气候变化对东北水稻生产的影响分析

全球气候变暖对农作物的生产造成了多方面的影响。水稻是我国三大粮食作物之一,东北水稻是我国粳稻的主产区,研究分析气候变化对东北水稻生产的影响,对保证我国粮食安全具有重要的意义。文章首先分析了东北地区气候变化的特点,从气候变化对东北水稻物候期、生育期、种植界限的影响分析气候变化对水稻生产的影响,并提出应对气候变化的对策建议。     

气候变化对我国水稻生产的影响及科技应对措施

以水稻为例,通过在C-D生产函数中加入气候因子,构建了经济-气候新模型,实证分析气候变化对中国各地区水稻产量的影响大小和地区差异,并从适应性方面提出了粮食生产应对气候变化的科技应对策略。     

气候变化对我国水稻生产的影响及科技应对措施

以水稻为例,通过在C-D生产函数中加入气候因子,构建了经济-气候新模型,实证分析气候变化对中国各地区水稻产量的影响大小和地区差异,并从适应性方面提出了粮食生产应对气候变化的科技应对策略。     

气候变化对农业生产的影响及其适应

现阶段的研究显示,气候变化对我国的农作物种植和农业气候资源造成很重要的影响。本文对气象灾害中的时间变化趋势进行了具体的分析,对农作物造成的影响以及相关的解决措施进行了阐述。     

气候变化对黑龙江省水稻生产的影响及对策研究

在全球气候变化的环境下,给全球经济的发展也带来了重要的影响,进而直接导致我国北方的农业种植制度、栽培措施与种植面积发生改变。近年来,随着市场经济浪潮的推进,我国粮食生产趋势得到增长。黑龙江省作为我国水稻的主要种植大省,对我国粮食安全的作用不可忽视。本文在水稻生产中所存在的问题的基础上,分析了目前气候变化导致的正面与负面影响因素,提出了水稻生产与种植应对气候变化的具体措施。     

气候变化对福建省水稻生产的阶段性影响

将福建省划分为3个水稻种植区,选取19个样点,采用近5年(2000-2004年)中逢单年份的产量进行CERES-Rice模型参数的调试,逢双年份的产量用于检验模型在研究区域的适用性;利用GISS GCM Transient Run的输出值生成了每个样点2030年及2050年的气候变化情景;在各情景文件下运行CERES-Rice模型,并将模拟结果与当前气候情景(BASE情景)下的模拟值进行比较,再结合蒸散比(β)、产量波动系数(F)等指标,定量评价了未来气候渐变过程对福建省水稻生产的影响;在此基础上提出了适应气候渐变的若干可能对策.结果表明:在未来气候变化过程中,研究区域水稻生长季的土壤水分条件将变得不如目前湿润;研究区域早稻及单季稻生育期都将不同程度的缩短,后季稻2050年情景下有所延长;闽东南及闽西北双季稻区产量在未来两种气候情景下均表现为减产,且减产幅度随温度升高而加大.闽西北山地气候的单季稻区表现为增产;当前闽东南水稻的稳产性最差,闽西北双季稻区的稳产性较好.未来气候变化中水稻稳产性将变差;未来两种气候情景下福建省水稻总产将随着温度的升高而减少.     

气候变化对水稻生产影响的研究综述

在全球气候变化背景下,我国农业生产活动受到的影响越来越严重.本文以水稻为研究对象,从生产方式、种植制度、经营方式、结构布局等不同角度总结分析气候变化与农业活动之间的相互关系与作用机制.结果表明:现有的研究主要分析气候变化对水稻产量与水稻种植面积的影响,而水稻生产对气候变化的适应性与脆弱性几乎"无人问津".鲜有的关于水稻生产对气候变化适应性与脆弱性的研究发现,研究时段长短的差异以及不同的区域水稻生产对气候变化的适应性与脆弱性不尽相同.因此,气候变化背景下水稻种植户的适应性行为研究将成为未来研究的主要方向,加强对这方面的研究将有助于深化与完善气候变化与水稻生产双向互动机制的研究.     

未来气候变化与水稻生产

未来气候变化与水稻生产江西省农业科学院丁效华全球气候的加速暖化和大气环境恶化将直接影响作物生产，也影响到水稻的生产条件和生态系统，从而影响水稻生产。一、臭氧减少，紫外线危害水稻生长大气圈对流层上有一平流臭氧层，其主要作用是吸收紫外－Ｂ的紫外光，以保护...     

未来气候变化对福建省水稻生产的影响及其对策

在分析大气CO2、N2O、氟氯烃类等温室气体增加对福建农业气候资源影响的基础上，从CO2含量增加、紫外辐射增强、气温升高等角度阐述未来气候生产的影响，建立了温、光、水等主要气候因子变化对福建水稻产量影响的预测模式，并提出相应对策。     

气候变化对安庆地区水稻生产的影响

[目的]研究气候变化对安庆地区水稻生产的影响。[方法]选取1980～2009年水稻生长期（5～11月）的气温、降水资料,采用5年滑动平均的方法,制作了气温和降水量的滑动平均图,分析影响水稻生长的主要因子气温及降水变化特点,并采用直线滑动平均模拟的方法来分离出气候产量,从而分析气候因子对安庆地区水稻产量的影响。[结果]近30年安庆地区水稻生长期内气温整体上是一个上升的趋势,从1993年开始上升比较明显,而降水量则是个下降的趋势,在2000年后降水量比较稳定;这些是水稻产量在2000年后出现一波较快增长的气候背景。从趋势产量和气象产量分离的结果来看,相对气象产量变化幅度较大,减产年份最大达27.5%,在近30年中减产年份达4年;水稻的气象产量与气温的关系除9月外均是呈正相关,水稻的成熟收获期的过量降水对水稻产量有不利影响。干旱是影响该地区水稻产量的主要气象农业灾害。[结论]该研究为提高安庆地区粮食产量提供理论依据。     

气候变化对中国南方水稻生产的阶段性影响及适应性对策

根据GISSGCMTransientBRun的输出结果 ,结合中国南方稻区 15个样点近 4 0年的逐日气候资料 ,生成了每个样点在 2 0 10年、2 0 30年和 2 0 5 0年的气候变化情景 ;利用CERES Rice模型在基准气候 (196 0～ 1997年 )以及上述不同年份的气候变化情景下运行的结果 ,结合中国若干农业气候指标 ,分区评述了未来 10年、30年和 5 0年全球气候变化对不同稻作类型水稻生育期、产量、稻田蒸散量的阶段性影响 ,并分析了中国稻作制度可能发生的演进趋势。最后 ,在模拟试验的基础上 ,提出了若干适应气候变化的农业对策 ,包括调整品种布局、有条件地扩种双季稻、改善灌溉条件及培育和引进新品种等。该研究结果对国家及各级农业行政部门制定中远期农业规划和农业发展战略具有重要的参考价值     

安徽省一季稻播栽关键期极端气候指数分布特征及其影响

利用1970—2014年安徽省的逐日气象数据和一季稻播栽面积数据,计算出育秧腾茬期和移栽期的19个极端气候指数（ECI）,分区讨论ECI与一季稻种植面积波动的相关性,最后分析关键指数的时间变化特征。结果显示：降水和气温分别呈“北少南多”和“南北高中间低”的分布特征,划分为5个研究亚区。播栽面积波动主要与育秧腾茬期的极端气候有关,大部分区域与育秧腾茬期夏季日数（SU）、连续无雨日数（CDD）呈正相关,与降水日数（DR）呈负相关。关键ECI的变化趋势总体呈有利于一季稻播栽的方向发展,其中育秧腾茬期的SU和CDD整体呈显著上升趋势,DR呈显著下降趋势,未来变化趋势均有可持续性;DR的距平变化呈“升-降-升-降-升”的波动特征,在1970s后期和1990s中期发生突变,整个研究时段存在2～4 年的周期振荡。揭示了育秧期低温阴雨、移栽期区域性少雨是导致安徽一季稻种植面积负波动的首要气候因素。     

辽宁省水稻生产的气候因素分析

概述辽宁省的农业气象资源,分析各种气象因素对水稻生产的影响,并提出抵御不良气候条件的对策,以提高水稻生产水平。     

Climate Change Impact and Its Contribution Share to Paddy Rice Production in Jiangxi,China

In the study, an improved approach was proposed to identify the contribution shares of three group factors that are climate, technology and input, social economic factors by which the grain production is shaped. In order to calibrate the method, Jiangxi Province, one of the main paddy rice producers in China was taken as an example. Based on 50 years (1961–2010) meteorological and statistic data, using GIS and statistical analysis tools, the three group factors that in certain extent impact China's paddy rice production have been analyzed quantitatively. The individual and interactive contribution shares of each factor group have been identified via eta square (η²). In the paper, two group ordinary leasr square (OLS) models, paddy models and climate models, have been constructed for further analysis. Each model group consists of seven models, one full model and six partial models. The results of paddy models show that climate factors individually and interactively contribute 11.42–15.25% explanatory power to the variation of paddy rice production in the studied province. Technology and input factors contribute 16.17% individually and another 8.46% interactively together with climate factors, totally contributing about 25%. Social economic factors contribute about 7% of which 4.65% is individual contribution and 2.49% is interactive contribution together with climate factors. The three factor groups individually contribute about 23% and interactively contribute additional 41% to paddy rice production. In addition every two of the three factor groups also function interactively and contribute about 22%. Among the three factor groups, technology and input are the most important factors to paddy rice production. The results of climate models support the results of paddy models, and display that solar radiation (indicated by sunshine hour variable) is the dominate climate factor for paddy rice production.     

Climate Change Impact and Its Contribution Share to Paddy Rice Production in Jiangxi,China

In the study, an improved approach was proposed to identify the contribution shares of three group factors that are climate, technology and input, social economic factors by which the grain production is shaped. In order to calibrate the method, Jiangxi Province, one of the main paddy rice producers in China was taken as an example. Based on 50 years （1961-2010） meteorological and statistic data, using GIS and statistical analysis tools, the three group factors that in certain extent impact China＇s paddy rice production have been analyzed quantitatively. The individual and interactive contribution shares of each factor group have been identiifed via eta square （η2）. In the paper, two group ordinary leasr square （OLS） models, paddy models and climate models, have been constructed for further analysis. Each model group consists of seven models, one full model and six partial models. The results of paddy models show that climate factors individually and interactively contribute 11.42-15.25%explanatory power to the variation of paddy rice production in the studied province. Technology and input factors contribute 16.17%individually and another 8.46%interactively together with climate factors, totally contributing about 25%. Social economic factors contribute about 7%of which 4.65%is individual contribution and 2.49%is interactive contribution together with climate factors. The three factor groups individually contribute about 23%and interactively contribute additional 41%to paddy rice production. In addition every two of the three factor groups also function interactively and contribute about 22%. Among the three factor groups, technology and input are the most important factors to paddy rice production. The results of climate models support the results of paddy models, and display that solar radiation （indicated by sunshine hour variable） is the dominate climate factor for paddy rice production.     

湖南双季稻规模生产绩效及发展对策研究

以湖南省长沙县、醴陵市农户为调查对象,对双季稻规模生产绩效及其影响因素进行实证分析。结果表明,生产规模与户主年龄、文化程度密切相关;规模越大,综合绩效越高,但相对效率越低;播种面积、稻谷单产是双季稻生产绩效主要影响因素,但不同规模生产绩效各衡量指标的其他主要影响因素存在差异。提出了双季稻不同规模生产发展对策。     

黑龙江省的水稻生产与发展

黑龙江省是我国水稻主产区,水稻生产与发展直接关系到我国的粮食安全.概述了黑龙江省气候特点与水稻生产的关系和水稻的发展历程及趋势,并列举了目前水稻生产上存在的问题,以期为黑龙江省水稻生产的进一步发展提供理论依据.     

安徽省农业清洁生产对策研究

清洁生产是一种全新的产业发展理念,强调前端预防和过程控制,以减少生产过程对人类和环境的影响,实现节能降耗、减污增效和可持续发展,具有良好的社会、经济和生态效益.安徽是农业大省,农业清洁生产对实现农业的可持续发展意义重大.从农业清洁生产形势入手,阐述了农业清洁生产的基本内涵,分析了安徽省农业清洁生产面临的主要污染问题、客观必要性和具备的有利条件,提出了新形势下推进农业清洁生产宣传、政策、科技等对策建议.     

气候变化对黑龙江省水稻生产可能带来的影响

通过对全球及黑龙江省气候趋势的分析,说明黑龙江省气候至少在未来的几十年内仍处于持续增温的时期。气温升高对黑龙江省水稻生产是有利的,使水稻的北界继续向北扩展,水稻适宜区扩大,同时,原水稻种植区积温增加,可以种植更晚熟品种,单产提高。积温增加、CO2浓度提高和育苗条件的改善,实际生产可用品种熟期可比原积温划分区的可用品种晚1~2个熟级。     

气候变化对中国冬小麦生产的影响

气候变化会对中国冬小麦生产带来深远的影响。CO_2浓度升高和气候变暖有利于冬小麦种植区向春麦区扩展,主要表现在辽宁、河北、陕西、内蒙古等种植边界的显著北移和青海、甘肃种植边界的显著西扩;CO_2浓度升高还会促进小麦根、茎、叶的生长,提高叶片光合速率和氮素的吸收与利用,有利于产量提高。但气候变化在中国还表现为太阳辐射的下降,冬小麦主产区黄淮海麦区和长江中下游麦区下降更为显著,试验研究表明,长期弱光小麦产量降幅可达6.4%～25.8%。温度升高对小麦产量的影响目前尚无明确定论;不同生育期降雨量变化对小麦产量的影响不同,生育前期降水量增加有利于小麦产量的提高,而后期则会导致一定的减产。然而,最值得关注和警惕的是高温与低温以及降水时空分布不均导致的干旱和渍水等极端气象灾害事件,随着全球气候变化发生频率显著增加,严重影响了小麦的生产,尤其是生育中后期的逆境将导致小麦结实粒、千粒重显著下降,造成产量锐减。此外,气候变化导致的病虫草害加剧不仅导致减产,还将显著增加生产成本,不利于小麦生产。