北方冬小麦产量灾损风险类型的地理分布

根据风险分析原理,利用北方各县市冬小麦近50年的实际单产资料和气象资料,进行冬小麦产量灾损风险评估和风险类型划分.以历年平均减产率、灾年减产率变异系数、不同减产率及其发生的概率和抗灾指数作为产量灾损风险评估指标.结果表明,产量灾损风险量化指标在北方冬麦区的分布具有明显的区域分异性和一定的连片性.在各风险评估指标的基础上构建了北方冬小麦产量灾损综合风险指数模式,提出了北方冬小麦产量灾损综合风险类型分类指标.根据分类指标将北方冬麦区划分为高、中、低3个风险类型,并进行了分类评述.分类结果表明,高风险类型主要分布在水土条件较差的陕、晋黄土高原地区和华北平原部分地区;中风险类型分布在华北平原东北部和河南南部以及太行山区;低风险类型主要分布在有灌溉条件和农业生产水平较好的华北平原的大部分地区和关中地区.     

基于WOFOST作物生长模型的冬小麦干旱影响评估技术

为了反映作物与干旱的相互关系,人为再现干旱灾害对作物产量的影响程度,选择华北地区冬小麦干旱灾害为研究对象,对作物生长模型WOFOST在区域上进行适应性进行分析、检验的基础上,然后利用区域作物模型实现干旱灾害对作物影响定量分析和动态评估。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,对研究区干旱灾害进行影响评估,包括典型灾害年份影响评估和年代际灾害影响评估,并给出了评估结果。     

四川省盆地区玉米干旱灾害风险评估及区划

利用四川省盆地区玉米产量资料、生育期资料和相关气象资料,建立了适用于四川省盆地区玉米干旱风险评估的气候干旱风险模型、作物干旱风险模型、产量灾损风险模型、抗灾性能模型和相应的指标体系,并构建了四川省盆地区玉米旱灾综合风险评估模型,确定了综合风险区划指标.结果表明： 四川省盆地区玉米各项风险评估指标具有明显的区域差异和一定的连片性;玉米旱灾综合风险评价指标,可将四川省盆地区玉米种植区划分为高、中、低3个风险区,其中,风险高值区主要集中在盆西北大部、盆中及盆南部分地区,风险中值区主要分布在盆北及盆南部分地区,风险低值区主要分布在盆东北、盆西南及盆东南部分地区.     

华北平原冬小麦干旱灾损风险区划

干旱是华北平原最严重的农业气象灾害之一,是冬小麦产量稳定上升的重要限制因素。本文从冬小麦产量的实际灾损角度,对减产率、发生概率及产量的变异系数等因子进行了分析,构建了华北平原冬小麦干旱产量灾损风险评估模型,并对华北平原冬小麦进行了实际灾损风险区划。结果表明,风险高值区约占该地区19.8%,主要分布于鲁西、鲁西北-冀东北,鲁西南-豫东地区;中值区约占34%,主要分布在冀中南、豫北、豫中和豫西以及山东中部丘陵地区;风险低值区占46.2%,主要集中于鲁中部、南部和豫中南、西南的广大地区。     

江淮地区小麦涝渍灾害风险评估与区划

基于灾害风险分析理论,根据历年气候资料,小麦生长发育、种植面积和产量资料,对江淮地区各县小麦涝渍脆弱性、自然气候风险、灾损风险和抗灾能力等方面进行分析评估,建立了包括涝渍脆弱度、气候风险指数、灾损风险指数、涝渍综合风险评估系数等不同的涝渍风险表征模型,并构建了涝渍综合风险评估系数作为区划指标,对江淮地区小麦涝渍灾害风险进行了空间区域划分。结果表明:涝渍脆弱度、气候风险指数、灾损风险指数和抗灾力系数4个因子的组合,可以较好地反映江淮地区小麦涝渍风险特征;按照高、较高、中和低4个等级对小麦涝渍综合风险进行了区划;安徽省江淮南部为高风险区;沿淮中部以及江淮中部南部、沿洪泽湖区域为涝渍较高风险区;河南省33°N以南区域、以及安徽、江苏省淮北中部区域为涝渍中风险区;33°N以北地区为涝渍低风险区。     

黄淮海地区夏玉米生长季的干旱风险

干旱是对农业影响最大的农业气象灾害,进行干旱风险评估对于提升区域灾害风险管理和决策水平、减轻农业损失具有重要的指导意义.本文基于自然灾害风险理论,利用黄淮海夏玉米主产区69个站点的气象、夏玉米播种面积和产量数据,以及当地有效灌溉面积等数据,从灾害风险的危险性、脆弱性、暴露性和防灾减灾能力4个方面构建风险评估指标和模型,对黄淮海夏玉米主产区干旱灾害的风险进行评估分析.结果表明: 黄淮海地区夏玉米生长季(6—9月),干旱发生危险性最大的阶段主要是播种-出苗期和乳熟-成熟期,其中,河北中南部、河南西部和北部的危险性最大.经加权叠加脆弱性、暴露性和防灾减灾能力后,夏玉米干旱综合风险最大的地区主要分布在河南西部和西南部部分地区;其次是河南南部、河北沧州、邢台以及山东德州等地,属于次高风险区;风险低值区主要分布在山东南部、安徽北部和河南的信阳等地;其他地区属于中度风险区.     

江苏省冬小麦湿渍害的风险区划

选取能较好反映冬小麦春季湿渍害特征的3个气象因子:旬降雨量、旬日照时数和旬雨日,计算了江苏省1960—2008期间历年3—5月这3个因子的逐旬统计值,分析了这些因子与冬小麦气候产量的关系,研究结果表明:(1)春季旬降雨量、旬雨日和旬日照时数对江苏省冬小麦气候产量有显著影响;(2)通径分析显示,旬降雨量和旬日照对气候产量有直接影响,而旬雨日对气候产量有间接影响;(3)构建了一个湿渍害判别指数Q用来判别湿渍害发生年份,并结合江苏省各地湿渍害年发生频率和冬小麦气候减产率,建立了冬小麦湿渍害风险指数模型;(4)利用所建风险指数模型对江苏省冬小麦的湿渍害风险进行了区划和评估,并提出了各风险区的防御对策。     

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。     

基于干热风危害指数的黄淮海地区冬小麦干热风灾损评估

全球气候变化背景下,农业气象灾害呈上升态势。干热风灾害发生区域、次数和强度都发生了明显的变化。研究干热风灾害对农作物的影响对于我国农业可持续发展、保障粮食安全等均具有重要的现实意义。利用黄淮海地区68个气象台站1961—2010年的逐日气象资料,和54个农业气象试验站1981—2006年小麦的发育期、产量、干热风灾害等数据,采用公认的中国气象局2007年发布的气象行业标准《小麦干热风灾害等级》中冬小麦干热风灾害指标,计算干热风危害指数,进一步细化发育期,确定冬小麦抽穗前气象条件对气象产量影响的关键气象因子,分离干热风年冬小麦气象产量,构建重度干热风影响下干热风危害指数与冬小麦抽穗—成熟阶段气象条件对气象产量影响的统计模型,进行1981—2006年黄淮海地区冬小麦干热风灾损的评估。结果表明:(1)重度干热风危害下,1981—2006年期间黄淮海各地区冬小麦不同发育时段的干热风危害指数平均在抽穗—开花时段最大,乳熟—成熟时段居中,开花—乳熟时段最小,分别为0.17、0.15和0.14,平均0.15;(2)冬小麦抽穗前气象条件对气象产量影响的关键气象因子为:播种—出苗期间的最低气温、拔节—孕穗期间的平均气温和孕穗—抽穗期间的平均气温,各个单因子相关系数分别为0.64、0.86和0.99,均达到极显著水平。其中播种—出苗的最低气温可决定小麦出苗的迟早和苗情;拔节—孕穗期间,在小花原基形成期—四分体形成期气温偏低可延长小穗、小花分化时间,防止退化,提高结实率;孕穗—抽穗的平均气温偏高有利于提早抽穗,延长后期灌浆时间,且晴天有利于开花授粉;(3)分离干热风年冬小麦气象产量后,构建了重度干热风影响下干热风危害指数与冬小麦抽穗—成熟3个阶段气象条件对气象产量影响的统计模型,验证结果表明该模型客观上能够综合地反映干热风在不同发育阶段对小麦产量的影响。进一步灾损评估表明:重度干热风危害下,黄淮海地区冬小麦减产率在21.52%—39.80%之间,平均为27.83%。     

河南省夏玉米花期连阴雨灾害风险区划

花期连阴雨灾害直接影响夏玉米高产稳产,灾害风险区划研究可为开展灾害风险管理提供依据.利用1961-2010年河南省夏玉米抽雄至吐丝期间的逐日气象观测资料、夏玉米产量资料,统计了河南省夏玉米花期连阴雨平均发生频率与范围,构建了连阴雨天气风险强度序列,采用拉格朗日插值法,通过期望产量提取了花期连阴雨灾损率序列,最终形成了花期连阴雨灾害风险区划指数,对全省夏玉米花期连阴雨开展区划.结果表明:黄河以北大部、豫中局部及南阳盆地东部等地区灾害风险指数在0.25以下,为低风险区,低风险区站点占全省的33.3％;而豫北北部、豫东和淮南大部风险指数在0.50以上,为高风险区,占全省的14.8％.     

中国旱灾风险定量评估

全球变暖及经济社会快速发展导致区域及全球性灾害风险增大，中国更是几乎每年都会遭受旱灾，因此，开展旱灾风险评估及影响因素研究对于区域经济社会可持续发展和灾害风险管理具有重要意义。以前的旱灾风险评估在评估方法以及评估指标选取方面都具有很强的主观性，导致风险评估结果具有强烈的不确定性，这在划定我国的高旱灾风险区域时可能会造成问题。基于旱灾风险的定义，合理假设"历史上旱灾损失高的地区遭受高旱灾损失的概率越大"，引入历史旱灾损失资料对旱灾风险进行校正，构建了新的旱灾风险评估模型，揭示了中国旱灾风险的区域分异规律，并量化了各个影响因子的贡献水平。分析结果表明，我国存在5个显著的旱灾高风险区：东北地区、华北地区、西北地区东部、西南地区东部以及西北地区西部的小部分区域。影响因子分析进一步表明，高暴露度和高脆弱性是导致地区出现高旱灾风险的主要原因。     

华北地区冬小麦灌溉制度及其环境效应研究进展

充分利用有限的灌溉水资源确保冬小麦安全生产是华北地区冬小麦稳产高产面临的严峻挑战,解决这一问题的关键在于如何基于环境效应科学地进行灌溉管理。综述了国内外有关冬小麦的灌溉管理制度,即充分灌溉与非充分灌溉管理制度以及冬小麦关键灌溉期的环境效应,在此基础上提出了华北地区冬小麦科学灌溉拟重点关注的研究任务:(1)冬小麦生长发育需水时间与需水量的控制机制研究;(2)冬小麦干旱发生发展过程与致灾临界气象条件研究;(3)气候变化背景下极端干旱事件的冬小麦脆弱性诊断与适应性管理,以为华北地区冬小麦安全生产措施制定提供依据。     

Assessing the remotely sensed Drought Severity Index for agricultural drought monitoring and impact analysis in North China

Remote sensing can provide real-time and dynamic information for terrestrial ecosystems, facilitating effective drought monitoring. A recently proposed remotely sensed Drought Severity Index (DSI), integrating both vegetation condition and evapotranspiration information, shows considerable potential for drought monitoring at the global scale. However, there has been little research on regional DSI applications, especially concerning agricultural drought. As the most important winter wheat producing region in China, North China has suffered from frequent droughts in recent years, demonstrating high demand for efficient agricultural drought monitoring and drought impact analyses. In this paper, the capability of the MODIS DSI for agricultural drought monitoring was evaluated and the drought impacts on winter wheat yield were assessed for 5 provinces in North China. First, the MODIS DSI was compared with precipitation and soil moisture at the province level to examine its capability for characterizing moisture status. Then specifically for agricultural drought monitoring, the MODIS DSI was evaluated against agricultural drought severity at the province level. The impacts of agricultural drought on winter wheat yield during the main growing season were also explored using 8-day MODIS DSI data. Overall, the MODIS DSI is generally effective for characterizing moisture conditions at the province level, with varying ability during the main winter wheat growing season and the best relationship observed in April during the jointing and booting stages. The MODIS DSI agrees well with agricultural drought severity at the province level, with better performance in rainfed-dominated than irrigation-dominated regions. Drought shows varying impacts on winter wheat yield at different stages of the main growing season, with the most significant impacts found during the heading and grain-filling stages, which could be used as the key alert period for effective agricultural drought monitoring.     

中国南方干旱灾害风险特征及其防控对策

应用中国南方区域14省区市252个国家基本气象站1961—2015年逐日地面气象观测资料及干旱灾害资料,研究中国南方干旱灾害影响的时空变化特征,分析中国南方干旱灾害风险变化特征,提出干旱灾害风险防控策略与防御对策。结果表明:近55年中国南方区域降水量呈现波动变化,降水量线性拟合趋势特征不明显。但进入21世纪后南方区域平均降水量明显偏少,且平均降水量年际振荡幅度增大。近55年研究区气温呈显著上升趋势,南方平均地表气温升高速率高于全球地表升温速率;研究区气温从1976年开始持续上升,气温升高的突变年在1997年。重旱风险高发区主要集中于西南,随着气候变暖,干旱灾害频率、强度和受旱面积均增加,干旱灾害风险增大。气温突变后次高干旱灾害风险区明显扩大。未来10年(2016—2025年)中国南方地区的干旱发生频率可能升高。因此,要加强干旱灾害风险管理,生态环境脆弱区域实施生态环境修复,农业主产区域以保障粮食安全为主,解决水资源时空分布不均和资源供需加剧矛盾,提高干旱灾害风险防控水平。     

华北农业干旱监测与冬小麦估产研究

评估了基于植被光学厚度(VOD)和日光诱导叶绿素荧光(SIF)等植被广义光学特性构建的标准化植被指数(Z_VI)监测农业干旱的适用性;并采用VOD、SIF两种指数和土壤水分等环境变量的不同组合建立冬小麦估产的岭回归模型,以探究其对冬小麦产量的预报能力。结果表明：相较于Z_VOD,旬尺度Z_SIF对华北地区的农业干旱具有更好的监测能力,对重旱的正确检测率达到77%。Z_SIF能够有效反映干旱发生、发展直至减轻的演变过程,其低值区与站点记录的干旱空间分布相吻合。在华北地区南部,生长季C波段和Ku波段的VOD对冬小麦单产的预报能力优于SIF;利用VOD、SIF两种指数和环境变量的全变量模型取得了最好的估产精度,影响冬小麦产量估算精度的关键预测变量为生长高峰期的SIF。研究可为大范围农业干旱监测和粮食安全提供技术支持。     

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。     

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.