大兴安岭气候干湿变化及对森林火灾的影响

明确气候变化背景下大兴安岭林区气候干湿状况特征,揭示其对森林火灾的影响,可为该区域森林火灾管理和森林资源保护提供科学依据。基于大兴安岭林区1974—2016年标准化降水指数（SPI）,采用统计分析和对比分析方法,系统研究不同干湿情景对森林火灾发生次数及过火面积的影响,并讨论不同等级干旱对其影响的异同性。结果表明:1974—2016年,年、季尺度上大兴安岭林区气候均呈湿润化趋势。森林火灾发生次数多（少）和过火面积大（小）与气候的干湿状况（等级）基本一致,但森林火灾的发生次数与气候干湿状况相关更为密切。年尺度上,SPI与火灾次数呈负相关,与过火面积的自然对数则呈较弱的负相关;季尺度上,各季节SPI与对应的林火次数和过火面积自然对数均呈显著的负相关,但与过火面积的相关程度差异较大,以春季相关最为显著,秋季次之,夏季则相对较弱;不同季节SPI与年林火次数和过火面积自然对数呈负相关,前一年冬季SPI对当年火灾次数的贡献最大。可见,气候干湿状况对森林火灾的影响存在明显的滞后效应。SPI不仅能较好地反映区域气候的干湿状况,亦能较好地指示森林火灾发生的可能性及发生火灾的过火面积的相对变化情况,可为森林火灾预测和管理提供科学依据。     

1981—2010年黑龙江省夏季土壤湿度演变特征

利用1981—2010年黑龙江省土壤湿度数据,以富锦县、龙江县、双城县、黑河市、海伦县和宁安县为代表站点,分析黑龙江省东、西、南、北部和中部及牡丹江半山区各区域夏季（7—8月）0—50 cm土层土壤湿度的趋势变化和干湿变化,并采用Mann-Kendall法对土壤湿度变化趋势进行显著性和突变点检验。结果表明：夏季0—50 cm土层,黑河市、海伦县和龙江县土壤湿度在30 a间均有不同程度下降,尤其是西部的龙江县土壤湿度下降剧烈;而东部富锦县、南部的双城县和牡丹江半山区的宁安县土壤湿度无明显下降趋势。Mann-Kendall检验结果：近30 a中,黑龙江省夏季0—50 cm土层北部、西部和中部的黑河市、龙江县及海伦县土壤湿度下降趋势显著,并出现了突变区域,表明黑河地区、松嫩平原的西部和北部夏季土壤湿度的干旱化趋势和程度均越来越明显。黑龙江省中西部夏季土壤湿度年际间的下降可能与气候条件及土壤理化性质的改变等因素密切相关。     

黑龙江省作物成熟期近50a初霜冻分析

本文利用日最低温度≤1℃作为黑龙江省作物成熟期的霜冻指标,分析黑龙江省各地的初霜冻在近50 a的变化,并利用5 a滑动平均和线性倾向估计检验变化趋势,从作物安全成熟角度,分析黑龙江省各地80%保证率下初霜冻的时间分布。结果表明:在近50 a黑龙江省6个代表点的初霜冻出现的时间总体呈偏晚的趋势,5 a滑动平均表明6个代表点周期性偏晚趋势显著,线性倾向估计表明6个代表点初霜冻均呈偏晚趋势,且农区北端的呼玛、松嫩平原的哈尔滨市和牡丹江半山区的牡丹江市偏晚趋势显著;制作了80%保证率下黑龙江省初霜冻时间分布图,各地可根据该图对不同作物及不同熟性品种进行合理搭配,可以保证作物在霜前正常成熟。     

基于积分回归法黑龙江省作物产量动态预报研究

由于积分回归法生物学意义明确,预报效果较好,已成为一种新的作物产量动态预报方法。为了完善黑龙江省主要作物的动态预报方法,提高作物单产的预报准确率,本文利用积分回归方法,随机选取以县为单元的研究对象,开展黑龙江省多种作物积分回归产量动态预报模型的适用性研究。结果表明:建立的黑龙江省6月下旬至9月下旬春玉米、大豆和水稻积分回归产量动态预报模型均通过了F的显著性检验,作物产量预报的平均差MD和相对误差RE均未通过显著性检验,表明建立的春玉米、大豆和水稻产量预报模型的预报效果较好;其中春玉米和水稻产量预报模型的预报准确率较高,模型预报的单产与实际单产的一致性较好。通过对2011—2014年黑龙江省作物单产进行试报和检验,发现春玉米、水稻和大豆单产的预报准确率平均为96%、95%和93%;表明积分回归方法对黑龙江省大豆单产预报的适宜性略差,积分回归法适用于黑龙江省水稻和春玉米单产的预报。基于积分回归法的原理,可以在黑龙江省开展春玉米和水稻单产的动态预报,并继续开展大豆产区积分回归产量动态预报的适用性研究。     

西安城区餐饮老字号空间格局及其影响因素研究

餐饮老字号在西安餐饮业中占有重要的地位,其形成和发展有着自身的特点和规律。在调查西安城区餐饮老字号的基础上,运用统计分析、GIS空间分析等方法,分析了餐饮老字号的总体分布特征,并从菜系口味及消费档次两个视角分析了其分布规律。结果表明,餐饮老字号在西安城区形成了一核多极,中心聚集外围分散的圈层结构模式,核心区位于莲湖区的北院门处,整体上在二环内发展比较成熟,这里老字号的品牌种类多、餐饮密度大、消费水平层次多,而外围地区分布较为分散,发展相对缓慢。城市的历史传统文化、区域经济条件、交通便利程度、国家政策、城市发展格局等诸多因素共同影响并形成了目前餐饮老字号的空间格局。     

黑龙江省玉米低温冷害发生风险趋势及预报模型

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。     

黑龙江省玉米播种下限温度指标阈值研究

利用1981—2005年黑龙江省13个玉米观测站资料,采用聚类分析及典型年分析法,研究玉米播种下限温度指标,并用2006—2018年观测数据及大田分期播种试验数据对指标进行验证。研究表明,地温是玉米大田播种的主要影响因子,日10 cm平均地温可以作为最低温度界限指标的指示值。日10 cm平均地温6.0℃为玉米不能播种的最低界限指标;日10 cm平均地温6.0～8.0℃为玉米可以播种的最低界限指标,少数玉米遭受低温灾害;日10 cm平均地温8.0℃为玉米安全播种的最低界限指标。     

大兴安岭区域未来气候变化趋势及其对湿地的影响

基于未来2种排放情景下的RCM-PRECIS输出的大兴安岭区域气温与降水量预测数据,采用Mann-Kendall(简称M-K)非参数检验法和线性倾向率法,分析大兴安岭区域2015-2050年气候变化趋势及其对湿地的影响.结果表明,在未来2种情景下,2015-2050年的年平均气温升高显著,A2情景的增温速率(0.54℃·(10a)^-1)高于B2情景(0.41℃·(10a)^-1),与东北地区增温速率(0.56℃·(10a)^-1)一致,B2情景增温速率低于东北地区增温速率;大兴安岭区域自2032年气温开始出现增暖突变现象,增温幅度显著增大.2种情景下季节平均气温的增温速率大小依次为夏季、冬季、春季和秋季,A2情景夏、冬、春、秋季分别为0.59、0.56、0.56、0.52℃·(10a)^-1,B2情景分别为0.48、0.47、0.42、0.37℃·(10a)^-1;各季突变增温时间点和增温趋势显著时段存在差异.2种情景下2015-2050年的年降水量有微弱的减少趋势,M-K检测基本无显著变化;季节降水总体而言,大兴安岭区域未来36a降水量仍以夏季为主,占全年降水量的60%左右;春季和秋季次之,各占全年降水量的18%~19%.未来大兴安岭区域气候呈现暖干化趋势,其中21世纪20、40年代大兴安岭湿地受到气候暖干化的胁迫相应较强,未来气候暖干化趋势是大兴安岭湿地生态系统萎缩和退化的主要诱因之一,未来大兴安岭湿地生态系统仍将受到气候暖干化趋势的巨大威胁,面临萎缩和严重退化趋势.