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%。     

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。     

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。     

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。     

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。     

干热风天气对冬小麦生理的影响

通过开展干热风气象条件人工模拟,分别在冬小麦灌浆前期和中期进行重度、轻度及无干热风的平行对比试验。结果表明:干热风对冬小麦生理机能的危害为灌浆中期灌浆前期,重度干热风轻度干热风;灌浆中期重度干热风灾害后第2天,小麦旗叶净光合速率(Pn)降低了19.4%~36.6%,蒸腾速率(Tr)降低44.1%~58.0%,气孔导度(Co)降低24.3%~41.7%;其次为灌浆中期轻度干热风,上述各项指标分别减少9.7%~20.2%、28.2%~34.0%和19.9%~31.8%;小麦叶绿素含量(SPAD)和根系伤流量(Gn)也在灌浆中期重度灾害胁迫下降低程度最大,灌浆前期轻度干热风对小麦的胁迫作用不明显;灌浆前期遇干热风天气小麦净光合速率(Pn)和SPAD可在一定程度内修复,其他大部分时段受损的生理机能不可修复。在气孔导度Co0.1 mmol·m-2·s-1条件下,干热风灾害对Tr的胁迫程度大于Pn。     

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。     

1961-2015年黄淮海地区冬小麦干热风灾害时空分布特征

干热风是影响北方小麦后期生长和产量形成的重大气象灾害之一,在黄淮海地区主要有高温低湿型和雨后青枯型两种类型。利用黄淮海冬麦主产区65个站点1961-2015年的逐日气象数据和冬小麦生育期资料,综合分析了过去55 a该地区干热风日数和干热风过程的总体时空分布与变化特征。结果表明：（1）年平均干热风日数、过程次数高值区位于河北中南部、河南北部、山东北部和西部等地,其中河北中南部为黄淮海地区的干热风重发区。（2）干热风多年平均初日和最早初日的空间分布均呈从南向北、从内陆到沿海逐渐推后的特征;随着小麦灌浆成熟进程,干热风发生日数呈逐渐增多趋势,灌浆中后期干热风日数多、程度重,是干热风危害的集中期和防御关键期。（3）黄淮海地区干热风日数、过程次数总体均呈减少趋势,其中重干热风日数、重过程次数减少趋势更为明显;从地区差异来看,冀东南、鲁西北、豫东北等地减少趋势更为明显。但在气候变暖背景下,极端天气气候事件频发,部分年份仍存在发生较重干热风的可能,如2001年区域平均干热风日数达8.1 d,成为1961-2015年干热风日数最多的年份,因此对干热风的防御仍需引起足够的重视。     

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.     

“21世纪海上丝绸之路”沿线典型城市气溶胶光学厚度时空分布特征与成因

气溶胶作为悬浮分散在大气中的固态或液态微小颗粒物,对人体健康具有巨大影响,探索区域大气气溶胶变化特征和规律,对监测评估大气环境质量(尤其是人口聚集的城市地区)具有重要意义。本研究以东南亚、南亚和西亚“21世纪海上丝绸之路”沿线9个典型支点城市为例,基于MCD19A2 550 nm AOD产品,结合气象因素、土地利用数据和夜间灯光数据等,探讨亚洲发达城市区域带气溶胶的时空分布、变化特征、影响因素和成因驱动。结果表明: 2013—2018年间,9个城市气溶胶光学厚度(AOD)年平均值从高到低依次为卡拉奇、多哈、吉大港、曼谷、科伦坡、胡志明市、新加坡、瓜达尔和仰光。受区域气候系统和气溶胶类型的影响,各地区年、季和月AOD时序特征差异显著。大多数城市AOD高值区主要分布在城市中心区域或社会经济(如工农业)快速发展的地区。不同气象因素对各地区AOD的影响略有差异:降雨量、相对湿度和风速对东南亚4个城市(胡志明市、曼谷、新加坡和仰光)的影响较大,温度、相对湿度和风速与南亚4个城市(吉大港、科伦坡、卡拉奇和瓜达尔)和西亚多哈的AOD相关性较大。城市区域AOD受社会经济、城市化发展以及气象因素耦合协同作用的综合影响,其中,卡拉奇表现得最显著。     

黑龙江省2010～2020年猩红热发病与气象因素的关联性研究

分析黑龙江省气象因素与猩红热发病的关系,建立时间序列模型,为今后制定更科学有效的猩红热防控策略提供参考依据。收集黑龙江省2010～2020年猩红热月发病数据以及同期气温、气压等气象资料,应用广义相加模型分析气象因素与猩红热发病之间的关联程度和形式。结果发现: 猩红热全年均有发病而且呈现出较为典型的双峰型特征,在春季的4～5月份和冬季的11～12月份发病数达到高峰;月平均气压、月平均相对湿度、月日照时数和月平均风速的P值均小于0.05,表明具有统计学意义。同时,RR(相对危险度Risk Ratio)值均小于1,即猩红热发病与四个气象因素呈负相关。黑龙江省猩红热发病每年存在两个流行高峰,主要以冬季为主,发病数随着月平均相对湿度、月日照时数、月平均风速与月平均气压的升高而降低。     

盘锦湿地芦苇(Phragmites communis)群落蒸发散主导影响因子

利用2005年全年盘锦芦苇湿地梯度观测和涡动相关系统的监测数据,对芦苇群落的蒸发散变化规律及其主导影响因子分析表明,不同月份芦苇群落蒸发散日变化呈现出相同的变化趋势,即早晚低、中午高的单峰型曲线;芦苇群落蒸发散主要受当地气象因素、植被生长状况和生理生态特征的影响.相关分析表明,芦苇湿地蒸发散与净辐射、气温、地表温度、相对湿度、风速、土壤含水量等环境因素的变化都有很好的响应.回归分析表明影响生长季主要因素有:净辐射、土壤含水量、相对湿度、气温和地表温度;影响非生长季主要有:净辐射、地表温度和风速.同时,植被生长状况和生理生态特征对蒸发散也有显著影响,其中叶面积指数与气孔导度是芦苇群落蒸发散的主导影响因子.     

甘肃石羊河流域人工种植长穗柽柳树干液流量变化规律研究

采用SF200热脉冲液测定仪对人工种植长穗柽柳的树干液流进行连续监测;利用管式-时域反射仪测定长穗柽柳根区附近3m深土壤含水量,并用自动气象站对太阳辐射,空气温度,相对湿度,风速等主要气象因子进行同步监测,基于上述试验数据,分析长穗柽柳树干液流量的日季变化规律及与环境因子的关系。结果表明,人工种植环境下,霜冻对长穗柽柳树干液流量的影响较大,随着时间的推移,长穗柽柳日液流量可能会因环境因子的变化而上下波动,但总体上是逐渐减少的趋势;气象因子对长穗柽柳日液流量的影响依次为：太阳辐射〉气温〉空气水汽压差〉大气相对湿度〉风速。     

中国濒危植物华南五针松的地理分布与气候的关系

通过实地考察和资料查询,广泛收集华南五针松的地理分布资料,同时对分布区范围内113个地面气象站的气象数据进行插值分析,提取华南五针松分布点的气象数据。利用17项与植被相关的气候指标,分析华南五针松地理分布与气候特征的关系,结果表明,华南五针松在不同地区的高温条件的变化范围比较小,低温条件变化范围较大,但从物种量上来说,无论是高温条件还是低温条件都偏低,生长季降水量很丰富,变化范围较小,所以华南五针松喜好温凉湿润的生境条件。将华南五针松分布区分为三部分,即:南岭山地、南岭以南地区、海南地区,通过对三个地区相关气候指标的分析,进一步讨论了华南五针松分布区的气候特征,结果表明,相对于降水,温度是限制其分布的更重要的因子。利用主成分分析方法,对单一的气候指标进行了数理统计分析,结果表明,影响华南五针松地理分布的主要限制因子,按影响的大小依次为:温度因子>降水因子>湿度因子。还讨论了在气候变化的情况下,华南五针松分布区的变化趋势,提出了对华南五针松迁地保护地点选择的建议。     

基于MODIS卫星火点的浙江省林火季节变化及驱动因子

研究林火变化趋势和驱动因子,可为林火预防和管理提供科学依据。本研究基于MODIS卫星火点数据,结合气象(日平均风速、日平均温度、日相对湿度、气温日较差、日累计降水)、人为(到公路距离、到铁路距离、到居民点距离、人口密度、人均GDP)、地形和植被因素(高程、坡度、植被覆盖度),运用趋势分析法、Logistic回归模型,对浙江省2001—2016年林火变化趋势和驱动因子进行研究。结果表明: 浙江省春、夏季林火呈显著上升趋势,秋、冬季林火呈先上升后下降趋势,秋季下降趋势显著。浙江省各季节林火预测模型拟合度均较高,模型预测准确率分别为75.8%(春季)、79.1%(夏季)、74.7%(秋季)和79.6%(冬季)。浙江省春、夏季林火发生与变化受气象、人为、地形和植被因素的显著影响;秋、冬季林火发生与变化主要受气象因素影响。在影响因素复杂、高火险区域分散的春、夏季,林火管理应重点加强人为活动管理和防火宣传教育;在秋、冬季,可通过在高火险区集中分布的西南地区增设瞭望塔和监控设备进行监测和管理。     

Costs and benefits of non‐random seed release for long‐distance dispersal in wind‐dispersed plant species

The dispersal ability of plants is a major factor driving ecological responses to global change. In wind‐dispersed plant species, non‐random seed release in relation to wind speeds has been identified as a major determinant of dispersal distances. However, little information is available about the costs and benefits of non‐random abscission and the consequences of timing for dispersal distances. We asked: 1) to what extent is non‐random abscission able to promote long‐distance dispersal and what is the effect of potentially increased pre‐dispersal risk costs? 2) Which meteorological factors and respective timescales are important for maximizing dispersal? These questions were addressed by combining a mechanistic modelling approach and field data collection for herbaceous wind‐dispersed species. Model optimization with a dynamic dispersal approach using measured hourly wind speed showed that plants can increase long‐distance dispersal by developing a hard wind speed threshold below which no seeds are released. At the same time, increased risk costs limit the possibilities for dispersal distance gain and reduce the optimum level of the wind speed threshold, in our case (under representative Dutch meteorological conditions) to a threshold of 5–6 m s^–1. The frequency and predictability (auto‐correlation in time) of pre‐dispersal seed‐loss had a major impact on optimal non‐random abscission functions and resulting dispersal distances. We observed a similar, but more gradual, bias towards higher wind speeds in six out of seven wind‐dispersed species under natural conditions. This confirmed that non‐random abscission exists in many species and that, under local Dutch meteorological conditions, abscission was biased towards winds exceeding 5–6 m s^–1. We conclude that timing of seed release can vastly enhance dispersal distances in wind‐dispersed species, but increased risk costs may greatly limit the benefits of selecting wind conditions for long‐distance dispersal, leading to moderate seed abscission thresholds, depending on local meteorological conditions and disturbances.     

桉树人工林冠层气象因子对雨季土壤水分的影响

对雷州桉树人工林集水区土壤水分及林冠层气象因子一年内(1999／10／01—2000／09／30)雨季的定位观测结果进行了典型相关分析,得出如下结果：(1)在雨季,土壤含水量(SMC)随着土壤深度变化而变化,在0-4m范围内层间含水量差异显著;雨季各层SMC主要受降雨量的影响：(2)受充沛降雨量的强烈影响,雨季各层SMC随着时间推移而逐渐升高;雨季各层含水量变异系数较干季同层次的变异系数大;(3)雨季地下50cm深(SM50)处SMC变化曲线波动较大,与太阳辐射(N、降雨量(P)、风速(W)、水汽压差(VPD)、最高温度(Tmax)相关性极显著(α=0．001);(4)较深层次(即150cm,250cm,350cm)土壤含水量变化的影响因素具有某种程度的相似性：但与较浅层(50cm)SMC的主要影响因素和变化趋势均不同;(5)在雨季,三个典型相关系数均达到显著性水平(α=0．01)。三组典型相关及重叠数值以第一典型相关值较大,第二、第三的重叠量较小,故林冠层气象因子主要由第一典型因素影响土壤含水量。林冠层气象因子通过3个典型变量可说明SMC总变异量的30．9％。     

The influence of meteorology on the spread of influenza: survival analysis of an equine influenza (A/H3N8) outbreak

The influences of relative humidity and ambient temperature on the transmission of influenza A viruses have recently been established under controlled laboratory conditions. The interplay of meteorological factors during an actual influenza epidemic is less clear, and research into the contribution of wind to epidemic spread is scarce. By applying geostatistics and survival analysis to data from a large outbreak of equine influenza (A/H3N8), we quantified the association between hazard of infection and air temperature, relative humidity, rainfall, and wind velocity, whilst controlling for premises-level covariates. The pattern of disease spread in space and time was described using extraction mapping and instantaneous hazard curves. Meteorological conditions at each premises location were estimated by kriging daily meteorological data and analysed as time-lagged time-varying predictors using generalised Cox regression. Meteorological covariates time-lagged by three days were strongly associated with hazard of influenza infection, corresponding closely with the incubation period of equine influenza. Hazard of equine influenza infection was higher when relative humidity was <60% and lowest on days when daily maximum air temperature was 20-25°C. Wind speeds >30 km hour(-1) from the direction of nearby infected premises were associated with increased hazard of infection. Through combining detailed influenza outbreak and meteorological data, we provide empirical evidence for the underlying environmental mechanisms that influenced the local spread of an outbreak of influenza A. Our analysis supports, and extends, the findings of studies into influenza A transmission conducted under laboratory conditions. The relationships described are of direct importance for managing disease risk during influenza outbreaks in horses, and more generally, advance our understanding of the transmission of influenza A viruses under field conditions.     

基于地理探测的黄土高原植被生长对气候的响应

为探讨黄土高原不同植被类型对气候变化的响应机制,以2002-2019年黄土高原归一化植被指数(NDVI)数据为基础,利用趋势分析、Hurst指数、地理探测器等方法分析不同植被类型NDVI变化趋势及其与气象因子的关系.结果 表明:2002-2019年,黄土高原不同植被类型NDVI以增长趋势和同向中持续性为主,仅栽培植被在...