【摘 要】
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本文从高空探测资料入手，分析了现行高空探测的测风算法在一般情况下造成的误差和在特殊情况下对风的变化规律可能产生的错误判断或造成的无法判断。探讨了在目前高空探测系统基本实现了自动化、秒尺度坐标数据采样密度的条件下，提高高空风探测的空间分辨率、计算精度和精细化描述风的垂直变化的方法。
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本文从高空探测资料入手，分析了现行高空探测的测风算法在一般情况下造成的误差和在特殊情况下对风的变化规律可能产生的错误判断或造成的无法判断。探讨了在目前高空探测系统基本实现了自动化、秒尺度坐标数据采样密度的条件下，提高高空风探测的空间分辨率、计算精度和精细化描述风的垂直变化的方法。
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本文以1987～2006年泰州地区小麦赤霉病发生程度为研究对象，以旬为因子的时间跨度，在旬平均气温、旬降水量、旬降水日数(≥0.1毫米日数)、旬平均相对湿度、旬日照时数等因子中，选取相关系数较高且稳定性好的预测因子，然后在逐步回归分析方法的基础上，集成建立了泰州地区小麦赤霉病发生程度的动态预测模式。长、中、短期模式的起报时间分别为当年的1月上旬、2月下旬和4月上旬。经过预测模式的回报检验，显示其效
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利用1981-2006年的田间观测资料分析了降水量和大豆产量年际波动及其关系。结果表明，降水量年际波动较大，变异系数为28.4[％]；而大豆产量同样也出现了较大波动，变异系数为30.3[％]。1981-2001年，降水量和大豆产量存在显著的正相关(R2=0.42，P=0.002)，但在2001-2003年间年降水量减少时却获得了较高产量。这可能与降水量减少改善了光照条件、抑制病虫害的发生有关。不同