基于“GIS”的环塔里木盆地杏气候适应性区划研究

利用新疆环塔里木盆地地区的地理信息数据及气象资料,结合气象要素细网格推算模型和精细化农业气候区划软件的空间分析功能,对影响该区杏树种植分布的主导气候因子和该区杏树种植分布与气候的关系进行研究.结果表明:1)影响该区杏树种植分布的主导气候因子有:3月下旬和4月极端低温、极端温度出现的频率、≥10℃年积温、年极端最低气温、12月一次年3月日均温7℃以下天数;2)将该地区潜在种植分布区划分成4个等级:气候最适宜区、适宜区、次适宜区和不适宜区,并给出了各个气候适宜区的气候因子特征.揭示了新疆环塔里木盆地地区杏树种植的潜在分布及其气候适宜性,从气候适宜度的角度观察,该区杏树生产布局还有待进一步优化.     

中国玉米种植分布与气候关系研究

旨在了解玉米种植分布与气候关系,促进玉米农业生产适应气候变化,进行科学布局。以1961—2015年中国气象中心观测站的数据为基础,结合玉米生理特性拟合出玉米气候适宜度模型,采用最大熵模型计算潜在气候因子对玉米种植分布的贡献,探讨气候资源对玉米生长的适宜程度的变化特征。结果表明:影响玉米气候适宜性最高的主导因子主要有:潜在生育期积温(55.5%)、潜在生育期日平均气温(27.3%)、潜在生育期降水总量(12.1%)、潜在生育期蒸散总量(1.7%),总累积贡献率为96.6%。在气候条件影响下玉米种植区域主要呈现出由东北—西南的狭长带分布。     

基于最大熵模型和ArcGIS的陕西省单季稻种植分布预测及适宜性

依据陕西省4个定点单季稻农气观测站长期观测数据、87个单季稻地理分布数据和14个与单季稻生长有关的环境指标(8个气候指标、4个土壤指标和3个地形指标)数据,运用ArcGIS空间分析模块与最大熵模型(MaxEnt),建立陕西省单季稻种植适宜性分布模型,对单季稻在陕西省的种植分布和适宜性进行预测。研究表明:单季稻最适宜种植区(适宜系数P≥0.69)面积为8 949.24km2;适宜种植区(0.38≤P0.69)面积为21 637.68km2;边缘适宜区(0.07≤P0.38)面积为73 351.66km2,不适宜区(P0.07)面积101 804.22km2,陕西省单季稻生长区域狭窄,对生态环境要求苛刻,其中适宜种植区域主要集中在陕南的河谷川道、关中盆地的渭河冲积平原区域,适宜区内土层肥沃、水土资源好,土壤pH为弱酸性到中性,地形平坦、海拔高度为230~800 m。ROC曲线的AUC=0.916,表明预测结果可信度高。影响陕西省单季稻种植分布的主要环境指标有≥10℃积温(贡献率28.97%)、年降水量(贡献率25.99%)、年平均气温(贡献率16.87%)、海拔(8.27%)、年日照时数(5.66%)和年湿润指数(4.12%),陕西省单季稻最适宜区环境参数为≥10℃积温4 865℃·d、年降水量762mm、年平均气温15℃、海拔436m、年日照时数1 573h和年湿润指数1.6。结果显示基于最大熵模型与ArcGIS构建的种植适宜性分布模型可以准确地对陕西单季稻的种植适宜性做出科学综合评价。     

基于我国玉米种植区分布的气候适宜性探究

我国玉米种植区的分布主要受降水量、年平均气温、湿润指数等因素影响,根据以上主导气候因子,玉米种植区可分为气候最适宜区域、适宜区域、次适宜区域以及不适宜区域。基于此,针对我国玉米种植区分布的气候适宜性进行简要分析。     

我国玉米种植区分布的气候适宜性分析

影响我国玉米种植区分布的主要因素:降水量、年平均气温、湿润指数等。这些因素被称为主导气候因子。基于此,玉米种植区可分为气候最适宜区域、适宜区域、次适宜区域和不适宜区域。因此,文章针对我国玉米种植区分布的气候适应性作简要分析。     

浅析我国玉米种植区分布的气候适宜性

影响我国玉米种植区分布的主要因素:降水量、年平均气温、湿润指数等。这些因素被称为主导气候因子。基于此,玉米种植区可分为气候最适宜区域、适宜区域、次适宜区域和不适宜区域。因此,文章针对我国玉米种植区分布的气候适应性作简要分析。     

玉米气候资源变化及其对松原市春玉米生产的影响

利用松原市5个地面气象观测站1961—2010年≥10℃初日、初霜日、春玉米适宜生育期天数、≥10℃积温为研究对象,采用气候倾向率等方法,分析松原市近50a春玉米适宜播种期(≥10℃初日)、初霜日(春玉米生长终止期)、春玉米适宜生育期天数、热量条件(≥10℃积温)的年代际变化及其对松原市春玉米生产的影响。     

我国引种太平洋黄松的气候适生区区划

根据引种的气候相似理论,选取年平均气温、≥10℃积温、绝对最低气温、绝对最高气温、最冷月平均气温、最热月平均气温、年降水量、夏半年降水量(5-8月)、年日照时数9个气候因子作为分析因素,应用欧氏距离模糊相似优先比法划分我国适宜引种太平洋黄松的区域.将全国划分为适宜区、次适宜区、不适宜区.     

基于随机森林的我国荞麦适宜种植区划及评价

本研究共获取196个荞麦分布点记录,采用相关性以及随机森林变量重要性分析,筛选出气候、土壤和地形三种类型15个环境评价因子,结合随机森林模型,预测我国荞麦的潜在种植区域,并划分荞麦适宜种植分布区,同时依据随机森林模型给出的变量重要性,分析影响荞麦生长的主导因子。结果表明,随机森林模型预测的我国荞麦适宜种植分布精度较高,荞麦的种植适宜区分布较广,从东北到南方的广阔地区均有分布,但荞麦高适宜种植区范围较小。气候因子对荞麦生长的影响最大,主导因子为日照时数(SH)、年均温(Bio1)和最热季降水量(Bio18),通过绘制主导因子的响应曲线,进一步明确其对荞麦生长的影响。本研究可为合理规划我国荞麦种植提供数据与参考。     

内蒙古东部农业热量资源的空间分异及玉米资源利用率

利用2017—2018年内蒙古东部(赤峰市、通辽市、兴安盟和呼伦贝尔市)及其周边35个气象站点日均温数据,基于≥10℃初始日、终止日、持续时间、积温和生长季(5—9月)积温占比,研究该区域农业热量资源的空间分异和资源潜力,并通过区域联合试验分析当前农户传统种植模式下玉米的资源利用状况。结果表明:内蒙古东部农业热量资源呈现东南-西北方向倾斜的纬度地带性,赤峰市、通辽市和兴安盟东南部热量资源较丰富,而兴安盟西北部和呼伦贝尔市热量积累相对不足;玉米生长季总热量与玉米产量密切相关,充分利用热量资源是玉米增产的重要因素;内蒙古东部≥10℃温度初始日差异大,通过选择适宜播期充分利用春季热量资源,是实现作物高产的必要条件。生长季积温占比的空间变异表明,在温凉区适时播种,在温暖、温热区种植晚熟品种,可充分利用农业热量资源,提高粮食产量。     

基于GIS的贵阳地区美味猕猴桃种植气候适应性区划

【目的】通过分析贵阳不同县区气候特点和影响美味猕猴桃生长的关键气象因子,建立区划指标体系,为贵阳地区猕猴桃产业合理规划布局提供科学依据。【方法】基于贵阳地区208个气象站点2000-2020年的气象数据,通过分析影响猕猴桃品质和产量的主要气候因子,采用GIS技术对贵阳美味猕猴桃种植适应性进行区划。【结果】贵阳地区热量、降水、光照均适宜猕猴桃生长发育。以年平均气温、年降水量、≥10℃积温、1月均温、7月均温、日照时数这6个气候因子作为划分贵阳地区美味猕猴桃栽培气候适宜的主要因子,每个指标分 4 级,对应高适宜、适宜、次适宜和不适宜,美味猕猴桃种植最适宜区位于贵阳地区四周的低海拔区域,适宜区位于贵阳地区中部偏北区域。【结论】贵阳地区均属于猕猴桃种植适宜区,目前实际种植情况与美味猕猴桃气候适宜性区划结果基本相符。     

北方旱寒区冬油菜种植气候适宜性研究

【目的】分析北方旱寒区冬油菜种植分布和气候条件之间的关系,确定影响冬油菜种植分布的主要气候因子,在区域尺度上划分冬油菜种植气候适宜性区域,为改进冬油菜生产布局,合理调整农业生产结构和种植布局提供参考依据。【方法】利用多年不同油菜品种地理分期播种试验数据和长序列气候数据,筛选影响冬油菜种植分布的潜在气候因子,采用基于DEM的小网格推算法建立潜在气象因子空间数据库,并在此基础上利用MaxEnt模型分析北方旱寒区冬油菜种植分布与气候条件的关系,确定影响北方旱寒区冬油菜种植分布的主要气象因子,模拟北方旱寒区冬油菜的潜在空间分布概率,并划分北方旱寒区冬油菜种植气候适宜性区域。【结果】潜在气象因子对冬油菜种植分布的总贡献率达到0.89,按贡献率大小确定影响北方旱寒区冬油菜种植分布的主要气候因子包括：年平均温度、负积温、极端低温、最冷月最低温度、最冷月平均温度;冬油菜在北方旱寒区潜在分布概率为0-0.84,按其分布概率将北方旱寒区冬油菜种植区域划分为4个等级：不适宜种植区域、次适宜种植区域、适宜种植区域和最适宜种植区域;冬油菜种植北界,大抵以吉林南部、内蒙古南部、新疆南部为界限,与传统冬油菜种植北界相比较,向北推进了1 200 km,纬度由39°N提升到45°N。【结论】北方旱寒区超过50%的地区都可以种植冬油菜,冬油菜种植区北移是可行的,且具有很大的扩展潜力,冬油菜将成为北方旱寒区重要的油料作物。这将突破原有传统的冬油菜种植区划,改变冬油菜生产的布局结构。     

基于GIS的云南省木薯种植适宜性区划

通过进行木薯种植适宜性区划研究,为云南省木薯产业的规划布局提供科学依据。根据云南省气候资源特点和木薯对生长环境的要求,分析确定了影响木薯生长分布的适宜性区划指标。结合云南省1∶25万地理信息数据、云南省109个气象站1981—2010年气候资料,选取年极端最低温度、年极端最高温度、年降水量、年平均温度、全年≥10℃活动积温5个气候因子,采用层次分析法求取因子权重,借助地理信息系统(GIS)空间分析技术对区划指标进行细网格推算,推算出无测站地区区划指标的空间分布情况,得出云南省1 km×1 km网格化气候资源空间分布结果,按照最适宜生长区、适宜生长区、次适宜生长区和不适宜生长区对云南省木薯种植进行区域划分,并制作云南省木薯种植区划专题图。区划结果表明:云南省种植木薯潜力很大,可以进一步发展木薯种植产业。     

广东仁化县与广西容县沙田柚气候 生态适应性比较

【目的】对比广东仁化县与沙田柚原产地广西容县在沙田柚种植中的农业气候相似性,分析广东仁化县种植沙田柚的生态气候条件优劣,为提升沙田柚产量和品质提供科学依据。【方法】收集广西容县和广东仁化县两个国家气象观测站1962—2018年的地面气象观测资料,采用农业气候相似程度的诊断方法,对影响沙田柚生长和品质的气候生态条件进行分析;应用欧氏距离计算两县间的气候相似距离系数,分析广东仁化县种植沙田柚的生态气候条件优劣。【结果】在广东仁化县和广西容县的生态气候条件中,年极端最高气温、≥10.0℃年积温、日平均气温≥10.0℃天数两地均能很好地满足沙田柚的生长需求;年平均气温仁化县适宜沙田柚的生长,容县会出现偏高的不利影响;最热月(7月)的平均气温仁化县更适宜沙田柚生长,其中,容县会出现偏高的不利影响,仁化县则偶尔出现偏低的不利影响;年极端最低气温容县适宜沙田柚生长,仁化县会出现偏低的不利影响;最冷月(1月)的平均气温容县略优于仁化县,其中,仁化县会出现偏低的不利影响,容县则会出现偏高的不利影响。仁化县与容县间沙田柚主要生长期气候因子欧氏距离系数的均权综合系数为0.68,为3级相似。【结论】广东仁化县的生态气候条件能满足沙田柚的生长需求,可引种和驯化种植沙田柚,但在种植中要注意防御年度最低气温和最冷月(1月)平均气温偏低可能造成的不利影响。     

河南省商丘市气候变化对玉米产量的影响

为探明气候变化对豫东玉米(Zea mays L.)产量的影响,以河南省商丘市为研究区域,根据1991～2010年河南省商丘市气候变化和玉米产量资料,利用数学统计与Thomthwaite memoriae模型,结合未来气候预测结果定量分析了气候变化对玉米产量的影响.结果表明,在全球气候变暖的背景下,玉米产量整体上呈波动上升趋势;主成分分析表明,气温、降水量与极端温度为影响玉米产量的主要气候因子,降水过多及低温对玉米生产不利.河南省商丘市“暖温型”气候有利于玉米生产力的提高,“冷干型”气候对玉米生产最为不利.     

基于GIS的托里县春玉米气候适宜性区划

利用新疆托里县周边10个气象站1961~2015年的逐日平均气温、≥10℃积温、霜日数、≥35℃日数和站点经纬度、海拔高度等资料,在ArcGis平台上完成基于数字高程模型(DEM)数据的气候要素的栅格化数学模型。根据春玉米种植气候区划指标对托里县种植春玉米进行气候适宜性划分。结果表明:托里县春玉米种植气候区划共划分为5个亚区。晚熟春玉米适宜种植区位于海拔900 m以下的平原地区;中熟春玉米适宜种植区主要分布在900~1 150 m的山前倾斜平原地带;中熟春玉米次适宜种植区主要分布在适宜区上部,海拔高度在1 150~1 250 m的狭窄范围内,但成熟期有一定的低温危害风险;早熟春玉米次适宜区主要分布在海拔高度1 250~1 450 m的低山、丘陵地带,但成熟期有遭受低温危害的风险,部分年份玉米籽粒不能正常成熟;玉米不适宜种植区在海拔1 500 m以上的山区,该区无法满足玉米对热量条件的需求。     

气象要素对陇东春玉米产量及品质的影响

利用1961—2020年西峰区气象要素资料及2018—2020年开展的全国农业气象试验站玉米区域联合试验（西峰区春玉米分期播种试验）资料，探究气象要素对陇东春玉米（Zea mays）产量及品质的影响。结果表明，1961—2020年西峰区年平均气温、年平均最高气温、年平均最低气温、≥10℃积温均呈显著升高趋势，年降水量、日照时数均呈减少趋势且不显著；分期播种期间各年份不同播期具有不同气象条件，拔节-抽雄期春玉米需水量大，2018年降水量最多，有利于春玉米生长，2020年遭遇春旱，对春玉米生长不利，2020年连阴雨持续天数长、量级大，影响春玉米授粉、灌浆；每年SD2(4月22日)、SD3(5月12日)播期光、热、水匹配程度对春玉米生长发育的影响相较于其他播期更高；出苗后气温升高、出苗-七叶期和乳熟-成熟期≥10℃积温升高、七叶-乳熟期降水量增加、出苗-七叶期日照时数增加均有利于春玉米增产。4月下旬至五月中旬播种可以提高春玉米粗蛋白质、粗脂肪含量，对粗淀粉含量的影响不明显。陇东春玉米种植应根据不同的气候年份选择适宜播期。     

行业快递

正农业部办公厅推介2012年玉米主导品种玉米(28个)1黄淮海地区郑单958:适宜在我国黄淮海夏玉米区中等以上肥力地种植。浚单20:适宜在河南、山东、河北中南部、陕西、安徽、江苏及山西运城夏播区,以及内蒙古≥10℃活动积温3000℃以上地区种植。     

中国双季稻种植区的气候适宜性研究

【目的】从国家层次和年尺度阐明影响中国双季稻种植分布的主导气候因子,揭示中国双季稻种植分布及其气候适宜性,可为优化双季稻生产布局、改进种植制度和确保粮食生产安全提供科学依据。【方法】从中国区域和年尺度选取影响中国水稻种植分布的潜在气候因子,利用双季稻的地理分布信息及其对应的气候资料,结合最大熵模型和ArcGIS软件的空间分析功能,阐明影响中国双季稻种植分布的主导气候因子并构建中国双季稻种植分布与气候的关系模型。【结果】影响中国双季稻种植分布的主导气候因子有：年降水量、最暖月平均气温和稳定通过18℃持续日数,它们对双季稻种植分布的累积贡献率达潜在气候因子的99.1%;基于主导气候因子和最大熵模型构建的中国双季稻种植分布与气候的关系模型能够很好地模拟中国双季稻种植区分布;中国适宜种植双季稻的国土面积达174万km2,远大于目前种植面积;根据待预测区双季稻的存在概率给出了中国双季稻种植区的气候适宜性分区,并分析了各气候适宜区的主导气候因子特征。【结论】利用最大熵模型构建的中国双季稻分布与气候的关系模型揭示了中国双季稻种植区的潜在分布及其气候适宜性,从气候适宜性角度来说,中国双季稻种植面积还有很大的扩展潜力。     

汉中市元胡种植气候区划

利用陕西汉中市11个县(区)气象观测站1971—2010年的标准气候资料,选取年平均气温和≥10℃的积温作为汉中市元胡种植气候区划因子,并建立区划因子与地理信息的回归模型,确定汉中市元胡种植气候区划综合指标,利用元胡气候区划的临界值把汉中市元胡种植区划分为适宜、次适宜及不适宜种植区,并分区进行了评述。