邯郸农业气象灾情分析与评估

基于《邯郸市统计年鉴》1994-2007年有关数据统计资料,对邯郸市的主要农业气象灾害及综合灾情进行统计分析,并就气象灾害对粮油棉产量影响做灰色关联度分析。结果表明,1994-2007年邯郸农业因气象灾害造成的总受灾率和总成灾率呈现出波动性下降趋势,灾损严重年份农业总产基本也呈减产趋势,灾害性天气直接影响着农业生产;干旱造成的农业受灾面积最大,风雹造成的灾害次之。灰色关联度分析表明风雹灾对邯郸粮油棉产量造成的影响程度最大,其次为旱灾和水灾;气象灾害造成的农业受（成）灾面积与农业产量之间无明显的正相关关系。     

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.     

气象灾害对水稻生长的影响与防御对策分析

水稻是我国重要的粮食作物,水稻的产量和质量直接影响人们的日常饮食。相关研究显示,我国水稻产量逐渐上升,对保证粮食生产安全具有重要作用。但水稻种植过程中经常会受到气象灾害的影响,主要的气象灾害有低温冻害、大风、暴雨、洪涝等。为了降低气象灾害对水稻种植的影响,必须采取针对性的防御措施。本文分析了对水稻生产和种植产生影响的主要气象灾害,同时论述了预防农业气象灾害的措施。     

河北省农业气象灾害等级划分与年景评价

利用1949~2005年河北省干旱、洪涝、风雹灾和低温冻害等农业气象灾害和作物生产资料,采用统计分析和灰色关联分析方法,建立农业气象灾情综合评价模型,开展河北省农业气象灾害等级划分与年景评价。结果表明:灾情最重的年份为1977年,灾情指数达7.20,灾情最轻的年份为1967~1969年;4类农业气象灾害对农业生产的影响大小为旱灾>涝灾>风雹灾害>低温冻害;农业气象灾害对河北省农业生产的危害程度逐渐加大,旱灾逐渐取代涝灾成为影响河北省农业生产的最主要灾害因子。     

农业气象灾害对农作物产量的影响

农业气象灾害对农作物生长会产生很大影响,不同的农业气象灾害对农作物的影响也有所不同,尤其是对作物产量的影响,更加值得研究和探索。掌握农业气象灾害的发生特点及其规律,对防范气象灾害的发生,提高防灾减灾的能力,避免或者减少气象灾害带来的损失,保障农业增产具有十分重要的意义。本文从两个方面进行阐述,一方面研究农业气象灾害对作物产量的影响;另一方面提出确保作物产量,应对农业气象灾害的对策。     

农业气象灾害对粮食作物的影响

农业生产是社会经济发展过程中的重要组成部分,对人们生产生活和社会国民经济的良好增长具有积极意义。而农业气象灾害的存在,会给粮食作物的正常种植和生长产生严重影响。黑龙江省是农业种植大省,其粮食作物的产量和质量水平较高,但是不容忽视的是,其本身的农业气象灾害种类也十分之多,并且表现出了较强的地域性、频繁性、季节性特征。本文分析了农业气象灾害对粮食作物的影响,简述了有效应对农业气象灾害的措施,以期为农业生产活动提供重要的气象支撑条件。     

安徽省粮食作物单产影响因子及气象灾害损失风险评估

为了解极端气候事件对农业生产的影响,对2000—2013年安徽省粮食作物单产及影响因子进行分析;利用拉格朗日插值方法估算气象灾害损失量;利用信息扩散理论评估了安徽省各地市粮食作物气象灾损风险。结果显示:1)气象灾害是安徽省粮食减产的主要因素,2003、2007、2012和2013年粮食作物气象灾损较为严重,年损失总量均在400万t以上;2)安徽省粮食作物气象灾害风险等级以低风险和小风险为主。低风险区主要位于安徽省中南部,小风险区域遍及中北部地区。     

河南省粮食产量变化特征及影响因素动态分析

依据河南省1990-2017年统计年鉴数据对河南省研究时间段内社会经济因素,包括粮食作物播种面积、乡村从业人员、农田有效灌溉面积、农业机械总动力等因素对粮食产量的影响进行计量分析,结果表明:粮食作物播种面积、乡村从业人员、农田有效灌溉面积等对河南省粮食产量影响较为显著,不同影响因素对粮食产量影响程度略有差异。     

黔东南州气象灾害对水稻生产的影响

通过对黔东南州发生的倒春寒、春旱、夏旱、秋风气象灾害强度指数统计，分析其对水稻生产的影响，重点研究了倒春寒、春旱、洗手干、伏旱、洪涝、秋风6种气象灾害对水稻种植面积及产量影响的程度，提出水稻增产的防灾减灾对策措施。     

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1978~2014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。     

福建省农业气象灾害对粮食生产的影响

根据福建省主要农业气象灾害的特点，对不同粮食作物不同阶段生长发育的影响进行分析，结合近十年灾害个例说明，阐述农业气象灾害对粮食生产的影响，提出防灾减灾措施，以减少粮食灾损。     

影响合肥市一季稻生产的主要农业气象灾害分析

农业气象灾害是影响粮食作物产量的主要因素之一,水稻生产也不例外。一季稻生产全程受天气因素影响较大,不断变化的农业气象要素,如适当的积温、充足的阳光、合适的雨水尤其重要。合肥市一季稻年种植面积平均在20万hm~2左右,每年生育期内农业气象灾害出现的频次,是影响其产量的重要因素之一。鉴于此,该文针对农业气象灾害对产量可能影响作一些基础性的技术分析。     

2009年吉林省农业气象灾害及其对粮食生产的影响

2009年吉林省农业气象要素时空变化异常,农业气象灾害频发,作物生长季相继发生了罕见的春旱、低温冷害、伏旱、秋吊和霜冻等灾害,给粮食作物生长发育和产量形成造成严重危害。尽管抗旱投入较大,但气象灾害仍然导致粮食作物单产锐减,同时对本省农业经济和农民收入产生较大影响。防御农业气象灾害是保证粮食生产稳定健康发展的主要途径。     

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。     

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。     

气象灾害对唐山夏玉米产量的影响及对策

正我国是农业大国,玉米的用途比较多,玉米种植业有非常好的发展前景,因此玉米是我国主要的粮食作物之一,在我国种植的面积比较大。一般来说唐山多种植夏玉米,但是当前发展现状下唐山玉米产量还不是很高,这是由于唐山夏季气象灾害多发,给玉米带来许多不利条件,从而导致的玉米产量下降。在当前情况下减轻唐山气象灾害对于玉米种植业的危害程度是十分必要的。下面对唐山夏季的基本气候条件进行分析,研究气象灾害对玉米产量的影     

农业气象灾害及其对作物产量的影响分析

我国是农业大国,农业经济的发展和农作物的产量有着直接的关系。在农业生产过程中,气候会对农业产生巨大的影响,不同的气象灾害也会对农作物产生不同的影响,重大的灾害还有可能带来巨大的经济损失。因此,加大对农业气象灾害的研究分析,明确气象灾害对农作物产量的影响,及时采取有效的防范措施,对提高农作物的产量,促进农业经济的稳定发展,具有非常重要的意义。本文阐述了几种常见的农业气象灾害及其特点,并探讨分析了其对农作物产量的影响,提出相应的防范措施,以期降低灾害效应,提高农作物产量,保障农业增产增收。     

气候因子对长沙县晚稻产量的影响

采用长沙马坡岭气象观测站1998～2007年的气象资料,从湖南农业统计年鉴中选取晚稻产量数据,利用3年滑动平均产量分析得到气象产量,经逐步回归模拟得出对产量影响最大的气候因子,并建立回归模型。研究表明:长沙县地区气候因子对晚稻气象产量存在显著影响。这一结果为长沙县地区水稻产量监测和预报提供了科学依据,并在此基础上提出对策建议,从而为防灾减灾决策及指导农业生产服务。     

气象灾害对江西省不同季水稻产量影响的灰色关联分析

选取1986—2014年江西省早稻、中稻、晚稻单产数据以及水稻因不同气象灾害(旱灾、洪涝灾、风雹、霜冻和台风)造成的受灾、成灾和绝收面积数据,运用灰色关联分析法计算不同季水稻单产与5种气象灾害的关联系数,并利用相关数据计算不同季水稻的灾损量和灾损率。结果表明,不同季水稻单产与洪涝灾害的关联系数大,说明洪涝灾害对水稻产量的影响程度大;从时间跨度看,不同季水稻单产受气象灾害影响程度除风雹外都在减弱;不同季水稻由于播种和收获时间不同,受到气象灾害的影响程度不同,中稻受影响程度高于早稻和晚稻。灾损量分析结果显示,江西省气象灾害造成稻谷年均减产162.9万t,相当于年均31.33万hm2水稻种植面积的产量。最后,提出了建设高标准农田、加强农田水利、路渠配套等基础设施建设实现旱涝保收,合理规划不同季水稻种植区域等水稻生产和防灾减灾方面的对策建议。     

2019年辽宁秋收作物生长季气象条件及影响分析

分析2019年辽宁农业气象条件,为气象条件的对比分析和灾害影响研究提供参考。2019年辽宁秋收作物生长季内,农业气象条件为近5年最好,主要表现为旱田作物需水关键期水分条件较充足,成熟收获期农业气象条件利于作物籽粒继续增重。农业气象灾害种类多但对农业影响轻,主要农业气象灾害为局地渍涝和阶段性干旱,干旱影响为近5年最轻,病虫害影响轻。实地调查显示,主产区农业气象利于粮食作物丰收,辽西地区玉米产量潜力得以发挥,但各地大豆籽粒灌浆不充分。