河南省农业气象灾害对粮食产量影响的灰色关联度分析

根据1978²014年河南省气象灾害数据及粮食生产相关数据,分析了河南省粮食单产与气象灾害的变化关系。运用灰色关联度分析,从轻灾、中灾及重灾3种不同灾害程度视角,分别研究了4种气象灾害与粮食单产及5种特定粮食作物关联程度,并在此基础上提出了针对性建议,以期为河南省粮食生产的可持续发展提供借鉴。     

黑龙江省主要农业气象灾害特征及其对粮食产量影响的灰色关联分析

[目的]了解黑龙江省主要农业灾害的变化特征及其对粮食产量的影响,为相关部门制订粮食生产决策提供科学依据.[方法]以黑龙江省1972～2012年干旱、洪涝、风雹及低温灾害的受灾面积数据、同期粮食平均单产及四大粮食作物(玉米、水稻、大豆、小麦)单产数据为样本,利用灰色关联分析法探讨主要农业气象灾害特征及其对粮食产量的影响因素.[结果]20世纪80年代黑龙江省受涝灾影响较严重,受灾比相对较高,而干旱受灾比相对较低;20世纪70、90年代及2000年以后黑龙江省干旱受灾比相对较高,处于较干旱阶段.20世纪70年代是低温冷害和风雹灾害相对集中的时期,80年代受灾比减弱,但后期出现反弹趋势.1972～2012年黑龙江省农业受灾程度和粮食总产呈波动性变化,受灾严重年份粮食总产基本呈下降趋势,灾害性天气直接影响粮食生产.灰色关联分析表明,干旱是影响粮食作物平均单产及水稻单产最大的农业气象灾害,洪涝灾害次之;对于玉米和大豆,洪涝的影响略大于干旱;小麦受干旱和低温影响较大,而风雹和洪涝次之.[结论]干旱和洪涝是影响黑龙江省粮食生产的主要气象灾害.根据黑龙江省西旱东涝的特点因地制宜推广减灾技术,可有效减轻灾害损失.     

淄博市农业气象灾害时空分布及对粮食产量的影响

为揭示淄博市农业气象灾害风险,保障粮食安全生产,根据1983—2020年淄博市农业气象灾情资料和粮食产量数据,运用趋势分析、灰色关联法和Hurst指数等方法,分析了淄博主要农业气象灾害时空分布,并对灾害发展趋势及与粮食产量的关联度进行了探讨。结果表明：（1）淄博市农业气象灾害频发,从发生频率排序依次为干旱、大风、冰雹、暴雨洪涝、台风、冷冻灾害,灾害比重年际差异大。（2）4类主要农业气象灾害受灾率均以下降趋势为主,空间分布不均：干旱灾害高青、沂源受灾最重;暴雨洪涝灾害高青最为严重;大风灾害桓台和周村受灾最为严重;冰雹灾害高青受灾最为严重。（3）受灾率未来变化趋势为反持续性上升趋势;与粮食产量关联分析显示,干旱关联度最大,大风、暴雨洪涝灾害次之。未来淄博市农业气象灾害风险严峻,干旱是影响粮食产量的主要气象灾害,应加强防治。     

河南省农业气象灾害时序特征及对粮食生产的影响

对河南省自1978年以来的农业气象灾害时序特征及对粮食生产的影响从受灾和成灾两个层面进行综合研究.结果表明,在各类农业气象灾害中以旱灾最为严重,其次是水灾,再次是冰雹和霜冻灾害,其中旱灾和水灾占到了80％以上,是河南省的主要农业气象灾害;各类农业气象灾害均呈现出规律性波动变化,表明进行农业气象灾害周期性规律研究是可行的;受灾与成灾的面积呈现出一定周期性波动,并且相应年份的农业气象灾害受(成)灾面积的灾损程度与粮食总产呈负相关.研究结果与河南省农业气象灾害发生的实际情况基本吻合,为河南省的农业生产及灾害防治提供了理论依据.     

浅析河南省农业气象灾害对主要粮食作物的产量影响

"天有不测风云",自古气象灾害就是影响粮食作物产量的主要因素,并且这种因素还是最难琢磨的一种。农业发展需要不断变化的气象,如充足的阳光、适时的雨水等,但是天有不测风云,风调雨顺对于农业来说是一种不可强求的外力条件,这种风调雨顺的条件可遇而不可求。河南省是农业大省,占全国耕地比重为1/16,每年的粮食产量占全国粮食总产量的1/10,这10%的比重足以说明河南省在全国粮食产量方面举足轻重的地位。但是,河南省的气象状况这几年出现波动的情况,这成为影响河南省粮食产量的首要因素。鉴于此,本文针对其做出具体的分析和研究。     

灰色关联度分析在河南省油菜育种中的应用

运用灰色关联度分析方法,对2001～2005年河南省油菜区域试验信阳试点的结果进行分析。结果表明：各主要性状对产量的关联度顺序为角粒数＞主花序角数＞主花序长度＞总角数＞株高＞主花序角长＞一次有效分枝数＞主花序结角密度＞分枝部位＞千粒重＞不育株率。说明在河南省与油菜产量形成关系密切的主要性状为角粒数、主花序角数、主花序长度,并以此确定了河南省油菜杂交组合及高产品种的选育方向。     

影响粳稻生产的主要气象因素的灰色关联度分析

河南信阳粳稻生产改习惯春播为夏播后产量提高,2004~2005年对河南省粳稻区试15个材料进行春、夏播产量的对比试验,进一步验证了上述结论。通过对2000~2005年信阳市农科所粳稻区试点对照种“豫粳6号”6年产量与气象因子的灰色关联分析,得出影响粳稻产量气象因子大小顺序依次为:灌浆期温差>全生育期日照时数>根部有效水温>冠层有效积温>降水量。据此结合信阳气候特点,得出夏播实现信阳粳稻增产增效是切实可行的。     

重庆市气象灾害与农作物单产的灰色关联度分析

利用1997年-2013年重庆市旱灾、水灾、风雹灾和冷冻害受灾面积以及粮食单产、主要粮食作物和经济作物单产资料,分析了重庆市农业气象灾害的特点,并应用灰色关联分析法对重庆市主要气象灾害对粮食单产、主要粮食作物和经济作物单产的影响程度进行了分析,结果表明:1 1997年-2013年间重庆市农业气象灾害以旱灾和水灾为主,其次是冷冻害和风雹灾;从变化趋势来看,旱灾、水灾和风雹灾受面积呈下降趋势,冷冻害略有上升.2利用灰色关联分析法得出粮食单产与4种气象灾害的关联序由大到小依次为旱灾、风雹灾、水灾、冷冻害.3从农作物与气象灾害的关联趋势看,对主要粮食作物单产影响较大的气象灾害是旱灾、洪灾和风雹灾;主要经济作物与气象灾害的关联度差异较大,说明不同农作物抵抗灾害的能力不同,应采取有针对性的措施防灾减灾.     

贵州省农业气象灾害的变化特征及其对主要农作物的影响

运用贵州省1998—2017年水灾、旱灾、风雹、冷冻4种农业气象灾害受灾面积及主要农作物产量的数据,使用曲线拟合分析了贵州气象灾害变化特征。同时,基于灰色关联度研究了4种农业气象灾害的变化对稻谷、小麦、玉米单产的影响。结果表明,4种农业气象灾害受灾面积整体呈下降趋势,农作物受灾面积的大小排序为:干旱>水灾>风雹>冷冻。4种气象灾害对贵州整个粮食单产的影响排序为:旱灾>风雹、冷冻>水灾。4种气象灾害对稻谷、小麦、玉米3种主要农作物单产的影响排序为:风雹>水灾>旱灾>冷冻。针对稻谷、小麦、玉米3种农作物,同一种气象灾害的影响程度不同。     

西瓜产量与气象因素的灰色关联度分析

运用灰色关联分析理论,对2000～2010年开封市西瓜产量和气象因素的关联度进行分析。结果表明,影响开封市西瓜产量的主要气象因素,按照关联度由大到小依次排列为:7月份平均温度4月份降水4月份平均温度6月份平均温度5月份降水6月份光照5月份平均温度6月份降水4月份光照5月份光照7月份光照7月份降水。通过分析可以看出,开封市西瓜产量与温度条件的关联度最大,由于开封西瓜播种期间,温度仍然不稳定,容易受冷空气的影响,不利于出苗和生长。因此选择适宜的播种期,对提高西瓜产量十分重要。西瓜出苗后应特别注意做好保温防冻工作。开封西瓜进入伸蔓开花期后,应注意降水和光照对西瓜的影响,开封5月份容易出现干旱天气,如果降水偏少,应注意及时合理灌溉。西瓜果实成熟期,正值开封的雨季,要特别注意防范暴雨洪涝和连阴雨天气对西瓜产量造成的不利影响。雨后注意及时排水防涝。开封西瓜生长期间需充足的日照时数和较强的光照强度,若光照不足,会对西瓜生长发育和产量的提高造成明显的不利影响。因此西瓜栽培管理上应该注意对植株及时整枝打杈,减少枝叶重叠,改善瓜田光照条件,以利于西瓜产量和品质的提高。     

山西省粮食单产波动与气象灾害的相关分析

根据山西省60多年来的粮食产量统计资料,对山西省粮食单产及主要粮食品种单产的波动性进行了分析,并进一步分析了粮食单产波动与气象灾害的相关性。结果表明,山西省粮食单产波动频繁;在主要粮食品种中,大豆单产波动最大,玉米单产波动最小。进一步的相关分析显示,自然灾害,尤其是旱灾,是山西省粮食单产波动的主要影响因素;在主要粮食品种中旱灾对玉米单产波动的影响最大;旱灾对粮食单产波动的影响有加大的趋势。     

河南粮食产量与农业生产条件的灰色关联分析

运用灰色关联分析方法,对河南省2004-2012年粮食产量与农业生产条件的8个因素进行实证分析。分析结果表明,农业生产条件对河南省粮食产量影响关联序为：农药施用量、化肥施用量、农田有效灌溉面积、农用塑料薄膜使用量、常用耕地面积、农村用电量、农林牧渔从业人数和农用机械总动力。在此基础上,依据关联度的分析,就提高河南粮食产量提出了建议。     

叶绿素含量与气象因子关系的灰关联分析

通过对一个物候周期内在自然条件下正常生长的木本植物叶绿素含量与相应的气象因子关系的灰色关联度分析，明确了光对叶绿素含量影响的主导作用，相对湿度也较活跃，而温度的影响相对较弱。     

河南小麦新品种(系)灰色关联度分析

为科学合理的评价小麦新品种（系）,以为其选育和品种审定提供参考。利用2007～2008年度河南省区域试验数据,应用灰色关联度分析法对14个小麦新品种（系）（含对照）的14个主要性状进行分析。结果表明：依据品种（系）的加权关联度顺序所进行的综合评估与品种（系）的实际表现（产量）是基本一致的。关联度靠前的小麦新品种（系）中育12、洛麦22等均已通过河南省农作物品种审定委员会审定;豫教5号和豫农416分别参加了第2年区域试验和生产试验;关联系数排名靠后的品种（系）已遭淘汰。     

基于灰色关联分析法的河南省粮食产量影响因素研究

科学合理地利用农业各生产资源要素,是促进粮食增产、确保粮食安全的关键.选取全国第一夏粮大省河南省为研究对象,基于2000—2019年统计数据,运用灰色关联方法分析了影响粮食产量的因素,并通过时间序列模型对未来一个时期内河南省粮食产量进行了预测.结果表明:在影响河南省粮食产量的各个因素中,化肥使用量作用最为明显,其次为农药使用量和播种面积,受灾面积的影响程度最低.在未来一个时期内,河南省粮食产量预计将以一定的速度持续增长.     

浅谈中国的农业气象灾害

本文以典型的农业气象灾害干旱、冷害等为例,讨论主要灾害性天气与农业气象灾害的发生规律及减灾技术,进而为农业减灾提供借鉴;本文运用资料分析法、对比法等研究方法,对我国的干旱、冷害等农业气象灾害的概念、类别、形成原因进行了详细分析,在此基础上论述了减少干旱、冷害等的具体措施。     

辣椒产量与相关农艺性状的灰色关联度分析

采用随机区组试验设计,利用灰色关联度分析法对18个辣椒杂交组合产量与其主要相关农艺性状,进行了灰色关联度分析。结果表明:(1)辣椒杂交组合单株产量与其主要相关性状的关联度大小依次为:青椒产量>平均单果重>果径>红椒产量>株高>坐果率>红椒数>始花节位>果长>果形指数>青椒数>总果数;(2)青椒产量与其主要农艺性状的关联度大小依次为:单株产量>株高>平均单果重>始花节位>坐果率>果径>红椒产量>果形指数>果长>总果数>青椒数>红椒数。因此,在辣椒杂交育种过程中可以把平均单果重、果径、株高和始花节位作为选育的重点性状,并结合其他性状进行综合筛选。     

主要气象因子与冬小麦产量的灰色关联度分析

为了客观评价气象因子对小麦产量的影响,合理利用气候资源,提高鲁南地区小麦产量。利用灰色关联度分析法和逐步回归分析法,对鲁南地区2008—2017年冬小麦产量和主要气象因子的关系进行分析。灰色关联度分析结果表明,影响鲁南地区冬小麦产量的主要气象因子是≥10℃积温,关联系数0.4721;其次是生育期的降水量,关联系数0.4201;其余依次为≥0℃积温、冷量、≥20℃积温、日照时数,关联系数分别是0.3992、0.3756、0.3621、0.3131。逐步回归分析结果与灰色关联度分析结果一致,≥10℃积温是影响冬小麦产量主要因子,其次为降水量,且均为正效应;所得回归方程(P=0.0408, R ²=0.9811)可以适用于鲁南地区冬小麦产量的预测。