基于CERES-Maize模型春玉米水分优化管理决策

在完成DSSAT(4.0.1.0)中CERES-Maize模型参数的校正和验证之后,利用30年(1976-2005年)的气象资料针对北京地区的春玉米生产进行模拟.结果表明,在充分灌溉的条件下,春玉米4月底播种多年平均产量为11.5 t/hm2,当播期推迟至5月底时产量平均提高了4.1%.推迟播期后,春玉米生育期内降雨分布更加均匀,4月底播期的推荐灌溉量多年平均为150 mm,推迟播期后推荐灌溉量减少了50 mm,水分利用率提高了14.9%,在仅灌底墒水及雨养条件下,推迟播期后WUE则分别提高了25.4%和35.6%.5月底播种时,仅灌底墒水在67%的年份里产量达到充分灌溉的水平,即使在雨养条件下仍在50%的年份里和自动灌溉持平.     

基于CERES-Maize模型的吉林西部玉米干旱脆弱性评价与区划

自然灾害风险(risk)是灾害损失的可能性,主要取决于致灾因子、脆弱性、暴露性以及防灾减灾能力4个因素。脆弱性(vulnerability)衡量承灾体遭受损害的程度,是灾损估算和风险评估的重要环节,是致灾因子与灾情联系的桥梁。在全面收集研究区气象、土壤、土地类型、田间管理数据等资料的基础上,基于自然灾害风险和气候变化领域对脆弱性的定义,在考虑到扰动、敏感性和适应能力的基础上建立干旱脆弱性评价模型。以吉林省西部的玉米干旱灾害作为研究对象,选取2004年、2006年和2007年3个典型干旱年,运用CERES-Maize模型逐日逐网格对玉米的生长过程进行模拟,并且计算出不同生育期干旱脆弱性;对相应年份的玉米因旱减产率与不同生育期脆弱性的相关分析表明,二者存在指数相关性,并且每个生育期都通过了?=0.05的F检验,说明利用上述模型对玉米干旱脆弱性的评价与区划是合理的;从相关系数的大小中可以看出,玉米因旱减产损失与抽雄—乳熟期和拔节—抽雄期脆弱性相关性较大,其次是乳熟—成熟期和出苗—拔节期。将不同生育期玉米干旱脆弱性指数划分为4个等级,借助GIS技术绘制了玉米干旱脆弱性区划图。结果表明:吉林省西部玉米干旱脆弱性较强的区域主要集中在白城、洮南、镇赉等地区,玉米干旱脆弱性较弱的区域主要集中在松原、扶余等地区。运用此模型可以评价和预测玉米不同生育期干旱脆弱性以及因干旱造成的玉米产量损失,本研究结果可以为研究区农业干旱灾害风险评估以及防灾减灾提供一定的依据。     

鲜食葡萄天气指数保险设计：以环渤海主产区瓦房店连阴雨灾害为例

为解决因鲜食葡萄农业保险损失数据严重缺乏而导致的林果农业保险产品不能满足其产业分散气象灾害风险的问题,本研究基于环渤海地区瓦房店气象站1998−2019年降水、日照等气象资料,以及1998−2019年葡萄产量数据,分析由连续降水日数、降水量、日照时数构建的连阴雨灾害指数(Lu)与葡萄减产率（K）的相关性,确定葡萄生长发育关键期的关键致灾因子和致灾临界值。用Lu与K建立回归模型,应用信息扩散理论方法,计算风险概率,厘定保险费率,设计瓦房店鲜食葡萄生长发育关键期连阴雨灾害指数保险产品。结果表明：（1）连阴雨灾害是影响瓦房店地区鲜食葡萄生长发育和产量的主要气象灾害,Lu与K显著相关,其回归模型为K=2.93Lu+4.19。（2）瓦房店地区鲜食葡萄的Lu定义为4月1日−6月30日连续3d或3d以上的阴雨天数（日降水量≥0.1mm,且至少1d降水量≥25mm）,期间允许1d无降水且单日日照时数≤2h的累计日数。（3）ADF检验表明,Lu、K序列平稳,均可作为设计天气指数保险的依据,瓦房店地区鲜食葡萄连阴雨灾害等级与减产率的对应关系为：12.98%≤K<18.84%（3≤Lu<5）、18.84%≤K<24.7%（5≤Lu<7）、24.7%≤K<30.56%（7≤Lu< 9）、30.56%≤K<39.35%（9≤Lu<12）、K≥39.35%（Lu≥12）。（4）基于应用信息扩散理论和连阴雨灾害指数序列计算出纯保险费率为19.01%,毛保险费率的厘定还取决于安全系数值、营业费用系数和利润率。以连阴雨指数3d作为启赔点,连阴雨灾害指数≥3d后采用投影寻踪的统计方法进行分级赔付。     

基于WOFOST模型的玉米干旱损失评估:以北京为例

以北京市山区春玉米和平原区夏玉米产量作为研究对象,利用气候资料和统计资料驱动,就WOFOST模型对北京地区玉米产量模拟的适用性进行评估,并基于模型开展北京地区玉米干旱灾害损失评估研究。结果表明:(1)山区春玉米和平原区夏玉米的产量模拟值与统计年鉴统计值的符合度指数均达0.9以上,模拟结果平均误差小于10%,说明WOFOST模型在北京地区春玉米和夏玉米的产量模拟方面具备较强的适用性;(2)在本文定义的干旱指数体系下,初夏旱对春玉米的产量影响较大,其中初夏轻旱导致春玉米减产率达15.91%,初夏重旱使春玉米减产率达22.99%;春旱和伏旱对春玉米、初夏旱和伏旱对夏玉米产量影响均较小,减产率均在10%以下。研究结果可为北京地区玉米生产和抗旱减灾提供科学依据。     

基于水分盈亏指数的四川省玉米生育期干旱时空变化特征分析

四川省地形地貌复杂多样,常年多旱灾,玉米是该省主要粮食作物之一,在粮食生产中占有重要地位,但干旱一直是制约四川省玉米生长发育和产量形成的重要因素,常年春、夏、伏旱频发重发,造成玉米年际间产量不稳定。评估四川省玉米生育期干旱状况,分析其时空变化特征,可为相关部门制定农业生产计划、防灾减灾措施以及保险部门确定保费率提供科学依据。本文利用四川省144个玉米种植区气象台站1970—2010年逐日气象数据,以水分盈亏指数作为干旱指标,分析四川省6大玉米种植区域(盆南丘陵区、盆中浅丘区、盆西平丘区、盆周边缘山地区、盆东平行岭谷区和川西南山地区)玉米生育期内干旱频率的时空变化特征及干旱发生风险度的空间分布。结果表明:从时间变化看,各区域干旱频率变化趋势不同,但大部区域从20世纪90年代后期开始明显增加,其中拔节—乳熟期干旱站均次数变化趋势除盆东平行岭谷区随年代呈下降趋势,其余各区都呈上升趋势,乳熟—成熟期干旱站均次数变化趋势盆南丘陵区、盆西平丘区及盆周边缘山地区呈明显上升趋势;从空间分布看,盆南丘陵区轻旱发生次数最高,盆中浅丘区中旱发生次数最高,盆西平丘区及盆东平行岭谷区发生干旱次数相对较低;干旱发生风险度空间分布为:全生育期干旱风险重度区主要集中在盆中浅丘区、盆东平行岭谷区大部及盆南丘陵区部分区域,拔节—乳熟期重度风险区主要集中在盆地北部及盆中浅丘区大部,乳熟—成熟期重度干旱区域分布在盆北、盆东南及盆中浅丘区部分区域。     

淮河流域蚌埠闸以上地区夏玉米生长水分关键期干旱致灾降水阈值

基于淮河流域蚌埠闸以上地区66个气象站点1961—2015年气象资料,利用夏玉米气候产量与生育期内水分盈亏指数进行了相关性分析,确定夏玉米生长水分关键期,并利用28种分布函数对水分关键期内降水量序列进行了拟合,K-S和A-D进行了拟合优度检验,建立了最优概率分布模型,再基于降水概率分位数法定量化设计夏玉米各级干旱的致灾降水阈值R,通过典型干旱年份和站点验证了指标的合理性。结果表明:(1)淮河流域蚌埠闸以上地区夏玉米抽雄—成熟阶段是夏玉米生长的水分关键期;(2)各站点夏玉米生长水分关键期内降水序列的最优概率分布模型差异明显;(3)66个站点夏玉米干旱致灾的降水阈值地区差异较大,但各级阈值空间分布大致相同,均呈现北部至南部依次增加的趋势,其中西部的桐柏和南部的霍山最高,利用泰森多边形法确定整个研究区夏玉米生长水分关键期内干旱致灾降水阈值分别是:轻旱147≤R172mm,中旱118≤R147mm,重旱89≤R118mm,特旱R89mm。     

基于CERES-Maize模型的华北平原玉米生产潜力的估算与分析

在对DSSAT4.0中CERES-Maize模型进行参数校正和验证的基础上,进一步利用华北地区具有代表性的10个气象站30年(1976～2005年)的气象资料以及华北地区典型的土壤数据展开模拟.结果表明,在一年一季的生产条件下,华北平原各地区玉米多年平均光温生产潜力为13.53～22.56 t/hm2;各地区玉米产量在4月下旬至6月中旬的播期范围内均呈随播期的延迟而增加的趋势,对这一趋势和各气象指标进行相关分析表明,在华北北部主要驱动因子是灌浆期平均日辐射量,而华北中南部主要驱动因子是灌浆期的温度.华北平原自北向南,优化播期呈逐渐推迟的趋势:北部怀来地区5月上旬播种较为适宜,北京、乐亭和天津地区以5月下旬至6月初播种产量最高;中南部以6月中上旬播种(夏播)较适宜.     

基于综合气象干旱指数的干旱状况分析——以锡林河流域为例

降水量与气温是引起干旱的主要气象因子,利用1981—2016年的降水量与气温的逐月数据,绘制最值曲线并对其相关性进行了分析,利用数据计算得到综合气象干旱指数（CI）且用其对锡林河流域干旱状况进行了分析。结果表明:研究区内在1981—2016年中,逐月平均气温最值曲线的变化趋势比较微弱,最高温度与最低温度分别为24.94,-23.53℃。最大降水量的变化趋势呈现出减小的状态,而最小降水量基本无变化,降水量的最大值与最小值分别为178.1,0 mm。36年中,CI指数只有在春季、夏季和秋季3个季节中不为0,在月尺度上只发生轻旱事件共121次,其中春季发生的干旱事件最为频繁;秋季次之;夏季发生干旱事件的频次最少。干旱发生频次呈现出微弱的降低趋势。     

气候变化对东北玉米干旱指数保险纯费率厘定的影响

基于东北三省68个气象站1961-2010年的逐日气象数据,利用Penmen Monteith公式计算玉米生育期内的逐日参考作物蒸散量,结合逐日降水量资料构建干旱指数（CWD）;将整个分析期按照3个准30a周期（1961-1990、1971-2000和1981-2010年）进行统计,计算不同周期内东北地区CWD的理论概率分布函数,分别求得累积概率≤5%、≤15%和≤25%时各站的CWD值作为重旱、中旱和轻旱划分标准的阈值,并以不同时间尺度分别厘定保险纯费率;对3个时段的结果进行对比,以分析气候变化对干旱指数保险产品纯费率厘定的影响。结果表明,干旱指数CWD能很好地指示东北玉米干旱风险,1961-2010玉米生育期内全区干旱风险由东向西递增,西部为常年干旱区;各时段内多数站点表现为旱情加重;从重灾到轻灾,旱情加重的站点减少而旱情减轻的站点增多;基于CWD厘定的玉米旱灾保险纯费率与单产减产率的厘定结果近似（相关系数0.893）,时间变化上表现为先增后降。这说明一种公平科学的保险纯费率应考虑气候变化的影响,随各时段灾害风险的不同作适当调整。     

基于农业干旱参考指数的西南地区玉米干旱时空变化分析

西南地区是中国玉米主要产区之一,干旱是该地区最主要的农业气象灾害,研究干旱时空分布特征及规律对西南地区玉米种植布局和防旱减灾有重大意义。该文收集西南地区玉米种植区60个代表气象站50a(1960年-2010年)的气象资料和玉米作物资料,选用基于土壤-植被-大气系统并以天为时间尺度的农业干旱参考指数(ARID)作为干旱指标,研究西南地区玉米生育期内干旱频率空间分布特征,并分析近50a干旱发生的年代际变化,验证ARID在西南地区的适用性。结果表明:1)近50a来西南地区发生的干旱具有显著的区域特征,高发区位于云南中北和东北部以及四川南部;其次为川东北的广元地区、川西南山地以及滇西北、滇南部的元江地区;少发区位于重庆大部、贵州北部等地区。2)阶段性干旱明显,受旱频率最高的时段为出苗至拔节期,受旱频率最低在抽雄至灌浆期,且随着发育进程,干旱有向东部转移的趋势。3)西南地区各分区玉米生长季内ARID变化差异较大,总体上来看干旱程度大多处于轻旱,个别区域处于中旱,或者在轻旱与中旱之间波动。4)ARID的年际变化特征表明:20世纪80年代受干旱影响最低,21世纪初受干旱影响最严重。     

基于冠层温度的夏玉米水分胁迫指数模型的试验研究

探讨并建立了适合于中国华北地区夏玉米水分状况监测的作物水分胁迫指数(CWSI)模型。通过不同的田间试验处理和观测,得到了适合夏玉米的CWSI经验模型中的经验关系,且表现明显。该研究建立了不同生育阶段的经验模型,经过初步的检验和分析,认为这一模型是合理的,可以应用于田间的基于冠层温度信息的夏玉米水分状况监测。     

基于差异化光谱指数的盐渍土水分含量预测——以滨海盐土为例

以滨海盐土为研究对象,通过添加不同浓度的盐溶液并模拟蒸发过程,获取不同含水、含盐量的土壤样品,并测定土壤光谱和土壤含水量,分别运用光谱指数法和偏最小二乘回归法(PLSR)对土壤含水量进行预测。结果表明：由2027 nm和1878 nm构建的土壤水分差异化光谱指数(NDMI2027,1878)是预测土壤水分的最优指数,且适用于任何等级的盐渍化土壤,其建模集和验证集的预测结果均优于PLSR方法,验证集R2达0.99,RMSE仅为21.84 g/kg,可比较准确地预测盐渍化土壤的含水量。     

基于作物水分亏缺指数的春玉米季节性干旱时空特征分析

季节性干旱是影响湖南春玉米生产最突出的气象灾害,分析其时空分布特征和发生的规律,可为湖南春玉米生产的发展和合理布局提供技术支持。该文基于湖南省96个气象站点1961－2007年地面气象观测资料,采用FAO于1998年推荐的Penman-Monteith 方法计算了参考作物蒸散量、玉米的作物需水量。考虑盈余降水对水分亏缺指数的影响,修正了的水分亏缺指数计算方法,并依据玉米的水分亏缺指数,分析了季节性干旱发生频率的时空特征。并选取不同区域典型站点分析了水分亏缺指数年代际变化特征。结果表明,湖南春玉米生长季节内干旱呈现明显的季节性和空间区域分布特征：干旱频率较高的时段主要在玉米抽雄－吐丝阶段及其后的生育阶段,且随生育期后移干旱频率明显增加,以轻旱程度为主。空间分布特征是以湘中南的衡阳及周边一带干旱频率最高,其次为湘东、湘北一带次高,湘西等地春玉米干旱频率低。各年代之间比较,以20世纪80年代干旱较严重,90年代干旱相对较轻。     

基于开花期地域差异的中稻高温热害天气指数保险设计

高温热害是湖北省中稻单产的主要限制因子,高温热害天气指数保险的设计与推广,对于转移农业气象灾害风险,降低农民损失具有重大意义。在开顶式生长室(open-top chamber,OTC)的控制下,以中稻品种"广两优香66"为试材,模拟开花灌浆期高温热害,建立了高温热害减产模型,并用大田调查资料作对比,筛选最优投保集中时段。基于10个试点县(市)1981-2016年每年7月16日-8月31日日最高气温观测资料,采用Weibull分布模型,构建分时段的高温热害风险分布模型。综合减产率模型和概率分布模型,厘定了不同免赔率下,以县(市)为单位的,多个投保时期的中稻高温热害天气指数保险的纯费率,为被保险人提供多种投保方案。结果表明:中稻开花灌浆期高温热害保险的最优投保时间为开花始期后20d,开花始期为7月下旬时费率最高,随着开花期的延迟,费率逐渐降低。纯费率的区域差异较大,咸安、赤壁、浠水、麻城等热害高风险区费率较高,襄阳、随州等低风险区费率较低。     

基于无人机遥感的夏玉米水分胁迫指数改进方法

冠层温度（canopy temperature,Tc）是作物水分胁迫计算的基础。准确地剔除热红外图像中的土壤背景,可以提高作物水分的监测精度。该研究以4种水分处理的拔节期夏玉米为研究对象,借助无人机可见光和热红外图像,采用红绿比值指数（red-green ratio index,RGRI）法提取研究区域的面状玉米冠层温度的空间分布信息,并分析每幅热红外图像上冠层温度的累积频率。该并提出了两种改进作物水分胁迫指数（crop water stress index,CWSI）性能的方法,一是使用基于正态分布的不同统计分位数分割冠层温度,并基于不同统计分位数上的平均冠层温度计算CWSI（记为CWSITcF%）。二是基于冠层温度方差（canopy temperature variance,Var）,将玉米冠层数据分为4个区间：区间Ⅰ,Tc≤40,Var≤10;区间Ⅱ,Tc≤40,10< Var≤20;区间Ⅲ,35< Tc<45,Var>20;区间Ⅳ,40< Tc<50,0< Var≤20,并在各自区间上选择最敏感的统计分位数计算CWSI（记为CWSIn）。研究结果表明：1）利用2020年和2021年两年数据计算的CWSIn与作物生理指标（气孔导度Gs、净光合速率Pn、蒸腾速率Tr）间的决定系数R2分别为0.72、0.52、0.62 ,nRMSE分别为23.96%、24.06%、25.60%,模型拟合精度高于原始CWSI（R2分别为0.73、0.34、0.46,nRMSE分别为23.69%、28.27%、30.21%）,但与CWSITcF%差别不大（R2分别为0.74、0.54、0.61,nRMSE分别为22.87%、23.74%、25.61%）;2）虽然CWSITcF%能提高诊断作物水分胁迫的精度,但最敏感的冠层温度区间在年际间相差较大（2020,61.17%;2021,49.38%;两年数据,83.51%）,而CWSIn稳定性更高（与生理指标间的nRMSE分别为：2020年16.60%、27.37%、28.49%;2021年21.60%、18.95%、22.64%）。因此,综合来看 CWSIn可以更加精确地监测作物水分胁迫,利用该改进方法可为无人机遥感精准监测作物水分胁迫状况提供参考。     

基于作物缺水指数的农业干旱监测模型构建

农业干旱监测问题对农业生产具有重要影响,因此精确监测农业干旱具有现实意义.该研究基于MOD16A2全球蒸散产品,计算作物缺水指数(Crop Water Stress Index,CWSI),结合地表温度、植被指数、降水量以及土壤湿度等多源遥感数据为自变量,以3个月时间尺度的标准化降水蒸散指数(Standardized ...     

基于差异化光谱指数的盐渍土水分含量预测1——以滨海盐土为例

以滨海盐土为研究对象,通过添加不同浓度的盐溶液并模拟蒸发过程,获取不同含水、含盐量的土壤样品,并测定土壤光谱和土壤含水量,分别运用光谱指数法和偏最小二乘回归法(PLSR)对土壤含水量进行预测。结果表明:由2 027 nm和1 878 nm构建的土壤水分差异化光谱指数(NDMI2027,1878)是预测土壤水分的最优指数,且适用于任何等级的盐渍化土壤,其建模集和验证集的预测结果均优于PLSR方法,验证集R2达0.99,RMSE仅为21.84 g/kg,可比较准确地预测盐渍化土壤的含水量。     

基于作物水分亏缺指数的黄淮海平原夏玉米全生育期干旱分布特征

黄淮海地区是夏玉米主产区,又是受旱最严重的地区之一,明确该区域干旱发生规律,采取相应防灾减灾措施对粮食保产具有重要意义。利用黄淮海地区1981−2015年76个气象站点数据,以作物水分亏缺指数（CWDI）作为干旱指标,根据《北方夏玉米干旱等级》标准对各区域进行干旱等级划分,并计算干旱发生频率和影响范围,通过ArcGIS实现站点数据的空间插值,分析该区域夏玉米干旱时空演变规律。结果表明：（1）1981−2015年夏玉米各生育期内CWDI总体表现为先下降后上升的趋势,播种−出苗期和抽雄−乳熟期干旱发生频率最高,2011−2015年夏玉米干旱有加重趋势,其中河北南部、河南北部及山东夏玉米生育期内CWDI值最高;（2）黄淮海地区夏玉米生长季以轻旱为主,其次是中旱,重旱和特旱发生频率较低,研究区域干旱发生频率北部高于南部,西部高于东部,河南、河北、山东大部、安徽和江苏受干旱影响较大。（3）播种−出苗期特旱站次比最高,其余生育阶段均为轻旱站次比最高。     

基于WOFOST作物模型的玉米区域干旱影响评估技术

为探讨作物区域干旱影响评估技术,拓展农业气象灾害区域影响评估方法,基于WOFOST作物模型,以西南玉米干旱为研究对象,对发育期、光合生产等模块进行了改进与提高,利用西南地区8个代表性站点的玉米田间观测数据和同期逐日气象数据对模型进行了适宜性检验,在此基础上,选择西南地区历年典型干旱年份,模拟分析了玉米的产量变化趋势,并与实际减产率作了对比分析。结果表明:改进后,玉米生育期模拟值与实测值归一化均方根误差(NRMSE)由原来的3.25%~6.95%降低到1.48%~3.07%,R~2由原来的0.57~0.79提高到0.63~0.99,平均模拟精度由原来的74.12%提高到78.9%。玉米产量模拟值与实测值NRMSE范围由原来的7.88%~11.99%降低到3.07%~6.79%,R2由原来的0.52~0.93提高到0.77~0.98,平均模拟精度由原来的75.7%提高到80.95%。对1987年、1992年及2006年西南地区关键生育期典型干旱年份产量模拟平均精度分别是69.8%、78.1%与75.9%。结合上述分析可得出模型对发育期与产量的模拟精度都有不同程度地提高,模型对西南玉米主产区干旱影响评估有很好的反应,对干旱分布范围与分布规律的模拟值与实际情况基本接近,表明该方法可为区域干旱影响评估提供一种更为科学的评估技术。