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相似文献
 共查询到19条相似文献,搜索用时 282 毫秒
1.
通过对苍梧县各个镇低温冷害的分析,找出影响苍梧县砂糖桔生产的4个气候关键因子,通过归一化方法和加权综合评价法分析,利用地理信息系统(GIS)绘制出苍梧县砂糖桔低温冷害风险区划专题图.区划图明确分出苍梧县低温冷害的低风险区、次低风险区、中等风险区、次高风险区和高风险区.在此基础上,针对各风险区域进行了分析与评述,特别指出了防御低温冷害的措施,为苍梧县砂糖桔生产趋利避害和优化布局提供科学决策依据.  相似文献   

2.
辽宁省玉米低温冷害和霜冻灾害风险评估   总被引:2,自引:0,他引:2  
玉米是辽宁省第一大粮食作物,研究玉米低温冷害与霜冻灾害的发生规律及风险评估,对防御与温度有关的灾害和保证玉米安全生产意义重大。本文利用1961—2010年辽宁省49个气象站的日平均气温、日最低气温及玉米观测资料,对玉米低温冷害和霜冻灾害风险评价指标进行选取与量化,从灾害的危险性、暴露性和脆弱性方面对灾害的发生风险进行综合分析,并对玉米低温冷害和霜冻灾害进行风险评估及区划。结果表明:辽宁省玉米低温冷害的高风险区主要位于西丰和昌图东部地区,中风险区主要位于辽北和辽东大部地区,其他大部地区则为低风险区或次低风险区。辽宁省玉米霜冻灾害的次高和中等风险区位于建平、西丰及抚顺的清原与新宾地区,低风险区位于环渤海一带及辽南地区。在气候变暖背景下,对辽宁地区玉米低温冷害和霜冻灾害仍需重视。  相似文献   

3.
根据河南省119个气象观测站1971-2012年的逐日气象资料,采用ArcGIS空间分析模块,运用克里金插值法,分析了低温冷害对设施农业的影响。结果表明:河南省设施农业作物黄瓜遭受轻度、中度和重度低温冷害的多年平均值依次为22、77和52次·a-1;从空间分布看,轻度、中度和重度低温冷害累计发生次数最多的地区分别为南阳的西峡、信阳的罗山和安阳的林州,累计发生最少的站点为平顶山站。西红柿遭受轻度、中度和重度低温冷害的多年平均值依次为20、97和40次·a-1;轻度、中度和重度低温冷害累计发生次数最多的地区分别为南阳的西峡、信阳的淮滨和安阳的林州。从低温冷害发生月份看,两种作物轻度、中度和重度低温冷害分别主要发生在4月、3月和1月。两种作物遭受轻度低温冷害的风险较低,而大多处于中度低温冷害的高风险及较高风险区,重度低温冷害风险大致呈纬向型分布,低风险区都在河南南部,黄瓜的高风险区在河南的中部和北部,西红柿在西部和北部。  相似文献   

4.
广东晚稻寒露风保险风险区划   总被引:1,自引:0,他引:1  
农业保险能够有效地分散农业自然灾害风险,提升农业生产水平。农业保险风险区划则是发展农业保险必不可少的基础研究工作,国内外经验普遍表明发展农业保险必须进行风险区划。以广东省晚稻寒露风灾害为例,基于1980—2012年广东省86个气象站的气象资料和2001—2010年《广东农村统计年鉴》21个市的晚稻单产数据,选用日平均气温≤23℃积寒指数、晚稻生产力水平构建晚稻寒露风保险风险区划指标体系,借助GIS技术制作1 km×1 km广东省晚稻寒露风保险风险专题图,将研究区域划分为低风险区、次低风险区、中等风险区和高风险区4个等级并进行评述。结果表明:晚稻生产水平指数和寒露风致灾风险高的区域,对产量影响大,风险高;反之对产量影响小,风险低。高风险区主要分布在北部的韶关和清远地区,中等风险区主要分布在东北部、中部偏西地区,次低风险区主要分布在珠江三角洲的北部和南部沿海地区,低风险区主要分布在珠江三角洲南部地区。区划结果可为保险公司开发寒露风保险产品、厘定差别的保险费率提供参考。  相似文献   

5.
黑龙江省玉米低温冷害风险评估及预估   总被引:1,自引:0,他引:1  
利用气候资料、地理信息数据及社会经济数据,根据自然灾害风险理论和低温冷害形成机制,采用GIS技术,分析了黑龙江省玉米低温冷害的危险性和易损性,实现了玉米低温冷害的风险评估与区划,并利用CMIP5中的MRI-CGCM3模式模拟结果对黑龙江省2015-2044年玉米低温冷害风险进行预估。结果表明:1961年以来共有24年是低温冷害年,其中12年是严重低温冷害年。松嫩平原大部、三江平原大部及黑河南部是玉米一般低温冷害的多发区,同时该区暴露性较高,如有重度灾害发生,则对全省粮食产量产生严重影响。未来30年,黑龙江省低温冷害发生的概率有所减少,松嫩平原东部和南部是一般低温冷害的高风险区,三江平原西部是严重低温冷害的高风险区。  相似文献   

6.
我国东北地区玉米冷害风险评估   总被引:4,自引:2,他引:2       下载免费PDF全文
根据年平均寒积温水平,将东北地区的玉米冷害分成4个区域。在分析各冷害区域年寒积温距平与年减产率关系的基础上,确定东北地区各地无冷害影响年、一般冷害年、严重冷害年的年寒积温距平指标。将危险度、脆弱度和暴露度作为冷害风险的评估因子,建立了冷害风险评估指标体系,并应用层次分析法对各指标赋予权重。建立了冷害危险度与年平均寒积温的回归方程,利用地理因子构建了年平均寒积温空间格点化模型,应用地理信息系统推算东北地区玉米冷害危险度,由危险度、脆弱度和暴露度得到我国东北地区玉米冷害风险指数,并开展风险评估。结果表明:东北地区的玉米冷害风险空间分布呈北侧和南部低、东部中等、西部高,松嫩平原东北部和西北部以及吉林省中北部主要为较高或高风险区,三江平原主要为中等风险区,黑龙江省北部、吉林省东南部和辽宁省主要为较低或低风险区。  相似文献   

7.
改进的AHP在县域尺度暴雨洪涝风险评价的应用   总被引:2,自引:0,他引:2  
戴娟  潘益农  刘青  唐怀瓯 《气象科学》2014,34(4):428-434
以淮河流域为例,选取降水、土地利用、经济、人口等指标作为淮河流域暴雨洪涝灾害风险指标,利用信息熵改进的层次分析法确定淮河流域暴雨洪涝的风险评估指标权重,并应用于县域尺度淮河流域暴雨洪涝灾害风险评价。结果表明:(1)淮河流域暴雨洪涝灾害风险空间分布整体呈现南部高、北部低,东西高、中部次之的形态。(2)改进的层次分析法得到的高风险区比传统方法的面积减少,市县个数下降,而次高风险区、中风险区、次低以及低风险区面积比之传统方法均有增加。同时风险平均值升高,导致受灾程度可能加大。(3)改进方法得到的岳西县风险等级由高风险区降为次高风险区,低于金寨县风险等级。宿州市风险等级由次高风险区降为中风险区,较灵璧、泗县风险低,与实际情况更为相符,提高了淮河流域暴雨洪涝灾害风险评价精度。  相似文献   

8.
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。  相似文献   

9.
通过对梧州市砂糖桔生产的气象条件分析,找出影响砂糖桔生长发育的气候关键因子,采用国家基础地理信息中心提供的1:5万广西基础地理背景数据,使用逐步分区法和反距离权重插值法分析,利用地理信息系统(GIS)绘制出梧州市砂糖桔种植气候区划图。区划图中清晰地分出梧州市砂糖桔种植的适宜区、次适宜区和不适宜区。为砂糖桔的合理布局及趋利避害提供了科学依据。  相似文献   

10.
依据自然灾害风险分析的原理和上海地区各区县的电力、气象、社会经济资料,建立上海地区夏季用电安全风险评估模型,在此基础上进行上海市夏季用电安全致灾因子危险性、承灾体社会暴露性、孕灾环境敏感性、抗灾能力及综合指数风险区划,得出上海市夏季用电高风险区为中心城区,次高风险区为宝山区、闵行区、浦东新区,中等风险区为嘉定区、青浦区、松江区、南汇区,低风险区为崇明县、金山区、奉贤区。并以上海地区夏季用电安全风险评估模型为基础,在数据库、地理信息系统技术支持下,制作城市夏季用电安全风险区划软件,用此软件进行厦门市夏季用电安全风险区划,得出高风险区为思明区,中等风险区为同安区、湖里区,低风险区为海沧区、翔安区、集美区。  相似文献   

11.
杨若子  周广胜 《气象科学》2016,36(3):311-318
基于东北三省1961-2013年气象数据,结合具有生物学意义的热量指数,利用SPSS聚类分析方法给出了东北三省低温冷害分类标准,并对低温冷害频率时空特征和年代际空间变化规律进行了分析。研究指出:东北三省玉米(轻、中、重度)低温冷害发生范围随时间呈减小-增大-减小变化趋势,1999年后东北三省出现低温冷害的范围显著减小,变化幅度均为中度> 重度> 轻度低温冷害。近10 a东北三省的轻度低温冷害仍时有发生,而中度和重度低温冷害发生较少。东北三省低温冷害频率呈由北向南呈减小趋势,轻、中、重度低温冷害频率高值区分别位于营口、哈尔滨和大兴安岭地区。各年代的重度低温冷害发生范围变化不大,中度与轻度低温冷害发生范围变化较大。研究结果可为东北三省低温冷害风险评估提供依据。  相似文献   

12.
基于GIS的徐水县干旱灾害风险区划   总被引:2,自引:0,他引:2  
以河北省保定市徐水县干旱灾害为例,对其干旱灾害风险区划进行研究。利用GIS技术,建立气象数据库,集成基础地理数据、气象观测数据和人口经济等资料;选择适当指标,实现干旱灾害致灾因子危险性、孕灾环境敏感性、承灾体脆弱性和防灾减灾能力栅格化的计算。通过建立干旱灾害风险评估模型,完成干旱灾害风险区划的绘制,并分析了徐水县干旱灾害风险区划的分布特点。结果表明,徐水县干旱灾害风险分布呈地区性差异,中部地区发生干旱灾害的风险较高,西南地区风险较低。  相似文献   

13.
广西农业气象灾害灾情统计特征与灰色关联分析   总被引:2,自引:0,他引:2  
利用广西1991~2011年农业受灾面积和农业总产值资料,对广西近21a的主要农业气象灾害进行统计,并采用灰色关联法对影响广西农业生产的主要气象灾害进行定量辨析与评价,得到各灾种对农业生产影响权重:涝灾>旱灾>风雹灾>低温冷害灾.合理客观的对各种灾害情况进行综合评价,对于做好防灾减灾工作具有基础性的指导意义.  相似文献   

14.
基于GIS的三门峡市苹果种植气候适宜性区划   总被引:4,自引:0,他引:4  
为了探明三门峡市苹果气候适应性及种植规模扩展空间,利用三门峡、灵宝、卢氏、渑池4个县级气象站点和苹果种植区及周边19个区域多要素气象站点资料,依据海拔高度将苹果种植区划分为塬区、浅山区和中山区3种区域,运用模糊隶属度评价各区气候因子,筛选出年均气温、年降水量、6—8月平均气温作为区划指标,针对不同气候要素采用克立格或反距离权重的GIS方法进行小网格插值,最终形成精细化的三门峡市苹果种植气候适宜性区划图。区划结果表明:最适宜区多位于三门峡市中部和中南部,适宜区多位于东部和北部,不适宜区为北部边缘地带。当前三门峡市苹果种植主要分布于灵宝中部、南部和陕县西南部,是苹果的主产区和优质区;其他未开展苹果种植的卢氏县北部、陕县东南部处于最适宜区域,渑池县大部分处于适宜区,是未来苹果种植面积扩展的首选地区,但尚需综合考虑土壤、地形、气候等因素对苹果品质的影响。  相似文献   

15.
寒露风灾害评估的空间分析模型研究   总被引:2,自引:0,他引:2  
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.  相似文献   

16.
利用黑龙江省玉米主产区69个市(县)1961~2003年5~9月逐日气温、玉米发育期与冷害资料,用积温距平作为判别玉米低温冷害发生的主导因子,获得玉米主要发育时期冷害发生指标体系及其风险程度,构建玉米低温冷害风险预报模型;分析了43年来玉米低温冷害发生风险的趋势变化,采用Mann-Kendall方法进行趋势检验。结果表明:1961~1983年为玉米冷害发生的高风险时期,其中1964、1969、1972、1983年是玉米冷害发生的最高风险年。1984年之后为冷害发生的低风险时期,尤其在所研究的后几年各地的UskU0.05,表明此时期积温距平水平上升趋势明显,发生玉米冷害的风险很低;玉米低温冷害风险预报模型能够对冷害发生风险、冷害程度、发生范围进行动态预测预报和灾害评估,预报模型的检验结果具有较好的客观性和适用性。  相似文献   

17.
开源GIS支持下的气象灾害风险区划分析   总被引:5,自引:0,他引:5  
近年来气象灾害频繁发生,给我国人民生活、经济发展带来严重威胁。灾害风险区划分析作为防灾减灾的基础工作,在我国逐渐展开。为探索一种基于开源GIS的县级区域气象灾害风险区划分析技术方案,首先分析开源GIS的发展状况,探讨了开源GIS的质量、性能及应用中需注意的法律因素等,而后以东营市河口区为例,选择QGIS、ILWIS等开源软件,基于区域灾害系统论构建不同气象灾害的分析模型及综合气象灾害分析模型,进行县级区域气象灾害风险区划分析,最终编制实验区气象灾害风险区划分级图。  相似文献   

18.
江西省山洪灾害风险区划初步研究   总被引:3,自引:0,他引:3  
管珉  陈兴旺 《湖北气象》2007,26(4):339-343
通过应用地理信息系统技术编制山洪灾害风险区划的方法,以江西省分县小流域地理底图为基础,对影响山洪灾害形成与发展的暴雨气候、地形坡度、河网分布等因子进行分析和叠加,完成了江西省山洪灾害危险性评价图。以人口密度、GDP、耕地面积作为指标进行易损性分析,并借助GIS工具,将危险性评价图与易损性评价图进行叠加,完成了江西省山洪灾害风险区划研究。区划结果表明:GIS方法能有效地对影响山洪灾害形成与发展的因子数据进行空间分析。该风险区划图可通过对山洪易发区的规划决策而减轻山洪灾害的影响,同时也为当地居民提供了灾害的风险信息。  相似文献   

19.
利用遵义市14个国家气象站1978-2013年雷暴日数据和2006-2020年的ADTD雷电定位数据,叠加遵义市基础地理信息(包含县边界、水系分布等)、人口、GDP等数据。以致灾因子评估方法为理论基础,叠加GIS空间分析技术,对遵义市开展雷电致灾因子危险性区划研究。结果显示:遵义市雷击密度致灾因子区划结果较高,高危险性区域主要集中在市行政中心及赤水中西部;强雷电密度、地闪强度两种致灾因子高危险性区域分布较为零散;雷电灾害致灾因子危险区划中,高危险性区域主要分布于市行政中心、仁怀及桐梓部分区域,该高危险性区域同是人口分布密集,GDP较高的区域,在今后的发展建设中需加强该区域雷电灾害物防、技防、人防能力建设,以减少雷电灾害造成的人员伤亡和财产损失。  相似文献   

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