基于GIS的干旱遥感监测及定量评估系统

尝试依托GIS技术,利用VBA及ArcObjects建立干旱监测评估系统,通过对辽宁省再分区,不同区域分别建立干旱遥感监测模型,进行辽宁省干旱灾害监测。同时,结合高程数据和土地利用等地理信息系统数据,通过调用不同作物、不同等级的灾损系数进行干旱定量评估的探索。     

基于作物生长模型的农业干旱灾害风险动态评估

在阐述干旱灾害风险基本概念的基础上,分析了农业干旱灾害风险动态评估的难点。通过作物生长模型——DNDC模型模拟作物逐日生长,得到最终的粮食产量。采用情景分析方法,对不同气象条件下的作物产量进行估计,进而计算作物粮食因旱损失,实现农业干旱灾害风险动态分析。研究选择辽宁省为研究区,以玉米作物为代表,空间分析单元为县级行政区,利用15年的序列数据进行粮食因旱损失评估,模型模拟辽宁省的总误差控制在15%左右。风险分析结果表明,辽宁省西北部地区干旱灾害风险高于其他地区,这也与辽宁省干旱实际情况相吻合。     

基于灾损的安徽冬小麦干旱灾害风险评估

为了解干旱对冬小麦生长发育及产量形成产生的重要的影响,基于作物水分亏缺指数(CWDIa)、累积湿润度指数(Ma)、综合气象干旱指数(CI)以及降水距平百分率(Pa)开展对比分析及在安徽省冬麦区适应性研究,最终选取CWDIa作为干旱致灾危险性最优指标。根据冬小麦期望减产率划分干旱危险性强度等级,计算超越致灾临界值频次,结合承灾体脆弱度及暴露度构建风险评估模型,开展冬小麦干旱风险评估研究。结果表明:受地理位置、承灾体脆弱性等因素影响,不同干旱风险等级频率空间差异明显,总体上冬麦区中北部干旱高风险频率较高,而南部高风险频率较低。1999/2000年典型年干旱风险也呈北高南低分布,减产率分布与干旱风险基本一致。由此可见,所构建的干旱风险指标及评估模型适用于安徽省冬小麦干旱风险评估,研究结果对于提升区域灾害风险管理和决策水平提供参考,以减轻干旱灾害造成的损失。     

气候变化条件下陕西省不同气候区灌溉对冬小麦减产风险影响评估

研究未来气候变化条件下灌溉对陕西省不同气候区冬小麦生长情况、减产风险及其对气候变化的响应机制,以期为决策者制定应对气候变化长期粮食战略,提供必要的参考依据.联合运用作物模型DSSAT4.6和天气发生器LarsWG5.5,模拟气候变化条件下陕西省不同气候区域、时期灌溉对冬小麦生长的影响.同时计算本研究提出的新概念——冬小麦减产风险,横向和纵向综合评估气候变化对冬小麦产量的影响.选取陕西省干旱半干旱地区、半湿润地区、湿润地区作为研究对象,选择典型站点并获取土壤数据,统一设定灌溉制度,运用天气发生器LarsWG5.5模拟预测未来气象数据,并输入已校准验证的作物模型,模拟气候变化条件下不同地区在雨养、灌溉时的冬小麦产量并评估减产风险.结果表明,未来50年,陕西省大部分地区冬小麦生育期内降水先减少后增多,年平均温度不断增加.不同区域产量、减产风险变化情况不尽相同,气候变化对冬小麦产量的影响程度自北向南逐渐降低,总体上气候变化对陕西地区冬小麦产量的稳定具有积极作用.3区(陕西省北部黄土高原干旱半干旱地区)受气候变化的影响较大,2区(关中平原半湿润易旱区)次之,1区(陕西南部湿润地区)受气候变化的影响较弱,但各地区增产总量差距不大.1区减产风险逐年增加,2区、3区减产风险逐年减少.灌溉能够减缓并利用气候变化对冬小麦生长的不利影响,大幅提高产量、水分利用率,降低减产风险.灌溉条件下,1区减产风险逐年上升,但仍远低于雨养下的减产风险;2区、3区减产风险则逐年下降至零.综合各区域灌溉对减产风险的影响,建议1区、2区增加灌溉设施,3区不推荐但有充足灌溉资源的地区仍可以增加灌溉.     

辽宁省旱情监测与评估系统研究

通过充分挖掘水文数据和遥感数据的优势,确定了旱情监测与评估的方法,构建了辽宁省旱情监测与评估系统。结果表明,从气象干旱、水文干旱和土壤干旱3方面选取的6个指标适合于基于水文数据的旱情监测研究,依据时间的不同选取的表观热惯量模型和地表温度植被指数斜率法模型适合于基于遥感数据的旱情监测研究;利用空间分析方法确定的作物受灾面积和利用回归分析法确定的作物减产率模型适合于作物减产率的评估;系统运行后,可以实现每旬发布1次旱情监测结果,每旬发布1次作物受灾面积评估,每年发布1次作物减产情况评估,实现抗旱管理工作的网络化。     

平凉市小麦和玉米产量风险评估及区划

平凉市属暖温带半干旱半湿润大陆性季风气候区,地形复杂,气候多变,由于干旱、雹洪、大风、霜冻、低温冷害等气象灾害的频繁出现,常造成粮食减产.随着农业生产力水平的提高,平凉市粮食产量总体上呈波动上升趋势,但灾年减产的幅度也呈现增大趋势,因此不能用产量绝对值的大小来确定某一年的丰歉以及灾年的灾害程度.本文利用农业气象统计方法,从各种农业气象灾害总体上造成的作物减产率出发,分析各地灾年出现的频率、减产率、总体变异系数,提出风险评估问题,评估灾年的风险程度,做出平凉7县(区)小麦和玉米单产的风险区划,为防灾减灾、降低灾害风险提供参考依据.     

东北地区玉米主要气象灾害风险评价模型研究

【目的】农业生产过程中经常面临着一种以上气象灾害的威胁。目前,农业气象灾害风险评估普遍是以单一灾种对承灾体的影响为研究对象,无法反映真实气象条件下农业生产面临的综合风险;作物在不同发育时期或发育阶段遭受气象灾害对最终产量的影响有所不同。本文以东北地区玉米为例,研究基于作物不同发育阶段多种气象灾害风险评价方法与技术体系。【方法】将东北玉米生育期划分为播种-七叶、七叶-抽雄、抽雄-乳熟、乳熟-成熟4个发育阶段,把冷害、干旱、涝害作为3种主要气象灾害,利用玉米发育期、气象、土壤、作物面积和产量等多元资料,根据自然灾害风险理论和农业气象灾害风险形成机制,以一定区域自然灾害风险由自然灾害危险性、承灾体的暴露性和脆弱性及人类防灾减灾能力4个因素综合作用的“自然灾害风险四要素说”为理论依据,在全面分析东北玉米发育阶段冷害、干旱、涝害的孕灾环境和致灾因子的危险性、承灾体的暴露性和脆弱性、人类防灾减灾能力四要素的基础上,从风险四要素的内涵出发选取风险评价指标。采用孕灾环境多指标法,从气象、作物、自然地理等方面选取指标全面反映发育阶段主要气象灾害的危险性;从承灾体暴露性、脆弱性的内涵出发选取评估指标;鉴于防灾减灾能力比较滞后的研究现状,选用产量变异系数综合反映防灾减灾能力,形成了比较完备的发育阶段主要气象灾害风险评价指标体系。由于农业气象灾害成因的多要素性、复杂性,影响要素之间的模糊性和不确定性,利用层次分析法确定发育阶段主要气象灾害风险四要素及危险性指标的权重。利用自然灾害风险指数法构建发育阶段主要气象灾害风险评估模型。利用加权综合评分法构建发育阶段主要气象灾害危险性评价模型,发育阶段3种主要气象灾害频率之比作为权重系数反映不同发育阶段主要气象灾害的相对严重程度。【结果】在发育阶段主要气象灾害风险评价的基础上,利用加权综合评分法构建作物生育期主要气象灾害风险评估模型,根据作物减产率与4个发育阶段主要气象灾害风险指数的相关性调试确定各发育阶段风险指数的权重系数,建立比较完备的基于发育阶段的主要气象灾害风险评价指标体系,构建发育阶段主要气象灾害风险评价模型、发育阶段主要气象灾害危险性评价模型及生育期主要气象灾害风险评价模型,进而初步建立了东北玉米基于发育阶段的多种农业气象灾害风险评价技术体系。【结论】对东北典型全域灾害年份及代表站点主要气象灾害典型年份关键发育阶段主要危险性指标与减产率的分析表明,发育阶段主要气象灾害危险性指标的选取是合理的。     

陇东地区主要农作物干旱灾损动态评估

[目的]为陇东地区旱灾动态监测及灾损评估提供依据。[方法]利用陇东冬小麦、春玉米的产量资料及其相应的生育期、土壤含水量和气象资料,计算作物的因旱减产率,分析不同时期水分亏缺率与作物因旱减产率之间的关系,并建立主要农作物的干旱灾损动态评估模型。[结果]冬小麦各类模型的误差值均小于春玉米,冬小麦累乘模型效果好于累加模型和简化模型,而春玉米累乘模型效果明显差于累加模型和简化模型,因此实际应用中要通过比较,因地制宜,选用适合的模型进行监测和评估。[结论]应用干旱灾损动态评估模型可及时了解陇东地区干旱对主要农作物产量影响的动态变化。     

冀鲁豫灌溉条件下冬小麦干旱风险区划方法研究

分别以冬小麦年生育期降水量平均值加减若干倍样本方差的方法界定不同等级的干旱年份,在以气象产量减产率大于等于3%为标准界定冬小麦受灾年份的基础上,计算了冀鲁豫地区冬小麦旱年的平均减产率,分析了冀鲁豫冬小麦不同旱灾强度的频率分布规律。根据冬小麦干旱灾害风险指数的概念和计算方法,分析了冬小麦干旱灾害风险指数的区域分布规律,并提出了有灌溉条件下的冀鲁豫地区冬小麦干旱风险区划技术方法,以旱年平均减产率、干旱灾害风险指数和冬小麦生育期降水量等因子为指标,采用GIS统计分析功能和叠加分析功能,对冀鲁豫冬麦区干旱灾害造成的冬小麦减产风险进行了区划和评估,实现了不同气候年景下和不同风险区冬小麦减产情况的风险评估,给出了冬小麦旱灾的防灾减灾措施。     

水稻暴雨灾害保险气象理赔指数设计

【目的】设计水稻暴雨灾害保险气象理赔指数,为开展水稻政策性农业保险提供技术支撑。【方法】根据水稻遭受暴雨灾害造成的减产率与气象因子、下垫面条件的关系,建立单季稻暴雨灾害减产率模型,利用GIS技术将减产率确定到各种复杂地形下,综合区域产量指数保险和气象指数保险的优点,设计精细化到自然村或村民小组一级的水稻暴雨灾害保险气象理赔指数。【结果】确定了以自然村或村民小组为基本区域的水稻暴雨灾害保险气象理赔指数。不同的典型降雨过程和0716号强台风"罗莎"影响过程资料对单季稻暴雨灾害减产率模型的模拟结果表明,该模型能有效地模拟复杂地形下单季稻遭受暴雨灾害减产率分布,能提供可信度高的单季稻暴雨灾害灾损评估。当模型计算的水稻减产率≤30%时,理赔指数为0,赔付率为0;水稻减产率大于30%时,理赔指数等于水稻减产率,赔付率为水稻减产率。【结论】单季稻暴雨灾害减产率模型能根据降水量、风力计算浙江省杭州市余杭区各自然村单季稻遭受暴雨灾害的减产率,在此基础上结合区域产量和气象指数优点设计的气象理赔指数,在一定程度上有助于降低目前中国传统农业保险中存在的弊病。     

1981-2015年华北地区种植结构演变及其驱动机制分析

为明确农业生产资料投入和作物受灾面积对作物产量的影响以及作物综合比较优势指数对华北地区种植结构演变的影响。本研究利用综合比较优势指数和线性回归等方法分析1981—2015年河北、河南和山东3个华北地区粮食主产省的作物生产、农业生产投入和作物受灾面积等变化特征。结果表明:1)1981—2015年,华北地区玉米和花生种植面积均显著增加,大豆和棉花种植面积均显著减少,冬小麦和油菜种植面积保持相对稳定;冬小麦、玉米和花生总产量显著增加,大豆和棉花总产量显著下降;1981—2015年所有作物单位面积产量均显著增加,其中冬小麦、玉米和花生单位面积产量增加速率较快,大豆和棉花单位面积产量增速较慢;2)1981—2015年,华北地区氮肥、磷肥和钾肥等肥料投入和有效灌溉面积均显著增加,增长速率分别为14.3万t/年、7.2万t/年、7.3万t/年和12.2万hm~2/年;3)旱灾是影响华北地区作物生产的主要自然灾害,1981—2015年各省旱灾受灾面积显著减少;4)农业生产资料投入增加是作物单位面积产量提升的主要推动力,自然因素中旱灾是造成作物产量波动的主要因素,作物之间的比较优势是华北地区种植结构变化的主要驱动因子。     

地膜覆盖和育苗移栽技术对农作物产量和水热资源利用的影响

以河北曲周为例,利用AquaCrop模型和指标评价法,建立了粮食作物生长环境要素(气象、土壤等)与产量之间的定量关系,并评价了地膜覆盖和育苗移栽技术下作物(冬小麦、夏玉米)对水热资源的利用效率。结果表明:1)AquaCrop模型能较好地模拟作物(冬小麦、夏玉米)的冠层覆盖度、生物量和产量,并能分析作物种植技术对水热资源利用效率的影响;2)地膜覆盖和育苗移栽技术显著影响作物(冬小麦、夏玉米)在播种-拔节时期的水热资源利用效率;3)冬小麦地膜覆盖和夏玉米育苗移栽技术的水热资源利用效率分别提高0.67和0.50,产量分别增加326和972kg/hm2。说明冬小麦地膜覆盖和夏玉米育苗移栽技术可以影响作物在关键生育期内对水热资源的利用以及提高作物的产量。本研究旨在为其他作物效率和理论潜力的提升提供技术支撑,研究结果可作为冬小麦和夏玉米因干旱、冻害以及播种不及时等原因受灾的一种补救技术,为曲周地区的作物种植技术调整提供参考。     

Impacts of climate change on drought risk of winter wheat in the North China Plain

Drought is a major natural disaster causing crop yield losses, while its occurrence mechanism and spatiotemporal variations in a changing climate are still not clear. Based on a long-term climatic dataset(during 1958–2015) from weather stations in the North China Plain(NCP), the influencing mechanism of various climatic factors on drought risk of winter wheat was quantified by using sensitivity analysis, Mann-Kendall trend test and slope estimation. The results indicated that climatic factors have changed considerably over the past six decades in the growth season of winter wheat. As a result, winter wheat suffered from severe droughts(with 350 mm of water deficit during its growth season), particularly at the jointing–heading and heading–mature stages, which were critical to crop yield formation. There were large spatial and temporal variations in drought risk and climatic change factors at different growth stages of winter wheat. Despite precipitation playing a vital role in determining the spatiotemporal patterns of drought risk, high temperature and low humidity along with other climatic factors at key growth stages of winter wheat aggravated drought risk. Particularly, temperature at nearly 90% weather stations showed a notablely upward trend, which exacerbated water deficit and drought risk of winter wheat. Given the complexity and high uncertainty of climate change, these findings provide important information for adapting crop production to future climate change and accompanied droughts while ensuring food security and agricultural sustainability.     

冀鲁豫灌溉条件下冬小麦干旱风险区划方法研究（英文）

分别以冬小麦年生育期降水量平均值加减若干倍样本方差的方法界定不同等级的干旱年份,在以气象产量减产率大于等于3%为标准界定冬小麦受灾年份的基础上,计算了冀鲁豫地区冬小麦旱年的平均减产率,分析了冀鲁豫冬小麦不同旱灾强度的频率分布规律。根据冬小麦干旱灾害风险指数的概念和计算方法,分析了冬小麦干旱灾害风险指数的区域分布规律,并提出了有灌溉条件下的冀鲁豫地区冬小麦干旱风险区划技术方法,以旱年平均减产率、干旱灾害风险指数和冬小麦生育期降水量等因子为指标,采用GIS统计分析功能和叠加分析功能,对冀鲁豫冬麦区干旱灾害造成的冬小麦减产风险进行了区划和评估,实现了不同气候年景下和不同风险区冬小麦减产情况的风险评估,给出了冬小麦旱灾的防灾减灾措施。在考虑灌溉能力的情况下,高风险区主要分布于河北省唐山、廊坊、衡水、沧州地区,山东省德州、济南、莱芜、东营地区,河南省洛阳、济源、焦作、安阳地区。该区冬小麦以冬春连旱为主,防御冬旱最主要的措施是适时浇好冻水;中风险区主要分布于北京、天津地区,河北省衡水、保定邢台部分地区,山东省日照、枣庄、威海地区,河南省郑州、焦作、濮阳、鹤壁地区。该区以春旱为主,防御冬小麦春旱的措施包括培育冬前壮苗,合理灌溉,确保关键期需水,起身后松土,切断毛细管,减少土壤蒸发等;低风险区主要分布于河北省保定、邢台局部地区,石家庄、邯郸大部分地区,山东省潍坊、青岛、烟台、临沂、菏泽、济宁地区,河南省东南大部分地区。该区灌溉条件较好,减灾措施应以节水灌溉为主,积极引导农民群众引进滴灌和喷灌节水技术。还可以采用小水勤灌的方式减少旱灾的影响。     

Climatic potential for winter wheat yield in Russia

The potential of crop yields illustrates the possibilities of increasing their production in the future. Modeling of potential yield of winter wheat on the European part of Russia was conducted based on specially developed GIS and the WOFOST crop growth simulation model. It was found that the winter wheat yield for Russia in general can be increased by 70% in the modern climatic conditions. The maximal potential for yield increasing was found in the regions situated on the Northern edge of the crop cultivation. In the Northern Caucasus, real crop yield is close to the climatic maximum; however, due to large crop acreage in Krasnodar krai, Stavropol krai, and Rostov and Volgograd oblasts, wheat harvest in each region can still be increased by 1–3 mln tons in each of them.     

基于遥感数据的冬小麦农情监测研究进展

对国内基于遥感数据冬小麦农情监测技术的研究与应用进行了全面的回顾,对冬小麦长势、产量、品质和灾害预测预报方面的研究进展作了较系统的调查及研究,分析了遥感技术在小麦农情监测方面取得的成效。提出了冬小麦冠层光谱指数和遥感信息与冠层生化参量之间的关系是实现小麦农情监测的关键,对利用遥感技术进行小麦生长发育监测进行了展望。     

基于WOFOST模型的吉林省春玉米干旱复水模拟研究

干旱是吉林省春玉米生长发育阶段面临的主要农业气象灾害,如何合理地进行灌溉,减轻干旱缺水造成的不利影响,是吉林省春玉米生产中急需解决的问题之一。本研究利用气象、土壤等数据资料,对WOFOST模型进行了修订;利用修订的WOFOST模型,模拟了不同干旱条件下,不同的复水方案对玉米生长发育以及产量的影响,结果表明:修订的WOFOST模型在干旱条件下对春玉米的叶面积、地上部分干物质重以及产量具有较好的模拟效果。干旱复水模拟结果显示,在拔节-抽雄和抽雄-乳熟阶段,随着干旱程度的加剧,榆树和白城两地的玉米地上部分干物质重和产量的损失都随之增加;相同的复水方案下,榆树地区的春玉米地上部分干物质重和产量损失要小于白城地区;抽雄-乳熟阶段的干旱对春玉米的产量影响更大。从复水方案上来看,连续复水方案整体上要优于一次性复水方案,并且干旱过程中的及时、足量复水对春玉米抵御干旱、减少产量损失具有重要的作用。研究结果表明,WOFOST模型在农业干旱和灌溉模拟方面也具有较好的应用前景。     

宿州市秋冬连旱的灰色BP神经网络预测模型

秋冬连旱是影响宿州冬小麦、油菜等越冬作物生长发育的重要因素。以Z指数≤一0．8为标准,确定宿州市秋冬持续重旱年份序列,建立GM（1,1）预测模型,并应用BP人工神经网络（BP—ANN）对残差进行拟合,对GM（1,1）预测模型进行修正。结果表明,拟合结果较单一的GM（1,1）模型有一定提高。预测2008年后的下一个宿州市秋冬（10月-2月）持续重旱年度发生在2017～2018年,对当地农业生产和防灾减灾有一定的参考价值。