青海省东部农业区论文-陈继全,孙世学,马有绚,邢子毅,任强

2020-12-17874 views

导读:本文包含了青海省东部农业区论文开题报告文献综述及选题提纲参考文献,主要关键词:最大冻土深度,东部农业区,时空分布,变化规律

青海省东部农业区论文文献综述

陈继全,孙世学,马有绚,邢子毅,任强[1](2019)在《青海省东部农业区季节性最大冻土深度变化特征分析》一文中研究指出利用1961~2016年青海省东部农业区11个气象观测站点的冻土观测资料,采用累积距平、滑动t检验等方法,分析了青海东部农业区季节性最大冻土深度的时空分布特征及变化规律。结果表明:东部农业区整体冻结开始时间呈逐年推迟趋势,完全解冻时间呈逐年提前趋势,平均冻结持续时间呈逐年缩短趋势;最大冻土深度年际变化在90年代前后由减小趋势转变为增长趋势,在1986年出现了突变;化隆站最大冻土深度多年平均值最高为72.15cm,尖扎站最低为28.32cm。(本文来源于《青海科技》期刊2019年05期)

杨昭明,冯晓莉,黄霞,来晓玲,王紫文[2](2019)在《1987—2017年青海省东部农业区粮食作物生产潜力及产量差时空变化特征》一文中研究指出为了研究青海省东部农业区粮食生产潜力及主要限制性气候因子,笔者利用1987—2017年4—9月青海省东部农业区13个气象台站的逐日气象要素和粮食作物实际产量资料,采用逐步订正模型,分析了粮食作物的生产潜力、实际产量及产量差的时空变化特征。结果表明:1987—2017年光合生产潜力呈下降趋势,而光温生产潜力、气候生产潜力以及粮食作物实际产量均呈增加趋势变化;光温生产潜力实现了光合生产潜力的37%,气候生产潜力实现了光温生产潜力的53%,说明产量潜力仍有较大的提升空间,气温和降水是提高生产潜力的限制因素;气候生产潜力与实际产量的产量差平均每10年下降178.6 kg/hm~2,除贵德、循化、同仁产量进一步提升难度较大外,其余大部地区可以通过优化灌溉、合理利用热量资源等途径缩小产量差距。(本文来源于《中国农学通报》期刊2019年03期)

多普增[3](2017)在《叁种气象干旱指数在青海省东部农业区的适用性分析》一文中研究指出干旱问题是一个全球性的问题,它是世界上影响范围广,持续时间长,造成危害大,出现频率高的对人类社会影响最严的自然灾害之一。干旱导致供水资源匮乏,危害作物生长,使作物产量减少,并且影响着居民生活,工业生产及其他社会活动。青海省地处内陆腹地,青藏高原北部,它是世界上面积最大、高度最高、地形最复杂的高原,暖湿气团不易入侵,大部分地区处于干旱、半干旱带,对农牧业影响很大。干旱指数的研究可以对干旱发生过程进行量化。而干旱指标种类繁多并且对不同的地区适应性也各不相同,故此本文选取降水距平百分率,标准化降水指数,综合气象干旱指数做青海省东部农业区的适应性分析,选出适宜西北干旱区的干旱指标对提高预警预报精度,为防灾减灾提供参考和科学规划的依据,提高水资源可持续利用和管理水平有重要意义。本文利用青海省东部农业区1960-2006年的气象资料,对降水量进行EOF分解、M-K趋势检验法,分析降水在研究区的年际和年内变化;计算选取的叁种干旱指标,通过对比干旱特征,与实际干旱情况进行核对得出了适宜的干旱指数,并以此分析研究区干旱时空分布规律。得出以下结论:(1)研究区1960-2006年年降水量自1972年发生突变,呈现增长的态势,并一直持续的到2002年,但这种增长的趋势不明显,所以47年年降水总体趋势变化不明显。空间分布上,年降水EOF第一模态方差贡献率为70.57%,第一模态呈整体变化趋势一致,中部变化大,南北两部变化相对较小;年内降水主要集中在5-9月,占全年降水的84%,且年内5月与其他11个月份的降水变化趋势相反,降水变化大的月份有7月、8月以及9月。(2)在春季和夏季干旱过程中,季尺度的SPI和Pa变化趋势比较一致,季平均CInew在某些年份的变化趋势与其他两个指标不同,会出现一些小的波动。CInew指数可以对干旱进行逐日监测,能够探测到干旱的发生和发展,但是由于前期90d的降水和蒸散量的影响而在月尺度和日尺度下表现不是很好,存在误差,并且旱情偏重,需要在前期90d的降水和蒸散量的权重问题上重新考量。MI指数则在重旱能很好的表现,在其他旱情下表现一般。SPI则是在旱情轻的地方表现较好而在旱情严重表现一般。Pa指数能较好地表现旱情的情况和发展,并且在与实际旱情对比上,Pa指数稳定地保持着较高的准确率。(3)春夏两季干旱变化趋势越大的地方,旱灾发生越频繁;春季以重旱、轻旱为主要旱情,乐都、民和、循化、尖扎、黄南地区易发生严重干旱;夏季以轻旱为主要旱情,贵德、乐都、循化、黄南、大通易发生干旱。春季旱情呈持续好转,直到2001年旱情开始恶化,而夏季旱情则呈持续恶化的状况。(本文来源于《西北农林科技大学》期刊2017-05-01)

魏杰,张鑫[4](2016)在《气象干旱综合监测指数适用性分析——以青海省东部农业区为例》一文中研究指出通过对比气象干旱综合监测指数MCI与综合气象干旱指数CI在各等级干旱统计结果、干旱过程描述能力、干旱空间分布特征、干旱年际变化以及与实际干旱情况对比的差异,分析了MCI在青海省东部农业区的适用性。研究结果表明:MCI与CI各等级干旱月数与干旱频率的监测结果基本一致,但是MCI重旱与特旱的干旱月数稍多、干旱频率也略高;在描述干旱过程时,MCI在干旱发生阶段不合理跳跃次数相比CI大为减少;MCI与CI在干旱频率与干旱强度的空间分布特征上无显着差异,而MCI发生干旱频率略高;在干旱年际变化上,MCI较CI干旱持续时间略长,干旱强度偏重;在实际发生干旱时,MCI与CI定义的干旱等级除个别站点干旱等级略有差异外,总体上一致性较好,都比较符合实际干旱情况。(本文来源于《中国农村水利水电》期刊2016年06期)

魏杰[5](2016)在《青海省东部农业区干旱遥感监测及预警研究》一文中研究指出干旱变化存在着缓慢渐变的特征,造成的损失严重,干旱的监测预警是抗旱防旱的基础。青海省东部农业区水资源缺乏,干旱严重影响了该区农业的发展,加强研究区的干旱监测及预警研究,对研究区的干旱监测预警及抗旱防旱工作有积极的意义。本文综合考虑气象数据和MODIS遥感数据,构建干旱预警模型,对研究区进行干旱监测预警分析,并对模型进行适宜性评价。本文得出的主要结论如下:(1)利用研究区12个气象站点1960~2005年的降雨、蒸发数据计算综合气象干旱指数(CI)以及气象干旱综合监测指数(MCI)。通过对比分析MCI与CI指数干旱月数与干旱频率的监测结果、对干旱过程的描述能力、干旱时空分布特征、干旱季节性变化、干旱年际变化以及与实际干旱情况的一致性,结果表明,基于CI指数加以改进的MCI指数在研究区的干旱监测效果优于CI,在研究区的应用效果较好。(2)利用研究区2002~2004年7~9月份的MODIS植被指数和地表温度数据,分别构建Ts-NDVI和Ts-EVI模型,根据初步的拟合的特征空间图剔除异点像元重新选取植被指数范围后,NDVI选择0.2~1.0之间,EVI选取0.15~0.8之间。计算结果表明,TVDI和TEVI监测结果的空间分布类似,大体上的趋势为东南部干旱较为严重,中度以上旱情主要分布在湟水谷地、黄河谷地和大通沿线地区;从时间尺度上看,7月份干旱程度比较严重,在8月份有一定缓解,9月份略有增加。TVDI和TEVI与月平均ET0呈现正相关趋势,与月平均降水呈负相关趋势,和实际情况较为吻合,当降水量有增加趋势时,旱情缓解,干旱指数随之减小;当ET0增大时,旱情有加剧趋势,干旱指数随之增大;整体上TEVI与降水和ET0相关系数更高,监测旱情效果更加显着。提取研究区12个站点的TVDI和TEVI值,与同期SPI和M监测结果进行比较,TEVI监测结果与SPI和M的一致性整体上优于TVDI,但是存在部分站点结果比M的监测结果偏大的现象。与实际旱情对比后发现,TVDI和TEVI的监测结果比SPI和M更接近实际旱情,TVDI和TEVI与实际旱情一致率分别为40.0%、46.7%,TEVI要略优于TVDI,但是总体上干旱等级评定的准确率都不是太高,可能是由于利用遥感数据的TVDI和TEVI缺乏对气象因素的考虑。(3)选取MCI和TEVI构建干旱预警模型,利用2004年7月份至9月份数据进行气象站点和研究区干旱监测预警,结合MCI和TEVI干旱等级划分标准,确定干旱预警等级,依据干旱等级变化率制定干旱预警发布标准。结果表明,2004年7月到9月份研究区旱情逐渐减轻;8月份和9月份预警灯号以绿灯、蓝灯和黄灯叁种,其中蓝灯比例最大,绿灯次之,黄灯占得比例最小,黄灯区域有湟水谷地、黄河谷地,也有很小部分黄灯零星分布于大通沿线区域,与温度值被干旱指数监测结果基本符合,也符合实际情况。预警指数DWI与月平均降水呈负相关关系,与月平均ET0则是正相关趋势,和实际吻合。对比研究区12个气象站点7~9月份的DWI值与M值,出现等级一致的站点概率分别为33.3%、25%、16.7%;DWI值比M大的概率分别为58.3%、75%、75%,DWI监测结果与相对湿润度指数相比稍重。7~9月DWI和M与实际干旱程度的一致概率分别为53.3%、40.0%,DWI与实际旱情不同的站点,干旱等级基本只高于实际旱情一个等级。利用DWI进行研究区的干旱监测预警基本符合实际的旱情分布,监测精度也比仅采用遥感数据的TEVI有一定提高,从46.7%提高到了53.3%。综上所述,利用DWI进行研究区月尺度的干旱监测预警基本是可行的。(本文来源于《西北农林科技大学》期刊2016-05-01)

孙晓晓[6](2016)在《青海省东部农业区旱灾风险分析》一文中研究指出青海省东部农业区是青海的粮仓,受全球气候变化的影响,区域旱灾有加重趋势。本文以青海省东部农业区为研究区,用两种方法评价了研究区的旱灾风险。基于模糊-灰色理论的旱灾风险评价方法评价了长时间序列下的旱灾风险,基于云模型、熵权法的旱灾评价方法评价了典型年(2005年)的旱灾风险,两种方法相结合,可以更加全面地评价研究区的旱灾风险,对当地抗旱减灾工作具有指导意义。本文根据青海省东部农业区13个气象站1959-2005年的降水量、蒸发量、气温资料以及1959-2005年各地区历史灾情资料、社会经济资料,利用模糊理论、灰色理论、熵权法、云模型等理论和Arcgis空间分析工具,分别评价了1959-2005年长序列和典型年2005年两个时间尺度的青海省东部农业区旱灾风险等级及分布情况。取得的主要研究结果如下:(1)基于模糊-灰色理论的旱灾风险评价方法以1959-2005年的降水量、气温数据为基础获取SPEI序列,用模糊理论的信息扩散方法处理作物生长季节3-8月份的SPEI序列,并结合1959-2005年历年各地区历史灾情资料构建灰色风险模型,得到各个地区不同旱灾等级的风险。评价结果可知:长时间序列下,青海省东部农业区旱灾发生的最大风险率大都在中旱、重旱等级,研究区域的北部和中部最容易发生的旱灾类型为中旱,南部最易发生的旱灾类型较其他地区偏重。评价结果与研究区长时期内的实际灾情情况较为相符。(2)分析研究区历史旱灾发生规律,得出当地旱灾具有如下特征:1)近期的旱灾发生频率大大高于历史时期,抗旱形势严峻;2)易旱时间集中于叁个时段:3-8月、6-8月、3-5月;3)大部分地区最易发生的旱灾为中旱及以上等级;东部农业区13个地区只有西宁的旱灾发生总频次明显低于周围其他地区,发生频率低于40%,属旱灾低发地区,其他地区各等级旱灾发生频率在55.6%-77.8%之间,属旱灾高发地区。(3)初步分析了研究区的旱灾成灾机理,得出青海省东部农业区旱灾的最根本成因是特殊地理环境和自然气候条件导致的降水量少、蒸发量大、时空分布不均匀。此外,耕地率相对较高、有效灌溉率低、抗旱能力差也是青海省东部农业区旱灾频发的重要原因。(4)基于云模型、熵权法、灾害风险系统的旱灾风险评价方法从致灾因子危险性、承灾体暴露性、灾损敏感性、抗旱能力四个层面,在青海省旱灾成灾机理研究的基础上,选取16个评价指标,建立旱灾风险评价指标体系。根据2004-2005年的降水、蒸发、2005年社会经济统计资料,用正态云模型计算各旱灾等级隶属度,熵权法确定各准则层内指标权重,建立旱灾风险评价模型,评价2005年青海省东部农业区各个地区的旱灾风险。评价结果表明:2005年青海省东部农业区大部分地区的旱灾风险为轻险到中险,风险等级整体较轻。轻险地区有:门源、大通、湟源、湟中、乐都、尖扎、民和。中险地区有互助、化隆、贵德、黄南。微险地区有:西宁、循化。整体分布呈北部旱灾风险较轻、南部风险相对偏重的分布特点。本方法的评价结果与2005年青海省东部农业区各个区域的旱灾实际情况、整体旱情趋势较为一致。(5)从适用范围和优缺点方面对比基于模糊-灰色理论的旱灾风险评价方法和基于云模型、熵权法的旱灾评价方法。第一种方法适用于评价长时间序列下的旱灾风险,所需资料少,但受理论的限制无法评价典型年的旱灾风险;第二种方法适用于评价某典型年的旱灾风险,缺点在于指标遴选过程对数据量要求高。上述两种方法分别适用于长序列、典型年的旱灾风险评价,两种方法相结合,可以对青海省长时期或任一典型年的旱灾风险做出评价,应用意义更广。(本文来源于《西北农林科技大学》期刊2016-05-01)

高思远,崔晨风,范玉平[7](2016)在《基于岭估计的青海省东部农业区ET_0遥感反演研究》一文中研究指出论文利用青海东部农业区内的12个气象站2003—2005年气象资料,应用Penman-Monteith公式计算得到各站逐旬的ET_0值,并进一步研究其与高程(DEM)、地表温度(LST)及归一化植被指数(NDVI)3个因子之间的关系,提取遥感数据并耦合到时间分辨率为旬,空间分辨率为1 km,将其与计算所得ET_0建立多元反演模型。由于3个自变量因子之间存在着很强的相关关系,LST与NDVI间判定系数R2平均在0.7左右,不能直接用最小二乘回归方法建立模型。为有效避免自变量间相关性对模型的影响,研究中采用岭估计方法建模。结果表明,通过岭估计建立2003年10~33旬区域二元模型反演最低精度达76.19%,区域叁元模型反演最低精度也有83.54%。与传统方法所建模型相比,检查点均方根误差减小约1.1,反演最低精度提高11%左右,能满足实际应用需求。(本文来源于《自然资源学报》期刊2016年04期)

温家兴,张鑫,王云,王文亚[8](2016)在《多时间尺度干旱对青海省东部农业区小麦的影响》一文中研究指出利用青海省东部农业区1967—2006年逐月降水、温度资料计算多时间尺度的标准化降水蒸散指数(SPEI),分析了干旱对小麦的影响。结果表明,SPEI对表征青海省东部农业区干旱具有良好的适用性,多时间尺度SPEI具有季节至年际振荡特征;整个农业区未来干旱有加重趋势,其中东南干旱加重趋势较快,西北干旱加重趋势较慢;在小麦生育期内,气候产量与SPEI6-5的相关性最高,当SPEI=-0.5时,可增产最大达200kg/hm2,SPEI在-0.1~0之间时,小麦气候产量为正值,当SPEI<-0.1或SPEI>0时,小麦气候产量变为负值;在小麦生育期内,东部农业区发生轻微干旱的概率为32.3%,中等干旱的概率为11.92%,严重干旱和极端干旱发生的概率分别为4.47%和1.31%,所以未来有必要加强对干旱事件的预防与监测。(本文来源于《灌溉排水学报》期刊2016年04期)

李燕[9](2015)在《青海省东部农业区失地农民创业问题调查与分析》一文中研究指出就业作为影响城镇化质量提升及社会稳定的一个重要因素,备受社会各界关注。创业在充分发挥农民主观能动性的同时有助于实现个人价值,是当前解决失地农民就业的有效方式之一。本文基于202户853名失地农民自主创业意愿、目的、方式等问题进行调研,多方位了解青海省东部农业区城镇化建设中失地农民自主创业现状,分析失地农民创业中面临的主要障碍,提出相应的改进建议。(本文来源于《柴达木开发研究》期刊2015年06期)

孙晓晓,张鑫[10](2015)在《青海省东部农业旱灾风险分析》一文中研究指出基于信息扩散的模糊理论和灰色风险分析理论,研究青海省东部春、夏季不同降水距平的发生概率,并构建青海省东部及各县区的灰色风险率模型,计算农业旱灾风险。结果表明,青海省东部农业区北部和南部旱灾较轻,中部灾情较重。门源、湟中、西宁、贵德、黄南最易发生轻旱,大通、互助、乐都、循化最易发生中旱,尖扎、化隆、民和最易发生重旱,平安、湟源最易发生极旱。互助发生旱灾的总风险率最高,达到0.56,平安、西宁旱灾总风险最低,依次为0.15和0.22。东部农业区整体区域旱灾发生风险从大到小依次为:重旱、中旱、轻旱、极旱。模型模拟结果符合实际。(本文来源于《灌溉排水学报》期刊2015年11期)

青海省东部农业区论文开题报告

(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:

为了研究青海省东部农业区粮食生产潜力及主要限制性气候因子,笔者利用1987—2017年4—9月青海省东部农业区13个气象台站的逐日气象要素和粮食作物实际产量资料,采用逐步订正模型,分析了粮食作物的生产潜力、实际产量及产量差的时空变化特征。结果表明:1987—2017年光合生产潜力呈下降趋势,而光温生产潜力、气候生产潜力以及粮食作物实际产量均呈增加趋势变化;光温生产潜力实现了光合生产潜力的37%,气候生产潜力实现了光温生产潜力的53%,说明产量潜力仍有较大的提升空间,气温和降水是提高生产潜力的限制因素;气候生产潜力与实际产量的产量差平均每10年下降178.6 kg/hm~2,除贵德、循化、同仁产量进一步提升难度较大外,其余大部地区可以通过优化灌溉、合理利用热量资源等途径缩小产量差距。

(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。

青海省东部农业区论文参考文献

[1].陈继全,孙世学,马有绚,邢子毅,任强.青海省东部农业区季节性最大冻土深度变化特征分析[J].青海科技.2019

[2].杨昭明,冯晓莉,黄霞,来晓玲,王紫文.1987—2017年青海省东部农业区粮食作物生产潜力及产量差时空变化特征[J].中国农学通报.2019

[3].多普增.叁种气象干旱指数在青海省东部农业区的适用性分析[D].西北农林科技大学.2017

[4].魏杰,张鑫.气象干旱综合监测指数适用性分析——以青海省东部农业区为例[J].中国农村水利水电.2016

[5].魏杰.青海省东部农业区干旱遥感监测及预警研究[D].西北农林科技大学.2016

[6].孙晓晓.青海省东部农业区旱灾风险分析[D].西北农林科技大学.2016

[7].高思远,崔晨风,范玉平.基于岭估计的青海省东部农业区ET_0遥感反演研究[J].自然资源学报.2016

[8].温家兴,张鑫,王云,王文亚.多时间尺度干旱对青海省东部农业区小麦的影响[J].灌溉排水学报.2016

[9].李燕.青海省东部农业区失地农民创业问题调查与分析[J].柴达木开发研究.2015

[10].孙晓晓,张鑫.青海省东部农业旱灾风险分析[J].灌溉排水学报.2015

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