简介:合理施用氮肥是夺取水稻高产的基本条件之一。在氮肥施用中,目前普通存在着施用量过多或过少,施用时间不合理,氮肥利用率低等问题,不仅影响了水稻产量的提高和米质的改善,而且还污染了环境,降低了氮肥的使用效益。自80年代开始,模拟优化技术引入作物(水稻)生产系统后,已研制出了许多水稻高产栽培技术模式,如“双季杂交稻高产栽培模式”、“双季稻—冬作高产栽培模式”等。这些模式对水稻的施氮量和施氮方法虽有所改进,并取得了明显的增产增收效果,但均为经验模式,未突破传统的施肥概念。近年来,以国际水稻研究所引进的施氮技术模拟优化软件MANAGE-N,充分考虑了不同品种(作物参数)、不同气候条件(光、温、降水等气候因子)、不同土壤条件(土壤参数)等影响水稻生产发育的各种因素,因而具有更大的适应性
简介:研究了Lorenz非线性系统中使用的集合平均方法来减小计算误差的效果,通过检查5组数值试验(每组20个样本)的结果发现:集合平均对计算误差的减小和消除不如高精度算法有效,这主要体现在以下几方面:1)普通的算法和双精度的计算环境中,若截断误差是主导误差(当初值误差很小时),各集合的平均结果并不收敛于真值,而是收敛于含截断误差的数值解;2)若初值误差为主导时,系统受到初值误差增长规律的影响,数值解收敛于由初值误差主导的误差解;3)这两种误差量级接近的时候,两种误差都无法消除掉。对解的统计特征进行研究表明,可信的数值解与含计算误差的数值解有许多相似的地方,但是与集合平均的数值解有很大不同,同样说明了集合平均不适用于减小计算误差这样的问题。此外,试验结果表明即使数值解的概率分布形式基本正确,也不能保证数值解是正确的。
简介:利用自动站资料和T639模式资料,对2013年宝鸡汛期5-9月5次暴雨天气过程T639模式的短期预报效果进行检验。结果表明:T639模式对中、高纬度环流的演变与调整有较好的预报能力,48h内最大误差不超过7.5%,20时起报的48h预报好于08时起报的36h预报;模式对副高的预报总体偏弱,盛夏时副高强度的预报准确率明显高于初夏时,准确率达58.3%,暴雨日前的副高强度预报较暴雨日后更为准确;48h内700hPa天气尺度系统的预报准确率可达85%,36h内达93.3%,预报效果良好;对暴雨日前的低层系统预报效果好于暴雨日后的预报;暴雨落区和散度场上辐合中心或辐合大值区有较好的对应关系,暴雨落区基本上都在辐合大值区,当散度场<-36×10-6s-1时,可出现暴雨。
简介:以山东省首部X波段全固态双线偏振多普勒天气雷达724XSP观测的几次降水过程资料为例,与济南站多普勒天气雷达(CINRAD/SA)资料进行对比分析,并利用XSP雷达观测的层状云降水资料进行偏振参量的质量分析。结果表明:XSP雷达波束在穿越层状云云体时的衰减比较均匀,与SA雷达探测的云体结构比较接近,但XSP雷达对45dBZ以上强回波的探测能力较差,尤其探测冰雹云云体结构时二者差别较大。对偏振参量分析发现,当SNR〈10dB时,ZDR、CC、ΦDP和KDP等偏振参量受噪声影响明显,误差较大不可信;当SNR位于15-23dB时,ZDR和CC的测量值有明显波动,质量较差;XSP雷达的ZDR测量值较理论值偏低0.5dB;ΦDP和KDP资料受衰减影响较小,当SNR〉10dB时,质量比较可靠。
简介:讨论了气象观测资料的质量问题,并分析和强调了塔站资料质量控制的重要性,结合地面观测资料的质量控制方法,提出了逻辑极值检查、僵值检查、时间一致性检查、相似一致性检查、决策算法、质量控制码的标注和人工干预检查等组成的一套针对塔站资料的质控方法。利用提出的质量控制流程,对敦煌戈壁塔站2001年4月至2009年4月共9a的资料进行质量控制。结果表明:该流程能很好的找出缺测、错误、可疑的数据并给与标注,特别是在处理过程中,结合了综合判别法,使得该检验结果更为可靠。结果表明:塔站观测资料的质量是比较好的,正常数据占总数据的91.2%,非正常数据只是少数情况,其中大部分为缺测数据,占其78.7%。错误数据占总数据的1.93%,其中大部分为僵值数据,占其87.02%,其次分别为一致性和逻辑极值错误。
简介:为了检验不同数值模式及多个模式的集合平均对山东地区10m日最大风速、2m日最高温度、2m日最低温度及降水的预报效果,利用2011年MM5、WRF-RUC、T639、日本及德国数值模式进行不同模式组合的集合平均,并对各组合进行TS评分检验。结果表明:晴雨预报,T639模式TS评分最高;对大雨以下等级降水的预报,T639模式24h预报的TS评分最高,MM5、WRF-RUC、T639、日本和德国模式集合平均48h和72h预报的TS评分最高;MM5、WRF-RUC和T639模式集合平均对大雨和暴雨24h预报的TS评分略高于单个模式。对3级以下弱风,T639模式预报准确率最高;对4级以上大风,WRFRUC及WRF-RUC三层集合平均的预报准确率最高;与单个模式相比,MM5、WRF-RUC和T639模式集合平均仅对3级风力预报准确率有所提高。MM5、WRF-RUC和T639模式集合平均对最低温度预报准确率最高,但集合平均对最高温度预报并未提高。