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题名吉林省一次罕见的大范围暴雨过程诊断分析
被引量：4
- 1
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作者
王松华
高迎娟
李玉香
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机构
兰州大学大气科学学院
吉林省通化市气象局
吉林省气象台
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出处
《安徽农业科学》
CAS
北大核心
2009年第18期8605-8607,8665,共4页
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文摘
使用实况资料和数值预报产品对吉林省2008年8月1日的暴雨过程进行天气形势分析以及物理量场的诊断,寻找暴雨的形成机制,以期对提高今后的暴雨预报有所帮助。结果表明:该次暴雨发生在良好的大尺度环流背景下,西风槽不断东移加深,副热带高压西伸北抬,同时减弱台风北上加入到西风槽中。高、低空急流的有利配置及相互作用,对该次暴雨过程的产生有着很大影响。深厚的湿层和强烈的水汽辐合为暴雨的产生提供了有利的水汽条件;高层辐散、低层辐合的垂直配置,导致的深厚而强烈的上升运动,是强降水出现的主要动力条件。暴雨发生时,高能舌与湿舌的位置与走向一致,这样的环境场十分有利于暴雨的发生。
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关键词
暴雨
热带低压
诊断分析
高低空急流
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Keywords
Rainstorm
Tropic depression
Diagnostic analysis
High and low-level jet
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分类号
S161.6
[农业科学—农业气象学]
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题名2015年8月2—4日通化市暴雨天气分析
被引量：2
- 2
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作者
刘国禹
王智宇
张彤
郭俊廷
赵新宇
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机构
吉林省通化市气象局
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出处
《现代农业科技》
2016年第20期195-195,199,共2页
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文摘
利用Micaps实况资料,从环流背景、物理量场等方面对通化市2015年8月2—4日发生的一次暴雨过程进行了分析。结果表明:在副高西侧稳定维持的风场切变是造成此次暴雨的主要影响系统。暴雨区区位于冷锋前暖锋后,有利于暖湿空气抬升。本次过程的水汽主要来自黄海和渤海,副高西北侧建立强盛的低空西南急流,为暴雨区输送了充足的水汽和潜在的不稳定能量。暴雨区处于高空急流辐散区,低空急流的左侧,低层辐合、高层辐散,形成了较强的上升运动。通化市西低东高的地形,低空急流受长白山脉的阻挡,加强了空气抬升作用。比湿≥12 g/kg可以很好地反映暴雨区的水汽条件,比湿≥14 g/kg时间与强降水产生时间有较好的对应关系。温度露点差≤4℃表示有较好的水汽条件,湿层较厚,利于产生强降水。
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关键词
暴雨
副高
切变线
急流
吉林通化
2015年8月2—4日
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分类号
P458.121.1
[天文地球—大气科学及气象学]
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题名地面气象观测仪器常见故障及处理维护
被引量：3
- 3
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作者
佟钢
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机构
吉林省通化市气象局
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出处
《河南科技》
2013年第1期38-38,共1页
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文摘
学会气象观测仪器的故障判断和处理方法,以及日常定期的维护,给工作减少不必要的错情漏报,保证仪器观测工作能够正常进行。
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关键词
地面气象观测
常见故障
维护
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分类号
P413
[天文地球—大气科学及气象学]
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题名东北春大豆田间黄蓟马空间分布型及抽样技术
被引量：4
- 4
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作者
刘延超
高宇
李颖姣
潘新龙
崔娟
徐伟
史树森
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机构
吉林农业大学农学院/大豆区域技术创新中心
吉林省通化市气象局
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出处
《中国油料作物学报》
CAS
CSCD
北大核心
2018年第2期269-274,301,共7页
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基金
现代农业技术体系建设项目"国家大豆产业技术体系建设"(CARS-04)
吉林省科技厅重点科技研发项目(2018201015NY)
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文摘
为明确大豆田黄蓟马的空间分布型及理论抽样数,指导田间取样,采用6种聚集度指标、Iwao回归分析法和Taylor幂法则分析了黄蓟马成虫、若虫和整个种群(成虫和若虫)在大豆田间的空间分布型,并且进行空间分布型适合度卡方检验,确定所属空间分布型,对聚集因素作出分析,根据Iwao的理论抽样数模型确定最适理论抽样数。结果表明,黄蓟马成虫、若虫和整个种群在大豆不同生育期的空间分布型均为聚集分布,Iwao回归分析法显示黄蓟马个体间相互吸引,分布的基本成分是个体群。Taylor幂法则分析表明,黄蓟马成虫、若虫和整个种群聚集度依赖密度,且随着平均密度的升高聚集程度越强。卡方检验的结果也为聚集分布。黄蓟马的种群集数λ均大于2,说明黄蓟马种群的聚集原因可能由其生活习性或其本身的聚集行为及环境因素共同作用所致。黄蓟马成虫的理论抽样方程N=(2.219 9/+0.117 6)/D^2,若虫的理论抽样方程N=(1.554 9/+0.072 8)/D^2,黄蓟马整个种群的理论抽样方程N=(1.928 4/+0.003 5)/D^2。本文结果为黄蓟马田间取样提供理论依据。
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关键词
黄蓟马
大豆生育期
空间分布型
抽样技术
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Keywords
Thrips flavus
soybean growth period
spatial distribution pattern
sampling technique
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分类号
S435.651
[农业科学—农业昆虫与害虫防治]
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题名遥感在城市绿地调查中的应用
被引量：8
- 5
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作者
栾猛
张欣
王松华
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机构
兰州大学大气科学学院
吉林省气象局
河北省气象科技服务中心
吉林省通化市气象局
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出处
《安徽农业科学》
CAS
北大核心
2009年第28期13815-13818,13821,共5页
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文摘
归纳总结了城市绿地调查中遥感的特点,并列举遥感在城市绿地调查中的应用,在此基础上,具体阐述绿地解译标志的建立,并以湖南省岳阳楼区为例,利用高分辨率卫星遥感数据,完成了对该区的绿地调查。最后总结城市绿地调查中仍存在的问题,并对其研究工作进行展望,以期为制定合理科学的城市规划提供依据,实现良好的社会和经济效益。
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关键词
遥感
城市绿地
应用实例
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Keywords
Remote sensing
Urban green land
Application examples
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分类号
S127
[农业科学—农业基础科学]
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题名雷电灾害风险评估内容及注意事项
- 6
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作者
刘玉清
崔忠强
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机构
吉林省通化市气象局
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出处
《现代农业科技》
2015年第11期265-265,共1页
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文摘
介绍了雷电灾害风险评估主要内容与流程,并从现场采集数据、图纸数据的读取、防雷类别的确定等方面总结了其注意事项,以期为雷电灾害风险评估提供参考。
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关键词
雷电灾害
风险评估
内容
流程
注意事项
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分类号
X43
[环境科学与工程—灾害防治]
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题名水稻低温冷害减产幅度模型的建立
被引量：5
- 7
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作者
高迎娟
王松华
佟雪
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机构
吉林省通化市气象局
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出处
《安徽农业科学》
CAS
北大核心
2009年第17期8050-8051,8053,共3页
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基金
吉林省气象局科技创新基金项目(2005)
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文摘
在水稻种植品种、栽培技术、耕作及管理水平一致的基础上,水稻的产量只决定于气象条件,而在气象条件中气温是关键因子。因此,在排除其他因素干扰后,对多年的产量与气温因子进行相关分析,建立了水稻各生育期及全生育期低温冷害减产幅度模型。
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关键词
水稻
低温冷害
减产幅度模型
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Keywords
Rice
Low temperature and cold damage
Decreased yield amplitude model
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分类号
S421
[农业科学—植物保护]
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题名防雷技术标准的发展和现状
- 8
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作者
刘壮华
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机构
吉林省通化市气象局
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出处
《大众标准化》
2022年第1期64-66,共3页
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文摘
防雷技术标准的主要目的是为了有效减少雷电灾害,避免因为雷电灾害造成严重的经济损失以及人员伤亡。但是从我国防雷技术标准的现状进行研究可以发现,我国拥有较多的防雷技术标准,其中就包括国家防雷技术标准以及行业防雷技术标准等等。但是部分行业防雷技术标准与国家防雷技术标准之间存在的内容冲突以及相互矛盾的问题,有关防雷技术标准脱离实际,导致对防雷技术的实际应用造成了不利影响,文章将对防雷技术标准的发展和现状做一个探究。
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关键词
防雷技术标准
发展
现状
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分类号
P429
[天文地球—大气科学及气象学]
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题名稻田水温的一般规律及预报方法
被引量：4
- 9
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作者
高迎娟
李玉艳
徐世新
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机构
吉林省通化市气象局
吉林省通化市农业局农经站
吉林省辉南县气象局
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出处
《安徽农业科学》
CAS
北大核心
2009年第14期6490-6492,6541,共4页
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基金
吉林省气象局科技创新基金项目
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文摘
通过对稻田水温的定时观测,并将其与气温进行对比,揭示出稻田水温的日变化特征基本接近正弦曲线;讨论了稻田水温的季节性变化特征以及与气温的差异,同时寻求出与其相关密切的因子,建立了稻田水温预报方程。
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关键词
稻田水温
规律
预报方法
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Keywords
Rice field water temperature
Rule
Forecast method
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分类号
S152.8
[农业科学—土壤学]
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题名自然灾害对作物产量的影响评估
- 10
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作者
高迎娟
齐金
蒋书太
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机构
吉林省通化市气象局
吉林省辉南县气象局
吉林省通化县气象局
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出处
《安徽农业科学》
CAS
北大核心
2011年第18期10944-10946,共3页
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基金
吉林省气象局科技创新项目(2008)
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文摘
将一定试验条件下的作物干物重及最终经济产量的观测数据与气象条件进行相关分析,得出在温、光、水三大气象要素中,温度是决定产量的关键因子。在排除其他因素的干扰下,借助于试验产量,首先对低温灾害进行分级,然后利用经验指标并通过社会产量对其他各自然灾害进行分级。在标定一个自然灾害级别可造成作物一个5%的减产幅度下,利用产量预报公式对各年产量进行逐步拟合,在达到一定信度的前提下,确定各自然灾害对各作物产量可能造成的影响。
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关键词
自然灾害
作物产量
影响评估
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Keywords
Natural disasters
Cop yield
Influence assessment
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分类号
S42
[农业科学—植物保护]
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