中国北方苹果种植需水特征及降水适宜性

以中国北方7个苹果主产省为研究区域,基于研究区域及周边100 m范围内210个气象站1970—2019年逐日气象数据和1 km分辨率的数字高程数据,采用最小湿度法对作物系数（K_c）进行逐日估算,并利用基于样条函数插值理论的专业气象插值软件ANUSPLIN对逐日气象数据进行空间插值,计算苹果各关键生育期需水量和降水适宜度。结合苹果优势主产区地理分布确定降水适宜度阈值范围。利用相关数理统计方法明确苹果需水特征和降水适宜度时空变化特征,并对苹果全生育期降水适宜性进行评价。结果表明:苹果全年平均需水量大多数区域为500.0~800.0 mm,萌芽-幼果期、果实膨大期和着色-成熟期平均需水量占全年平均需水量的比率分别为0.186~0.282,0.392~0.562和0.159~0.282。苹果全年、萌芽-幼果期、果实膨大期和着色-成熟期降水适宜度阈值范围分别为0.49~2.07,0.25~1.70,0.54~2.25和0.46~2.65。各生育阶段降水适宜度处在阈值范围内的区域分别占85.4%,87.4%,85.6%和84.9%。苹果全生育期降水的最适宜、次适宜和不适宜区分别占研究区域的31.9%,50.6%和17.5%。     

山东省冬小麦产量动态集成预报方法

在新型统计检验聚类分析 (CAST) 方法对山东省冬小麦种植区进行合理分区的基础上,利用基于作物产量历史丰歉气象影响指数、关键气象因子影响指数、气候适宜度指数、WOFOST (world food study) 作物生长模型分别建立各区域冬小麦产量动态预报方法,利用这4种方法分别对2004—2011年山东省冬小麦产量进行动态预报,在分析历史预报结果平均准确率的基础上,剔除预报准确率低于90.0%的预报方法,确定每种方法的权重系数,采用加权方法建立山东省冬小麦产量动态集成预报方法。结果表明:4种单一产量预报方法在各区域各时段的预报准确率很不稳定,波动范围较大。而集成预报方法对山东省各区域冬小麦产量动态预报准确率相对于4种单一预报方法均有所提高,预报准确率普遍在95.0%以上,且其预报结果稳定性较好,变化比较平稳, 集成预报方法更适合在业务上应用。     

两种不同产量历史丰歉气象影响指数确定方法在农业气象产量预报中的对比研究

利用吉林省1980—2015年春玉米单产数据、50个气象站逐日气象资料,基于欧式距离和相关系数建立综合诊断指标,利用综合诊断指标研究分析预报年与历史年春玉米气象产量丰歉气象影响指数的关系,以此构建春玉米产量预报模型,对吉林省春玉米产量进行动态预报。产量预报模型对2003—2012年的预报试验结果表明,产量丰歉趋势ΔY的平均正确率均在60%以上,加权分析法的单产预报准确率除2009年外,均高于80.0%,且各时段的预报准确率均高于大概率法的。对2013—2015年吉林省春玉米产量的预报检验结果表明,加权分析法对产量丰歉趋势ΔY的预报结果稍好;加权分析法单产预报准确率几乎都在90.0%以上,普遍高于大概率法的。说明加权分析法建立的产量预报模型预报效果更好,可在业务上应用。     

华北冬小麦品种演变过程中CO2补偿点变化分析

CO₂补偿点是作物生长模型中最基本的关键模型参数之一,本文利用Licor-6400便携式光合作用测定仪,对1949年以前和1949-2005年中国华北地区不同年代冬小麦主要品种的生理生态参数进行大量的系统测定,在此基础上,对华北地区不同冬小麦品种的光合作用模型进行拟合,以确定不同年代不同品种冬小麦CO2的补偿点。结果表明：中国华北地区冬小麦CO₂补偿点随光强升高而降低,在800 μmol·m^-2·s^-1光量子通量密度条件下,野生麦种CO₂补偿点最高,达123.40 μmol·mol^-1。1949-2005年华北地区不同冬小麦品种中泰山1号CO₂补偿点最高,达107.07 μmol·mol^-1;红秃头CO₂补偿点最低,为57.25 μmol·mol^-1;不同品种冬小麦CO₂补偿点最高值和最低值差值为49.82 μmol·mol^-1,说明华北地区冬小麦随品种演化CO₂补偿点变化明显。建立了中国华北地区7个典型冬小麦品种包含CO₂因子的直角双曲线光合作用模型,确定了不同年代不同品种冬小麦CO₂的补偿点,为进一步建立包含CO₂直接作用的气候变化影响评估机理模型提供基础数据。     

春玉米产量动态预报技术的改进方法探索

为及时、准确地进行玉米产量预报,为吉林省玉米产量预报业务提供参考依据,为政府调控提供科技支撑,利用吉林省19802016年春玉米产量和50个气象站逐日气温、降水量、日照时数等资料,基于相似距离和相关系数构建综合诊断指标筛选气温、降水量、日照时数等各类气象要素历史相似年,根据各类气象要素历史相似年与预报年的玉米产量丰歉气象影响指数之间的关系,建立吉林省春玉米产量动态预报模型。同时,对历史相似年的筛选方法进行改进,利用欧氏距离直接筛选综合气候历史相似年,根据气候历史相似年与预报年的玉米产量丰歉气象影响指数之间的关系,构建春玉米产量预报模型。对比改进前、后的产量预报模型的预报,结果表明:两种方法在吉林省玉米单产预报中,预报准确率均较高,普遍在85%以上。产量预报模型对20022013年的预报检验结果表明,改进方法后20022013年单产预报平均准确率提高了3.9个百分点,均方根误差降低了4个百分点,标准差降低了2。对20142016年的预报检验结果表明,改进方法的玉米产量预报结果优于传统方法的预报结果。改进方法比传统方法准确率更高,稳定性更强,应用价值更高。     

浅谈黑龙江省积温变化的研究

积温是衡量农作物生长发育阶段热量条件的重要指标,也是衡量农业气候条件和资源的主要指标。积温作为重要的气候资源,它与其他资源的区别在于存在很大的地域差异和时间变化。稳定通过各种界限温度的积温是农业生产的重要热量指标。作物完成某一阶段或整个生育期的生长发育,需要一定的积温。积温的多少不仅影响作物生长发育、产量和质量以及作物本身全部生命过程。而且也影响作物的分布界限、种植制度和栽培方式。在其他条件都满足的情况下,温度指标决定着植物生长发育速度。     

玉米干旱天气指数保险产品设计——以吉林省为例

设计吉林省玉米干旱天气指数保险产品,是对吉林省传统农业保险的有益补充,对转移吉林省干旱风险和保障吉林省农业经济健康发展具有重大意义。利用1981—2014年吉林省玉米发育期观测资料、气象观测资料及玉米产量资料,采用基于Weibull分布模型的参数化产量风险分析方法,厘定纯保费率并分析其空间分布,建立吉林省玉米干旱保险天气指数模型,同时设计了基于不同免赔额的保险产品。结果表明:吉林省玉米单产风险分布和纯保费率可以采用Weibull分布模型进行有效模拟及厘定;纯保费率的高值区主要分布在吉林省西部地区,适合高免赔额费率;纯保费率的低值区主要分布在吉林省东南部地区,适合低免赔额费率,实现了保险产品的地区差异性,与吉林省玉米生产的实际情况符合。基于不同免赔额设计吉林省玉米干旱天气指数保险产品,当免赔额分别为10%、15%和20%时,对应启动赔付的玉米干旱天气指数Id分别为14.25、30.15和46.06。     

吉林省参考作物蒸散量的时空变化特征及影响因素

基于吉林省50个气象站1960—2014年逐日最高气温、最低气温、日照时数、风速数据,采用Penman-Monteith算法,计算各站逐日参考作物蒸散量,进而计算各站及全省四季和年平均参考作物蒸散量,利用数理统计方法,结合地理信息系统软件,分析参考作物蒸散量的时空变化特征及主要气候影响因子。结果表明:近55 a,吉林省年平均参考作物蒸散量为876 mm,年参考作物蒸散量呈显著下降趋势(p <0. 01);空间分布差异显著,由东南向西北逐级递增,56%的站点呈显著下降趋势(p <0. 05)。参考作物蒸散量夏季最大、春季次之、冬季最小,且均呈下降趋势,但只有春季的下降趋势显著(p <0. 01);春、夏、秋、冬季与年平均参考作物蒸散量在空间分布上基本一致,但气候倾向率为负值以及通过显著性检验的站点数依次减少。全省四季和年参考作物蒸散量均与降水呈显著负相关,与日照时数、风速、最高气温呈显著正相关;其中年、春、夏、秋季与气温日较差以及春、夏、秋季与平均气温也呈显著正相关;冬季与最低气温、平均气温呈显著正相关;而典型站点参考作物蒸散量各季节影响因素及影响大小略有差异,各气象因子的共同作用导致了参考作物蒸散量的变化。     

吉林省春玉米农业气候资源适宜度时空分布特征

为了明确吉林省春玉米农业气候资源的适宜性,利用模糊数学方法建立了吉林省春玉米各生育期的温度适宜度、降水适宜度、日照时数适宜度和气候适宜度模型,并分析了温度适宜度、降水适宜度、日照时数适宜度和气候适宜度的时空分布特征。结果表明:1961—2010年吉林省春玉米全生育期的温度适宜度呈西高东低的空间分布特征,温度适宜度普遍为0.70以上,总体较适宜,且温度适宜度呈增大的趋势;春玉米营养生长期和生殖生长期的温度适宜度总体与全生育期的温度适宜度分布一致。近50 a吉林省春玉米各生育期日照时数适宜度较高,普遍为0.80—1.00,呈西高东低的空间分布特征。春玉米降水适宜度年际波动幅度较大,普遍为0.40—0.60。吉林省春玉米全生育期气候适宜度基本为0.60—0.75;春玉米营养生长期气候适宜度多为0.70以上,比全生育期气候适宜度偏高;而春玉米生殖生长期的气候适宜度多为0.70以下,比全生育期气候适宜度偏低。近50 a吉林省春玉米气候适宜度不存在明显的区域差异,春玉米各生育期气候适宜度总体呈不显著的减小趋势。