东北地区玉米主要气象灾害风险评价与区划

【目的】东北地区是中国重要的粮食生产基地,冷害、干旱、涝害是造成该地区玉米产量不稳定的主要气象灾害,本文旨在准确、定量评估东北玉米不同发育阶段和生育期主要气象灾害风险,为区域农业生产规划、气象灾害的预防和减轻提供科学依据。【方法】基于自然灾害风险理论和农业气象灾害风险形成机理,利用构建的东北玉米发育阶段主要气象灾害风险评价指标体系、发育阶段及生育期主要气象灾害风险评价模型,对播种-七叶、七叶-抽雄、抽雄-乳熟、乳熟-成熟4个发育阶段冷害、干旱、涝害的危险性,承灾体的暴露性和脆弱性,人类防灾减灾能力4要素分别进行评价,对发育阶段及生育期主要气象灾害风险进行评估,利用系统聚类方法对评价结果进行区划。【结果】发育阶段冷害危险性大致由西向东递增,基本呈带状分布,生育早期,冷害危险性中高值区主要分布在长白山地和黑龙江东南部;生育后期,冷害危险性中高值区主要位于长白山地、黑龙江研究区东南及北部地区。4个发育阶段干旱危险性均大致由东向西或由东南向西北递增,呈带状分布。发育阶段涝害危险性具有明显的区域差异,辽宁东南部为涝害易发区,播种-七叶,整个研究区涝害危险性较低,发生涝害的可能性较小;后3个发育阶段,涝害危险性高值区主要分布在辽宁东南部。播种-七叶,主要气象灾害风险呈东北-西南走向的带状分布,中低值区分布在东北地区中部,中高值区主要分布在东北地区西部和东部。七叶-抽雄,主要气象灾害风险基本由东北向西南方向递增,中低值区主要分布在黑龙江、吉林中部和东北部,中高值区主要分布在东北地区西部、吉林东南部、辽宁东部和南部,抽雄-乳熟、乳熟-成熟及生育期,主要气象灾害风险基本由东向西递增,中高值区主要位于黑龙江研究区西部、吉林西部及辽宁大部分地区。播种-七叶,主要气象灾害高风险区分布在青冈、东宁、白城、乾安、长白,大部分地区为中等风险;七叶-抽雄,高风险区分布在辽宁东南部的宽甸、岫岩、庄河;前两个发育阶段,高风险区零星分布或者区域面积较小。抽雄-乳熟、乳熟-成熟及生育期,高风险区域面积增大,呈片状分布在黑龙江研究区西部、吉林西部及辽宁东部的宽甸、岫岩。【结论】东北玉米不同发育阶段和生育期冷害、干旱、涝害主要气象灾害风险呈不同的分布形式。前两个发育阶段高风险区域较小;后两个阶段及生育期,高风险区域面积增大,呈片状分布在黑龙江研究区西部、吉林西部及辽宁东部的宽甸、岫岩。     

中国小麦自然灾害风险综合评价初步研究

【目的】探索建立作物自然灾害风险综合评价方法,对省级单元小麦自然灾害风险进行综合分析和评估。【方法】基于区域自然灾害理论,构建作物自然灾害风险综合评价指标体系,利用层次分析法和差异化赋权方法,综合加权得到灾害风险综合评价指标（I）,基于I进行风险综合评价和分级,并利用小麦因灾损失估算值（L）进行验证。【结果】基于以小麦为承灾体的不同类型灾害发生频次和危害程度分析致灾因子的构成和危险性的区域分异;利用14个评价指标对不同省区小麦自然灾害的孕灾环境不稳定性（S）、致灾因子危险性（H）、承灾体脆弱性（V）和抗灾减灾能力（C）进行了评价和比较;利用各省区小麦自然灾害风险综合评价值,借助GIS技术将风险评价结果进行直观化表达,显示西北麦区、黄淮麦区和长江中下游麦区的省区具有较高的灾害综合风险,风险评价值与基于灾情数据的小麦灾损估算值显著相关。【结论】评价方法和结果可用于寻求和发展风险监测、预警、防灾减灾等缓解小麦生产风险的综合策略。     

长江中下游地区双季早稻冷害、热害综合风险评价

【目的】针对长江中下游地区双季早稻生长过程中的冷害、热害发生情况,对种植区进行综合风险评价和区划,以期科学指导长江中下游地区双季早稻生产。【方法】利用长江中下游双季早稻种植区1961—2012年气象资料、1981—2010年农业气象资料及气象灾害和社会统计资料,以发育期为时间尺度,为早稻生长季综合灾害发生情况构建危险性评价模型,为承灾体的脆弱性构建脆弱性评价模型,为承灾体的暴露性构建暴露性评价模型,为社会防灾减灾能力构建防灾减灾评价模型。依据灾害风险形成机制,采用自然灾害风险指数方法结合上述4要素构建综合灾害风险评价模型并对种植区进行风险区划。【结果】用灾害指标值、发育期权重系数、灾种权重系数构建各发育期危险性评价模型,结果表明湖南南部和江西东南部危险度很低,冷害和热害都很少发生,是优良的双季早稻种植区。湖南、江西腹地危险度在0.3左右,是由于灌浆期热害较强导致危险度略高。湖北地区危险度东高西低,种植条件略差,其中阳新和蕲春分别受分蘖期冷害和孕穗期冷害的严重影响,危险度较高。浙江除分蘖期危险度低之外,其他各发育期的危险度都比其他省高,特别是灌浆期高温热害严重影响早稻产量,是双季早稻种植的高危险度区。以产量变异程度作为评价指标构建脆弱性评价模型,结果表明浙江中东部、江西中南部、湖北种植区脆弱度较低,湖南宁乡、茶陵等地脆弱度较高,江西北部脆弱度最高,灾害性天气发生的年份当地产量波动较大。以植被覆盖度为评价指标构建暴露性评价模型,结果表明湖南中东部和江西地区暴露度最高,双季早稻种植面积占耕地面积最高达85%,而浙江和湖北双季早稻种植区暴露度较低。以农业机械总动力、农民人均纯收入和化肥施用量作为指标构建防灾减灾能力评价模型,结果表明浙江全省防灾减灾能力最高,湖南中部、湖北西部地区和江西南部防灾减灾能力较强,其他地区防灾减灾能力都偏低。以危险性、脆弱性、暴露性、防灾减灾能力4个要素作为风险评价因子共同构建风险评价模型,结果表明浙江中西部、江西东北部、湖南中部、湖北东部基本为高风险区,湖南南部、江西东南部和浙江东部大致处于低风险区,其他地区为中等风险区。【结论】长江中下游4省分别需采取不同措施降低双季早稻种植风险：浙江中西部调整播期,江西加大资金投入,湖南调整产业结构,湖北改善种植条件。     

四川盆区油菜花期连阴雨灾害指标及风险分析

【目的】针对四川盆区春季连阴雨灾害发生情况,对油菜花期连阴雨灾害综合风险分析和评估,为防灾减灾和灾害保险研究提供科学基础。【方法】利用四川盆区 1981—2020 年 105 个气象观测站的气象资料,结合油菜生产观测资料、农业统计资料及基础地理信息,对危险性、暴露性、易损性和防灾减灾能力 4 要素指标进行定量评价,并分别建立评价模型。依据自然灾害风险形成机制,构建综合风险评价模型并进行风险区划。【结果】盆东平行岭谷区、盆南丘陵区和盆周边缘山地西南部是油菜花期连阴雨灾害的高危险性区;盆中浅丘区暴露性最高;高脆弱性区域较分散,在盆南丘陵区和盆西平原区分布相对较多;盆西平原、盆南丘陵区防灾减灾能力较强;油菜花期连阴雨灾害综合风险高风险区多集中在盆东平行岭谷区、盆南丘陵区和盆中浅丘区中部,低风险区主要分布在盆西平原区中部及盆周边缘山地区;中风险区分布最广,占四川盆区耕地面积的 45% 以上。【结论】研究结果与四川盆区气候背景、农业气象灾害时空分布特点一致,能呈现和解释四川盆区油菜花期连阴雨灾害风险。     

基于GIS和模糊数学的神农架村镇山洪风险评价

神农架林区山洪灾害频繁发生,为了评价神农架各个地区的灾害状况,给当地政府进行灾害防御规划提供技术支撑,根据山洪灾害的发生机制和山洪灾害风险评价原理,从致灾因子危险性、孕灾环境暴露性、承灾体脆弱性、防灾减灾措施4个角度构建了神农架林区村镇山洪灾害风险模糊综合评价模型,结合层次分析法并采用GIS分析技术对其进行了多层次的模糊综合评价。结果表明,林区山洪灾害危险性主要受降雨量影响,总体趋势是西南部高于东北部;山洪灾害暴露性风险分布区域性较强,主要集中在中部和西部;脆弱性风险相对较小;防灾减灾能力全区都整体偏弱,林区基础设施建设亟需加强。神农架林区山洪综合风险高值区集中在西部的木鱼镇和大九湖乡两个旅游重镇,较高及以上风险面积占全区面积的24.92%。     

四川省单季稻暴雨洪涝灾害风险区划

【目的】分析四川省单季稻暴雨洪涝灾害的风险水平,为调整当地水稻种植规划和防灾减灾提供参考。【方法】利用1961-2017年四川省单季稻主产区123个气象观测站观测数据,46个农业气象观测站30年(1986-2015年)观测资料,结合四川省气候区划结果将四川省单季稻主产区划分为7个区域,确定四川省单季稻暴雨洪涝灾害敏感期(拔节期-孕穗期、孕穗期-抽穗期和抽穗期-成熟期),最终根据农业气象灾害风险理论,从灾害风险的致灾危险性、承灾体脆弱性、承灾体暴露度和防灾减灾能力4个因子出发,构建四川省单季稻暴雨洪涝灾害风险区划指标体系,对四川省单季稻不同生育期的暴雨洪涝灾害风险进行评估和区划。【结果】四川省水稻暴雨洪涝灾害高风险区主要集中于暴雨日数及暴雨洪涝发生频率较高的3个区域,一是盆中丘陵区西南部,二是盆中丘陵区西北部,三是盆东平行岭谷区;低风险区主要位于四川省的南部和北部,该区域暴雨危险等级中等或偏轻,山地多,地形起伏大,当地水稻种植率低;其余地方为中等风险区。【结论】四川省水稻暴雨洪涝灾害以中、低风险区域为主,高风险区主要集中在四川三大暴雨区。     

基于GIS的水稻气象灾害风险评估——以四川广元旺苍县为例

为研究旺苍县水稻气象灾害风险,本研究利用1981-2017年旺苍县附近4个国家气象站和2012-2017年19个旺苍县乡镇区域站气象资料,以及4个县和35个乡镇统计年鉴数据,通过相关分析确定水稻生育期内主要气象灾害,利用自然灾害风险评估原理,综合分析孕灾环境敏感性、致灾因子危险性、承灾体脆弱性、承灾体暴露性以及当地防灾减灾能力,分别评估生育期内不同气象灾害风险,利用层次分析法和加权综合评价法构建水稻气象灾害评估体系,并对其进行综合风险评价.结果表明:旺苍县水稻气象灾害风险分布由西南向东北递减,高风险和次高风险区域主要分布在白水镇、尚武镇、枣林乡、嘉川镇、东河镇、柳溪乡、黄洋镇、龙凤乡、普济镇、农建乡、化龙乡、木门镇、九龙乡等西南部乡镇;低风险性区域主要分布在檬子乡、大河乡、鼓城乡、水磨乡、万山乡、五权镇、大德乡、大两乡东部等东北部地区,实际生产中要选育抗性强的水稻品种,尤其是高风险和次高风险地区,不断提高当地抵御灾害风险的能力.     

洪泽县主要气象灾害风险区划分析

考虑致灾因子危险性、孕灾环境敏感性、承灾体易损性和防灾减灾能力4个方面,建立基于Arc GIS应用技术的灾害风险指数评估模型;再找出各评价因子的影响程度,计算各灾种的风险系数;根据当地实际情况,在Arc GIS应用技术的支持下,按高风险区、中等风险区、低风险区3个等级,绘制气象灾害风险区划图,为科学制定气象灾害防御规划、防灾减灾、降低灾害损失提供技术参考。     

基于SPI指数的青海省东部地区干旱灾害风险区划

本文利用青海省东部地区6个县的气象、社会经济和地理信息数据,从干旱灾害的致灾因子危险性、孕灾环境脆弱性、承灾体易损性和防灾减灾能力4个方面选取11个评价指标,运用GIS空间数据分析功能完成了青海省东部地区干旱灾害风险评估与区划。结果表明青海省东部地区干旱灾害风险在中部和南部地区的风险性较高,东北部和西部以及北部偏西地区的风险性较低。     

基于GIS的沧州市小麦干旱气象灾害风险评估

基于自然灾害风险评估理论,建立以致灾因子危险性、孕灾环境敏感性、灾害承受体脆弱性和防灾抗灾能力为主的评估体系,选取河北省沧州市1986—2017年的逐日降水量、小麦播种面积、减产率等指标,利用GIS分析技术和加权综合评价方法,对河北省沧州市小麦干旱气象灾害风险进行评估。结果表明,大面积的小麦干旱灾害高风险区主要分布在青县地区、沧州市区,大多是由于干旱致灾因子危险性较大所致;东部承载体易损性相对低,导致干旱灾害发生的风险较低;沧州市区西部的环境敏感性特别高,市区北部防灾减灾能力较差,市区西部的小麦干旱灾害发生风险高于东部。     

基于PyWOFOST作物模型的东北玉米估产及精度评估

【目的】构建合理的作物估产方案,提高作物估产精度。【方法】本文以基于集合卡尔曼滤波（Ensemble Kalman Filter,EnKF）构建的遥感信息-作物模型结合模型（PyWOFOST）为基础,建立了以LAI为结合点,适用于中国东北地区玉米的同化模拟模型,并使用MODIS LAI数据作为外部同化数据进行同化模拟,重点分析了遥感观测（MODIS LAI）和模型参数（出苗-开花期所需积温,TSUM1）的不确定性（即随机误差）对同化模拟结果的影响。最后,利用PyWOFOST模型实现了区域尺度上的玉米估产。【结果】同化外部观测数据后的玉米模拟产量较未同化外部数据的模拟产量有明显改善,20个未受灾害影响的农气站玉米产量同化前的模拟误差及在TSUM1的不确定性为0、10、20、30℃时的同化后模拟误差分别为14.04%、12.71%、11.91%、10.44%及10.48%;同化后的模拟LAI普遍较同化前的模拟LAI更接近实测LAI,更符合玉米LAI的变化趋势;同化前模拟发育期与实测发育期平均绝对误差为3.4 d,而同化后在TSUM1的不确定性为0、10、20、30℃时模拟发育期与实测发育期的平均误差分别为3.5、4.3、5.0、5.5 d。区域尺度上玉米估产结果表明,58.82%的区域玉米估产误差在15%以内,同化产量和统计产量的确定系数为0.806。【结论】基于集合卡尔曼滤波同化遥感信息进行作物估产是可行的。     

基于改进权重湿润指数的东北地区春玉米涝渍灾害评估方法

【目的】研究东北地区春玉米涝渍灾害评估方法,为气候变化背景下东北地区春玉米合理生产和管理提供科学依据。【方法】以权重湿润指数为基础,采用作物需水量代替参考作物蒸散量,构建改进权重湿润指数;运用1986—2015年东北地区春玉米生育期内涝渍灾害事件与改进权重湿润指数耦合方法、基于K-S检验的正态分布显著性检验方法和t-分布区间估计方法等,确定基于改进权重湿润指数的东北地区春玉米不同生育阶段涝渍强度分级阈值;从农田土壤相对湿度与改进权重湿润指数相关性和拟合关系检验,改进权重湿润指数、权重湿润指数评估结果与历史灾情结果一致性检验,以及典型年份涝渍灾变过程动态评估准确性检验3个方面,对改进权重湿润指数评估春玉米涝渍灾害的精度进行验证;分析东北地区春玉米不同生育阶段涝渍强度空间格局,揭示其规律特征。【结果】（1）改进权重湿润指数与不同深度的土壤相对湿度均达到极显著相关（P<0.001）,除玉米快速发育期外,其他生育期内二者相关系数最大值均出现在20 cm深度土壤相对湿度;将不同生育阶段改进权重湿润指数与20 cm深度土壤相对湿度间进行Slogistic曲线拟合,决定系数（R ²）最大值出现在生育中期（0.46）,其后依次是生育后期（0.34）、快速发育期（0.31）和初始生长期（0.21）,均方根误差（RMSE）最小值出现在生育后期（0.49）,其后依次是生育中期（0.51）、初始生长期（0.52）和快速发育期（0.56）,不同生育阶段拟合曲线中90%的20 cm土壤相对湿度所对应的改进权重湿润指数值最小值出现在初始生长期（0.77）,其后依次是快速发育期（1.12）、生育中期（1.21）和生育后期（1.25）。（2）与随机预留的春玉米涝渍灾害事件测试样本中灾情判定结果相比,权重湿润指数评估结果的完全准确率为26.7%,部分准确率为66.7%;改进权重湿润指数评估结果的完全准确率为66.7%,部分准确率为93.3%。（3）以嫩江、白城和沈阳3个代表站点1998年春玉米生育期内涝渍灾害为例,对比降水、权重湿润指数和改进权重湿润指数随时间变化的过程曲线,发现改进权重湿润指数所反映的当年涝渍发生时间和强度等级与灾情资料更为相符,而其大小还可直观表征涝渍强度动态变化。（4）春玉米不同生育阶段各强度等级的涝渍频率差别较大,黑龙江中部、吉林东南部、辽宁东南部为中度及以上涝渍频率的高发区,生育中期是中度及以上涝渍频率高发期。【结论】基于改进权重湿润指数的东北地区春玉米不同生育阶段涝渍强度分级阈值划分方法结果可靠,可表征农田涝渍实际发生状况;相对于权重湿润指数而言,改进权重湿润指数不仅对春玉米涝渍灾害评估准确率更高,而且更适于对涝渍灾变过程的跟踪和动态评估,对于揭示气候变化背景下东北地区春玉米涝渍灾变机制和时空演变规律具有重要意义。     

基于数据融合的农作物生产风险评估新方法

【目的】解决农作物生产风险传统评估方法中存在的问题,更准确客观地评估农作物生产风险。【方法】利用TRIZ创新理论“九屏幕法”对传统评估方法缺陷进行分析,提出综合利用作物单产和作物灾情信息的农作物生产风险评估新方法,并以东北三省玉米、小麦、花生、稻谷和大豆5种主要作物的生产风险评估为例,对该方法的效果进行了实证检验。【结果】基于单产数据作物风险评估的传统方法低估了作物真实风险水平,低估程度受地理位置、作物种植生产区域布局及作物品种的影响。基于数据融合的生产风险评估方法既可以准确评估出作物生产风险水平、又可以对具体灾害引致的作物生产风险进行评估。【结论】基于数据融合的生产风险评估新方法切实可行,且较传统方法具有明显的优势。     

安徽省近33年农业气象灾害年景评估

利用安徽省1978-2010年农作物播种面积、受灾类型及其受灾面积资料,分析农业气象灾害时空分布特征;采用灰色关联度及农业气象综合灾损模型,开展农业气象灾害年景评估.结果表明:安徽省气象灾害造成的农作物受灾面积年际波动大;农业气象灾害空间分布特点为淮北地区最重,江淮之间南部和沿江地区次之,大别山区、皖南山区以及部分城市周边相对较轻.各类气象灾害对农业受灾的影响大小依次为:暴雨洪涝＞旱灾＞风雹灾＞低温雨雪冰冻灾,其中暴雨洪涝和旱灾影响大,受灾程度重;安徽省农业气象灾害较轻年景出现频率为55％,其中灾害最轻年份为1981年,而较重年景占12％.灾害最重的年份为1991年.上述年景评估结果与安徽省农业受灾历史记录较吻合.     

不同时段低温冷害对玉米灌浆和产量的影响模拟

【目的】探讨不同时段低温冷害对玉米灌浆和产量的影响,为我国农业防灾减灾提供科学依据。【方法】基于WOFOST作物生长模型,采用数值模拟的研究方法,模拟分析了在苗期、抽雄期和灌浆期等2个发育期和3个发育期都发生不同程度低温对玉米灌浆和产量的影响。【结果】当2个发育期都发生低于下限温度2 ℃低温时,玉米灌浆时间推后1～6 d,减产6.29%～23.56%;当发生低于下限温度4 ℃低温时,灌浆时间推后1～7 d,减产6.82%～28.12%。当3个发育期都发生低于下限温度2 ℃低温时,玉米灌浆时间推后2～7 d,减产10.95%～31.7%;当发生低于下限温度4 ℃低温时,灌浆时间推后2～7 d,减产11.46%～41.47%。【结论】低温强度越大、持续时间越长,玉米减产越严重。低温发生的时段与程度不同,导致玉米减产的程度也不尽相同。     

中国北方地区春玉米干旱的时间演变特征和空间分布规律

【目的】研究北方地区春玉米各生育阶段干旱年代际演变特征及空间分布规律。【方法】基于研究区域1961—2010年291个气象站点的逐日气象资料以及春玉米生育期资料,利用农业干旱指标作物水分亏缺指数（CWDI）,明确了研究区域春玉米干旱的年代际演变特征及空间分布规律。【结果】西北地区春玉米水分亏缺指数年际间波动平稳,华北和东北地区在20世纪80和90年代波动较为剧烈;华北地区春玉米水分亏缺指数在抽雄—成熟阶段明显低于其余两个阶段,东北、西北地区各生育阶段变化不明显;华北中部地区干旱等级的年代间波动明显。北方地区春玉米干旱等级和干旱发生频率的空间分布均呈现西高东低、北高南低的形势,西北地区最高、华北地区次之,东北地区最低;各旱级干旱频率的空间分布以特旱和轻旱最为明显,其中特旱主要集中发生在新疆大部、甘肃北部、内蒙古西北部等地区,发生频率在3年2遇以上,而轻旱主要集中在东北大部、华北大部以及西北东南部地区,发生频率在5年1遇以上。中旱和特旱主要集中发生在华北地区以及西北东部地区,频率均在5年1遇以上,并且随生育阶段更替有减轻的趋势。【结论】北方地区春玉米农业干旱指标CWDI年代间波动以华北、东北地区较为剧烈,且从20世纪80年代以来波动有上升的趋势。干旱的等级和频率空间分布均呈现明显的东西向分布。各旱级中特旱频率呈西高东低分布,生育后期在区域上呈扩大趋势,轻旱频率呈东高西低分布,生育后期有加重趋势,中旱和重旱频率呈中高东西低分布,生育后期在区域和程度上均呈下降趋势;生育阶段间旱级变化敏感的区域主要是新疆北部和华北中部地区。     

近50年中国东北地区气候变化对农业的影响

在回顾中国学者关于东北地区气候变化及对农业影响研究成果基础上,系统概括分析了近50年东北地区农业气候资源和灾害的变化特征及气候变化对农业的影响特征。近50年东北地区升温明显,生长季热量资源增加;农业可用水资源和光能资源呈不同程度减少趋势,且时空分布不均。霜冻害、低温冷害、寒潮、洪涝、冰雹等农业气象灾害减少,旱灾增加。东北地区气候变化对农业影响总体有利,表现为作物适宜生育期延长,发育进程加快,全生育期缩短;积温增加且积温带北移东扩明显,主栽作物适宜种植区域扩大;作物品种由中晚熟替换早中熟;作物种植格局的变化为玉米、水稻、马铃薯等喜温作物种植面积扩大,春小麦种植面积减小。在水分为非限制因子的农区,作物气候生产潜力和产量为增加趋势。气候变化对农业影响的研究存在较大的不确定性,有必要针对农业气候变化及其对农业影响等开展系统性研究。