福建省气象灾害粮食损失量的评估

以无气象灾害时粮食生产应当达到的理想产量为基础,根据影响产量形成的因素,提出了一种评估气象灾害造成粮食损失量的方法,并用这一方法对福建省近１７年气象灾害造成的粮食损失量进行了评估。     

贵州水稻气象灾害及其对策研究(详细摘要)

水稻是贵州粮食作物中栽培面积最大。总产量最多、单产也最高的作物。建国以来，贵州水稻生产发展较快，总产量由1950年的211．1万吨增至1991年的428．7万吨，增长1倍多，但年际间的产量不稳定。产量波动主要受天气候条件尤以气象灾害影响最大。为此，必须掌握水稻栽培气象灾害发生的规律，采取相应对策与措施，才能减轻灾害造成的损失。本文分析了主要气象灾害对水稻的影响及其发生规律，提出了防灾减灾对策，对减轻灾害所造成的损失及促进水稻高产、稳产、优质、高效具有重要意义。1气象灾吝对水稻的影响1．1干旱1．1．旦春旱主要影响水稻…     

盘锦水稻产量灾损风险及气象影响因子分析

应用滑动平均模拟方法,计算了盘锦地区1977-2006年30年水稻趋势单产,并据此求算出气象产量.以减产率＞5.0%界定灾年,分别从不同气象灾害损失等级出现的概率、变异系数等角度综合分析了盘锦地区水稻生产的灾损风险.并通过计算水稻产量与各气象因子的相关关系,寻找影响水稻产量的主要气象因子和气象灾害.结果显示:盘锦地区水稻产量波动随着农业生产水平的提高而减小,盘山县的灾损风险大于全市水平;热量条件的丰欠是造成盘锦地区产量波动的主要原因,其中5-10月≥10℃的积温,5、6月份的平均气温及9月份平均最高气温对产量影响显著;而在5月、6月和9月该地区的主要农业气象灾害是低温冷害,这与实际相当吻合.     

水稻生产气象条件分析和最佳植期安排

对万宁市水稻生产气象条件分析和气象灾害调查,找出水稻产量低而不稳年际变化大的气象原因,提出水稻"早造推迟晚造提早"最佳植期安排,有效防止气象灾害,夺取水稻生产的稳产高产.     

影响黎平县水稻产量的气候条件分析

经过对黎平县30多年气象资料的分析,得出气候变化与气象灾害是造成黎平县水稻产量不稳定的主要原因。并研究了气候年、月际变化的特点和丰欠气候因子地区差异较大的因素,对合理利用气候优势,趋利避害,促进水稻稳产高产具有重要意义。     

农业气象灾害损失评估方法及其在产量预报中的应用

该文提出了以无气象灾害时农作物应当达到的期望产量为基础来评估农业气象灾害损失的问题。介绍了期望产量和因灾减产量的确定方法,依据因灾减产量与相应年份农作物不同生长期所发生的气象灾害的强度、覆盖度以及作物对灾害的敏感度等关系,建立起因灾减产量的结构型统计评估模式。     

商城县水稻生产气候资源分析

利用1971-2000年气象资料和水稻生产资料,分析了商城县水稻各生育期的热量资源、水分资源、光能资源及影响水稻产量的气候因子,并提出了在水稻生产中防御气象灾害的措施和途径,为以后水稻良种的选育和推广提供参考,对有效防御气象灾害,促进商城县水稻稳产、高产具有重要指导意义.     

黑龙江省主要农作物气象灾害气象服务贡献率及其效益评估

利用2009年和2011年黑龙江省粮食产量资料,采用德尔菲法对黑龙江省主要农作物气象灾害的气象服务效益进行分析和评估。结果表明:2009年和2011年黑龙江省主要农作物气象灾害的气象服务效益贡献率分别为4.9%、3.1%,气象灾害出现较多的2009年主要农作物气象灾害的气象服务贡献率高于气象灾害出现较少的2011年;由黑龙江省3种主要农作物气象灾害气象服务贡献率的对比可见,贡献率依次为水稻玉米大豆;由3种农作物关键发育阶段气象灾害气象服务贡献率的对比可见,玉米和大豆播种—出苗阶段的气象服务贡献率最高,而水稻苗期—旺盛生长期的气象服务贡献率最高。     

基于四维灾体模型的浙江省气象灾害损失年景评价

应用浙江省气象灾情统计年鉴资料,运用四维灾体评估模型,对浙江省的气象灾害损失进行科学评估。浙江省2003—2017年灾害损失年景评价分析结果显示,2004年和2005年为气象灾害损失明显偏重年景,进入2010年以来,2013年为年景最差年份;台风灾害损失在每年浙江省气象灾害损失年景评价中具有非常重要的作用,重大台风事件易造成气象灾害偏重或明显偏重的损失年景。评估结果表明,四维灾体模型下的气象灾害评估较为科学客观。     

陕西农业气象灾害防御技术的思考

1农业气象灾害的内涵 农业气象灾害是不利气象条件给农业造成的灾害。由温度因子引起的有热害、冻害、霜冻、热带作物寒害和低温冷害;由水分因子引起的有旱灾、洪涝灾害、雪害和雹害;由风引起的有风害;由气象因子综合作用引起的有干热风、冷雨和冻涝害等。与气象灾害的概念不同,农业气象灾害是结合农业生产遭受灾害而言的。例如寒潮、倒春寒等,在气象上是一种天气气候现象或过程,不一定造成灾害。但当它们危及小麦、水稻等农作物时,即造成冻害、霜冻、春季低温冷害等农业气象灾害。农业气象灾害具有非线性特征。     

气象灾害损失评估方法在呼市地区农业气象产量预报中的应用

通过确定基本无灾年的期望产量,建立气象灾害统计评估模式,并作出相应的农业产量预报。以呼市地区的资料为例,介绍了农业气象灾害损失评估方法,给出了呼市地区作物不同生育期气象灾害的影响参数。利用此方法制作呼市地区1997年粮豆总产预报,取得了令人满意的效果。     

气候变化对越南北方水稻生产的影响

利用越南北方各省19个代表站近50a的气候和水稻资料,采用EOF等数理统计方法,分析了气候变化对越南北方水稻生产的影响。同时讨论了水稻趋势产量和气象产量变化的特征,气温、降水等要素与水稻产量之间的关系以及1959年以来气象灾害对越南北方水稻产量形成的影响,并通过积分回归分析探讨了不同因子在不同时段对水稻生产的作用,进而提出在未来气候变暖背景下越南北方应采取的相应对策。     

陕西省气象灾害灾情特征及年景评估

利用陕西省1984--2007年气象灾害普查数据,分析陕西气象灾害的时空演变特征。结果表睨：暴雨洪涝、冰雹、干旱是陕西主要的气象灾害类别,其特征是危害大、灾情重、出现频率高、时空分布不均。近年来气象灾害造成的死亡人数减少,但直接经济损失和农业成灾面积增大,气象灾害灾情有加重的趋势。采用综合集成评价方法定量分析评估了陕西气象灾害损失程度。评估表明,1988、2002、2003年为气象灾害重灾年。     

2010年陕西主要气象灾害及灾情年景评估

利用气象灾害灾情评估指标对2010年陕西气象灾害灾情年景进行定量评估,对主要气象灾害的特点进行分析。结果表明：2010年陕西气象灾害造成的人员死亡率、农作物受灾率、直接经济损失率分别为1984年以来的第6、第4和第3高值。气象灾害灾情综合指数为1984年以来第3高值,2010年属气象灾害灾情严重年。暴雨、高温闷热天气频次高,危害大,为近20多年少见。     

农业气象,遥感和农业信息在夏旱灾损评估中的应用

根据农业气象、遥感和农业信息及其相应的夏季干旱判定指标,对河北省夏旱的发生程度进行综合分析,定量地评估了秋作物产量损失量.应用此方法对1997年和1998年夏旱进行评估,并以实际产量进行验证,结果与实际相符.     

气象灾害对陕西省粮食生产的影响

利用陕西省1971—2014年期间气象灾害和粮食生产数据,分析了气象灾害的特征及其对粮食生产的影响。结果表明:1971年以来,陕西省因气象灾害造成的农业受灾面积及成灾面积总体上呈波动下降趋势,其中,干旱造成的受灾面积及成灾面积呈下降趋势,洪涝、大风冰雹及低温灾害造成的农业受灾及成灾面积呈上升趋势;气象灾害强度呈波动加重趋势,进入21世纪以来有所下降;陕西因气象灾害造成的粮食减产量年平均达111.1万t,占全年粮食总产的11.1%,年际变化呈波动增加趋势,进入21世纪以来呈下降趋势。总体来看,旱涝灾害是影响陕西粮食生产的主要气象灾害;气象灾害对陕西粮食生产的影响呈波动增加趋势,20世纪90年代影响最重,进入21世纪后有所缓解。     

春季低温连阴雨灾害对农作物产量影响评估

依据河南省春季低温连阴雨灾害标准,对信阳市1971—2007年春季达到低温连阴雨过程标准的气象资料,分别从3月低温上,4月低温、连阴雨以及低温连阴雨,5月连阴雨等不同的致灾因子持续时间长短、对农作物造成危害程度的大小,将其划分3成个不同的灾害等级。用拉格朗日插值法计算作物的期望产量,用分离法将春季低温连阴雨灾害对作物造成的损失分离出来。结果发现,不同时段的春季低温连阴雨对水稻、小麦、油菜和茶叶造成的危害程度是不同的,以4月低温连阴雨和5月连阴雨危害最大。定量评估春季低温连阴雨灾害损失对防灾减灾和政府决策具有十分重要意义。     

雷电灾害风险评估中损失量的量化分析

为了更好地做好雷电灾害风险评估,减少雷电带来的损失风险,提出了对雷电灾害风险评估标准中损失量的量化方法。一种方法是基于年雷暴日的量化,另一种方法是利用闪电定位资料,采用了多元回归分析对损失量进行量化,回归试验结果表明:F分布高度显著,相关系数平方可达0.7569。后一种量化方法比前一种量化方法造成的相对误差更小,因此利用年雷暴日量化分析仍存在不足,而基于闪电资料的量化分析更能科学地量化损失量,进而为精细化的雷电灾害风险评估提供科学的参考依据。     

2018年春霜冻对江西省北部茶叶生产影响的定量评估

为探究江西省北部茶区春霜冻发生特点,深入开展茶叶春霜冻灾害定量评估工作,采用实地调查方式,获取江西省北部12个茶场2018年4月7—9日春霜冻的灾情资料和同期气象观测资料,采用加权求和法构建茶叶春霜冻灾害损失定量评估模型,对春霜冻灾害县进行灾害定量评估和检验。结果表明：婺源、浮梁等江西省北部茶叶主产县达到轻—重度春霜冻气象灾害等级,灾害指标等级计算结果与实地灾情调查结果较一致;轻度、中度、重度气象灾害等级的茶场减产率依次为10%—30%、30%—50%和50%以上;根据不同气象灾害等级的受灾面积及其减产率构建江西省北部茶叶春霜冻灾害损失定量评估模型,计算得到此次春霜冻灾害过程造成婺源县春茶直接经济损失为1.23亿元,模型评估结果和实际灾情相一致,模型能较为客观、准确的评估春霜冻灾害对茶叶生产造成的损失。     

气候因子与云南粮食生产的关系

该文分析了云南近50年气候生产力变化特征以及气候变化对农业生产的影响.重点对气温、降水与小麦、水稻产量形成的关系进行了研究, 结果表明12月至翌年2月的降水是小麦增减产的关键因子, ≥10 ℃的积温比降水更有利于水稻生产.同时针对制约农业增产的重要气象灾害发生时期进行诊断, 发现小春作物的主要气象灾害是1~2月的冬旱和2~4月的倒春寒, 大春作物的主要气象灾害是5月干旱和7~8月的低温冷害.