基于GIS的巴西陆稻IAPAR-9种植气候区划研究

根据巴西陆稻IAPAR-9生长发育对气候条件的要求, 结合其在广西的多年引种试验结果, 分析确定了影响广西种植巴西陆稻的关键气候因子和气候区划指标, 采用GIS技术对区划指标进行小网格推算, 得出广西不同地理背景下1 km×1 km网格点上的有关气候要素值, 通过GIS的空间分析和多层复合方法, 对广西种植巴西陆稻进行气候区划, 并对区划结果评述和建议, 为广西发展巴西陆稻生产进行合理布局提供科学依据。     

梧州市百香果气候适宜性种植区划研究

选取年平均气温、年极端最低气温、日平均气温稳定通过18～22℃年有效积温和10月至次年4月日照时数四个区划因子,采用多元线性回归方法建立各气候区划因子的空间模型,运用层次分析法及专家打分法,制作梧州市百香果气候适宜性种植区划图。结果表明,百香果产业可适度在梧州市发展,但冬季的低温冷害、夏季的高温热害是限制梧州市百香果产业发展的主要因子。     

基于GIS的赤水市金钗石斛农业气候区划

石斛是热带、亚热带丛生植物,喜温暖湿润气候。赤水市是我国目前金钗石斛最大和最适宜种植区。根据赤水市气候资源特点及金钗石斛适宜生长环境指标,选取了年平均气温、全年≥10℃活动积温、海拔高度、月平均气温≥25.0℃月数、分蘖开花期(3-5月)空气相对湿度等5个气象因子作为种植区划指标,在综合考虑经度、纬度和海拔高度对气候资源影响的基础上,利用遵义市12个气象站1971-2000年气候资料和台站信息,采用逐步回归法分别构建了4个区划因子的细网格推算模型。基于数字高程(DEM)数据推算了分辨率为1 km的赤水市气候资源数据集。利用赋值法对5个区划指标分别计算,按照适宜种植区、次适宜种植区和不适宜种植区3个等级完成了赤水市金钗石斛种植气候区划。区划结果显示,赤水市金钗石斛的适宜种植区随地形和海拔高度而变化,主要分布在沿赤水河两岸和沿习水河两岸的沟谷或山地。次适宜和不适宜区主要分布在海拔700 m以上的半高山地区,冬季气温偏低、热量供应不足和夏秋干旱是这些区域不适宜种植的主要原因。     

基于GIS的棉花气候适宜性区划

采用陕西1981—2010年30a的气候资料,以8月上旬平均气温、8月下旬—10月中旬降水量、5月中旬—6月上旬日照、生育期大于≥10℃的活动积温4个因子作为陕西棉花气候适宜性区划指标。利用GIS空间分析及制图功能,在实现区划指标空间化基础上,采用模糊综合评判方法,对陕西棉花气候适宜性进行区划,陕西省棉花生态气候适宜性区划图分为适宜区、较适宜区、次适宜区和不适宜区。陕西棉花气候适宜区主要分布于关中中东部及沿黄河的滩地,在适宜区内,应根据秋季降水预测情况,选择棉花中早熟品种,以避免秋霖危害。     

梧州市基于GIS荔枝优化布局的气候区划

以梧州市及其周边市县地面气象观测站的1971-2010年气候资料为基础,对梧州市中熟荔枝生育与气象条件关系的分析,选出气候区划指标因子,并建立空间分析模型,采用地理信息系统(GIS)技术,对梧州市中熟荔枝进行气候适宜性区划,得出梧州市荔枝种植优化布局专题图。结果显示:梧州市荔枝气候适宜度区划指标有4个:年平均气温、年极端最低气温、2-7月有效积温和1月平均气温,每个指标分3级,对应适宜、次适宜、不适宜。梧州市中熟荔枝适宜种植的面积约为4975.9km~2,次适宜种植约为3642.3km~2;不适宜种植约3961.8km~2。区划结果可为梧州市优化中熟荔枝种植提供科学依据。     

广东省龙眼种植农业气候区划研究

在全球气候变暖的气候背景下，利用地理信息系统技术和计算机技术进行龙眼效益的农业区划，为广东省的龙眼种植进行规划和服务。根据广东省1971—2000年气候资料，结合龙眼生长的气候条件，选取年平均气温、极端最低气温、4月中旬—5月上旬的日照时数，以及日平均气温≥10 ℃的年积温作为区划因子，并进行等权相加得到总的区划因子指标。根据区划因子与地理要素间的相关系数，采用梯度距离反比法推算得到分辨率1 km 1 km的气象要素栅格图，并利用GIS的空间分析功能得到定量化和精细化的广东省龙眼种植区划图。其中最适宜区占全省面积的25.6%，适宜区占全省面积的26.3%，次适宜区占全省面积的27.1%。研究结果可为农业种植规划部门及政府部门提供参考依据。     

广西沙田柚精细化农业气候区划与应用研究

在研究广西沙田柚生产现状和生态适宜性基础上,密切结合广西沙田柚生产实际,筛选出广西沙田柚精细化农业气候区划指标。运用广西90个气象站点1971-2000年的气候资料、台站地理信息和1∶25万地形数据,建立区划指标的空间分析模型,按1 km×1km细网格对区划指标进行小网格推算;在精细化农业气候区划系统平台上,采用G IS技术和综合模糊评判法,将广西沙田柚进行了精细化农业气候区划,分为最适宜区、适宜区、次适宜区和不适宜区4大区域。根据广西沙田柚生产现状,建立大面积、大规模的沙田柚商品生产基地应重点选择在最适宜区,并且尽可能选用品质优良的软枝种。     

海南岛香蕉种植农业气候区划初探

根据香蕉对生态气候条件的要求,分析确定了影响海南岛种植香蕉的气候区划指标。利用18个气象站点1961-2010年气候资料和DEM数据,采用GIS技术对无观测站地区500m×500m网格单元上的气候要素值进行了推算,并利用反距离权重差值法进行残差订正,制作香蕉种植气候区划专题图。该区划图划分出海南岛香蕉种植的最适宜、适宜、次适宜和不适宜区,针对各区域气候特点提出了相应建议,为香蕉合理布局及趋利避害、提高产量和品质提供科学依据。     

LST在农业气候热量区划中的应用方法研究

根据广西的自然地理特点和现有卫星遥感资料，对国内外10多种反演LST(1and surfacete mperature，陆面温度)的分裂窗算法及其相关的参数估算方法进行了适用性分析。在此基础上找出了适用于计算广西白天LST的算法，并应用该算法计算了晴空条件下的LST，获得了逐日各个时次的LST实况分布。通过模板分析，找到了求算多年LST气候平均图的途径。针对云剔除问题，通过对公共晴空区的统计分析，建立了不同图像间的数值补偿关系，从而有效地消除了云的影响，最终处理生成了广西多年和不同季节的平均LST空间分布图像。分析结果表明：在10km以上的宏观尺度上，广西平均LST的空间分布与平均气温的空间分布规律基本一致，而在1km尺度上，LST的空间特征更为精细、客观，更有利于反映与作物生长关系更为密切的下垫面热量资源的气候分布，是农业气候区划中更为有效的热量区划因子。     

北方地区日光温室气候适宜性区划方法

通过对我国北方地区影响日光温室生产的主要气候因素进行分析,从光、温、风、雪4个方面选取了冬季总辐射、日光温室生产季阴天日数、年极端最低气温、冬季平均气温、生产季月最大风速平均值、年最大积雪深度平均值6个因子作为气候适宜性区划指标,采用加权指数求和的评价方法建立综合气候适宜性区划指标模型,在利用层次分析法对区划指标进行量化分析确定其权重的基础上,借助GIS技术,得到北方地区日光温室发展的气候适宜性区划图。为了细化区划结果,将研究区域气候特征明显不同的典型区域分别进行进一步区划。结果表明:该方法不仅理论性较强,与实际相吻合的区划结果也说明该方法还具有良好的实用性。     

中国大陆茶树种植气候适宜性区划

基于1961—2019年全国1903个气象站点的气候数据以及1115条茶树分布站点记录,利用最大熵模型和GIS技术筛选影响茶树种植的主导气候因子,根据自然间断点分级法将中国大陆茶树气候适宜性划分为不适宜区、次适宜区、适宜区和高适宜区4个等级,厘定不同区划等级的主导气候因子阈值。结果表明:影响中国大陆地区茶树种植分布的主导气候因子为多年平均极端最低气温、春霜冻频率、年平均气温、年降水量和3—9月平均相对湿度。模型区划结果与名茶之乡、地理标志茶叶所在地吻合较好。茶树适生区的北界总体呈现出由东部高纬度向西部低纬度降低的分布态势,北界界限移动较明显地区主要分布在东部高纬度省份。整体茶树适生区质心的年代际变化较为平缓,除20世纪60—70年代和80—90年代的适生区范围有所缩小外,其他相邻年代际间茶树适生区的面积均呈现出不同程度的增长趋势,与质心迁移情况相吻合。     

基于MaxEnt模型的薄壳山核桃气候适宜性区划

基于最大熵模型（MaxEnt）和GIS技术,提出一种薄壳山核桃气候适宜性区划方法。利用美国本土274个种植点,结合美国本土和中国云南省1981—2010年气候数据开展薄壳山核桃气候适宜性区划研究。结果表明:7月平均气温、年平均气温、30年极端最低气温、年降水量、3—5月降水量、年日照时数和4—5月日照时数为影响薄壳山核桃气候适宜性的主要气候因子。基于美国本土种植点构建的MaxEnt模型在该区域具有较高精度,但将模型直接外推用于中国云南省可靠性不足。因此,利用模拟区域和训练样本气候因子值域的偏离程度改进气候适宜性指数,并将云南省薄壳山核桃适宜性划分为最适宜、适宜、次适宜和不适宜4个等级。其中,最适宜区和适宜区分布于热量资源丰富、日照相对充足并具备较好冬季低温条件的亚热带地区和热带地区边缘。受云南省复杂地形和气候条件影响,区划结果呈现出破碎化分布。     

中国富士苹果种植的气候适宜性研究

基于中国1981-2010年2084个气象台站资料和203个富士苹果种植区分布的地理数据,利用最大熵(MaxEnt)模型和ArcGIS平台,从物种分布机理与品质两方面研究了影响富士苹果在中国分布的主导气候因子及适宜范围,并对其气候适宜性进行区域划分和评价。结果表明,影响富士苹果在中国分布的主导气候因子有8个,富士苹果地理分布的气候适宜范围分别为年日照时数2000-2500 h、年平均气温7-14℃、≥10℃积温3000-4800℃·d、最冷月平均气温-7-0℃、夏季气温平均日较差8-12℃、年降水量400-800 mm、夏季平均气温20-26℃、夏季平均空气相对湿度60%-78%。中国富士苹果的气候适宜区主要分布在黄土高原、环渤海湾和黄河古道,其中,黄土高原区的陕西、山西和甘肃气候适宜度最高,而山东和河北两省富士苹果规模化种植还有较大发展空间。      

安徽淮北平原冬小麦气候适宜度分析及作物年景评估

选取安徽省淮北平原37个气象站1960-2016年逐日气象资料,构建气温、降水、日照及气候适宜度模型,分析气候变暖背景下冬小麦气候适宜度时空演变特征,揭示冬小麦生育期气候风险,评判农业气候年景。结果表明：淮北平原冬小麦不同生育期对气候因子适宜程度不同,单要素各生育期适宜度均为灌浆-乳熟期较高,返青-拔节期较低,其中降水适宜度分蘖期最低;全生育期温度适宜度最高、日照适宜度次之、降水适宜度最低,水分是冬小麦生长的限制因子。气候综合适宜度灌浆-乳熟期最高,分蘖期降水适宜度最低,并且其序列变异系数大,常遭遇秋冬连旱,引起产量波动;全生育期气候适宜度呈东高西低分布,淮北中东部较高,而淮北西部及沿淮地区较低,冬小麦生产风险相对较高。1961-2016年全生育期温度适宜度线性增大趋势显著,降水适宜度线性趋势不明显,而日照适宜度呈显著的线性减小趋势;综合来看,全生育期气候适宜度无明显线性增减趋势,空间上淮北东部略有增大,而西部及沿淮地区略有减小,气候风险增加。淮北平原多数年份气候适宜度适中,适宜性偏差年发生概率高于偏好年。基于气候适宜度评判冬小麦气候年景等级,评估结果与实际产量增减情况基本相符,表明农业气候年景模型评估精度能满足业务服务需求,具有推广应用价值。     

基于GIS的达州香椿气候生态适宜性区划

利用达州及周边15个气象站资料和国内香椿主要产区气象资料、GIS资料,基于香椿生物学特性和现代高产栽培技术要求,综合分析了达州香椿气候生态适宜性,并选取气候生态区划指标,建立气候因子空间模型,运用集优法开展香椿栽培生态气候区划。结果表明:达州气候生态条件总体适宜香椿生长,影响其栽培的主要因子是年均气温和地形条件;冬末春初的气温水平和积温及其变化是影响香椿上市时间和产量的主要气候因子,头茬椿芽采收要求≥10.0℃有效积温约60~70℃·d。香椿栽培适宜区主要分布在达州中南部,面积占比约58.7 %,其中最适宜区主要分布在海拔高度≤500m、年均气温≥16.0℃的中亚热带浅丘平坝区,其余适宜区主要分布在海拔高度500~800m、年均气温14.0~16.0℃的北亚热带向山地暖温带过渡的低山深丘区;次适宜区主要分布于北部海拔高度800~1200m、年均气温12.0~14.0℃的山地暖温带半山区,面积占比约26.2 %;北部海拔高度≥1200m的中高山区为不适宜区,面积占比约15.1 %。达州南部浅丘平坝区为香椿重点发展区,中南部低山深丘区为香椿适度规模发展区,北部低中山区为香椿自然生态分布区。      

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。     

1961-2007年台安县气候变化特征分析

在全球变化背景下,台安县气候变化地域特征明显。本文利用1961—2007年的气候资料,通过气候倾向率和Mann-Kendall检测等方法,研究了台安县气候变化特征。结果表明:近47 a来,台安县气候明显变暖,平均气温以0.34℃/10 a的速度上升,积温净增加约260 ℃或以上,冬季增温对气候变暖的贡献最大,直接导致冬季最大冻土深度以3.6 cm/10 a速度变浅。年降水量出现减少趋势,春、夏季降水量减少比较明显,极端降水日数无变化规律。四季日照时数明显减少,不利于绿色植物的光合作用。近47 a间,除了年平均最高气温和降水量外,平均气温、年日照时数、平均最低气温、最大冻土深度、大于等于10 ℃积温和大于等于0 ℃积温等要素都发生了显著突变,但突变时间存在差异。     

Relationship between projected changes in future climatic suitability and demographic and functional traits of forest tree species in Spain

The response of plant species to future climate conditions is probably dependent on their ecological characteristics, including climatic niche, demographic rates and functional traits. Using forest inventory data from 27 dominant woody species in Spanish forests, we explore the relationships between species characteristics and projected changes in their average climatic suitability (occurrence of suitable climatic conditions for a species in a given territory) obtained by empirical niche-based models, under a business-as-usual climate change scenario (A1, HadCM3, 2001–2100). We hypothesize that most species will suffer a decline in climatic suitability, with a less severe for species (i) currently living in more arid climates or exhibiting a broader current climatic niche; (ii) with higher current growth rates; (iii) with functional traits related to resistance to water deficits. The analysis confirm our hypothesis since apart from a few Mediterranean species, most species decrease their climatic suitability in the region under future climate, characterized by increased aridity. Also, species living in warmer locations or under a wider range of climatic conditions tend to experience less decrease in climatic suitability. As hypothesized, a positive relationship was detected between current relative growth rates and increase in future climatic suitability. Nevertheless, current tree mortality did not correlate with changes in future climatic suitability. In contrast with our hypothesis, functional traits did not show a clear relationship with changes in climate suitability; instead species often presented idiosyncratic responses that, in some cases, could reflect past management. These results suggest that the extrapolation of species performance to future climatic scenarios based on current patterns of dominance is constrained by factors other than species autoecology, particularly human activity.