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。     

陕南玉米涝渍灾害指标构建与风险区划

为了陕南玉米种植的合理布局和涝渍灾害的有效防御,利用陕南28县(区)近40年气象资料、灾情资料以及陕南地理信息数据和玉米产量、面积数据,采用历史灾情反演结合专家评估的方法,建立陕南玉米涝渍灾害指标体系,并通过典型玉米涝渍灾害个例对指标进行验证。基于农业气象灾害风险形成的基本原理,分析了陕南玉米涝渍灾害形成的气候危险性、环境敏感性、承灾体易损性,建立陕南玉米涝渍灾害风险评估模型并进行风险区划。结果显示,用暴雨日数(D1)、暴雨过程降水总量(D2)、8月下旬—10月上旬连阴雨日数(D3)划分陕南玉米涝渍灾害等级的指标分别为:轻度涝灾,1≤D1≤2、50相似文献   

安徽省冬小麦水分盈亏特征及其对产量的影响

利用安徽省1971—2010年的气象资料和冬小麦产量资料,采用水分盈亏指数分析了安徽省冬小麦全生育期和关键期（孕穗至乳熟期）水分盈亏的时空变化特征,以及旱涝对产量的影响。结果表明：冬小麦全生育期和关键期水分盈亏指数基本呈纬向分布,合肥以北水分亏缺明显,江淮南部及其以南地区水分供应基本充足,越往南水分盈余程度越大,总体来看缺水程度关键期大于全生育期;近40年冬小麦水分盈亏指数的时间变化趋势不明显,但年际波动大,旱涝灾害风险增加。干旱主要发生在沿淮淮北地区,涝渍在江淮及其以南地区发生频率较高,典型旱涝年平均减产率分别为4.2%和12.4%;造成冬小麦减产10%的中度旱灾风险北部大于南部,中度涝灾风险南部大于北部。南部涝渍风险和造成的产量损失明显大于北部的干旱,水分偏多的南部地区要尽量减少冬小麦的种植。     

江汉和江南西部春玉米涝渍指标及风险评估

以江汉和江南西部地区春玉米为研究对象,利用研究区域内57个气象站1961-2012年的逐日降水量资料、春玉米生育期资料和春玉米涝渍灾情资料,筛选春玉米不同生育时期的涝渍灾害样本。采用多元线性回归分析方法,定量分析当前过程降水量和前期降水量对春玉米涝渍灾害的影响,并据此构建当量降水量。基于正态分布的Lilliefors检验和t-分布区间估计方法,计算不同生育时期、不同等级涝渍灾害的当量降水量指标阈值,由此构建该区域春玉米不同生育时期的涝渍灾害等级指标并进行独立样本验证。在此基础上,利用信息扩散理论风险评估方法,计算各站点的春玉米涝渍致灾风险指数。结果表明:当前过程降水量和前2旬降水量对该区域春玉米涝渍灾害有显著性影响;构建的区域春玉米涝渍等级指标能够较好地反映实际受灾情况,指标验证结果与历史记录有较高一致性;出苗-拔节期和拔节-抽雄期发生春玉米涝渍灾害的风险相对较低,抽雄-成熟期为春玉米涝渍灾害的高风险时期,高风险区域主要位于湖北省恩施市、宜昌市西南部、荆州市西南部以及湖南省张家界市北部。     

基于春季阴雨过程的冬小麦涝渍指数模型构建与应用

春季涝渍灾害对南方小麦生长发育和产量形成严重影响,本文在对阴湿系数做降尺度修订的基础上,利用Logistic曲线方程构建了冬小麦涝渍指数模型,根据涝渍指数临界值、持续天数以及冬小麦的可能减产率将春季涝渍灾害划分为三个等级,并使用江苏省59个气象站1961-2010年逐日气象资料对模型进行历史反演。结果发现,春季涝渍指数与冬小麦相对气象产量呈显著负相关,随着涝渍指数增加,小麦气象产量线性下降;灾年发生的涝渍过程以1~3次为最多,超过80%,5次以上最少,占1.9%。最后,将涝渍指数模型应用于2014年冬小麦春季涝渍灾害的判别及评估,效果很好。     

10—11月海南省瓜菜苗期湿涝风险评估与区划

为了评估海南省冬种瓜菜苗期生长阶段容易遭受的湿涝灾害,基于1998—2011年海南省18个气象站气象资料、各市县西瓜、豇豆、辣椒、丝瓜4种冬种瓜菜产量及苗期湿涝灾情资料,以降水量、降水日数等因子建立主成分分析综合指标,通过灾情反演构建苗期湿涝致灾等级指标,结合孕灾、灾损和防灾能力进行瓜菜苗期湿涝灾害综合风险分析与区划。结果表明:瓜菜苗期湿涝危险性从西南至东北增加,轻度与重度湿涝风险概率分布趋势相反,苗期湿涝孕灾敏感性从中西部山区向沿海和平原地区增加,瓜菜苗期湿涝灾损风险和防灾能力分布存在差异,且不同瓜菜差异明显;4种瓜菜苗期湿涝综合风险总体分布趋势一致,从西南至东北地区风险等级加重,降水、地势、土地等因素综合导致东部和北部部分地区苗期湿涝的风险高。     

广西甘蔗主产区产量灾损风险评估

根据风险分析原理,利用1978-2009年广西甘蔗产量资料,采用减产率、变异系数、灾损减产风险指数等指标,对广西甘蔗主产区产量灾损风险水平进行评估。结果表明,广西甘蔗主产区气象产量历年平均减产率0-25%,以轻度减产年型（减产率5%-10%）居多,且呈现一定的连片性;减产率变异系数0.75-4.00,崇左市和南宁市部分县区在1.00以下,说明这些地区甘蔗受气象灾害影响造成的大减产年份少;灾损减产风险指数0-0.48,按主产区各地市灾损减产风险指数从小到大排列,防城港市〈崇左市〈南宁市〈钦州市〈来宾市〈贵港市。综合考虑干旱、低温霜冻等气象灾害影响,气象灾害引起甘蔗产量波动风险程度以贵港市的最大,防城港市的最小。研究结果可为广西甘蔗稳产高产制定防灾减灾措施、农业保险制度推行等提供基础理论依据。     

基于地形订正技术的安徽冰雹灾害风险区划

地形订正是保证冰雹灾害风险区划结果准确的关键环节。利用1978—2020年安徽省81个国家级气象观测站冰雹观测资料以及地理信息、国内生产总值、历史灾情等数据,采用相关分析、回归分析等统计方法,识别冰雹灾害致灾因子,并计算其致灾强度,建立冰雹频次的地形修正方法,综合冰雹致灾强度和频次开展致灾危险性评估。基于自然灾害风险形成理论,综合致灾危险性和承灾体易损性,借助GIS技术完成冰雹灾害经济风险区划,并对结果的合理性进行了验证。结果表明：(1)最大冰雹直径和降雹持续时间与冰雹灾损指数显著相关,确定二者为冰雹灾害致灾因子;地形修正后的冰雹频次空间分布特征与实际发生情况一致,且能更精细地反映出高海拔山区的冰雹频次空间差异程度;(2)冰雹多发区、高和较高危险区均位于安徽省冰雹主要路径上的淮河以北地区、江淮之间东部地区以及大别山区和皖南山区两大山区;(3)冰雹灾害经济风险总体上自南向北逐渐增大。通过灾情验证,安徽省冰雹灾害经济风险指数与直接经济损失多年平均值的相关系数通过α=0.01显著性水平检验,区划结果与实际情况基本吻合。     

湖南省油菜春季涝渍过程灾变判别指标

以湖南省油菜为研究对象,综合洪涝与连阴雨的致灾因子,利用历史灾情数据反演涝渍过程样本,构建临灾、受灾状态样本,采用均值t检验方法,定量分析不同降水累积衰减系数w情况下,降水因子差异的显著性,构建有效累积降水量P_E。基于Fisher判别准则,计算涝渍灾害临灾与受灾的临界线,构建逐日动态的油菜春季涝渍过程灾变判别指标y,并进行涝渍过程样本反演及独立样本验证。分析春季涝渍受灾频率与相对气象产量的关系,构建灾害影响评价模型。结果表明:当w=0.899时,受灾与临灾样本P_E的差异最显著。灾变判别指标y可逐日动态监测涝渍灾变过程及灾害后续影响,为动态监测区域油菜涝渍过程提供了数据支撑;指标指示的灾变范围与实际受灾情况基本一致,为区域防灾减灾提供了科学参考。开花期及结荚期湖南油菜涝渍受灾频率较高,成熟期较低。湖南省油菜春季涝渍灾害影响指数呈东南高西北低,长沙东部、株洲中部及北部、湘潭、永州及郴州中部油菜产量受涝渍灾害影响最重。     

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.     

环渤海葡萄涝渍指标构建及风险评估

以中国环渤海地区葡萄主产区为研究对象,利用1980-2019年研究区域内303个气象站逐日气象资料、葡萄发育期资料和葡萄涝渍灾情资料,基于相对湿润度方法构建葡萄逐日涝渍指数M5i,以历史灾情反演和灾变过程解析为主线,采用正态分布的Lilliefors检验和t分布区间估计等方法,构建适用于中国环渤海地区葡萄主产区的葡萄涝...     

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。     

我国东北地区玉米冷害风险评估

根据年平均寒积温水平,将东北地区的玉米冷害分成4个区域。在分析各冷害区域年寒积温距平与年减产率关系的基础上,确定东北地区各地无冷害影响年、一般冷害年、严重冷害年的年寒积温距平指标。将危险度、脆弱度和暴露度作为冷害风险的评估因子,建立了冷害风险评估指标体系,并应用层次分析法对各指标赋予权重。建立了冷害危险度与年平均寒积温的回归方程,利用地理因子构建了年平均寒积温空间格点化模型,应用地理信息系统推算东北地区玉米冷害危险度,由危险度、脆弱度和暴露度得到我国东北地区玉米冷害风险指数,并开展风险评估。结果表明:东北地区的玉米冷害风险空间分布呈北侧和南部低、东部中等、西部高,松嫩平原东北部和西北部以及吉林省中北部主要为较高或高风险区,三江平原主要为中等风险区,黑龙江省北部、吉林省东南部和辽宁省主要为较低或低风险区。     

福建省枇杷气象灾害综合风险评估

通过辨识影响福建省枇杷生长发育和产量的主要致灾因子,分析枇杷对气象灾害的敏感性和暴露性,考虑种植区的防灾减灾能力,构建出枇杷气象灾害综合风险评估指标体系,利用枇杷种植区1971—2011年气象资料,1992—2011年枇杷种植面积、产量及其他社会经济资料,采用层次分析法和熵权系数法融合方法计算各风险指标的权重及各评估单元的风险指数,进而构建枇杷气象灾害的综合风险评估模型,应用GIS技术制作出风险精细区划图,评估枇杷气象灾害的综合风险。结果表明:致灾危险性对综合风险的影响最大,起主要作用;重度以上的综合风险主要分布在福建省5个主要山脉的中高海拔山区以及枇杷种植面积大的莆田市、福清市、云霄县,轻度综合风险区主要分布在中南部沿海县市的低海拔种植区 (除种植大县和东山县外),其余种植区的综合风险属中度。     

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...