黔东南州3—9月降水的不稳定性及其对水稻生产的影响

本文运用信息论中熵值分析方法，利用全州５个代表站１９６１－１９９５年３－９月份的降水资源和水稻的产量资料，讨论了近３５年黔东南降水量、降水日数熵值的时空变化，分析了黔东南降水变化的不稳定性，并在此基础上，定性地讨论了降水的不稳性对水稻生产的影响，并地增强水稳产的对策进行了讨论。     

农业气象指数保险研究及其应用进展

全球气候变化背景下，极端天气事件和自然灾害频发，农业生产面临着巨大的气象灾害风险。新疆农区各类气象灾害呈现多发、频发的趋势，以合同中约定的天气指数作为触发值进行赔付的农业气象指数保险，是转移农业灾害风险的重要途径。分析农业气象指数保险的发展历程与研究进展，讨论其在新疆农业生产中的应用现状，提出新疆农业气象指数保险的研究重点及发展方向，以期为气象指数保险服务于农林业安全生产提供思路和参考。     

水稻高产栽培的农业气象问题

本文根据多年的农业气象试验、农业气象服务和大田高产栽培的实践,对水稻高产栽培中主要的农业气象问题进行分析讨论。并提出相应的生产技术措施,以期进一步提高水稻产量。     

温湿条件对蛋鸡生产的影响及热应激指标

借助农业气象学的分析方法，模拟分析了鸡产蛋的一般规律，进一步建立生理趋势产量随时间的气象产量随温湿指数变化的统计模式，同时讨论产蛋率的变化和用ＴＨＩ表示的蛋鸡生产的热激指标。     

福建省主要农业气象灾害风险研究

灾害风险评估是灾害预防的重要工具,本文基于区域灾害系统论的观点,试图对福建省主要气象灾害风险进行比较全面地研究。首先根据信息扩散方法,构建了福建农业气象灾害灾损风险评估模型,计算给出了福建省主要气象灾害相对于不同灾损程度的风险分布的信息。然后通过灾害加权熵的计算,对福建省主要气象灾害的总体风险水平进行定量比较,结果表明,在福建省主要的农业气象灾害当中,干旱和洪涝灾害的风险值高,而风雹和冻害的风险值较低;干旱略高于洪涝,低温冻害的风险水平最低。     

早稻的农业气象条件评判模型

本文利用模糊聚类方法对早稻各生育时段农业气象条件进行分类;并用一组农业气象模式,在计算机上作各种组合条件下的早稻生长状况和产量模拟试验;构造影响指数C_a和C作为农业气象条件定量评估的依据;通过计算机终端输出早稻生长状况和产量动态监测结果,提供农业气象信息服务和早稻生产决策方案。此外,还用决策分析方法讨论了上海早稻适宜的栽插密度。     

东北三省玉米主要农业气象灾害综合危险性评估

东北三省是中国玉米主产区之一,也是“东北玉米带”的重要组成部分。气候变化背景下东北三省农业气象灾害的高发、频发已经严重地威胁到该地区玉米的生产安全,迫切需要弄清玉米主要农业气象灾害的综合危险性,为玉米防灾、减灾措施的制定提供依据。基于1981—2010年东北三省气象数据,结合最大熵模型对东北三省玉米主要农业气象灾害(低温、干旱和洪涝)综合危险性进行了评估。结果表明,低温冷害对玉米主要农业气象灾害综合危险性的贡献率随时间成减少趋势,旱灾对玉米主要农业气象灾害综合危险性的贡献率则随时间成增加趋势,洪涝灾害对玉米主要农业气象灾害综合危险性的贡献率随时间呈先减小后增加趋势。1981—2010年各农业气象灾害对玉米主要农业气象灾害综合危险性的平均贡献表现为低温冷害> 干旱> 洪涝。东北三省玉米主要农业气象灾害危险性由北向南成减小趋势,其高值区主要位于东北三省的东北部大兴安岭地区。黑龙江省的低温冷害和洪涝灾害危险性较大,而吉林和辽宁省沿海地区气候条件较好,玉米生产受农业气象灾害影响较小。1981—2010年东北三省玉米3种主要农业气象灾害综合危险性高值区随时间变化成减小趋势,低值区随时间变化成增加趋势。同时,基于最大熵模型构建了东北三省玉米3种主要农业气象灾害综合危险性评估模型,其ROC(Receiver operating characteristic curve)下的面积达0.823,表明该模型可以很好地模拟东北三省灾害综合危险性分布。     

农业气象作物产量预报的特点与思考

文章回顾了农业气象作物产量预报的发展历程，阐述了其业务支持体系和具有的信息丰富、传送及时、预报技术综合、业务规范的特点。深入分析了当前业务中存在的大范围作物面积难以估测、产量预报模型有待机理化和动态化以及产量预报应面向全球化等问题。从目前面临的机遇与挑战出发，提出了气象部门应充分发挥自身的资源优势，解决存在的难题，以增强农业气象作物产量预报的服务能力。     

黑龙江省大豆产量丰歉年型气象指标的初步研究

通过回归模型对中国大豆主产区黑龙江省1970－1995年大豆产量丰歉年型的气象指标进行了初步研究。结果表明，这些影响大豆产量丰歉年型的气象指标具有较高的指示性，可供农业气象业务服务和大豆产量预报使用。     

临猗县麦棉产量和气象条件的关系

临猗县麦棉产量和气象条件的关系钱锦霞，郝智文（山西省农业气象中心０３０００２）１引言本文利用临猗县１９６１～１９９３年麦棉产量资料和该县对应年份的气象资料，用积分回归的方法对麦棉产量与主要气象要素之间的关系进行了分析，指出了气候关键期，为该县麦棉生产...     

基于气象要素的逐日玉米产量气象影响指数

利用1981—2020年5—9月气象数据与玉米产量数据,通过改进逐日降水适宜度并构建逐日气候适宜度模型,建立基于相似年逐日气象要素的作物生育期气候适宜度序列,利用气象产量与气候适宜指数建立模型,设计逐日作物产量气象影响指数以表征气象条件对作物的影响程度,基于该指数构建东北地区玉米逐日产量预报模型并分析其逐日预报准确率,用以表明该指数的准确性。结果表明:利用3个相似年预报结果加权集成综合相似年逐日作物产量气象影响指数可提高逐日预报准确率,黑龙江年尺度逐日预报准确率年际间波动小于东北其他地区。综合相似年月尺度下,随着玉米发育期的推进和实时气象数据的引入,月尺度平均预报准确率逐渐提高。东北地区玉米产量8月31日的日尺度预报准确率普遍高于7月31日;辽宁日尺度预报差异较大,但随着玉米发育期推进逐日预报产量和实际产量接近,准确率也提高。基于气象要素构建的逐日作物产量影响指数和同期气象影响指数可以定量评估不同时段气象条件对作物产量的影响程度,在一定程度上可提高农业气象业务定量化评价水平。     

近30年东北春玉米发育期对气候变化的响应

基于1981—2010年东北地区55个农业气象观测站发育期数据、16个气象站逐日气象资料,采用趋势变率、秩相关分析、主成分分析和结构方程模型等方法,分析了近30年东北春玉米关键发育期的变化特征,探讨了春玉米发育期对不同时间尺度气象因子的响应规律。结果表明:1981—2010年春玉米关键发育期 (播种期、抽雄期、成熟期) 均有延后趋势,大部分地区春玉米生长前期 (播种期—抽雄期) 日数减少,生长后期 (抽雄期—成熟期) 日数增加,全生育期日数增加。在绝大多数年份,春玉米播种期在温度适播期之后,成熟期在初霜日之前。近30年对东北春玉米生育期日数影响最大的气象要素为温度,主成分分析结果显示,年际尺度的升温、温度生长期的延长和作物生长期的高温对生育期日数影响显著;结构方程模型指出,作物生长期的最高温度和最低温度对生育期日数影响有间接效应,主导气象要素能够解释生育期日数变异的44%。全球变暖背景下,东北春玉米发育期变化是作物响应气候变化和农业生产适应气候变化的共同结果。     

Agricultural impacts of climate change in Spain: developing tools for a spatial analysis

CERES-Wheat, a dynamic process crop growth model, is specified and validated for seven sites in the major wheat-growing regions of Spain. Variables explaining a significant proportion of simulated yield variance are crop water (sum of precipitation and irrigation) and temperature during the growing season. A multiple linear regression model is developed to represent simulated yield response to these variables. Seven agro-climatic regions are defined based on K-mean cluster analysis of temperature and precipitation data from 329 meteorological stations and provincial crop yield data. The yield functions derived from the validated crop model were then used with the gridded agro-climatic database to conduct a spatial analysis of climate change impacts on national wheat production. Climate change scenarios with and without sulfate aerosols developed from the Hadley Centre (HCGG and HCGS) and Canadian Climate Centre (CCGG and CCGC) are tested.     

东北春大豆精细化气候区划

以东北春大豆为研究对象,分早熟、中熟和晚熟3类熟型构建东北春大豆气候区划指标。利用基于模糊数学的区划指标隶属度函数和作物反应函数两种气候适宜度评价方法,结合精细化插值（Anusplin插值）后的东北地区1990—2019年气象数据,从时间、空间（1 km×1 km农田）和熟型开展东北春大豆精细化气候区划。结果表明:8月平均温度、5—9月累积降水量和7月累积日照时数是影响春大豆相对气象产量的主要气象要素。分熟型的气候区划结果在表达春大豆单产分布和产量稳定性方面优于不分熟型。根据气候适宜度和减产率的定量关系将适宜度评价结果分为最适宜、适宜、次适宜、不适宜4个等级,其中东北地区最适宜春大豆种植的区域主要集中在松嫩平原的北部和三江平原中南部。随着气候变暖,适宜春大豆种植区域向高纬度和高海拔地区扩大。     

农业气象灾害监测预测技术研究进展

农业气象灾害的监测预测是灾害评估和防控的基础和前提, 因此,农业气象灾害的监测预测研究长期以来一直是农业气象研究工作的重点领域。该文系统回顾了我国农业气象灾害的指标、监测技术和预测预警技术等方面的相关进展和成果,提出当前存在的主要问题:农业气象灾害的基础性研究仍然十分薄弱, 农业气象灾害指标对致灾因子的概括性尚不足, 农业气象灾害监测的精细化程度有待进一步提高, 临近预警技术缺乏, 气候变化背景下农业气象灾害的新规律揭示不够。该文同时指出未来应加强农业气象灾害综合指标的研究, 强化农业气象灾害的预测预报研究, 构建农业气象灾害实时预警技术体系, 构建农业气象灾害立体、动态监测体系, 关注气候变化背景下农业气象灾害风险变化评估研究, 加强气象或气候预测信息在农业气象灾害预测中的应用技术研究。     

基于不同空间尺度的作物产量集成预报——以江苏一季稻为例

基于1981-2016年江苏省不同区域一季稻产量序列,计算站点尺度的气温、降水、日照适宜度以及综合气候适宜度,在此基础上构建基于气候适宜指数的作物产量预报模型,开展不同空间尺度的一季稻产量精细化预报。同时,以各主产地市、县一季稻种植面积百分比为权重,加权集成省级产量,开展基于不同空间尺度一季稻产量序列的大区域尺度产量预测。结果表明:(1)江苏省不同区域一季稻气象产量与不同时段气候适宜指数之间存在较高的相关性,基于气候适宜指数的预报方法适用于江苏省不同区域一季稻单产预报。(2)2012-2016年省级尺度模型预报平均准确率高于97.5%,主产地市、县模型平均预报准确率低于省级尺度预报模型,主产县预报准确率年际间波动较大,表明预报区域越小,预报的难度提升。(3)基于气候适宜指数模型的江苏省级、主产地市集成,主产县集成模型预报准确率大部在95%以上,整体上看主产县集成优于主产地市集成,主产地市集成优于省级尺度模型。由此,开展地市级和县级尺度的精细化产量预报可提升省级尺度预报准确率,同时提高县级作物产量预报能力。     

近43年来黑龙江气候变化对农作物产量影响的模拟研究

从近43年来黑龙江省各地气候变化趋势的角度出发, 利用黑龙江省1961—2003年逐日气象资料, 采用世界粮食研究模型 (WOFOST) 和气候变化趋势的数学分析方法, 计算并分析了近43年来黑龙江省各地各主要作物模拟产量变化趋势的空间特征和各地气候要素变化趋势的空间特征, 讨论了气候变化趋势对主要粮食作物模拟产量变化趋势的影响。结果表明:气候变化趋势的空间差异对各主要作物模拟产量变化趋势的空间分布具有重要影响, 但不同作物影响不同。近43年来黑龙江省玉米模拟产量变化趋势增加, 平均增加幅度为4.81%/10a, 气温变化趋势的增高是其模拟产量变化趋势增加的主要气候因素。黑龙江省大豆模拟产量变化趋势总体上呈降低趋势, 平均降低幅度为1.52%/10a;气候变化趋势对北部和南部区域的大豆模拟产量变化趋势作用不同, 气温变化趋势的增高是北部大豆优势种植区域模拟产量变化趋势增加的主要气候因素, 气温和降水量的相应变化趋势是南部大豆种植区域模拟产量变化趋势降低的主要气候因素。     

利用WOFOST作物模型研究气候变暖对冬小麦产量的影响

全球气候变暖已经成为一个不争的事实,开展气候变化对冬小麦产量影响的数值模拟对制定农业政策以适应气候变化具有重要意义。本文使用荷兰瓦赫宁根大学开发的WOFOST模型,利用太谷2000年和2001年的数据对WOFOST模型进行验证,确定该模型在山西太谷地区的适用性。文章分析了太谷地区气温变化趋势,假定以1985年-2007年的变暖趋势增温,假设其它条件不变,从而构建了100年内每10a的时间间隔的气象情形。以这些气象情形驱动验证好的模型模拟100年内每10a的时间间隔气候变暖对冬小麦产量的影响。模拟结果表明,气温变化对冬小麦产量的影响不是单一的,未来冬小麦的产量是波动变化的。     

国家级现代农业气象业务技术进展

农业气象业务技术是开展农业气象服务的基础和前提,因此,农业气象业务技术的研发一直是国家级农业气象业务服务的核心工作。近年来,国家级农业气象业务技术已逐步迈向精细化、定量化,涵盖了农业气象监测评价、作物产量预报、农业气象灾害监测评估与影响预报、农用天气预报、农林病虫害发生发展气象等级预报等诸多领域。随着农业气象业务技术的发展,支撑农业气象服务的客观产品更加丰富和多样化,既有站点产品,又有格点产品,涵盖了日、周、月、季、年等不同时间尺度。以农业气象指标、数理统计模型、作物生长模拟、卫星遥感、地理信息系统、大数据等技术为核心的国家级农业气象业务平台（CAgMSS）已成为全国农业气象业务系统的重要品牌。面向现代农业发展对气象服务日益增长的需求,精细化、精准化的农业气象灾害监测与风险评估技术、作物长势评估与产量预报综合集成技术、农业应对气候变化技术以及农业气象大数据挖掘与人工智能技术将是未来国家级农业气象业务技术发展的重点。     

山东省冬小麦产量动态集成预报方法

在新型统计检验聚类分析 (CAST) 方法对山东省冬小麦种植区进行合理分区的基础上,利用基于作物产量历史丰歉气象影响指数、关键气象因子影响指数、气候适宜度指数、WOFOST (world food study) 作物生长模型分别建立各区域冬小麦产量动态预报方法,利用这4种方法分别对2004—2011年山东省冬小麦产量进行动态预报,在分析历史预报结果平均准确率的基础上,剔除预报准确率低于90.0%的预报方法,确定每种方法的权重系数,采用加权方法建立山东省冬小麦产量动态集成预报方法。结果表明:4种单一产量预报方法在各区域各时段的预报准确率很不稳定,波动范围较大。而集成预报方法对山东省各区域冬小麦产量动态预报准确率相对于4种单一预报方法均有所提高,预报准确率普遍在95.0%以上,且其预报结果稳定性较好,变化比较平稳, 集成预报方法更适合在业务上应用。