河南省冬小麦灌浆期连阴雨灾害风险评估

基于河南省24个农业气象观测站1981—2020年冬小麦发育期资料和91个气象观测站1961—2020年逐日气象观测资料、冬小麦产量资料,统计了河南省冬小麦灌浆期连阴雨过程均日数、过程均雨量、过程均日照时数、年均过程次数及多年发生频率,利用主成分分析法构建了连阴雨风险强度指数,从发生频率、风险强度指数、产量损失率对河南省冬小麦灌浆期连阴雨开展风险评估。结果表明：河南省冬小麦灌浆期连阴雨过程均日数、过程均日照时数、年均过程次数空间上均呈带状分布;构建的连阴雨风险强度指数对连阴雨灾害有较高的识别能力;连阴雨灾害发生频率、风险强度指数均呈纬向型分布,南部偏高、北部偏低;河南省冬小麦灌浆期连阴雨中、低风险区占比90.3%,高风险区主要分布在南阳东部地区。     

棉花吐絮收获期连阴雨灾害风险区划

为了进一步提高棉花生产中吐絮收获期连阴雨灾害的应对处置能力和水平,采用陕西关中棉区42个气象站1970—2010年的8月下旬至10月中旬逐日降水资料,同期的棉花灾情资料,经济资料和地理信息资料,基于GIS技术,针对影响陕西棉花吐絮成熟收获期的主要灾害——连阴雨进行风险区划研究,以期充分利用气候资源,避开不利气候条件,提高应对连阴雨灾害能力。结果表明:陕西关中棉花吐絮成熟收获期连阴雨灾害的高风险区和中等风险区在宝鸡市和西安南部沿秦岭北麓的周至、户县、长安和蓝田,不利于大面积种植棉花。关中东部渭南市、咸阳大部分区县,西安的临潼、阎良、高陵县,处于棉花种植的低风险区,能够保证棉花正常吐絮成熟收获。     

江汉平原棉花关键生育期气候变化与棉花产量的关系

利用天门市1979—2010年棉花蕾期至吐絮期的平均气温、最高气温、降水量、日照等气象资料和棉花产量资料,采用线性趋势、滑动t检验、回归分析等方法,分析了天门棉花关键生育期气候变化和棉花产量变化特征及其相关性。结果表明:(1)棉花蕾期至花铃期、吐絮期两个时期的平均气温均呈升高趋势,蕾期至花铃期平均气温与吐絮期最高气温与棉花产量均呈极显著正相关。(2)棉花蕾期至花铃期、吐絮期两个时期的降水量变化波动较明显,前期变化较平缓,后期波动频繁,振幅增大。两段时期降水量与棉花产量均呈显著负相关。(3)棉花蕾期至花铃期、吐絮期两个时期的日照时数均呈明显减少趋势,日照时数对棉花产量影响不大。(4)棉花产量呈明显增长的趋势,平均每10a产量增加99.0kg/hm2。(5)棉花产量可以与棉花蕾期至花铃期和吐絮期降水量、蕾期至花铃期平均气温以及吐絮期最高气温建立极显著的多元回归方程。     

安徽省夏玉米涝渍灾害时空特征及其灾损风险

为分析安徽省夏玉米全生育期涝渍灾害发生的特征,定量化评估涝渍灾害风险程度。利用安徽省48年的气象资料(1971-2018年),采用夏玉米涝渍指数模型,计算分析了安徽省夏玉米涝渍指数的时空特征,并确定了夏玉米涝渍指数等级指标,最后采用灾损风险指数模型得到了安徽省夏玉米产量涝渍灾损风险分布。结果表明:(1)夏玉米全生育期涝渍指数以0.027/10a的速率呈显著上升趋势,其中6月上旬和8月上旬上升趋势最为明显;涝渍指数的空间分布显示其值变幅在0.08～0.38之间,其中大别山区、江南中东部和淮北局部是夏玉米涝渍指数的高值区。(2)建立的夏玉米涝渍灾害等级指标和实际涝渍减产的结果较为一致,其中涝渍等级与实际减产率一致的比例为82.2%。(3)而夏玉米涝渍产量灾损风险分布显示大别山区、江淮东部和江南东部地区是安徽省夏玉米涝渍产量损失的高风险区。研究结果对开展区域农业气象防灾减灾有很好的借鉴意义。     

昌吉州棉区棉花生育期气候条件分析

为了深入开展棉花气象服务,对昌吉州主要棉区的气温、降水和日照等与棉花生长发育密切相关的气候资料进行了全面的统计分析,得出昌吉州主要棉区影响棉花生长发育的主要气象因素:播种期的霜冻、苗期的低温、花铃期的高温和吐絮期的低温和全生育期的热量。     

安徽省旱涝灾害及其对农作物产量影响

通过对建国以来安徽省多种农业气象资料分析，采用Z指数方法建立安徽省旱涝灾害气候判别指标，分析安徽省旱涝灾害发生规律。结果表明:1961—2000年安徽省有13年偏涝、13年偏旱；分区域看，淮北旱多于涝，沿淮、江淮、江南旱涝相当，沿江、大别山区涝多于旱。通过水稻（一季稻）、小麦典型旱涝年灾损率与发育期间气象条件、旱涝程度的对比统计分析，建立了分区水稻、小麦旱涝灾害损失评估模型和指标。春季涝渍灾害是影响安徽省冬小麦产量的主要灾害，其对冬小麦产量的危害程度远大于干旱，尤以4—5月发生的涝渍影响最严重，极重涝渍灾害的减产损失可达4成以上。同时重点研究了春季渍害对冬小麦产量的影响，提出改进的涝渍强度指标Qw，并进一步综合分析作物的敏感性和区域脆弱性对灾损率的影响。对1961—2000年冬小麦灾损率进行的敏感性和脆弱性订正表明，订正后拟合误差平均值和差异变率都明显降低，灾损评估精度得到提高。     

1961—2010年青海省霜冻灾害变化特征及风险区划

基于青海省历史日最低气温、青海省农作物种植总面积、农作物产量等要素,运用数理统计构建致灾因子危险性、暴露性和灾损敏感性指数,采用图表法和指数乘积法开展青海省霜冻灾害变化特征及风险区划。结果表明,青海省作物种植区均有霜冻灾害,中心集中在东部农业区的门源、大通、互助、湟源和湟中,柴达木盆地东部的德令哈、都兰和乌兰,以及贵南和共和等地;发生时段主要在4—9月,5月发生频率最高;年际间霜冻灾害呈波动增加趋势,但趋势不显著,年代际间霜冻灾害呈显著波动增加趋势;霜冻灾害高风险区主要分布在东北部的门源、互助、大通和祁连东部。     

苏浙沪地区高温灾害风险区划研究

利用1961—2009年苏浙沪地区144个气象站的观测数据和2008—2010年苏浙沪地区社会经济资料,从致灾因子危险性、孕灾环境敏感度、承灾体易损性及抗灾能力4个方面综合评估和分析了苏浙沪地区高温灾害风险的空间差异。结果表明:1961—2009年苏浙沪地区高温致灾因子呈南高北低的分布特征,浙江地区高温致灾因子危险性明显大于上海和江苏地区;孕灾环境敏感度指数呈北部和中部地区高、南部地区低的分布,高温灾害高敏感区主要分布在江苏、上海及浙北的平原和沿海地区;经济发达和规模较大的苏浙沪核心城市多为高温灾害承灾体高易损性区,苏北和浙南相对欠发达地区多为高温灾害承灾体低易损性区、次低易损性区或中等易损性区;沪宁杭地区高温灾害的抗灾能力最强,对应的抗灾能力风险较低,而苏北地区和浙南山区高温灾害的的抗灾能力风险较高。综合致灾因子危险性、孕灾环境敏感度、承灾体易损性和抗灾能力4个方面,苏浙沪地区高温灾害综合风险总体呈中南部地区风险高、北部地区风险低的分布,高温灾害高风险区和次高风险区主要集中分布在浙江大部及上海、苏南部分地区,高温灾害低风险区或次低风险区主要分布在长江以北和浙江沿海地区。     

河北省雷电灾害易损性综合评估与区划

从雷电灾害易损性分析角度出发,利用河北省11个气象台站1971—2000年雷暴日资料和2003—2009年雷电灾害数据,结合河北省的经济和人口密度特征,选取雷击大地密度、雷电灾害频数、经济易损模数、生命易损模数4个指标,采用灾后分析法对河北省雷电灾害易损性进行了评估。评估结果显示:唐山、保定、秦皇岛为高易损区,邢台、衡水、廊坊、张家口、石家庄为较高易损区,承德为中易损区,沧州、邯郸为低易损区。初步形成了各地易损性结构和河北省雷灾易损度区划,绘制了河北省雷电灾害易损度区划图,为河北省各级政府和相关管理部门防御雷电灾害提供客观的科学依据。     

青海省洪涝灾害的时空分布和致灾雨量特征

基于2008—2020年青海省的灾情记录,利用灾损指数分析了青海省洪涝灾害的时空分布特征,确定了青海省的洪涝灾害高风险区。同时采用2017—2020年多源融合的CLDAS降水数据,利用机器学习算法建立了洪涝灾害预报模型,确定了致灾雨量阈值。结果表明：（1）青海省洪涝灾害2018年最多,共98次,2014年最少,共16次,7—8月是洪涝灾害的高风险时段。空间变化表现为,基于年平均灾害次数的高风险区为海南州-海西州东部,基于年平均灾损指数的高风险区为海东市-西宁市。（2）利用多种机器学习算法,得到基于CLDAS数据的1 h、2 h和24 h雨强是预警灾害的降水因子,海南州-海西州东部1 h或2 h最大雨强达到6.8 mm,或者24 h最大雨强达到11.1 mm,是预警洪涝灾害的降水阈值。海东市-西宁市及邻近地区1 h或2 h最大雨强达到13 mm,或者24 h最大雨强达到18.2 mm,是其预警洪涝灾害的降水阈值。     

不同气候生态棉区化学调控适宜期的试验及其应用

在山东省气候条件下,棉花生长发育主要受热量条件制约．由积温推算出在不同气候生态棉区以及不同品种、种植方式、密度和产量水平下的棉田物候期,由此得到相应棉田各次化调期,可改变田间小气候,提高成铃率１０％～１５％,单铃重增加０．３～０．９ｇ,使棉田因蕾期缩短而改变播期及种植品种,扩大麦棉两熟种植区域,提高棉花品质．     

长江中下游油菜春季湿渍害灾损风险评估研究

在前期工作基础上,借鉴冬小麦湿渍害判别指数的构建方法,选取降雨量、日照和作物需水量作为油菜湿渍害气象判别指数的构建因子,结合油菜春季湿渍害的产量实际损失,分别从受灾频率、历年受灾站数等角度分析了油菜湿渍害发生的时空分布特征,通过对各气候区平均湿渍害灾年、因灾减产年及各等级减产年的统计,并对比成灾频率和受灾频率,对研究区油菜春季湿渍害进行成灾分析;依据不同等级的减产强度及其发生概率得到油菜湿渍害产量损失风险强度,基于减产频率和产量灾损风险强度最终建立风险评估模型,并依据风险值大小进行分区,同时,为更好地掌握油菜湿渍害在1961—2010年变化情况,分别计算了各地1961—1990、1971—2000及1981—2010年三个时段的风险评估值,以探寻各时段风险区的变化。结果表明:随着时间的推移,研究区内风险高值区范围不断缩小;综合50年的情况看,风险高值区主要位于安徽的江淮西部及江南大部、鄂东南及苏南的局部地区,占全区台站37%;风险中值区的覆盖范围最大,约55%,主要包括安徽东部、江苏的淮北西部、江淮之间、苏南西部及东北部、湖北大部(除了鄂东南、鄂西南的西南角);风险低值区范围最小,约8%,主要分布在鄂北局部和江苏淮北东部地区。     

敦煌气候条件及对棉花产量因素的影响

甘肃敦煌地区气候条件虽然适宜棉花生长,但热量条件处于棉花正常生长适宜指标的下线,对棉花的产量和质量具有较大影响。利用敦煌市国家基准气象观测站1983~2012年农业气象观测资料,统计分析了敦煌棉花全生育期气象条件对棉花的株铃数、单铃重及僵烂铃率、蕾铃脱落率及产量的影响。结果表明：棉花花蕾期气温、花后热量和花期气温、裂铃吐絮阶段灌水量是造成棉花僵烂铃和蕾铃脱落的主要原因。花铃期的平均气温越高,热量越充足,越有利于棉铃数的增加;7月上旬至8月中旬夜温不足降低了棉株矿物质和贮存物的积累速率,导致花蕾及胚珠发育不良,单铃胚珠数减少;盛夏7月中旬高温造成棉铃代谢紊乱,导致单铃不孕,造成株铃数不足和单铃重下降,进而影响棉花产量。     

石河子棉区棉花阶段延迟型冷害指标研究

为客观定量评估北疆棉花冷害,本文利用2003-2007年在北疆乌兰乌苏农业气象试验站和莫索湾气象站进行的田间分期播种试验,对处于不同热量条件下的花铃期棉花进行发育期、外部性状、产量性状监测。结合两站同步气象观测资料,计算整理两站开花至裂铃期间日平均温度、日最高、日最低温度、及≥10℃、15℃、20℃活动积温等资料。综合气象学、生态学信息,分析棉花花铃期低温对棉花发育期、外部性状特征、产量性状特征的影响。运用一元线性回归统计分析,建立了北疆棉区棉花开花至开花盛期间隔日数与产量的回归方程,并由此得出北疆棉区出现轻、中、重度级别阶段性延迟型冷害的开花至开花盛期间隔日数指标;运用相同的方法得出出现轻、中、重度级别延迟型冷害的开花至裂铃期间单铃重指标。     

黑龙江省大豆不同生育阶段干旱时空特征

干旱是黑龙江省农业生产中的主要自然灾害之一,影响大豆生长发育和产量形成。利用1981—2017年黑龙江省32个农业气象观测站土壤水分资料和26个站大豆生育期资料,采用中国气象局2018年发布的气象行业大豆干旱等级中大豆干旱指标,分析黑龙江省5个区域大豆各生育期干旱发生频率、强度和干旱风险指数的时空变化特征,并对黑龙江大豆干旱风险进行评估与分区。结果表明:大豆轻旱发生频率高于重旱和特旱,西区为干旱多发区域,中区次之,其他区域相对少发;中区干旱发生强度最高,西区次之,北区最低,东区、北区和中区大豆三真叶至鼓粒期干旱发生强度高于前期和后期,而西区和南区在大豆鼓粒至成熟期干旱发生强度高于前期;西区干旱风险最高,中区次之,北区最低,大豆开花-结荚期干旱风险最高,播种-出苗期最低,干旱中等以上风险区域集中在松嫩平原西部和三江平原西南部,其他大部地区为次低或低风险区。     

全国棉花发育期业务预报方法研究

棉花发育期是反映棉花个体与群体生育状况的重要标志, 正确预报棉花发育期对于开展棉花气象灾害预警防御和生产管理措施建议至关重要。为此, 针对全国农业气象业务服务中尚未开展棉花发育期预报的状况, 通过对全国农业气象观测网50个站棉花发育期的变异性和影响棉花生长发育速率因子的分析, 根据实际业务资料现状和业务运行特点, 结合天气预报, 提出了以棉花发育阶段有效积温和间隔日数为指标建立棉花发育期业务预报模式的思路, 实现了可实时动态预报棉花发育期的业务运行方法。模式历史拟合、外推和试预报与实际对比的结果表明:全国50个站棉花第五真叶和开花发育期误差在5 d以内出现的频次达80%以上, 出苗、第三真叶、现蕾等发育期在70%以上, 平均绝对误差小于4 d; 裂铃期误差在6 d以内出现的频次接近70%, 平均绝对误差小于6 d, 效果较好。对棉花停止生长发育期综合考虑积温和初霜日期两个因素, 其历史拟合、外推和试预报误差在10 d以内出现的频次接近70%, 平均绝对误差接近10 d, 基本可以满足全国农业气象业务以旬为服务时效的要求。     

黄淮海地区春花生旱涝灾害危险性评价

利用1960—2019年黄淮海地区186个气象站逐日气象数据,结合春花生发育期数据,采用标准化降水作物需水指数将旱涝灾害分为7个等级,分析春花生旱涝灾害的时空分布特征;并以旱涝灾害发生的强度和频率构建春花生旱涝灾害危险性指数,开展黄淮海地区春花生旱涝灾害危险性评价。结果表明:黄河流域西北部和中部、淮河流域东北部以及海河流域北部是干旱灾害高发区;涝害高发区主要集中在黄河流域的大部分地区、淮河流域北部和南部地区以及海河流域东部,以中度涝害为主。春花生干旱灾害高危险性地区零散分布,主要集中在黄河流域西北部;而涝害中、高危险性地区多分布于黄河流域。     

气象灾害指标在湖南春玉米种植区划中的应用

根据湖南省97个气象站1961—2004年气温、日照、降水等气象资料, 结合玉米生态习性和田间试验分析结果, 计算了玉米生长期内相关的灾害指标。得出玉米吐丝-成熟期干旱、高温热害及播种-出苗期的连阴雨3个气象灾害指标对其生长的影响最大, 在分析该3个灾害指标的地域分布特征基础上, 利用该3个指标出现概率, 引进“无级变速”原理, 进行春玉米种植区划。区划结果表明:湖南大部分地方适宜种植春玉米, 从区划结果与实际产量对比分析比较, 湖南玉米的高产区均在最适宜区和适宜区内; 低产区大多都在较适宜区和次适宜区, 只是湘东南山地低产区在最适宜区范围内, 与实际情况不吻合。原因可能是这一区域玉米生长期内光、温资源不足, 加之土壤肥力较差的缘故。     

基于作物模型的河南省旱稻干旱风险评估

采用作物模型与数理统计相结合的方法,利用长期历史气象资料,以作物模型和地理信息系统技术为工具,系统分析了河南地区旱稻生育期水分盈亏情况。以模型模拟的雨养条件下实际蒸散量相对于潜在条件下的蒸散量(即需水量)的亏缺率,即水分亏缺指数,以雨养条件下产量相对于潜在产量的损失率(即灾损指数)作为产量灾损强度评价指标,从受旱程度和产量损失两个角度构建干旱风险评估模型,进行干旱风险评估。结果表明:河南省旱稻生育期集中在6—9月,水分亏缺最多的阶段为出苗—穗分化阶段,水分亏缺指数变化在0.50~0.60,其次是开花—成熟阶段和穗分化—开花阶段,水分亏缺指数变化在0.11~0.43;全生育期水分亏缺指数在0.36~0.50。出苗—穗分化阶段干旱发生的风险最大,其次是开花—成熟阶段,穗分化—开花阶段的最小。河南旱稻生育期干旱风险呈现为由东南向西北逐渐升高的分布,其中三门峡、济源西部一带风险最高,洛阳南部和南阳西北部一带最低,黄河以北大部地区和豫东、豫南地区风险居中。     

Response of flower and boll development to climatic factors in Egyptian cotton (Gossypium barbadense)

Fruiting of cotton plant is determined and influenced by cultivars, climatic conditions, management practices and pests. An understanding of the flowering and boll retention patterns of cotton cultivars can contribute to more efficient and economical crop management. The objective of this investigation was to study the effect of various climatic factors on flower and boll production, and also, the nature of its effects prevailing prior and subsequent to either flowering or boll setting on flower and boll production and retention in Egyptian cotton. This could be used in formulating advanced prediction of the effect of certain climatic conditions on the production of Egyptian cotton. Also, the study focused on four equal periods during the development of flower and bolls stage to study the response of these characters to climatic factors during these periods and to determine the most representative period corresponding to the overall crop pattern. Further, the study predicting effects of climatic factors during convenient intervals (in days) on cotton flower and boll production compared with daily observations to find the optimum interval. Evaporation, sunshine duration, humidity, surface soil temperature at 1800 h, and maximum air temperature, are the important climatic factors that significantly affects flower and boll production. Evaporation; minimum humidity and sunshine duration were the most effective climatic factors during preceding and succeeding periods on boll production and retention. There was a negative correlation between flower and boll production and either evaporation or sunshine duration, while that correlation with minimum humidity was positive. The fourth quarter period of the production stage was the most appropriate and usable time to collect data for determining efficient prediction equations for cotton production. Evaporation, humidity and temperature were the principal climatic factors that governed cotton flower and boll production during the fourth quarter. The five day interval was found to be adequately and sensibly related to yield parameters than other intervals and was closest to the daily observations. Evaporation was found to be the most important climatic variable affecting flower and boll production, followed by humidity. An accurate weather forecast 5–7 days in advance would provide an opportunity to avoid adverse effects of climatic factors on cotton production through utilizing proper cultural practices which would limit and control their negative effects.