永春县极端气候对水土流失的影响及对策

在全球变暖的大背景下,其引发的极端天气气候事件不断增多,明显的表现是局部地区的洪涝、干旱、台风等气候灾害增多,这给水土保持工作带来新的课题。本文就极端气候事件对水土流失防治的影响及对策作了简要的阐述。     

极端降水对淮河流域气候生产潜力的影响分析

利用1961-2008年淮河流域127个站点年平均气温、降水量资料和Thornthwaite Memorial模型,计算了历年气候生产潜力(TSPV),分析了其时空分布规律及变化趋势,结果表明:48a间,淮河流域TSPV值的变化趋势与年降水量变化趋于一致,尤其是起伏变化比较接近,其空间分布表现为明显的纬向递减特征。流域TSPV值与极端强降水量、强降水日数呈极显著的正相关;大部分地区的气候生产潜力与强降水强度、持续5d以上的降水次数呈显著的正相关;流域的西北部地区及东部沿海的部分地区气候生产潜力与年持续15d以上无雨次数呈负相关关系。     

1960-2014年福建省极端气候事件时空特征及变化趋势

为分析福建省极端气温和降水事件的时空特征及变化趋势,基于区域内23个气象站点,1960-2014年逐日降水、最高气温、最低气温和平均气温资料,采用线性倾向估计、最小二乘和Mann-Kendall非参数检验等方法进行研究.结果表明:1)在区域尺度下,冷气温指数呈降低趋势,其中冷持续指数和冷夜指数下降趋势较显著;而暖气温指数(作物生长期、暖夜天数和暖昼天数)均呈显著增加趋势;2)过去55年中,除最大持续降水时间(CWD)外,总降水量和其余极端降水指数均呈增加趋势;3)空间特征上,极端气温指数的上升或下降趋势在全省区域内基本一致,而极端降水指数区域差异明显,上升倾向率较高的站点主要分布在沿海地区.极端冷指数呈下降趋势,极端暖指数呈上升趋势;降水量和极端降水增加而CWD减少,表明强降水在时间上更集中,该区域洪涝和局部干旱的风险加大.研究结果可为区域水资源适应性管理、水土保持及农业管理提供参考依据.     

陕西省气候波动对冬小麦产量的影响

本文用积分回归方法,统计分析了陕西省气候波动对冬小麦产量的影响。指出在陕西省气候波动中以降水波动对冬小麦产量波动的影响最为明显,其次是温度和日照。并相应地提出削减气候波动对产量影响的技术措施,可供农业生产时参考。     

土壤侵蚀及气候对玉米产量的长期影响

在水土保持及其管理项目中,需要准确评价土壤侵蚀对作物产量的影响。气候的变化导致侵蚀和未侵蚀土壤的玉米产量有一定的变化幅度,并呈现长期的趋势。将中北部地区典型土壤的短期玉米产量数据与NTRM模型计算的产量数据结合起来,研究旱作小区的历史气候对相应的玉米产量的长期影响。结果表明,与对照相比,强度侵蚀土壤的玉米产量多年平均降低10%,在冰碛物上发育的土壤降低12%,黄土母质发育的土壤降低7%。用NTRM模型统计结果表明,土壤物理性质的变化,特别是土壤有效持水量的变化时玉米产量有极大的影响。玉米生长季平均降雨量,短期研究中为35.3cm,长期研究中为36.3cm,故而导致强度侵蚀土壤的玉米产量短期内降低9%,长期内降低10%。     

黄土高原地区植被变化及其对极端气候的响应

[目的]研究黄土高原地区植被变化及其对极端气候的响应,为减缓和应对气候异常提供科学依据。[方法]基于1982—2017年遥感影像数据和气象数据,采用趋势分析、相关分析等方法,研究黄土高原地区植被时空变化及其对极端气候的响应。[结果] 1982—2017年期间,黄土高原NDVI以每年0.37%的速率呈显著的增加趋势(p0.01);空间上,NDVI呈现从西北到东南递增的空间分布格局。极端气候指数变化中,极端气温指数变化趋势较为一致,即表征极高温事件的极端气温指数呈极显著的增加趋势,表征极低温事件的指数呈现显著的下降的趋势,而极端降水指数未发生显著变化。NDVI年际变化与极端气温指数FD_0,TMAX_(mean),TMIN_(mean),TN_(10p),TN_(90p),TR_(20),SU_(25)均呈极显著相关(p0.01);四季NDVI变化与极端降水指数均未表现出明显的相关性,但与极端气温指数显著相关且春季和夏季的相关性高于秋季和冬季;月尺度上,NDVI与极端降水指数(RX_(1day),RX_(5day))和极端气温指数(TMAX_(mean),TMIN_(mean),TN_(90p),TX_x,TN_n)呈显著的相关性(p0.01)。NDVI与极端气温指数TMAX_(mean),TN_(10p),TN_(90p),TX_x前1个月的相关性大于当月、前2个月、前3个月的相关性。[结论]黄土高原地区NDVI呈显著增加的趋势,年际和月际NDVI变化与极端气温指数存在相关性,而与极端降水指数均未表现出明显的相关,且黄土高原地区的植被覆盖变化对极端气候的响应存在一定的滞后性。     

极端气候条件下冬小麦产量构成及成因分析

对冬小麦极端气象年份的气候特征与小麦地上部生长发育状况进行了分析比较。在2003年寒冬冷春、日照偏少、春雨偏多的气候条件下，与2002年相比，冬小麦主要生育期分别推迟4～18 d，单位面积茎数(峰值)减少29.1%；生物量及叶面积系数大幅下降；穗粒数、千粒重虽分别提高6.37粒和3.21 g，但有效穗数降幅较大(320.84万穗/hm²)，仍导致减产612.29 kg/hm²。分析结果认为，在气候异常年份，改进播种制度，调整播种量，间接调控单位面积穗数，可有效提高产量。     

极端气候条件下冬小麦产量构成及成因分析

对冬小麦极端气象年份的气候特征与小麦地上部生长发育状况进行了分析比较.在2003年寒冬冷春、日照偏少、春雨偏多的气候条件下,与2002年相比,冬小麦主要生育期分别推迟4～18 d,单位面积茎数(峰值)减少29.1%;生物量及叶面积系数大幅下降;穗粒数、千粒重虽分别提高6.37粒和3.21 g,但有效穗数降幅较大(320.84万穗/hm2),仍导致减产612.29 kg/hm2.分析结果认为,在气候异常年份,改进播种制度,调整播种量,间接调控单位面积穗数,可有效提高产量.     

气候因素对西瓜生长发育及产量构成的影响

本文根据1984—1987年试验资料,对影响上海地区西瓜生长发育及产量构成的气候因素进行了初步分析,获得了一些农业气象指标,依据这些指标对西瓜种植的气候条件进行分析,从而为本市西瓜稳产高产、延长供应期提供科学依据。     

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.     

基于信息扩散理论的福建省农作物霜冻灾害风险评估

利用福建省1978-2008年共31a的农业霜冻灾害的受灾和成灾面积数据资料,分析霜冻灾害及其对农业影响的变化趋势,基于最新正态信息扩散计算方法对农业霜冻灾害进行风险评估,结果表明:福建省农作物因霜冻受灾和成灾的面积相对较小,成灾指数与受灾指数的年际波动较为一致;受灾和成灾的风险概率随风险水平提高而下降,受灾风险概率大于成灾风险概率,在平均受灾和成灾的风险概率情况下,即受灾和成灾面积分别占播种面积2.34%和1.23%时,受灾和成灾风险分别约2.6年一遇和2.3年一遇。对照历年霜冻受灾和成灾的实际状况,风险评估结果与实际情况较为吻合,说明应用此模型,对信息量不足的自然灾害进行风险评估是可行的。     

安徽省茶树春霜冻害的风险评估

应用安徽省茶种植区45个气象站点1981−2017年气象资料和1998−2017年茶叶产量资料,选取霜冻害发生综合频率、坡向敏感性指数、茶园面积和灾年减产率变异系数4个因子,利用加权指数求和法构建了茶树霜冻害风险指数,借助ANUSPLIN插值模型和地理信息系统开展了安徽省茶树霜冻害风险评估。结果表明：安徽省茶树春霜冻害高风险、中风险和低风险区域面积为118×104hm2、337×104hm2和 353×104hm2, 分别占评价区域总面积的14.6%、41.7% 和43.7%。高风险区主要分布在大别山茶区的金寨县、霍山县、岳西县、潜山县等和江南茶区南部海拔600m以上的高山区域,零星分布在江北茶区北坡地带。中风险区多分布在大别山茶区和江南茶区海拔低于600m的山区,呈斑块状分布在江北茶区的丘陵和低山区。低风险区集中分布在芜湖−宣城−铜陵−池州沿江一带,零星分布在江南茶区的低山区。构建的风险指数总体能客观反映安徽省茶树霜冻害风险水平,可为茶树霜冻害风险管理提供依据。     

基于MODIS数据的福建省农作物低温监测分析与风险评估

利用MODIS数据分别对福建省地表温度和农作物用地信息进行反演,建立基于分裂窗法的福建省地表温度反演模型,构建福建省土地利用信息的专家决策树分类体系,并在Surfer和ArcGIS辅助下提出基于遥感的福建省农作物地表低温风险评估法.结果表明,基于分裂窗法的地表温度监测精度较高,达到83.56％.通过与气象站实测温度对比分析,其高低温分布趋势基本一致,并能精细反映地形条件下的温度差异,弥补了气象站数量不足的缺陷.利用专家决策树分析法灵活构造NDVI、NDWI等不同判读因子,能较准确地提取福建省农作物土地利用信息.经过归一化处理建立的福建省主要农作物用地低温风险等级分为:轻度(0.45～1.00)、中度(0.24 ～0.45)和重度(0～0.24),能够细致反映出福建省地表低温分布和农作物所处的风险格局,为农作物合理区划和低温灾害风险评估等提供参考依据.     

基于物候期的霜冻灾害林果减产风险评估：以河北省为例

基于河北省气象站点1974-2015年气温数据,计算每年1月以来各地的积温,从而确定每年3个易受霜冻灾害影响的苹果和杏的物候期即初蕾期、花期、幼果期的起始和结束时间;再基于Gumbel分布计算不同重现期下三个物候期的日最低气温,即霜冻灾害的危险强度;结合由相关文献构建的三个物候期的脆弱性曲线即日最低温度所对应的减产率,评估霜冻灾害减产风险。以百年一遇重现期为例,河北省北部地区的苹果和杏在幼果期和花期更容易遭受霜冻的影响,张家口市各个物候期受影响最大,平均减产率高达47.44%,花期风险最高,减产59.79%;承德市苹果和杏的花期,减产率达51.42%;而南部地区的邢台市相对特殊,初蕾期减产率最高,达37.91%,根据评估结果,可以针对性地加强这些地区各个物候期的霜冻灾害监测预警,适当调整种植结构,加快研制新型环保的林果抗低温防护技术。     

华北地区极端气候事件的时空变化规律分析

利用华北地区84个气象台站近50a(1961-2009年)资料,采用国际上通用的极端天气气候事件指数定义法计算华北地区极端气温和降水指数,并对极端气候指数时空变化规律进行分析。结果表明,华北地区年极端气温(最高、最低)呈明显上升趋势(P<0.05),且极端最低气温的上升幅度高于极端高温。1986年之后年极端最高气温的上升幅度相对较高,冷夜指数的减少趋势明显减弱,暖夜指数上升趋势增强(P<0.05)。空间分布上,极端暖事件(年极端最高气温、暖日指数)变化趋势的大值区位于内蒙古西部和山西大部,极端冷事件(年极端最低气温、冷夜指数)上升趋势最显著的为京津冀及山西东北部(P<0.05)。华北地区极端降水量、降水次数和降水强度均呈下降趋势。1986年之后极端降水次数、极端降水强度的减少趋势更加显著,冬季暴雪量、降雪次数和降雪强度均呈明显上升趋势(P<0.05)。极端降水量变化速率各地不同,其中华北南部(河北、山西等地)极端降水量呈减少趋势,京津地区存在极端降水减少的大值中心。极端降水次数由东向西呈逐渐增加趋势,山西中部上升趋势最显著,日最大降水量上升的高值中心位于内蒙古西部和山西北部,而下降的高值中心位于河北南部。     

基于信息扩散理论的福建省农作物风雹灾害风险评估

为客观分析风雹灾害给福建农作物造成的灾害损失风险,结合福建省1978-2008年近31a农作物因风雹受灾和成灾的面积资料,应用正态信息扩散计算方法对农作物风雹灾害进行风险评估。结果表明:福建省农作物因风雹受灾和成灾的面积相对较小,灾害指数总体呈下降趋势,受灾指数≥3%和成灾指数≥1%的年份全部出现在1990年以前;受灾和成灾的风险概率随着灾害风险水平的提高而下降,受灾风险大于成灾风险,在平均受灾和成灾风险水平时,即风雹造成的农作物受灾和成灾面积占播种面积比例分别达1.77%和0.65%时,受灾和成灾风险分别为1.8年一遇和1.7年一遇;对照历年风雹受灾和成灾的实际状况,风险评估结果与实际情况较为吻合。     

福建省暴雨洪涝灾害风险评估与管理

基于自然灾害系统理论和灾害风险评估原理,构建一个简单的集洪灾致灾因子、承灾体和防灾水平于一体的区域暴雨洪涝灾害风险评估模型,采用福建省灾害性气象年鉴和气候影响评价资料,借助数字地图技术,编制以县域为单元的福建暴雨洪涝灾害风险分布图和时间变化图.研究表明:福建省暴雨洪涝灾害年内分布不均,群发性强,年际变化大,呈波动上升趋势,反映承灾体易损性加大对洪灾的影响;综合考虑各因素的洪涝灾害,风险最高值主要分布在东部的漳州、泉州、福州和宁德沿海以及闽西的宁化、建宁、长汀、松溪等地,风险高值区的分布与近35a福建暴雨洪涝灾害年均灾次值的分布相似,据此提出福建省应加强洪泛区风险研究与管理,协调人与洪水的关系,与民众共同制定安全转移规划等风险管理对策.     

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。     

陕西县域苹果种植风险评估与保险费率厘定

苹果是陕西农业特色经济的支柱产业,但在种植过程中面临着严重的气象灾害风险,农业保险在分散和转移其风险方面未能充分发挥效能。根据陕西省30个苹果基地县1981−2019年苹果种植面积、产量和单产数据,采用数理统计、产量损失分布模型和最优分布模型筛选等方法,评估各基地县苹果种植风险并厘定苹果种植保险费率。结果表明：1981−2019年,陕西省30个苹果基地县苹果种植面积、产量和单产均呈波动上升趋势,洛川、礼泉和淳化种植面积和产量位居前列,多年平均种植面积分别为2.12万hm²、2.01万hm²和1.94万hm²,平均产量分别为33.19万t、51.26万t和34.28万t;礼泉和扶风县单产较高,多年平均单产分别为19.71t•hm⁻²和16.89t•hm⁻²。30个基地县苹果发生灾害的平均概率为29.72%,轻、中、重和巨灾发生的平均概率分别为17.41%、7.21%、2.99%和2.11%;延川和千阳县巨灾发生概率最高,分别为24.18%和20.79%。研究区域重灾和巨灾发生概率与种植面积呈负相关,其相关系数均为−0.50。30个基地县苹果种植的平均费率为5.23%,费率最高的是延川县的18.37%,其次是千阳县的16.61%;礼泉、洛川和淳化县三大苹果种植基地县的费率则相对较低,分别为7.12%、7.35%和8.63%。因此,延川和千阳等高风险种植区“北进西扩”需谨慎,洛川、礼泉和淳化的种植优势可继续保持,凤翔等低风险地区应考虑扩种。在自然灾害风险较低的地区增加苹果种植面积能在空间上有效分散风险,在推进苹果农业保险时,建议因地制宜实行差异化费率,保证费率的科学性,提高农业保险的效能。