【摘 要】
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以宁波奉化桃花为例,应用区域中尺度自动气象站的逐时资料,分析前期光、温、湿条件的变异系数及这些要素与花期的相关系数得出:时积温(度·时)相对日积温(度·日)更能体现其
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以宁波奉化桃花为例,应用区域中尺度自动气象站的逐时资料,分析前期光、温、湿条件的变异系数及这些要素与花期的相关系数得出:时积温(度·时)相对日积温(度·日)更能体现其与花期的内在关系,根据变异系数和相关系数的极值来确定预报因子。在此基础上利用欧洲中期天气预报中心(ECMWF)细网格资料的中期预报产品,采用BP神经网络,建立花期精细化预报模型,应用于实际预报。结果表明,利用中期数值预报产品和适当的预报模型进行花期中期预报是可行的,取得了较好的预报效果,提高了气象为农业服务水平。
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