青海省气象干旱对粮食产量的影响及其评估方法研究

气象干旱是青海省发生最为频繁的气象灾害之一, 具有出现频率高、 持续时间长、 影响范围广等特点, 对农业生产造成极大的影响, 严重的干旱少雨之年常使农业大幅度减产, 甚至绝收. 为了研究气象干旱对青海省粮食产量产生的影响, 根据拉格朗日插值方法给出了青海省无干旱时"期望产量"的确定方法, 并据此求算出历年干旱对青海省粮食产量的损失量值, 然后依据农作物不同生育期所发生的干旱的强度、 范围以及作物对干旱的敏感度等关系, 建立了干旱损失量的统计和评估模式. 在2006-2010年青海省粮食产量评估中进行应用, 5 a中有4 a误差小于5%, 仅2006年误差百分率达到-9.38%; 由此, 证明了运用干旱损失评估方法, 可以评估出干旱对粮食产量的损失量, 从而评估出青海省的实际粮食产量, 效果较好, 可以在青海省今后的粮食产量预报和评估中推广应用.     

青海牧区干旱、 雪灾灾害损失综合评估技术研究

利用青海省20个草地生态监测站点2003-2011年监测的牧草、 降水和相应年份的灾害监测调查资料分析表明, 青海高原草地牧草产量与降水相关密切, 8月末牧草产量与5-8月降水量相关系数均达到了0.001的相关性检验, 建立了不同草地类型不同月份牧草产量与降水量的最优模拟方程; 利用降水量距平百分率划分干旱等级, 建立了干旱等级与牧草和牲畜损失的对应关系, 实现了干旱和雪灾对草地、 牲畜直接经济损失的定量评估. 对比分析了干旱和雪灾灾害对畜牧业造成损失比例, 将干旱和雪灾两个不同概念的灾害通过经济损失有机地联系起来, 直观地表明了在不同等级的灾害情况下, 损失造成的大小和比例. 结果表明: 随着灾害等级加重, 雪灾造成的损失比例增大, 在特大灾时, 雪灾造成的损失是旱灾损失的2.5倍.评估模型符合草地牧草生长规律和畜牧业生产特征, 实例评估符合畜牧业实际损失程度. 因此, 能够在降水偏少或偏多时对草地畜牧业评估服务中推广应用.     

基于灾损评估的青海省牧草干旱风险区划研究

在全球气候变暖的大背景下, 表现出温度升高、 降水变率加大的区域响应, 造成极端天气气候事件、 气象灾害加剧. 基于青海省1961-2010年47个气象站和20个农气站的气象资料、 牧草的实际产量以及牧草的理论产量等资料, 采用相关分析、 线性回归等方法, 在分析致灾因子危险性、 牧草相对产量的基础上, 确定了青海省牧区牧草干旱风险评估的实际阈值.通过海拔、 经度、 纬度、 牧草旱灾发生频次的拟合方程, 结合GIS平台对青海省牧草干旱进行风险区划.结果表明: 青南牧区西部、 环青海湖地区、 柴达木盆地东部边缘地区、 祁连山地区为易受旱灾影响的特高风险或高风险区域;青南牧区西南部为中风险区域;低风险区域主要在青南牧区东南部, 区划结果基本上于历史旱灾的实际情况相吻合, 区划结果旨在为青海省牧区牧业良性发展提供科学依据.     

玛曲气候变化对生态环境的影响

通过对温度、降水等气候要素的分析,发现玛曲草原的气候向暖干化方向发展.依据黄河玛曲段年径流量、产流量以及冻土最大深度的变化和牧草产量、牲畜数量等经济指标,初步探讨了玛曲生态恶化的原因.结果表明:气候变化和人类不合理的活动是玛曲草原生态恶化的主要原因.气候变化造成蒸发增加,冻土变浅,黄河玛曲段年产流量急剧减少,牧草产量下降.同时,过度放牧等人类活动使牛羊肉产量的大幅度上升,加速了草场的退化.     

青藏高原地区气象干旱研究进展与展望

青藏高原是承受自然灾害脆弱性较高的地区。该区域经常遭受雪灾、干旱、大风、雷电、冰雹和洪涝等气象灾害的危害,其中,干旱是该区域除雪灾外影响最为严重的气象灾害。随着气候变化和人类活动的加剧,青藏高原由气象灾害造成的损失不断加剧。为此,着眼于青藏高原的区域特点,对其气象干旱研究现状进行了梳理与分析,系统总结了青藏高原气象干旱的主要研究成果,揭示了青藏高原气象干旱时空分布的基本特征：干旱的高发区在高原的北部、东北部、西南部和东南部,高发时段为1980年代和2000年代;归纳了青藏高原气象干旱监测和预测的主要技术方法：基于干旱指数开展的干旱监测评估和基于干旱影响因子利用气候模式进行的干旱预测;给出了青藏高原干旱灾害风险的发生规律：青藏高原东北部偏南地区是农牧业干旱灾害的高风险区,东北部、西南部和东南部是较高风险区;高寒草原比高寒草甸面临的干旱灾害风险高。基于数值模式和未来情景,预估21世纪青藏高原气温升高、降水增加;但由于降水增加表现出明显的时空分布不均匀性,未来发生季节性和区域性气象干旱的可能性仍然很大;同时,提出了青藏高原气象干旱研究在资料、技术方法和模式应用等方面存在的问题,并结合国际前沿...     

1991—2015年三江源河曲高寒草甸干湿状况及牧草产量变化的气候归因研究

以三江源东部河曲高寒草甸为研究对象,通过分析1991—2015年气温、降水、潜在蒸散、湿润指数和牧草产量变化特征,探讨了地区干湿状况对牧草产量的影响。研究表明：1991—2015年河曲高寒草甸潜在蒸散以3.5 mm·a^-1的速率增加（P<0.01）,在年降水量按2.3 mm·a^-1呈非显著性（P>0.05）增加的趋势下,地区干湿状况基本保持平稳（多年均值为0.52）,隶属于半湿润气候区。25年来牧草干重产量平均为303.7 g·m^-2,并以3.0 g·m^-2·a^-1的速率下降。分析牧草产量与影响干湿状况的气候因素之间的相关性发现,气温对牧草产量影响不明显（P>0.05）,降水量表现为正相关关系（P>0.10）,说明该区域降水是牧草产量提高与否的主导因素;牧草产量与潜在蒸散表现为负相关关系（P>0.10）,与湿润指数表现为正相关关系（P>0.10）;在生长季时期,牧草产量与降水量、潜在蒸散和湿润指数的相关性关系达到了显著水平（P<0.10）,说明牧草产量在生长季对地区环境条件湿润与否较为敏感。     

高寒针茅草原土壤湿度变化特征及与降水量和牧草产量的关系

利用青海省三江源区兴海县牧业气象站1999-2012年西北针茅牧草生长季的土壤湿度、降水量及牧草产量资料,分析了西北针茅牧草生长季不同生育期土壤相对湿度的变化特征,及与降水量和牧草产量的关系。结果表明：高寒草地西北针茅牧草生长季降水量随年际呈显著增加趋势。牧草返青和枯黄期间的降水量呈减少趋势,抽穗、开花和成熟期降水量均呈增加趋势,其中开花期间的降水量增加趋势极显著。牧草生长季土壤相对湿度随年际呈显著上升趋势,且与生长季降水量之间相关极显著。牧草开花、成熟、抽穗和枯黄期土壤相对湿度的增加趋势显著。牧草开花期土壤相对湿度与气温为显著正相关,抽穗期和全生育期的土壤相对湿度与气温负相关显著。抽穗期、开花期、成熟期和全生育期土壤相对湿度与降水量正相关显著。西北针茅牧草产量与枯黄期土壤相对湿度呈极显著的相关关系。     

乌鲁木齐河山前区河道地质与洪水渗漏损失分析

乌鲁木齐河由南向北纵贯乌鲁木齐市区, 洪水成因主要为冰雪消融与降水形成的混合型洪水, 对城市危害较大. 为预防和减轻洪水对城市造成灾害, 依据水文站大量实测洪水、 气象资料, 并以河流地质资料为基础, 对洪水过程的渗漏损失量进行了估算, 对河流出山口以后山前区河流洪水演变、 洪水波的运动规律进行了分析. 乌鲁木齐河洪峰衰减量随洪水量级增大而增加, 但洪峰相对衰减量却随洪水量级增大而减少. 这种洪峰衰减损失与河流山前带地质结构及洪水到达乌拉泊站前所经山前冲洪积扇的砂卵砾石层分布有关. 连续发生数日洪水时, 由于出山口以后下垫面中含水量的增加, 相对衰减量会变逐渐减少. 相关关系分析表明, 利用乘幂关系可对河流出山口乌拉泊站的洪峰流量进行预报. 基于该关系对下游洪水过程的预报, 可以为下游水利工程、 城市防洪管理等提供决策依据.     

一种分析降水资料的图像化客观插值方法

采用气象上一种较为先进的客观插值方法,针对降水资料的特点,加入上限固定可变信息圆半径控制及测站方位的影响,对雨量资料进行插值,形成雨量图像,计算区域面雨量,作为洪水预报的输入数据。结合淮河流域情况,介绍了上述方法原理及应用于业务的技术思路。     

基于克里金插值估算区域降水量的抽样方法对比分析——以甘肃省为例

降水数据的空间插值精度由降水的空间变异特征、插值方法和降水观测站分布决定的, 其中, 降水观测站及插值方法的选择尤为重要. 利用空间随机抽样、空间分层抽样和空间三明治抽样等空间抽样方案, 以甘肃省境内的气象站点为研究对象进行抽样分析, 在抽样结果的基础上进行区域降水量克里金插值, 并对比了插值结果精确度. 结果表明: 在较为丰富的先验知识的前提下, 空间三明治抽样所得的区域降水量插值结果的误差项ME(1.97)、MSE(0.0066)和RMSSE(1.0184)都是最优的, 空间分层抽样次之, 空间随机抽样最差. 与另外两种抽样方案相比, 空间三明治抽样是一种使区域误差最小, 适用范围更广, 精确度更高的抽样方法.     

2013年青海北部春季旱涝急转的特征及其成因分析

利用1961-2013年3-5月的逐日降水、气温和高度环流场资料, 计算了月季降水、气温序列、气象干旱指数序列、高原地面加热场强度指数序列, 研究了春季旱涝急转的主要特征及其规律, 解释了2013年青海省春季降水前期偏少、后期偏多和旱涝急转的成因. 结果表明: 2013年3月1日-4月27日青海大部分地区降水偏少、气温偏高, 出现了大范围不同程度的气象干旱, 海北大部分地区出现50 a一遇的特大气象干旱, 西宁大部分地区出现25 a一遇的严重气象干旱; 4月28日-5月20日青海大部分地区降水偏多, 气温偏高幅度开始逐步减小, 前期的干旱得到缓解, 并出现了大范围不同程度的渍涝, 旱涝急转的台站达21个. 通过对比分析发现, 若极涡面积偏小、中亚和西亚低压槽维持时间长、冷空气主要在欧洲东部和亚洲西部地区堆积、进入中国的冷空气路径偏西、高原位势高度场偏低、东亚槽位置偏东、西太平洋副热带高压北界位置偏北时, 青海降水偏多, 容易出现渍涝. 在相反的环流形势下, 青海降水偏少, 容易发生干旱. 4月干旱和5月渍涝处在青海高原降水长期变化的大气候背景之下, 前期1-3月青藏高原地面加热场强度偏强、春夏季过渡时间提前也有助于青海5月异常降水的形成.     

青海省天然草地退化及其环境影响分析

根据青海省"三江源地区"和"环青海湖地区"典型生态区域1987-2004年代表性牧草观测站植被监测资料和地面气象数据,结合NOAA/AVHRR卫星遥感数据以及调查数据,分析了两区域十几年来草地退化特征.结果表明:中度以上退化草地面积平均以20×10⁴hm²·a^-1的速度递增,草地生产力<750 kg·hm^-2的草地面积占全省面积的26.99%.三江源地区牧草产量以4.48～16.48 kg·a^-1趋势减少,高度以0.16～0.80 cm·a^-1的趋势降低,优势牧草株数的线性递减率分别为11株.a^-1和16株.a^-1,莎草科牧草开花期和籽粒成熟期的发育百分率下降25～50个百分点;环青海湖地区牧草产量以3.05～4.64 kg·a^-1趋势减少,高度以0.75～1.28 cm·a^-1趋势降低,以禾本科牧草为代表的优良牧草在群落中的比重分别下降了1%～3%,位于青海湖以南地区的温性草原类和温性荒漠类,递减率分别为0.25%·a^-1和0.38%·a^-1.青海省天然草地退化主要是在自然和人为因素等作用下发生的,在自然因素中气候的暖干化趋势是草地退化的重要因素,表现在影响牧草的生育期、产量以及草地的群体结构的变化,而20世纪90年代以来极端天气、气候灾害的增多,进一步加剧了草地的退化;人为控制因素中,表现在草畜季节不平衡造成的超载过牧、人口增长以及草地不均匀的放牧压力等,进一步加剧天然草地生态功能的退化.     

青海省春小麦干旱灾害风险评估与区划

基于青海省1961-2010年47个气象站和8个农气代表站气象资料、 干旱灾情资料的收集和整理, 分析了春小麦生育期土壤相对湿度与降水距平百分率的关系, 确定了青海省春小麦不同生育期干旱风险评估的实际阈值, 并对青海省春小麦不同生育期干旱进行风险区划.结果表明: 在青海省春小麦营养期, 轻旱易发生在祁连山地区、 青海湖地区西南部及东部农业区的少数地区, 轻旱的频率大都在15%以上; 中旱易发生在柴达木地区大部及东部农业区大部, 频率大都在10%以上; 重旱和特旱出现频率均在柴达木盆地西部较高, 频率分别为10.7%、 34%以上.生殖期的轻旱易发生在祁连山地区, 频率在15.3%~23.3%之间; 中旱易发生在青海湖地区南部及东部农业区少数地区, 频率大都在4.0%~5.7%之间; 重旱频率从东南部到西北呈现带状递减趋势, 频率最高的主要发生在东部农业区, 出现频率为8.3%~9.6%; 特旱易发生在柴达木盆地地区, 出现频率为27%~44.3%之间.产量形成期的轻旱、 中旱、 重旱均易发生在东部农业区, 频率分别为2.3%~3.3%、 8.7%~13.3%、 6.0%~9.0%之间, 特旱易发生在柴达木地区, 出现频率为43.3%~51.3%之间.     

青海省气象灾害的若干气候特征分析

利用1984-2007年气象灾害资料, 分析了青海省各类气象灾害的发生机率及时空分布特征.冰雹、 暴雨洪涝、 雪灾、 干旱和雷电及霜冻是青海省主要气象灾害, 连阴雨、 大风、 沙尘暴、 冻害、 渍涝、 高温、 龙卷风、 大雾为青海次要气象灾害.在地域分布上, 海南州和海东地区是青海气象灾害多发和危害严重地区; 玉树州和果洛州属于气象灾害发生较少和危害较轻地区.就行政县域而言, 西宁市湟中县、 海南州兴海县、 贵德县为青海气象灾害多发县, 果洛州班玛县、 久治县、 玉树州治多县则是青海省气象灾害较少和危害较轻县份.年内5-6月出现的气象灾害种类最多, 4-9月份是气象灾害高发期.在1984-2007年间, 暴雨洪涝、 冰雹、 雷电灾害发生次数呈增多趋势, 其他灾害发生次数增多趋势不甚明显.     

Contributions of multiple climate hazards and overgrazing to the 2009/2010 winter disaster in Mongolia

Mongolian pastoral husbandry is subject to various climate hazards such as dzud (Mongolian for “severe winter conditions”). Dzud in the 2009/2010 winter affected 80.9% of the country and killed more than 10 million livestock (23.4% of the total). To understand the natural and man-made mechanisms of this dzud, we examined the contributions of dzud-causing factors such as climate hazards (cold temperatures and heavy snow) and winter–spring livestock grazing (measured as overgrazing rate), which created a distinct regional pattern of high livestock mortality using a regression tree method. The regression tree model accounted for 58% of the total spatial variation of the mortality and identified various types of dzud in each region. Results showed that during the 2009/2010 winter, almost all of Mongolia experienced extreme cold temperatures, with abnormally large amounts of snow. In addition, more than half of the territory was overgrazed because of the lower pasture biomass resulting from summer drought and livestock overpopulation. At the regional scale, high livestock mortalities occurred in moderately to heavily overgrazed regions in south-central and western Mongolia, resulting from the combination of these factors. Conversely, areas with lower livestock mortalities (or non-dzud) coincided with sufficient pasture capacity in the north and east, even under extreme cold and snow. This indicates the importance of controlling the number of livestock to below the pasture carrying capacity regardless of an inter-annually varying climate. Moreover, we identified critical thresholds of each factor across which serious disasters occurred. These thresholds are practically useful for future livestock management of pasture land.     

Assessment of rice yield loss due to torrential rain: a case study of Yuhang County, Zhejiang Province, China

This study adopts a loss assessment and indemnity approach for rice crops at risk of flooding in Yuhang County, Zhejiang Province. Employing a hydrological model for simulating floods and a reduction model for predicting rice yield, the relationship between the rate of reduction in the rice yield and precipitation is discussed. We argue that the yield reduction rate can be assessed according to the amount of precipitation and designed a weather-based indemnity index for agricultural insurance purposes in Zhejiang Province. With geographic information system technology, the yield reduction rate and weather-based indemnity index were refined and found to effectively reduce the shortcomings of traditional agricultural insurance, i.e., moral hazard, large error in assessing disaster loss and high basis risk. The validity of the method was verified by the amount of rice lost due to No. 16 typhoon Krosa in 2007, and the results show that the proposed method can well simulate the reduction rate of rice yield according to precipitation data.