廊坊市夏玉米干旱气象保险指数研究——以霸州市为例

利用廊坊市霸州市农业气象观测站点1980—2018年的逐日气象资料和1993—2018年夏玉米产量资料,基于水分亏缺率构建夏玉米干旱气象指数,通过分析夏玉米干旱气象指数与相对气象产量之间的关系,构建夏玉米灾损模型,提出夏玉米干旱保险赔付标准,厘定干旱保险纯费率,设计夏玉米干旱气象指数保险产品。结果表明,在拔节期至乳熟期内发生干旱对夏玉米产量影响最大,选取拔节期至乳熟期和全生育期的干旱气象指数进行灾损分析,构建减产率模型,将夏玉米分为轻旱、中旱、重旱和严重干旱4个等级。设计夏玉米干旱保险赔付标准,起赔标准为干旱气象指数40%,在拔节期至乳熟期保险费率为5.6%,保费357.6元/hm~2,全生育期保险费率6.5%,保费395.7元/hm~2。     

水稻农业气象指数保险产品设计——以浙江省为例

【目的】设计水稻农业气象保险指数产品,为水稻政策性农业保险可持续发展提供技术支撑。【方法】利用水稻产量灾损与气象因子、大气环流指数的密切关系,建立单季稻产量灾损模型。利用长序列的历史气象资料,基于Beta方法,计算全省各县(市)各级灾损的风险概率,设计不同诱发系数下的纯保险费率及保费,综合区域产量指数保险和气象指数保险优点,设计水稻农业气象指数保险合同。【结果】依据水稻减产风险概率,确定沿海台州、温州、舟山、宁波地区中18个县(市)的诱发系数为7.5%,兰溪等16个县(市)的诱发系数为5.0%,嘉兴等34个县(市)的诱发系数为2.5%;确定了3个区域不同诱发系数下的纯保险费率及保费;依据诱发系数及灾损模型,设计了农业气象保险指数的合同。【结论】农业气象保险指数依据保险经营需求设计,充分运用气象部门水稻产量预测的成熟技术,采用客观的气象数据定损,是水稻农业保险方案的重要创新。该指数的运用,有助于降低逆选择,基本解决传统农业保险中理赔时效低、成本高以及理赔准确度低的弊病,促进农业保险的可持续发展。     

冬小麦农业气象保险指数研究 ——以连云港地区为例

利用连云港市近30年冬小麦产量数据以及相关年份气象要素数据,使用5年直线滑动平均方法,分离出气象产量,将气象产量与各种气象因子进行相关性检验,根据研究结果,选取相关性显著的气象因子,设计气象指数产品.结果显示,不同生育期内,冬小麦产量的影响因子不同,因此可以设计出多种农业气象指数产品,对冬小麦气象指数与相对气象产量进行回归分析处理,计算出不同相对气象产量范围内所对应的气象指数临界阈值.根据长时间序列气象指数的数据,计算出连云港市农业气象指数各等级灾损的风险概率,同时建立关于冬小麦产量的灾损模型,并且分别得出不同免赔额下各气象指数的保险纯费率.结果显示,在免赔率为0％时,各农业气象指数产品保险纯费率在2.35％～5.66％之间,研究结果可为连云港市冬小麦开展政策性气象指数保险提供科学依据.     

成都2015年高温干旱对水稻生长及产量的影响

利用降水距平百分率、土壤相对湿度、湿润指数分析农业干旱程度,用高温日数分析2015年成都高温对干旱影响的强度,以及在高温干旱双重胁迫下对水稻生长发育和产量的影响.结果表明,2015年7月中下旬成都各区县发生不同程度的农业干旱,高温加剧干旱的影响强度,在高温干旱双重胁迫下水稻抽穗困难、叶片提前枯黄,后期产量测产中干旱区水稻有效穗率低、空秕率增加,导致产量降低.     

不同土壤水分能量及气象因子对水稻腾发量的影响

采用盆栽试验,探讨了不同土壤水分能量和气象因子对水稻腾发量的影响。在水稻的不同生育阶段进行不同程度的土壤水分能量调控,分析受控生育阶段水稻腾发量的变化及其对产量的影响,及受控生育阶段内腾发量的典型日变化规律;利用典型日内充分供水条件下的腾发量数据及相应时段的气象资料,通过逐步回归建立了多元线性回归模型。结果表明:不同生育阶段土壤水分能量调控,对水稻腾发量影响趋势相同,但对产量影响趋势不同;晴天时各处理腾发量强度曲线呈明显的单峰变化,阴天时则无明显规律;诸气象因子中总辐射强度、相对湿度和风速进入了逐步回归模型。在气象因子相同的情况下,腾发量的大小由各处理的土壤水分能量大小决定;相同土壤水分能量下,在水稻腾发量中起主要作用的气象因子是辐射强度、相对湿度和风速。     

四川水稻产量及其构成要素对不同生育期气候因子的响应分析

水稻是中国和四川最主要的粮食作物,气候变化已对其产量及构成要素产生显著影响,研究水稻不同生育期间气候因子在产量形成中的作用,能为水稻灾损判定提供一定的参考和借鉴。本文在水稻分区及分生育期的基础上,选取了四川省24个农业气象观测站和2个农业气象试验站33年的水稻生育期及产量构成要素资料,采用线性回归、相关分析等统计方法,从较微观的层面分析了气候变化对水稻产量构成因子的影响。结果表明:四川省大部区域水稻空壳率与孕穗到抽穗期温度、降水量成负相关;穗粒数与孕穗到抽穗期最低气温和降水量成正相关;千粒重与抽穗到成熟期温度成负相关。     

苏皖鄂地区一季稻产量灾损的风险区划

以长江中下游稻区的苏皖鄂3省为研究区,选用该地区1970—2006年183个县(市、区)一季稻产量统计资料,对一季稻产量进行灾损风险区划。首先,计算研究区平均减产率,然后采用气候统计方法和小波分析方法对平均减产的年际变化特征进行分析,并以平均减产率、减产率变异系数、不同减产率风险概率和抗灾系数为风险评价指标,构建一季稻的产量灾损综合风险指数模型。在计算各站点风险指数的基础上,对产量灾损进行风险区划。结果表明,研究区平均减产率呈下降趋势,研究时段内表现出20、8年的周期变化,减产站点百分比超过90%的年份为1980、2003年;研究区大部分地区的产量风险指数≤0.1,均处于低风险区,处于中风险区和高风险区的站点分别占所有研究站点的9.8%、3.3%,其中,中风险区的空间分布较为零散,且主要分布在湖北的西南部、东部和安徽的北部,而高风险区主要分布在安徽的西北部和江苏东部的启东、泗洪地区。该区划结果可为水稻生产的防灾减灾工作和种植布局优化提供科学参考。     

陇东地区主要农作物干旱灾损风险分析及区划

【目的】研究陇东地区冬小麦和春玉米种植的干旱风险,为指导该区农业生产的合理布局和有效地进行防灾减灾提供科学依据。【方法】从陇东主要农作物产量灾损角度出发,利用作物产量资料和气象资料,对历史干旱灾损情况(干旱分布、干旱发生强度和频率、干旱灾损分布)、受灾体种植面积比例和当地产量水平等方面进行综合分析,建立干旱灾损风险评估模型,确立综合区划指标,并进行干旱灾损风险区划。【结果】陇东多数县(区)冬小麦、春玉米因旱减产率大于20%的年份分别超过20%和14%;冬小麦、春玉米生育期间各类干旱发生频率分别为53%~94%和34%~80%;环县是陇东地区干旱发生最多,重度、极重度干旱发生频率最高的地区,冬小麦、春玉米干旱灾损率最大值均在环县,分别大于30%和20%;根据标准化风险指数将陇东冬小麦、春玉米种植区域分为低、中、较高和高4个风险区,对应的标准化风险指数(Ei)冬小麦分别为:Ei≤0.1,0.1Ei≤0.3,0.3Ei≤0.5,Ei0.5,春玉米分别为:Ei≤0.2,0.2Ei≤0.5,0.5Ei≤0.7,Ei0.7。【结论】陇东冬小麦和春玉米干旱风险分布自南向北逐渐增加,呈纬向分布;陇东北部是高风险区,中北部是较高风险区,中南部是中度风险区,东南部是低风险区。     

水稻暴雨灾害保险气象理赔指数设计

【目的】设计水稻暴雨灾害保险气象理赔指数,为开展水稻政策性农业保险提供技术支撑。【方法】根据水稻遭受暴雨灾害造成的减产率与气象因子、下垫面条件的关系,建立单季稻暴雨灾害减产率模型,利用GIS技术将减产率确定到各种复杂地形下,综合区域产量指数保险和气象指数保险的优点,设计精细化到自然村或村民小组一级的水稻暴雨灾害保险气象理赔指数。【结果】确定了以自然村或村民小组为基本区域的水稻暴雨灾害保险气象理赔指数。不同的典型降雨过程和0716号强台风"罗莎"影响过程资料对单季稻暴雨灾害减产率模型的模拟结果表明,该模型能有效地模拟复杂地形下单季稻遭受暴雨灾害减产率分布,能提供可信度高的单季稻暴雨灾害灾损评估。当模型计算的水稻减产率≤30%时,理赔指数为0,赔付率为0;水稻减产率大于30%时,理赔指数等于水稻减产率,赔付率为水稻减产率。【结论】单季稻暴雨灾害减产率模型能根据降水量、风力计算浙江省杭州市余杭区各自然村单季稻遭受暴雨灾害的减产率,在此基础上结合区域产量和气象指数优点设计的气象理赔指数,在一定程度上有助于降低目前中国传统农业保险中存在的弊病。     

江苏省水稻高温热害气象指数保险区划

在准确评估农业生产风险基础上,合理区划可以有效地减小气象指数保险产品的基差风险,是我国政策性农业保险可持续发展的重要保障。结合历史气象资料和水稻产量资料,以江苏省为例,采用Logistic曲线方程定量描述高温热害对水稻产量损失的影响程度,通过灾害分离和去偏离值的方法选取样本,利用最优化技术确定参数,构建水稻高温热害保险气象指数。在此基础上,利用关联灾损的热害表征量划分区域,通过与高温致灾因子区划结果进行空间对比以及典型高温热害年份灾损发生情况的定量分析,来评估水稻高温热害的发生特征和规律。经研究发现,江苏省水稻高温热害呈现"西南重、东北轻"的特征,典型发生年份的高温热害指数与减产率有较好的对应关系。气象指数保险风险区划结果在表征灾害发生规律的同时更好地体现了相应的灾损情况,进一步说明高温热害保险指数具有较好的适用性,有利于减小基差风险,提高后续单一灾害保险产品设计的精确性。     

宜宾市气象干旱对水稻产量的影响

本文通过对宜宾市综合气象干旱指数CI、不同程度干旱日数与宜宾市水稻产量进行相关分析,研究不同时段干旱对宜宾市水稻产量的影响。结果表明,3月出现气象干旱对水稻产量形成有利;4月、5月、7月出现气象干旱,对水稻产量形成不利,其中5月分蘖期干旱对产量影响最大。     

邯郸农业气象灾情分析与评估

基于《邯郸市统计年鉴》1994-2007年有关数据统计资料,对邯郸市的主要农业气象灾害及综合灾情进行统计分析,并就气象灾害对粮油棉产量影响做灰色关联度分析。结果表明,1994-2007年邯郸农业因气象灾害造成的总受灾率和总成灾率呈现出波动性下降趋势,灾损严重年份农业总产基本也呈减产趋势,灾害性天气直接影响着农业生产;干旱造成的农业受灾面积最大,风雹造成的灾害次之。灰色关联度分析表明风雹灾对邯郸粮油棉产量造成的影响程度最大,其次为旱灾和水灾;气象灾害造成的农业受（成）灾面积与农业产量之间无明显的正相关关系。     

吉林省春玉米生长期干旱指标研究

【目的】通过确定春玉米干旱指标为吉林省春玉米防灾减灾对策和措施的制定提供参考和气象依据。【方法】基于吉林省春玉米主要种植区(公主岭、农安、榆树)的历史气象资料,利用平行分析法分析当地春玉米种植气候条件的适应性;采用三次多项式拟合模拟趋势产量,从而分离出气象产量;分析相对气象产量与发育期各旬降水量的Pearson相关性;利用降水量、降水负距平、干燥度3个指标构建了春玉米干旱指标;引入干旱综合风险指数进行风险评估。【结果】(1)春玉米全生育期中,除乳熟-成熟期的温度条件略低外,其余光热条件基本能满足各发育期的要求,影响产量的主要因子是降水条件;(2)通过对丰歉年降水量的对比得到三地春玉米各发育期平均降水量干旱指标:出苗-拔节期为112.8 mm;拔节-抽雄期为102.9 mm;抽雄-乳熟期为139.6 mm;乳熟-成熟期为32.2 mm;(3)以降水负距平和干燥度为指标,由减产率得到三地春玉米全生育期轻旱、中旱、重旱、特旱的的干旱指标;(4)以干燥度为指标,得到各发育期轻旱、中旱、重旱、特旱的干旱指标;(5)公主岭遭受干旱风险较高,农安风险较低,榆树的干旱综合风险指数介于公主岭和农安之间。【结论】根据干旱指标及当地具体情况,农业部门可以制定有针对性的应对干旱措施,从而提高玉米的产量及质量。     

宜宾气象干旱对水稻产量的影响分析

本文通过对宜宾综合气象干旱指数CI、不同程度干旱日数,与宜宾市水稻产量做相关分析,研究不同时段干旱对宜宾水稻产量的利弊影响,结果表明,3月出现气象干旱对水稻产量形成有利, 4月、5月、7月出现气象干旱,对水稻产量形成不利,其中,5月分蘖期干旱对产量影响最大。     

连云港市气候变化对水稻产量的影响

利用江苏省连云港市近年的气象资料分析出气候变化趋势,并对应水稻(Orvza sativa L.)气象产量的变化,分析在当今气候变暖的背景下气象因子对水稻产量的影响。结果表明,在水稻全生育期,最高气温、最低气温、平均气温、降水都呈逐年上升趋势,日照时间和温差呈逐年下降的趋势,各气象因子在不同地区也呈现相同的变化趋势,但变化程度不相同。在水稻的6个生育期阶段,气象因子的变化趋势与全生育期基本相同,但在各地区各生育阶段也存在着不同的变化趋势。在水稻全生育期,通过特征分析表明,降水量与水稻产量的相关性最高,由降水在水稻全生育期的变化趋势可以看出,降水量的变化使得水稻产量增加。水稻在移栽返青期的温差与抽穗开花期和灌浆成熟期的最高气温、温差、日照时间对水稻产量的影响最为明显。最高气温在近年呈上升趋势,将有利于水稻产量的增加,而温差与日照时间呈减小趋势,将会对水稻造成减产。     

陇东地区主要农作物干旱灾损动态评估

[目的]为陇东地区旱灾动态监测及灾损评估提供依据。[方法]利用陇东冬小麦、春玉米的产量资料及其相应的生育期、土壤含水量和气象资料,计算作物的因旱减产率,分析不同时期水分亏缺率与作物因旱减产率之间的关系,并建立主要农作物的干旱灾损动态评估模型。[结果]冬小麦各类模型的误差值均小于春玉米,冬小麦累乘模型效果好于累加模型和简化模型,而春玉米累乘模型效果明显差于累加模型和简化模型,因此实际应用中要通过比较,因地制宜,选用适合的模型进行监测和评估。[结论]应用干旱灾损动态评估模型可及时了解陇东地区干旱对主要农作物产量影响的动态变化。     

四川省气候干湿变化的特征及其影响因子

为四川农业区划及生产应用提供科学依据,选择1980-2016年四川省32个气象站点逐日气象数据资料,采用Penman-Monteith模型计算各站点参考作物蒸散量和地表湿润指数(SWI),并运用气候倾向率、敏感性系数、气象因子敏感系数贡献率与Arcgis空间插值等方法分析SWI,研究四川省气候的干湿变化特征及其影响因子。结果表明:四川气候总体呈干旱化趋势,东部与南部干旱趋势较大,其余地区均呈湿润趋势;SWI相对1980s、1990s、2000s和2010s4个年代际呈先逐渐变湿润再逐渐变干旱的过程,其季节差异较大,冬春季呈季节性干旱;敏感性最高的气象因子是日照时数,其次是相对湿度;对SWI贡献率最大的气象因子是相对湿度,其次是日照时数。     

干旱胁迫对水稻生育性状与生理指标的影响

为了明确水稻不同生育阶段干旱胁迫对生育性状及生理指标的影响,以‘农大3号’（生育期145天）品种为试验材料,利用盆栽的形式,人工控制土壤水势(-75 kPa),分别在水稻不同生育阶段进行了干旱胁迫对水稻生育和生理指标影响的试验研究。结果表明,分蘖期干旱单穴有效穗数减少6.05~9.52个,干旱越早影响越大。无论任何时期干旱胁迫,处理过后均可以导致干物重下降,成熟期下降幅度为11.20~25.94 g/穴,孕穗期>分蘖期>出穗后各时期。叶面积指数的下降则是体现在干旱过后的下一阶段上,随着CK区基部叶片的衰老与黄化,各处理的叶面积指数逐步与CK接近,干旱越早,生育后期差异就越小。干旱对功能叶片（顶部3叶）长度的影响主要体现在分蘖后期、孕穗前期和孕穗中期,这3个阶段干旱,会明显导致顶部3片功能叶片变短。干旱对灌浆期剑叶和倒2叶的光合速率的影响主要体现在分蘖期和孕穗期,孕穗期>分蘖期>出穗期、灌浆期,剑叶光合速率降低幅度为3.25%~26.50%;倒2叶与剑叶的趋势一致,比CK下降3.93%~39.66%,下降幅度大于剑叶,乳熟期、蜡熟期干旱,测定时尚未进行干旱处理,两片叶的光合速率略高于CK。无论任何时期干旱胁迫,干旱过后都会导致叶绿素含量(SPAD)上升。水稻不同生育阶段干旱胁迫,均能导致单穴有效穗数下降、生物产量降低、功能叶片变短、LAI降低、光合速率下降,最终导致产量下降3.57%~50.79%。     

气象灾害对江西省不同季水稻产量影响的灰色关联分析

选取1986—2014年江西省早稻、中稻、晚稻单产数据以及水稻因不同气象灾害(旱灾、洪涝灾、风雹、霜冻和台风)造成的受灾、成灾和绝收面积数据,运用灰色关联分析法计算不同季水稻单产与5种气象灾害的关联系数,并利用相关数据计算不同季水稻的灾损量和灾损率。结果表明,不同季水稻单产与洪涝灾害的关联系数大,说明洪涝灾害对水稻产量的影响程度大;从时间跨度看,不同季水稻单产受气象灾害影响程度除风雹外都在减弱;不同季水稻由于播种和收获时间不同,受到气象灾害的影响程度不同,中稻受影响程度高于早稻和晚稻。灾损量分析结果显示,江西省气象灾害造成稻谷年均减产162.9万t,相当于年均31.33万hm2水稻种植面积的产量。最后,提出了建设高标准农田、加强农田水利、路渠配套等基础设施建设实现旱涝保收,合理规划不同季水稻种植区域等水稻生产和防灾减灾方面的对策建议。     

干旱胁迫对大豆品质及产量的影响

采用盆栽试验,研究了不同生育阶段不同干旱胁迫条件下对大豆品质及产量的影响。结果表明,大豆蛋白质含量在营养生长阶段干旱胁迫呈上升的趋势,在生殖生长阶段呈下降的趋势,而大豆脂肪含量在各生育阶段干旱胁迫都有所提高。大豆各生育期干旱胁迫除苗期轻旱处理产量有所增加外,其他各生育期干旱处理大豆的产量都显著降低,特别是花荚期、鼓粒成熟期重旱处理减产幅度分别达77.9%、83.0%基本绝收;各生育期干旱胁迫对大豆产量影响程度表现为鼓粒成熟期>花荚期>分枝期>苗期。