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。     

四川省水稻综合气象灾害风险区划

本文利用1981—2012年四川省82县的水稻单产资料,采用HP滤波法,进行水稻气象产量分离,分歉收年和成灾年两个年型,研究四川省水稻单产平均减产率、减产率变异系数和不同等级减产率风险概率的空间分布特征,并基于成灾年风险区划指标,开展四川省水稻综合气象灾害风险区划。结果表明:HP滤波法可用于四川省水稻气象产量分离,四川省水稻气象产量具有显著的准4 a、7 a周期振荡特征。平均减产率从西南向东北方向呈现"高–低–高"分布特征,80%以上县歉收年平均减产率介于2%～7%,成灾年平均减产率介于6%～15%。各县歉收年减产率变异系数介于0.6～2.2,成灾年减产率变异系数介于0～1.2;减产率变异系数相对高值区位于西南山地西部、盆地南部和盆地北部山地。各级减产率风险概率大值区主要集中于广元和巴中地区,还包括盐亭、古蔺、盐源、越西等县。四川省水稻综合气象灾害高风险区主要分布于盆地北部、盆地南部和西南山地西部等山区,中等风险区主要分布于盆地丘陵区及盆周低山区,低风险区主要分布于盆地平原、浅丘区和凉山州中东部。风险区划结果与四川省气象灾害分布和水稻农业气象灾害分布的研究成果相吻合,可为四川省水稻防灾减灾提供科学依据和重要参考。     

基于NOAA/AVHRR资料的四川省干旱监测方法初探

基于遥感资料的干旱监测方法具有范围广、时空分辨率高等特点，已在日常业务中发挥作用。目前一般使用热惯量法和植被供水指数法进行遥感干旱监测，但都受到一定客观条件的制约。本文以陆面温度一植被盖度为基础，使用2006年8月上旬NOAAl7资料，经过滤云处理，构建陆面温度一植被盖度特征空间，建立旱边、湿边方程，计算干旱指数，结合地面观测分析结果，确定干旱等级，然后使用ENVl4．0遥感分析软件，制作干旱遥感监测专题图。与地面干旱监测结果比较后发现，上述方法得出的干旱遥感监测结果与地面实况监测结果基本吻合，说明该方法在日常干旱监测业务中具有一定的实用性。     

四川盆区金银花气候生态适应性及区划研究

通过调研和收集金银花生态方面的相关资料,以金银花道地产区之一的山东费县、平邑等地气候条件为参照,采用比较分析方法,详细地研究了金银花的气候生态规律和环境因子对金银花产量、品质形成的影响,归纳提炼出对金银花生长发育和产量、品质有重要影响的气候指标因子,建立气候指标因子的空间分析模型Y=f(、L、h),应用1∶250000地理信息资料和GIS分析技术将四川盆区金银花生产划分为四类区域,为四川金银花产业基地建设提供科学依据。结果表明,四川盆区东北部的南江、通江等地为最适宜区,而沐川绝大多数区域仅为次适宜区和不适宜区。     

利用遥感监测亚像元分解遗传算法估算森林火灾面积

牛顿迭代法是林火亚像元分解的常用算法,但其火区面积计算精度取决于背景温度的估算精度,遗传算法具有全局寻优能力,本文尝试以火区面积百分比Af、火区温度Tf、背景温度Tbg为优化变量,采用RAGA遗传算法对林火亚像元辐射率平衡方程全局寻优求解。结果表明：用RAGA遗传算法比牛顿迭代法计算的结果更符合实际,迭代误差低2个数量级,用此方法对2005年四川省木里县三处森林火灾某时刻燃烧区面积进行估算,其结果对火情通报和火灾扑救工作具有重要的参考价值。     

气象条件对若尔盖草地早熟禾生育期的影响

以四川省阿坝州若尔盖气象站1985-2006年的地面气象观测和牧草观测资料为基础,研究当地主要牧草——草地早熟禾(Poa pratensisL.)的生育期持续时间及其与水热条件的关系,分析了各生育期开始时间及与前期气象条件的关系。结果表明:若尔盖草地早熟禾整个生育期持续时间在125~176d,平均为144d,其中草地早熟禾营养生长期持续时间为79~111d,平均为92d,生殖生长期持续39~64d,平均为49d;草地早熟禾营养生长期、生殖生长期及整个生育期长短与≥0℃的积温呈负相关,与降水呈正相关,而积温是制约其生长季长短的主要因子;草地早熟禾返青期在3月26日-4月16日,展叶期在5月2日-16日,抽穗期在6月30日-7月16日;草地早熟禾返青期提前或推后与前期≥0℃积温的关系不明显,其余生育期开始时间与前期积温有一定关系,前期积温偏小,生育期有推后的趋势。     

基于温度植被干旱指数的四川伏旱遥感监测与影响评估

利用2006年7～8月的NOAA/AVHRR数据，依据温度植被干旱指数(TVDI)对2006年四川伏旱进行监测与评估。采用了干旱监测合成滤云新技术，分析了Ts—NDVI特征空间属性和TVDI指数干旱监测能力，提出了四川伏旱TVDI计算模型、分级标准、和影响评估方法，结果表明：1)按最大地表温度原则得到的旬合成数据比按最大植被指数原则得到的旬合成数据具有更强的旱情监测能力；2)在Ts—NDVI特征空间中当NDVI较小时干湿边几乎同为水平直线，两者相差约45℃；3)TVDI指数因其大小不同而对旱情的监测能力也不一样，较小时说明没有干旱发生，较大时则一定有干旱发生，中间段对干旱的监测具有不确定性；4)2006年四川伏旱遥感监测与气候监测结果基本一致，农作物受旱面积与饮水困难人口数估算误差在10%以内。     

基于热害累计指数的四川单季稻高温热害综合风险评价

高温热害是四川主要农业气象灾害之一，研究高温热害对水稻的风险区划，对保障水稻产量及农业可持续发展有重要意义。本文利用四川单季稻种植区1986-2015年气象观测资料、农业气象观测资料、社会统计资料以及基础地理信息资料，以单季稻生育敏感期（抽穗扬花期和灌浆结实期）为研究时段，选取热害累积指数、地形、产量变异度、农村经济等因子，分别构建了危险性、脆弱性、暴露性和防灾减灾能力4个风险因子，利用灰色关联度方法构建了四川单季稻高温热害"四因子"风险评价模型并对种植区进行风险区划。结果显示，高风险区主要分布在盆东平行岭谷区、盆中浅丘区、盆周边缘山地区的西部，以及盆南丘陵区的南部，该类型区域地势平缓，高温热害频繁。中等风险区主要集中在盆西平丘区和川西南中山山地区，该类型区域灌溉条件优越，社会经济水平发达，应对高温热害风险水平较高。低风险区主要集中在川西南中山宽谷区以及盆周边缘山地区，该类型区域地形较复杂，水稻种植较少，受高温热害影响偏小。四川盆地单季稻高温热害风险存在显著地区差异，应根据各自区域的风险特征选用适合的品种和方式提高防灾减灾能力。     

四川盆地区雾霾灾害风险区划初探

利用四川盆地区1981-2014年逐日地面气象观测资料和社会经济数据,选取不同等级雾、霾频率作为致灾因子危险性评估指标,以人口密度、公路密度和地均三产业值作为孕灾环境脆弱性影响因子,考虑地形因子、河网密度和地均GDP作为承灾体易损性评估指标,从这3个角度出发,基于GIS技术,运用层次分析法建立影响四川盆地区雾霾灾害的风险评估模型,得到四川省盆地地区的雾霾灾害风险区划结果.分析表明:四川盆地区雾霾灾害风险等级呈现出从盆周山区到盆底区域不断升高的基本特征.高、次高风险区主要集中在盆地底部的大部分区域,与高原接壤的高海拔区域和盆周山区处于雾霾灾害低风险区和次低风险区,与盆周山区相邻的盆底边缘地区大部分为中等风险区,研究结果与实际情况基本相符.