基于作物模型的低温冷害对我国东北三省玉米产量影响评估

以东北三省玉米低温冷害为研究对象,对作物生长过程模式WOFOST进行适当改进,同时对模型在区域上的适应性进行分析、检验,然后利用改进的作物模型实现低温冷害对玉米影响定量分析和动态评估。以1961—2006年共46a平均气温驱动下的模拟产量作为正常年份的产量水平,当年实际气温驱动下的模拟产量跟平均气温驱动下的模拟产量对比,以减产率和气象条件作为灾害严重程度划分的标准,利用数值模拟试验,确定导致减产的主要气象因子及其量值,进而确定农业气象灾害评估指标,在此基础上,进行区域低温冷害影响评估,包括历年典型低温冷害年份影响评估和年代际影响评估。从年代模拟结果来看,近50a来各年代冷害分布大致规律均表现为北部大于南部、东部大于西部地区,即表现为由东北至西南方向呈递减的趋势,冷害造成玉米减产面积及冷害等级各有差别。评估结果基本上可以较好地反应历史实际情况且与前人已有研究成果相一致。     

基于同化数据的标准化土壤湿度指数监测农业干旱的适宜性研究

农业干旱是导致作物减产的主要灾害之一,及时、准确地监测农业干旱状况有助于制定区域减灾策略,降低灾害损失。标准化土壤湿度指数(SSMI)是基于历史土壤湿度时间序列构建的一种农业干旱指数,目前分析该指数监测农业干旱的适宜性研究十分缺乏。本文以黄淮海平原为研究区,利用数据同化的根区土壤湿度数据构建SSMI,并通过与标准化降水蒸散指数(SPEI)、农业干旱灾害记录数据的对比以及与冬小麦产量的关系分析,综合评价SSMI监测农业干旱的适宜性。结果表明,SSMI与SPEI具有良好的一致性,二者之间具有极显著相关关系(P0.001);利用SSMI识别的农业干旱与农气站点干旱灾害记录是基本一致的,SSMI能够有效反映干旱发生、发展直至减轻的演变过程;冬小麦生长季SSMI与减产率显著相关,利用SSMI识别的农业干旱发生区域与基于统计数据计算的减产区域基本相符,SSMI能够对农业干旱引起的冬小麦减产起到一定的指示作用。综上所述,基于同化数据构建的SSMI能够反映黄淮海平原的农业干旱状况,利用SSMI监测区域农业干旱状况是适宜的。研究可为基于土壤湿度的农业干旱监测业务化运行提供依据,为黄淮海平原的抗旱减灾提供科学参考。     

华北地区冬小麦干旱风险区划

灾害风险评估与区划是是实现灾害应急管理向风险管理转变的关键。综合考虑了影响灾害风险大小的自然属性和社会属性,从多角度选取了干旱灾害强度、基于冬小麦干旱指数的干旱频率、基于灾损的干旱频率、灾年减产率变异系数、区域农业经济发展水平、抗灾性能指数等6个风险评估指标。通过引入CCA排序方法,揭示了不同风险评估指标之间的相关关系以及评估指标与相对气象产量的关系;并以确定的风险评估指标和相对气象产量之间的关系为基础,构建了不考虑抗灾和考虑抗灾2种风险指数。对比两种风险指数分析结果,表明在抗灾和不抗灾2种条件下,华北地区冬小麦干旱风险格局发生了明显改变。说明在当前农业生产水平下,人类的减灾抗灾和风险管理水平对冬小麦生产起着至关重要的作用。最后,以模糊聚类分析为手段,以考虑抗灾能力的风险指数和灾年减产率为分类标准进行聚类,实现了华北地区冬小麦干旱风险综合区划。     

中国作物低温冷害监测与模拟预报研究进展

低温冷害是影响中国粮食生产的重要灾害之一,气候变化使中国特别是东北地区的低温冷害时有发生,东北中部冷害每8年发生一次,开展作物低温冷害研究对于中国粮食安全具有重要意义.从冷害形成机理上可以分为延迟型冷害、障碍型冷害及混合型冷害3类,其冷害指标主要针对不同作物有所差别.基于站点的冷害监测小尺度,GIS等新技术提供的精确温度指标可进行区域监测.遥感技术通过监测下垫面温度(LST)和植被指数(如NDVI)可监测障碍型冷害.基于数理统计、气候模式和作物模型耦合、天气预报的发育期和产量预报的低温冷害预报方法已得到应用.作物模型可依据作物发育进程和产量损失等对冷害损失评估,同时与遥感信息等结合可进行区域灾害评估.最后讨论了中国低温冷害监测和预报新技术的发展方向.     

基于GIS的秋季连阴雨对农业生产影响的风险评估——以四川省盆地区为例

为探索秋季连阴雨对四川省盆地区农业生产的影响,利用盆地区102个气象台站1961—2014年逐日降水、日照时数、水文地形、作物种植面积等资料,从气象灾害要素、区域环境条件和承灾体特征几个角度构建灾害风险评估模型,进而获得能综合体现风险程度的评估指数,并以此为分区指标将四川省盆地区划分为5个风险区域.结果表明: 四川省盆地区秋季连阴雨风险最高的区域位于西南部的平坝和坡台地区、南部的浅丘地区、东北部的丘陵地区,以及嘉陵江和渠江的沿江地区,这些区域需要加强秋季连阴雨天气及其影响的预测和防御;盆周山区因地势起伏较大,耕地面积较少,连阴雨危害不重,属于低风险区;盆地其余地区大部介于较低风险与较高风险之间.     

辽宁省玉米复合农业气象灾害判识及特征

玉米生产过程中常常遭受复合农业气象灾害,为了解辽宁省玉米复合农业气象灾害发生规律和特征,本研究对复合农业气象灾害进行定义和分类,对1961—2017年辽宁省50个气象站玉米生长季的复合农业气象灾害发生情况进行判识,探讨典型年复合农业气象灾害对玉米产量的影响。结果表明: 1961—2017年,大部分年份辽宁省玉米复合农业气象灾害的发生范围大于单一农业气象灾害,大部分地区复合农业气象灾害发生频率高于单一农业气象灾害。最主要的复合农业气象灾害是多个发育期遭遇干旱,其次是干旱与延迟型冷害并发。研究期间,多发育期干旱复合型灾害的发生范围呈现扩大趋势,其他复合类型灾害发生范围均呈缩小趋势。通过分析玉米典型减产年复合农业气象灾害发生情况,发现多发育期干旱复合型和干旱+低温冷害复合型两种灾害出现频率较高。     

基于GIS的四川盆周北部山区夏玉米农业气象灾害风险评估——以旺苍县为例

气象灾害是制约我国农业发展的主要因素之一,明确夏玉米农业气象灾害风险对于防灾减灾具有重要意义。本研究基于自然灾害风险理论,以四川盆地北部山区的典型区域(旺苍县)1981—2018年气象数据和玉米产量数据为基础,确定影响夏玉米生产的主要致灾因子,并结合孕灾环境敏感性及承灾体脆弱性构建夏玉米综合农业气象灾害风险评估模型,对四川盆地北部山区夏玉米生产过程中的农业气象灾害风险进行评估。结果表明: 研究期间,成熟期高温、花期暴雨、成熟期暴雨、灌浆期连阴雨和孕穗期干旱是影响研究区夏玉米生长发育的主要农业气象灾害。旺苍县夏玉米农业气象灾害综合风险分布大致呈西南-东北走向,高风险和较高风险区分布区域约占旺苍县总面积的二分之一;灾害风险高值区主要位于研究区西南部,基本与致灾因子危险性高值区一致;灾害风险低值区多集中在西部边缘,此区域亦为成熟期高温、成熟期暴雨、花期暴雨气象灾害的低风险区。     

定量遥感反演作物水势的原理及其应用

在利用能量平衡原理估算蒸腾速率的基础上,结合大气水势和叶、气阻抗的估算,建立叶水势的遥感估算模型.应用CI-301光合作用仪观测的作物生理参数和气象参数,验证了叶水势的遥感反演精度,分析了叶水势对干旱-半干旱区气候干旱和作物生理干旱的响应敏感程度.结果表明:叶水势是反映作物干旱情况的较好指标,它不仅能够反映作物生理干旱特征,也能够反映气候干旱特征;叶水势反演结果的相对误差为3.2%～17.3%,说明遥感估算的叶水势可以用于干旱监测中,以评估作物水分胁迫.在甘肃省的干旱年份2005年,5月的叶水势为-2～-3 MPa, 6月的叶水势为-2 MPa左右,其反映的干旱程度与植物种类有关.     

草原畜牧业对干旱的脆弱性评估——以内蒙古锡林郭勒草原为例

脆弱性评估在气候敏感性区域和行业适应气候变化研究中非常重要。本文采用参与式评估和行动影响矩阵确定了关键的脆弱性因子;使用层次分析法构建了脆弱性评估指标框架;利用脆弱性评估模型计算了内蒙古锡林郭勒草原畜牧业对干旱的脆弱性指数。结果表明:干旱是对草原畜牧业影响最严重和最广泛的气候事件,干旱通过影响草、畜、水等因子,影响牧民生计;而干旱对人体健康的影响往往被利益相关方忽视,畜牧业基础设施差和气候波动大的区域对气候变化更脆弱,在空间尺度和时间尺度上,适应能力的提高有效降低了草原畜牧业对干旱的脆弱性,适应对策的制定首先要提高适应能力,其次是降低敏感性和暴露度;牧民对气候变化适应能力的提高旨在保障牧民生计和生活质量,可以通过提高牧民收入、改善畜牧业基础设施和补饲能力等来实现。     

基于减产概率的辽宁水稻灾害风险区划

关于灾害风险评价的危险性研究多考虑某一种或者多种灾害的出现概率,由于多数灾害指标难以与作物产量直接相关,常常出现有灾无害现象,难以正确评价灾害风险;依据产量变异的风险研究多从产量变异出发,但对不同减产程度的风险评价研究较少。以辽宁水稻减产风险为例,分析了辽宁省水稻歉年减产率、灾年减产率变异系数及5%和10%两种减产率等级风险概率的空间分布特征。采用K-平均聚类算法将辽宁省水稻产量灾害风险划分为高、较高、中、低4类风险区。结果显示:水稻单产歉年减产率的分布总体呈中部、东部低,向东北西南增高的趋势。水稻单产的灾年减产率变异系数具有西北-东南方向条带状分布特点,中部、东部最小,整体上呈向西南、东北方向递增的趋势。减产率大于5%和10%的风险概率的低值区主要分布于辽宁中部,中值区主要分布于中部、北部、东南,高值区主要分布于东北、西部、南部,整体呈中间低,四周高的特点。辽宁省水稻产量灾害的不同等级风险区域呈整体上分散,小面积连片的特点。辽宁西部、东北部为高风险区,中南部地区为较高风险区,而辽宁中部、东南部为中、低风险区。探讨了各地区的地形气候特征与水稻减产的关系,给出了针对不同区域水稻产量灾损的防御措施。     

基于降水利用比较分析的四川省种植制度优化

比较分析四川8个农业生态区典型站点及其主要种植模式的降水盈亏产量降低率、产量降低率风险指数、降水利用效率和降水经济效率。结果表明:(1)四川省不同区域、不同种植模式、不同作物及其不同生育阶段基于降水盈亏的产量降低率多年均值差异较大。区域分布上,雅安最低,仅23％,攀西最高,达50％以上,其余地区30％-40％;种植制度上,麦-玉-苕等旱三熟低于麦-稻等水旱轮作两熟制;作物种类上,冬小麦、冬油菜、秋播马铃薯等作物普遍高于水稻、玉米、棉花、红薯和大豆作物;生育阶段上,冬小麦、冬油菜、秋播马铃薯作物开花前后普遍较高,各种作物生育末期较低。(2)基于自然降水,攀西地区遭遇旱灾的风险极大,麦-玉-苕等旱三熟的产量降低率风险指数相对较小;雅安等盆地内部多数区域由于阶段性降水过多引起湿害偏重,导致麦-稻等水旱轮作两熟制略优于旱三熟。基于降水利用效率和降水经济效率,各地比较一致,较优的种植制度首先是麦(油、薯)-稻两熟制,其次才是麦(油)-玉-苕(豆)旱三熟。(3)综合旱涝灾害风险、降水利用效率和降水经济效率,以及复杂地形等因素,有较好灌溉条件的农田应以麦(油、薯)-稻水旱轮作两熟制为主,而无水源保障的旱地则以麦(油)-玉-苕(豆)旱三熟为主。     

中国北方气候暖干化对粮食作物的影响及应对措施

东北、华北和西北50a来的平均气温增幅高于全国平均水平,气候变暖明显,尤其冬季增温最显著。区域增暖的极端最低气温远比极端最高气温的贡献大。东北、华北大部、西北东部降水量明显减少,平均每10a减少20—40mm,尤其春夏季减少最明显。这种趋势一直延续到20世纪90年代以后,干旱化趋势非常突出。在综述我国北方现代气候变化基本特征是暖干化的基础上,重点阐述了喜凉作物冬小麦、春小麦、马铃薯和喜温作物水稻、玉米、谷子、糜子等7种主要粮食作物的生长发育、品种熟性、种植区域与面积、产量与品质等对气候暖干化的响应特征。揭示了气候暖干化使春播作物播期提早,苗期生长发育速度加快,营养生长期提前,生殖生长期和全生育期延长;秋作物发育期推迟,生殖生长期和全生长期延长;越冬作物播期推迟,越冬死亡率降低,种植风险减少,春初提前返青,生殖生长期提早,全生育期缩短。使作物适宜种植区域向高纬度高海拔扩展;品种熟性向偏中晚熟高产品种发展;喜温作物和越冬作物以及冷凉气候区的作物种植面积迅速扩大;在旱作区种植不较耐旱的玉米、春小麦等作物种植面积受到制约。对雨养农业区的作物气候产量影响严重,尤其对不够耐旱的小麦和玉米的气候产量受影响最大;对较耐旱的谷子、糜子、马铃薯等影响较轻。从作物属性而言,对喜温作物水稻、玉米和越冬作物冬小麦有利于气候产量提高;对喜凉作物春小麦和马铃薯的气候产量将产生不利影响。同时,提出了从5个方面应对气候暖干化的技术措施,调整作物种植结构,确保粮食生产安全;根据不同气候年型调整各种作物种植比例;针对不同气候区域发展优势作物和配置作物种植格局;采取不同栽培技术和管理模式应对气候变化;采取综合配套技术提髙抵御灾害能力。为粮食作物安全生产和种植结构调整与布局提供科学依据。     

气候变化背景下中国南方地区季节性干旱特征与适应Ⅵ.防旱避灾种植模式优化布局

南方地区是我国重要的农业种植区,季节性干旱严重影响该地区的农业生产.本文基于南方地区不同干旱分区中选取的13个典型地区1981-2007年气象资料和作物生育期、产量等资料,依据各地逐年降水量将其分为干旱年、正常年和丰水年3种不同降水年型,利用作物水分临界期需水量与降水量的耦合度、气象产量、单位面积产值以及全生育期的水分利用效率和降水量5个指标,对典型地区种植模式的综合效益进行评价,得到南方不同区域不同降水年型下的优化种植模式.结果表明: 半干旱区在干旱年型下,宜采取2种抗旱种植模式：马铃-玉米-甘薯和冬小麦-中稻-甘薯.半湿润区在干旱年型下,种植模式以冬小麦-中稻-甘薯最优,油菜-中稻-甘薯次之.在温润区(即典型的季节性干旱区),江南地区在3种年型下均以马铃薯-双季稻最优;西南地区宜搭配抗旱作物进行三熟制种植,如冬小麦-中稻-甘薯、冬小麦-玉米-甘薯、马铃薯-双季稻等.从最大程度利用水热资源角度考虑,三熟种植模式最优,以水旱轮作为主,丰水年型宜搭配水稻.     

Effect of Pre-Anthesis Drought Hardening on Post-Anthesis Physiological Characteristics,Yield and WUE in Winter Wheat

A drought event can cause yield loss or entire crops to fail. In order to study the effects of continuous drought on physiological characteristics, yield, and water use efficiency (WUE) of winter wheat (Triticum aestivum L.), the variety “Zhoumai 22” was grown in controlled water conditions of the pot-planted winter wheat under a mobile rainout shelter. Foot planting and safe wintering were used to evaluate, winter wheat under different drought conditions, including light, moderate and severe drought at the jointing, heading, and filling stages. The soil water content was controlled at 60–70%, 50–60%, or 40–50% of field capacity. Experimental trials included 3 pre-anthesis drought hardening, 3 three-stage continuous drought, and 1 test control conditions. Under drought stress conditions, winter wheat leaf water potential, soil plant analysis development (SPAD), photosynthesis parameters, and yield declined due to pre-anthesis drought hardening. And the degree of decline: continuous drought > pre-anthesis drought hardening. Changes in the post-anthesis photosynthetic capacity of winter wheat were mainly related to the pre-anthesis drought level, rather than post-anthesis rehydration. The threshold of non-stomata limiting factors caused by photosynthesis at the filling stage is 40–50%FC, while comprehensive yield and WUE affected, the yield in severe drought treatments was the most significant, B3C3 and B3C3G3 decreased by 55.68% and 55.88%, respectively. Pre-anthesis drought was the main reason for the decreased crop yield. Thus, severe drought should be avoided during planting, while pre-anthesis light drought is a suitable choice for water-saving and crop production, as proper pre-anthesis drought hardening (60–70% FC) is feasible and effective.     

气候变化背景下中国南方地区季节性干旱特征与适应Ⅱ.基于作物水分亏缺指数的越冬粮油作物干旱时空特征

近年来中国南方地区的季节性干旱频繁发生,对当地越冬作物造成严重影响.本文基于中国南方地区268个气象站点1959-2009年的地面气象观测资料,以作物水分亏缺指数为指标,分析了中国南方地区越冬作物冬小麦和油菜的季节性干旱时空特征.结果表明:对于中国南方地区而言,西南、淮北和华南部分地区的越冬作物在生育阶段内易发生干旱.在长江中下游地区,冬小麦在生育中后期的干旱发生范围和强度增加,且随着生育期后移,其干旱越加严重;油菜在冬前生育阶段和生育后期的干旱发生范围和强度呈增加趋势.在西南地区,冬小麦和油菜在冬前生育期的干旱发生范围和强度均显著增加.20世纪90年代初以来,研究区域冬小麦和油菜在生育阶段中后期发生干旱的范围和强度都增加.     

河北省典型区主要作物有效降雨量和需水量特征

对作物全生育期内有效降雨量及需水规律的研究是进行合理灌溉及水资源优化配置的重要依据。以河北省鸡泽县为典型区域,利用FAO推荐的Penman-Monteith公式和分段单值平均作物系数法对冬小麦、夏玉米和棉花的有效降雨量及需水规律进行计算,并通过M-K检验法分析近60 a来鸡泽县有效降雨量及作物需水量序列的趋势变化及突变现象。结果表明:近60 a鸡泽县冬小麦在生育中期需水量最大,为210.2 mm,有效降雨量均集中在生育中期,缺水量以13.2 mm/10 a的速率呈显著性减少趋势;夏玉米在初始生长期需水量最大,为157.7 mm,有效降雨量集中在生育中期,缺水量以7.0 mm/10 a的速率呈不显著减少趋势;棉花在快速发育期需水量最大,为227.9 mm,有效降雨量集中在生育中期,缺水量以22.3 mm/10 a的速率呈显著性减少趋势。在一定程度上对河北省对农田灌溉用水效率和效益以及保障农作物科学高效生产具有重要的指导意义。     

Modelling wheat growth and yield losses from late epidemics of foliar diseases using loss of green leaf area per layer and pre-anthesis reserves

BACKGROUND AND AIMS: Crop protection strategies, based on preventing quantitative crop losses rather than pest outbreaks, are being developed as a promising way to reduce fungicide use. The Bastiaans' model was applied to winter wheat crops (Triticum aestivum) affected by leaf rust (Puccinia triticina) and Septoria tritici blotch (STB; Mycosphaerella graminicola) under a range of crop management conditions. This study examined (a) whether green leaf area per layer accurately accounts for growth loss; and (b) whether from growth loss it is possible to derive yield loss accurately and simply. Methods Over 5 years of field experiments, numerous green leaf area dynamics were analysed during the post-anthesis period on wheat crops using natural aerial epidemics of leaf rust and STB. Key Results When radiation use efficiency (RUE) was derived from bulk green leaf area index (GLAI), RUE(bulk) was hardly accurate and exhibited large variations among diseased wheat crops, thus extending outside the biological range. In contrast, when RUE was derived from GLAI loss per layer, RUE(layer) was a more accurate calculation and fell within the biological range. In one situation out of 13, no significant shift in the RUE(layer) of diseased crops vs. healthy crops was observed. A single linear relationship linked yield to post-anthesis accumulated growth for all treatments. Its slope, not different from 1, suggests that the allocation of post-anthesis photosynthates to grains was not affected by the late occurring diseases under study. The mobilization of pre-anthesis reserves completely accounted for the intercept value. Conclusions The results strongly suggest that a simple model based on green leaf area per layer and pre-anthesis reserves can predict both growth and yield of wheat suffering from late epidemics of foliar diseases over a range of crop practices. It could help in better understanding how crop structure and reserve management contribute to tolerance of wheat genotypes to leaf diseases.     

Potential impact of climate change on selected agricultural crops in north-eastern Austria

The vulnerability and adaptation of major agricultural crops to various soils in north‐eastern Austria under a changing climate were investigated. The CERES crop model for winter wheat and the CROPGRO model for soybean were validated for the agrometeorological conditions in the selected region. The simulated winter wheat and soybean yields in most cases agreed with the measured data. Several incremental and transient global circulation model (GCM) climate change scenarios were created and used in the study. In these scenarios, annual temperatures in the selected region are expected to rise between 0.9 and 4.8 °C from the 2020s to the 2080s. The results show that warming will decrease the crop‐growing duration of the selected crops. For winter wheat, a gradual increase in air temperature resulted in a yield decrease. Incremental warming, especially in combination with an increase in precipitation, leads to higher soybean yield. A drier climate will reduce soybean yield, especially on soils with low water storage capacity. All transient GCM climate change scenarios for the 21st century, including the adjustment for only air temperature, precipitation and solar radiation, projected reductions of winter wheat yield. However, when the direct effect of increased levels of CO₂ concentration was assumed, all GCM climate change scenarios projected an increase in winter wheat yield in the region. The increase in simulated soybean yield for the 21st century was primarily because of the positive impact of warming and especially of the beneficial influence of the direct CO₂ effect. Changes in climate variability were found to affect winter wheat and soybean yield in various ways. Results from the adaptation assessments suggest that changes in sowing date, winter wheat and soybean cultivar selection could significantly affect crop production in the 21st century.