中国农业科学院农业信息研究所 中国农学会
Agricultural Information Institute of CAAS China Association of Agricultural Science Societies
En
Ch
中国农业科学院农业信息研究所 中国农学会 主办

AI检索

订阅

返回顶部
当前位置: 首页 > 文章 > 青海牧区雪灾月尺度精细化直接预测方法研究 安徽农业科学 2011,39 (31) 19468-19470
Position: Home > Articles > Study on Monthly-scale Fine Direct Prediction Method of Snow Disaster in Qinghai Pastoral Areas Journal of Anhui Agricultural Sciences 2011,39 (31) 19468-19470

青海牧区雪灾月尺度精细化直接预测方法研究

作  者：
杨延华;李林;陈晓光;时兴合;申红艳
单  位：
青海省气候中心;青海省防灾减灾重点实验室
关键词：
雪灾;月尺度;精细化预测;青海牧区
摘  要：
通过统计1961～2008年青海省牧区出现的雪灾情况,将出现雪灾的地区分为6个区,对应每个区域,将前期的降水、气温、降水日数以及同期的降水、气温作为因子,在保证信度≥0.1的基础上,确定相关系数较大的因子,运用线性回归方程建立预测模型,对青海省牧区分区域、分月份的积雪日数和积雪量进行预测,并依据"青海省雪灾标准(DB63/T372-2001)"进行相应级别的月尺度雪灾预警。通过检验,模型预测效果比较理想,是一种值得研究并不断完善的精细化直接预测方法。
译  名：
Study on Monthly-scale Fine Direct Prediction Method of Snow Disaster in Qinghai Pastoral Areas
作  者：
YANG Yan-hua et al(Qinghai Climate Centre,Xining,Qinghai 810001)
关键词：
Snow disaster;Monthly-scale;Fine prediction;Qinghai pastoral areas
摘  要：
By the statistics of the snow disasters occurred in pastoral areas of Qinghai Province during 1961-2008,regions where snow disasters occurred are divided into six sub-regions,for each sub-region,precipitation,air temperature and rainfall days during prophase period and precipitation,air temperature during current period as factors,based on ensuring the reliability greater than 0.1,factors of bigger correlation coefficient are determined.Using linear regression equation prediction model,space-partitioned and monthly-variational snow days as well as snow quantity in pastoral areas of Qinghai Province are predicted.According to "snowstorm standard(DB63/T372-2001)in Qinghai",early warming can be made of corresponding levels of the monthly scale snowstorm.By testing,the model has a relatively ideal prediction effect,and it is a fine direct method which is worthy of study and continuous improvement.

相似文章

导出引用
计量
文章访问数: 9
HTML全文浏览量: 0
PDF下载量: 0

所属期刊

推荐期刊

友情链接Friendly link
农业信息研究所Agricultural information institute 农业智能知识服务平台Agricultural intelligent knowledge service platform 农业学术服务平台Agricultural Knowledge Service System 中国知网CNKI 维普网VIP 万方WANFANG DATA
联系我们Contact us

电话Tell：010-82109652-808

邮箱E-mail：agrijournal@caas.cn

服务Service
关于我们About us 意见建议Opinions and suggest
版权说明Copyright
单位：中国农业科学院农业信息研究所 中国农学会 © 2017中国农业科学院农业信息研究所 ICP备案号：京ICP备09089781号-46