安徽省水灾灾损率风险测度及区划研究

信息扩散原理能最大程度地挖掘小样本数据携带的信息,对小区域灾情资料不足的情况较为适用.以安徽省17市为研究对象,利用信息扩散原理建立水灾灾损率风险测度模型,计算各市遭受水灾不同水平经济破坏的概率估计值及超越概率,完成水灾经济损失的定量风险测度.为使结果更为直观,绘制了灾损率风险区划图.结果表明,整体上,淮河流域灾损风险最大,中部沿江地带次之,皖南及皖西大别山区较弱.     

安徽省一季稻产量灾损风险评价

利用安徽省1981-2014年50个市(县)一季稻产量资料,采用直线滑动平均方法计算一季稻相对气象产量,通过正交经验分解(EOF)分析一季稻相对气象产量的时空变化特征,并从一季稻产量灾损角度出发,采用灾年平均减产率、产量变异系数、减产风险指数及区域农业水平指数作为产量灾损风险评估指标,对安徽一季稻产量灾损进行风险区划。结果表明:研究期内安徽省各市(县)一季稻产量变化趋势一致,北部增产或减产较南部明显,2005年之前安徽一季稻产量波动剧烈;不同产量灾损评估指标在空间上表现出一定的地域性和连续性,灾年平均减产率、产量变异系数和减产风险指数均表现为北部数值高于南部,区域农业水平指数呈现由东北向西南减小的趋势。根据产量灾损综合风险指数区划结果,研究区域内北部灾损风险高于南部,风险高值区和中值区主要分布在沿淮、江淮北部,风险低值区面积最广,主要位于皖南山区、沿江地区及江淮南部。     

四川省水稻高温热害风险及灾损评估

高温热害是四川省最主要的农业气象灾害之一,研究高温热害对水稻的影响对于四川省农业可持续发展、保障水稻的安全生产具有重要意义。本文以1981—2015年四川省84个气象台站的逐日气象资料、农业气象观测站水稻生育期资料和县级水稻产量资料为基础,利用水稻高温热害指数,构建四川省水稻关键生育期和全生育期综合高温热害风险模型;分离水稻气象产量,建立高温热害影响下水稻气象产量与高温热害指数间的统计模型,开展1981—2015年四川省水稻高温热害风险和灾损评估。研究结果表明：四川省水稻抽穗扬花期,高温热害较高风险区和高风险区主要集中在盆地东北大部和盆地南部的个别地区,其中达州、广安和泸州的部分地区为高风险区。而低风险区主要分布在盆地西部、南部和川西南的大部地区。灌浆结实期,水稻高温热害较高风险区和高风险区主要集中在盆地东北和盆地南部的大部分地区,其中泸州大部、南充和宜宾的个别地区为高风险区。而低风险区主要分布在盆地北部、西部和川西南的大部地区。水稻全生育阶段高温热害较高风险区和高风险区主要集中在盆地东北和盆地南部的大部分地区,其中泸州、南充和达州的部分地区为高风险区。而低风险区主要分布在盆地北部、西部和川西南的大部地区。构建的水稻高温热害灾损评估模型简单实用,验证结果表明高温热害年水稻统计产量与模拟产量间的相对误差绝对值都小于1.5%,建立的模型能反映四川省高温热害对水稻产量的影响,同时能够较好地评估高温热害下四川省水稻的产量损失。进一步的灾损评估结果表明,高温热害危害下代表站点水稻的减产率为5.6%~10.2%。     

安徽省土壤有效硫现状及时空分布

【目的】 土壤有效硫是作物硫素营养的主要来源,在获取省域范围耕地土壤有效硫基础数据和硫肥试验研究结果的基础上,以地统计学特征分析和新的土壤有效硫分级指标统计为手段,研究全省土壤有效硫时空变化特点和区域性分布现状,掌握全省耕地土壤硫养分丰缺状况及供给水平,为科学施肥提供依据。 【方法】 选择安徽省砂姜黑土、潮土、黄褐土、水稻土等11个土类,采集农田0—20 cm耕层土样34.5万个。通过大样本数据的统计分析,利用ArcGIS进行Kriging插值的地统计学分析,按照本省耕地土壤有效硫新的丰缺分级标准,即极缺 (< 10.0 mg/kg)、缺乏 (10 ～16 mg/kg)、较缺乏 (16～22 mg/kg)、中等 (22～34 mg/kg) 和丰富 (> 34 mg/kg) 五级,结合第二次土壤普查分级指标对应分析,进行省域耕地土壤有效硫丰缺现状和时空分布研究。 【结果】 1) 全省耕地土壤有效硫含量范围在0.10 ～101.90 mg/kg之间,平均值为24.99 mg/kg,中位数为21.00 mg/kg。2) 全省耕地土壤缺硫概率较大。有效硫含量处于极缺 (< 10 mg/kg)、缺乏 (10 ～16 mg/kg) 与较缺乏 (16 ～22 mg/kg) 水平的分别占总样本数的13.76%、20.91%和18.43%。3) 省域总体缺硫状况由东向西递增、南北向中间趋减。按不同农业区域比较,淮北平原的宿州、亳州和阜阳市缺硫最严重,其次是皖南山区,又以黄山市、铜陵市土壤缺硫较严重。4) 土壤类型和时空变化上,以棕壤、黄潮土、粗骨土、红壤、黄壤、紫色土和砂浆黑土等缺硫最为严重。与20年前研究分析比较,沿江平原、江淮丘陵和皖西农区缺硫趋势减弱,而皖南山区土壤缺硫状况明显加重。目前,棕壤、砂姜黑土和黄棕壤缺硫频率和风险增大,而黄潮土、黄褐土和灰潮土缺硫频率降低。 【结论】 省域耕地缺硫 (< 22 mg/kg) 面积约311.19 × 104 hm2,占全省耕地总面积的53.10%。针对棕壤、砂浆黑土、黄潮土、红壤等九类土壤缺硫比率高 (39.67% ～56.89%之间) 的现状,应推荐含硫化肥或补施硫肥,降低作物缺硫风险。      

河南夏玉米产量灾损的风险区划

利用河南省96个县1971-2010年的夏玉米实际产量资料,从产量灾损率角度,分析该区夏玉米灾损风险评估指标的分布规律,包括历年平均减产率、减产率变异系数、不同减产率风险概率和灾损减产风险指数,构建夏玉米产量灾损风险评估模型,对河南省夏玉米产量灾损进行风险区划.结果表明,各灾损风险评估指标在河南省夏玉米区分布具有明显的地域性和连片性,根据综合风险指数将河南省夏玉米区划分为高、中、低3类风险区,低风险区分布在豫北、豫东、豫中的华北平原地区和南阳盆地;中风险区分布在豫西北部丘陵地区和豫南雨养夏玉米区;高风险区包括新蔡、上蔡、平舆、沈丘和渑池等县区,此区夏玉米减产综合风险最高,抗灾性较弱.研究结果可对指导河南夏玉米生产趋利避害和防灾减灾提供参考依据.     

基于降水集中度方法的安徽省主汛期降水时空特征分析

利用安徽省1961-2009年6-8月降水资料,运用降水集中度和集中期分别讨论了主汛期降水时空分布特征和变化规律,并对多雨年和少雨年的集中度进行了比较。结果表明:降水集中度(PCD)和集中期(PCP)能够定量地表征降水量在时空场上的非均一性。安徽省主汛期降水集中度和集中期总体呈由南向北增大的空间分布;全省平均PCD值和PCP值的年际和年代际变化均较明显。PCD的EOF展开前三个特征向量累积方差贡献率达57%。第一特征向量表现为全省一致性,而第二特征向量表征为南北反相,第三特征向量表征为南北和中间反相。合成分析表明,多雨年的PCD值比少雨年大,而多雨年PCP值比少雨年小。总体来看,通过PCD和PCP提取最大降水重心及对应时段,为分析极端降水事件形成机制提供依据。     

中国冬小麦需水量时空特征分析

作物需水量是科学确定灌溉时期和灌溉量的重要依据。该文基于中国冬小麦种植区22个省(市、自治区)356个气象站点的气候资料以及冬小麦生育期资料,采用FAO推荐的Penman-Monteith公式和作物系数计算了中国冬小麦1961-2010年全生育期及不同生育阶段的需水量,明确了研究区域内冬小麦需水量的空间分布特征和年代际变化特征,并结合降水量时空分布特征,综合分析冬小麦生长季内水分满足情况。研究结果表明:除播种-越冬(出苗)生育阶段冬小麦降水量空间分布特征不明显外,全生育期及各生育阶段冬小麦降水量空间分布特征均为东南沿海地区高西北内陆地区低的分布特征;除返青(出苗)-拔节生育阶段冬小麦需水量空间分布特征不明显外,全生育期及其他各生育阶段空间分布特征均呈西北高东南低的分布趋势;冬小麦全生育期和各生育阶段需水量近50a来均呈下降趋势,尤其是全生育期及开花-成熟生育阶段内需水量下降趋势更明显,返青(出苗)-拔节生育阶段下降速率较少;若不考虑灌溉条件,从全国尺度来看,华南冬麦区和长江下游冬麦区水分满足情况较好,其他区域冬小麦各个生育阶段的降水条件均不能满足水分需求。比较各区域典型站点冬小麦水分满足情况,北部冬麦区、黄淮冬麦区、新疆冬春麦区和西南冬麦区水分亏缺比较严重,比较水分亏缺严重区域的冬小麦各个生育阶段的水分满足情况看出,相对水分亏缺程度较轻的为播种-越冬生育阶段,开花-成熟生育阶段冬小麦的水分亏缺程度最严重,该生育阶段是决定冬小麦千粒重的关键期,有灌溉条件地区适时灌溉,对保证高产稳产具有重要意义。     

川西高原雪灾时空分布特征及风险评价

[目的]掌握川西高原雪灾的空间格局和发展动向,为灾害相关管理部门提供决策依据。[方法]以川西高原16个气象站点1961—2012年的逐日气温与降水量资料为基础,采用线性回归、反距离加权空间插值、自然灾害风险指数法,对川西高原雪灾的时空特征和雪灾风险进行研究。[结果](1)近52a来川西高原地区各站点累计大雪、暴雪雪灾频次均呈增加趋势,增加倾向率分别为0.93和0.51次/10a。(2)川西高原地区雪灾具有显著的空间差异性。雪灾天气总体呈北方多而南方少的态势。(3)雪灾发生的高风险区主要集中在石渠、色达、甘孜、红原、若尔盖、康定等地,松潘、理塘为中等风险区,德格、小金、马尔康、新龙、道孚、巴塘、稻城和九龙等地雪灾风险最低。[结论]川西高原地区雪灾频次和程度均呈加重趋势,应采取有效措施加强对雪灾的防治和管理。     

基于GIS的重庆市冬小麦生育进程精细化空间分布

根据四川盆地不同播期冬小麦生产的实测资料,建立了四川盆地小麦主要生育期的空间分布量化表达式,通过对个别地区进行适当订正后,在1：25万重庆市DEM图上分别制作了重庆市精细化的小麦适宜播种期、抽穗期、成熟期和生育期天数空间分布图,为地形复杂的重庆地区应用基于GIS的精细化小麦生育进程空间分布提供依据.     

气候变化背景下安徽省冬小麦气候生产潜力和胁迫风险研究

从气候的资源和灾害双重属性出发,构建了冬小麦气候生产潜力和胁迫风险评价指标,以安徽省为例分析了二者对气候变化的响应特征,综合气候对高产和稳产的影响进行研究区冬小麦种植气候适宜性区划。结果表明:采用逐级订正法结合作物生长动态参数估算安徽省冬小麦气候生产潜力多年平均为12 391kg?hm-2,以沿淮和江淮之间最高;1961—2015年淮北和沿淮东部地区为显著上升趋势,而淮河以南地区则以下降为主。通过考虑在冬小麦生长发育过程中气候条件偏离最适区间而导致的胁迫影响,建立了高温、低温、雨涝、干旱4种气候胁迫的评估指标,并基于气候胁迫的超越概率形成了冬小麦气候风险评价方法。气候变暖使研究区冬小麦高温胁迫显著上升,低温胁迫显著下降,水分胁迫无显著的变化趋势。安徽省冬小麦的气候风险呈现中间低,两头高的分布特征,以沿淮和江淮之间风险最低,淮北北部和江南南部风险较高;淮北地区主要以干旱和低温贡献为主,而淮河以南地区则以雨涝风险为主。融合气候生产潜力和气候胁迫风险形成冬小麦的气候适宜性区划,其空间格局呈南北低、中间高的特征,种植分布格局与气候适宜性的空间匹配程度较高,但有一定的优化调整空间。     

气候变暖对河北省冬小麦产量的影响

根据河北省多年冬小麦产量和冬麦区气候资料,采用改进的气候产量分离方法,分析气候变暖对小麦产量的影响。结果发现：河北省冬麦区冬季气温呈上升趋势,平均每10a上升0．5℃,春季气温也是升高的,但不如冬季升温明显,平均每10a上升0．3℃;冬小麦产量与冬季、春季降水量相关不明显,而与冬季、春季气温存在显著的正相关关系。河北省冬小麦实际单产呈逐年增加趋势,每10a约增加1125kg／hm^2;而气候产量与冬小麦实际单产变化明显不同,随着气候变暖,气候产量波动性逐年增大,近年气候产量波动幅度达到±300kg／hm^2.从总体看,随着气候变暖,气候产量呈下降趋势,平均每10a减少52．7kg／hm^2。气温造成小麦产量波动幅度一般在±10％之间,但随着小麦实际单产逐年提高,气候变暖对小麦单产所造成的损失越来越大。     

基于DEM的山东省气候舒适度时空分布研究

气候条件对人类居住环境的舒适与否有相当大的影响,通过地理信息系统技术,以山东省114个气象站点近40年的观测数据为基础,对区域气候因子与地形的关系建立相关计算公式,利用数字高程模型（DEM）数据对气候因子进行地形订正,生成实际地形下的气温、湿度和风速时空分布栅格数据,再将其代入气候舒适度模型进行栅格运算,得到实际地形下的山东省气候舒适度时空分布特征。研究结果表明,春季鲁西南地区较舒适,夏季全省都在舒适和较舒适范围内,秋季鲁中和半岛地势较高地区为不舒适地区,其余均在舒适和较舒适范围,山东省冬季气候舒适度为极不舒适。     

分布式水文模型在陕西省冬小麦产量模拟中的应用

利用分布式水文模型和作物模型模拟了不同深度的土壤含水量,以及在连接分布式水文模型和不连接分布式水文模型两种方式下,利用作物模型分别对冬小麦叶面积指数、干物重增量和产量进行了模拟,最后采用连接分布式水文模型的作物模型模拟了全流域内冬小麦产量的空间分布。模拟结果经对比检验表明,分布式水文模型在土壤水分模拟方面准确性高于作物模型;连接分布式水文模型的作物模型对冬小麦生长过程和产量的模拟结果准确性均高于作物模型独立模拟的结果;连接分布式水文模型的作物模型在流域内对冬小麦产量的空间分布模拟结果也与农业试验站观测产量和社会统计产量基本一致,高产区、低产区分布与实际基本相吻合。这为分布式水文模型和作物模型耦合应用,以及通过引进分布式水文模型来推动作物模型和产量预报研究进一步发展提供了基本的试验支持。     

长武塬区六十年一遇特大旱情分析与冬小麦产量预测

通过对长武塬区气象资料的分析，认为１９９１年在长武塬区及其相似类型区所发生的干旱为六十年一遇的特大干旱。笔运用“底熵一生育期降雨－产量反应型”对该区域没立地条件下的翌年冬小麦产量进行预测，结果表明：来年小麦亩产上限为１５０ｋｇ，下限为１００ｋｇ，较高产年减少５０％－７０％。     

河北省冬小麦、棉花全生育期缺水量时空特征分析

基于河北省13个国家标准气象站点近60年（1955—2014年）的逐日气象数据,利用联合国粮农组织（FAO）推荐的作物需水规律计算方法以及曼—肯德尔（M-K）法、Morlet小波分析法和普通克里金插值法分别对河北省冬小麦、棉花的缺水量和水分盈亏指数的时空规律进行了分析。结果表明:（1）近60年,河北省全生育期冬小麦缺水量以-3.74 mm/（d·10 a）的速率呈减少趋势,棉花以-22.88 mm/（d·10 a）的速率呈显著性减少趋势,并且两种作物的缺水量变化均存在40年左右的主周期和25年左右的次周期。全生育期内冬小麦缺水量最大值出现在南宫,缺水量最小值出现在秦皇岛;棉花缺水量最大值均出现在黄骅,遵化缺水量最小。（2）两种作物的缺水量最大时期均为快速发育期,冬小麦在冻融期时缺水量最少,而棉花在初始生长期缺水量最少;冬小麦在初始生长期水分盈亏指数达到最大值,而棉花在生育中期达到最大值,并且地区差异较小。（3）河北省冬小麦、棉花的缺水量空间分布不均,两种作物水分盈亏指数恰与之相反,基本上呈由中心向四周逐渐增大的分布特征。研究结果对农业灌溉水资源优化配置、提高农业灌溉效率具有实际意义。     

测墒补灌和施氮对冬小麦产量及氮素吸收分配的影响

采用田间试验裂区设计方法,研究了测墒补灌和施氮对冬小麦产量及氮素吸收分配的影响。补灌设3个水平,在冬小麦拔节期0—40cm土层补灌至土壤目标相对含水量的60%(W_1),70%(W_2)和80%(W_3)。施氮设3个水平:不施氮(N_0)、施纯氮195kg/hm~2(N_(195))和255kg/hm~2(N_(255))。结果表明:(1)不同补灌和施氮对冬小麦关键生育期株高、叶面积影响效果较为显著,同一补灌处理下,其冬小麦株高、叶面积均表现为N_(255)N_(195)N0(p0.05)。N_(195)、N_(255)处理显著高于N_0处理,但N_(195)及N_(255)处理间无显著性差异(p0.05),同一施氮处理下,W_2(569.4m~3/hm~2)、W_3(873.45m~3/hm~2)处理显著高于W_1(265.2m~3/hm~2)处理,但W_2及W_3处理间无显著性差异(p0.05)。说明过量施氮和补灌对冬小麦株高、叶面积无显著性作用。(2)同一施氮水平下,补灌对冬小麦的增产效应随施氮量的增加呈下降趋势,说明施氮和补灌对冬小麦产量存在一定的临界值,超过临界值,产量下降。当施氮量为195kg/hm~2,补灌量为田间持水量的70%(569.4m~3/hm~2)时达最高产8 500kg/hm~2。(3)冬小麦成熟期,施氮处理的植株氮素积累量显著高于不施氮处理(p0.05),但在W_2、W_3处理下,N_(255)相较于N_(195)显著下降(p0.05),特别是在W_3(873.45m~3/hm~2)水平下,N_(255)甚至低于N_0处理;在N_0、N_(195)处理下,植株氮素积累量随补灌量的增加显著增加(p0.05),但在N_(255)处理下并无显著差异(p0.05),说明适量补灌、施氮可提高冬小麦的吸氮能力,但过量补灌、施氮并不利于植株对氮素的吸收。(4)拔节期补灌量的增加虽提高了冬小麦的吸氮能力,促进冬小麦吸收较多的氮素,却抑制了冬小麦体的氮素向籽粒的转移和分配。综合考虑冬小麦生长状况及氮素风险状况,建议施氮量为195kg/hm~2、补灌至田间持水量的70%(569.4m~3/hm~2),作为该区域适宜的水、肥用量。     

基于房屋基面数据的安徽省金寨县居民点空间分布特征分析

[目的]对安徽省金寨县居民点空间分布特征进行研究,为统筹规划山区农村聚落建设、城镇化建设和居民点优化布局提供科学依据。[方法]通过目视解译高分遥感图像建立金寨县居民点房屋基面数据,以地形数据作为本底数据,借助GIS空间分析技术提取金寨县地形属性特征,并将水系、道路、地形等要素同房屋基面数据进行空间关联分析。[结果]金寨县59.8%的房屋布局在水系附近500m的范围内,60.5%的房屋布局在道路附近100m的范围内;居民点在海拔400m,坡度20°和起伏度200m以下的地区呈现较高的聚集特征,东南、正东和正南3个坡向分布了45.8%的房屋,朝南的房屋数量是所有朝向中最多的。[结论]水系、道路、地形因子和采光条件是影响金寨县居民点布局的重要因素,居民点在水系与道路附近、海拔低、坡度低、起伏度低和采光条件好的地区呈现明显的聚集特征。     

气温和CO2浓度变化对陕北地区冬小麦产量影响的模拟分析

分析气候变化对农业生产的影响,有利于制定相应的对策,保障粮食安全。在分析陕北地区1957—2013年气温、降水等气象因子变化趋势的基础上,利用AquaCrop作物生长模型模拟分析气温及CO_2浓度等气象因子变化对陕北地区冬小麦产量的影响。结果表明:陕北地区1957—2013年平均气温呈上升趋势,上升速率为0.22℃/10a,平均降水量呈下降趋势,下降速率为0.15mm/10a。气温每升高0.1℃,榆林和延安两地冬小麦分别增产1.5%和0.5%;CO_2浓度每增加10μmol/mol,两地冬小麦分别增产3.8%和2.0%;气温和CO_2浓度同时变化(即气温升高0.1℃同时CO_2浓度增加10μmol/mol),两地冬小麦分别增产5.1%和2.3%。仅考虑气温及CO_2浓度变化,陕北地区暖干+高碳型气候有利于提高冬小麦生产力,未来18年陕北地区冬小麦产量将实现不同程度的增产,在3种不同典型年下与2012年相比,榆林地区2020,2025,2030年枯水年、平水年和丰水年冬小麦分别增产21.2%~31.8%,25.4%~36.0%,29.7%~40.7%;延安相应3种典型年下增产3.3%~8.3%,4.4%~9.7%,4.8%~10.5%。因此,可在陕北地区适度增加冬小麦种植面积,增加农业产量。     

有机无机肥长期定位配施对冬小麦~(13)C同化物分配及产量的影响

为研究有机无机配施对冬小麦不同时期光合同化物转运分配及产量的影响,以石麦15(SM15)为供试品种,牛粪为有机肥,采用~(13)CO_2标记的方法,设置不施氮肥(CK)、单施尿素(U)、单施牛粪(M)和有机无机配施(U+M)4种施肥方式进行试验。结果表明,~(13)C同化物在挑旗期、开花期主要向茎秆和叶鞘分配,灌浆期则主要向籽粒分配;成熟期约有87.5%的灌浆期同化产物分配到籽粒中,约75.4%的开花期同化产物分配到籽粒中,而仅15.2%的挑旗期同化产物分配向籽粒,灌浆期同化产物对籽粒重的贡献最大。成熟期不同施肥处理间相比,挑旗期及开花期的~(13)C同化物均是不施氮与配施处理向籽粒的分配较多,单施尿素处理滞留于茎鞘中较多;灌浆期13C同化物以单施有机肥与配施处理向籽粒的分配较多,最终配施处理向籽粒分配的挑旗期、开花期、灌浆期的同化产物均较多。单施有机肥处理千粒重较高,单施尿素处理穗数较高,配施处理产量结构更平衡且产量最高。由此可知,有机无机肥配施能促进各时期同化产物向籽粒的分配并有利于产量的提高。本研究结果为有机肥的合理施用及籽粒产量的提高提供了理论依据。     

基于植被状态指数的县域冬小麦干旱时空变化特征分析

[目的]分析县域冬小麦干旱的时空异质性,为抗旱减灾提供辅助决策支持。[方法]基于GF1,Landsat, Sentinel-2等中高分辨率遥感数据,选取植被状态指数(Vegetation Condition Index, VCI)作为干旱监测指标,计算2011—2021年禹州市冬小麦VCI,逐年分析禹州市冬小麦干旱分布情况,并通过变异系数、线性趋势法、重心迁移和标准差椭圆等方法,对禹州市冬小麦干旱的稳定性、变化趋势、时空变化等特征进行了多维度分析。[结果](1)空间上,2011—2021年禹州市冬小麦干旱主要分布在北部和西部的山岗丘陵区,干旱面积和干旱强度由平原区向山岗区逐渐延展扩大;变异系数与变化百分率均值分别为0.62,13.12%,冬小麦干旱稳定性与变化趋势空间分布一致性高;重心迁移轨迹总距离和标准差椭圆扁率从无旱到重旱逐渐变小,标准差椭圆面积逐渐变大,表明干旱空间分布由集中趋于分散;(2)时间上,禹州市冬小麦每年都有轻旱发生,中旱和重旱平均2～4年发生一次,2012—2014年连续3年旱情较重,中旱和重旱总占比均超过35%,其次为2016年和2018年。[结论]近11年来禹州市...