1960—2015年黑龙江省水稻需水量时空分布特征

基于黑龙江省26个气象站1960—2015年逐日气象数据和29个水稻灌溉试验站的作物系数,利用Penman-Monteith方法和Arcmap空间分析功能计算并绘制了1960—1979年、1980—1999年和2000—2015年3个阶段水稻生长季参考作物蒸散量(ET0)、水稻生育期天数、需水量、有效降雨量和需水量与有效降雨量耦合度及相应的气候倾向率分布图。结果表明：水稻生长季ET0平均值为620mm,自西向东总体表现为先减小后增大趋势,风速、湿度、日照时数的减小和温度的升高共同作用导致水稻生长季ET0以-3.90mm/(10a)的平均速度下降;生育期平均天数为115d,自北向南总体表现为增加趋势,温度升高引起了水稻生育期天数以2.68d/(10a)的平均速度增加;水稻生育期有效降雨量平均值为297.03mm,自西向东总体表现为先增大后减小的趋势,生育期天数的增加也弥补了降雨量减小的影响,使有效降雨量以0.62mm/(10a)的平均速度增加;需水量平均值为490.52mm,自西向东总体表现为先减小后增加的趋势,生育期天数的增加弥补了ET0减小对需水量的影响,使研究区内水稻需水量以6.66mm/(10a)的平均速度增加;需水量与有效降雨量耦合度平均值为0.64,自西向东表现为先增加后减小的趋势,需水量增幅大于有效降雨量增幅,使需水量与有效降雨量耦合度总体以-0.009/(10a)速度下降。本研究可为黑龙江省合理分配灌溉水资源和优化水稻品种布局提供依据。     

海南岛近20年GPP变化格局及驱动因素分析

为探究气象因素与人类活动对近20年海南岛总初级生产力(Gross Primary Production,GPP)变化的相对贡献,首先利用Theil-Sen及Mann-Kendall方法获取海南岛GPP整体时空分布特征,在此基础上,分别以土地利用及覆被变化(Land Use and Cover Change,LUCC)指示人类活动,以气温(Air Temperature,Ta)、饱和水汽压差(Vapor Pressure Deficit,VPD)以及光合有效辐射(Photosynthetically Active Radiation,PAR)作为气象要素指标,通过空间统计与机器学习手段,构建海南岛GPP变化格局归因模型,量化驱动因素的相对贡献。结果表明：研究期间内,时间上,海南岛GPP呈现0.44 Tg·a^-1的显著增加趋势(P=0.024);空间上,海南岛87.8%面积的GPP表现增加趋势,海口及三亚周边等小部分区域(约9%)则表现为下降;海南岛土地利用共计转移15 528.40 km²,主要发生于林地地区,林地净增加642.88 km     

1959—2015年黑龙江省玉米需水量时空分布特征

基于黑龙江省26个气象站1959—2015年的逐日气象数据和14个农业气象观测站的1991—2008年玉米生育期观测资料,利用单作物系数法和Arcmap的空间分析功能计算并绘制了玉米生育期内各月有效降雨量(Effective precipitation)、需水量(Crop water requirement)和灌溉需水量(Irrigation requirement)及三者气候倾向率的分布图,揭示了黑龙江省玉米水分供需的时空分布规律。结果表明：黑龙江省玉米生育期有效降雨量平均值为302mm,高值区位于中部地区,5—6月呈增长趋势,7—9月呈下降趋势;需水量平均值为383mm,自西向东总体呈先减小后增大的分布趋势,除9月外,全生育期及各月需水量均呈减小趋势;灌溉需水量平均值为153mm,其分布与需水量分布相似,西部地区灌溉需水量较大,5、7月呈减小趋势,而8、9月呈大幅增加趋势,应在7、8月适时补充灌溉,保障玉米产量。本研究可为黑龙江省玉米种植区灌溉水资源分配和灌溉制度制定提供科学依据。     

基于CERES-Maize模型的吉林西部玉米干旱脆弱性评价与区划

自然灾害风险(risk)是灾害损失的可能性,主要取决于致灾因子、脆弱性、暴露性以及防灾减灾能力4个因素。脆弱性(vulnerability)衡量承灾体遭受损害的程度,是灾损估算和风险评估的重要环节,是致灾因子与灾情联系的桥梁。在全面收集研究区气象、土壤、土地类型、田间管理数据等资料的基础上,基于自然灾害风险和气候变化领域对脆弱性的定义,在考虑到扰动、敏感性和适应能力的基础上建立干旱脆弱性评价模型。以吉林省西部的玉米干旱灾害作为研究对象,选取2004年、2006年和2007年3个典型干旱年,运用CERES-Maize模型逐日逐网格对玉米的生长过程进行模拟,并且计算出不同生育期干旱脆弱性;对相应年份的玉米因旱减产率与不同生育期脆弱性的相关分析表明,二者存在指数相关性,并且每个生育期都通过了?=0.05的F检验,说明利用上述模型对玉米干旱脆弱性的评价与区划是合理的;从相关系数的大小中可以看出,玉米因旱减产损失与抽雄—乳熟期和拔节—抽雄期脆弱性相关性较大,其次是乳熟—成熟期和出苗—拔节期。将不同生育期玉米干旱脆弱性指数划分为4个等级,借助GIS技术绘制了玉米干旱脆弱性区划图。结果表明:吉林省西部玉米干旱脆弱性较强的区域主要集中在白城、洮南、镇赉等地区,玉米干旱脆弱性较弱的区域主要集中在松原、扶余等地区。运用此模型可以评价和预测玉米不同生育期干旱脆弱性以及因干旱造成的玉米产量损失,本研究结果可以为研究区农业干旱灾害风险评估以及防灾减灾提供一定的依据。