基于DNDC模型模拟江汉平原稻田不同种植模式条件下温室气体排放

稻田被认为是温室气体CH_4和N_2O的主要排放源之一。湖北省江汉平原地区水稻常年种植面积约8×105 hm2,占湖北省水稻种植面积的40%左右。研究江汉平原地区稻田温室气体排放特征,对于评估区域稻田温室气体排放以及稻田温室气体减排具有重要意义。目前,DNDC模型已被广泛应用于模拟和估算田间尺度的温室气体排放,DNDC模型与地理信息系统(Arc GIS)结合,可进行区域尺度的温室气体排放模拟与估算。本研究以湖北省典型稻作区江汉平原为研究区域,运用DNDC模型模拟和估算江汉平原稻田区域尺度的温室气体排放。设置大田定点观测试验,监测中稻-小麦(RW)、中稻-油菜(RR)、中稻-冬闲(RF)3种种植模式下稻田温室气体CH_4和N_2O的周年排放特征。通过田间观测值与DNDC模拟值的比较进行模型验证,并利用获取DNDC模型所需的气象、土壤、作物及田间管理等区域数据,模拟江汉平原稻田不同种植模式下温室气体CH_4和N_2O的排放量。田间试验表明,江汉平原稻田RW、RR和RF模型的CH_4排放通量为-2.80~39.78 mg·m-2·h-1、-1.74~42.51 mg·m-2·h-1和-1.57~55.64 mg·m-2·h-1,N_2O周年排放通量范围分别为0~1.90 mg·m-2·h-1、0~1.76mg·m-2·h-1和0~1.49 mg·m-2·h-1;CH_4排放量RW和RR模式显著高于RF模式,N_2O排放量为RF显著低于RW和RR模式。模型验证结果表明,不同种植模式温室气体排放实测值与模拟值比较的决定系数(R2)为0.85~0.98,相对误差绝对值(RAE)为8.29%~16.42%。根据DNDC模型模拟和估算的结果,江汉平原区域稻田CH_4周年的排放量为0.292 9 Tg C,N_2O周年的排放量为0.009 2 Tg N,不同种植模式稻田CH_4排放量表现为RWRRRF,N_2O排放量表现为RWRFRR,增温潜势(GWP)表现为RWRRRF。不同地区稻田CH_4排放量表现为监利县荆门市公安县天门市仙桃市洪湖市松滋市汉川市潜江市石首市荆州市江陵县赤壁市嘉鱼县,N_2O排放量表现为监利县荆门市公安县洪湖市仙桃市天门市汉川市潜江市松滋市荆州市江陵县赤壁市石首市嘉鱼县。本研究结果表明DNDC模型能较好地应用于模拟江汉平原稻田温室气体排放,RR和RF模式相比RW模式可有效减少温室气体CH_4和N_2O的排放。     

21 世纪贵州省≥10℃ 热量资源对气候变化的响应

利用区域气候模式PRECIS(Providing Regional Climates for Impacts Studies)输出的SRES A1B情景的日平均气温资料,预估2011-2100年贵州省稳定通过10℃的农业热量资源变化趋势。结果表明:A1B情景下,2011-2100年贵州省≥10℃初始日期明显提前,终止日期明显延后,持续天数和积温显著增加,热量资源的增加趋势东部高于西部;相对气候基准时段,未来90a的初始日期在毕节、六盘水和黔西南地区提前幅度最大(16~18d),终止日期在大部地区延后14~19d,持续日数在西部增加31~38d,东部增加23~30d,而积温在整个贵州预计升高878~1162℃·d;至2080s时段,4000℃·d等值线预计将从气候基准时段的仁怀—开阳—龙里—普定—晋安—兴义一线向东位移至高海拔地区威宁、赫章境内,而6000℃·d等值线预计将从南、北两方向逐步向贵州中部推进,2080s时段北部等值线将位移至仁怀—遵义—凤岗—沿河一线,而南部将位移至安龙—六枝—惠水—瓮安—雷山—三穗—铜仁一线。     

东北地区作物生长季干旱时空分布特征及其环流背景

依据东北地区71个气象台站1961-2009年5-9月气温、降水资料,对帕默尔干旱指数(PDSI)评价实际干旱的能力进行验证,并对PDSI距平场展开经验正交函数(EOF)分析,同时利用NCEP/NCAR再分析资料对干旱年的环流背景做了初步探讨.结果表明,(1) PDSI对东北地区农作物生长季的实际干旱具有较高评估能力,但在个别年份容易高估干旱程度;(2)EOF前3个特征向量的累积方差贡献率达74.9％.其中,第1特征向量是主要的分布格局,为全区一致型,第2特征向量为南北相反型,第3特征向量为东西相反型;(3)近49a东北地区农作物生长季干旱以9a和23a的变化周期为主,未来几年内干旱趋势仍将持续增强;(4)在干旱年(PDSI≤-1),500hPa高度场上副高偏弱,东北地区处于槽后脊前,同时该地区为位势高度距平的正中心,受高压控制降水偏少.850hPa水汽通量场上,输送到东北地区的西南及东南暖气流的水汽明显较少,同时该地区不仅存在反气旋环流,而且其水汽通量散度大于0,不利于降水.     

贵州省小油桐气候适宜性评价指标分析和区划

小油桐是生物柴油的优质原料之一,经济和生态潜力突出,其生长对气象条件的依赖性强,为避免盲目引种,本研究以贵州85个气象观测站1961-2009年的气候资料为基础,结合野外小油桐实地观测资料,采用农业气象分析方法和地理信息系统(GIS)技术,对小油桐进行气候适宜性区划.利用年均温、＞10℃积温、日照时数、极端最低温度及最冷月平均气温等指标确立了贵州省小油桐气候适宜分区标准.依托GIS技术空间分析功能,运用气候资源推算模式进行网格距为100m×100m以及精确到贵州乡(镇)的精细化气候区划,将小油桐种植划分为适宜、次适宜和不适宜气候区域.小油桐气候适宜生长区主要分布在南北盘江沿线,次适宜区主要分布在贵州省内中亚热带地区,不适宜区主要分布在黔中及黔北大部,研究结果可为贵州未来小油桐生产安全布局提供科学依据.     

农业灾害脆弱性与农村贫困灰色关联分析——以宁夏地区为例

考虑农业灾害脆弱性的地域差异,以我国宁夏地区为例,运用灰色系统理论分析了农业灾害脆弱性影响因子与农村贫困之间的关联度,探讨了在气候变化背景下影响宁夏地区农村贫困的主要因子,并给出了开展宁夏地区农业灾害脆弱性与扶贫工作的几点建议。     

SRES A1B情景下内蒙古地区未来气温、降水变化初步分析

利用全球气候模式HadCM3Q0驱动区域气候模式系统PRECIS（Providing Regional Climates for ImpactsStudies）模拟SRES A1B情景下的内蒙古地区气候变化,对气候基准时段（1961-1990年）气温和降水的模拟效果及2011-2100年的气温、降水变化响应进行了初步分析。结果表明：对气候基准时段,PRECIS能够模拟出内蒙古地区气温、降水的空间分布及频率分布特征;A1B情景下,未来90a年平均气温高值中心基本位于额济纳旗及呼伦贝尔附近,增温2～5.6℃,低值中心基本位于全区中南部,增温1.4～4.8℃。年际变化上,2011-2040年、2041-2070年和2071-2100年增温显著且各时段30a的平均值较基准时段气温分别升高1.7、3.5和5.1℃。日平均气温的频率分布模拟结果表明,未来发生高温事件的可能性增大;就年降水量而言,内蒙古地区的西部沙漠戈壁地区与呼伦贝尔部分地区呈减少趋势,其余区域未来90a可能增加10%～20%,增加的高值中心位于赤峰及通辽南部附近。年际变化上,2011-2040年、2041-2070年和2071-2100年各时段30a的平均年降水量比气候基准时段增加10.7%、17.1%和14.1%。日降水量频率分布表明,未来发生强降水事件的次数可能增多。     

大力发展农村经济建设社会主义新农村——以南充为例

新农村建设不是新村建设,关键在于大力发展农村经济。只有大力发展农村经济,才能为新农村建设提供物质保障,发展新农村文化,缩小城乡差距。本文结合南充实际,提出了发展农村经济的具体途径和方法。     

SRES A1B情景下东北地区未来干旱趋势预估

利用区域气候模式PRECIS(providing regional climates for impacts studies)输出的SRES A1B情景的日平均气温及降水资料,通过计算相对湿润度指数,分析2011-2100年东北地区作物生长季(5-9月)的干旱趋势。结果表明：A1B情景下,2011-2100年东北地区农作物生长季将呈现明显干旱化趋势,相对气候基准时段(1971-2000年),未来吉林中南部及辽宁省将变湿润,其余地区将变干燥;就干旱发生范围而言,2011-2100年东北地区农作物生长季的干旱发生范围将呈显著增大趋势,2011-2040年、2041-2070年和2071-2100年的30 a平均值较气候基准时段依次变化了-1.3%、17.4%及38.4%;就干旱频率而言,[JP2]未来干旱发生频率较高的区域主要集中在黑龙江的齐齐哈尔与大庆、吉林的白城以及辽宁的朝阳地区,而低频率区主要位于吉林东部及辽宁丹东地区,相对气候基准时段,未来干旱频率预计在辽东湾地区降低2%,黑龙江西南部与吉林西部增加8%~10%,其余地区增加2%~6%。     

东北地区农业气象灾害的趋势变化及其对粮食产量的影响

依据东北地区1971 - 2009年干旱、洪涝、风雹及低温灾害的受灾面积数据,并结合粮食作物单产资料,研究东北地区农业气象灾害的变化趋势及其对粮食产量的影响.趋势分析结果表明,研究期内,东北地区除风雹受灾比呈现明显下降趋势外,其余3种农业气象灾害受灾比变化趋势不明显,但均具有阶段性特征,20世纪70年代干旱受灾比要比洪涝受灾比偏大,80 - 90年代相反,2000年以后又处于较旱时期,低温受灾比在20世纪90年代初期及21世纪初期反弹增大;R/S分析表明,4种农业气象灾害受灾比的Hurst指数均＞0.5,说明未来变化都将与过去一致,其中,风雹受灾比将减弱,干旱受灾比将增加,而洪涝与低温受灾比仍将呈现波动幅度较大的趋势;灰色关联分析结果表明,4种气象灾害对粮食作物平均单产的影响在不同省份表现不同,在辽宁为干旱＞风雹＞洪涝＞低温,而吉林为洪涝＞干旱＞低温＞风雹,黑龙江为干旱＞洪涝＞低温＞风雹,说明干旱和洪涝是影响东北地区粮食生产的主要气象灾害,而低温灾害的影响随着纬度的升高也不断增大.