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基于GIS技术的巴中市农业气象干旱灾害风险区划 总被引:1,自引:0,他引:1
为了提升干旱气象灾害风险管理和决策水平,减轻灾害造成的损失,笔者利用巴中市及其周边市、县1981—2015年的气象观测资料和历史干旱灾害资料,根据干旱发生的时段分为春旱、夏旱、伏旱、秋干、冬干,综合巴中各县区的气象、社会、自然、灾害防御及地理信息数据(1:5万)基于GIS平台,应用灾害风险评价的理论和技术,结合风险指数、自然断点和加权综合评价的方法,绘制出巴中市干旱灾害风险区划图。结果表明,巴中市农业气象干旱的风险呈现北高南低的趋势,北部高风险区较南部低风险区海拔高、河网密度小、经济水平低是其风险较高的主要原因。 相似文献
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为研究自然高温对水稻产量的影响,以南粳45为试材,于2013年在南京信息工程大学农业气象试验站进行3个播期的分期播种试验,分别为4月30日(第1播期,No.1)、5月15日(第2播期,No.2)和5月31日(第3播期,No.3),并分析水稻产量及其性状、产量贡献因子、灌浆期茎和叶向穗的干物质转运及收获指数(Harvest index,HI)对高温的响应特征。结果表明:(1)在试验播期范围内,随着播期的延后水稻表现为增产的趋势,其中No.1与其它两个播期间产量差异达到显著性水平(P0.05),相比No.2和No.3,No.1产量分别降低3495.08kg·hm-2和6319.58kg·hm~(-2);就产量性状来看,No.1的结实率与其它两个播期达到显著性差异(P0.05),而3个播期间千粒重和穗粒数的差异均达到显著性水平(P0.05),总体上来看,高温主要表现为降低结实率和穗粒数;(2)抽穗末穗干重P0、灌浆期同化的干物质量ΔW、灌浆期茎和叶向穗转移的干物质量ΔT这3个产量贡献因子的贡献量均随着播期的推迟逐渐增大;从贡献率来看,对No.1和No.3产量贡献率最大的是ΔW,而No.2是ΔT;(3)3个播期中茎的干物质输出率(Dry matter export rate,DMER)和转化率(Dry matter transformation rate,DMTR)均超过叶的两倍(除No.1的DMER),叶的DMER和DMTR均表现为No.1最大,No.3最小,分别相差4.37和7.35个百分点,但No.1茎的DMER和DMTR均最小;(4)3个播期HI大小趋势与产量一致,表现为No.1(28.84%)No.2(39.60%)No.3(46.92%)。由此可见,在2013年将播期调整至5月中下旬有助于缓解高温对水稻造成的危害,从而保证产量。 相似文献
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基于GIS的县域低温冻害风险区划问题研究 总被引:1,自引:0,他引:1
为了最大限度减轻低温冻害对农业造成的危害和损失,以陕西关中东部澄城县为例,基于GIS技术,对县域低温冻害风险区划进行研究和探索。该文采用渭南市澄城县13个区域加密气象站2008-2011年4 a的气象资料,同期低温冻害资料和经济发展资料,在ARCGIS平台上,从低温冻害的孕灾环境敏感性、致灾因子危险性、承灾体易损性、防灾减灾能力等4个方面综合分析,形成了澄城县域境内精确到乡镇的低温冻害风险区划。结果表明:澄城县低温冻害高风险区域主要分布在县域北部赵庄镇、冯塬镇。县域中部的尧头镇及南部的寺前镇、韦庄镇为低温冻害风险区域,其余大部分地区为中等及次高低温冻害风险区域。建议澄城冯原、赵庄应重点加强苹果、梨的低温冻害防御。 相似文献
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掌握冠层反射光谱二向性反射特征,对提高遥感应用精度有重要意义。该文利用地面自动遥感平台对冬小麦冠层进行了连续观测,获取了大量的多角度高光谱遥感数据,分析了多种因素对冠层反射光谱的影响,并进行了NDVI与EVI的对比分析。结果表明:冠层反射光谱对天气有响应,随着太阳辐射增加冠层反射光谱增高,晴天变化更明显;观测角度的改变导致冠层反射光谱的差异,可用"热点效应"加"镜面反射"解释;与上述条件相适应,NDVI与EVI也表现出与冠层反射光谱相似变化;受红光和近红外波段的变化影响,NDVI与EVI之间的变化趋势较一致,两者相关系数R20.72,且P0.01,呈极显著相关。该研究结果可为遥感观测角度的选择设计和植被指数的应用提供理论参考。 相似文献
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基于植被指数的宁夏灌区春小麦叶面积指数模型 总被引:1,自引:0,他引:1
利用宁夏灌区典型代表站(永宁站)2005-2008年连续4a的大田春小麦叶面积观测资料和同期MODIS/Terra资料,对LAI(叶面积指数)与10种植被指数(MODIS-VI)间的相关性进行了分析。得出,抽穗-乳熟期所有植被指数与LAI的相关性均不显著,三叶-拔节期和三叶-抽穗期归一化差异光谱指数(NDSI)、再次归一化光谱指数(RDSI)与LAI相关性不显著外,其他指数与LAI均显著相关,因此,用分段函数模拟全生育期LAI才能达到最佳效果。经检验,模拟值与实测值之间直线方程的决定系数(R2)为0.9759,均方根误差(RMSE)为0.5519,准确度(Accuracy)为1.0745,说明模型具有较好的可靠性和适用性,可为今后开展基于LAI参数的春小麦长势监测、遥感估产及作物模型中参数的动态修订等提供参考。 相似文献
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以陵两优268为研究对象,采用盆栽试验,在水稻拔节末期连续3 d对叶片分别喷施22.04 mmol/L磷酸二氢钾(KH_2PO_4)溶液和20.0 mmol/L的氯化钙(CaCl_2)溶液,以喷施蒸馏水为对照,然后利用人工气候箱进行5 d高温处理(6∶00—18∶00,40℃±0.5℃/18∶00—次日6∶00,30℃±0.5℃,日平均气温为35℃),在高温处理5 d期间和高温处理结束5 d后分别测定水稻剑叶光合速率、叶片和茎秆的干物质量、含氮量和可溶性糖含量,成熟时测定产量,以探讨不同化学制剂对高温胁迫水稻干物质积累与碳氮代谢的影响。结果表明,在高温胁迫下和高温结束后的恢复过程,喷施2种化学制剂皆可提高水稻剑叶的光合速率和蒸腾速率,提高水稻叶片和茎秆的干物质量、含氮量和可溶性糖含量;喷施2种化学制剂均能提高水稻的穗粒数和结实率,每穗粒数分别比对照多21.00粒和18.66粒,结实率分别高10.83%和5.90%,穗粒重分别高0.44 g和0.36 g。喷施22.04 mmol/L KH_2PO_4溶液的处理提高水稻抗高温胁迫能力效果要好于喷施20.0 mmol/L CaCl_2溶液的处理。 相似文献
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利用安徽省1981-2014年50个市(县)一季稻产量资料,采用直线滑动平均方法计算一季稻相对气象产量,通过正交经验分解(EOF)分析一季稻相对气象产量的时空变化特征,并从一季稻产量灾损角度出发,采用灾年平均减产率、产量变异系数、减产风险指数及区域农业水平指数作为产量灾损风险评估指标,对安徽一季稻产量灾损进行风险区划。结果表明:研究期内安徽省各市(县)一季稻产量变化趋势一致,北部增产或减产较南部明显,2005年之前安徽一季稻产量波动剧烈;不同产量灾损评估指标在空间上表现出一定的地域性和连续性,灾年平均减产率、产量变异系数和减产风险指数均表现为北部数值高于南部,区域农业水平指数呈现由东北向西南减小的趋势。根据产量灾损综合风险指数区划结果,研究区域内北部灾损风险高于南部,风险高值区和中值区主要分布在沿淮、江淮北部,风险低值区面积最广,主要位于皖南山区、沿江地区及江淮南部。 相似文献
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基于遥感信息与水稻模型相结合对镇江地区水稻种植面积与产量的估测 总被引:5,自引:2,他引:3
为了实现遥感信息与作物模型相结合对镇江地区的水稻种植面积与产量的估测,以便于可以直接利用遥感信息与模型对该地区的水稻生长进行监测,将遥感资料与水稻生产模型(ORYZA2000)相结合,建立遥感数值模拟模型,进行由点及面的区域水稻种植面积及产量的估测。利用遥感数据(8天合成的MODIS和环境小卫星数据),计算归一化植被指数(NDVI)和增强植被指数(EVI),结合试验区实测的叶面积指数(LAI),建立植被指数与LAI之间的关系,通过模型模拟出的LAI计算出植被指数的浮动值,结合相对应的多时相的遥感数据识别镇江市的水稻,由此可以预报镇江市的水稻种植面积及产量。研究结果表明,模型对水稻生长发育期内的生物量和LAI的模拟较好,水稻LAI与遥感资料计算出的植被指数EVI的幂函数拟合性较好,可以应用这种相关模式识别水稻,并结合ORYZA2000模型提高区域范围的水稻估测精度,同时也体现了遥感信息与作物模型相结合可以很好的监测区域内水稻的生长情况,取得较好的模拟效果。 相似文献
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基于MODIS数据的三种模型对区域玉米生产力的估算效果 总被引:1,自引:0,他引:1
总初级生产力GPP(Gross Primary Productivity,GPP)是描述陆地生态系统的关键指标,提供了全球范围内气候变化下碳元素循环的定量描述,是生态系统功能状况的重要参量,是碳循环中的关键要素,反映气候变化及人类活动对陆地植被综合影响下的结果。光能利用率LUE(Light Use Efficiency,LUE)作为总初级生产力估算模型中的关键参数,其取值受环境影响因子、时空分布差异、植被类型等众多因素影响,并直接影响模型的估算结果。为定量评价遥感植被参数在估算生态系统GPP方面的能力,以锦州玉米生产区为研究对象,基于2013−2014年的地面通量数据和MODIS卫星数据,利用APAR(Absorbed Photosynthetically Active Radiation,APAR)、LUE-PRI(Photochemical Reflectance Index,PRI)、REG-PEM(REGion Productivity Efficiency Model,REG-PEM)三种估算模型,估算不同尺度下的玉米生态系统GPP,并借助一元线性回归分析法,与锦州生态系统野外观测站的实测GPP值进行相关分析。结果表明:(1)逐日尺度上,APAR模型和REG-PEM模型都能较好地响应实际GPP值的季节性波动,其中APAR模型相对误差小于REG-PEM模型,但二者估算的GPP都存在峰值低估、谷值高估的现象,主要原因是LUEmax值在低植被覆盖区被高估,气温和水分因子对LUE的影响被低估,在重构植被指数曲线EVI、LSWI时产生不可避免的误差;(2)小时尺度上,由于中午时段太阳辐射增强、气温升高,导致植被叶片出现光饱和和午休现象,大大削弱了APAR对GPP的模拟效果。利用光化学植被指数PRI模型估算GPP,相较于APAR模型一定程度上能够提高GPP的估算精度,但模拟效果还有待提高。 相似文献