及其对农业生产的影响[J]. 王琪. 气象灾害防御, 2020(03)
- [6]1971—2016年东北地区农业气象灾害损失变化特征及影响[J]. 刘玉汐,任景全,孙月,马云飞,袭祝香,郭春明,陈长胜. 干旱气象, 2020(04)
- [7]旱灾对我国粮食主产省粮食产量的影响及抗旱对策研究[D]. 杜建斌. 中国农业科学院, 2020(01)
- [8]东北地区玉米延迟型低温冷害时空分布及综合风险评估[D]. 尹佳琪. 沈阳农业大学, 2020(08)
- [9]基于灰色模型的河南省气象因素对玉米生产影响的量化分析[D]. 朱晓宵. 河南农业大学, 2020(06)
- [10]吉林省气象干旱时空演变规律研究[D]. 张瑞. 沈阳农业大学, 2020(08)