基于APSIM的甘肃春小麦干旱致灾风险评价

为提高干旱环境下甘肃春小麦生产应对旱情的能力,利用APSIM (agricultural production system simulator)平台,模拟1971-2012年甘肃省4大春小麦主产区(河西内陆河灌溉春小麦种植区、陇中黄土高原春小麦种植区、洮岷高寒冬春小麦混种区、陇西黄土高原冬春小麦兼种区)的小麦生长过程,构建基于水分胁迫的小麦干旱致灾强度指数模型,对甘肃省春小麦干旱致灾强度和风险时空分布进行了定量评价和分析。结果表明:甘肃春小麦干旱致灾强度指数总体呈现北高南低的趋势,由于河西春小麦生产具备灌溉条件,陇中、陇西黄土高原春麦种植地区为干旱致灾强度较高且实际影响最大的地区,受干旱影响最小的是洮岷高寒春麦区。在小麦生长不同阶段,各主产区对旱情的敏感程度不同,轻度致灾强度(≥0.20)情况下,洮岷高寒春麦区的开花期和灌浆期、陇西冬春麦兼种区的灌浆期以及陇中干旱春麦区的开花期致灾概率较大,均大于0.6;中度致灾强度(≥0.40)情况下,陇西冬春麦兼种区致灾概率最大出现在开花期,为0.46。     

基于自然脆弱性的中国典型小麦旱灾风险评价

虽然中国的粮食产量在过去的几十年中一直保持着稳定的增长,但全球气候变暖及其可能导致的干旱的增加,将对中国的粮食安全产生一定的影响。基于自然脆弱性农作物旱灾风险理论,在利用中国40年的日气象数据刻画出我国小麦的旱灾致灾因子强度,利用EPIC(environmental policy integrated climate)中的农作物生长模块模拟出典型小麦品种的自然脆弱性曲线的基础上,对中国小麦旱灾风险的时空分布规律进行了定量评价。结果表明:小麦旱灾产量损失率从西北向东南方向递减;中国农牧交错带是小麦旱灾产量损失率的界线;小麦旱灾脆弱性的非线性特点,对灾情损失具有一定的放大和缩小作用。     

基于WOFOST模型的辽宁省春玉米干旱灾损风险评估

利用锦州农业气象试验站的作物生长发育和土壤实测数据对WOFOST模型水分胁迫模块进行了调参,适用性验证表明,WOFOST模型适用于辽宁省春玉米生长发育和产量的模拟,辽宁省春玉米受干旱的影响可以利用WOFOST模型较敏感地反映出来。利用调参后的WOFOST模型模拟了全生育期及出苗～拔节、拔节～抽雄、抽雄～乳熟和乳熟～成熟各阶段发生轻、中、重旱情景对辽宁省春玉米产量的影响,并根据模拟结果确定了不同干旱风险等级下辽宁省东、中、西部玉米生产的灾损范围。结果表明:不同生育期发生干旱对产量的影响不同,总体上,抽雄～乳熟期发生干旱的影响最大,其次是拔节～抽雄期,而出苗～拔节期和乳熟～成熟期发生干旱对产量的影响较小,全省春玉米在抽雄～乳熟期发生重旱的减产风险达30%～70%;在相同干旱水平下,不同区域受影响程度也不同,在全生育期及各生育阶段发生轻、中、重旱情景下,干旱导致的减产率总体上表现为由东部向西部地区逐渐加重的趋势,在全生育期重旱情景下,辽宁省东部的春玉米减产率为40%～75%,中部为60%～90%,西部达65%～95%。     

新疆伊犁果子沟地质灾害风险评价及其致灾因子

近年来,由气候变化引起的新疆山区地质灾害有增加的趋势。本文选取伊犁G30高速公路果子沟段为研究对象,采用国产ZY-3立体测图卫星数据制作山区高精度DEM和地形参数,运用GIS空间分析技术评估滑坡、崩塌、泥石流地质灾害风险,并采用频率比灾害风险指数进行致灾因子的敏感性分析。结果表明:(1)ZY-3的高精度DEM能够有效的计算崎岖的地形参数,获取的坡度、坡向、地表高程、沟谷密度等能够更好地进行灾害评估;(2)通过致灾因子分析得出,植被指数、坡度、坡向、地表高程、沟谷密度、地层岩性、断裂密度7个因子均与地质灾害相关,其中,植被指数最为敏感,在道路两侧影响尤为突出,这与道路建设、过度放牧等人类活动密切相关;(3)果子沟区域的地质灾害风险以道路边坡滑坡为主,分布在G30高速公路两侧,对道路造成的危害大,因此,G30高速公路两侧属于地质灾害高发区,需重点防治。     

农业干旱风险评估研究综述

对农业干旱风险致险性、脆弱性及损失模型等方面进行了深入系统的回顾与评述,阐述了农业干旱风险研究的前沿领域和学术问题,展望了农业干旱风险未来的发展趋势:农业干旱致险性评估的关键是构建合适的干旱指标,目前干旱评估指标很多,大致可分为水分变异程度指标、干旱发展过程指标和干旱空间差异指标三类,但多数指标对农业干旱成灾过程反映不足,在评估方法上对农业干旱灾害机理认识不深入,成为了农业致险性评估的瓶颈;农业干旱脆弱性通常决定着农业干旱风险的高低,其中,灌溉能力、技术、资金等是影响农业脆弱性高低的重要因子,而定量刻画农业干旱脆弱性对政策、技术、保险等人文因素的响应是当前研究的薄弱环节;农业干旱风险损失评估模型较多,但由于受区域、人为等因素影响,多数模型普适性较差。因此,未来农业干旱风险评估需要深入认识农业干旱影响的机理和过程,突出研究农业干旱脆弱性对人文因素变化的响应,并通过区间合作来进一步改进风险损失模型。     

典型脆弱区干旱灾害风险评估关键技术研究

基于对黄土塬区旱灾风险成因的深入分析,选取“灾害胁迫—社会脆弱性—暴露”的自然灾害风险评价体系及相应的遥感数据和社会经济数据作为干旱灾害风险数据源,通过层次分析法构建旱灾风险评估模型,并运用GIS技术分别对3项指标因子进行空间叠加分析,最后利用自然断点法对庆阳地区旱灾风险进行等级划分与评估。计算结果表明：(1)整体而言,庆阳地区干旱灾害风险有显著的空间差异,呈“北高南低、西高东低”的特点,这主要是由于降雨时空分布不均造成的。(2)庆阳地区高、次高、中、次低、低风险等级面积分别占研究区总面积的11.30%、24.90%、30.96%、18.54%、14.3%。(3)高风险区主要集中在环县北部以及庆阳市中心地区;次高风险区主要分布在环县中部、华池县北部以及镇原县北部地区;中风险区主要分布在镇原县南部、庆城县南部、华池县南部、正宁县西部以及宁县南部地区;次低风险区主要分布在宁县东部以及合水县南部;低风险区主要集中在庆阳市东部,即华池县东南部、合水县东部、宁县东部以及正宁县大部分地区。     

基于作物生长模型的农业干旱灾害风险动态评估

在阐述干旱灾害风险基本概念的基础上,分析了农业干旱灾害风险动态评估的难点。通过作物生长模型——DNDC模型模拟作物逐日生长,得到最终的粮食产量。采用情景分析方法,对不同气象条件下的作物产量进行估计,进而计算作物粮食因旱损失,实现农业干旱灾害风险动态分析。研究选择辽宁省为研究区,以玉米作物为代表,空间分析单元为县级行政区,利用15年的序列数据进行粮食因旱损失评估,模型模拟辽宁省的总误差控制在15%左右。风险分析结果表明,辽宁省西北部地区干旱灾害风险高于其他地区,这也与辽宁省干旱实际情况相吻合。     

EPIC模型中农田水分运移与利用的数学模拟

土壤侵蚀和生产力影响估算模型EPIC是目前国际上较有影响的水土资源管理评价动力学模型。介绍了EPIC模型中描述农田降水、径流、渗透、蒸散、吸收和胁迫等水分运移和利用过程的主要数学方程,可供农田水分动态管理与定量评价研究借鉴。     

甘肃省河东地区春玉米干旱演变特征及灾损风险区划

甘肃河东地区为全省春玉米主要种植区,同时也是易发生干旱的地区,基于FAO推荐的Penman-Montith模型以及其提供的作物系数计算了甘肃省河东地区春玉米作物水分亏缺距平指数(CWDI_a),采用甘肃省河东地区54个气象站1961—2017年逐日气象数据以及河东各县(区)春玉米多年产量资料,从干旱的年际变化趋势、干旱空间分布特征以及春玉米干旱灾损风险区划三方面对近57年来河东地区春玉米各生育期干旱演变特征及其灾损风险区划进行了分析。结果表明:受降水的影响,河东地区春玉米生长期各旬需水量、CWDI_a值均呈先增大后减少的趋势,全区CWDI_a值15,表明该区虽为雨养农业区但仍需通过灌溉补给保证作物生长期所需水分。生长季内春玉米水分亏缺的变化幅度:抽雄～开花期拔节期乳熟～成熟期出苗～七叶期。出苗～七叶期水分亏缺程度由南向北呈递减趋势,其他三期水分亏缺程度由南向北呈递增趋势。河东地区春玉米干旱风险具有明显的区域性和差异性,低风险区主要在陇东南部地区,陇南中部、北部、南部地区,甘南高原东北部地区;中风险区主要在陇东中部地区,陇南东南部地区,陇西黄土高原中部地区;较高风险区主要在环县,渭北地区;高风险区主要在黄河以南地区至靖远-榆中区。总体来看,河东春玉米干旱灾损风险区由南向北呈纬向分布,且受积温影响,海拔高于2 500 m的高山区不适于种植春玉米。     

内蒙古典型农牧交错区孕灾环境特征及气象灾害风险辨识

以巴林左旗、察右中旗为例，详细分析了典型农牧交错区主要气象灾害发生的孕灾环境、致灾因子、承灾体及灾情。指出该地区复杂多样的地貌、不稳定的气候系统以及农牧业经济文化落后、投入不足、抗灾力不强等是孕灾环境的总体特征；干旱、低温冷害、霜冻和白灾等气象灾害是农牧业的主要致灾因子。进而分析了干旱、低温冷害、霜冻和白灾发生的规律。同时通过对气候变化与致灾因子相互关系分析，得出随着气候变暖，气象灾害发生的频率有增加的态势，尤其是干旱和白灾。     

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.     

基于模糊聚类循环迭代模型的陕西省农业干旱风险评估与区划

为了加强陕西省农业干旱风险评估和应急管理能力,以10个地级市为研究对象,选择表征农业干旱风险的危害性、暴露性、脆弱性和抗旱能力等方面的17个代表性指标,建立了具有区域适用性的农业干旱风险评价指标体系;基于模糊聚类循环迭代方法构建了农业干旱风险评估模型,并结合GIS技术,对陕西省农业干旱风险进行评估和区划研究。结果表明:全省农业干旱风险具有明显的区域差异性和规律性,极严重-严重干旱风险区主要分布在榆林、渭南、商洛地区;中度干旱风险区主要分布在延安、宝鸡和咸阳地区;一般-轻度干旱风险区主要分布在铜川、安康、西安和汉中地区,农业干旱风险总体呈北部地区大于南部地区,关中东部地区高于西部地区的特点。依据研究结果,为管理部门决策制定提出了不同风险区抗旱减灾措施建议。     

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。     

中国主要小麦种植区雨养条件下水分胁迫发生规律模拟

运用EPIC(Environmental Policy Integrated Climate)作物生长模型模拟了1961—2011年中国各小麦种植区小麦生长过程,对中国各小麦种植区小麦生育期内水分胁迫规律进行了分析。结果表明:雨养条件下,全国11个小麦种植区的水分胁迫程度可分为3个等级;冬麦区(新疆冬麦区除外)和东北春麦区水分胁迫均值、发生频率均明显低于其他春麦区;南方的3个冬麦区(华南、西南、长江中下游),水分胁迫的程度、发生频率均低于其他麦区;黄淮、北部冬麦区水分胁迫规律相似,在1、2月和5、6月较高,而北部冬麦区水分胁迫程度和发生频率略高于黄淮冬麦区;北部、西北、北疆春麦区、新疆冬麦区在雨养条件下水分胁迫最为严重,如果没有灌溉,小麦几乎绝收,尤其是新疆冬麦区。     

河北省冬小麦旱灾风险评估和区划方法研究

分别以冬小麦年雨量平均值±0.5倍样本标准差和平均值±1.5倍样本标准差界定不同等级的干旱年份,以气象产量减产大于等于3%界定冬小麦受灾年份,分析了河北省各市冬小麦旱年的平均减产率及其空间分布,研究了冬小麦不同旱灾强度的频率分布规律.提出了冬小麦干旱灾害风险指数的概念和计算方法,分析了河北省冬小麦干旱灾害风险指数的区域分布规律,并以旱年平均减产率、干旱灾害风险指数和冬小麦年雨量等因子为指标,利用地理信息技术将全省冬小麦种植区区划为干旱灾害高、中、低3种风险区,并探讨了各类风险区不同旱灾年景的平均减产率和防灾减灾措施.     

基于ORYZA2000模型的华北地区旱稻干旱风险评估

针对华北地区旱稻产量年际不稳定的问题,利用作物生长模拟技术与数理统计相结合的方法,对华北地区气候背景下旱稻生长季内干旱风险进行了定量评估。以模型模拟的雨养条件下实际蒸散量相对于潜在条件下的蒸散量(即需水量)的亏缺率(即水分亏缺指数),以雨养条件下产量相对于潜在产量的损失率(即灾损指数)作为产量灾损强度评价指标,从受旱程度以及产量损失两个角度构建干旱风险评估模型,进行干旱风险评估。结果表明,华北地区旱稻全生育期水分亏缺指数在0.35~0.45之间,其中出苗~穗分化阶段指数值在各生育阶段中最高。干旱灾损指数变化在0.24~0.50之间,其中河北的西北部、山东北部及河南的南部较高。就干旱强度风险及灾损风险而言,空间分布趋势基本一致,风险指数低的地区主要分布在河北北部、山东南部等地区,河北中南部、河南大部等地风险指数较高;就综合风险指数而言,高值区主要分布在河南的西部和南部、山东北部以及河北中部的部分地区,低值区主要分布在北京、天津、河北北部、山东大部以及河南北部的大部分地区。总体上看,华北大部地区旱稻干旱综合风险较低,但在农业生产实际中仍不能忽视高风险区的干旱应对及防御。     

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.