基于ArcGIS Engine的北方作物低温冷害监测评估系统

针对易受气候变化引发的低温冷害灾害,总结常用低温冷害监测、评估方法和指标,结合统计模型,利用地面气象观测数据、气象预报数据和卫星遥感数据,以Microsoft SQL Server 2005数据库作为支持,应用ArcGISEngine开发工具包,在Visual Studio 2005开发环境下,完成了以玉米、水稻为主要粮食作物的北方地区低温冷害监测评估系统的设计与开发,实现了玉米延迟型低温冷害、水稻障碍型低温冷害、年度低温冷害和遥感低温冷害监测,以及玉米、水稻低温冷害影响评估及预测.     

吉林省水稻延迟型低温冷害气候风险评价与区划

吉林省是全国主要的水稻产区之一,研究水稻延迟型冷害发生规律及风险性,对于防御冷害和保证水稻安全生产意义重大。基于1961-2008年吉林省46站平均气温资料,建立包括生长季热量变异系数、冷害发生频率、冷害风险指数和冷害发生气候概率4个指标在内的指标体系,对水稻延迟型低温冷害风险进行评估。将4个评价指标进行极差标准化,采用等权重求平均,得到水稻低温冷害气候风险综合指标;将吉林省划分成高、次高、中等、次低和低5个水稻延迟型低温冷害气候风险区域。结果表明：吉林省的东部延边、白山多数地区低温冷害的风险性较大;西部地区大部、四平大部和通化南部低温冷害的风险性较小。     

黑龙江省延迟型低温冷害气候指标研究

针对影响黑龙江省农业生产的延迟型低温冷害,探讨前人提出的东北地区低温冷害气候指标在黑龙江省的适用性,借鉴前人经验,考虑玉米和水稻种植面积不断北扩等因素,确定黑龙江省延迟型性低温冷害气候指标的技术路线、判识临界值和计算方案。利用1961-2012年黑龙江省27个气象台站5-9月平均气温,以热量指数距平冷害判识指标为参照,考虑低温冷害指标与纬度、经度和海拔高度的密切关系,采用逐步回归法建立黑龙江省延迟型低温冷害气候指标;经过验证,表明该指标判识的低温冷害年与黑龙江省低温冷害的实际和发生规律相符,可作为监测指标;该指标所需数据量小,计算简便,具有实用性和推广价值;可采用该指标对黑龙江省低温冷害的历史发生规律进行分析。     

云南地区水稻低温冷害指标研究

利用2013年4—10月云南省昆明市东川地区4个不同海拔高度试验点水稻盆栽和跨海拔搬运试验资料,分析了海拔高度变化对水稻生长和产量的影响及光合作用特征,确定粳稻和籼稻生长最大差异的临界海拔高度,结合同步气象观测数据确定云南地区粳稻和籼稻拔节期、开花结实期及乳熟期的低温冷害指标.结果表明:由海拔高度变化造成温度的变化对云南地区粳稻和籼稻生长指标及光合作用特征均具有较大影响,粳稻受影响更显著;籼稻生长最大差异临界海拔高度为1500—1800 m,粳稻生长最大差异临界海拔高度为1800—2100 m;在云南地区水稻拔节期,籼稻低温冷害成灾指标为19.6℃,粳稻低温冷害成灾指标为17.2℃;在水稻开花结实期,籼稻低温冷害成灾指标为20.5℃,粳稻低温冷害成灾指标为18.1℃;在水稻乳熟期,籼稻低温冷害成灾指标为19.1℃,粳稻低温冷害成灾指标为16.7℃.     

低温冷害对水稻生育的影响及防御措施

本文利用2002-2006年的气象资料,系统地分析了低温冷害的发生情况,全面阐述了低温冷害类型及其对水稻生产的影响,并从多方面总结了预防低温冷害、减少灾害损失的实用技术和防御措施。对减少和避免低温冷害有着深远的意义。     

云南省近50年水稻抽扬期低温冷害演变特征分析

采用云南省1960—2009年逐日平均气温数据,按照《云南省水稻抽扬期低温冷害业务标准》提取出这50 a中云南省水稻抽扬期发生低温冷害的天气过程,并进行冷害分级,基于ArcGIS绘制出各年代冷害发生的频率分布,再分地域研究其强度特征.采用线性趋势法、累积距平曲线等分析近50年云南省水稻抽扬期低温冷害的时间变化特征,以期揭示水稻抽扬期冷害的演变规律.结果表明：1960—2009年,云南省水稻抽扬期低温冷害的主要发生区域集中在昭通市和曲靖市,昭通市发生冷害程度最重,保山市的龙陵县也为多发地区;从时间变化趋势上看,水稻抽扬期不同程度的低温冷害发生日数均趋于减少;从站数比和其累积距平曲线变化上看,20世纪70年代冷害的发生范围最大,频率最高,90年代则为少发阶段,从2000年之后,冷害集中暴发,暴发速度快、强度大,到2008年才有所缓和.     

对后季稻减数分裂期冷害指标的研究

水稻的低温冷害是中纬度地区产米国家普遍存在的问题。由于低温冷害对水稻产量的影响极大,这方面的研究已引起普遍的重视。我国自种植双季稻以来,后季稻低温冷害的研究也十分广泛,并取得了可喜的成果。但     

江苏水稻障碍型冷害时空变化特征及敏感性分析

利用江苏35站1961—2014年的气象观测数据和水稻产量数据,基于ArcGis软件统计分析了水稻关键生育期内低温冷害的时空变化特征和敏感性。结果表明：（1）低温冷害总次数呈现“北多南少”的总体特征,20世纪70年代发生的冷害次数最多,21世纪00年代为第二高值期;（2）全省低温冷害持续天数主要是3～6 d,其中持续3 d的比重最大,平均占50%左右,淮北存在6 d以上的低温冷害过程,但比重基本不足10%,淮北遭遇低温冷害的时间要早于淮南,淮南基本上都是在9月上旬才会发生;（3）低温冷害总体发生几率存在“北大南小”的特征,年代际波动明显,20世纪70年代的发生几率最大,21世纪00年代次之,20世纪80—90年代最小;（4）江苏西北部低温冷害强度最强,21世纪00年代低温冷害强度最强,20世纪70年代次之,20世纪80—90年代最弱;（5）江苏中部是水稻对低温冷害的高敏感地区。     

籼型杂交水稻秋季冷害指标变化规律的分析

本文通过连续二年分期播种试验,提出了籼型杂交水稻的低温冷害指标表达形式,分析了冷害指标变化的原因和规律,并在此基础上为南方稻区的低温冷害指标区划,提供些实际应用。     

基于水稻灌浆程度的东北地区水稻延迟型冷害气候变化特征

采用水稻生长发育和产量形成气象影响模式计算出的各站水稻灌浆程度,以年灌浆程度≤85%作为判定延迟型冷害的标准,分析了近48a东北三省水稻延迟型冷害空间分布特征及时间变化规律。研究得出:东北三省延迟型冷害主要发生在黑龙江省东北部、东南部地区和吉林省东北部地区。东北三省延迟型低温冷害总体呈现减少的趋势;冷害集中出现在1996年以前,1997年后冷害明显减少。     

双季稻主要气象灾害研究进展

热害、洪涝、干旱和冷害是影响我国双季稻安全生产的主要气象灾害。气候变化背景下,双季稻遭受的极端气候事件增加,应对气象灾害的任务更加紧迫。我国双季稻主要气象灾害的时空分布特征不同:热害、洪涝和干旱发生频率整体呈增加趋势,西部南部较高;冷害弱减轻,北高南低,不同生育期存在差异。文中对双季稻生产的影响、监测预警技术（站点监测、遥感监测、指标预警、数理统计和动态机理模型）以及防御气象灾害的减灾保产技术进行了阐述。针对当前气候资源的时空分布特点以及关于双季稻气象灾害研究存在的不足,提出了双季稻气象灾害在未来研究中需要重点关注的科学问题,即双季稻气象灾变过程及其动态监测指标体系、气候变暖背景下双季稻气象灾害遥感监测技术及其气象灾损动态评估技术、星-地耦合的双季稻气象灾变过程数值模式研发、双季稻种植制度对气候变化的适应性及其抗灾减灾新技术与示范研究,为双季稻有效防御气象灾害和稳产高产提供依据和技术支撑。     

基于MODIS数据的水稻种植面积提取研究进展

概述了水稻种植面积监测遥感数据源的应用变化、特征指数和时相选取以及遥感分类方法的发展,分析了MODIS影像在水稻种植面积遥感提取技术方面的研究进展及发展方向。结果表明：MODIS具有高光谱、高时间分辨率和多时相等特点,在大尺度上提取水稻种植面积上,可提高作物识别和监测的精确度与工作效率,节约成本,有着其他遥感数据无法相比的优势,应用MODIS数据提取水稻种植面积,取得了较好的效果。水稻遥感的最佳时相可以选择移栽期和孕穗期,利用对水体和植被较为敏感的波段或植被指数（如NDVI、LSWI和EVI）进行水稻识别,并提取种植面积。传统的遥感图像分类方法如监督分类和非监督分类,算法成熟、操作简单,是目前应用较多的方法。近年来发展起来的分类新方法,如决策树分类法、专家系统分类法、神经网络分类法,支持向量机法等,能够更准确地提取目标地物,对图像分类有不同程度的改进,在实际应用中通常和传统分类方法结合起来使用;多时相分析法与高时间、高分辨率多光谱影像的结合可以获取较高精度的作物种植面积数据,与传统分类方法相比有较大提高。利用MODIS对单一的或大面积的水稻种植面积提取效果较好,但对于地块破碎的种植面积估算尚难达到满意的结果,添加其他的辅佐数据如高程、坡度等,并结合MODIS数据的多时相特点分类等方法,可提高遥感影像分类的精度。     

单时相极轨气象卫星资料遥感监测干旱研究

用热惯量法遥感监测干旱时 ,需要 12h内昼夜两次晴空星下点资料 ,而这在实际工作中一般不易碰到。针对热惯量法存在的时效性问题 ,探讨了用单时相遥感资料监测干旱的方法。采用单时相遥感资料监测干旱的方法 ,可以取得和表观热惯量法相近的监测精度。     

寒露风灾害评估的空间分析模型研究

在寒露风发生期间,通过建立逐日温度的空间计算模型,应用地理信息系统计算了江西省小网格逐日温度分布情况;再根据寒露风指标,进一步计算了不同地形下的寒露风灾害分布情况,并结合卫星遥感监测的晚稻种植地理分布数据,制作了全省寒露风灾害分布图,计算了各地寒露风受害面积,研究了一种新的基于3S技术的灾害分析评估方法.     

沙尘暴同一化监测模型与灾害评估研究

阐述了将GIS/RS(地理信息系统/遥感)一体化技术应用在沙尘暴灾害的监测与评估工作中的方法,提出利用不同遥感数据源建立同一化的沙尘暴监测模型的方法,将沙尘暴监测由定性研究转变为定量特征参数计算.引入GIS技术建立了可业务使用的沙尘灾害评估模型,通过对下垫面数据的集成与叠合分析,可以快速、机动、准确、可靠和多层次进行沙尘暴的灾后评估.     

MODIS遥感数据在我国台湾海峡海雾监测中的应用

海雾是一种常见的灾害性天气现象。以我国台湾海峡为示范研究区, 利用新一代卫星传感器MODIS的可见光和红外探测通道数据, 在分析海洋、中高云、低云和海雾等不同下垫面的MODIS光谱辐射特征基础上, 选择对海雾具有敏感反应的探测通道, 通过综合判识建立台湾海峡海雾遥感监测模型。利用该模型对2004-2007年我国台湾海峡海雾事件进行监测, 并用福建沿海5个地面气象观测站的能见度数据对监测结果进行验证分析。结果表明:基于MODIS数据的海雾遥感监测模型能够较准确地对台湾海峡海雾分布和发展过程进行监测, 从地面观测数据与卫星监测结果对比验证来看, 海雾监测的准确率可达80 %以上, 具有较高的业务化应用前景。     

植物物候遥感监测研究进展

基于遥感监测方法的植物物候研究已成为全球气候变化研究的一个热点课题,通过对植物物候生长季概念的遥感界定,归纳总结了物候监测的基本原理、遥感数据源以及4种常用的遥感监测方法,并指出各种遥感监测方法存在的问题和不足;以遥感监测技术为支撑,对地区、大洲和全球尺度上物候与气候关系的研究、物候与人类行为关系的研究进行了阐述,指出植物物候的变化常常是二者共同影响的结果。针对当前物候研究中存在的不足,探讨了今后的研究发展方向。     

农作物长势遥感监测业务化应用与研究进展

农作物长势监测可为田间管理提供及时的决策支持信息和早期估产提供依据。为了更好地研究作物生长过程中不同遥感监测作物长势方法的适用性,从多光谱遥感数据、高光谱遥感数据和微波遥感数据的应用及遥感监测指标与模型模拟方面综述了国内外农作物长势遥感监测研究及业务化应用的最新进展,指出了未来拟重点加强的研究任务,包括高时空分辨率和高光谱分辨率遥感数据的业务化技术、多遥感反演参数协同监测作物长势技术研发、基于遥感信息与作物过程模型的集合预报技术研究、全球尺度作物长势监测业务运行系统研发。     

水稻遥感估产的一种方法

该文利用NOAA/AVHRR空间覆盖度宽、资料获取时次多的特点，寻求预测北方一季稻产区水稻产量的最佳时期，利用植被指数建立水稻单产的预报模式，遥感估算水稻种植面积。研究表明，利用卫星遥感手段对水稻进行估产的精度高于常规农业气象模式，又可提高预报时效。