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。     

冬小麦节水灌溉气象等级指标

基于农田水分平衡原理、非充分灌溉理论和调亏灌溉理论,利用全国560个地面气象观测站1961—2008年逐日气象资料、436个农业气象观测站1993—2008年(其中84个站为1980—2008年)逐旬土壤湿度,以及实际灌溉量、逐年作物产量等资料,结合FAO-1979作物产量-水分关系函数,分析全国冬小麦种植区播种-拔节、拔节-抽穗、抽穗-成熟和全生育期的水分亏缺率、水分亏缺量与减产率之间的关系,构建冬小麦不同发育期和全生育期节水灌溉气象等级指标。结果表明:冬小麦全生育期节水灌溉气象Ⅰ～Ⅲ级水分亏缺率和水分亏缺量(辅助指标)指标分别为[15%,30%)、[30%,50%)、≥50%和1～2水、2～4水、>4水;播种-拔节为[20%,40%)、[40%,60%)、≥60%和1水、1～2水、>2水;拔节-抽穗为[15%,30%)、[30%,45%)、≥45%和0.5水、1水、>1水;抽穗-成熟为[15%,30%)、[30%,50%)、≥50%和1水、1～2水、>2水。指标体系可以为优化农业灌溉、指导农业生产提供科学支撑。     

棉花节水灌溉气象等级指标

干旱是我国棉区主要的气象灾害,构建棉花不同发育期节水灌溉气象等级指标对于优化农田灌溉、指导农业生产具有十分重要的现实意义。论文基于农田水分平衡原理,利用全国347个地面气象观测站1961~2008年逐日气象资料、89个农业气象观测站1993~2008年（其中26个站为1980~2008年）逐旬土壤湿度、灌溉量、逐年作物产量等资料,结合FAO-1979作物产量-水分关系函数,针对全国棉区播种-现蕾、现蕾-开花、开花-吐絮和全生育期的水分亏缺率、水分亏缺量与减产率之间的关系,构建棉花不同发育期和全生育期节水灌溉气象等级指标。除发育时段不同外,其他在研究站点的选择、选取的因素等方面完全一致。结果表明：棉花全生育期节水灌溉气象Ⅰ~Ⅲ级水分亏缺率(D)和水分亏缺量（辅助指标）指标分别为：15%≤D＜30%、30%≤D＜45%、≥45%和1~2水、2~4水、≥4水;播种-现蕾为20%≤D＜40%、40%≤D＜50%、≥50%和0.5水、1水、＞1水;现蕾-开花为20%≤D＜35%、35%≤D＜45%、≥45%和0.5水、1水、＞1水;开花-吐絮为20%≤D＜35%、35%≤D＜50%、≥50%和1水、1~2水、＞2水。     

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。     

海南岛橡胶(Hevea brasiliensis)寒害风险区划

寒害是海南岛橡胶面临的主要气象灾害之一,开展橡胶寒害风险区划能够有效提高海南岛橡胶寒害防御能力。根据海南岛1964—2016年的气象资料和1988—2016年橡胶种植面积、产量、社会经济等数据,通过构建橡胶寒害指数和台风灾害指数,实现了橡胶寒害减产率的分离,基于风险形成的机理,选择橡胶寒害的致灾因子危险性、孕灾环境敏感性、承灾体脆弱性和防灾减灾能力4个因子,建立海南岛橡胶寒害风险评估模型,计算橡胶寒害风险指数,并按自然断点法划分为5个风险等级。结果表明:海南岛橡胶寒害风险总体呈现西北部和中部较高,其他沿海地区较低的特征;西北部临高风险最高,其次为中部五指山地区;西南部东方、乐东沿海地区,以及北部海口、文昌风险最低;南部三亚和陵水无寒害风险。     

长江中下游地区水稻孕穗开花期高温发生规律及其对产量的影响

以长江中下游平原7个省(市)的19个地区作为样点,统计分析了各样点近36年(1970—2005年)水稻始穗前15d至始穗后20d内日最高气温≥35℃的时空分布特点;并根据全球气候渐变模型GISS GCM Transient B Runs生成的研究区域2030、2050年的气候渐变情景,分析了该地区未来水稻孕穗开花期≥35℃高温逆境的时空演变趋势。结果表明:近36年来长江中下游的早稻孕穗开花期出现高温日数的上升趋势显著,未来气候情景下水稻逆境指标出现日数最多的是单季稻,其次依次为早稻、后季稻;双季稻种植区,在未来气候变化中,长江中游地区温度逆境出现日数将大于下游地区。研究区域水稻气候产量的增减与该地区水稻逆境指标的关系说明,高温导致的颖花败育是水稻减产的重要原因;未来气候变化的两种(2030、2050)情景下,长江中游地区的减产幅度大于长江下游地区,减产幅度最大的是长江中游地区的后季稻。     

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.     

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...     

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。     

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%。     

四川盆区直播和移栽水稻的连阴雨灾害危险性

连阴雨灾害是四川盆区发生频繁的一种复合灾害,水稻各生育阶段均可能遭遇连阴雨天气,对产量和品质造成影响。本研究利用四川盆区1981—2019年105个气象观测站的气象资料,结合水稻生产观测资料、农业统计资料和基础地理信息,对移栽和直播水稻在播种-拔节期、拔节-孕穗期、孕穗-灌浆初期、灌浆中后期-成熟期4个生育阶段和全生育期连阴雨灾害危险性进行定量评价和比较。结果表明: 研究区水稻连阴雨灾害危险性指数在播种-拔节和灌浆中后期-成熟期较高;水稻全生育期连阴雨灾害危险性指数表现为盆地北部、西南部边缘高,盆中、盆西和盆南较低;高危险性区域分布最少,在盆北边缘集中分布,在盆南区域零星分布;低危险性区域分布最广,集中在盆西和盆中大部;移栽水稻的高危险性区域总面积是直播水稻的2.4倍。     

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。     

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。     

寒地水稻关键生育期涝害的过程雨量指标构建

建立寒地水稻涝害的过程雨量指标对寒地水稻应对气候变化、防灾减灾、安全生产意义重大。本研究以黑龙江省粳稻为研究对象,基于1961—2000年长序列水稻灾情史料、生育期资料及研究区73个气象观测站逐日降水量资料,采用统计方法,反演水稻关键生育期涝害的降水日数及过程雨量,建立寒地水稻涝害样本过程雨量序列。利用K-S分布拟合检验,采用置信区间下限值确定阈值方法,构建寒地水稻涝害过程雨量等级指标;并用预留的灾害样本对指标进行验证。结果表明:在农田排水不畅条件下,降水过程在1～3 d之间水稻轻度、中度和重度涝害雨量下限值分别为分蘖期48、89、136 mm,抽穗期44、87、102 mm;降水过程在4～7 d之间水稻轻度、中度和重度涝害雨量下限值分别为分蘖期68、97、142 mm,抽穗期66、103、127 mm。指标计算结果与历史灾情记录吻合度较高。研究结果为开展寒地水稻灾损定量评估提供基础支撑。     

基于物元可拓模型的珠江三角洲雾霾灾害风险评价

基于区域灾害系统理论, 选择致灾因子、孕灾环境、承灾体等11个指标构建雾霾灾害风险评价指标体系, 指标权重采用灰色关联分析法来确定, 并通过物元可拓模型评估珠江三角洲9个城市雾霾灾害风险等级, 最后通过多指标综合评价方法检验结果的准确性。结果表明: 珠江三角洲9个城市民用汽车拥有量和公路密度两个指标的关联系数整体偏高, 广州市、深圳市、佛山市、东莞市民用汽车拥有量的风险等级均为Ⅳ级, 多数城市公路密度的风险等级达到了Ⅲ级, 其中东莞市最高; 珠江三角洲城市雾霾灾害综合风险等级大多数都处于Ⅰ级, 总体上较低, 其中东莞市雾霾综合风险等级最高为Ⅱ级, 珠江三角洲城市雾霾灾害风险主要是受孕灾环境和承灾体影响, 致灾因子风险等级均为Ⅰ级; 基于多指标综合评价法的珠江三角洲雾霾灾害风险评价结果与物元可拓方法基本一致, 风险最低城市为中山市, 风险最高城市为东莞市, 两者风险排序有些差别, 但是基于物元可拓模型的评价结果更符合实际, 可信度更高。     

浙江省热带气旋灾损和等级评估

利用2004-2008年浙江省各县的热带气旋灾情资料和同期社会经济数据,通过订正的转化函数建立区域对比度较好的相对受灾人口、相对受灾面积、倒塌房屋和相对直接经济损失指标值,用多项式拟合的客观分析方法建立各指标相对损失值与致灾因子(过程雨量、暴雨日数、大暴雨日数、日最大雨量、极大风速、最大风速、极大风速≥8 m·s-1的天数、最大风速≥18 m·s-1的天数等)的灾情评估模型;运用灰度聚类分析和专家定权相结合的方法,对热带气旋灾害指标进行灾情精细化定级.在此基础上,对2009年影响浙江省的"莫拉克"热带气旋进行灾情损失评估和等级划分.结果表明:根据各单指标灾情模型计算的受灾面积指数、受灾人口指数、房屋倒塌指数和直接经济损失指数与实际值的相关系数分别达到0.70、0.63、0.75和0.54,基本能反映因致灾因子造成各方面的灾损等级分布."莫拉克"综合灾情评估结果较准确反映了热带气旋影响期间不同县域的空间分布特点;但受其他因素(孕灾环境、易损性、抗灾能力等)的影响,拟合灾情值存在轻灾高估、重灾低估的现象.     

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。     

华南地区龙眼寒害灾损风险评估

基于华南地区64个基本气象站1961—2012年逐日气象资料,采用公认的龙眼寒害灾害指标,结合农业气象灾害风险研究的方法与模拟技术,并考虑龙眼寒害灾损减产风险在不同生育期（花芽生理期、花芽形态分化期、休眠期）之间的差别,对1961—2012年华南地区龙眼不同发育时段的寒害灾损最大风险进行定量评估与分析.结果表明： 在花芽生理期,各地区龙眼受灾最严重的是轻度寒害,其次为重度寒害,最后为中度寒害;不同寒害致灾等级对各地龙眼造成的危害程度不同,在轻度寒害威胁下,龙眼受灾轻重次序为福建、广东和海南、广西,中度寒害威胁下,龙眼受灾轻重次序为海南、广东和广西、福建,重度寒害威胁下,龙眼受灾轻重次序为海南、广东和广西、福建.在花芽形态分化期,各地区龙眼受灾最严重的是轻度寒害,其次为重度寒害,最后为中度寒害;该时段内不同寒害致灾等级对各地龙眼造成的危害程度相似,龙眼受灾轻重次序均为海南、广东和广西、福建.在休眠期,各地区龙眼寒害受灾最严重的是轻度寒害,其次为重度寒害,最后为中度寒害;该时段内不同寒害致灾等级对各地龙眼造成的危害程度不完全相同,轻度和重度寒害威胁下,各地龙眼受灾轻重次序为海南、广东和广西、福建,中度寒害威胁下,海南和广西龙眼受灾最轻,其次为广东,福建受灾最严重.同一寒害致灾等级下,不同发育时段龙眼寒害灾损减产最大风险指数差异显著：轻度寒害威胁下,各地区龙眼在花芽生理期受到危害最重,其次为花芽形态分化期,休眠期危害最轻;中度和重度寒害威胁下,各地区龙眼在花芽生理期受到危害最重,其次为休眠期,花芽形态分化期危害最轻.     

影响福建省龙眼产量的多灾种综合风险评估

通过分析影响福建省龙眼生长发育和产量的主要环境因素,从致灾因子危险性、承险体脆弱性和种植区防灾减灾能力三方面构建影响龙眼产量的多灾种综合风险评估指标体系,结合福建省龙眼种植区历年气象资料、龙眼种植面积、产量及其他社会经济资料,应用层次分析法和熵权系数法确定风险指标的综合权重,进而构建了多灾种综合风险评估模型,评估主要农业气象灾害对龙眼产量影响的风险.结果表明： 长乐以南沿海县市低海拔龙眼种植区（除东山县外）多灾种综合风险较轻;重度风险以上的区域主要分布在龙岩的漳平市,漳州的东山、平和、南靖、华安,泉州的永春、安溪,莆田和仙游的北部山区,福州的闽清、闽侯、罗源及市辖区的山区,宁德的福安、霞浦及市辖区的山区.其中,东山、漳平和其他海拔较高的山区有严重风险;其余种植区属中度风险.     

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。