黑龙江省大豆生长季旱涝时空分布特征

基于黑龙江省62个气象台站1961—2019年逐日气象资料,利用联合国粮农组织(FAO)推荐的方法计算大豆需水量,应用美国农业部土壤保持局推荐的方法计算有效降水,采用M-K检验、GIS反距离加权插值等方法分析黑龙江省大豆各生育阶段水分盈亏指数及干旱与洪涝演变特征。结果表明：黑龙江省大豆生长季内有效降水在开花以前主要呈增加趋势,开花及以后主要呈减少趋势;大豆需水量在第三真叶期以前主要呈增加趋势,第三真叶期及以后呈减少趋势,结荚—鼓粒期和鼓粒—成熟期减少趋势最为显著。大豆生长季内水分盈亏指数(Crop water surplus deficit index, CWSDI)中部偏东地区和最北部地区最高,东部高于西部;开花—结荚期和结荚—鼓粒期CWSDI最低,鼓粒—成熟期最高。洪涝多发于偏北部地区,东部多于西部,出苗—第三真叶期洪涝发生站次最多。干旱发生频次高于洪涝,西部或西南部干旱发生频率高于东部,中部和北部最低,干旱多发生于开花—鼓粒期。     

近50a云南红河州气象干旱气候特征分析

该文利用红河州12个气象观测站1963-2012年逐月降水资料,应用标准化降水指数（SPI）分析全州气象干旱变化特征,结果表明：北部多年平均气象干旱强度最强、干旱发生频率最高,中部和西部次之,南部干旱强度相对较弱但夏季出现干旱的频率较中部和北部高;轻旱出现的次数增加时中旱和重旱出现的频率就会降低,反之中旱和重旱出现的频率就会升高;局域性干旱多发时区域性干旱和全州性干旱出现的频率就会降低,反之区域性干旱和全州性干旱出现的次数就会增多;2000年以后干旱发生次数和干旱强度迅速增加、增强,每10 a中春、夏、秋、冬四季之内轻旱约出现19～20次、中旱约出现5～6次、重旱出现约1～2次、特旱极少出现,局域性干旱出现12～13次、区域性干旱出现8～9次,全州性干旱出现5～6次.     

黑龙江省春季干旱风险评估及区划

利用黑龙江省70个气象站1961～2003年气象资料,通过计算黑龙江省春旱指数、春旱发生频率、变异系数、风险指数,对黑龙江省春季干旱的风险性进行了探讨和评估.风险评估的结果表明:春季干旱频率、偏旱的变异系数和风险指数三者的高值区基本都位于黑龙江省松嫩平原西南部地区.从综合区划的结果来看,黑龙江省松嫩平原西南部地区是春季干旱的高风险区,并以这些地方为中心,向外围逐步形成春季干旱的较高风险区和中等风险区.因此在农业生产中,应充分考虑这些地方的春季干旱风险,减少农业损失.     

黑土区土壤水分含量对大豆产量构成因素的影响

本研究旨在分析黑土区（黑龙江）土壤有效水分贮存量对大豆产量构成因素的影响,以期为大豆生产防灾减灾提供科学依据。利用1994—2017年黑龙江省大豆主产区的发育期、土壤水分、产量结构资料分析了大豆不同发育阶段土壤有效水分贮存量的时空分布规律、基于土壤相对湿度指数（R_sm）的干旱等级划分规律及有效水分贮存量对大豆不同发育阶段产量结构各因素的影响。结果表明：1994—2017年研究区各发育阶段平均有效水分贮存量在14—18 mm之间变化,共发生干旱82站次,其中轻旱77站次,中旱5站次,没有发生重旱和特旱,其中开花—结荚期、结荚—鼓粒期发生干旱频次较高,且1994—2017年研究区域发生干旱的频次是逐年降低的。大豆的气象产量、株结实粒数、株籽粒重与不同发育期的各层次的土壤有效水分贮存量相关性不大;百粒重与三叶至开花期的20—50 cm土层、结荚—鼓粒期的0—20 cm土壤有效水分贮存量相关性较大;茎秆重与播种至出苗期的30—50 cm土壤有效水分贮存量呈显著正相关;播种至开花期土壤中的有效水分贮存量尤其是深层土壤在一定范围内越多,株荚数越多;空秕荚率与播种至出苗期的0—20 cm和30—40 cm、出苗至三叶期的30—40 cm土壤有效水分贮存量相关性较大。     

1971—2015年乌兰察布市春玉米干旱的时空分布特征

文章基于乌兰察布市11个气象站1971—2015年逐日气象观测数据和春玉米生育期观测资料,采用PenmanMonteith模型和作物系数计算春玉米需水量,同时结合有效降水量计算水分亏缺指数,分析春玉米生育期内干旱发生频率及等级的空间分布,揭示春玉米干旱时空变化特征,为科学、合理制定春玉米种植区划、优化生产布局提供重要依据。结果表明:轻旱在生育前期发生频率高,中旱发生频率在各个发育期都是最高的,重旱在抽雄—乳熟期发生频率最高,特旱发生频率较高的是在生育后期;空间分布上,春玉米各生育期干旱程度整体呈北重南轻的带状分布,这与该区降水量南多北少的分布特征有关。     

基于CI指数的河南省近40a干旱特征分析

基于河南省113个气象站1970～2007实测气象资料,利用气象干旱综合指数对河南省近40 a的干旱特征进行了统计分析.首先计算了历史逐日的CI指数,统计近40 a各站点出现的干旱过程、各时段的干旱事件,在此基础上统计了河南省历年各地区干旱发生的频率、覆盖范围,分析了干旱发生范围的年际变化和不同强度干旱的空间分布特征.分析结果表明:河南省伏旱发生频率最高为63.6%,冬季干旱发生频率最低为48.8%,春旱和秋旱发生频率相近,分别为55.4%和56.9%;全省大范围干旱发生的年份春季和秋季较多分别有9 a,冬季最少只有5 a;春季豫北各等级干旱发生天数均较高,夏季和秋季全省易发生大范围轻旱,重旱发生较少,冬季轻旱和中旱呈显著的纬向分布,南少北多,和降水的分布有较好的负相关性.     

基于自然灾害风险理论的黑龙江省玉米干旱风险评价

为了明确黑龙江省玉米干旱风险区划,为农业防灾减灾和保障玉米安全生产提供参考,选取黑龙江省玉米主要种植区44个农业气象站1971-2017年气象资料及农业资料,划分玉米全生育期为玉米生长前期（出苗-抽雄）,玉米生长后期（抽雄-成熟）,基于自然灾害风险评价方法,以水分亏缺指数确定不同生育期干旱指标,考虑危险性、暴露性、脆弱性和防灾减灾能力4项要素,引入权重系数,采用灰色关联度方法,确定四个因子对灾害发生的不同影响程度,构建危险性评估模型,评估黑龙江省玉米干旱风险,并进行了干旱风险区划。结果表明：在玉米不同发育期,干旱风险指数高值区均主要位于松嫩平原地区,其中,黑龙江西部地区为玉米干旱高风险区,中高值区分布在哈尔滨双城区以及绥化市肇东县。黑龙江省西南部地区肇州、肇源、安达等地区为中等风险区。而低值区主要分布在黑龙江东部三江平原地区以及黑河、伊春、牡丹江等地。研究结果可为黑龙江省玉米干旱防灾减灾工作提供理论依据。     

吉林省干旱对玉米产量的影响分析

利用1951-2014年全省46个气象站观测资料,建立了吉林省夏旱和春旱对玉米产量影响评估模型.结果表明:吉林省西部地区的夏季干旱与产量之间呈线性关系,气象产量随夏季干旱程度的增加而减少;其他地区夏旱与产量大多呈二次或三次曲线关系,当干旱指数接近或达到中等干旱时,气象产量达到峰值点;春旱不是影响气象产量的主要因素;对于中西部地区,当出现轻旱时,发生在作物需水临界期的干旱年份的减产频率并不高于发生在其他时期;对全省来说,当发生中等程度以上的夏旱时,往往也出现作物需水临界期干旱;发生中等程度夏旱的减产频率,并不比发生轻度夏旱的减产频率高;当发生严重夏旱时,减产频率明显增加.     

基于CI指数的黑龙江省作物生长关键期干旱变化

利用1961—2008年黑龙江省逐日气象观测资料,计算综合气象干旱指数（CI）,分析黑龙江省作物生长关键期（5—8月）气象干旱频率和气象干旱强度变化。结果表明：黑龙江省作物生长关键期干旱频率1960年最大为79%,1980年最小为58%,干旱频发中心位置变化不大,主要出现在松嫩平原西南部,但集中区向北转移。黑龙江省作物生长关键期干旱强度1960年为最强,其次为2000年,干旱强度最大区域基本稳定在松嫩平原西南部和三江平原中东部。2000年以来,作物生长关键期干旱频发且强度加大,北部渐频、渐强,原来较少发生干旱的三江平原干旱也时有发生且强度较大。     

江门市2003—2021年干旱特征分析

基于2003—2021年江门市6个国家气象观测站和17个区域自动气象站逐月降水和气温资料，应用标准降水蒸发指数(SPEI)分析该区域干旱时空特征。研究结果表明：(1)近19年来，江门市干旱整体有不明显的湿润趋势，年发生频率为31.6%,平均站次比为38.4%,平均强度值为0.7,发生干旱时，以全域性轻旱为主。空间分布上，干旱发生的频率较高，但强度较低且以轻旱为主。全市存在一致变旱或变涝的特征，易出现全域性的干旱或洪涝。(2)江门市除了夏季有微弱的干旱趋势外，其他季节都呈湿润趋势，冬季最为明显。各个季节干旱发生的频率都较高，发生干旱时覆盖的范围也较大，且多数为全域性或区域性干旱。各个季节的干旱强度也比较接近，都以轻旱为主。年尺度SPEI在江门地区的适用性表现优秀，能准确识别出5个干旱过程，但季节尺度SPEI适用性表现一般，仅识别出3个干旱过程。     

富裕县农田土壤湿度变化及其对玉米发育期和产量的影响

本文旨在分析黑龙江省富裕县农田土壤相对湿度对玉米发育期和产量的影响,以期为松嫩平原西部玉米生产提供科学参考。以黑龙江省富裕县为研究区域,利用1982—2017年土壤相对湿度资料、1995—2017年玉米发育期资料、玉米产量资料,采用对比分析、相关分析、Mann-Kendall突变检验法,分析土壤相对湿度变化特征,研究土壤相对湿度对玉米发育期和产量的影响。结果表明：富裕县近36 a土壤相对湿度呈增加—减小—增加的趋势。播种期—出苗期、拔节期—抽雄期、乳熟期—成熟期土壤干旱平均每4—6 a一遇,抽雄期—乳熟期每2—3 a一遇,出苗期—拔节期土壤基本无旱。各发育期土壤相对湿度减小的突变年在1987年前后,增加的突变年在2013年前后。20世纪80年代土壤较适宜,干旱轻,90年代土壤相对湿度迅速下降,干旱最重,之后随着年代的推移土壤干旱逐渐减轻。玉米主要发育期中播种期—出苗期、出苗期—拔节期土壤干旱对产量影响较小,拔节期—成熟期是土壤干旱影响产量的主要时期。     

东北夏季降水的气候及异常特征分析

采用统计分析的方法对近50 a东北夏季降水的气候及异常特征进行了分析。结果表明:东北夏季降水空间分布很不均匀,除三江平原地区外东北大部7月降水最多;夏季全区出现较重干旱的概率大于较重雨涝,旱灾更为突出,其中辽西是较重旱涝频发的地区;近50 a夏季降水没有明显变干或变湿的倾向,而是具有阶段性旱涝交替特征,存在27、11 a左右的年代际尺度周期和3~6 a左右的年际尺度周期变化;6月旱灾几率大,易形成6~7月的连续干旱,7月易形成区域性特大涝灾,6月和8月在年代际尺度上具有反位相变化的特征。     

基于SPEI的河南省冬小麦生育期干旱时空特征分析

利用河南省24个地面气象站1961-2009年逐日降水和气温资料计算SPEI(标准化降水蒸散指数),并按照SPEI的标准界值将干旱强度划分为轻度干旱、中度干旱和极端干旱.根据河南省冬小麦的生长特点将小麦生育期划分为生育前期、分蘖期和返青-抽穗-成熟期.采用Meteoinfo软件、Morlet小波分析方法、线性回归研究不同生育期干旱变化趋势、覆盖范围、发生频率、周期及空间分布,结果表明,冬小麦各个生育阶段均出现过不同程度的干旱,只是不同地区、不同年份发生的频率和强度不同,但各阶段均存在着轻度干旱发生的概率最大,而极端干旱发生的概率最小的特点.驻马店地区在各阶段发生干旱的概率都较大.对河南省冬小麦全生育期的SPEI分析表明,全生育期干旱出现概率的极值中心有显著的10 a左右的周期变化特征,近年来干旱指数呈逐渐增大的趋势.     

黑龙江省水稻生育阶段极端降水事件时空特征

利用百分位相对指数法,基于1971-2016年历史长序列的日降水资料,分析研究黑龙江省水稻生长季极端降水事件的阈值、频数和强度的时空特征。结果表明:黑龙江省极端降水事件阈值的高值区主要位于松嫩平原中南大部;极端降水事件主要集中于水稻生长季的5-9月,尤其是在水稻生殖生长的关键阶段,发生了大部分的极端降水事件;46年中,水稻种植区极端降水事件频数在18～72 d,极端降水事件频数总体呈经向分布特征,自东向西逐渐减少。7月下旬为中西部地区极端降水事件发生的高频时段,东部地区极端降水事件发生的高频时间段为5和9月,6月为极端降水事件发生的低频时段。近6年为极端降水事件频数最高、强度最大的一段时期,20世纪70年代则反之;极端降水事件频数和强度存在高度的相关性;在有雨量观测的小区域内,洪涝灾害事件基本可以被极端降水事件捕捉到,同时极端降水事件对洪涝灾害的指示性也较高。     

华北平原地区夏季严重旱涝特征诊断分析

利用华北平原地区13个站1951～1995年6～8月的降水量资料讨论了该地区发生的严重旱涝特征,发现各有7年出现严重干旱和雨涝。严重干旱主要发生在6、7月份,严重雨涝主要发生在7、8月份。特大旱涝发生最频繁的地带在燕山南麓和太行山东麓。50年代多雨涝,60～80年代多干旱,进入90年代雨涝增多,反映华北平原地区旱涝变化阶段性和群发性。东西伯利亚（或鄂霍茨克海）阻塞高压及亚洲中高纬度东高西低分布的稳定维持,则分别对华北平原的严重干旱与雨涝的形成起着重要的作用。西太平洋副热带高压位置偏北、偏西（偏南、偏东）,华北平原地区易发生严重雨涝（干旱）。夏季风偏强（弱）年份,华北平原多发生雨涝（干旱）。 在赤道中东太平洋海温与北太平洋西风漂流区海温处于明显正距平阶段,华北平原地区易分别发生严重干旱与雨涝。     

Dynamics of severe atmospheric droughts in European Russia

Severe atmospheric droughts of different intensity over the southern Russian Plain are studied using the observations and model data during the period of 1936–2100. Spatial distribution, frequency, and duration of droughts are considered. Dynamics of extreme droughts in the 20th century is derived from the meteorological station data. The tendency of drought occurrence in 1991–2000, 2041–2050, and 2091–2100 is obtained from the MGO (Main Geophysical Observatory) regional climate model (RCM). A catalog of severe atmospheric droughts of different intensity is made based on the observations for 1936–2000 and modeling results for 1991–2000. The comparison of the observational and model data has shown that the MGO RCM simulates well the frequency of severe atmospheric droughts.     

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。     

An EPIC model-based wheat drought risk assessment using new climate scenarios in China

There is considerable research interest in future agro-drought risk assessment, since the increasing severity of climate change-related hazards poses a great threat to global food security. Wheat is the most important staple crop in the world, and China’s wheat production has long been impacted by drought. The frequency, intensity, and duration of droughts may increase due to climate change and stressing the need for robust assessment methods for drought risk, as well as adaptation and mitigation strategies. This paper investigates a method for assessing future wheat drought risk using climate scenarios and a crop model. We illustrate the utility of such an approach by assessing the risk of wheat drought under climate change scenarios in China using the Environmental Policy Integrated Climate model. Results show that the risk level of wheat drought is highest under scenario RCP8.5, followed by RCP4.5, RCP6.0, and RCP2.6, in descending order. If current climate change trends continue, wheat drought risk in China will be at risk levels between RCP6.0 and RCP8.5 by the end of the twenty-first century. The wheat drought risk assessment shows a “low-risk, high-risk, low-risk” spatial pattern starting in the spring wheat-planting regions in northern China and progressing to the winter wheat-planting regions in southern China. Significant differences were observed across regions, but in all RCP scenarios, the relative high-risk zones are the Huang-Huai Winter Wheat Region and the North Winter Wheat Region. In addition, wheat drought risk mitigation and adaptation strategies in China are proposed.