甘肃省冬小麦干旱灾害风险评估及其区划

为提高西北旱作冬小麦干旱风险管理水平,选用甘肃省41个气象站1971—2016年逐日常规气象观测资料及甘肃省冬小麦农业生产相关资料,基于自然灾害风险理论,从危险性、暴露性、脆弱性、防灾能力4个因子出发,建立了甘肃省冬小麦干旱灾害风险评估模型,并用Arc GIS对甘肃省冬小麦进行干旱风险区划。结果表明:甘肃省冬小麦全生育期干旱高危险区和次高危险区主要位于陇中北部、陇东北部和陇南南部;高暴露区和次高暴露区集中在陇东和陇南地区;高脆弱区和次高脆弱区主要位于陇东大部;次低防灾能力区和低防灾能力区位于陇东大部和陇南北部。甘肃省冬小麦高风险区分布于庆阳市北部和陇南市南部,次高风险区和中度风险区主要位于陇东大部、陇中北部和天水市北部,省内其余冬小麦区属于次低和低风险区。该研究成果将为甘肃冬小麦防灾减灾及可持续发展提供一定理论依据。     

河北省冬小麦干旱预测技术研究

本研究以河北省冬小麦干旱综合监测模型为基础,对其包含的土壤相对湿度指数、作物水分亏缺距平指数、降水量距平指数进行未来10天的预测,建立冬小麦干旱预测模型;应用2001年、2008-2010年唐山、涿州、定州、黄骅、深县、栾城、南宫、肥乡8个站气象和土壤墒情资料,以农田土壤水分平衡方程为依据,对0 ～ 50 cm、0～20 cm土壤相对湿度预测结果和冬小麦干旱预测模型模拟结果进行检验.结果表明:0～50 cm土壤相对湿度相对误差在10％以下的站点占73％,在10％ ～ 15％的占12％,在15％以上的占15％;0～ 20 cm土壤相对湿度相对误差在10％以下的站点占68.4％,在10％ ～ 15％的占13.7％,在15％以上的占17.9％;干旱预测模型预测准确率为77.8％,如果以预测结果与监测结果相差一个干旱等级为正确,则干旱预测与监测结果完全一致,干旱预测模型可满足业务应用的需要,但干旱预测模型预测准确率依赖于降水预报的准确率.     

北方冬小麦不同生育期干旱风险评估

基于北方6省市和61个市县1981—2012年冬小麦产量和逐日气象资料,有效分离冬小麦减产率,通过典型干旱年份冬小麦减产率与水分亏缺距平指数、降水距平百分率的相关分析筛选致灾因子;基于减产率分级,利用冬小麦不同生育期减产率与致灾因子数学模型构建干旱等级指标;综合冬小麦干旱等级的强度及其风险概率,进行冬小麦生育期干旱风险评估。结果表明:冬小麦减产率与水分亏缺距平指数的相关系数达0.355~0.656,明显大于降水距平百分率,在各生育阶段内均通过0.05的显著性检验,确定为干旱致灾因子;在冬小麦不同生育期内,通过冬小麦减产率-致灾因子线性模型得到的轻、中、重、特重干旱等级指标,以0.297、0.351、0.214、0.159、0.316、0.547、0.149分别为苗期、越冬期、返青期、拔节期、抽穗期、成熟期和全生育期发生干旱的临界值;不同生育期冬小麦干旱风险分布形式存在一定地区差异,这与地区降水量对冬小麦需水的满足情况相符,其中,河北南部和山东西北部在各生育期均属于冬小麦干旱的高危险性地区。     

河北省冬小麦生育期干旱特征及成因分析

利用河北省冬麦区48个气象站1965—2014年气象资料和冬小麦发育期数据,选取标准化降水蒸散指数(SPEI),以冬小麦需水量代替SPEI指数中的蒸散量,分析了河北省冬小麦生育期近50年干旱时空特征,并对干旱变化特征的成因进行了初步探讨。结果表明:(1)在不考虑轻旱的情况下,河北省冬小麦各生育期内中旱出现频率最高(9.2%~10.4%),其次是重旱(5.7%~7.4%),极端干旱出现频率最低(1.8%~2.7%)。(2)冬小麦生育前、中期中旱以上干旱发生的高频率区位于衡水、沧州,邯郸则为中、后期中旱以上干旱出现的高频率区域。(3)冬小麦全生育期1966~1968年、1971~1972年、1981~1982年、2011年干旱强度较强、范围较大,是干旱较严重的年份,其中,1968年的干旱贯穿全生育期,其它年份均为阶段性干旱。(4)冬小麦全生育期干旱强度、干旱范围随年际均呈减弱趋势,且减弱趋势通过0.01水平的显著性检验;这种减弱趋势与冬小麦需水量的减少趋势关系密切,而冬小麦需水量的减小趋势又受日照时数、风速的下降趋势影响。     

河南省冬小麦气候干旱风险评估

冬小麦生育期内降水亏缺,不能满足作物的需要,是形成冬小麦气候干旱的首要条件.本文从自然降水角度,分析了河南省干旱发生的强度、概率和对冬小麦产量的影响,构建了冬小麦气候干旱风险模型.在此基础上,对河南冬小麦干旱风险进行了评估、分区.     

基于产量灾损的冬小麦干热风综合风险区划

利用河南省118个县气象站逐日气象资料、作物耕地面积和灌溉面积等资料,30个农业气象观测站产量、产量结构及作物发育期资料,通过分解气象产量和假设千粒重期望值的方法,提取出了灌浆期气象产量,考虑减产风险概率、千粒重变异系数等指标,构建了干热风产量灾损风险指数。将产量灾损风险与灾害气候风险区划结果相结合,制定了干热风灾害综合风险区划。结果表明：提取的灌浆期气象产量呈正态分布,各代表站干热风发生年份的平均减产率为7.4%;干热风产量灾损的低风险区占全区域的43.3%,中度风险区占36.7%,高风险区占20%。襄城、方城、西平和驻马店等地干热风灾害综合风险指数均在0.5以上,是产量灾损高风险与气候高风险的重叠区,低风险区位于伊川、南阳、郑州、太康和淮河以南大部。     

甘肃省冬小麦生态气候分析及适生种植区划

通过对甘肃冬小麦生物特征的探讨,运用统计学方法分析了气象因子对冬小麦产量的影响,建立了气候产量预测及种植风险决策模式,评估了甘肃省冬小麦种植风险程度,确立了冬小麦生态气候综合区划指标体系,作出生态气候适生种植区划,并提出提高生态气候资源利用途径。     

黑龙江省低温冷害风险评估与区划研究

黑龙江省是我国重要的商品粮生产基地,也是低温冷害发生比较频繁的地区之一,研究低温冷害发生的风险水平及其空间分布,是各级政府部门进行防灾减灾的重要依据。文中采用自然灾害风险指数法、层次分析法和加权综合评价法,在计算黑龙江省各县市低温冷害的危险性、暴露性和脆弱性的基础上,通过计算黑龙江省低温冷害风险指数LCDR Ii,对黑龙江省低温冷害进行风险评估与区划研究。研究结果表明:黑龙江省低温冷害高风险区主要集中分布于黑龙江省西北部漠河县和塔河县,这一地区应该成为黑龙江省防御低温冷害的重点;黑龙江省低温冷害中风险区零星分布于黑龙江省各个地区,这些地区承灾体的脆弱性较大,所以低温冷害风险较大;黑龙江省低温冷害低风险区主要成片分布于黑龙江省中部和西部地区,轻风险区主要分布于黑龙江省中西部地区、东部地区和南部地区,这些地区低温冷害发生风险较低。     

基于潜在蒸散和干燥度指数的河北省农业气候区划

基于Penman-Monteith模型的潜在蒸散和降水量之比计算得到的干燥度指数作为衡量区域干湿状况的重要指标,已成为全球变化研究中的重要气候指标之一.本文利用温度气候带和以干燥度指数划分的干湿气候区作为二级气候区划指标,开展区域尺度的河北省农业气候分区,将河北省农业气候区划分为暖温带半湿润区,冀北中山中温带半湿润偏旱区、太行山暖温带半湿润偏旱区和滨海平原暖温带半湿润偏旱区,冀北高原中温带半干旱区、太行山北段中温带半干旱区和冀中、南平原暖温带半干旱区,中温带半干旱偏旱区.该分区为合理配置农业生产、改进耕作制度以及引入和推广新品种提供气候依据,同时也为相关部门采取应对措施减轻旱涝灾害及其不利影响提供参考.     

安徽省小麦赤霉病气象风险评估与区划

基于小麦赤霉病发生流行与气象条件的关系, 本文利用安徽省7个代表站历年赤霉病病穗率资料和对应的气象资料, 通过相关性分析, 确定影响赤霉病发生的主要气象因子?采用加权求和?回归分析等方法构建赤霉病发生综合气象条件指数, 并划分赤霉病发生气象等级对应的综合气象条件指数阈值?根据各站点历年小麦赤霉病对应的不同气象等级发生概率, 结合赤霉病不同等级危害程度, 形成赤霉病气象风险指数?在此基础上, 利用GIS技术开展安徽省小麦赤霉病发生气象风险区划?结果表明:小麦赤霉病发生关键期降水日数?降水量?相对湿度≥80%的日数是影响其发生程度的主要气象因子; 安徽省小麦赤霉病不同等级气象风险区域总体呈现纬向分布, 极高风险区主要位于沿江西部和江南大部, 高风险区主要位于大别山区?江淮和沿江大部?皖南东部, 中等风险区位于淮北中南部?沿淮大部和江淮东部, 低风险区位于淮北北部和沿淮中部?针对不同等级风险区域, 可以通过调整种植结构?加强田间管理?选用抗病品种?强化精准施药技术等方式, 预防或减轻赤霉病对小麦的危害?     

河北省冬小麦生产干旱风险分析

利用河北省冬麦区49个气象站1980-2010年的气象资料及其相应的冬小麦产量资料,选取三种干旱指数,根据自然灾害风险分析的基本原理,计算了气候干旱、作物干旱、产量灾损三种风险度,并进行了相应的风险区划,根据区划结果提出了不同风险区的减灾对策.结果表明:(1)冬麦区气候干旱风险以中风险或较高风险区域为主,作物干旱风险则以较高风险区为主,产量灾损低风险区域较大.(2)气候干旱、作物干旱、产量灾损各等级风险区分布无明显相关关系,产量灾损风险与各地的灌溉条件关系密切.(3)产量灾损各风险区应采取不同的减灾对策,高风险区应以防旱为主,采取一系列保墒措施,提高自然水分利用率;较高风险区应以抗旱防旱为主,加强农田水利基本建设,改善灌溉条件;中低风险区应以发展优化灌溉制度为主,实现节水高产.     

甘肃冬小麦主产区40年干旱变化特征及影响风险评估

干旱是影响甘肃省冬小麦生产的主要气象灾害。运用1971—2010年甘肃省冬小麦主产区8县（区）气象站降水资料及冬小麦产量资料,分析了40 a干旱时空变化特征,建立了干旱影响冬小麦产量的风险评估指数,对冬小麦在不同季节受不同等级干旱风险进行了分析评估。结果表明,春旱以陇东黄土高原出现频率最高,为0.35～0.39　次·a^-1;徽成盆地及两江流域出现频率最少,为0.18 次·a^-1;初夏旱出现频次最高的地区为环县,为0.35 次·a^-1,最少为西峰、成县及秦安;伏旱出现频率最高地区为环县及麦积,最低为张家川;秋旱出现频率最高为环县,最低为武都。各地干旱均以轻旱为主,其次为中旱。40 a中,20世纪90年代干旱出现频次最多,80年代最少。进入21世纪,秋旱发生频次明显减少,春旱则有相对增多的趋势。冬小麦全生育期徽成盆地及两江流域受旱灾影响风险最小,种植保险率最高,为92％～93％;其次为关山区,种植保险率为91%,干旱风险较小;渭河流域及渭北旱区风险较大,种植保险率为88％～89％;陇东黄土高原种植保险率最低,为83％～85％,冬小麦生长受干旱胁迫最大。     

冬小麦综合干旱评估指标建立及应用

为提高冬小麦干旱监测和定量灾损评估的准确性,以半干旱黄土高原陇东地区为例,利用15个冬小麦种植县1965—2020年逐日降水资料、MCI指数,1978—2020年冬小麦产量资料、干旱灾情资料,以及1981—2014年生育期观测资料,探索建立冬小麦干旱灾损评估新指标WDI,以因旱减产率和干旱指标之间的关系参考历史灾情确定等级阈值,基于WDI分析陇东地区冬小麦干旱时空分布特征。结果表明：WDI在评估干旱对冬小麦产量影响方面优于气象干旱指数;从3个代表站WDI年际变化看,环县波动幅度最大且数值最小,其次是西峰,处于阴湿地区的华亭波动幅度最小且数值最大。20世纪90年代初至21世纪初波动最剧烈。从年代变化看,20世纪90年代全生育期、拔节~开花期WDI平均值分别为-10.6、-5.4,为各年代最低,处于干旱期;21世纪10年代WDI平均值则分别为4.4、2.6,为各年代最高,处于相对湿润期。在空间分布上,干旱频率由东南向西北增大,重度以上干旱主要发生在陇东西部和中北部。冬小麦全生育期、拔节~开花期轻中旱发生频率分别为34%~52%、41%~57%,重度以上干旱频率均为4%~18%,评估结果与历史实况基本一致。WDI兼顾气象学与生物学意义,能较好表征冬小麦产量损失、干旱时空特征分析,可用于冬小麦干旱监测和评估业务。     

不同品种冬小麦的抗旱性鉴定与分析

以13个抗旱等级不同的冬小麦品种为材料,设旱地和水地两种处理,在冬小麦起身期、拔节期、挑旗期、抽穗开花期、灌浆期、乳熟期测定了叶片相对含水量、叶绿素含量、叶片渗透调节能力、脯氨酸含量、丙二醛含量、SOD活性、POD活性等7个与抗旱相关的生理指标。计算各指标旱、水地差值绝对值,并与抗旱指数分别进行相关、逐步回归、通径、灰色关联分析。结果表明,挑旗期叶绿素含量差值、拔节期叶片渗透调节能力、起身期脯氨酸含量差值、拔节期丙二醛含量差值、灌浆期SOD活性差值等5个生理指标与冬小麦抗旱性显著相关,可作为抗旱鉴定指标。     

陇东地区冬小麦水分亏缺特征研究

利用陇东地区15个县(区)气象资料,计算各县(区)1967～2008年冬小麦生长期间逐旬参考作物蒸散量( ET0)、需水量(ETc)和作物水分亏缺指数(CWDI),确定农业干旱等级,研究陇东地区冬小麦生育期间水分亏缺时空分布特征.结果表明,陇东冬小麦生长期间各类干旱尤其是重旱发生频繁.冬小麦营养生长阶段干旱频率低,生殖...     

土壤干旱对冬小麦幼苗生长和叶片生理特性的影响

采用盆栽试验对不同土壤干旱下冬小麦幼苗生长和生理特性进行了初步研究。结果表明,幼苗株高、叶面积、叶干重、茎干重、根干重、总生物量、叶水势、叶片相对含水率均随土壤水分的减少而呈降低趋势;根冠比、叶片水分饱和亏、可溶性糖含量、脯氨酸含量、质膜透性、MDA含量以及叶片SOD、POD活性均呈增加趋势。这说明,在干旱胁迫下,冬小麦幼苗一方面通过改变生物量分配策略,较多地提高根比重,以利于根系吸水增加抗旱性;另一方面,通过改变叶片的生理特性以提高抗旱性。