淮北平原冬小麦作物系数的变化规律研究

【目的】研究淮北平原冬小麦作物系数的时空变化规律。【方法】采用水量平衡法、涡度相关法和Bouchet互补关系理论,结合Penman-Montieth方程,计算得到1991—2018年淮北平原冬小麦的作物系数;采用线性拟合法、Mann-Kendall趋势检验法和突变检验法滑动t检验法,结合ArcGIS,研究了作物系数在淮北平原的时空变化规律,并对影响因素进行分析。【结果】①淮北平原冬小麦全生育期的实际蒸散量的多年平均值为429.3 mm,参考作物蒸散量为541.3 mm,作物系数为0.79;②作物系数在不同生育阶段的变化为先减小后增大再减小;③作物系数在淮北平原全生育期由西北角向周围逐渐增大,高值中心呈现北移趋势;④作物系数与气候因子紧密相关,其中气温的影响最为显著,相对湿度和降水次之,风速最不显著。【结论】作物系数存在显著上升趋势,与气候因子关系紧密,需要关注作物需水量的变化。     

淮北平原冬小麦土壤含水率时空特征分析

【目的】探讨淮北平原冬小麦生育期内土壤水分的时空变化特征,为冬小麦灌溉和田间水分管理提供科学依据。【方法】基于1992—2018年淮北平原砂姜黑土区的土壤含水率数据和适宜土壤含水率阈值,采用Mann-Kendall检验法(M-K检验法)、滑动T检验法、克里金插值法等方法分析了淮北平原冬小麦生育期内土壤含水率时空变化规律。【结果】(1)冬小麦全生育期10、20 cm土层深度含水率呈下降趋势,而50 cm含水率则呈上升趋势;10、20和50cm的土壤含水率未发生突变,其变化处于正常波动范围。(2)冬小麦生育期内,拔节—抽穗阶段、抽穗—乳熟阶段和乳熟—成熟阶段的土壤含水率低于适宜含水率下限值出现的概率分别为38.5%、46.2%和46.2%,不利于冬小麦生长发育;而返青—拔节阶段土壤含水率均高于适宜含水率下限值,出现干旱胁迫的可能性较低。(3)在空间分布上,冬小麦全生育期表层土壤含水率西南部最高,中部较低,而中层50cm则呈从南向北减少的整体态势。(4)在拔节—抽穗阶段,土壤含水率的低值区出现在蚌埠和蒙城的概率为45.5%和50.0%,而在抽穗—乳熟阶段其概率分别为62.0%和38.1%。【结论】未来淮北平原表层土壤含水率可能呈下降趋势,冬小麦生长受干旱胁迫的可能性较大,蚌埠和蒙城地区应加强冬小麦的灌溉。     

降水时空分布及变化特征分析——以安徽省为例

【目的】探究安徽省降水时空分布及其变化规律。【方法】基于1960—2019年安徽省24个气象站点的降水日值数据,采用趋势分析、突变检验等方法分析安徽省降水时空分布特征和变化趋势。【结果】降水量自北向南递增,夏季降水量约占全年降水量的40%;降水日呈“南频北稀”、“山区多,平原少”的空间分布格局,降水量和降水日的高值中心出现在皖南和大别山区域,低值中心位于淮北平原。年降水量呈上升趋势,增加的站点共22个。总降水日呈减少趋势,中、小降水日显著减少,大雨和暴雨的降水日呈增加趋势。安徽省共12个站点存在降水突变年,仅江淮平原和皖南山区的降水量存在潜在突变年。【结论】安徽省降水较为集中,极端降水和洪涝风险存在增长趋势,本研究可为安徽省水资源规划利用及旱涝灾害防控提供借鉴。     

甘肃省1961―2018年降水量时空分布与变化研究

【目的】研究甘肃省降水量时空分布与变化,获得在暖湿趋势下甘肃省降水量变化特征。【方法】选取甘肃省1961―2018年59个气象站降水量为基础数据,采用PCI指数、小波分析、M-K检验等方法对甘肃省降水时空分布特征、降水周期、突变年份及趋势变化进行分析。【结果】甘肃省年降水量在空间上自东向西呈现逐渐减少的规律,降水量年内分配不均匀程度逐渐增加;在时间上,甘肃省存在28、22、12、5a降水变化周期,其中以28a周期震荡最强;降水量突变主要发生在20世纪60年代中期、70年代初期、80年代中期以及90年代初期。甘肃省西部地区的降水量整体呈增加趋势,增加率为0.45mm/a,中部、南部、东部地区呈下降趋势,下降率分别为-0.82、-0.81、-0.93 mm/a。【结论】甘肃省近60a降水量的长时间尺度周期显著,突变年份与极端降水及干旱事件相对应,西部与中东部地区降水量变化趋势存在较大差异,20世纪90年代后,甘肃省降水量显著增加。     

华北小麦-玉米轮作净灌溉需水量变化趋势——以大兴区为例

【目的】开展不同时间序列华北小麦-玉米轮作净灌溉需水量变化趋势研究,为未来农业用水规划提供决策参考。【方法】采用Mann-Kendall非参数检验法分析了近60 a(1961―2017年)与近30 a(1988―2017年)小麦-玉米轮作的作物需水量、有效降水量、净灌溉需水量的变化趋势。【结果】不同时间序列小麦-玉米轮作的作物需水量、有效降水量及净灌溉需水量的变化趋势存在较大差异,1961―2017年小麦-玉米轮作作物需水量与有效降水量整体呈显著增加趋势,变化倾向率分别为5.3、7.8 mm/10 a;而净灌溉需水量呈不显著减少趋势,变化倾向率为-2.5 mm/10 a。1988―2017年小麦-玉米轮作作物需水量整体呈显著增加趋势,变化倾向率为11.0 mm/10 a;有效降水量整体呈显著减少趋势,变化倾向率为-7.3 mm/10 a;净灌溉需水量整体呈显著增加趋势,变化倾向率为18.3 mm/10 a。【结论】1961―2017年小麦-玉米轮作的净灌溉需水量减少,主要是平均风速与日照时间减少所致;而1988―2017年小麦-玉米轮作净灌溉需水量增加,主要是气温升高与相对湿度减少所致,且序列越短其变化趋势越显著。因而在进行灌溉用水规划时,合理选择序列长度尤为重要。     

淮北平原Angstrom公式参数校正及太阳总辐射时空特征分析

为了解淮北平原太阳总辐射的时空特征,基于安徽省新马桥试验站内自动气象站2011-2016年的实测太阳总辐射Rs数据,分别采用最小二乘法和遗传算法对Angstrom公式中经验系数a,b值进行率定,对比分析2种率定值与FAO建议值计算ET0和Rs的差别;基于优选的率定参数,选取砀山、亳州、宿县、蚌埠及阜阳5个典型气象站点,对淮北平原太阳总辐射的时空分布特性进行分析.结果表明,FAO建议的经典参数a,b值并不适用于淮北平原,其较大估计了Rs和ET0.通过最小二乘法和遗传算法率定得出的a,b值均可有效提高Rs和ET0两者计算的准确性,且遗传算法率定的结果更优.1955-2014年的60 a内,淮北平原的日均Rs从北到南总体呈现逐渐降低的趋势,且平原北部下降幅度明显低于平原南部,1980年为主要转折年,1980年之前安徽省淮北平原年日均Rs年际下降趋势不明显,1980年之后年日均Rs年际下降趋势明显;Rs季节分布特征依次为夏季、春季、秋季、冬季,全年和各季度平均Rs在空间上呈现总体北高南低、局部有所差别的分布特征;此外,月尺度上Rs年内变化趋势呈现为单峰型分布,最大峰值出现在6月份,12月份最低.文中的研究成果可为淮北平原常规气象数据精确计算Rs和ET0提供参考.     

气候变化下河北省宁晋县参考作物蒸散量变化趋势及敏感性分析

【目的】深入分析宁晋县气候变化及其蒸散发的变化,为该区域的作物种植管理和灌溉计划制定提供参考。【方法】根据1981—2018年河北省宁晋县气象站的逐日气象资料,计算了极端气候指数,并利用FAO56Penman-Monteith公式计算了参考作物蒸散量(ET0)。分析了各气象要素、极端气候指数和ET0的变化趋势,并利用敏感性分析找出影响ET0变化的主要气象因子。【结果】1981—2018年河北省宁晋县降水量无明显变化趋势,平均温度呈显著上升趋势,日照时间、相对湿度和风速呈显著下降趋势;极端高温指标呈上升趋势,极端低温指标呈下降趋势,极端降水指标无显著变化。【结论】相对湿度是ET0年均值主要影响因子;夏季对ET0月均值影响最大的气象因素为净辐射,其他季节,相对湿度对其影响最大;风速和辐射的降低不仅抵消了温度升高和相对湿度降低对ET0的正影响,还使得ET0呈下降趋势,但下降趋势不显著。     

不同灌溉方式下施用生物炭对土壤水盐运移规律及玉米水分利用效率的影响

【目的】研究不同灌溉方式下生物炭对土壤水盐运移特征、作物生长及水分利用效率的中长期综合影响效应,推荐适宜的灌溉方式和生物炭用量,为内蒙古河套灌区农田水资源高效利用及盐碱化耕地治理提供理论依据和技术支撑。【方法】以灌溉方式、玉米秸秆生物炭用量为二因素,设计完全随机区组田间小区试验,共设置6个处理,其中灌溉方式为地下水滴灌、地下水畦灌、黄河水畦灌,生物炭用量为0、30 t/hm~2。生物炭在2016年玉米播种前施入土壤表面并通过旋耕机混入土壤耕层,2017年和2018年不再施用生物炭。2018年玉米生长季考察并分析不同灌溉条件-生物炭耦合处理下的土壤水分动态、降盐效果、玉米产量、蒸散量和水分利用效率。【结果】地下水滴灌条件下,与未施加生物炭的处理相比,施加生物炭的脱盐量增加13.3%,作物蒸散量提高10.5%,水分利用效率6.0%,产量提高3.5%。而畦灌条件下,施用生物炭的处理的脱盐量增加5.0%,蒸散量提高1.3%,产量提高4.8%,水分利用效率增加3.1%。【结论】生物炭施用后的第3年仍能抑制不同灌溉方式下玉米农田0～100 cm土壤的盐分积累,提高作物水分利用效率,增加作物产量,相比而言,膜下滴灌下施用30 t/hm~2的生物炭的节水降盐增产效果更优。     

1959-2017年安徽省夏季降水的时空变化及其影响因素研究

【目的】探究安徽省区域水热动态变化趋势,对区域水旱灾害发生的夏季降水时空分布变化特点、分配特征及变化规律进行分析。【方法】利用1959―2017年安徽省16个气象站逐月降水资料,采用气候倾向率法、滑动平均法、Mann-Kendall突变检验法并基于克里金插值法,对安徽省1959-2017年夏季降水的时空分布特征及影响因素进行分析。【结果】研究区年均夏季降水540.1 mm,占年均降水总量45.9%,夏季降水量变幅为275.7~1 137.0 mm;1959-2017研究区年均降水量和夏季降水量总体上都呈增加趋势,其中夏季降水量变化率为23.01 mm/10 a,略高于年均降水变化速率(21.31mm/10a);夏季降水作为年降水极值的重要构成,在1975年存在显著突变点,20世纪70年代末到20世纪90年代中期突变情况复杂多变,存在多个突变年份,突变年份与厄尔尼诺年具有较强关系。安徽省夏季降水与年降水在空间分布上都呈现出南多北少的同步趋势;年降水量呈现237.0~753.2 mm的降水梯度,夏季降水出现426.4~1 045 mm的降水梯度。【结论】安徽省夏季降水变化特点表现为集中性和突变性共存的特点,降水呈现增多趋势是全球气候变暖背景下复杂的水热响应关系以及以厄尔尼诺现象为代表的异常气候事件共同作用的结果;安徽省区域气候过渡性和复杂下垫面地形条件造成了区域降水显著分异。     

艾比湖绿洲参考作物蒸散量的敏感性分析

【目的】研究艾比湖绿洲参考作物蒸散量对不同气象因子的敏感性。【方法】利用Penman-Monteith公式,基于艾比湖绿洲1962—2016年4个气象站的逐月气象资料计算ET0。通过敏感性分析,计算最高温度、最低温度、相对湿度、日照时间和风速的敏感系数,并运用MK趋势检验分析其变化趋势,最后分析了敏感系数在各个站点的变化特征。【结果】通过MK趋势检验,发现参考作物蒸散量、日照时间和风速呈下降趋势;最高温度、最低温度和相对湿度呈上升趋势。通过敏感性分析,发现最高温度、风速在研究区呈下降趋势,最低温度、相对湿度、日照时间为上升趋势。艾比湖绿洲中,各气象因子对ET0的敏感程度为相对湿度>最高温度>风速>最低温度>日照时间。ET0对不同气象因子的敏感系数在空间上存在差异,最高温度、最低温度、风速、相对湿度在艾比湖北部的阿拉山口较高,在温泉站较低;日照时间则在温泉较高,在阿拉山口较低。【结论】相对湿度对艾比湖绿洲ET0的敏感性最高,日照时间的敏感性最低。     

新疆和田河径流演变特征及其影响因素分析

【目的】研究和田河径流演变特征及其影响因素。【方法】采用M-K检验、Pettitt突变检验、Morlet小波分析等方法,分析径流及影响因素的变化趋势、突变特征及周期规律。在确定影响因素与径流的相关性基础上,建立了影响因素与径流的多元线性方程及神经网络模型,定量分析了气候因素与人类活动对径流变化的贡献水平。【结果】玉龙喀什河径流表现出增加趋势,喀拉喀什河径流呈减少趋势,突变年份为2009、2004年,在40~55 a尺度下的玉龙喀什河与33~55 a尺度下的喀拉喀什河都经历2个枯-丰变换周期。玉龙喀什河、喀拉喀什河降水量都呈显著增加趋势,突变年份均为2001年,两河降水同时展现出3次偏多-偏少交替。年均气温呈显著性增加,在1984年发生突变,气温经过2个冷-暖变换周期。玉龙喀什河与喀拉喀什河径流变化的主要影响因素为气候变化,人类活动影响较小,气候变化对径流的贡献率分别为84.06%和72.51%,而人类活动的贡献率为15.94%和27.49%。【结论】玉龙喀什河和喀拉喀什河在40~55、33~55 a尺度下由丰水期转为枯水期,玉龙喀什河和喀拉喀什河流域降水未来为少水期,和田河流域气温在40~50 a尺度下处于偏暖阶段。喀拉喀什河突变点与乌鲁瓦提水库的修建有关,降水和气温发生突变时间于西北地区气候转变相一致。气温因素是径流补给的主要影响成分,气候变化为径流变化的主要因素。     

气候变化背景下榆林市参考作物需水量多时间尺度特征分析

【目的】研究气候变化背景下榆林市参考作物需水量的多时间尺度变化特征及其与各气象因子的相关性,便于衡量气候变化背景下榆林市水热资源的演变特征。【方法】根据榆林气象站1959—2014年逐日气象资料(平均地表温度、平均气温、蒸发量、平均气压、平均相对湿度、日照时间和平均风速等),采用彭曼公式、Mann-Kendall突变检验、小波分析及相关分析法研究了榆林市参考作物需水量多时间尺度变化特征。【结果】1959—2014年榆林站全年及四季参考作物需水量均呈增加趋势,线性倾向率分别为30.7、11.4、6.7、5.7、6.9 mm/10 a。全年参考作物需水量突变年份为1995年,春、夏、秋三季参考作物需水量均在1998年发生突变,冬季在1989年发生突变;全年及四季参考作物需水量的第一主周期分别为26、28、27、28、26 a,第二主周期分别为8、7、9、8、4 a,第三主周期分别为4、2、4、4、12 a;参考作物需水量与平均相对湿度、日照时间、平均气温、平均风速以及年平均地表温度的相关系数分别为-0.128、0.223、0.935、0.271、0.940。【结论】榆林站1959—2014年不同时间尺度的参考作物需水量均呈增加趋势,平均气温、日平均地表温度是影响榆林气象站ET_0的主要因素。     

基于SEBS模型的岔口小流域蒸散量特征及影响因子研究

【目的】确定黄土丘陵沟壑区地表蒸散量及其影响因素,为岔口流域的干旱监测和水资源管理提供数据支持,并为大面积获取黄土丘陵沟壑区的蒸散量情况提供一定理论依据。【方法】基于SEBS模型,以永和县岔口流域为例,运用遥感方法,结合气象资料,对作物生长期4―10月遥感影像进行处理,估算出岔口流域的日蒸散量,分析了蒸散的分布规律,并对蒸散量与气候、地表温度、NDVI、地形参数等的关系进行了分析。【结果】遥感反演得到4月21日、6月8日、7月26日、8月27日、9月12日的流域平均日蒸散量分别为3.34、5.22、5.49、4.22和3.76 mm,反演蒸散量与Penman-Monteith公式计算流域参考作物蒸散量的平均相对误差为5.57%;流域土地利用类型的蒸散量均值排序为:林地草地耕地园地水域居民点;时间序列上,蒸散量呈单峰型分布,7月蒸散量最高,且日蒸散量的变化与气温、地表温度呈较好的正相关,与NDVI间的关系表现不明显;空间尺度上蒸散量空间分布为:西北地区东南地区中部地区,且蒸散量分布与地表温度负相关关系,与NDVI之间有较好的正相关关系,与地形参数之间的相关关系不明确。【结论】基于SEBS模型对黄土丘陵沟壑区蒸散量的遥感反演具有较高的精度,影响日蒸散量变化的主要影响因素为气温和地表温度,而地表温度和NDVI则是影响岔口流域蒸散量空间分布主要因子。     

昆明市气温日较差变化特征及其对作物生长的影响

【目的】探究气候变化对作物生长的影响。【方法】利用1961—2013年昆明市及其周边24个气象站点逐日最高和最低气温资料,计算了昆明地区的气温日较差(DTR),分析了DTR的时空变化特征及其与作物生长期(GSL)和作物产量的关系。【结果】1961—2013年昆明市年平均DTR呈显著减少趋势,减少幅度为0.134℃/10 a,通过M-K检验得到年平均DTR突变年份约为1986年,且1991年以后DTR呈极显著减小趋势,春季、秋季和冬季DTR呈减少趋势,其中春季DTR减少幅度最大,秋季DTR减少幅度最小,夏季DTR则呈上升趋势;不同时间段上DTR整体上呈现出由东南向西北递增的分布特征,且年平均、春季、秋季和冬季DTR减少幅度基本上呈东高西低的趋势,夏季DTR上升幅度较大的地区主要集中在中南部,减少幅度较大的地区主要集中在东南部和东北部;DTR与GSL基本呈负相关,且春季DTR变化对GSL影响较为显著;昆明市玉米气候产量整体呈增长趋势,且由中部向西北部和东南部气候产量增加趋势越来越显著,相对气候产量与不同时间段内的DTR呈显著或极显著相关。【结论】春季、秋季和生育期DTR减小,夏季DTR增大,均能够促进作物增产。     

昆明市气温日较差变化特征及其对作物生长的影响北大核心CSCD

【目的】探究气候变化对作物生长的影响。【方法】利用1961—2013年昆明市及其周边24个气象站点逐日最高和最低气温资料,计算了昆明地区的气温日较差(DTR),分析了DTR的时空变化特征及其与作物生长期(GSL)和作物产量的关系。【结果】1961—2013年昆明市年平均DTR呈显著减少趋势,减少幅度为0.134℃/10 a,通过M-K检验得到年平均DTR突变年份约为1986年,且1991年以后DTR呈极显著减小趋势,春季、秋季和冬季DTR呈减少趋势,其中春季DTR减少幅度最大,秋季DTR减少幅度最小,夏季DTR则呈上升趋势;不同时间段上DTR整体上呈现出由东南向西北递增的分布特征,且年平均、春季、秋季和冬季DTR减少幅度基本上呈东高西低的趋势,夏季DTR上升幅度较大的地区主要集中在中南部,减少幅度较大的地区主要集中在东南部和东北部;DTR与GSL基本呈负相关,且春季DTR变化对GSL影响较为显著;昆明市玉米气候产量整体呈增长趋势,且由中部向西北部和东南部气候产量增加趋势越来越显著,相对气候产量与不同时间段内的DTR呈显著或极显著相关。【结论】春季、秋季和生育期DTR减小,夏季DTR增大,均能够促进作物增产。     

气候变化对汾西灌区灌溉用水量的影响研究

研究灌区气象要素长期变化特征及其对灌溉用水量的影响对掌握灌区灌溉用水规律从而进行更科学合理的灌溉具有一定的指导意义和实际参考价值。基于山西汾西灌区3个气象站点1975-2018年的实测气象资料，采用线性倾向估计、M-K检验等方法分析降水和气温的时间变化特征，用作物系数法计算灌区作物需水量和灌溉用水量，综合分析气候变化对灌溉用水量的影响，建立了不同水文典型年降水、作物需水量与灌溉用水量之间的关系。结果表明：44 a来汾西灌区降水量以2.7 mm/10a的速率下降，在1977年第一次突变；平均气温以0.471℃/10a的速率显著上升，在1997年突变；灌区气候向暖干方向发展，灌溉用水量以25.4 mm/10a的速率上升。气温突变伴随着降水骤降为多年最低值，灌溉用水量比多年均值增加了396.8 mm，远大于降水突变年。作物需水量增加1 mm，灌溉用水量就会增加1.92 mm；降水增多，其对灌溉用水的影响减小，单位降水量在丰、平、枯水年可分别引起1.29、1.74、2.72单位灌溉用水量的变化，枯水年的灌溉定额比丰、平水年多出20%。     

基于多因素影响的区域旱作物有效降水量估算

【目的】确定区域尺度旱作物有效降水量估算方法。【方法】通过分析降水、土壤和作物因素对作物有效降水量的综合影响,提出了包括冠层截留量、土壤可容水量、地表径流量、降水量和深层渗漏量等4个计算模块的作物有效降水量估算模型,采用田间尺度水量平衡方程计算值对估算模型模拟值进行验证,并分析了河北平原5个县域作物有效降水量的时空分布特性。【结果】①作物有效降水量估算模型模拟结果与农田尺度水量平衡法计算值的决定系数R2和纳什系数NSE均大于0.85,模拟精度较高;②研究区域冬小麦-夏玉米连作条件下作物有效降水量为400.03 mm,降水入渗系数为0.84;丰水年、平水年、枯水年作物有效降水量分别为419、454和355 mm,降水入渗系数分别为0.76、0.86和0.83,栾城和元氏的作物有效降水量较赵县偏高。【结论】提出的估算模型可以用来估算区域尺度作物有效降水量。     

河南省参考作物蒸散量时空分布特征及主要成因分析

根据1951—2016年河南省10个典型气象站点逐日气象资料,利用Penman-Monteith模型计算了参考作物蒸散量,通过Mann-Kendall检验、克里金插值分析、通径分析等方法,对河南省近66 a参考作物蒸散量的时空变化特征及主要影响因素进行了分析.结果表明:河南省整体ET_0随年际变化呈下降趋势,降幅约为1.37 mm/a,其中安阳、洛阳、郑州、商丘、许昌、宝丰、西华和驻马店等地ET_0下降趋势显著;河南省ET_0曾在20世纪80年代初期经历了由高至低的突变,降幅约为62 mm/a;近66 a来,河南省年参考作物蒸散量介于917~1 007 mm之间,中部地区即郑州市南部、许昌市西北部参考作物蒸散量较大,而在东南部即西华、宝丰、商丘和驻马店,参考作物蒸散量较小;突变前后ET_0空间分布差异显著,且四季ET_0空间分布差异明显,其中春季和夏季分布特征与全年分布较为接近;对ET_0构成主要影响的气象因子排序依次为风速、日照时数、平均相对湿度和平均温度;风速、日照时数和平均温度与ET_0呈正相关,平均相对湿度与ET_0呈负相关.该研究可为河南省农田水分管理提供科学依据.     

变化环境下横断山区参考作物蒸散量时空分布及成因分析

为了确定变化环境下横断山区科学高效的灌溉制度,利用MATLAB编程对横断山区1960-2013年31个气象站点逐月气象资料计算处理,得到横断山区逐月参考作物蒸散量。并通过GIS、完全相关性分析、EOF分析及MORLET小波分析等方法揭示横断山区参考作物蒸散量时空分布及其成因。结果表明:就空间特征而言,横断山区1960-2013年年平均参考作物蒸散量为945.20 mm;呈"南部高于北部,东部高于西部,盆谷地高于山地"分布;海拔低、纬度低、平均温度高、日照相对充足、风速大、相对湿度小及降水少的区域,参考作物蒸散量相应较大,反之较小;横断山区西北部与东北部反向变化趋势明显,保山-大理一线与南部及中部空间变异性显著。就时间特征而言,横断山区1960-2013年平均参考以4.5 mm/10 a递增;1969、1984及2004年为横断山区年平均参考作物蒸散量的转折点;横断山区年平均参考作物蒸散量主周期为27 a,横断山区四季平均参考作物蒸散量除冬季外均保持与横断山区年平均参考作物蒸散量周期一致性。     

清镇市1985—2015年气候变化特征分析与粮食产量相关性

【目的】明确清镇市1985—2015年气候变化特征与粮食产量的相关性。【方法】利用清镇市1985—2015年逐年平均气象数据(风速、海平面气压、降水、平均气温、日照时间、相对湿度、蒸发量),通过M-K检验、小波分析、HP滤波、RDA等方法,分析了气候变化特征及其与产量间的相关性。【结果】气温升高极显著,1994年、1997年出现突变,其他因子呈降低或减少趋势,日照时间突变最频繁;各因子振荡周期不一,变化周期以28 a最突出,目前除气温处于偏高期外,其他因子均处在偏低期;气候变化对粮食产值的影响有正有负,正影响最大值出现在2009年,在1990年和2011年负作用力达到最大。【结论】Monte Carlo Test表明,气候因子均与产量之间显著相关(P<0.05),粮食产量的43.3%能被选取的气候因子解释,气候产量与降水量、气温以及相对湿度正相关,与风速、海平面气压、蒸发量、日照时间负相关。