四川省水稻综合气象灾害风险区划

本文利用1981—2012年四川省82县的水稻单产资料,采用HP滤波法,进行水稻气象产量分离,分歉收年和成灾年两个年型,研究四川省水稻单产平均减产率、减产率变异系数和不同等级减产率风险概率的空间分布特征,并基于成灾年风险区划指标,开展四川省水稻综合气象灾害风险区划。结果表明:HP滤波法可用于四川省水稻气象产量分离,四川省水稻气象产量具有显著的准4 a、7 a周期振荡特征。平均减产率从西南向东北方向呈现"高–低–高"分布特征,80%以上县歉收年平均减产率介于2%～7%,成灾年平均减产率介于6%～15%。各县歉收年减产率变异系数介于0.6～2.2,成灾年减产率变异系数介于0～1.2;减产率变异系数相对高值区位于西南山地西部、盆地南部和盆地北部山地。各级减产率风险概率大值区主要集中于广元和巴中地区,还包括盐亭、古蔺、盐源、越西等县。四川省水稻综合气象灾害高风险区主要分布于盆地北部、盆地南部和西南山地西部等山区,中等风险区主要分布于盆地丘陵区及盆周低山区,低风险区主要分布于盆地平原、浅丘区和凉山州中东部。风险区划结果与四川省气象灾害分布和水稻农业气象灾害分布的研究成果相吻合,可为四川省水稻防灾减灾提供科学依据和重要参考。     

浙江省晚稻生产的农业气象灾害风险分布

采用浙江省52县市1971-2004年的晚稻单产资料,利用平均减产率、变异系数和单项风险指数形成的综合风险指数,划分了浙江省晚稻产量的农业气象灾害风险区域,并结合同期历史资料详细分析了各风险区的气温、降水和灾害情况,利用各区晚稻种植面积和产量占全省比例的差值分析了各风险区域气象条件的影响效果。结果表明：综合风险指数≥0.30的风险区,晚稻总产量与面积占全省百分比的差值均为负值,该区域晚稻历年遭受台风、干旱等农业气象灾害的频率较高,产量不稳定,年际减产幅度大或减产年份较多;综合风险指数在0.20-0.30的风险区,差值在零值上下浮动,年际减产幅度较小,产量相对稳定;综合风险指数〈0.20的风险区,差值均为正,遭受农业气象灾害的频率较低,丰年多于歉年,总体增产明显。分析结果可为保险部门制定保险区划、费率厘定提供科学依据。     

安徽省一季稻产量灾损风险评价

利用安徽省1981-2014年50个市(县)一季稻产量资料,采用直线滑动平均方法计算一季稻相对气象产量,通过正交经验分解(EOF)分析一季稻相对气象产量的时空变化特征,并从一季稻产量灾损角度出发,采用灾年平均减产率、产量变异系数、减产风险指数及区域农业水平指数作为产量灾损风险评估指标,对安徽一季稻产量灾损进行风险区划。结果表明:研究期内安徽省各市(县)一季稻产量变化趋势一致,北部增产或减产较南部明显,2005年之前安徽一季稻产量波动剧烈;不同产量灾损评估指标在空间上表现出一定的地域性和连续性,灾年平均减产率、产量变异系数和减产风险指数均表现为北部数值高于南部,区域农业水平指数呈现由东北向西南减小的趋势。根据产量灾损综合风险指数区划结果,研究区域内北部灾损风险高于南部,风险高值区和中值区主要分布在沿淮、江淮北部,风险低值区面积最广,主要位于皖南山区、沿江地区及江淮南部。     

气候波动对海伦市粮食产量影响的风险分析

粮食生产具有不确定性特征,气候波动是影响粮食产量年际变化的主要因素之一。本研究采用风险分析方法,基于海伦市22个乡镇1978～2007年大豆和玉米产量的统计资料,以相对气象产量作为农作物受气候波动影响程度的指标,采用非参数信息扩散方法中正态扩散模型,对各乡镇大豆和玉米产量不同减产程度出现的概率进行了计算,进而获得各乡镇大豆、玉米单产受气候波动影响的风险度。在此基础上,基于海伦市气象站逐日降雨量和气温资料,按照气候干燥度将所有年份分为偏干旱年份、正常年份和偏湿润年份,分别计算不同水热耦合年份下各乡镇粮食产量受气候波动影响的风险程度。结果表明,大豆和玉米极端减产年出现的概率高于极端高产年;北部大豆减产风险小于南部,玉米在总体上呈现出和大豆减产概率空间分布相反的趋势;在不同水热耦合年份中,海伦市旱田农作物生产风险具有空间差异性,其中大豆生产风险空间分布与河网相关性较玉米高。     

夏玉米生长中后期连阴雨灾害指标研究

以河南省夏玉米为例,利用9个代表站点1981-2010年作物发育期观测资料、1961-2010年产量资料、逐日气象观测资料,构建日照持续不足、连续降水以及两者组合的6种不同阴雨日数类型并分别进行统计。通过对夏玉米减产率序列的提取、减产年份不同类型阴雨日数的筛选,分析夏玉米生长中后期连阴雨日数与减产率的关系。将高频出现的连阴雨日数与均值对比,建立阴雨日数与减产率间的多元线性回归方程,最终确定夏玉米花期和灌浆期连阴雨气象灾害等级指标及其可能造成的产量损失。结果表明:在划分的不同等级减产率区间中,各类型阴雨日数与5%~20%减产率序列正相关关系明显,其中,持续日照不足指标与5%~10%减产率的相关性整体较高,持续降水日指标则与15%~20%减产率相关性较高;相对于灌浆期而言,夏玉米花期持续降水或日照不足与减产率的相关性更强;连阴雨气象灾害指标以最长连续无日照日数(N1)、最长连续日照不足2h日数(N3)、最长连续降水日数(P1)、最长连续降水和无降水日日照小于2h的组合日数(P3)为因子,指标分为轻、重两个等级,花期和灌浆期遇轻度灾害的平均减产率分别为10.4%和8.5%。研究结果可为开展夏玉米高产稳产气象保障服务提供基础依据。     

海南荔枝产量的寒害风险分析与区划

利用1990-2010年海南荔枝产量和气象资料,采用线性滑动平均、回归分析、信息扩散等方法,构建荔枝的理论收获面积模型和气象灾害指数,实现了寒害与其它气象灾害减产率的分离,并建立产量风险评价模型,结合地区间荔枝种植规模风险的差异,对海南荔枝寒害综合风险进行区划.结果表明：海南荔枝产量风险较高的区域主要分布于北部和中部,西北部相对较低,南部、东部和西南部沿海地区最低.种植规模风险较高的地区主要分布在中部、北部和东部.综合风险较大的地区呈带状分布,高风险区集中在中部和北部,其中海口、琼中和五指山风险最高,澄迈略低,东部、西部和南部的沿海地区风险最低.区划结果较好地反映了海南荔枝寒害风险分布的实际情况,可为荔枝合理布局、防灾减灾提供科学依据.     

河南夏玉米产量灾损的风险区划

利用河南省96个县1971-2010年的夏玉米实际产量资料,从产量灾损率角度,分析该区夏玉米灾损风险评估指标的分布规律,包括历年平均减产率、减产率变异系数、不同减产率风险概率和灾损减产风险指数,构建夏玉米产量灾损风险评估模型,对河南省夏玉米产量灾损进行风险区划.结果表明,各灾损风险评估指标在河南省夏玉米区分布具有明显的地域性和连片性,根据综合风险指数将河南省夏玉米区划分为高、中、低3类风险区,低风险区分布在豫北、豫东、豫中的华北平原地区和南阳盆地;中风险区分布在豫西北部丘陵地区和豫南雨养夏玉米区;高风险区包括新蔡、上蔡、平舆、沈丘和渑池等县区,此区夏玉米减产综合风险最高,抗灾性较弱.研究结果可对指导河南夏玉米生产趋利避害和防灾减灾提供参考依据.     

甘肃省春玉米灾损风险评估

干旱是影响西北地区春玉米生产的主要气象灾害。应用甘肃省1980—2011年71个县(市)的春玉米播种面积和总产量资料,以风险理论为基础,采用风险评估技术方法,探讨了甘肃省县、市春玉米产量在干旱气候条件下的波动和减产的风险水平,通过正态分布判别和偏态分布正态化,研究了西北地区春玉米不同年型减产率变化特征,分析了甘肃省玉米产量灾害风险的空间分布规律,以期为防灾减灾提供理论依据。结果显示:不同等级风险区域呈整体上分散、小面积连片的特点,河西地区减产率最高,其次为陇中地区。高风险区主要集中在陇东地区的东部,较高风险区分布在陇中、陇东大部分地区,河西地区通过灌溉可有效缓解旱灾,风险较低。不同减产率等级下风险分析可为春玉米产量风险预测及抗灾减损、农业保险指数制定和农业保险赔付等提供参考。     

基于DSSAT-Canegro模型的广西来宾市甘蔗生长对气象干旱的响应

旱灾是制约甘蔗高产高糖的主要自然灾害之一,研究甘蔗生长过程对气象干旱的响应机制是实现其旱灾风险智慧管理、提高中国蔗糖业发展的一个关键科学问题。该研究基于来宾市1979-2018年0.1°格点及地面气象站点的多源气象要素数据,计算逐日标准化降水蒸散指数（Standardized Precipitation Evapotranspiration Index,SPEI）序列并分析气象干旱特征,借助DSSAT-Canegro模型开展了甘蔗生长过程及产量累积对各气象干旱情景的响应机制模拟。研究明晰了来宾市气象干旱在甘蔗不同生育期发生的强度、历时及频次差异,设置了反映实际的气象干旱模拟情景。敏感性分析筛选出DSSAT-Canegro模型的8个显著敏感参数,参数本地化的模型模拟结果与田间试验观测拟合的确定性系数均超过0.95。气象干旱强度越大、历时越长,对区域甘蔗的产量、茎高、叶面积指数、冠层蒸散发等的抑制作用越强;其中,叶面积指数在茎伸长期的响应最敏感。甘蔗苗期发生轻旱、成熟期发生轻旱、中旱及重旱等均对蔗茎产量累积有一定促进作用,但增产不超过5%;发现30 d的气象干旱历时阈值,可划分蔗茎产量累积响应从增产转为减产（苗期轻旱）、减产变化由弱转强（苗期中旱）的效应;茎伸长期发生各强度气象干旱均对蔗茎产量累积有显著抑制作用,导致减产率分别达到7.12%（轻旱）、16.48%（中旱）、18.80%（重旱）、29.05%（特旱）。该研究明晰了蔗茎产量累积响应各种气象干旱情景的定量映射关系,可为揭示来宾市气象干旱-土壤水分-甘蔗长势的旱灾链式传递机理,实现区域旱灾动态风险模拟、调控及多阶段预警提供科学支撑。     

考虑生育期需水量的荆州棉花旱涝等级划分方法

通过分析近32a(1980-2011)荆州棉花生长季降水量资料,针对棉花4个生育期对水分的需求,进行作物旱涝等级划分。结果表明,荆州棉花生长季内发生的水分胁迫以渍涝为主,无干旱胁迫;苗期降水量普遍多于需求,渍涝风险高;蕾期和吐絮期发生渍涝的频率远高于干旱,且多发生大涝和重涝;花铃期干旱发生频率略高于渍涝。将研究区历年棉花产量分离为趋势产量和气象产量,气象产量与各生育期旱涝程度的相关关系表现为,气象产量与全生育期和花铃期降水距需百分率呈极显著负相关(P0.01),与吐絮期降水距需百分率呈显著负相关(P0.05)。棉花生长季内降水量超出需求越多,气象产量越低;除降水量显著偏少的年份外,降水越少,气象产量越高。通过采用距需百分率法划分棉花各生育期的旱涝等级,充分揭示了各生育期需水量与降水总量间的平衡与矛盾,对江汉平原棉花种植区不同旱涝年景及不同月份的田间水分管理与高效利用具有一定指导意义。     

区域气候变化对华东地区水稻产量的影响

为揭示区域气候变化对华东地区水稻产量的影响以及水稻产量波动的原因,采用功率谱和交叉小波变换方法分析了近59a来华东地区水稻产量、平均气温和降水量的时频变化特征以及水稻产量与区域气候变化之间的关系。结果表明：华东地区水稻产量和区域气候均存在年际和年代际尺度变化周期。气象产量与生育期平均气温以正相关关系为主,局部时域中也存在不同频率尺度的负相关;主要表现为2～3a、4～6a、10～14a和16a尺度的强凝聚性耦合振荡,两者年代际尺度显著相关具有阶段性而年际尺度显著相关具有时域局部化特征。气象产量与生育期降水量之间存在准2a、3～4a、8～10a和16a左右的显著共振周期,1985年以前的降水偏多期两者以负相关为主而1985年以后的降水偏少期则多为正相关关系,负相关耦合振荡的凝聚性明显大于正相关耦合振荡。华东地区水稻产量波动与区域气候变化关系密切,气候变暖对水稻产量的影响远大于降水量减少所产生的影响。气候异常导致气候灾害频发是华东地区水稻产量波动的主要原因。     

气候和土地利用变化对潮河流域产流产沙的影响

为探究气候变异和土地利用变化对流域产流产沙的影响,选择位于北京密云水库上游的潮河流域,对该流域1961-2009年的年径流、年降水、年潜在蒸散发和年输沙量分别进行了非参数检验和突变点分析,结合该流域不同时期的土地利用变化情况,采用水量平衡原理,定量评价该流域土地利用和气候变异对年径流量和年输沙量变化的贡献。结果表明:该流域年径流量在1961-2009年间呈显著减少趋势,并在1999年发生突变,但年降水和潜在蒸散发没有显著变化。该流域年输沙量显著减少,且于2004年发生突变。分析表明该流域气候变异和土地利用变化对年径流量减少的贡献率分别为43.9%和56.1%,而对年输沙量减少的贡献率分别为1.95%和98.05%。土地利用变化是导致该流域年径流量减少,特别是年产沙量减少的重要原因。在全球气候变化的大背景下,通过调整流域土地利用结构、优化土地利用方式,开展以植被恢复为主体的水土流失综合治理,是实现适应性流域管理目标的根本途径。     

气候变化背景下湖南省双季稻生产的敏感性分析

湖南省是中国主要的双季稻种植省份之一,为探索历史气候变化背景下双季稻生产的气候敏感性,该研究以湖南省双季稻种植区域为对象,运用多元回归方法分析了湖南省历史气候变化动态(1980-2012)及其对双季稻生产的影响。结果表明:近30多年该区域气候变化以温度升高为主,早稻和晚稻全生育期内平均温度的气候倾向率分别为0.47和0.32℃/(10a),早稻全生育期内降水量和辐射呈增加趋势,晚稻全生育期内降水量和辐射有所下降。早稻产量变化与生育期内降水量和辐射的相关性极显著(P0.01),晚稻产量变化与生育期内温度相关性显著(P0.05)。温度升高是水稻产量变化的主要影响要素,但不同生育时期水稻产量的敏感性存在差异,早稻和晚稻产量对气候变化的敏感性范围在-4.38%~2.07%之间。历史气候变化对早稻和晚稻产量的影响分别可能达到2.59%和-6.02%。研究表明气候变化增加了该区域双季稻生产的敏感性,对水稻生产有较大的影响。该研究可以为针对区域特点进行农业技术措施调整,适应气候变化提供依据。     

赣州近30年气候变化对双季早稻产量的影响

以赣州市1980-2009年逐日气温、降水量和日照时数等资料为基础,对赣州双季早稻生长期的气候变化特征进行分析,并对早稻气象产量与其生长期气象因子间进行了相关分析。结果表明：（1）近30a早稻的单产随时间呈增加趋势,20世纪90年代以前基本呈线性增长,90年代后期开始增长速度明显放缓;（2）近30a早稻生长期的气温总体呈增加趋势,升温速率为0.35℃/10a,90年代末以前增温不明显,但随后气温跳跃上升,其中2000-2009年的平均气温比90年代上升了0.7℃,气温与早稻产量存在极显著的负相关,气候变暖对早稻增产起抑制作用;（3）近30a早稻生长期的降水量呈减少态势,其递减速率为157.6mm/10a,降水量与早稻产量存在明显的正相关,早稻生长期间降水量由多变少,并有逐年减少趋势,降水不足将是影响未来早稻高产的主要因子之一;（4）近30a早稻生长期的日照时数没有明显的变化趋势,但年际间和年代际间的变幅都较大,日照时数与早稻产量呈明显的负相关,表明日照太强对早稻生产有不利影响;（5）近30a早稻灌浆乳熟期的气温呈明显增加趋势,特别是从90年代后期开始＂高温逼熟＂天气明显增多,且灌浆乳熟期气温与早稻产量存在明显的负相关,灌浆乳熟期的高温热害也是影响赣州早稻优质高产的关键因子之一。     

基于DCCA方法分析气候变化对四川省粮食产量的影响

选取四川省23个气象台站1961-2012年的年气温距平、降水量距平数据等气象资料以及四川省粮食产量数据,应用非线性时间序列的去趋势互相关分析（DCCA）方法对四川省粮食产量与年平均气温和年平均降水量两个主要气候因子的相关性及其随时间变化特征进行分析。结果表明：四川省粮食产量与年平均气温和年平均降水量这两个主要气候因子之间均表现出强烈的长期持续的正相关性特征,标度不变区间在52a以上。进一步对1990-2012年气候变化对四川省粮食产量的影响进行DCCA滑移分析,结果显示,尽管受到区域性气候暖干化趋势的影响,四川省粮食产量出现不稳定波动现象,但粮食产量整体受气候变化的影响程度在逐渐减弱,这可能得益于近年来四川省农业资金及科技力度的大幅投入。     

近50年四川省水稻生产潜力变化特征分析

气候变化对农业生产的影响日益加剧,特别是作为我国粮食重要产区的四川。科学评价气候变化对四川省水稻生产的影响对于区域农业可持续发展具有重要意义。本文基于四川省45个气象站点50年的气象数据和20年的水稻生育期资料,采用侯光良法分析了四川省7个水稻种植区的水稻光合生产潜力、光温生产潜力和气候生产潜力的时空分布特征,并结合现实生产力数据分析了气候变化背景下四川省水稻的增产潜力。结果表明:1961—2010年四川省水稻生育期内光合生产潜力的空间分布呈北低南高中部最低,光温生产潜力呈现北高南低,气候生产潜力为南北低中间高。近50年来日照时数的减少使得水稻光合生产潜力从20世纪80年代开始持续偏低;温度的升高有利于水稻光温生产潜力的增加,尤其在2006年出现高值;降水量的减少使水稻气候生产潜力从20世纪90年代开始下降明显。四川省水稻存在增产潜力,但增产潜力呈下降趋势,未来应加大农业科技投入,合理利用气候资源,提升水稻生产力。     

气候波动对重庆水稻产量的影响及对策

选用代表重庆四个区域的江津、丰都、奉节、酉阳1960-2001年的气象及水稻产量资料,采用Mann-Kendall突变检测方法对水稻产量资料序列进行分段,利用Logistic曲线进行分段拟合求取水稻的趋势产量,进而得到气象产量,利用积分回归等方法分析气候因子对水稻产量的影响。结果表明：重庆四个地区的水稻单产均在20世纪80年代前期发生突变性增长;采用Logistic分段拟合趋势产量的效果明显优于线性拟合,体现了水稻的实际变化趋势;水稻的气象产量具有较明显的年际变化,表现出一定的阶段性,20世纪60年代初期、整个70年代、90年代中后期气象产量较低,而60年代中后期、80年代中期-90年代中前期水稻的气象产量相对较高;造成重庆水稻减产的主要因素为春季低温阴雨和伏旱等灾害,因此,应采取春季保温和增蓄伏前水等措施促进水稻增产丰收。     

利用最大熵法(MaxEnt)模拟中国冬小麦分布区的年代际动态变化

从冬小麦地理分布的生理机制、生长特性和熟制出发,基于气候因子对冬小麦种植区分布的贡献,从区域尺度和年尺度收集了影响冬小麦种植分布的气候因子,并利用最大熵方法(MaxEnt)模拟和筛选了影响冬小麦分布的最佳气候因子组合即春化温度(0～7℃)持续的天数、最冷月平均温度、潜在蒸散量和年降水量,构建了冬小麦种植分布-气候关系模型,分析了1961-2010年中国冬小麦种植区及高适宜区的变化.结果表明,冬小麦可种植区的最冷月平均温度范围为-12～15℃,冬小麦的存在概率随着0～7℃持续天数的增加而增加,年降水量过低将严重影响冬小麦种植区分布的存在概率,年降水量低于200mm的地区不存在冬小麦分布.研究结果还表明,1961-2010年中国冬小麦种植区呈北移西扩趋势,高适宜区发生北移,从而增加了中国北方高寒地区的冬小麦可种植面积,同时有效提高了中国北方地区的气候资源利用率,可增加冬小麦产量.研究结果可为准确预测现在和未来气候条件下中国冬小麦的分布情况,科学合理地应对气候变化提供依据.