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。     

鲜食葡萄天气指数保险设计：以环渤海主产区瓦房店连阴雨灾害为例

为解决因鲜食葡萄农业保险损失数据严重缺乏而导致的林果农业保险产品不能满足其产业分散气象灾害风险的问题,本研究基于环渤海地区瓦房店气象站1998−2019年降水、日照等气象资料,以及1998−2019年葡萄产量数据,分析由连续降水日数、降水量、日照时数构建的连阴雨灾害指数(Lu)与葡萄减产率（K）的相关性,确定葡萄生长发育关键期的关键致灾因子和致灾临界值。用Lu与K建立回归模型,应用信息扩散理论方法,计算风险概率,厘定保险费率,设计瓦房店鲜食葡萄生长发育关键期连阴雨灾害指数保险产品。结果表明：（1）连阴雨灾害是影响瓦房店地区鲜食葡萄生长发育和产量的主要气象灾害,Lu与K显著相关,其回归模型为K=2.93Lu+4.19。（2）瓦房店地区鲜食葡萄的Lu定义为4月1日−6月30日连续3d或3d以上的阴雨天数（日降水量≥0.1mm,且至少1d降水量≥25mm）,期间允许1d无降水且单日日照时数≤2h的累计日数。（3）ADF检验表明,Lu、K序列平稳,均可作为设计天气指数保险的依据,瓦房店地区鲜食葡萄连阴雨灾害等级与减产率的对应关系为：12.98%≤K<18.84%（3≤Lu<5）、18.84%≤K<24.7%（5≤Lu<7）、24.7%≤K<30.56%（7≤Lu< 9）、30.56%≤K<39.35%（9≤Lu<12）、K≥39.35%（Lu≥12）。（4）基于应用信息扩散理论和连阴雨灾害指数序列计算出纯保险费率为19.01%,毛保险费率的厘定还取决于安全系数值、营业费用系数和利润率。以连阴雨指数3d作为启赔点,连阴雨灾害指数≥3d后采用投影寻踪的统计方法进行分级赔付。     

江淮分水岭地区旱涝灾害致灾气候阈值分析

采用江淮分水岭及周边地区1960—2010年14个气象站点的逐日降水量数据,运用涝灾阈值法和SPI指数(标准化降水指数)法,确定了旱涝灾害致灾气候阈值,分析了不同等级旱涝灾害时空分布特征,同时结合1989—2010年区域农作物受灾情况,进一步探究了致灾气候阈值与农作物受灾面积之间的关系。采用1960—2010年降水量数据计算得到了江淮分水岭地区5级涝灾致灾气候阈值,通过SPI指数确定了旱灾致灾气候阈值。对比分析结果显示,典型旱、涝灾年份旱、涝灾空间分布情况与实际情况较为吻合,说明两种旱涝阈值方法都适用于江淮分水岭地区旱涝灾害分析。进一步通过构建致灾气候阈值与农作物受灾面积之间的关系模型,发现旱灾致灾气候阈值与实际旱灾受灾面积之间存在着较高的相关性,而涝灾致灾气候阈值与涝灾受灾面积之间相关性相对较小。     

气象灾害对中宁县枸杞生产影响的评估

以宁夏中宁县枸杞为样本,选取中宁县舟塔乡为研究区域,利用SPSS相关方法,通过对2008—2018年期间枸杞生长期的光、温、水、土壤含水率、地温进行配置组合,选定干旱和连阴雨作为中宁枸杞生产中主要的气象致灾因子,并划分等级进行量化评估,无灾、重灾、特重灾评估较准确,轻灾、中灾评估准确率相对略低,灾害评估较理想,为中宁县枸杞产业气象防灾减灾提供参考。     

葡萄主产区春霜冻风险分析

选取中国607个气象站1958−2019年逐日最低气温观测资料,运用统计和空间分析方法,从气候致灾的角度,对葡萄主产区春霜冻灾害发生日数、频率、站次比以及致灾危险性进行分析,以了解葡萄主产区春霜冻的分布特征和风险区域,为葡萄主产区灾害防御工作提供依据。结果表明,60a来,各葡萄产区春霜冻平均发生日数和频率差异较大,春霜冻发生频率和平均发生日数最高在西北产区和西南高山产区,最低在南方产区;研究期内葡萄主产区春霜冻发生范围呈缩小趋势,且轻霜冻发生范围大于中度和重度春霜冻;春霜冻发生强度区域性明显,其中,轻霜冻强度指数自北向南呈逐渐偏小的趋势,中霜冻和重霜冻强度指数普遍偏小;葡萄主产区致灾因子危险性指数空间分布特征表现为中北部普遍高于南部区域,其中高风险区域主要分布在西北产区和东北中北部产区,无风险区域主要分布在南方产区。     

安徽省冰雹气候特征及其致灾因子危险性区划

利用安徽省82个气象台站观测资料,《中国气象灾害大典(1951-2005年)》和《安徽省气象灾害年鉴(2006-2009年)》的记录资料,对安徽省冰雹的气候特征进行研究,并对致灾因子进行危险性区划,以期为冰雹灾害的防御和评估提供科学依据.结果表明,安徽省冰雹具有一定的年代际变化规律,且降雹日数与年平均最低气温呈显著的负相关(P ＜0.05);3-8月冰雹出现频率较高,其中6月最高,而秋冬季出现较少;冰雹大部发生在一日内午后至日落之前;空间分布上冰雹主要发生在淮北东北、大别山南部以及黄山部分地区.利用冰雹的直径、持续时间,以及发生时的阵风等级3个致灾因子定义了冰雹强度指数,并利用百分位法对冰雹强度进行分级,为冰雹强度的定量化评估提供可能.致灾因子危险性区划结果表明,极高危险区集中在淮北东部地区,低危险区主要在淮河以南的大部地区.利用历史灾情对区划结果的初步验证表明,风险区划结果具有一定的合理性.     

安徽河蟹养殖高温热害天气指数模型设计与实践

基于安徽省当涂县2012-2016年3个河蟹养殖池塘的物联网水温观测数据和河蟹产量数据、死亡率数据,以及1985-2016年当涂县逐日气象数据,分析不同深度水温与河蟹产量的相关性,确定池塘河蟹高温热害关键致灾因子和致灾临界值。通过构建关键致灾因子与气温的关系模型,推算池塘养殖河蟹的高温热害致灾临界气象条件,定义高温热害天气指数。在此基础上,结合河蟹高温热害死亡率样本,利用K-均值聚类分析方法,建立高温热害等级指标,设计池塘养殖河蟹高温热害天气指数保险产品,并试点应用。结果表明:池塘养殖河蟹高温热害关键致灾因子为60cm深度日平均水温,其致灾临界值为31℃。60cm深度日平均水温与前一日平均气温相关性最高,根据其关系模型可知,发生高温热害的临界气象条件为日平均气温≥30.5℃。因此,池塘养殖河蟹高温热害指数(S)定义为:6月21日-9月10日,日平均气温≥30.5℃的天数。池塘养殖河蟹高温热害等级指标为:轻度死亡率0～1%(0S14)、中度1%～3%(14≤S21)、重度3%～5%(21≤S30)和特重5%～10%(S≥30)。检验结果表明,该等级指标可以有效评估高温对河蟹的影响。以指数21作为赔付触发值,确定赔付标准;基于当涂县历史灾害平均损失率厘定河蟹高温热害天气指数纯保险费率为5.0%,保费为100元·667m~(-2)。试点应用表明该天气指数产品基本合理,可为同类地区的池塘养殖河蟹高温热害保险提供参考。     

暴雨灾害对福建水稻产量影响的灾损评估方法

利用福建省历年暴雨和水稻产量资料,确定水稻产量灾损量的表征方法,分析暴雨对水稻单产影响的关键时段和致灾因子,在致灾因子中首次提出效力暴雨量的概念,充分考虑暴雨强度和水稻不同生长发育期抗灾力的不同影响,建立暴雨对早稻和中晚稻单产影响的灾损评估模型,从而形成暴雨灾害对福建水稻产量影响的一套完整灾损评估方法。利用评估模型对2007年福建暴雨发生区域的水稻单产进行灾损预估及检验。结果表明:早稻单产灾损率的预估误差的绝对值在0.08~5.15个百分点,平均误差为2.15个百分点;中晚稻单产灾损率的预估误差的绝对值在0.02~3.77个百分点,平均误差为1.9个百分点,预估精度较高,灾损评估方法可行。     

安徽省土壤钾素供应状况与钾肥效应分析

本文对安徽省1985年以来在淮北地区、江淮之间和沿江江南(包括皖南山区)三大农业区域的主要土壤和作物的140个钾肥试验结果进行了分析,结果表明:全省由北向南土壤速效钾含量逐渐降低,而钾肥肥效逐渐增加。施钾肥有效率以花生、紫云英、烟草和红麻最高,其次是水稻、玉米、麦类和油菜,而棉花和大豆较低。全省土壤有效钾临界值为80mg/kg,淮北地区土壤有效钾低于120mg/kg时施钾有效。随着钾肥用量增加,作物产量出现报酬递减现象,作物施钾的增产潜力以烟草、紫云英、红麻和麦类作物较大,花生、油菜、玉米和棉花等相对较小。     

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。     

安徽省水灾灾损率风险测度及区划研究

信息扩散原理能最大程度地挖掘小样本数据携带的信息,对小区域灾情资料不足的情况较为适用.以安徽省17市为研究对象,利用信息扩散原理建立水灾灾损率风险测度模型,计算各市遭受水灾不同水平经济破坏的概率估计值及超越概率,完成水灾经济损失的定量风险测度.为使结果更为直观,绘制了灾损率风险区划图.结果表明,整体上,淮河流域灾损风险最大,中部沿江地带次之,皖南及皖西大别山区较弱.     

基于GIS和FloodArea水动力模型的重庆市山洪灾害风险区划

[目的]开展重庆市山洪灾害风险评估与区划,为该地区山洪防灾减灾提供相应参考。[方法]依据自然灾害风险评估理论,从致灾因子危险性、孕灾环境脆弱性、承灾体暴露性、防灾减灾能力4个方面选取指标,构建重庆市山洪灾害风险评估模型。结合相关气象、生态和社会经济数据,运用GIS空间数据分析完成重庆市山洪灾害风险区划。[结果]重庆市山洪灾害致灾因子危险性在合川和江津大部地区为高风险区,孕灾环境高脆弱区主要位于长江、嘉陵江沿江河谷地带,承灾体暴露性在重庆市主城区、南川、武隆、涪陵、城口为高暴露区,重庆东北部和东南部大部地区为低防灾减灾能力区。[结论]总体评估而言,重庆市山洪灾害风险的高风险区主要位于重庆东北部的巫溪、东南部的酉阳和彭水、西南部的江津和西北部的合川。     

天水蜜桃开花坐果期霜冻灾害气象风险评估

将天水蜜桃相对气象产量与开花坐果期＜0℃日最低气温、地表＜0℃日最低地温及其相应持续时间等相关气象因子进行逐步回归统计,得出该期霜冻灾害的主要气象风险因子为＜0℃极端最低气温和地表＜0℃最低地温与其持续日数之积,两因子影响权重分别达12％和88％.将其作为蜜桃开花坐果期霜冻灾害的主要致灾风险因子创建模型,计算灾情指数（Pki）,并以此作为灾害评估指标,对1991-2010年天水蜜桃开花坐果期霜冻灾害进行综合评估,分别与产量实况等级和霜冻灾害灾情调查等级进行对比分析,除2001、2005年外,其它年份实况与评估均完全一致,评估准确率较高.研究结果对有效应对天水蜜桃开花坐果期霜冻风险,提高蜜桃产量和品质具有指导意义.     

淮北平原夏玉米花期高温热害综合气候指标研究

夏玉米花期高温热害气候指标及其分级标准,是灾害监测预警和田间调查与评估等工作的基础。为研究确定夏玉米花期高温热害气候指标,本文选取决定高温热害致灾程度的4个关键致灾气象因子:极端最高气温、日最高气温≥35℃的日数和日最高气温高于35℃的积害量及其期间的平均最小相对湿度,采用主成分分析法,构建1个高温热害综合气候指数(D)。通过聚类分析法,结合典型高温热害年减产率的修正和2013年定点跟踪调查夏玉米田块的减产率、秃尖率和植株受害症状等资料的验证,确定了高温热害的综合气候指数(D)不同等级及其阈值。结果表明,夏玉米花期高温热害可分为轻、中、重、特重4个等级,对应阈值分别为0.11D≤0.21、0.21D≤0.45、0.45D≤0.72、D0.72。综合气候指数(D)和高温热害减产率显著正相关,相关系数为0.967 1。花期高温热害主要危害雌雄穗,受害程度与秃尖率、籽粒与茎秆比等密切相关,相关系数分别为0.819 8和?0.872 7。淮北平原夏玉米花期高温热害综合发生频率约1.7年一遇,其中以中度与重度等级高温热害发生频率相对较高,分别高于15%与20%。在全球气候变暖的背景下,在品种选育、布局和栽培管理上,应选择抗高温的优良品种,或在高温热害发生期间,采取人工辅助授粉或喷洒药剂等措施减轻影响与危害。     

基于AHP和GIS的广西秋旱灾害风险等级评估

为增强对广西秋季干旱灾害的风险评估和应急管理能力,该文利用气象、基础地理信息和社会经济数据,从广西省秋旱灾害致灾因子的危险度、孕灾环境的脆弱度、干旱承灾体的易损度和抗灾能力等4个方面选取因子,构建秋旱灾害风险评估的指标体系,通过层次分析法确定因子权重,以此构建评估模型并计算广西秋旱灾害风险指数,再基于GIS绘制广西秋旱灾害风险等级分布图。结果表明,高风险区主要分布在桂中盆地和桂西部分山区;较低风险区主要分布在桂西北和桂北的山区,桂南沿海和桂东南部分地区。利用广西干旱灾情数据验证表明,广西秋旱灾害风险等级分布结果与干旱灾情损失空间分布情况基本一致。该研究为灾害风险管理和灾前防御提供决策依据。     

2017年夏收粮油作物全生育期气象条件及其影响分析

2016/2017年冬小麦、油菜生育期内,主产区大部时段光热充足、墒情适宜,气象条件总体好于2015/2016年和常年,利于夏收粮油作物生长发育.江淮江汉连阴雨造成小麦播期偏晚、长势弱,气温偏高导致北方小麦冬前旺长,灌浆后期受强降雨和大风影响,部分小麦出现倒伏.长江流域部分油菜产区阶段性阴雨寡照,不利于油菜健壮生长和抽薹开花,影响产量形成.     

安徽省不同区域油菜对氮肥一次性施用方式的响应

研究油菜氮肥一次性施用条件下,不同油菜产区适宜的氮肥施用方式及其在不同栽培方式上的差异,为油菜轻简化施肥提供依据。2010~2011年度在安徽省江淮和沿江油菜主产区布置移栽油菜和直播油菜的不同氮肥施用方式田间试验。结果表明,一次性基施氮肥180 kg/hm2的条件下,相同施肥方式时移栽油菜较直播油菜获得更高的产量和氮素积累。扣除移栽劳动力成本后,直播油菜在江淮地区获得较高经济效益,沿江地区移栽油菜和直播油菜效益接近。在江淮地区,移栽油菜和直播油菜均以氮肥集中施用(移栽油菜穴施、直播油菜条施)的方式获得最高产量、最大氮积累量和最优氮肥利用效率;在沿江地区则是氮肥撒施后翻耕和氮肥集中施用两种施肥方式。因此,相同施肥方式下,直播油菜虽产量较移栽油菜低,但经济效益却没有明显下降,是油菜轻简化生产的发展方向。氮肥集中施用是江淮地区的最优施肥方式,氮肥撒施后翻耕和氮肥集中施用是沿江地区的较佳选择,但选择合适的施肥方式时仍需因地制宜。     

安徽省县域麦稻玉米秸秆时空分异特征与还田养分输入量测算

安徽省是国家重要商品粮生产基地,作为农业大省其粮食作物秸秆产量居于全国前列。明晰全省产粮大县主要粮食作物秸秆理论资源量和可收集资源量时空分布特征,并准确测算秸秆就地还田对土壤养分输入的贡献,可为秸秆全量化差异化利用策略优化及秸秆还田情景下的农田养分平衡调控提供决策依据。研究表明,2011-2019年安徽省产粮大县三大粮食作物秸秆资源总量呈现出稳步增长的态势,而不同作物秸秆产量年际变化趋势各异：小麦秸秆先升后稳,水稻秸秆波动不大,玉米秸秆逐年递增。2019年安徽省产粮大县三大粮食作物秸秆理论资源量为3 878万t,其中小麦、水稻和玉米秸秆所占比例分别为47.3%、36.3%和16.4%。淮北区为小麦和玉米秸秆资源集中分布区,占比分别为73.0%和88.3%,水稻秸秆主要产自江淮区（41.7%）、皖西区（21.3%）及沿江区（19.7%）。主要粮食作物秸秆资源总量分布表现为淮北区（52.5%）?江淮区（24.3%）?皖西区（10.5%）?沿江区（9.1%）?皖南区（3.6%）。2019年全省产粮大县小麦、水稻和玉米秸秆可收集资源量分别为1 338万、1 041万和542万t,淮北区单位播种面积小麦和玉米秸秆可收集资源量分别为4 505～6 310和4 171～5 395 kg/hm2,江淮区、皖西区和沿江区单位播种面积水稻秸秆可收集资源量分别为4 487～5 326、4 570～5 028和4 329～5 778 kg/hm2。2019年安徽省产粮大县三大粮食作物秸秆氮（N）、磷（P2O5）和钾（K2O）养分资源总量分别为25.3万、10.9万和90.1万t。在秸秆就地全量还田情景下,小麦玉米主产区（淮北区）小麦秸秆还田的氮（N）、磷（P2O5）和钾（K2O）养分输入量分别为35.8～50.1、14.1～19.8和139.8～195.8 kg/hm2,玉米秸秆还田的养分输入量分别为42.7～55.2、16.9～21.8和93.4～120.9 kg/hm2;水稻主产区（江淮区、皖西区和沿江区）水稻秸秆还田的养分输入量分别为38.0～50.8、18.8～25.0和151.6～202.3 kg/hm2。研究结果对进一步提升安徽省产粮大县秸秆资源综合利用效率及推动农业绿色高质量发展具有重要的现实意义。     

基于GIS和AHP的潍坊市冰雹灾害风险区划

利用潍坊市1971-2000年9个气象站逐月冰雹及其灾情信息,根据层次分析、加权综合评价、极差标准归一化等方法,建立影响潍坊市冰雹灾害的主要评估模型,即致灾因子危险性、承灾体易损性和防灾减灾能力,综合各项指标通过ArcGIS9.3平台得到潍坊市冰雹灾害风险区划图。结果表明:潍坊市年均降雹日数随地形高程增加呈增加趋势,冰雹灾害发生的高风险区在该市西部地区,其发生冰雹灾害次数多、抗灾能力弱是该区发生雹害概率高的主要原因,较高风险以上的地区占全市一半以上区域,而低风险区则是位于该市中部偏南地区,这与历史冰雹灾情基本吻合。对潍坊市历史冰雹灾害进行风险评估,旨在为该市防灾减灾提供科学依据。     

ENSO影响下陕甘宁蒙接壤区暴雨灾害风险评价

选取致灾因子危险性、承载体易损性、区域防灾抗灾能力三个因子,从宏观、中观、微观三个尺度对ENSO影响下陕甘宁蒙接壤区暴雨灾害的风险性进行了评价。研究表明:（1）研究区暴雨灾害在宏观、中观、微观尺度上都表现出与拉尼娜事件有很强的相关性;（2）暴雨灾害的致灾因子危险性、承灾体易损性、防灾抗灾能力在空间分布上有很强的区域差异性,暴雨灾害的致灾因子危险性与降水的分布特征表现出了一致性,呈明显的自东南向西北逐渐降低的带状分布特征;承灾体易损性最高的区域主要在腾格里沙漠的景泰、阿拉善左旗和甘肃民勤地区;防灾抗灾能力最高的区域主要在陕西的长武、延安、吴旗,甘肃的平凉;（3）受降水特点及地形因素的影响,暴雨灾害风险最高的区域主要在毛乌素沙地的榆林、横山、绥德,黄土丘陵沟壑区的西峰、平凉、长武等地区。