基于种植现状的安吉白茶霜冻害气象指数精准预报技术

开展安吉白茶霜冻害气象指数精准预报对提高茶叶生产防灾避灾能力具有重要意义。基于安吉县24个自动气象站观测资料,采用回归分析+残差内插方法构建了安吉县日最低气温空间分析模型;结合中期天气预报客观产品、DEM高程数据和高分2号(GF-2)卫星遥感数据提取安吉白茶种植分布现状,采用GIS技术研发了安吉白茶霜冻害气象指数精准预报技术方法。结果表明：安吉县日最低气温空间分析模型绝对误差平均值为0.5℃,模拟效果较好;安吉白茶霜冻害气象指数预报时效达15 d,空间分辨率为30 m;基于种植现状的安吉白茶霜冻害气象指数预估,2021年3月23日全县80.64%茶园有霜冻害发生,其中1级(轻度)、2级(中度)灾害面积分别为9291.96和62.7 hm²,各占全县茶园面积的80.10%和0.54%,预估结果与实际灾情基本一致。研究成果可为茶叶气象精细服务提供技术支撑。     

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。     

浙江省茶叶农业气象灾害风险评价

开展茶叶农业气象灾害风险评价可增强茶叶生产防御自然灾害能力。本文根据浙江省64个气象站1971—2010年茶叶气象灾害和农业统计资料,应用模糊数学和加权指数求和方法构建了茶叶气象灾害综合风险指数模型,将浙江省茶叶农业气象灾害风险划分为低风险、中风险和高风险3个等级;并在浙江省茶树栽培精细化气候区划结果基础上,生成了浙江省茶树种植农业气象灾害综合风险精细化空间分布图。结果表明:浙江省茶叶农业气象灾害综合高风险区主要位于浙西北和浙中北,中风险区主要位于浙中和浙东北,低风险区主要位于浙南;浙江省茶树种植农业气象灾害低风险适宜区主要位于浙东南和浙西南。     

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GIS 的北京市水土流失生态风险评价

水土流失是一种类型的生态风险, 因此将水土流失与生态风险评价相结合, 定义水土流失生态风险评价的概念, 提出评价的方法和步骤, 构建水土流失生态风险评价模型, 并以北京市为例进行了应用实践。结果表明, 北京市水土流失生态风险等级分布有如下特点: 山区高风险区域主要位于怀柔与密云交界处、平谷东北部极少部分区域, 面积占0.28%; 中度风险区域主要位于房山、怀柔南部、密云西部和平谷东北部, 面积占6.50%; 剩下大部分区域为轻度风险或较安全, 面积占78.48%; 城区为安全, 面积占14.74%。用典型灾害点对生态风险评价结果进行验证, 验证结果表明评价模型的可靠性较高, 基本符合实际情况。     

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。     

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。     

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。     

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.     

基于承灾脆弱性与生态系统服务供需匹配的城市空间治理分区

城市空间普遍面临抵御灾害能力不足的问题。构建承灾脆弱性视角下的城市生态系统服务供需分析框架对提升国土空间抵御灾害的能力具有重要意义。以珠海市为例,选择与提升区域抵御自然灾害能力高度相关的生态系统服务类型,运用InVEST模型及遥感信息模型评估生态系统服务供给,构建承灾脆弱性评价模型评估需求,利用供需匹配分析识别亟需治理的风险区。研究结果表明：（1）珠海市生态系统服务有高供给高需求、高供给低需求、低供给高需求和低供给低需求4种供需匹配类型,各项服务供需失衡程度为土壤保持服务>水源涵养服务>台风灾害防护服务;（2）基于供需匹配类型和主导风险类型划分了四大类风险区,高危、中危、低危风险区和安全区面积占比为29.23%、21.70%、33.06%、16.01%,风险区等级与建设用地面积占比之间存在较好的对应关系;（3）根据风险区类别提出了多项风险综合治理区、双项风险复合治理区、主导风险专项治理区3种治理策略分区。生态系统服务供需匹配分析通过识别承灾脆弱性与承灾能力不匹配的热点区域,为区域/城市国土空间治理和增强国土空间抵御灾害的能力提供参考。     

喀斯特断陷盆地景观生态风险演变及其地形分异

景观生态风险评价是构建区域生态安全格局的关键途径。以喀斯特断陷盆地为研究对象,从自然、社会、景观格局三个维度选取11个评价因子构建景观生态风险评价指标体系,通过空间主成分分析的方法评价研究区2000—2020年的景观生态风险时空演变格局,并基于地形位指数系统揭示喀斯特断陷盆地景观生态风险与地形的关系。结果表明：(1)2000—2020年,喀斯特断陷盆地的景观生态风险水平整体呈下降趋势,生态环境整体好转。(2)景观生态风险的变化呈现出较强的时空异质性,南部更甚。2000和2005年,研究区高、较高景观生态风险区主要分布于研究区北部和南部部分地区;2010年及其以后,高风险区面积显著减少,低风险区面积显著增加,但南部个别区县的风险水平未明显改善。(3)20年间,除建设用地外,不同土地利用类型的生态风险水平均显著降低。到2020年,耕地、林地、草地均主要分布在风险水平较低的区域,而建设用地在高风险区的面积仍高达43.43%。(4)景观生态风险在不同地形位梯度的变化随时间推移有显著差异。研究初期,各风险区对地形的选择性较强,低、较低风险区在中、低地形位区间的分布优势较强,高风险区倾向分布在高地...     

四川盆区直播与移栽水稻旱灾风险比较

定量评价和比较四川盆区移栽水稻与直播水稻各发育阶段及全生育期干旱灾害风险,能为各区域水稻防旱减灾生产技术转型和推广提供科学依据.基于自然灾害风险理论和水稻干旱灾害风险形成机理,利用四川盆区1961—2017年的气象资料、水稻生产观测资料、农业统计资料和基础地理信息,对移栽和直播水稻全生育期和播种-拔节、拔节-孕穗、孕穗-齐穗、齐穗-成熟4个发育阶段干旱危险性进行评价和比较,对四川盆区水稻干旱灾害承灾体易损性、成灾环境敏感性和防灾减灾能力进行分析,从而构建四川盆区水稻干旱风险评价模型,并对评价结果进行区划.结果表明: 四川盆区水稻旱灾风险整体较高,两种播栽方式下均为中等风险区分布面积最广;两种播栽方式下干旱风险空间分布特征总体一致,表现为中东部高、西南部低,从东向西、从中部向周围递减的趋势.两种播栽方式下,水稻干旱危险性差异最大的时期出现在播种-拔节阶段,直播水稻在播种-拔节阶段的干旱危险性明显低于移栽水稻,且分布范围也较移栽水稻小;直播水稻干旱灾害的轻-低风险区分布较移栽水稻广,高风险区分布面积较移栽水稻略小.     

基于生态系统服务潜在损失的滑坡灾害生态风险评价

滑坡是山地常见的地质灾害,不仅对社会经济和人身安全造成严重威胁,而且也会对生态系统造成破坏,进而影响人类福祉.滑坡生态风险评价过程中用生态系统服务表征生态系统的潜在损失,可以为防灾减灾提供更系统全面的参考.西南五省区(四川、云南、贵州、广西、重庆)地貌类型多样、地层岩性复杂、地质构造运动活跃,是我国滑坡灾害最严重的地区之一.本研究从灾害危险性、生态系统脆弱性、生态系统潜在损失3个维度构建了滑坡灾害生态风险评价框架、模型和指标,其中,危险性基于地质、地形、地貌、降水等因素及相互组合关系进行综合分析所得,脆弱性用景观格局指数表征,潜在损失用生态系统服务来衡量,进而对西南五省区的滑坡灾害生态风险进行评估,结果表明: 生态系统潜在损失较高的地区主要分布在云南哀牢山以南、四川邛崃山、横断山脉、大渡河流域地区、广西北部及大瑶山以东地区.研究区滑坡高生态风险区主要分布在岷山、邛崃山、无量山、哀牢山、苗岭、雷公山及大渡河流域、三江并流等地区.从海拔分布来看,500～1500 m是高风险主要分布的区域,占高风险面积的37.9%;从生态系统类型看,高风险区主要为森林生态系统类型,占高风险区域面积的66.4%.应加强高生态风险区的滑坡监测与预警,重点加强该区域生态系统保护,提高生态系统的稳定性与抵抗力.     

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GIS的四川盆区小麦条锈病风险评价与区划

利用四川盆区1961—2017年气象数据、1999—2016年小麦条锈病监测资料以及农业生产、地理信息等数据,基于自然灾害风险评估原理和四川盆区小麦条锈病发生机理,运用集优法、加权综合评价法、层次分析法等,构建了四川盆区小麦条锈病发生风险评价指标体系和评价模型。在GIS技术支持下,对条锈病孕灾环境敏感性、致灾因子危险性、承载体易损性和防灾减灾能力4要素分别进行了评价,对四川盆区小麦条锈病发生风险进行了评估和分区。结果表明:四川盆区整体气象环境对小麦条锈病越冬和春季流行适宜;危险性指数较高的区域主要分布在盆地的西部地区;盆西平原、盆中浅丘的易损性指数较高;盆西、盆南和盆中与盆东北相交的浅丘地区防灾减灾能力较强。研究将条锈病发生风险划分为轻、低、中、高4个不同等级,高风险区分布在盆地西部;中、低风险区分布面积相当广,前者呈零散状分布,后者主要集中在盆地西部和中部;轻风险区分布面积最广。     

东江流域突发水污染风险分区研究

东江流域突发水污染事故频发,对区域人群健康和生态安全造成严峻挑战。环境风险分区是环境风险管理的基础和有效工具。以2015年为基准年,基于环境统计数据、DEM数据、水质监测断面数据和基础地理数据,引入地理信息系统空间分析法、区域生长法,综合考虑了水系流向、水系级别及水质等因素,以1 km×1 km的网格为基本单元,对东江流域开展突发水污染风险分区。结果表明:(1)高风险区面积为696.7 km²,占评估区总面积的1.99%;较高风险区面积为1458.4 km²,占比4.17%;中风险区面积为2762.0 km²,占比7.90%;低风险区面积为30031.7 km²,占比85.93%;(2)从各子流域平均风险值来看,石马河流域风险最高,其次为淡水河流域、公庄水流域;(3)从沿东江干流两岸分布来看,高风险区面积沿东江上游至下游呈逐渐增加趋势,主要集中分布在龙川县、博罗县、东莞市、深圳市等地;从沿东江主要支流两岸分布来看,高风险区主要分布在惠州市、深圳市等地。研究结果可为东江流域生态环境管理提供理论支撑。     

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.     

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.     

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.     

京津冀城市群土地利用生态风险的时空变化分析

以京津冀城市群为研究区,基于1984、1990、2000、2005、2010和2015年土地利用数据,利用斑块密度、蔓延度和土地利用类型的主观权重构建土地利用生态风险指数,从而揭示京津冀城市群地区6个时间节点的土地利用生态风险空间分布特征。土地利用生态风险划分为5个等级:低风险区、较低风险区、中等风险区、较高风险区和高风险区,将较高风险区和高风险区定义为综合高风险区,然后计算其重心转移轨迹,从而探究土地利用生态综合高风险区的空间转移动态变化规律。结果表明在研究时段内:(1)研究区土地利用生态风险的总体分布规律为城市中心城区周边的土地利用生态风险逐渐加剧,非城市地区低于城市地区,且高风险区、较高风险区的面积呈增加趋势。(2)京津冀城市群13个地级市综合高风险区变化各不相同:北京市、天津市、唐山市和廊坊市的综合高风险区呈现出增加的趋势;承德市、张家口市、保定市、石家庄市、秦皇岛市、邯郸市和邢台市的综合高风险呈现出降低的趋势;而沧州市和衡水市几乎不变。(3)综合高风险区的重心转移方向基本分为三类:朝首都方向、朝东部海洋方向和自身发展方向,且重心转移方向与城市的规划、治理及发展方向联系密切。