安徽省旱涝灾害及其对农作物产量影响

通过对建国以来安徽省多种农业气象资料分析，采用Z指数方法建立安徽省旱涝灾害气候判别指标，分析安徽省旱涝灾害发生规律。结果表明:1961—2000年安徽省有13年偏涝、13年偏旱；分区域看，淮北旱多于涝，沿淮、江淮、江南旱涝相当，沿江、大别山区涝多于旱。通过水稻（一季稻）、小麦典型旱涝年灾损率与发育期间气象条件、旱涝程度的对比统计分析，建立了分区水稻、小麦旱涝灾害损失评估模型和指标。春季涝渍灾害是影响安徽省冬小麦产量的主要灾害，其对冬小麦产量的危害程度远大于干旱，尤以4—5月发生的涝渍影响最严重，极重涝渍灾害的减产损失可达4成以上。同时重点研究了春季渍害对冬小麦产量的影响，提出改进的涝渍强度指标Qw，并进一步综合分析作物的敏感性和区域脆弱性对灾损率的影响。对1961—2000年冬小麦灾损率进行的敏感性和脆弱性订正表明，订正后拟合误差平均值和差异变率都明显降低，灾损评估精度得到提高。     

安徽省夏玉米涝渍灾害时空特征及其灾损风险

为分析安徽省夏玉米全生育期涝渍灾害发生的特征,定量化评估涝渍灾害风险程度。利用安徽省48年的气象资料(1971-2018年),采用夏玉米涝渍指数模型,计算分析了安徽省夏玉米涝渍指数的时空特征,并确定了夏玉米涝渍指数等级指标,最后采用灾损风险指数模型得到了安徽省夏玉米产量涝渍灾损风险分布。结果表明:(1)夏玉米全生育期涝渍指数以0.027/10a的速率呈显著上升趋势,其中6月上旬和8月上旬上升趋势最为明显;涝渍指数的空间分布显示其值变幅在0.08～0.38之间,其中大别山区、江南中东部和淮北局部是夏玉米涝渍指数的高值区。(2)建立的夏玉米涝渍灾害等级指标和实际涝渍减产的结果较为一致,其中涝渍等级与实际减产率一致的比例为82.2%。(3)而夏玉米涝渍产量灾损风险分布显示大别山区、江淮东部和江南东部地区是安徽省夏玉米涝渍产量损失的高风险区。研究结果对开展区域农业气象防灾减灾有很好的借鉴意义。     

安徽省冬小麦水分盈亏特征及其对产量的影响

利用安徽省1971—2010年的气象资料和冬小麦产量资料,采用水分盈亏指数分析了安徽省冬小麦全生育期和关键期（孕穗至乳熟期）水分盈亏的时空变化特征,以及旱涝对产量的影响。结果表明：冬小麦全生育期和关键期水分盈亏指数基本呈纬向分布,合肥以北水分亏缺明显,江淮南部及其以南地区水分供应基本充足,越往南水分盈余程度越大,总体来看缺水程度关键期大于全生育期;近40年冬小麦水分盈亏指数的时间变化趋势不明显,但年际波动大,旱涝灾害风险增加。干旱主要发生在沿淮淮北地区,涝渍在江淮及其以南地区发生频率较高,典型旱涝年平均减产率分别为4.2%和12.4%;造成冬小麦减产10%的中度旱灾风险北部大于南部,中度涝灾风险南部大于北部。南部涝渍风险和造成的产量损失明显大于北部的干旱,水分偏多的南部地区要尽量减少冬小麦的种植。     

湖南省油菜春季涝渍过程灾变判别指标

以湖南省油菜为研究对象,综合洪涝与连阴雨的致灾因子,利用历史灾情数据反演涝渍过程样本,构建临灾、受灾状态样本,采用均值t检验方法,定量分析不同降水累积衰减系数w情况下,降水因子差异的显著性,构建有效累积降水量P_E。基于Fisher判别准则,计算涝渍灾害临灾与受灾的临界线,构建逐日动态的油菜春季涝渍过程灾变判别指标y,并进行涝渍过程样本反演及独立样本验证。分析春季涝渍受灾频率与相对气象产量的关系,构建灾害影响评价模型。结果表明:当w=0.899时,受灾与临灾样本P_E的差异最显著。灾变判别指标y可逐日动态监测涝渍灾变过程及灾害后续影响,为动态监测区域油菜涝渍过程提供了数据支撑;指标指示的灾变范围与实际受灾情况基本一致,为区域防灾减灾提供了科学参考。开花期及结荚期湖南油菜涝渍受灾频率较高,成熟期较低。湖南省油菜春季涝渍灾害影响指数呈东南高西北低,长沙东部、株洲中部及北部、湘潭、永州及郴州中部油菜产量受涝渍灾害影响最重。     

陕南玉米涝渍灾害指标构建与风险区划

为了陕南玉米种植的合理布局和涝渍灾害的有效防御,利用陕南28县(区)近40年气象资料、灾情资料以及陕南地理信息数据和玉米产量、面积数据,采用历史灾情反演结合专家评估的方法,建立陕南玉米涝渍灾害指标体系,并通过典型玉米涝渍灾害个例对指标进行验证。基于农业气象灾害风险形成的基本原理,分析了陕南玉米涝渍灾害形成的气候危险性、环境敏感性、承灾体易损性,建立陕南玉米涝渍灾害风险评估模型并进行风险区划。结果显示,用暴雨日数(D1)、暴雨过程降水总量(D2)、8月下旬—10月上旬连阴雨日数(D3)划分陕南玉米涝渍灾害等级的指标分别为:轻度涝灾,1≤D1≤2、50相似文献   

涝渍对夏花生光合特性及产量影响

夏花生常因汛期雨水偏多形成涝渍灾害而减产,探索不同耕作方式下涝渍持续日数对花生光合特性及产量的影响,可为花生涝渍动态监测评估和农业防灾减灾提供参考。选择2019年、2020年每年6—9月,在花生主产区河南驻马店土壤质地为粘土的大田平作、垄作方式下,以豫花22为试验材料,将花生产量形成过程分前期、中期、后期3个时段,分别设计3 d,5 d,7 d,9 d灌水处理。结果表明:相同过程灌水量条件下,垄作比平作涝渍持续日数减少1~5 d,其中淹涝日数偏少3~5 d;3 d灌水处理的涝渍持续日数4~5 d,叶绿素含量和净光合速率等光合参数呈正效应造成茎叶干物质积累增加;各时段涝渍影响均随持续日数的增加而加重,除百仁重涝渍影响表现为中期最大、前期次之、后期最小,其他均为前期最大、中期次之、后期最小;各处理水平涝渍持续日数4~16 d,光合参数影响幅度为1.3%~64.2%,生物量和产量影响幅度为0.6%~44.9%;垄作花生与平作花生相比,因涝渍持续日数减少而使灾害影响减小,前期各处理花生产量减少灾损达3.4%~11.6%。     

1981—2016年河南省冬小麦产量对气象因素变化的响应

基于河南省19812016年18个农业气象观测站的冬小麦观测资料及气象资料,采用一元线性回归法、偏相关分析法和多元线性回归模拟等,分析河南省冬小麦生长发育和产量对气候变化的响应。结果表明：河南省冬小麦出苗返青期和开花成熟期延长,返青开花期缩短,全生育期缩短。全生育期内最高气温和最低气温呈升高趋势,降水量变化不明显,太阳辐射呈减少趋势,不同生长阶段内各气象要素变化趋势不一致。最高气温与小麦气象产量为负相关关系,最低气温、太阳辐射与小麦气象产量为正相关关系,降水量与不同区域的小麦气象产量相关关系不同。小麦相对气象产量与各气象要素敏感性分析结果表明：不同生长阶段小麦相对气象产量对各气象要素变化的敏感性不同;小麦生长时期内最高气温升高1 ℃,相对气象产量减少约16.00%;最低气温升高1 ℃,相对气象产量增加约17.00%;降水量减少10.00%,相对气象产量增加约0.35%;太阳辐射减少10.00%,相对气象产量减少约1.70%。     

河南省冬小麦拔节-抽穗期干旱天气指数保险研究

利用1971—2014年河南103个台站地面气象逐日观测资料和冬小麦产量资料,选择对产量有明显影响的拔节-抽穗期干旱作为天气指数保险设计的气象灾害类型,分析了河南冬小麦拔节-抽穂期干旱发生基本规律,并开展干旱风险评估。定义降水负距平百分率作为冬小麦干旱天气指数,并利用173组典型灾害样本建立了冬小麦拔节-抽穗期干旱天气指数与减产率的关系模型;在此基础上,初步设计了冬小麦干旱天气指数保险产品,并基于风险评估结果对天气指数产品费率进行修订。结果表明,河南冬小麦干旱程度总体由西南向东北增强;拔节-抽穂期,豫北地区的干旱风险最高;其次是豫西北、豫东和豫中;豫西南和豫南的风险相对较低;基于天气指数模型和历史赔付状况分析,将降水负距平百分率60%作为触发值,并确定了不同干旱天气指数等级的赔付标准;基于干旱风险评估结果修订后的河南各地区的天气指数保险费率在9. 2%～11. 2%,单位面积保费在29. 8～36. 3元·亩~(-1)。     

基于灾损定量识别的河南省冬小麦晚霜冻风险区划

利用河南省30个农业气象观测站1981-2008年的冬小麦观测资料和气象资料,基于晚霜冻指数和灾度计算了河南省冬小麦晚霜冻发生概率和灾害程度。通过在WOFOST作物模型中增加霜冻影响过程,实现了晚霜冻灾损定量提取,建立了以晚霜冻危险性、暴露性和脆弱性为评价因子的风险评估模型,按照高风险区、次高风险区、中等风险区、次低风险区和低风险区5个等级标准进行了河南省冬小麦晚霜冻风险区划。区划结果表明:冬小麦晚霜冻风险程度较高的地区主要分布在河南省沈丘、卢氏和林州等地,其风险指数都在0.6以上;低风险区主要分布在伊川、巩义、信阳、南阳、太康、濮阳和杞县等地,风险指数都在0.2以下。     

江汉和江南西部春玉米涝渍指标及风险评估

以江汉和江南西部地区春玉米为研究对象,利用研究区域内57个气象站1961-2012年的逐日降水量资料、春玉米生育期资料和春玉米涝渍灾情资料,筛选春玉米不同生育时期的涝渍灾害样本。采用多元线性回归分析方法,定量分析当前过程降水量和前期降水量对春玉米涝渍灾害的影响,并据此构建当量降水量。基于正态分布的Lilliefors检验和t-分布区间估计方法,计算不同生育时期、不同等级涝渍灾害的当量降水量指标阈值,由此构建该区域春玉米不同生育时期的涝渍灾害等级指标并进行独立样本验证。在此基础上,利用信息扩散理论风险评估方法,计算各站点的春玉米涝渍致灾风险指数。结果表明:当前过程降水量和前2旬降水量对该区域春玉米涝渍灾害有显著性影响;构建的区域春玉米涝渍等级指标能够较好地反映实际受灾情况,指标验证结果与历史记录有较高一致性;出苗-拔节期和拔节-抽雄期发生春玉米涝渍灾害的风险相对较低,抽雄-成熟期为春玉米涝渍灾害的高风险时期,高风险区域主要位于湖北省恩施市、宜昌市西南部、荆州市西南部以及湖南省张家界市北部。     

黄淮海地区春花生旱涝灾害危险性评价

利用1960—2019年黄淮海地区186个气象站逐日气象数据,结合春花生发育期数据,采用标准化降水作物需水指数将旱涝灾害分为7个等级,分析春花生旱涝灾害的时空分布特征;并以旱涝灾害发生的强度和频率构建春花生旱涝灾害危险性指数,开展黄淮海地区春花生旱涝灾害危险性评价。结果表明:黄河流域西北部和中部、淮河流域东北部以及海河流域北部是干旱灾害高发区;涝害高发区主要集中在黄河流域的大部分地区、淮河流域北部和南部地区以及海河流域东部,以中度涝害为主。春花生干旱灾害高危险性地区零散分布,主要集中在黄河流域西北部;而涝害中、高危险性地区多分布于黄河流域。     

Effects of drought on winter wheat yield in north China during 2012�C2100

Winter wheat is one of China’s most important staple food crops, and its production is strongly influenced by weather, especially droughts. As a result, the impact of drought on the production of winter wheat is associated with the food security of China. Simulations of future climate for scenarios A2 and A1B provided by GFDL-CM2, MPI_ECHAM5, MRI_CGCM2, NCAR_CCSM3, and UKMO_HADCM3 during 2001-2100 are used to project the influence of drought on winter wheat yields in North China. Winter wheat yields are simulated using the crop model WOFOST (WOrld FOod STudies). Future changes in temperature and precipitation are analyzed. Temperature is projected to increase by 3.9-5.5 for scenario A2 and by 2.9-5.1 for scenario A1B, with fairly large interannual variability. Mean precipitation during the growing season is projected to increase by 16.7 and 8.6 mm (10 yr)-1 , with spring precipitation increasing by 9.3 and 4.8 mm (10 yr)-1 from 2012-2100 for scenarios A2 and A1B, respectively. For the next 10-30 years (2012-2040), neither the growing season precipitation nor the spring precipitation over North China is projected to increase by either scenario. Assuming constant winter wheat varieties and agricultural practices, the influence of drought induced by short rain on winter wheat yields in North China is simulated using the WOFOST crop model. The drought index is projected to decrease by 9.7% according to scenario A2 and by 10.3% according to scenario A1B during 2012-2100. This indicates that the drought influence on winter wheat yields may be relieved over that period by projected increases in rain and temperature as well as changes in the growth stage of winter wheat. However, drought may be more severe in the near future, as indicated by the results for the next 10-30 years.     

黄淮海地区冬小麦农业气象指标体系的构建

冬小麦农业气象指标体系是定量评价冬小麦农业气象条件优劣和发布灾害预警预报的基础,更是农业气象业务服务的基础。在解释冬小麦农业气象指标内涵的基础上,参照冬小麦农业气象指标体系构建的通则,综合农业气象指标研究方法的优缺点,构建了由4个一级指标、21个二级指标构成的我国黄淮海地区冬小麦农业气象指标体系。其中一级指标由冬小麦品种特性农业气象指标、关键生育期农业气象指标、主要农业气象灾害指标、主要病虫害指标四大类构成。冬小麦品种特性农业气象指标由反映品种特性和地域布局的指标构成,包括品种类型、区域布局和耕作栽培管理气象指标;关键生育期农业气象指标由反映关键生育阶段气象条件适宜与否的指标构成,包括播种出苗期、分蘖期、越冬期、返青期、拔节期、抽穗开花期、乳熟期、成熟收获期气象指标;主要农业气象灾害指标由反映受灾程度的指标构成,包括干旱、越冬冻害、晚霜冻、湿渍害、干热风、烂场雨等;主要病虫害指标由反映病虫害发生发展程度的指标构成,包括白粉病、赤霉病、锈病、蚜虫等。此外,还对指标的筛选和综合集成及赋权方法进行了探讨。     

10—11月海南省瓜菜苗期湿涝风险评估与区划

为了评估海南省冬种瓜菜苗期生长阶段容易遭受的湿涝灾害,基于1998—2011年海南省18个气象站气象资料、各市县西瓜、豇豆、辣椒、丝瓜4种冬种瓜菜产量及苗期湿涝灾情资料,以降水量、降水日数等因子建立主成分分析综合指标,通过灾情反演构建苗期湿涝致灾等级指标,结合孕灾、灾损和防灾能力进行瓜菜苗期湿涝灾害综合风险分析与区划。结果表明:瓜菜苗期湿涝危险性从西南至东北增加,轻度与重度湿涝风险概率分布趋势相反,苗期湿涝孕灾敏感性从中西部山区向沿海和平原地区增加,瓜菜苗期湿涝灾损风险和防灾能力分布存在差异,且不同瓜菜差异明显;4种瓜菜苗期湿涝综合风险总体分布趋势一致,从西南至东北地区风险等级加重,降水、地势、土地等因素综合导致东部和北部部分地区苗期湿涝的风险高。     

基于作物模型灾损识别的黄淮区域冬小麦晚霜冻风险评估

利用近50年黄淮地区54个农业气象观测站的作物观测资料和气象资料,结合人工移动式霜箱试验结果,研究了WOFOST作物模型中增加晚霜冻影响的处理技术,揭示了晚霜冻对冬小麦各生长量的影响结果。利用修改后的作物模型提取晚霜冻灾损评估技术,建立以晚霜冻的危险性、暴露性和脆弱性为风险因子的风险评估模型,开展黄淮区域晚霜冻风险评估。结果表明,黄淮区域冬小麦晚霜冻风险分布呈西高东低分布,高风险地区主要分布在黄淮区域的河南西部、西南部、西北部及东部永城、沈丘一带。其中,黄淮西部的高风险主要是由晚霜冻高灾损引起的,河南西南部的高风险是由晚霜冻的高频率引起的,其西北部和东部的高风险则是由晚霜冻的高频率和高灾损共同引起的。