基于自然灾害风险理论的东北地区玉米干旱、冷害风险评价

为了分析干旱、冷害灾害对农作物生长的综合影响,全面评价其综合风险,该文利用东北地区35个农业气象站1961-2010年气象资料、1981-2010年玉米发育期资料、1961-2010年产量面积资料、近50 a东北三省的灾情资料以及近10 a东北三省各县的社会经济统计资料,以玉米出苗—抽雄、抽雄—成熟2个生长阶段发生的干旱及冷害为研究对象,基于水分亏缺指数和热量指数分别建立了干旱指标和冷害指标,对东北地区玉米干旱、冷害进行风险分析。建立了包括危险性、脆弱性、暴露性和防灾减灾能力4个方面的东北地区玉米干旱、冷害风险评价模型,指出危险性和防灾减灾能力是风险评价模型中最重要的两个影响因子。研究结果为,东北地区玉米干旱、冷害高风险值区位于黑龙江西南部和东北部,以及辽宁西部建平县一带,风险指标值在0.8以上;吉林西北部、东南部、辽宁东北部为次高值区,风险指标值在0.6~0.7之间;低值区位于辽宁中南部及辽东半岛,风险值在0.3左右。研究结果可为东北地区防灾减灾工作提供客观依据。     

近47年来河南省冬小麦干热风灾害的变化分析

根据冬小麦干热风的国家气象行业标准,利用河南省118个观测站1961-2007年历年冬小麦生长后期的逐日气象资料,统计分析了当地冬小麦高温低湿型干热风灾害的成灾范围、发生频率等的变化。结果表明：近47a来,与河南省冬小麦干热风密切相关的14：00风速显著减小,并在1983年前后发生了气候突变,其它气象因子变化不明显;在干热风灾害整体减弱的背景下,20世纪90年代以后各等级干热风发生范围与天数均趋于增加,尤其是轻干热风涉及的台站占总台站的比例每年递增达2.01个百分点,发生天数每年递增达0.07d;按照30a滑动平均统计,各等级干热风灾害的频率总体上是降低的,但最近30a又有反弹趋势。     

基于CERES-Maize模型的吉林西部玉米干旱脆弱性评价与区划

自然灾害风险(risk)是灾害损失的可能性,主要取决于致灾因子、脆弱性、暴露性以及防灾减灾能力4个因素。脆弱性(vulnerability)衡量承灾体遭受损害的程度,是灾损估算和风险评估的重要环节,是致灾因子与灾情联系的桥梁。在全面收集研究区气象、土壤、土地类型、田间管理数据等资料的基础上,基于自然灾害风险和气候变化领域对脆弱性的定义,在考虑到扰动、敏感性和适应能力的基础上建立干旱脆弱性评价模型。以吉林省西部的玉米干旱灾害作为研究对象,选取2004年、2006年和2007年3个典型干旱年,运用CERES-Maize模型逐日逐网格对玉米的生长过程进行模拟,并且计算出不同生育期干旱脆弱性;对相应年份的玉米因旱减产率与不同生育期脆弱性的相关分析表明,二者存在指数相关性,并且每个生育期都通过了?=0.05的F检验,说明利用上述模型对玉米干旱脆弱性的评价与区划是合理的;从相关系数的大小中可以看出,玉米因旱减产损失与抽雄—乳熟期和拔节—抽雄期脆弱性相关性较大,其次是乳熟—成熟期和出苗—拔节期。将不同生育期玉米干旱脆弱性指数划分为4个等级,借助GIS技术绘制了玉米干旱脆弱性区划图。结果表明:吉林省西部玉米干旱脆弱性较强的区域主要集中在白城、洮南、镇赉等地区,玉米干旱脆弱性较弱的区域主要集中在松原、扶余等地区。运用此模型可以评价和预测玉米不同生育期干旱脆弱性以及因干旱造成的玉米产量损失,本研究结果可以为研究区农业干旱灾害风险评估以及防灾减灾提供一定的依据。     

辽西北玉米干旱脆弱性评价模型构建与区划研究

本文基于IPCC(Intergovernmental Panel on Climate Change)报告中对气候变化背景下脆弱性的定义,从暴露程度、敏感性、自身恢复能力和环境适应能力4个方面建立了干旱灾害脆弱性评价模型。以辽西北地区的玉米干旱灾害作为研究对象,根据干旱灾害脆弱评价模型选取了气象因子、玉米生理因子以及经济社会因子等17项指标,运用熵权法、加权综合评价法计算得到了辽西北地区玉米干旱脆弱性指数。为了验证和检验模型的适用性,选取了辽西北1999年、2000年、2001年和2006年4个典型干旱年份,将玉米干旱脆弱性指数划分为5个等级,借助GIS技术绘制了玉米干旱脆弱性区划图。结果表明:辽西北玉米干旱脆弱性强的区域主要集中在西部地区的阜新、朝阳、葫芦岛一带。重度以上脆弱性区域范围比例表现为2006年>1999年>2001年>2000年的规律;其中,2006年脆弱性最强,影响面积最广,造成的损失也最严重,与实际灾情变化规律一致。分析2006年的玉米干旱脆弱性,多数区域是由玉米生长季的降水异常引起的。通过对4个典型干旱年份的玉米干旱脆弱性指数与玉米减产率进行回归分析,发现二者之间基本吻合,通过了α=0.05的显著性F检验,说明利用该模型对玉米干旱脆弱性的评价与区划是合理的,可以用来评价和预测玉米干旱脆弱性、干旱灾害风险以及因干旱造成的玉米产量损失。研究结果可为当地农业干旱灾害风险评估和预警提供依据。     

基于干旱风险的西藏青稞保险费率厘定及预测

以西藏青稞主要种植区为例，基于致灾因子危险性指数、承灾体暴露性指数、承灾体易损性指数和防灾减灾能力构建干旱灾害综合风险评估模型，并进行干旱灾害风险评估及区划，利用非参数法厘定各县青稞的纯保险费率，在风险区划结果基础上修正纯保险费率，再结合改进GM(1,1)模型和R/S方法预测未来修正纯保险费率。结果表明：(1)基于干旱致灾因子危险性指数和承灾体易损性指数的风险等级呈中部区域低两边高的趋势，基于干旱承灾体暴露性指数、防灾减灾能力和干旱灾害综合风险指数的风险等级由东向西有逐渐加重的趋势。(2)各县青稞保险的纯保险费率水平介于1.07%～9.79%，相差不大；修正后的纯保险费率介于1.86%～17.02%，相差较大。(3)基于干旱致灾因子危险性指数、承灾体暴露性指数和承灾体易损性指数修正下的纯保险费率空间分布呈中部高两边低的特点，基于干旱防灾减灾能力和干旱灾害综合风险指数修正下的纯保险费率呈现中部高、局部高和两边低的特征。说明科学合理的厘定纯保险费率应考虑多种干旱指数的综合影响。(4)首次利用改进GM(1,1)模型和R/S方法预测西藏青稞主要种植区未来修正纯保险费率的预测值有微弱的上升，上升...     

干旱条件下APSIM模型修正及华北冬小麦产量模拟效果

干旱是影响华北地区冬小麦产量的主要农业气象灾害之一,作物生长模型是评估干旱对作物产量影响主要方法之一,但作物生长模型对极端天气气候条件下（如干旱）作物产量模拟效果仍存在不确定性。为提高作物模型在干旱条件下对作物产量模拟的精准性,该研究利用调参验证后的农业生产系统模型（agricultural production systems simulator,APSIM）,通过查阅与华北地区冬小麦相关的186篇大田试验文献获得1 876对观测数据,以作物水分亏缺指数为干旱指标,评估APSIM模型在冬小麦拔节-开花和开花-成熟阶段干旱对产量影响的模拟效果,提出APSIM在拔节-开花和开花-成熟阶段干旱对小麦产量影响的修正系数。基于历史气候条件、SSP245和SSP585未来气候情景资料,分析了冬小麦拔节-开花和开花-成熟阶段干旱时空分布特征,并采用修正系数校正后的APSIM模型评估华北地区冬小麦拔节-开花和开花-成熟阶段不同等级干旱对其产量的影响。结果表明,APSIM模型低估了拔节-开花阶段干旱对冬小麦产量影响程度,轻旱、中旱和重旱校正系数分别为0.85、0.91和0.85;APSIM模型可准确模...     

基于GIS的福建省烤烟气象灾害综合风险区划

为了探究福建复杂地形下的烤烟气象灾害风险,规避或减轻气象灾害可能造成的损失,利用福建省烟区28个县（区）的1972-2014年气象资料,2008-2013年烤烟产量、面积及其它社会经济资料,构建由致灾因子危险性、烤烟脆弱性和烟区防灾减灾能力组成的多灾种综合风险区划指标体系,采用层次分析法—熵权法量化计算各指标权重,利用加权综合法计算综合灾害风险指数,基于GIS技术开展烤烟气象灾害综合风险区划。结果表明：福建烟区气象灾害综合风险呈现由东南至西北逐级增加的趋势,轻度气象灾害综合风险区主要分布在龙岩市中东部、三明市东部和南平市东部的部分地带;中度灾害风险区主要分布在龙岩市西部,南平和三明两市介于东部和西部之间地带;重度以上风险区主要分布在南平和三明两市的西北部山区,其中1000m以上高海拔地区存在严重气象灾害风险。     

北方地区日光温室气象灾害风险评价

利用北方典型日光温室室内以及相应台站气象数据,建立基于BP神经网络的室内气温预报模型,以此预报北方243个台站1990-2009年室内气温,利用预报的室内气温数据及室外降水、日照、风速等气象数据和主要气象灾害指标,构建基于实数编码的加速遗传算法(Real-code accelerating genetic algorithm,RAGA)和投影寻踪(Projection pursuit evaluate,PPE)的日光温室气象灾害风险评价模型,并对北方地区日光温室主要生产月气象灾害风险进行逐月评价.结果表明,北方日光温室室内气温预报值与实际观测值的标准误差在0.89～1.54℃,方程决定系数在0.87 ～0.94.北方地区日光温室1-3月的气象灾害风险等级较高,分布在天山以北、大兴安岭以北的地区和西藏地区,主要是低温和大风沙尘天气.9月气象灾害风险等级最低,分布在长城以南,黄河以北地区,主要是低温.本研究构建的北方地区日光温室气象灾害风险评价模型可为日光温室气象灾害风险区划和防御提供决策支持.     

基于ArcGIS的河南省夏玉米旱灾承灾体脆弱性研究

利用河南省23个气象站1971—2014年44a的逐日气象数据和气象站点所在县市夏玉米产量、种植面积等资料,基于IPCC对于脆弱性的定义,从物理暴露性、孕灾环境敏感性和适应能力3个因子出发,建立了河南地区夏玉米干旱脆弱性评估模型,借助ArcGIS软件对河南地区夏玉米干旱脆弱性进行了分析与区划研究。结果表明:高与较高脆弱区主要分布于豫西、豫南西北和豫中部分地区,南阳盆地以及东部黄淮海平原为中低干旱脆弱区;从脆弱性的构成要素来看,豫西地区干旱危险性程度较高,夏玉米播种比例和孕灾环境敏感性高于全省平均水平,同时适应能力又相对较弱,因此该区域应着重加大区域防灾减灾投入、优化种植结构;经检验干旱脆弱性指数与年均相对气象产量显著相关,相关系数为-0.578(在0.01检验水平上显著)。所构建的模型能较为合理地反映干旱对夏玉米生产的影响,该研究为夏玉米避灾和减灾提供科学依据。     

华北冬小麦干旱产量损失评估方法

根据气候相似、农业生产水平相近的原则将华北分成15个亚区,利用1970-2010年华北逐日气温和降水资料计算逐日综合气象干旱指数（CI指数）,采用线性内插法将相邻土壤墒情观测资料处理成逐日数据,通过对比逐日CI指数与土壤墒情资料,分区域和发育阶段对冬小麦发生干旱时的CI指数评判标准进行订正,并基于该指标建立冬小麦干旱累积标准指数,同时结合冬小麦单产资料,构建冬小麦干旱产量损失评估模型。结果表明,冬小麦生育期内CI指数与对应的土壤墒情变化趋势基本一致;各亚区修订后的冬小麦干旱指标均与直接用CI指数判别干旱的指标存在较大差异,且不同亚区冬小麦干旱指标不一致,其中豫西、鲁北、鲁东南、京津、豫中东干旱指标较小,鲁中、冀东北、冀中、冀南干旱指标较大;华北15个亚区冬小麦干旱产量损失评估模型均通过0.05水平的F检验,冬小麦干旱累积标准指数与干旱产量损失具有显著的相关性,其中京津、晋中、晋南、鲁中、鲁东南、豫西等亚区的模型历史评估结果与对应的干旱产量损失相关性显著。模型能较准确地评估冬小麦发生干旱时的产量损失,具有一定的应用和深入研究价值。     

河南省夏花生生育期旱涝灾害危险性评价

基于河南省109个气象站点1981-2019年的气象资料、农气站夏花生生育期资料以及76个县市的产量统计资料,根据夏花生需水特性将全生育期划分为前期(播种期-分支期)、中期(开花期-结荚期)、后期(饱果期-成熟期)3个时期,以作物水分亏缺指数(Crop Water Deficit Index,CWDI)为农业干旱指标,...     

华北平原夏玉米干旱灾害的时空变化特征及危险性评估

气候变化背景下,农业气象灾害呈面积逐年扩大、发生频率增加的趋势,且旱灾较其他灾害对农业的影响范围更广、历时更长,为了科学应对夏玉米干旱,保障夏玉米高产稳产,利用1980—2019年华北平原43个站点的气象数据,基于水分亏缺指数作为干旱指标,采用频次和站次比阐明了夏玉米主要生育阶段干旱灾害变化规律;利用信息扩散理论和层次分析法评估了夏玉米干旱危险性。结果表明：(1)华北平原夏玉米干旱以轻旱为主,阶段性差异明显,抽雄—乳熟阶段受旱严重,40年间平均各站点发生28次干旱,干旱站次比平均值为69.5%。(2) 2010—2019年是夏玉米受旱影响加重阶段,呈现干旱连年发生、范围明显扩大的特征。(3)夏玉米干旱的危险性整体呈西高东低趋势,河南大部及河北南部是干旱危险性高值区和次高值区,面积占比分别为12.1%,23.4%。综上,华北平原夏玉米干旱有加重和扩散趋势,抽雄—乳熟阶段受旱可能性较大,河南大部及河北南部干旱危险性较高,需加强对干旱的预报、监测及风险防控工作。     

华北平原不同等级干旱对冬小麦产量的影响

华北平原是中国重要的粮食生产基地,其中冬小麦播种面积和产量均居中国首位,在国家粮食安全中具有重要作用,干旱是影响该区域冬小麦产量的最主要农业气象灾害。该研究基于华北平原44个气象站点1981—2017年的逐日气象数据以及作物、土壤和田间管理资料,以作物水分亏缺指数为农业干旱指标,基于调参验证后的农业生产系统模型(Agricultural Production Systems Simulater,APSIM),评估了冬小麦生长发育中后期各生育阶段不同等级干旱对冬小麦单产和总产的影响。结果表明,冬小麦拔节-开花和开花-成熟阶段干旱造成冬小麦减产率空间上均呈北高南低的分布特征,且开花-成熟阶段干旱引起的减产率(26.8%)高于拔节-开花阶段干旱引起的减产率(19.1%),区域间比较均表现为干旱对京津冀地区冬小麦单产影响最大,对河南省冬小麦单产影响最小;随着干旱等级的加重减产率增大,开花-成熟阶段轻旱、中旱和重旱的减产率分别为16.5%、32.8%和44.9%,拔节-开花阶段轻旱、中旱和重旱的减产率分别为10.3%、18.8%和28.6%。结合冬小麦实际播种面积得到各生育阶段干旱对总产的影响,区域间比较均表现为干旱对山东省冬小麦总产影响最大,对河南省冬小麦总产影响最小。     

基于LAI-Ts特征空间的河南省冬小麦返青-成熟期旱情监测

以河南省返青-成熟期冬小麦为研究对象,利用研究区2000、2005、2010及2015年每年2月26日-6月1日MODIS产品叶面积植被指数（LAI)和地表温度（Ts)数据,探讨当NDVI未达到饱和时,基于LAI-Ts特征空间的温度叶面积干旱指数（TLDI）能否用于旱情监测,并利用气象站实测10cm土壤湿度数据进行精度验证,进而应用该指数对河南省冬小麦旱情进行监测。结果表明：TLDI与实测土壤湿度之间存在显著负相关关系（P＜0.05）,相关系数大小在0.5212～0.7467。当NDVI未达到饱和时,基于LAI-Ts特征空间的TLDI可作为干旱监测指标,补充拓展基于植被指数和地表温度的旱情监测方法。在冬小麦返青期即植被覆盖度较低时LAI-Ts特征空间呈三角形,随着植被覆盖度的提高逐渐演变为梯形。河南省旱情主要分布在中西部、西南部以及北部地区,每年3月上旬及5月为旱情频发期,分别处于冬小麦返青期和开花-灌浆期。     

冬小麦干旱指标及干旱预测模型研究

干旱是河北省冬小麦生长期内主要的气象灾害之一。准确监测、预测干旱发生程度, 可以为防灾、减灾、救灾提供科学的决策依据。本研究以位于河北省南部冬小麦区的南宫县为例, 选取1991~2007 年冬小麦全生育期农业气象观测数据及常规气象资料, 基于Jensen 模型得到冬小麦返青~拔节、拔节~抽穗、抽穗~乳熟、乳熟~成熟4 个生育阶段的水分敏感系数; 在减产百分率标准的基础上, 确定了冬小麦返青后4 个生育阶段以相对蒸散表示的轻旱、中旱、重旱、严重干旱4 个等级冬小麦干旱指标值; 并应用回归分析方法, 建立了4 个生育阶段的干旱预测模型。结果表明：考虑冬小麦不同发育阶段对水分的敏感程度, 确定的冬小麦干旱指标值比较客观地反映了干旱程度。建立的干旱预测模型均通过了0.05 的显著性检验。模型的拟合正确率70.8%, 预测正确率75.0%, 平均正确率71.4%;经简化干旱等级, 即轻旱为1 个等级, 中旱、重旱、严重干旱为1 个等级, 则模型的拟合正确率达81.3%, 预测正确率达75.0%, 平均正确率达80.4%, 模型预测结果可信。     

基于SPEI_KC的华北平原小麦玉米周年干旱特征分析

华北平原是中国重要的冬小麦和夏玉米（麦玉）生产基地，同时也是水资源紧缺的区域，农业生产极易受到干旱的影响。该研究在标准化降水蒸散指数（Standardized Precipitation Evapotranspiration Index，SPEI）的基础上，引进作物系数（Kc）改进SPEI指数，并基于改进后的SPEI_KC指数从作物生长季尺度、关键生育期尺度以及麦玉周年尺度分析1961-2017年华北平原冬小麦-夏玉米周年干旱的时空分布和变化特征。结果表明：1）SPEI_Kc指数在华北平原麦玉周年干旱评估中的适用性优于SPEI_TW指数（采用Thornthwaite公式计算的SPEI指数）和SPEI_PM指数（采用Penma-Monteith公式计算的SPEI指数）：在（实际）有旱（指数）评估为有旱情况下，SPEI_Kc指数在代表气象站点的平均准确率为76.13%，较SPEI_TW指数、SPEI_PM指数均有提高；在无旱评估为无旱情况下，SPEI_KC指数准确率为85.67%，较SPEI_TW指数、SPEI_PM指数分别均有提高。2）小麦关键生育期和小麦生长季的空间分布均呈轻旱在河北北部较高，重旱在研究区中部较高分布，玉米关键生育期和玉米生长季干旱频率的空间分布均呈中旱在河北北部较高，重旱在山东西部较高分布。总体来说，研究区的东南部干旱频率小于西北部，山东半岛地区和河北中部旱情较轻，河南省干旱严重。3）年代际干旱程度总体呈略微减小的趋势，具体表现为大部分研究尺度的轻旱发生频率增加，所有研究尺度的中旱和重旱发生频率减小；小麦关键生育期、小麦生长季以及玉米生长季的干旱频率减小，玉米关键生育期和麦玉周年尺度干旱频率增加。研究结果能够为正确认识气候变化背景下该地区干旱分布和变化，进而采取合理措施应对气候变化提供理论依据。     

2022年夏收粮油作物生育期气象条件及其影响分析

基于主产区气象观测站和农业气象站实测气象资料和作物发育期资料,计算冬小麦和油菜生长季的气候适宜度和灾害指数等参数,评价该阶段气象条件对夏收粮油作物的利弊影响。结果显示：2021/2022年度冬小麦、油菜生育期内,产区大部光热充足、土壤墒情适宜,冻害、干旱等农业气象灾害影响程度偏轻,气候适宜度高于上年和近5a平均值,气象条件利于夏收粮油作物生长发育和产量形成;成熟收获期间多晴好天气,收获进度快、质量高。但北方冬麦区秋播期多雨渍涝,冬小麦播种期明显推迟,冬前壮苗比例偏少、分蘖不足。江南和贵州等油菜产区冬季持续阴雨寡照,影响油菜发育进程。     

华北平原冬小麦产量变异的气象影响因子分析

采用1988-2015年华北平原冬小麦种植区46个市的统计产量和相应46个气象站点的逐日气象资料,通过Logistic曲线和双曲线方法分离出气象产量,并构建气象产量与生长季主要气象因子的多元统计关系,以明确华北平原冬小麦产量变异的气象影响因子。结果表明：（1）1988-2015年华北平原冬小麦产量在3200～6800kg·hm-2,中部地区产量最高,南部地区产量的变异高于中部和北部地区。（2）生长季日照时数、温度和降水平均值的年际变化影响了17%～78%的气象产量的变异,其中54%的地区达到显著水平（P＜0.05）。影响程度较高的地区主要分布在河北南部、山东西部和河南的东北部地区。（3）播种-返青阶段的降水显著影响产量变异,降水量每增加1%,天津、驻马店及山东西北部等地产量将上升13～74kg·hm-2,而河北北部、河南南部、山东南部等地产量将下降16～80kg·hm-2。返青-成熟阶段对产量变异影响较大的因子为最低气温,平均最低气温每上升1-C,天津和石家庄、山东东部和西部及河南东部等地产量将增加50～295kg·hm-2,而北京、唐山和枣庄等地将减少76～124kg·hm-2。总体来看,温度对华北平原冬小麦产量变异影响范围更广且更加显著,但气象因子对产量变异的影响受局地品种和管理措施等影响呈现较大的空间差异。