褚春燕
- 作品数：25 被引量：35H指数：3
- 供职机构：佳木斯市气象局更多>>
- 相关领域：天文地球农业科学自动化与计算机技术航空宇航科学技术更多>>
- 自动雪深观测仪的对比分析
- 2023年
- 为推进气象高质量发展,推动雪深观测自动化进程,建设气象探测强国,佳木斯市气象局于2021年~2022年冬季在佳木斯冰雪试验外场安装3台不同型号的雪深自动观测仪,进行雪深观测仪比对试验,通过对积雪期自动采集与人工观测的雪深数据对比分析,评估不同类型的自动雪深观测仪运行稳定性和数据精准性。试验结果表明3台自动雪深观测仪在积雪期运行稳定,故障率为0,观测数据完整,无缺失;在不同积雪阶段,3台自动雪深观测仪数据与人工观测数据相比,整体的准确性和稳定性为DSJ1型>DSS1型>DSS2型;气温和雪温在积雪稳定阶段与自动雪深观测仪误差相关性最强。综上所述,DSJ1型自动雪深观测仪运行最稳定,数据最准确,在今后对自动雪深观测仪的升级时应更加注重气温、雪温和风速等气象要素带来的误差,从而推动雪深观测自动化进程服务。
- 孙桂玉于秀健王秀娟孙洪伟褚春燕
- 关键词：雪深运行稳定性
- 不同播期对三江平原水稻大田营养生长期秧苗素质及分蘖动态的影响
- 2025年
- 本研究旨在通过探讨不同播期对水稻大田营养生长期秧苗生长性状和分蘖动态的影响,为科学选择水稻生产的播种和移栽日期提供依据,以促进稳定高产。以三江平原主栽品种‘龙粳31’为试材,设置4个播期,相邻播期间隔时间步长10 d,将当地多年平均播期设为第2期(T_(2)),向前设置1期(T_(1)),向后设置2期(T_(3)—T_(4))开展试验。结果表明:大田营养生长期随着播期推迟,水稻发育进程加快,逐日温度适宜度不适宜天数减少,发育期温度适宜度上升,≥10℃有效积温下降;≥10℃有效积温与分蘖数的决定系数均在92.8%以上,对水稻分蘖数影响系数在4.7~8.9之间;T_(1)播期在返青—分蘖期遭遇最低温达3.3℃的阶段性低温,连续7 d的逐日温度适宜度低于0.3,其中4 d的逐日温度适宜度为0,秧苗性状指标最低;T_(2)播期株高最大达73 cm,单株叶面积103.27 cm2,单株干物质1.01 g,穴最大分蘖数达到18株。综合来看T_(2)播期秧苗素质指标最高,T_(3)次之,5月11—21日为最佳移栽期。研究结果为水稻种植科学选择移栽期、趋利避害和促进稳产丰产提供理论依据。
- 褚春燕李辰晖王艳庞云超韩俊杰王萍翟墨姜丽霞
- 关键词：三江平原水稻分期播种秧苗素质分蘖动态
- 气象站、粮仓和粮堆的温湿度相关性分析被引量：3
- 2022年
- 为提供精准的粮食仓储气象服务,保障粮食仓储安全,基于2017—2020年佳木斯地区三个粮库和当地气象台站的观测资料,利用数理统计方法,探索分析了台站和粮仓内外的温度、相对湿度及其相关性。结果表明:气象台站实时温度大多低于粮库仓外温度,二者呈同步震荡变化,差异较小,R在0.996以上,气象台站相对湿度高于粮库仓外相对湿度,二者基本呈一致变化,粮库的仓内相对湿度一般控制在70%以下;气象台站日最高温度与粮库仓内温度、表层最高粮温相关性较好,R达到0.90以上,仓温变化和表层最高粮温滞后于日最高气温变化分别约为1和30 d,气象台站日最高气温与仓温、表层最高粮温的回归方程均为正相关,随日最高气温的升高而升高,其他各层最高粮温受温度影响较小,根据回归方程预测仓温和各层最高粮温并得出高大平房仓仓储气象服务高温指标为28℃,通风降湿服务指标为低于70%。
- 褚春燕孙桂玉孙洪伟姜丽霞王晓明
- 关键词：粮食仓储粮堆气象台站相对湿度
- 非典型积雨云的观测被引量：1
- 2010年
- 本文主要阐述在地面观测中不按云的演变规律发展的积雨云出现的几种情况,及怎样及时、准确观测积雨云。
- 褚春燕初桂华
- 关键词：积雨云
- 气候变化与物候期的关系及农户感知研究——以三江平原为例被引量：1
- 2024年
- 通过研究物候期对气候变化的响应,评估农户对气候变化认知水平,实施气象为农服务提质增效行动,基于三江平原佳木斯市1993—2022年的物候期、1961—2022年气温和降水量、农户气候变化感知数据,利用数理统计方法,分析气候变化与物候期关系及农户对气候变化的感知。近30 a三江平原春季物候期变化均呈提前趋势,秋季物候期变化均呈延后趋势,蒲公英物候期趋势变化最为显著,蒲公英萌芽日期提前,变化速率为5.5 d/10 a,黄枯日期延后,变化速率为10.6 d/10 a;春秋季温度、降水和春秋季物候期之间的相关系数,共有8对极显著相关和6对显著相关,其中正相关有7对,负相关有7对,春季物候期的变化主要是受温度影响,秋季物候期变化则是降水量影响;农户对温度变化感知结果与实测数据基本一致,准确率达到80%以上,农户感知到的降水变化趋势与气象实测数据存在差异,准确率达到58.0%,自然现象物候期感知结果准确性低于温度和降水变化感知结果。三江平原物候期随着温度升高及降水增加,出现日期提前,结束日期延后,物候期呈延长趋势,农户对农业生产相关的气候变化感知更为敏感,也相对准确。研究结果为农业生产制定有效的气候变化适应政策提供科学依据与借鉴。
- 褚春燕王婷婷陈莉杨清彤王艳白玉兰
- 关键词：三江平原气候变化物候期农户
- 东北冷涡型冷害时空特征及对黑龙江水稻产量的影响
- 2025年
- 明确寒地水稻孕穗期冷涡型冷害的时空特征及造成的产量损失,分析冷涡型天气对水稻产量形成的影响,以期为寒地水稻优质安全生产提供参考。利用黑龙江省稻作区65个气象站1964-2021年逐日气象数据和水稻单产数据,依国家标准判识东北冷涡持续性活动导致的水稻孕穗期障碍型低温冷害(冷涡型冷害),采用数理统计方法分析冷涡型冷害发生规律和时空演变特征,构建冷涡型冷害水稻产量损失评估模型。结果表明:黑龙江省稻作区累计发生冷涡型冷害223站次,1980s和2000s为高发期;黑龙江冷涡型冷害呈北多南少、东多西少的地域差异。1964-2021年研究区发生轻度冷涡型冷害站点的水稻减产率在3.4%~9.2%,发生中度冷涡型冷害站点的水稻减产率在7.9%~16.0%,发生重度冷涡型冷害站点的水稻减产率在21.1%~27.6%,冷涡型冷害程度愈重,水稻减产率愈大。冷涡型冷害的负积温(水稻孕穗期日平均气温低于生长临界温度的温差累计)与水稻相对气象产量呈极显著相关关系(P<0.01),-7.3~-0.6℃·d的负积温范围内研究区内冷涡型冷害负积温每下降1℃·d,西部、中部、东部的水稻相对气象产量分别下降2.0、4.4和3.5个百分点。总体上,冷涡型冷害负积温累计越多,水稻相对气象产量越低。
- 庞云超王秋京房明明褚春燕褚春燕李秀芬李秀芬姜丽霞
- 关键词：东北冷涡障碍型冷害负积温
- 灌浆期低温对三江平原主栽水稻品种品质的影响被引量：3
- 2020年
- 以三江平原主栽水稻品种龙粳29、龙粳31和龙粳46为材料,在水稻灌浆期不同时期利用人工气候箱以日平均气温16℃低温水平,对盆栽水稻处理5d,以正常栽培管理的试验材料为对照,分析灌浆期低温胁迫对3个水稻主栽品种碾磨品质、营养品质和RVA谱特征参数的影响。结果表明:灌浆期不同时期分批低温处理后水稻的糙米率、精米率、整精米率均降低,且与对照相比呈显著差异(P<0.05);低温处理后稻米蛋白质含量降低,直链淀粉含量增加,食味评分或高或低;RVA谱特征参数因品种差异与对照相比有增有减,但均呈显著性差异(P<0.05)。灌浆前期对碾磨品质和RVA谱特征参数影响最大,灌浆后期低温胁迫对水稻营养品质影响比较大,且3个品种之间存在明显差异(P<0.05)。低温胁迫下龙粳46的碾磨品质、营养品质和RVA谱特征参数与对照相比差异校小,表现出较强的耐冷性。
- 褚春燕孙桂玉苏世兵李想李志宇董学贤
- 关键词：水稻三江平原灌浆期低温胁迫稻米品质
- 三江平原农民对气象条件在农业生产中影响感知的分析
- 2025年
- 探讨农民对气象条件影响农业生产的感知,以期为开展气象服务提供参考。以三江平原为研究区域,通过问卷调查和访谈的方式,获取281个农户调查数据;采用数理统计方法,分析农民对作物生育期、灾害类型和选种时气象条件的关注程度,结果表明:玉米和大豆种植户认为气象条件影响最为严重的生育期为出苗、播种、开花期,水稻种植户对移栽期的气象条件更为关注,大部分农民认为收获期气象条件影响最小;农民认为干旱对农业生产影响大,其次为冰雹,农民对可防控病虫害和较少成灾的霜冻关注度低,占比率低于7%;农民在选种时首选参考热量资源,选择积温占比达81.1%,农民选种时倾向选择近期丰产品种,而且以稳产为主,早熟品种选择率达到36.7%。
- 褚春燕王婷婷陈莉吕慧娟王洪军田宝星刘衍辰
- 关键词：农民农业生产气象条件感知三江平原
- 浅析基层台站气象观测质量管理体系内部审核的内容被引量：1
- 2023年
- 在气象观测质量管理体系中,内部审核是PDCA循环中的检查环节,基层台站检查是内部审核工作的重点。本文为了更加明确气象观测质量管理体系中的内部审核内容,对基层台站的工作任务进行梳理、规范内部审核内容,以期为台站自我审核、省市级内部审核提供参考。
- 褚春燕桂翰林陈利华王荣范滨孙桂玉
- 关键词：基层台站
- 冻土及干土层自动观测系统的应用分析
- 2021年
- 为了实现冻土观测自动化,河南省气象科学研究所与中国电子科技集团公司第27研究所设计了平面电容冻土传感器,开发了冻土及干土层自动观测系统,在佳木斯国家基准气候站进行试验。对佳木斯站2016~2019三年冻土期的人工和自动冻土观测数据进行分层、逐日的对比分析。分析结果表明:冻土深度第一层上限值在土壤冻结期,人工与自动值一致,差值为0,在冻土融化期,人工与自动值差值范围为-3~+6 cm,人工融化速度略低于自动;冻土深度第一层下限值在冻土冻结期,人工值大多高于自动值,自动最大值出现日期较人工滞后1~2 d,冻土开始融化后,自动观测冻土融化速度较人工慢;2016~2019三年冻土期观测到的冻土深度第二层上、下限数据人工和自动观测数据一致性较好。冻土及干土层自动观测系统故障率低,运行稳定,能在冻土期连续观测数据,数据准确率基本符合地面气象观测业务需求,适用于冻土自动化观测业务。
- 褚春燕孙桂玉兰朝生郑冠龙
