河北省农业气象灾害等级划分与年景评价

利用1949~2005年河北省干旱、洪涝、风雹灾和低温冻害等农业气象灾害和作物生产资料,采用统计分析和灰色关联分析方法,建立农业气象灾情综合评价模型,开展河北省农业气象灾害等级划分与年景评价。结果表明:灾情最重的年份为1977年,灾情指数达7.20,灾情最轻的年份为1967~1969年;4类农业气象灾害对农业生产的影响大小为旱灾>涝灾>风雹灾害>低温冻害;农业气象灾害对河北省农业生产的危害程度逐渐加大,旱灾逐渐取代涝灾成为影响河北省农业生产的最主要灾害因子。     

庆阳市主要农业气象灾害特征分析及年景评估

根据庆阳市多年灾情数据,分析农业气象灾害的时空分布特征,采用受灾率及其标准化值,开展农业气象灾害分级及年景评估。结果表明,庆阳市主要农业气象灾害为冰雹、暴雨洪涝、干旱以及低温冻害,每年均受到不同程度的农业气象灾害影响;秋冬两季发生气象灾害次数较少,春、夏、秋初季次数相对较多,主要集中在4—9月,6—8月较为明显;干旱造成的农业灾害最为严重,其次为冰雹灾害,暴雨洪涝和低温冻害最轻;塬区农业气象灾害相对较少,受灾程度较轻,川道区天气现象复杂,受灾程度严重;冰雹灾害造成的农业致灾程度均在大灾及以下,暴雨洪涝、干旱以及低温冻害3种致灾程度极端性明显,年景评估中轻灾年出现频率最多。     

近10年来我国农业气象灾害分析

分析了我国近10年来主要气象灾害(干旱、洪涝、风雹灾)的时间和空间分布规律。应用灰色关联分析方法分析了我国各省(市、区)1995~1999年旱灾、水灾、风雹、霜冻面积与自然灾害总面积的关联度,结果表明,干旱对我国农业生产的影响是最大的,其次是洪涝和风雹。     

安徽省农业气象灾害定量监测评估研究

介绍了利用遥感和GIS技术定量监测安徽省主要农业气象灾害的方法 ,并对灾害的发生分布规律进行了分析 ,提出了主要农作物灾损率评估方法 ,获得了安徽省主要农作物的灾损率指标     

2001年农业气象年景分析

根据黑龙江省短期气候预测研讨结果，利用各种年景分析模式，对2002年黑龙江农业生产活动季节的天气气候特点、可能出现的农业气候灾害有农业气象年景预测等进行分析，并提出2002年安排农业生产时应注意的问题。     

2022年黑龙江省农业气象年景分析

基于黑龙江省2022年气候趋势预测结果,结合土壤旱涝预测模型,对2022年农业气象年景、作物生长季天气气候趋势进行综合分析,对可能出现的农业气象灾害进行初步预测,并提出相应建议,以期为政府部门统筹布局全省农业生产、农民合理安排农事生产活动提供科学参考.分析认为,2022年年景属丰年(与近5年比较),影响农业生产的主要灾...     

2015年黑龙江省农业气象年景分析

结合黑龙江省2015年气候趋势预测结果,对2015年农业气象年景、作物生长季的天气气候趋势进行了分析阐述,并对可能出现的农业气象灾害进行预测,针对其影响提出相应的建议。分析认为2015年农业气象年景属平丰年(与近5年平均比较),影响黑龙江省农业生产的主要气象灾害为春季东部地区局地内涝、春季西南部干旱、夏季局地干旱、夏季阶段性低温以及盛夏局地短时洪涝。     

2024年黑龙江省农业气象年景分析

基于黑龙江省2024年气候趋势预测结果,结合土壤旱涝预测模型、“十四五”国家重点研发计划项目建立的低温对主要作物生长影响评价模型、黑龙江省气候中心气象灾害风险预估模型,对2024年农业气象年景、作物生长季天气气候趋势进行综合分析,对可能出现的农业气象灾害进行初步预测,并提出相应建议,以期为政府部门统筹布局全省农业生产、农民合理安排农事生产活动提供科学参考。分析认为,2024年年景属平丰年(与近5年比较),影响2024年粮食生产的主要农业气象灾害为春播期东部局地内涝和西南部干旱,出苗期西部干旱和东部局地内涝,春季和夏季阶段性低温,夏季局地大风、冰雹、暴雨、内涝和阶段性干旱等灾害,其中暴雨洪涝和低温冷害发生风险较高。     

2023年黑龙江省农业气象年景分析

基于黑龙江省2023年气候趋势预测结果,结合土壤旱涝预测模型,对2023年农业气象年景、作物生长季天气气候趋势进行综合分析,对可能出现的农业气象灾害进行初步预测,并提出相应建议,以期为政府部门统筹布局全省农业生产、农民合理安排农事生产活动提供科学参考。分析认为,2023年年景属平丰年(与近5年比较),影响农业生产的主要灾害为春季东部内涝、春播期西南部阶段性干旱、夏季阶段性低温、夏季局地暴雨和内涝、秋季局地早霜冻等灾害。     

2019年黑龙江省农业气象年景分析

结合黑龙江省2019年气候趋势预测结果,对2019年农业气象年景、作物生长季的天气气候趋势进行了分析阐述,并对可能出现的农业气象灾害进行预测,针对其影响提出相应的建议。为政府部门决策指导农业生产及广大农民合理安排农事生产活动提供科学参考。分析认为2019年农业气象年景属平丰年(与近5年平均比较),影响黑龙江省农业生产的气象灾害主要有春、夏季阶段性低温,春季至初夏阶段性干旱,夏季局地内涝等。     

黑龙江省主要农业气象灾害特征及其对粮食产量影响的灰色关联分析

[目的]了解黑龙江省主要农业灾害的变化特征及其对粮食产量的影响,为相关部门制订粮食生产决策提供科学依据.[方法]以黑龙江省1972～2012年干旱、洪涝、风雹及低温灾害的受灾面积数据、同期粮食平均单产及四大粮食作物(玉米、水稻、大豆、小麦)单产数据为样本,利用灰色关联分析法探讨主要农业气象灾害特征及其对粮食产量的影响因素.[结果]20世纪80年代黑龙江省受涝灾影响较严重,受灾比相对较高,而干旱受灾比相对较低;20世纪70、90年代及2000年以后黑龙江省干旱受灾比相对较高,处于较干旱阶段.20世纪70年代是低温冷害和风雹灾害相对集中的时期,80年代受灾比减弱,但后期出现反弹趋势.1972～2012年黑龙江省农业受灾程度和粮食总产呈波动性变化,受灾严重年份粮食总产基本呈下降趋势,灾害性天气直接影响粮食生产.灰色关联分析表明,干旱是影响粮食作物平均单产及水稻单产最大的农业气象灾害,洪涝灾害次之;对于玉米和大豆,洪涝的影响略大于干旱;小麦受干旱和低温影响较大,而风雹和洪涝次之.[结论]干旱和洪涝是影响黑龙江省粮食生产的主要气象灾害.根据黑龙江省西旱东涝的特点因地制宜推广减灾技术,可有效减轻灾害损失.     

基于灰色预测模型的山东省粮食灾损量评估及灾害关联度分析

基于山东省1978-2012年粮食生产及自然灾害数据,利用灰色预测模型量化分析自然灾害对粮食生产的影响,估计粮食灾损量并测算不同粮食作物灾损量与不同自然灾害间的关联系数,得出结论如下:1)1979-2012年间,粮食总灾损量年平均146.50万t。平均波动周期5.67 a,总体来看波动幅度不断减小,具体来看各周期振幅呈现减小、增加、减小的变化规律。2)1979-2012年间,小麦灾损率平均波动周期6.60 a,灾损平均变化率-0.33%;玉米灾损率平均波动周期3.67 a,玉米灾损平均变化率-0.43%。3)各类自然灾害对小麦、玉米的影响程度均表现为:旱灾风雹灾害水灾。     

泰宁县近50年气候资源及主要气象灾害变化特征分析

利用泰宁县1961～2010年的日照、气温及逐年无霜期、降水量等气象资料,分析作物生长期内的光资源、热量资源、水分条件及常见农业气象灾害的变化特征及气候变化趋势,结果表明:泰宁县作物生长季内日照时数呈两头高、中间低的趋势,光照条件能满足喜温作物生长需求;热量条件呈增加趋势,20世纪90年代后期气温显著升高,气温日较差呈下降趋势,初霜延后,终霜提前,无霜期延长,活动积温增加;水分条件波动较大,呈双峰型,80年代降水量达最低值,为明显的干冷年份,70年代为湿冷年份,90年代后期多为温暖多雨年份;低温冷害等农业气象灾害有减少的趋势,但洪涝、干旱、冰雹等灾害趋于频繁且严重。     

广东省自然灾害损失的灰色关联分析

根据《广东防灾减灾年鉴》2000—2009年资料,对广东近10年的自然灾害进行统计,并采用灰色关联法对影响广东直接经济损失及受灾人口的主要灾害种类进行定量辨析与评价,得到各灾种对直接经济损失及受灾人口的影响权重：台风＆gt;暴雨洪涝＆gt;高温、干旱、雷击风雹、低温霜冻等其他灾害＆gt;地质地震。合理客观地对各种自然灾害进行综合评价,对于做好防灾减灾工作具有基础性的指导意义。     

福建主要森林灾害统计特征及其对林业的影响分析

利用1987-2007年福建省森林灾害统计资料,对森林病害、森林虫害和森林火灾等3种福建省主要森林灾害的统计特征进行分析,并运用改进的灰色关联分析方法分析这3种森林灾害对林业生产的影响.统计资料显示,福建省主要森林灾害灾情严重,森林虫害的发生面积最为突出,森林火灾的防治率最低.灰色关联分析表明,影响福建省林业生产的主要...     

农业气象灾害综合评价中权重确定方法的研究

福建省气象灾害种类繁多,但对农业生产的影响程度并不相同,只有通过权重的科学确定才能正确评价农业气象综合灾情.如何确定灾害权重,是进行农业气象灾害综合评价的核心问题.将主、客观赋权方法(层次分析法、灰色关联分析和熵权法)应用于福建农业气象灾害综合评价中权重的确定,探讨和比较它们在计算气象灾害权重方面的适用性.并在此基础上提出同时体现主观和客观信息的组合赋权法,得到福建农业气象灾害的组合权重,由大到小依次为低温冻害、旱灾、洪涝、风雹.结果表明.由组合赋权法计算的各灾害指标组合权重相比任何一种主、客观方法都更为合理和可靠.     

安徽省粮食作物单产影响因子及气象灾害损失风险评估

为了解极端气候事件对农业生产的影响,对2000—2013年安徽省粮食作物单产及影响因子进行分析;利用拉格朗日插值方法估算气象灾害损失量;利用信息扩散理论评估了安徽省各地市粮食作物气象灾损风险。结果显示:1)气象灾害是安徽省粮食减产的主要因素,2003、2007、2012和2013年粮食作物气象灾损较为严重,年损失总量均在400万t以上;2)安徽省粮食作物气象灾害风险等级以低风险和小风险为主。低风险区主要位于安徽省中南部,小风险区域遍及中北部地区。     

甘肃省小水电年发电量的灰色预测

本文应用灰色系统动态建模的理论和方法,以甘肃省小水电年发电量统计资料为数据数列,建立了小水电年发电量的长期预测灰色动态模型。经误差检验,模型精度较高,可供我省制定小水电发展规划及决策时参考。     

江苏省农业可持续发展的综合评价

为推动农业的可持续发展,设计了一套农业可持续发展评价指标体系,以江苏省的13个市作为案例,采用德尔菲法和层次分析法对各市农业可持续发展的现状和趋势进行了综合评价和深层次因素分析。