典型高温年不同播期一季稻产量差异及其原因分析

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。     

安徽省一季稻产量灾损风险评价

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。     

基于卫星遥感与气象站数据的水稻高温热害监测和评估模型研究——以江苏、安徽为例

随着全球气候变暖,水稻高温热害的发生愈加频繁。为此,本文在前人研究成果的基础上,开展了水稻高温热害监测和评估模型研究。首先利用卫星遥感数据反演逐日最高气温和平均气温,云覆盖区域则以相应站点气温数据插值后补充,生成"卫星—插值"气温时间序列数据。同时提取水稻种植区域并判别其是否在高温热害的关键期——抽穗开花期。然后基于以上数据,依据水稻高温热害指标展开水稻高温热害监测和评估,对热害进行等级划分与统计。模型可实现任意时间点之前水稻高温热害的快速监测与评估,也可以给出全研究区域水稻全生育期总体的高温热害监测与评估结果。以江苏、安徽两省为例进行2013年夏季水稻高温热害监测和评估模型的应用,该模型达到了较好的使用效果,将有很好的应用前景。     

安徽省一季稻抽穗开花期高温热害分布规律

利用安徽省一季稻主产区1960—2014年24个气象站点逐日观测数据和1980—2007年一季稻发育期资料,采用线性趋势分析、5年滑动平均、Morlet小波分析及Arc GIS技术,分析安徽省一季稻抽穗开花期高温热害分布规律。结果表明:(1)1960—2014年安徽省一季稻主产区抽穗开花期高温热害年际变化表现为1993年后高温热害次数呈增加趋势,并且进入21世纪以来,轻度高温热害次数呈下降趋势,中度及重度高温热害发生次数增加;(2)进入21世纪后高温热害发生更为频繁,高温热害天数增加,高温热害强度增强较为明显;(3)13年时间尺度为安徽省一季稻抽穗开花期高温热害变化的第一主周期,在该尺度下高温热害发生次数将继续偏多;(4)安徽省一季稻主产区抽穗开花期各站年均高温热害发生次数、累积高温日数及累积危害积温总体而言表现为由南向北减少的空间分布格局,并且沿江地区是高温热害的多发区,因此安徽省一季稻抽穗开花期高温热害防治重点区域在沿江地区。