江苏省小麦赤霉病气象风险评估技术

为研究适宜赤霉病发生发展的气象条件和关键影响时段,提高小麦气象型病害监测能力,通过分析赤霉病历史发生特点和规律,结合江苏省历史气象资料、小麦赤霉病系统田和大田调查资料,给出不同关键时段小麦赤霉病的气象促病指标。在此基础上,从小麦自身受病害侵染敏感性和促病气象条件发生概率出发,分别定义感病风险指数和促病风险指数来构建发病风险指数,从而实现了在病害监测时段中单点和区域的发病风险评估。研究表明,小麦孕穗-抽穗、抽穗-开花、开花-乳熟阶段适宜病害发生的气象条件不同,日平均气温14℃、16℃、18℃和相对湿度70%、68%、70%是各个阶段易于促进赤霉病发生发展的气象指标。江苏4月下旬开始小麦赤霉病存在发病风险,累积发病风险度超过70%的集中发病期在5月4—21日,且苏南大部和沿淮淮北中部地区为病害高风险地区,须要结合关键发病时段和区域加强病害防御。     

2020年江苏春茶减产原因分析

2020年江苏早春气温平稳上升,几乎未发生晚霜冻,茶叶产量较往年却减产10%~20%。文章利用主产区气象站历史观测资料和2020年茶叶生产相关资料,分析其减产原因,认为2020年早春气温异常偏高,开采期比常年提前10 d以上,3月17—27日最高气温基本维持在20℃以上,采摘洪峰来得早,受疫情影响引起的茶场人力不足,严重影响茶叶采摘进度,造成茶园产量降低。此外,2019年秋季持续干旱和2020年采摘期多降水过程,对茶叶生产也造成了负面影响。     

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。     

水稻农业气候资源变化特征及影响分析

为了合理利用气候变暖背景下的农业气候资源,减缓和适应气候变化带来的不利影响,以江苏稻区为例,利用全省60个气象台站1961—2012年气象观测资料,应用估算模型和统计方法,评估了一季稻全生育期内农业气候资源的变化趋势以及对一季稻生长的影响。结果表明：1961—2012年,太阳总辐射在逐年代递减,苏北、苏中、苏南的下降速率分别为65 MJ/(m²·10 a)、43 MJ/(m²·10 a)、52 MJ/(m²·10 a),光资源的下降不利于一季稻的光合作用;2000年前后为苏中和苏南≥10℃年活动积温的突变点,21世纪后热量资源增加显著;日均气温稳定通过10℃的初日在逐年代提前、终日在逐年代推迟,使得一季稻旺盛分蘖期提前、安全齐穗期推迟;水分资源没有明显变化趋势,总体充足。因此,近52年,江苏农业气候资源总体呈现光能资源减少、热量资源增加、水分资源充足,气候变化的影响利弊并存。     

江苏奶牛热应激风险区划及其受气候变化的影响

【目的】 掌握气候变化背景下奶牛热应激发生规律,可为畜牧业优化布局、牧场智能管控、选址改造、效益提升等方面提供参考,有助于优化牧场生产管理,促进奶牛生态健康养殖。【方法】 以江苏省为例,利用1980—2020年全球大气再分析资料ERA5数据集,基于表征奶牛热应激程度的温湿指数(THI),构建风险度指数(RI),选择k均值聚类算法实现奶牛热应激风险区划,结合热应激发生强度、频率、起止时间、持续日数的特征开展区域评估;求算气候倾向率,分析不同风险区内奶牛热应激发生特征的变化趋势;基于累积温湿指数(CTHI),利用Mann-Kendall检验,判定不同风险区气候突变点,进而从逐日和逐小时两个时间尺度,分析气候变化对不同风险区内奶牛热应激发生特征的影响。【结果】 江苏奶牛热应激风险呈现“西南高东北低”的特征,低风险区主要包括淮北和江淮之间中东部地区,区域温湿指数均值为73.63,以轻度热应激发生为主;高风险区主要包括沿江苏南和江淮之间西部地区,区域温湿指数均值为75.12,轻、中度热应激发生频次相当。低、高风险区域中,热应激开始和结束时间均呈现提前和推后趋势,持续日数呈延长趋势（4.0 d/10a、4.2 d/10a);温湿指数值增加（0.2/10a);累积温湿指数分别增加301.2/10a和256.1/10a;轻度热应激发生频次均呈双峰型,主要发生在6月上旬至7月中旬和8月上旬至9月中旬;中度热应激发生频次均呈单峰型,主要发生在7月中旬至8月中旬;日热应激强度变化基本呈现“正弦”分布形态,高发时段集中在11:00-17:00。受气候变化影响,江苏全省奶牛热应激呈现明显增强趋势,至2010年达到小高峰,有一回落后呈稳步上升趋势,且超过显著性水平0.05临界线。低、高风险区域内,热应激高影响时段延长、发生频率增加、覆盖度提高且出现时间前移;日热应激高发时段开始时间提前1 h左右,高风险区热应激发生强度基本接近中等。【结论】 基于THI、RI和CTHI可以实现奶牛热应激风险区划评估及气候影响分析,确定奶牛热应激的高发区域和关键防控时段,把握其气候变化趋势。随气候变化,江苏奶牛热应激发生呈现“趋早、趋强、趋长、趋多”的特征,需积极应对。     

基于大尺度因子的江苏稻区稻瘟病气象等级长期预测

为较早地准确预测水稻稻瘟病发生发展的气象等级,利用大气环流和太平洋海温对气象条件影响的滞后性,采用最优相关和空间拓扑分析技术,结合滑动平均和主成分识别法,筛选出对江苏稻区稻瘟病指数影响最显著且稳定独立的大尺度预报因子,分别建立了基于大气环流因子和基于海温因子的稻瘟病气象等级长期预测模型。经历史拟合和试报检验,模型效果理想,能提前一个月预测出水稻稻瘟病发生的气象等级。该模型的预测结果对江苏稻区稻瘟病防治具有重要意义。     

稻曲病气象风险评估及适宜度等级预测技术

为了弄清适宜稻曲病发生发展的气象条件以及对应的气象适宜度等级,提高水稻气象型病害防控能力,本文利用江苏省稻曲病大田调查资料,结合历史气象资料,通过评估发病敏感时段和致病风险,以及分析江苏省稻曲病最大成灾风险度出现日期以及空间分布情况,指出8月下旬为稻曲病高发期,对于发病风险高且程度重的沿淮、沿江以及江淮之间地区需要加强病害防御。在此基础上,综合考虑不同连续致病天数对稻曲病流行的影响,利用最优化技术,构建了综合稻曲病指数,并划分气象条件适宜度等级。通过单站和多站检验发现该指数对"中等、大流行"发病实况的判定准确率极高,但容易高估"轻度流行"的程度。