江苏省冬小麦冻害风险评价指标的构建

为了科学评估江苏冬小麦冻害风险,为防灾减灾和粮食稳产高产提供依据,利用1960—2010年江苏省常规气象观测资料、农业气象观测资料和冬小麦产量资料,筛选出江苏冬小麦低温冻害的主要致灾因子,并确定了致灾指标。在此基础上根据风险分析原理,采用灰色关联分析方法,构建了综合气候产量减产率和低温冻害指标的冬小麦低温冻害风险定量评估指数模型。结果表明,将江苏省划分为高风险区、中风险区和低风险区：高风险区为淮河——苏北灌溉总渠以北的大部分地区及盐城东北部地区,风险值大于50%,可能造成的产量损失平均为3%~6%,低风险区为淮河——苏北灌溉总渠以南除盐城东北部以外的全省大部分地区,风险值低于35%,产量损失不大,中风险区主要为这两者的过渡地带,可能造成的产量损失为0~3%。评估结果较好地反映了历史和实际情况,可以作为江苏冬小麦冻害风险评估和防控的依据。     

天水市近50年干旱灾害变化特征及对夏、秋粮影响风险评估

干旱是影响天水市地区粮食生产的主要气象灾害。运用1961-2010年天水市7县（区）气象站降水资料及2001-2010年冬小麦、玉米播种面积及产量资料,建立了干旱影响粮食产量的风险评估指数,并对不同冬小麦、玉米在不同季节受不同等级干旱的影响风险进行了分析。结果表明,轻旱出现的频率为7.09次/年,中旱频率为2.52次/年,重旱出现频率为0.50次/年,特旱出现频率0.25次/年。各等级干旱春季出现频率较高,其次为初夏和伏期,初秋出现频率较低。轻、重、特旱渭北地区出现频率较高,中旱藉、渭河谷出现频率较高。冬小麦轻旱、中旱风险指数较高,重旱、特旱风险指数较低;玉米轻旱风险指数较高,其次为中旱,重、特旱对玉米产量影响风险较小。冬小麦在春季受干旱威胁的风险较大,玉米在初秋受干旱威胁的风险较大。渭北地区冬小麦全生育期受干旱威胁风险较大,藉、渭河谷地区及秦安、清水玉米全生育期受干旱威胁风险较大。冬小麦干旱风险指数大于玉米,秋粮生产气候优势大于夏粮。     

1980-2009年合肥地区地表干湿变化及作物灾损评估研究

利用基于作物潜在蒸散建立的相对湿润度指数和作物灾损率指标,分析1980—2009 年合肥地区6 个气象台站的常规观测资料和作物产量数据,研究合肥地区地表干湿状况变化和典型作物受旱的灾损情况,通过分析作物灾损率以及其与相对湿润度指数的关系,建立合肥地区两种典型作物（小麦和水稻）关于相对湿润度指数的旱灾风险等级标准。结果表明：30 年间合肥地区相对湿润度指数均属正常偏湿状态,南部地区较北部偏湿,同时地表湿润状况存在0.048/10 年的变干趋势。冬小麦关于相对湿润度指数累计值的不同干旱等级（轻、中、重旱）指数界限值为- 2.0983 和- 3.4281,水稻为- 0.9371和-2.5660。合肥地区水稻对土壤水分胁迫的耐受力较冬小麦弱,因受旱导致减产的风险较大。     

福建省粮食产量气象灾害风险评估

利用福建省1978-2004年66个县（区）的粮食单产资料,通过统计处理得到相对气象产量,并以相对气象产量的变化来表征福建粮食产量气象灾害风险程度。采用歉年平均减产率,歉年减产率变异系数,相对气象产量小于－5％的保证率三个风险指标作为综合风险评估指标,来评估福建粮食单产气象灾害风险。结果表明全省各县综合风险指数介于0.08～0.73之间,高风险区主要分布在平潭县、泉州和漳州的大部县市、龙岩和三明的西部县市、宁德市东北部和南平的部分县市,这些区域的台风、暴雨、干旱和寒害等灾害对粮食单产的影响较大;低风险区主要分布在福建中部沿海县市及内陆县市,气象灾害对对粮食单产的影响相对小些。     

近60年河北省冬小麦干旱风险时空规律

干旱是造成作物减产的主要自然灾害,开展作物干旱成因机制和时空特征研究,对于稳定区域粮食生产有重要意义。本研究基于河北省内18个国家标准气象站点1958—2016年的长时间序列观测资料,采用水分亏缺指数(CWDI)作为干旱评价指标,分析了近60年来河北省冬小麦的干旱风险时空格局;通过CWDI对不同气象因子的敏感性分析,进一步探究了冬小麦干旱的成因机制。研究表明,冬小麦生育期需水量和干旱风险呈先增后减再增加的特征,在拔节–抽穗阶段的干旱风险最高,其次是抽穗-成熟阶段。冬小麦全生育期间干旱等级以重旱和特旱为主,特别在其产量形成的关键生长中后期,河北省东南部黑龙港地区面临较高的旱灾风险。冬小麦干旱受降水、气温、湿度等多种因素的影响,其中影响最大的是降水;气温是影响冬小麦生育后期干旱程度的关键因子,伴随近几十年气候变化冬小麦生长期内温度明显升高,将增加冬小麦生长期的耗水量和灌溉需求。本研究揭示了气候变化影响下河北省冬小麦干旱风险的时空演变规律,识别出了干旱灾害的高风险区和关键生育期阶段,可为优化冬小麦灌溉管理和农田防灾减灾提供参考依据。     

基于GIS的河南省濮阳县冬小麦干旱灾害风险区划

了研究河南省濮阳县冬小麦干旱灾害风险分布情况,以达到趋利避害,防灾减灾的目的。根据河南省濮阳县1970—2011年的地面气象观测资料,统计出了濮阳县冬小麦干旱灾害的发生次数、发生地点、发生频率,然后将干旱灾害等级进行0-1的标准化,作为干旱灾害的风险系数,最后利用ArcGIS软件中的Kriging插值法进行绘图,确立了濮阳县冬小麦干旱气象灾害风险区划图。结果表明：濮阳县冬小麦气候干旱风险指数较高的地区主要分布濮阳县西北部的五星乡、新习乡、子岸乡,其次是清河头、鲁河、胡状、八公桥、庆祖镇等,东南部的风险指数相对较小如渠村乡、习城乡,梨园乡、白堽乡、王称堌乡等。该区划图对制定各项抗灾减灾措施,提高冬小麦的防灾减灾能力提供了科技指导。     

安徽省冬小麦灌浆期连阴雨灾害等级指标的确定

为确定冬小麦灌浆期连阴雨灾害等级指标,利用1980—2012年安徽省冬小麦灌浆期间逐日气象观测数据、连阴雨灾害样本和灾情资料,遴选出连阴雨灾害过程的阴雨日数、累计雨量和日照时数3个主要致灾因子,采用主成分法(PCA)、有序样本最优分割法等数理统计方法,构建了冬小麦灌浆期间连阴雨灾害综合指数(D),并结合危害特征和产量损失情况进行了灾情等级划分。结果表明,冬小麦灌浆期间的连阴雨灾害可由连阴雨综合指数(D)表达,并划分为轻、中、重、严重4个等级,对应的连阴雨综合指数(D)的分级阈值分别为：＜0.2、[0.2, 0.4)、[0.4,0.6)、≥0.6。经对典型连阴雨年的验证,研究中构建的连阴雨等级指标较单要素指标,对连阴雨灾害具有较高识别能力,可作为冬小麦灌浆期连阴雨灾害监测与评估业务指标使用。     

天水地区干旱过程风险评估方法研究

为研究天水地区干旱变化特征并对其进行定量评估,本文采用天水地区7个气象站1965～2012年45年的气象观测资料,依据风险评估和正态分布等相关理论,首先确定了干旱过程综合评估指数;其次分析了天水地区干旱过程的变化特征;第三利用干旱过程综合评估指数序列对天水地区干旱过程强度风险评估等级进行划分,确定了明显干旱过程重现期评估指标;最后利用等级划分指标及重现期评估指标对2013年天水明显干旱过程进行了试评估。结果表明,该方法能科学、及时、有效的对天水干旱过程风险进行量化评估,对提高防灾减灾和决策气象服务的实效性具有一定的参考价值和意义。     

冬小麦需水量的分析研究

我国北方冬小麦产区,水资源普遍短缺。随着产量的提高,迫切要求掌握高产冬小麦的需水量。为了准确确定冬小麦需水量,以陕西省宝鸡峡试验站冬小麦田间和蒸渗器试验资料为基础,并收集了大量有关资料,分析研究得出了中壤土等冬小麦的需水量与其产量的关系。其在最高产量15000kg/hm~2以下近似呈直线。     

不同农业技术措施对冬小麦水分状况的影响

对几种水分生理指标进行了比较,结果以组织液折光指数~(**)为最好,反应灵敏准确,以之考验不同农业措施、对冬小麦水分状况的影响,证明凡良好的处理组合,都可使组织液折光指数降低,产量相应增高。折光指数与净光合率、每日增重、籽实产量间,存在着高度相关。根据折光指数与倒伏的密切关系,提出了作物灌溉指标的上限和下限问题。     

中国农业干旱灾害特征及成因分析

以1949—2019年受灾率、成灾率和因旱粮食损失率3个指标系列,分析了中国干旱灾害的时空分布特征及其变化趋势。统计结果表明,1949—2000年,中国农业受灾率、成灾率、因旱粮食损失率增加速率分别为1.72%/10 a、1.26%/10 a和0.61%/10 a,2001—2019年,农业干旱灾害呈逐步减缓的趋势;从代际间的变化过程来看,20世纪50年代的受灾率、成灾率和因旱粮食损失率分别为7.4%、2.4%和2.3%;到21世纪初分别增加到16.1%、9.3%和6.8%。空间分布上,东北、西北和黄淮海地区受旱成灾较为严重,受灾率和成灾率均超过15%和10%;华南、西南和长江中下游地区受旱成灾相对较缓,受灾率和成灾率低于10%和5%。其中,山西、陕西、辽宁、吉林、内蒙古、河北、甘肃和宁夏等是受旱成灾较为严重的省区。由农业综合干旱指数分析可得,1949—2019年全国发生重旱以上的年份为26年,发生特旱的年份有13年,反映出中国是一个农业干旱灾害频发的国家。气候变暖、水土资源不平衡及人类活动导致下垫面改变是农业干旱灾害加剧的主要原因。     

河南省水旱灾害生态风险管理

河南是中国第一农业大省,第一粮食生产大省,但自然灾害种类多,范围广、危害重。针对河南省发生频率高、危害和损失大的水旱两种自然灾害风险源,利用AHP法和GIS技术,研究首先通过构建生态风险综合评价模型,计算综合生态风险值,对河南省水旱灾害进行了生态风险综合评价,然后将河南省地理综合分区与评价结果进行叠加,为降低水旱灾害风险,最后对叠加后的豫中高风险区、豫东较高风险区、豫北中等风险区、豫西和豫南较低、低风险区分别提出了相应的风险管理对策。     

洞庭湖区农业气象灾情指数与作物模式产量的灰色关联分析

为探明关键气象灾害对环洞庭湖区作物及种植模式的危害情况,为防灾减灾提供科学依据。基于1994—2013年岳阳站、常德站、益阳站的农业气象资料和《湖南农村统计年鉴》环洞庭湖区各作物的产量,对该地区农业气象灾害的灾情指数、作物产量进行分析,并对灾情指数和作物产量及种植模式产量进行灰色关联分析。结果表明,环洞庭湖区气象灾害主要是高温、干旱、低温和洪涝。环洞庭湖区各地区出现灾年的时间是不完全相同的,还是存在地区差异性。灰色关联分析表明:高温对常德和益阳地区的作物产量影响最大,而轻度干旱对岳阳地区的作物产量影响最大。对双季稻+冬闲、一季稻+油菜、油菜+棉花和油菜+玉米4种种植模式来说,高温和轻度干旱对其影响最大,其次还有倒春寒、轻度洪涝、中度干旱、轻度寒露风和4月低温等灾害影响较大。     

枣实蝇在陕西省的风险性分析及检疫对策

为了评估枣实蝇(Carpomya vesuviana Costa.)在陕西危害枣果的潜在危险性。以制定科学的检疫对策,参照国际上的有害生物风险分析方法,结合陕西省枣树资源分布情况,对枣实蝇在陕西省的3个地理区域进行了风险性分析。结果表明：枣实蝇在陕北、关中和陕南的评估风险性R值分别为2.239、2.065、1.469,枣实蝇在陕北和关中为高度危险性害虫,在陕南为低度危险性害虫。鉴于栆实蝇在陕西3个地区的风险性分析结果,提出了防止枣实蝇入侵陕西的检疫对策。     

陕西省降水特征及其对旱涝灾害的影响

为了简单分析陕西省降水特征及旱涝灾害的影响,依据陕西省18个气象站点近53年的降水资料,计算出各个站点Z指数及区域旱涝指数,然后通过线性倾向率、M-K突变检验、反距离加权插值法等方法,分析陕西省1961—2013年降水量的时空变化及旱涝频率的分布状态。结果表明:陕西省降水量整体呈降低趋势,并以"减少—增加—减少—增加"的模式发展;随着四季的变化,秋季降水以-58.71 mm/10 a的速率递减,夏季降水增幅最大达35.44 mm/10 a;由于受到自身地理位置及距海远近等因素,使降水量呈现出陕南、关中、陕北依次减少的空间分布状态。经Z指数统计所得,陕西省发生洪涝频率大于干旱频率,但强度弱于干旱;春夏秋冬四季均发生干旱,由各自频数显示冬季旱情最严重;陕西省涝情频率总体呈南多北少的形态,旱情总体分布不均匀且与降水量的空间分布相比二者恰恰相反,通过此次研究为陕西省旱涝灾害提供有效预防措施奠定了基础。     

中国马铃薯生产风险区划实证研究

为探寻中国马铃薯生产风险的分布特征及适宜的种植区域,以1992—2013年中国19个马铃薯主产省的数据,综合考虑马铃薯生产过程中自然、市场和技术等风险,以减产率、变异系数、减产率小于10%和30%的发生概率以及种植规模指数等9个变量构建风险区划的指标体系,利用非参数核密度法计算风险发生概率,基于聚类法进行风险区划的实证。结果表明：中国马铃薯种植区被分为5个风险区,中国北部地区马铃薯生产风险较高,中西部地区的生产风险较低,南部地区的生产风险中等。究其原因,是由于马铃薯品种的混种、南北地区气温、降水迥异导致。研究结果为未来中国马铃薯生产布局的调整和防灾减灾措施的制定提供决策依据。     

基于信息扩散方法的秦岭北麓汛期暴雨洪涝灾害风险评估

为了科学支撑秦岭北麓休闲旅游区的防灾减灾工作,利用秦岭北麓22个测站1976—2010年汛期（5—10月）的逐日降水资料资料,采用距平分析、Mann-Kendall检验以及基于信息扩散的模糊数学方法对秦岭北麓汛期暴雨洪涝进行了气候变化特征分析及灾害风险评估。结果表明：秦岭北麓各站汛期降水及暴雨频次地区差异很大,均呈南多北少分布,大值中心位于陕南中南部地区;1980—1989年为秦岭北麓汛期降水及暴雨频次偏多期,1990—1999年为偏少期,进入2000年以来较1990—1999年有明显增长,汛期区域降水及暴雨总数分别在1989年及1991年出现突变性下降;随着暴雨及洪涝风险水平的增加,灾害出现的概率随之减小,汛期秦岭北麓遭受洪涝及暴雨灾害的风险从北向南逐渐增加,灾害风险高值区主要位于汉中北部及安康西部地区。     

基于GIS技术的巴中市农业气象干旱灾害风险区划

为了提升干旱气象灾害风险管理和决策水平,减轻灾害造成的损失,笔者利用巴中市及其周边市、县1981—2015年的气象观测资料和历史干旱灾害资料,根据干旱发生的时段分为春旱、夏旱、伏旱、秋干、冬干,综合巴中各县区的气象、社会、自然、灾害防御及地理信息数据(1:5万)基于GIS平台,应用灾害风险评价的理论和技术,结合风险指数、自然断点和加权综合评价的方法,绘制出巴中市干旱灾害风险区划图。结果表明,巴中市农业气象干旱的风险呈现北高南低的趋势,北部高风险区较南部低风险区海拔高、河网密度小、经济水平低是其风险较高的主要原因。     

基于MaxEnt的农田恶性杂草雀麦的潜在分布预测

雀麦是中国农田一种恶性杂草,危害作物生长和发育。为控制其进一步扩散蔓延,根据目前雀麦在全球的分布记录和气象数据,利用最大熵模型Max Ent和Arc GIS对雀麦在中国和全球的潜在适生区域进行预测和分析。预测结果表明:雀麦在全球的适生区为非洲北部、欧洲的中南部、亚洲西部和东部及中部零星地区、北美中西部及东部部分地区、日本及朝鲜南部地区;在中国主要在黄淮海平原、长江中下游平原、成都平原、陕西中南部、山西南部、宁夏及甘肃南部、贵州中北部、新疆西南零星地区、西藏西南部及青海中部地区分布;中风险潜在分布区域的范围在高风险区的基础上进一步扩大。环境变量中对雀麦发生影响较大的是最冷季度平均温度、年平均气温、温度季节性变化标准差、最冷月最低温、最干季度平均温度。本研究的AUC值为0.943,模拟预测准确性极好,模拟结果可以用于雀麦的适生区预测研究。