安徽省水稻高温热害保险天气指数模型设计

利用安徽省南陵县1991-2011年逐日气象数据,通过调查区域水稻生长期的主要农业气象灾害类型,选择易对授粉产生影响并导致减产的中稻孕穗-灌浆期高温热害作为保险设计的气象灾害类型;定义7月21日-8月15日连续3d日最高气温在35℃（含35℃）以上为一个高温过程,计算日有效高温差累计值,作为水稻高温热害保险天气指数（ST）;以10℃作为赔付触发值,并按照灾害程度越大赔付标准越高的思路确定不同灾害程度下的具体赔付标准（即启动赔付系数）;通过对南陵县1991-2011年水稻产量的分离和去趋势化处理,计算历年由于气象条件变化造成的产量和货币损失,对比历史天气指数发生概率与历史产量损失率,确定指数保险赔付的触发值及赔付标准,建立高温热害天气指数模型;与实际灾害情况相结合,通过设定参数值详细给出了模型在安徽省南陵县应用的计算过程。该天气指数保险产品操作性强,可为同类地区高温热害保险提供参考,以便在灾害发生后客观、快捷地为保户提供经济补偿。     

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。     

河南省夏玉米花期高温热害风险分析

根据河南省110个气象站1970−2019年逐日最高气温观测资料和19个农业气象观测站夏玉米生育期数据,以32℃和35℃作为轻度和重度夏玉米花期高温热害发生阈值,选取花期日最高气温≥32℃和≥35℃发生频率和日最高气温≥32℃和≥35℃的积热量4个关键致灾气象因子,构建高温热害综合指数,开展河南省夏玉米花期高温热害风险区划,为夏玉米生产趋利避害和防灾减灾提供参考依据。结果表明：（1）1970−2019年河南省夏玉米花期高温日数呈先减小后增加的趋势,21世纪10年代（2010s）后高温日数和频率明显增加,与高温发生频次最低的1980s（20世纪80年代）相比,高温日数增加1.4d（≥32℃）和1.5d（≥35℃）,高温频率增加20.6个百分点（≥32℃）和20.5个百分点（≥35℃）。河南省夏玉米花期高温日数50a平均值在1.8～4.5d（≥32℃）和0.4～1.9d（≥35℃）,高温发生频率在24.3%～64.3%（≥32℃）和2.5%～31.1%（≥35℃）,豫东南为高温热害发生的高频区。（2）近50a轻度和重度高温积热均呈先减弱再增强的趋势,21世纪10年代（2010s）高温积热较1980s（20世纪80年代）增加52.8℃·d（≥32℃）和52.5℃·d（≥35℃）。空间分布上基本呈现出南高北低、东部平原高于西部山区的态势。（3）结合高温强度和发生频率的致灾高风险区主要集中在南阳南部、漯河、许昌东部、周口、驻马店,约占夏玉米主栽区面积的28.5%;研究区域大部地区为中风险区,约占夏玉米主栽区面积的56.2%;而三门峡、洛阳西部、济源西部、安阳等地夏玉米花期高温热害风险相对较低,约占夏玉米主栽区面积的15.3%。     

不同水源灌溉对水稻高温热害影响的微气象学分析

高温热害是长江中下游地区水稻常见的农业气象灾害,井水和池塘水灌溉是水稻高温热害过程中常用的农业措施。为研究高温热害下不同灌溉水源对稻田微气象的影响,以两优培九为研究对象,在高温热害期间（2016年8月12-18日）开展田间试验。试验分3个处理,T1：用池塘水每日8：00灌溉,田间水层达10cm后停止,18：00排干,灌溉水温平均30.5℃;T2：用井水每日8：00灌溉,田间水层达10cm后停止,18：00排干,灌溉水温平均18.2℃;CK：试验开始当天用池塘水灌溉至田间水深达10cm后停止,夜晚不排放,当田间水深低于5cm时补充灌溉至10cm,试验期间每日8：00田间平均水温27.2℃。对稻田不同层次的土温和水温、水稻冠层不同层次温湿度、冠层顶部（120cm）叶温、冠层上方太阳辐射等指标进行测定,用Penman-Monteith分层模式计算稻田能量平衡各分量的日变化。结果表明：白天（8：00-18：00）,所有处理各层次冠层内气温和地温均为T1>CK>T2,随着冠层高度增加,处理间气温差异逐渐减小;随着土壤深度增加各处理间地温差异逐渐减小。夜间（18：00-次日8：00）,各处理间5cm地温差异最大,其次为冠层40cm处。不同灌溉水温改变了各处理的能量平衡分量,水体含热量的变化（Q）表现为T2>CK>T1,土壤热通量（G）、显热通量（H）和潜热通量（LE）均表现为T1>CK>T2。说明较高温度的池塘水灌溉加重了水稻的高温热害,而较低温度的井水灌溉对抵御高温热害有良好效果。     

浙江省高温热害发生规律及其对早稻产量的影响

在前人研究基础上,提出浙江省早稻高温热害的气象指标是日平均气温≥30℃和日最高气温≥35℃连续出现3d及以上。根据该指标和全省68个气象站高温数据,分析了浙江省早稻高温热害发生规律及其对产量的影响。结果表明：除东部沿海和浙南部分山区外,其余大部地区高温热害均有发生,高温中心出现在金华地区;1988年之后高温热害呈现加重趋势;高温热害持续天数与空壳率、秕谷率之间呈显著的正相关关系,与结实率、千粒重以及早稻产量之间呈显著的负相关关系,并建立了模拟方程。此结果可为水稻高温热害监测预警和影响评估提供参考。     

江苏水稻高温热害气象指数保险风险综合区划

以江苏省为例,利用1980-2015年气象资料和水稻观测数据,基于Logistic曲线方程构建高温热害保险气象指数,并分别采用正态分布、正态对数分布和Weibull分布三种参数模型,以及基于信息扩散方法的非参数模型对水稻高温热害发生概率进行拟合。通过拟合优度检验发现,非参数模型可以较好地估算江苏各县水稻孕穗-抽穗扬花阶段高温热害发生概率,进而结合最优拟合模型,考虑农业保险的经营需求,从致灾因子危险性、孕灾环境敏感性、承灾体易损性、防灾减灾能力四个方面出发,确定相应评估指数并构建综合指数,采用聚类分析的方法进行县级水平的水稻高温热害保险风险综合区划。评估分析表明,江苏水稻高温热害保险风险呈现“西南高东北低”的特征,中高风险区是需要依靠农业保险转移风险的重点关注区域。     

基于信息扩散理论分析华北平原夏玉米花期高温热害的风险概率

利用1980−2019年华北平原40个站点的气象数据,将夏玉米花期日最高气温≥35℃持续3d及以上作为高温指标,综合考虑频次和持续时间,制定轻度、中度、重度高温热害等级;利用灾害发生次数和站次比分析夏玉米花期高温热害的变化规律;基于信息扩散理论评估高温热害风险概率,为科学应对夏玉米花期高温热害,保障夏玉米的高产稳产提供依据。结果表明：（1）2010−2019年是华北平原夏玉米受花期高温热害影响加重的阶段,呈现连年发生、范围明显扩大的特征,河南省表现明显。（2）夏玉米花期高温热害高风险区主要为山东西部和河南省,山东西部以轻度热害为主,风险概率在10a一遇以上（≥10%）。河南省受灾范围广、频次高、程度重,重度高温热害的风险概率在10a一遇以上（≥10%）的面积占比为66%,5a一遇以上（≥20%）的面积占比为18%。     

基于塘内循环自净的河蟹生态养殖系统设计与试验

为了提高河蟹养殖品质和养殖池塘水质净化能力,该研究提出了一种通过养殖池塘内部结构改造实现池塘水体内部循环自净的技术,并设计了一套针对河蟹的生态养殖系统。应用软围隔将养殖塘划分为两个相对独立的功能区(养殖区和自净区),设计了浮式气提推水装置和射流装置作为塘内水循环动力系统,在推水装置的作用下,养殖区的水体流入自净区,经过滤、吸附、杀菌及降温等环节重新回到养殖区,形成"九分养蟹一分养水"的河蟹循环自净生态养殖模式。在崇明宝岛蟹业面积约为9 600 m~2的河蟹养殖池塘进行实施和试验,试验表明:合理配置气提推水装置可实现河蟹养殖池塘水体日循环2次以上;试验塘循环自净状态相较静水状态,水温均衡度提高10.17%,下层溶解氧水平提高18.57%,氨氮平均质量浓度下降19.2%;同时,养殖效果抽样对比显示试验塘200 g以上公蟹和150 g以上母蟹较对照塘分别增加了45%和35%。该研究设计的塘内循环自净的河蟹生态养殖系统能较好地净化养殖水体,有利于河蟹的生长,可为河蟹池塘生态高效养殖模式的构建和推广提供参考。     

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。     

夏玉米倒伏气象等级指标构建

大风和降水是诱发夏玉米倒伏的直接外界条件。为界定不同风雨条件下夏玉米倒伏发生程度,利用2001−2019年河南省鹤壁市农业科学院品种区域试验中倒伏灾害的调查资料,反查倒伏发生时的风速（极大风速、最大风速）和降水量数据,分析倒伏率与气象条件的定量关系,构建玉米倒伏气象等级指标,并利用农业气象观测中倒伏典型灾害案例对指标进行验证。首先分析不同时间尺度降水量与倒伏率的关系,确定对倒伏影响显著的“过程雨量”为倒伏发生前1日−倒伏过程1h内的降水量总和,厘定后的“过程雨量”与倒伏率拟合R2为0.924。根据灾年样本“过程雨量”的分布特征,以15mm为界将倒伏致灾天气类型划分为“大风型”和“风雨型”,分类后两种天气类型致灾风速与倒伏率的拟合效果较未分类前显著提升。分别建立“大风型”和“风雨型”气象条件与倒伏率的回归模型,并以倒伏率≥5%、≥10%和≥20%分别作为轻、中、重度倒伏的划分标准,反推不同倒伏等级的气象条件阈值,构建两种天气类型的气象等级指标。结果表明,（1）“大风型”倒伏等级指标为,14m•s⁻¹≤极大风速＜25m•s⁻¹或8m•s⁻¹≤最大风速＜16m•s⁻¹时发生轻度倒伏;极大风速≥25m•s⁻¹或最大风速≥16m•s⁻¹时发生中度倒伏。（2）“风雨型”倒伏等级指标为,≤15mm过程雨量<40mm,极大风速≥11m•s⁻¹或最大风速≥5m•s⁻¹时发生中度倒伏;过程雨量≥40mm,极大风速≥15m•s⁻¹或最大风速≥7m•s⁻¹时发生重度倒伏。利用历史倒伏案例对指标进行验证表明,指标判定的灾情等级与实际完全相符的占73%,相差一个等级的占27%。说明指标可为开展倒伏灾害预警,指导农业生产防灾减灾提供参考依据。     

四川单季稻抽穗扬花期和灌浆结实期高温热害时空特征

利用四川省84个气象观测站1961-2014年逐日平均气温、最高气温和日平均相对湿度等气象资料以及1981-2014年水稻空壳率数据,通过线性回归法、多项式回归法、Morlet小波分析等方法,分析水稻抽穗扬花期和灌浆结实期高温热害的时空变化规律。结果表明： 1961-2014年高温热害总次数呈上升趋势,不同等级热害发生次数的年际变化特点与总次数一致,尤以2000年后增幅显著,其中抽穗扬花期轻度热害和灌浆结实期重度热害的增幅最显著,这与气候变暖背景下,1990年以来水稻高温热害区域增多的趋势基本一致;不同生育期内各等级高温热害发生次数均有显著的周期震荡规律,方差值在16a、12a、4a时间尺度上均出现峰值,依据周期变化推测,2015年后高温热害将持续偏多。依据高温热害“山区少、盆地多”的分布特征,可将盆中浅丘区及盆南丘陵区划分为热害频发区,盆东岭谷区为热害偶发区,川西南山地为热害少发区。在气候变暖背景下,1990年以来不同等级高温热害均呈现发生频率增多,范围扩大,高发中心从平原向山地扩大的趋势。本研究实现了水稻高温热害监测产品由定性向定量化的转变,融合常规高温指标的动态监测,提高了空间分布的精细度,延长了研究的时效性,更具针对性和指导性。     

水稻抽穗扬花期极端高温发生时空特征及热害风险区识别——以南充市为例

以2000—2018年南充市水稻抽穗扬花期(7—8月)气象站点逐日最高气温数据为基础,通过年距平法、累计距平法提取南充市极端高温发生的时间特征;计算包括市域范围内及周边地区17个站点的多年水稻高温热害累积指数,并借助ANUSPLIN软件进行插值以获得南充市极端高温发生的空间特征;最终结合水稻种植范围、人口数量分布数据以及高温热害风险性分析模型识别南充市各等级水稻高温热害风险区。结果表明:2006年为研究时段极端高温发生最严重的年份,其次是2017年,极端高温发生日数较常年明显偏多。2010年为南充市气温变化的转折点,2010—2018年平均日最高气温明显高于2000—2010年,预计未来极端高温天气出现的频率和强度持续增大。蓬安县、营山县为遭受极端高温天气最频繁的两个县,其次是高坪区、南部县和西充县。水稻高温热害高风险区在高坪区、营山县分布最多,中风险区在各县均有较广泛分布,而低风险区则集中分布在南部县西北部、阆中市北部和营山县东北部的山地、丘陵。水稻高温热害风险区的识别能为人们更好地安排农业生产和政府更科学地进行城市规划与改造等提供参考依据。     

江汉平原近50年中稻花期危害高温发生的初步分析

长江流域的水稻花期高温危害已成为生产中的一个重大问题。采用湖北省荆州市农业气象观测站最近50a即1954-2003年的气温观测数据,利用趋势分析和气温距平分析方法对可能导致中稻花期严重结实障碍的7-8月的月平均气温距平、月最高气温距平及连续3d和5d持续高温天气日的发生频次和高温发生随时间的分布规律进行了分析。结果表明:最近50a江汉平原的平均气温和最高气温并未升高,整体保持基本稳定,长期温度变化表现出一定的周期特征;对中稻花期可能产生致命性伤害的7-8月连续3d和5d的平均气温≥30℃和最高气温≥35℃的天气出现的频次高,有增加趋势;高温天气集中发生在每年的7月中、下旬和8月上旬,7月下旬-8月上旬一般高温危害天气发生的概率超过了100%,而严重高温危害天气发生的概率也达到62%。因此,生产上应采取适当调整播期以避开花期高温高发期和培育抗高温品种等技术措施,以减轻和避免高温引起的危害。     

宣城市寒露风发生特征及其对晚稻产量的影响

为研究宣城市寒露风发生特征及其对晚稻产量的影响,利用宣城市7个国家级气象站1980—2018年9月逐日平均气温、日最低气温、日降雨量等气象数据,对宣城市的寒露风发生特征进行分析,得到宣城市寒露风天气发生的基本规律,同时结合宣城市晚稻的生长发育期,研究寒露风对宣城晚稻的影响。结果指出:宣城市发生寒露风天气的平均时间为9月21日,最早发生时间为9月9日,出现的概率达到52.6%,其中湿冷型寒露风占75%,重度和中度等级寒露风分别占20%和80%;宣城市晚稻产量减产年均有中等强度以上寒露风天气过程,9月发生的寒露风天气对晚稻产量的影响较明显。     

三峡水库蓄水后洞庭湖区农业水旱灾害的风险性及趋势预测

根据洞庭湖区1950-2017年农业水旱灾情资料和1956-2017年的径流量数据,采用水旱灾害受(成)灾率、熵信息扩散理论模型、标准化径流指数(SRI)和重标极差分析(R/S)等方法,分析三峡水库蓄水后洞庭湖区农业水旱灾害的程度、风险性以及趋势。结果表明:在三峡水库蓄水后,(1)水灾受灾率由6.65%降至1.21%,成灾率由2.97%降至0.71%,旱灾受灾率由5.97%降至2.48%,成灾率由2.98%降至0.99%。(2)水旱灾害成灾率在≥5%,≥10%,≥15%和≥20%时,水灾风险概率分别为0.415,0.192,0.057,0.025,旱灾风险概率依次为0.518,0.359,0.037,0.001,水灾风险等级为中低风险(成灾率≥5%,≥10%)、低风险(成灾率≥15%,≥20%),旱灾风险等级为中风险(成灾率≥5%)、中高风险(成灾率≥10%)、低风险(成灾率≥15%,≥20%)。(3)该区水旱灾害风险趋势为水灾风险将呈现减轻趋势,而旱灾风险将呈现增大趋势。     

中巴经济走廊气象水文灾害综合风险评估

全球变化背景下,中巴经济走廊地区气象水文灾害事件频繁发生,气象水文灾害风险评估对该地区防灾减灾具有重要的科学意义。该研究基于中巴经济走廊1961—2015年气象水文数据（最高、最低气温、降水）、标准化降水蒸散指数（standardized precipitation evapotranspiration index,SPEI）、地形数据（高程、坡度）等计算了暴雨、高温、低温、干旱、洪水五大灾种致灾因子危险性,结合人口密度、人口结构、耕地面积占比、农作物种植面积、道路密度以及GDP等承灾体数据,采用层次分析法和熵权法相结合的方法确定致灾因子危险性和承灾体脆弱性指标权重,利用风险矩阵法和Borda序值法开展中巴经济走廊气象水文灾害综合风险评估,并划分不同等级的风险区。研究表明：1）多灾种高危险性地区主要位于巴基斯坦信德省（Sindh）和旁遮普省（Punjab）,约占中巴经济走廊总面积的9%。2）承灾体综合脆弱性计算结果表明巴基斯坦俾路支省（Balochistan）、信德省（Sindh）、旁遮普省（Punjab）以及开伯尔-普什省（Khyber Pakhtunkhwa）脆弱性等级相对较高,而中国喀什地区脆弱性等级相对较低。3）中巴经济走廊综合风险分布具有显著的空间异质性,高风险地区主要分布于巴基斯坦信德省、旁遮普省、巴基斯坦开伯尔-普什图省的部分地区以及俾路支省的西部地区。中巴经济走廊低、中低、中、高风险等级区域面积占比分别为14.09%、17.27%、37.70%、30.94%。在区县尺度上巴基斯坦伊斯兰堡（Islamabad）和拉合尔（Lahore）的综合风险等级最高,而中国乌恰县和巴基斯坦的加拉特县（Ziarat）的综合风险最低。评估结果可为中巴经济走廊气象水文灾害监测与防灾减灾提供技术参考。     

基于CERES-Maize模型的玉米水分关键期干旱指数天气保险：以陕西长武为例一

水分关键期干旱是影响玉米生长和产量的主要限制因子,构建此时期玉米干旱损失模型,研究干旱指数天气保险,对于合理设计天气指数保险和解决目前传统农业保险的困境,转移农业气象灾害风险具有重要意义。针对作物特定阶段单因子气象灾害影响难以剥离的问题,本研究在西北农林科技大学旱作农业长武试验站进行了连续3a的雨养玉米观测试验,利用田间试验数据(玉米生长发育数据、气象数据、土壤数据和田间管理数据)对CERES-Maize模型进行参数校正和验证,模拟玉米水分关键期(6月21日-8月31日)干旱对生长和产量的影响,构建干旱损失模型;依据长武1990-2019年的气象数据,利用EasyFit软件筛选出玉米水分关键期干旱指数最优分布模型,模拟干旱发生概率;结合干旱损失模型,利用纯费率精算方法厘定玉米水分关键期干旱指数保险费率;采用投影寻踪的统计方法,设计干旱指数保险赔付方案。结果表明,CERES-Maize模型校正和验证的平均绝对相对误差ARE和相对均方根误差RRMSE都小于10%,符合作物模型模拟精度的要求;模拟的干旱指数(DI)与玉米减产率(y,%)间呈显著的线性函数关系,即y=-0.55DI+107.17;Log-logistic模型对干旱指数分布的拟合精度最高,Anderson-Darling(AD)检验值仅为0.20,轻旱、中旱、重旱和特旱发生的概率分别为9.75%、5.90%、3.71%和3.50%。基于Log-logistic模型厘定的玉米水分关键期干旱指数保险费率为5.6%。在玉米生长水分关键期,干旱指数保险的起赔点为DI=185,DI≤185时,进行分级赔付。     

利用冬小麦作物生长模型对产量气候风险的评估

以北京地区冬小麦生产为例，介绍了两种作物生长模型——小麦生长模拟模型WheatSM和农业生产模拟系统(小麦模型)APSIM-Wheat在作物生产气候风险评估中的应用研究。在对WheatSM和APSIM-Wheat进行参数调试和验证的基础上，用北京地区1955～2000年的历史时期气候资料，以日为时间步长，进行多年冬小麦生产的模拟，分析不同气候年型下冬小麦产量的风险。其中，利用WheatSM的模拟结果评估了北京地区热害对冬小麦产量造成的风险，结果表明，5月平均气温≥21℃时为灌浆期高温年型，热害造成的减产至少在13.1%以上；利用APSIM-Wheat的模拟结果评估了北京地区干旱造成的冬小麦产量风险，结果表明，当全生育期降水量<100 mm，缺水量>169.40 mm时，北京冬小麦全生育期严重干旱，冬小麦产量在4 t·hm^-2以下。以上研究结果符合生产实际，可为北京地区不同气候年型下冬小麦生产的动态决策和减轻灾害损失提供科学依据和技术支持。     

基于CMIP6的长江中下游未来水稻高温热害时空变化特征

在全球气候变化背景下,高温热害频发已严重影响了中国水稻的产量和品质。长江中下游地区是中国重要的单、双季稻种植区,其产量和种植面积均占全国1/3以上。预估未来不同气候情景下水稻高温热害演变规律有助于合理制定应对气候变化策略,保障中国粮食安全和农业可持续发展。该研究基于观测数据对CMIP6中14种气候模式的日最高气温数据进行偏差校正处理,并进一步结合贝叶斯模型平均（Bayesian model averaging,BMA）算法,评估了长江中下游地区当前和未来单、双季稻关键生育期的危害热积温Ha的时空演变特征。结果表明：1）偏差校正方法可以有效地减少气候模式数据的系统偏差,大多数模式与实测数据的均方误差改善40%以上,BMA集合平均方法能够有效提升气候预估结果的可靠性。2）水稻全生育期的高温热害集中发生在江汉平原、湘中丘陵区以及鄱阳湖平原等地区,并且未来这些地区Ha有着更大幅度的增长。3）随着温度的持续升高,越来越多的地区将暴露在高温热害之下。到21世纪末,在SSP2-4.5情景下,单季稻和双季早稻的Ha相较于历史时期（2001-2014年）增长超过20℃·d的区域大于1/3,而在SSP5-...     

2014年秋收作物生长季农业气象条件评价

基于全国气象台站实时观测数据和同期历史资料,对玉米、一季稻、晚稻、大豆、棉花等主要秋收作物生长季内的农业气象条件进行分析。结果表明,2014年秋收作物主要生长季内,全国大部农区≥10℃积温较常年同期偏多50～200℃·d,热量条件较好。东北地区南部、华北东部和黄淮东北部降水量较常年同期偏少25%～50%,其余地区降水量接近常年同期。日照时数接近常年同期或偏少,其中长江中下游地区较常年同期偏少200～300h。暴雨洪涝、高温热害等农业气象灾害较2013年偏轻,但西北地区东南部、黄淮、华北东部、东北地区南部等部分农区秋收作物生长关键期遭遇近5a最重夏伏旱,对玉米产量影响较大,西南地区东部、江淮、江汉、江南东部阶段性阴雨寡照天气对作物生长发育不利。江南、华南大部气象条件总体较好,“寒露风”、暴雨洪涝等农业气象灾害持续时间短、范围小,影响轻。