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。     

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.     

海南瓜菜春季干旱风险分析与区划

利用海南省18个站点1998—2011年的逐日气象资料、冬种瓜菜的产量和面积资料,基于3—4月降水量、无雨日数、连续无雨日数、最长连续无雨日数对春季干旱的综合影响,采用主成分分析法构建春季干旱综合指数,建立春季干旱等级指标。通过减产率分离得到春季干旱导致的瓜菜(西瓜Citrullus lanatus、豇豆Vigna unguiculata、辣椒Capsicum annuum、丝瓜Luffa cylindrica)灾损,综合考虑致灾、孕灾、灾损、防灾能力进行瓜菜春季干旱灾害的综合风险分析与区划。结果表明:瓜菜春季干旱致灾风险指数呈现东西高、中间低的分布,且不同春季干旱等级风险概率分布存在着明显的地区差异;春季干旱孕灾环境指数以海南中部的五指山为中心向四周逐渐减小;4种瓜菜的灾损风险和防灾能力分布地域差异显著;集成致灾、孕灾、灾损、防灾能力得到的干旱综合风险,4种瓜菜的高风险区均主要分布在海南的西部和南部部分地区,低风险区在海南的中部和东部部分地区。     

安吉白茶精细化气象灾害风险分析与区划

气象灾害严重威胁茶产业高质量发展,开展气象灾害风险精细评价可为茶叶生产灾害精准防控提供科学依据。本文基于自然灾害风险理论、安吉县及周边7个国家气象站1971—2020年和安吉县23个区域自动气象站2012—2020年的逐日气象资料、15个乡镇农业社会经济统计资料,以及源于GF-2卫星遥感数据解译出的茶树种植现状分布图和DEM高程等多源信息,采用加权综合指数法、模糊层次分析法和GIS技术,对安吉白茶进行了精细化气象灾害风险分析与区划。结果表明：安吉白茶致灾因子危险性、孕灾环境暴露性的高值主要位于南部山区,承灾体脆弱性的高值集中于中部平原地区,防灾减灾能力的高值多位于中东部平原地区;综合考虑各因子的综合风险度,安吉白茶气象灾害风险可分为低风险、中风险和高风险3个等级;低风险区主要分布于安吉中北部平原区域,占安吉县地域面积的66.55%;中风险区主要分布于安吉西部、南部的中高海拔区域,占安吉县地域面积的30.54%;高风险区主要位于南部高海拔山区,占安吉县地域面积的3.01%;集成格点化的茶树种植现状,安吉县内61.21%的茶园分布在低风险区,38.17%的茶园分布在中风险区,0.62%的茶...     

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.     

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。     

江淮地区夏玉米涝渍灾害时空分布特征和风险分析

为了定量评估江淮地区夏玉米涝渍灾害和揭示其时空分布特征,基于1961—2013年91个观测站点的日雨量数据,耦合夏玉米生育期和涝渍灾情数据,统计夏玉米不同生育时段、不同涝渍等级的灾害样本,采用偏相关分析、多元线性回归、正态性检验、区间估计等方法,构建了基于有效降雨量的夏玉米分生育时段涝渍灾害的等级指标,并验证了指标的合理性;分析了区域1961—2010年夏玉米涝渍灾害的时空分布和风险分布。结果表明:夏玉米涝渍灾害等级与当前涝渍过程降雨量和前2旬逐旬降雨量呈显著正相关;同一等级涝渍灾害,拔节-抽雄期指标阈值最高,抽雄-成熟期的次之,出苗-拔节期的最低;20世纪70年代涝渍灾害的发生有所减少,80年代后又逐渐增多;涝渍灾害的多发区主要分布在沿江、沿淮、沿湖和沿海地区,且随着生育进程的增加,多发区总体随雨带北移;近50年来出苗至抽雄阶段涝渍灾害的发生总体上呈增加趋势,抽雄至成熟阶段则以减少趋势为主;随着生育进程的增加,涝渍灾害风险指数的高值区逐渐由西南向东北移动。     

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％.     

基于主成分分析的安徽省冬小麦气候灾损风险的时空演变

冬小麦是安徽省主要粮食作物之一,分析其气候灾损风险变化对保障区域粮食安全有着重要意义。依托安徽省74个区县1973—2014年间的冬小麦单产资料,通过气候减产率逐年序列提取了减产年次数、平均减产率、减产极值等9个评价指标,并采用主成分分析法分析安徽省冬小麦灾损风险的时空演变格局。结果表明: 研究期间,安徽省北部特别是沿淮地区为冬小麦气候灾损高风险区域;重心迁移模型显示,安徽省冬小麦气候减产率高值区域由北向南呈显著的移动趋势;全省冬小麦气候灾损风险呈显著的年代际变化,特别是21世纪初以来发生中度以上灾损强度的区县个数明显较少;S-模式主成分分析和气候减产率序列表明,1973—2014年间,安徽省北部地区冬小麦气候灾损风险呈下降趋势,南部地区呈上升趋势。安徽省冬小麦气候灾损风险呈现出明显的时空动态特征,其年代际波动和南北区域差异应引起重视。     

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。     

华南地区香蕉、荔枝寒害的气候风险区划

基于华南地区（广东、广西、福建）224个气象站点1951—2006年气候资料和香蕉、荔枝历史灾情资料,采用日最低气温≤5.0 ℃、持续日数≥3 d寒害过程的积寒和表征香蕉、荔枝年度寒害的气候致灾风险信息,构建了基于气候变化背景下的寒害综合气候风险指标,编制了香蕉、荔枝寒害等级风险概率地理分布图和气候风险区划图,并评述了香蕉、荔枝寒害气候风险的区域分异规律.结果表明：随着气候变暖,研究区香蕉、荔枝抗寒性降低,寒害致灾风险增加;香蕉、荔枝寒害各等级气候风险概率均呈纬向分布.基于综合气候风险指数的大小将香蕉、荔枝寒害划分为高、中、低3个气候风险区,这为农业结构布局的调整提供了重要依据.     

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。     

Nutrient deficiencies do not contribute to yield loss after waterlogging events in winter wheat (Triticum aestivum)

Frequent waterlogging increases the risk of possible harvest losses in winter wheat. The aim of this study was to analyse which developmental stage of wheat was impaired by waterlogging and whether yield losses can be explained by nutrient deficiences. A large‐scale container experiment was designed to evaluate growth, yield and nutrient status of two wheat cultivars after 14 days of waterlogging at two different developmental stages: DC 31 (first node visible) and DC 51 (beginning of ear emergence). Early waterlogging treatment impaired vegetative growth stages of winter wheat and nutrient uptake, leading to transient nutrient deficiencies, but yield was not significantly reduced. Late waterlogging at the beginning of ear emergence mainly affected generative growth stages and caused yield reductions ranging up to 61%. The main reason for yield loss was the significantly decreased thousand kernel weight in combination with a decreased number of grains per spike. Yield depressions in winter wheat depend on the timing of waterlogging. Early waterlogging transiently reduces vegetative growth through nutrient deficiencies, whereas late waterlogging results in an impaired grain development and associated therewith, yield losses.     

城市内涝调节服务供需关键区识别与优先级划分

在全球气候变化和城市化背景下,城市内涝灾害频发,严重危及城市居民的人身安全、财产安全及公共安全。如何精准施策,针对关键区域进行城市内涝调节治理已成为社会各界关注并亟需解决的重要问题。基于生态系统服务供需视角,以径流调节率表征城市内涝调节的供给水平,以胁迫性、暴露性和脆弱性指标表征城市内涝调节的需求水平,构建了完整的技术路线和指标体系,从而识别城市内涝调节供需失衡的关键区,并确定规划干预的优先级。基于此,以岛屿型城市厦门岛为例,使用遥感数据和人口、社会、经济数据,运用ArcMap10.8、ENVI5.3和GeoDA平台,模拟评估了城市街区尺度下城市内涝调节服务的供需水平及空间分布特征。通过供需匹配将研究单元划分为:高供-高需,低供-高需,低供-低需和高供-低需4种类型,并识别出114个供需严重失衡的关键区,该类关键区面临城市内涝调节服务供给短缺的严峻挑战,是未来城市规划过程中需要重点优化的对象。在此基础上,使用优先级指数将关键区划分为5个规划干预优先级,明确了城市内涝治理的优先次序。研究结果为开展具有针对性的城市内涝调节治理实践提供了新的科学依据,同时在解决城市内涝灾害问题,推进以人为核...     

Vulnerability of wheat farmers: Toward a conceptual framework

Vulnerability is expected to differ based on climatic conditions as well as socio-economic attributes of farming households. In this regard, attention toward vulnerability assessments is increasing within policy-making processes, to assist in selecting suitable coping strategies and policies to reduce farmers’ vulnerability. Through identifying the main vulnerability indicators from a sustainability perspective (including social, economic, and environmental dimensions) among wheat farmers, this study is seeking an inclusive conceptual framework to assess their vulnerability to both socio-economic and environmental changes. Taking the main elements (i.e., sensitivity, exposure and adaptive capacity) of vulnerability into account, this paper tried to develop an inclusive systemic framework to understand the most important indicators of vulnerability for wheat farmers at various spatial and temporal scales. It is supposed that the framework is a useful guide for policymakers in identifying the vulnerable groups of wheat farmers and zones so that they can decide about proper coping strategies to effectively deal with adverse effects of climate and undesired socioeconomic changes in the wheat farming system.     

基于高光谱和数字图像特征指数的受渍冬小麦SPAD估算

为了探索基于高光谱和数字图像技术的受渍冬小麦SPAD最优监测方法,本研究基于排灌可控的微区试验,通过分析常用的15个高光谱特征指数和14个数字图像特征指数与受渍冬小麦叶绿素相对含量(SPAD)的相关关系,构建了基于最优监测特征指数的BP神经网络模型,对受渍冬小麦的SPAD进行估算。结果表明: 与正常小麦相比,短期渍水(≤7 d)对冬小麦的SPAD值和高光谱反射率影响不明显,当渍水时间大于12 d时,SPAD值随着渍水时间的增加急剧降低,在生长后期接近于0;基于数字图像特征指数(绿红差值植被指数、超红指数、红光标准化值和超绿指数)的冬小麦SPAD估算结果,与基于相对应的高光谱波段的估算结果基本一致,估算模型实测值与预测值的R²最高达到0.86,均方根误差(RMSE)为3.98;与基于数字图像特征指数相比,基于类胡萝卜素反射指数、黄边幅值、归一化植被指数和结构不敏感指数4个高光谱特征指数的冬小麦SPAD估算模型的实测值与预测值的R²最高达到0.97,RMSE低至1.95。可见,基于高光谱和数字图像技术均可以进行受渍冬小麦SPAD估算,且基于高光谱特征指数的BP神经网络模型的估算结果较好。     

花后干旱或渍水逆境下氮素对小麦籽粒产量和品质的影响

 池栽试验条件下,设置渍水、干旱和对照3个水分处理,每个水分处理下设置两个施氮水平 ,研究了花后渍水或干旱逆境下氮素营养对两个不同类型小麦（Triticum aestivum） 品种籽粒产量和品质性状的影响。结果表明,与对照相比,花后渍水或干旱处理显著降低了小麦的千粒重、穗粒数和籽粒产量。在适宜水分和干旱条件下,增施氮肥增加了小麦籽粒产量,而在渍水条件下,增施氮肥降低了产量。干旱处理提高了蛋白质含量,干、湿面 筋含量,沉降值和降落值;而渍水处理则降低了小麦籽粒蛋白质含量和干、湿面筋含量。同 一水分处理下,增施氮肥提高了蛋白质含量,谷蛋白/醇溶蛋白比,支链淀粉含量和支/直链淀粉比。在小麦籽粒主要品质性状上存在显著的水氮互作效应,且水分、氮肥及水氮互作效 应对小麦籽粒产量和品质的影响因品种的不同而异。     

花前渍水预处理对花后渍水逆境下扬麦9号籽粒产量和品质的影响

以扬麦9号为材料,研究花前渍水预处理对花后渍水逆境下小麦籽粒产量和品质的影响。结果表明,与未进行渍水预处理相比,花前渍水预处理提高了小麦植株对花后渍害的抗性,生物产量、收获指数和千粒重显著提高,进而显著提高了籽粒产量;花前渍水预处理显著提高花后氮素积累量及其对籽粒氮素的贡献率,降低了花前贮藏氮素运转量及其对籽粒氮素的贡献率,进而引起籽粒球蛋白含量提高,但显著降低了清蛋白、醇溶蛋白、谷蛋白和全蛋白质含量、以及干湿面筋含量和沉降值;花前渍水预处理还提高了籽粒直链淀粉和总淀粉含量和降落值,降低了支/直链淀粉比,显著提高了面粉峰值粘度、低谷粘度、崩解值、最终粘度、回冷值和峰值时间,但对糊化温度无显著影响。     

热带气旋对浙江省农业影响的风险区划

依据自然灾害风险系统分析理论、热带气旋和农业经济资料,综合灾害风险指数法,在分析热带气旋对浙江省农业影响的致灾因子的危险性、孕灾环境的暴露性、承灾体的脆弱性和防灾减灾能力的基础上,应用加权综合法得到不同网格的综合风险度指数.基于GIS技术,开展了热带气旋对浙江省农业影响的风险区划.结果表明:致灾因子危险性的最大值分布在浙江东南沿海,孕灾环境暴露性的最大值分布在丽水山区,承灾体脆弱性的最高值分布在杭州、绍兴市区以及兰溪市,防灾减灾能力的最高值主要分布在杭州、宁波、温州市区及其周边地区.综合考虑各因子的综合风险度,热带气旋对浙江省农业影响的风险可分为高风险、次高风险、中等风险、次低风险和低风险5个等级.该研究可为浙江省农业结构调整和防灾减灾提供科学依据.