导读:本文包含了寒害指数论文开题报告文献综述、选题提纲参考文献及外文文献翻译，主要关键词:指数,气象,正交,华南,政策性,芒果,阴冷。
寒害指数论文文献综述
陈汇林,霍治国,田光辉,佟金鹤[1]（2019）在《用阴冷指数表征寒害程度的方法》一文中研究指出针对现有寒害分析在因子选取上普遍缺少表述阴雨状况的问题,提出阴冷指数模型。基于农业和气象行业专家对海南各市县阴冷程度的排序,以及海南各市县1971-2010年逐日气象数据,采用均匀试验设计方法构建能反映低温强度和阴雨寡照综合作用的阴冷指数模型。依据阴冷指数模型,计算海南各市县1971-2010年历次阴冷过程的阴冷指数,按阴冷指数从大到小序列中的10%、30%和60%划分出重度、中度和轻度3级寒害及其指标,据此分析海南寒害的分布及变化。结果表明:寒害的地域分布特征与实际业务所监测的寒害情况相吻合,寒害的年际变化在《中国气象灾害大典》寒害记载中也得到了较好的印证,说明阴冷指数模型具有一定的实际应用性,可为寒害的监测、预警和评估提供新的技术方法。(本文来源于《中国农业气象》期刊2019年02期）
戴敏,吴利红,向曦,张智,彭艳秋[2]（2018）在《云南咖啡低温寒害气象指数保险风险分析》一文中研究指出目的:设计咖啡低温寒害气象指数保险,为开展咖啡政策性农业保险提供技术支撑。方法:调研咖啡种植区的采收记录,确定咖啡进入采摘期后遭受低温寒害的产量损失率与低温寒害过程的关系,利用两种低温寒害风险分析模型,设计了两个方案,通过气象资料分别计算两种方案中不同等级低温寒害出现的风险以及对应的咖啡产量损失风险,并分析了两种方案中各咖啡种植区域的低温寒害分布。结果:方案1较为切合实际,考虑了不同采摘期不同程度低温寒害对咖啡产量损失的影响,但对海拔1 000 m以下的低温寒害指标需要进行深入的调查研究后进行修正。结论:方案1设计的农业保险产品在不计免赔条件下,保险费率的设定与各咖啡种植县实际风险相符,可及时赔付,易为保险公司和农民双方共同接受。(本文来源于《南方农业》期刊2018年27期）
王春乙,张亚杰,张京红,蔡大鑫,车秀芬[3]（2016）在《海南省芒果寒害气象指数保险费率厘定及保险合同设计研究》一文中研究指出寒害严重影响和制约海南芒果种植业的发展,芒果寒害气象指数保险费率的厘定及其合同设计对于转移灾害风险、减少农民损失、促进海南经济发展具有重大意义。利用海南省18个市(县)1990-2010年的芒果产量数据和1961-2010年的气象数据,基于极值理论构建产量风险分布模型,厘定了各市(县)的纯保险费率及其空间分布。结果表明:纯保险费率高值区主要分布在中部山区的五指山、琼中和白沙,以及北部的澄迈,其中白沙最高,这些地区芒果寒害风险较高,且种植技术或防灾减灾能力较差,建议采用高免赔额费率;纯保险费率低值区主要分布在南部和东部,其中南部叁亚和陵水无寒害,其他市(县)寒害风险较低,建议实行低免赔额费率。同时,设计了基于不同免赔额的保险产品及合同,可为海南建立和完善芒果政策性农业保险方案提供技术支撑。(本文来源于《气象与环境科学》期刊2016年01期）
杜尧东,李春梅,毛慧琴,唐力生[4]（2008）在《广东省香蕉寒害综合指数的时空分布特征》一文中研究指出根据广东省77个站1962-2006年冬季气候资料,计算了全省香蕉寒害综合指数,并对其进行了经验正交函数分解和小波分析。结果表明,全省香蕉寒害综合指数的空间分布以总体一致型为主,此外,还呈现粤北珠叁角-粤东粤西差异型。香蕉寒害波动20世纪70年代最强,60年代次之,80年代最弱,90年代又有所增强。对时间系数进行小波分析发现,第一特征向量时间系数70年代和90年代2~4 a周期表现显着。第二特征向量时间系数70年代和90年代具有显着的2~4 a周期,80年代具有显着的6~8 a周期。这一结果为香蕉寒害的区划、评估和预测等奠定了基础。(本文来源于《中国农业气象》期刊2008年04期）
柏秦凤[5]（2008）在《华南寒害致灾气候因子及综合指数研究》一文中研究指出本文针对近年来寒害致灾过程由低温为主向低温、寡照、阴雨综合影响的新变化,在前人工作基础上,以荔枝、香蕉为承灾体,将寒害研究区域由部分省区扩展为华南地区,将致灾气候因子筛选由仅考虑低温要素的影响拓展为低温、日照、雨湿要素的综合影响。计算并绘制了华南寒害不同致灾因子1951~2005年的平均值、极值及其分布图。采用典型站、典型年与区域分析相结合的方法,筛选确定了10项寒害致灾因子;采用叁种因子组合方法分别求算了广州站1951～2005年的寒害综合指数HI,通过对叁种计算结果与实际寒害发生情况的吻合性分析比较,选择吻合性最好的8因子组合方法,分别对广州、广东省、广西区、华南地区寒害综合指数HI的第一、二向量时间系数进行计算,并对其年代际变化特征进行分析。取得的主要研究结论如下:1)新筛选10项寒害气候致灾因子:过程日照距平和、过程平均日照距平、过程日最低气温距平和、过程平均日最低气温、过程极端最低气温距平、过程极端最低气温距平百分率、过程日均温距平和、过程平均日均温距平、过程平均水汽压距平、过程降雨量。新增寒害致灾因子不仅补充了寒害过程光照、水分要素变异的致灾信息,而且表征了当年寒害过程温度与多年平均温度差异的累积量大小,以及不同时期的温度变化对寒害发生的影响关系。2)以广东梅县为例,基于长年代历史寒害过程日照、降雨因子变化的综合分析,区分了干冷型、湿冷型2种寒害过程,分析了2种寒害过程的历史演变特征。广东梅县严重干冷型寒害年份多出现在20世纪80年代中期以前,寒害过程日照距平和达到60h～210h且过程少雨;严重湿冷型寒害年份出现在80年代中期以后,寒害过程日照距平和基本在50h以下且过程均出现降雨。3)基于华南地区寒害过程平均日照距平分布变化,初步界定了过程平均日照距平>2.0h的区域为干冷型寒害过程多发区域;过程平均日照距平1.0～2.0h的区域为混合型寒害过程多发区域;过程平均日照距平<1.0h的区域为湿冷型寒害过程多发区域。华南中部和东部为干冷型寒害多发区,华南南部为湿冷型寒害多发区;其他地区为混合型寒害多发区域。4)采用主成份分析方法,提取了寒害致灾气候因子的综合影响信息,构建并计算了寒害综合指数HI、不同致灾因子的权重系数。结果表明:HI与过程持续日数、过程≤5℃的积寒、过程日照距平和呈正相关,正相关因子值越大,HI值越大,寒害越严重;与过程极端最低气温、过程日最低气温距平和、过程极端最低气温距平、过程平均日均温距平、过程平均水汽压距平呈负相关,负相关因子值越小,HI值越大,寒害越严重。5)采用8因子、6因子、5因子叁种组合方法分别求算了广州站1951～2005年的寒害综合指数HI,其中以8因子组合方法计算结果与实际寒害发生情况的吻合性最好。以HI值大小将寒害划分为叁个等级:HI>2.0时,为严重寒害年份;1.0<HI<2.0时,为中度寒害年份;0<HI<1.0时,为轻度寒害年份。6)通过对广州、广东省、广西区、华南地区寒害综合指数第一时间向量、第二时间向量时间系数变化特征的分析,揭示了单站、分省区、华南地区寒害变化的年代际特征。其中广州站20世纪70年代寒害发生最强,90年代至2006年次之,50至60年代再其次、80年代最弱。广东省寒害发生总体呈上升趋势、广西区寒害发生总体呈下降趋势;但其共同特点均表现为70年代波动最强、90年代次之、60年代再次之、80年代最弱。华南地区综合寒害指数第一特征向量场时间系数变化保持多年基本平衡,波动由强到弱年代顺序为70年代、80年代、90年代、60年代。(本文来源于《中国气象科学研究院》期刊2008-05-01）
寒害指数论文开题报告
（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：
目的:设计咖啡低温寒害气象指数保险,为开展咖啡政策性农业保险提供技术支撑。方法:调研咖啡种植区的采收记录,确定咖啡进入采摘期后遭受低温寒害的产量损失率与低温寒害过程的关系,利用两种低温寒害风险分析模型,设计了两个方案,通过气象资料分别计算两种方案中不同等级低温寒害出现的风险以及对应的咖啡产量损失风险,并分析了两种方案中各咖啡种植区域的低温寒害分布。结果:方案1较为切合实际,考虑了不同采摘期不同程度低温寒害对咖啡产量损失的影响,但对海拔1 000 m以下的低温寒害指标需要进行深入的调查研究后进行修正。结论:方案1设计的农业保险产品在不计免赔条件下,保险费率的设定与各咖啡种植县实际风险相符,可及时赔付,易为保险公司和农民双方共同接受。
（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。
寒害指数论文参考文献
[1].陈汇林,霍治国,田光辉,佟金鹤.用阴冷指数表征寒害程度的方法[J].中国农业气象.2019
[2].戴敏,吴利红,向曦,张智,彭艳秋.云南咖啡低温寒害气象指数保险风险分析[J].南方农业.2018
[3].王春乙,张亚杰,张京红,蔡大鑫,车秀芬.海南省芒果寒害气象指数保险费率厘定及保险合同设计研究[J].气象与环境科学.2016
[4].杜尧东,李春梅,毛慧琴,唐力生.广东省香蕉寒害综合指数的时空分布特征[J].中国农业气象.2008
[5].柏秦凤.华南寒害致灾气候因子及综合指数研究[D].中国气象科学研究院.2008
论文知识图
