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。     

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。     

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。     

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.     

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。     

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。     

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WOFOST模型和水分胁迫的河南省冬小麦减产风险

以河南省30个站点1981—2014年冬小麦观测资料、历史气象资料和土壤资料为依据,将河南冬小麦主产区划分为5个区域,基于WOFOST作物生长模拟模型,分析了水分胁迫条件下河南省冬小麦减产风险值的变化规律.结果表明: 1981—2014年,各区域冬小麦减产率均呈上升趋势,平均每10 a增加2.8%～5.0%.冬小麦减产率由北向南呈降低趋势,减产率超过20%的事件在豫南地区约10年一遇,豫北的新乡、封丘和濮阳一带约2年一遇;减产率超过50%的事件,在新乡、郑州地区约3年一遇,豫南少遇.豫北及豫中偏北的大部分地区为冬小麦减产风险高值区,豫西卢氏、豫西南南阳、豫南信阳和驻马店南部地区为冬小麦减产风险低值区,其他地区为风险中值区.     

吉林省农业气象干旱灾害的风险分析及区划

利用1961-2010年吉林省50个站气候观测资料、1981-2010年干旱灾情和农业经济资料,基于灾害风险系统分析理论、农田水分平衡法和综合灾害风险指数法,在分析干旱对吉林省农业影响致灾因子危险性、孕灾环境敏感性、承灾体脆弱性和防旱减灾能力的基础上,应用加权综合法得到不同单元的综合风险度指数;基于GIS技术,开展了干旱对吉林省农业影响的风险区划.结果表明:致灾因子危险性的高值区分布在西部的白城和松原大部分地区,孕灾环境敏感性的高值区分布在白城地区、松原地区、四平地区北部和通化地区南部,承灾体脆弱性的高值区主要分布在经济较发达的松原大部分地区、长春大部分地区、四平地区等,防旱减灾能力的高值区分布在松原、长春、四平、吉林和通化市区及其周边地区.考虑各因子的综合风险度,干旱对吉林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,其中,高、次高风险主要分布在吉林省中西部的白城、松原、长春和四平地区.     

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％.     

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。     

基于SPEI指数的华北冬麦区干旱时空分布特征分析

气候变化的背景下,华北地区干旱化趋势不断加剧。利用华北冬麦区45个气象站1961—2010逐月温度与降水数据,选取标准化降水蒸散指数SPEI(Standardized Precipitation Evapotranspiration Index)作为区域干旱指数进行华北冬麦区近50年干旱时空特征分析。研究表明:(1)近50年来华北地区平均温度明显上升,研究区整体呈现干旱化加剧趋势。华北地区平均SPEI指数对于典型干旱年份的表征准确,与历史资料相符合。(2)华北不同区域之间增温率不同,导致干旱化趋势存在差异。通过对典型站点的分析,发现增温率越大的区域干旱化趋势越严重。(3)不同等级干旱发生的站次比能够较好地反映不同年型干旱的发生特点。对SPEI指数矩阵的EOF分析结果显示出华北地区典型的干旱时空分布特征,第一模态呈现全区旱涝变化一致型的分布形式,高值区包括山东西部、河南北部、河北南部地区,表明这些地区对干旱的反应最为敏感。时间系数序列未显示出明显的变化趋势;第二模态呈现南北相反的分布型,河北及山东的大部分地区空间系数均为正值,而河南大部分地区为负值。时间系数序列整体呈下降趋势,表明研究区北部干旱化趋势加剧,南部干旱化有所缓解;第三模态呈现东西相反的分布形式,这种分布特征的变化趋势不明显。     

不同小麦品种对低温胁迫的反应及抗冻性评价

以济麦19、济麦21、济南17等15个冬小麦品种为材料,对其在低温胁迫条件下功能叶和叶鞘超氧化物歧化酶(SOD)活性、过氧化物酶(POD)活性、过氧化氢酶(CAT)活性、丙二醛(MDA)含量与可溶性蛋白含量等生理指标进行测定,以功能叶各项指标的抗冻系数作为衡量抗冻性的指标,利用主成分分析、聚类分析对其抗冻性进行综合评价。低温胁迫条件下,不同冬小麦品种起身拔节期功能叶和叶鞘中SOD活性、POD活性和CAT活性均不同程度地上升,MDA含量和可溶性蛋白含量均下降。通过主成分分析和聚类分析,将15个冬小麦品种划分为3类:济麦19、山农8355属强抗冻类型;山农664、泰山9818、济麦21、济麦22、烟农24、烟农19、烟农21、汶农6号、鲁麦21、济南17属中度抗冻类型;其余3个品种(泰山23、聊麦18、临麦2号)属弱抗冻类型。     

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%。     

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。     

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。