关键生育期淹涝胁迫对黑龙江省水稻的影响

2019年在黑龙江省庆安县选用龙稻18、绥粳18两个水稻品种进行孕穗期淹水试验，分别设定3个淹水深度（1/3株高、2/3株高、3/3株高）、2个淹水历时（3 d、7 d）共12个淹水处理，测定淹水前后的分蘖数、株高及收获后的结实率、穗结实粒数、千粒重及产量等。结果表明:水稻淹水后，分蘖数与对照相比呈减少趋势，总体上，随着淹水深度加大、淹水历时加长，水稻分蘖数减少幅度加大；水稻受淹后与淹水前相比，株高的增长率高于对照增长率，总体表现为淹水深度愈深、淹水历时愈长，水稻株高增长率愈大，在一定程度上可以说明适度的淹涝胁迫对水稻植株生长具有刺激作用；不同淹涝胁迫均导致水稻减产，全淹没7 d减产最严重，龙稻18结实率、穗结实粒数仅68%、72粒，比对照明显偏低，减产率达66%，而绥粳18结实率、穗结实粒数、千粒重更是分别低至59%、42粒、17.5g，远低于对照，导致减产率高达81%，淹水深度1/3 h、2/3 h、3/3 h处理的两个品种平均减产率依次为39%、47%、62%，淹水持续3 d、7 d的平均减产率分别为43%、56%，可见随着淹水深度加深、淹水历时加长，水稻减产幅度加大；淹涝胁迫对两个供试水稻品种生长和产量的影响程度存在差异，比较而言，淹涝胁迫对绥粳18的影响重于龙稻18。     

早霜冻对水稻商品品质的影响

在调查水稻生长发育物候期和黑龙江省粮库各年收购水稻商品品质的基础上，采用统计分析和灰色系统分析方法，研究了黑龙江省早霜冻的发生规律和对水稻商品品质的影响，并提出了减轻水稻早霜冻害的具体对策和建议．     

水稻生产气象灾害危险性分析：—以湖南省常德市水稻生产为例

本文通过对研究区水稻气象灾害规律的研究和危险性评价,计算了不同等级的水稻综合风险率,为保险部门制定水稻保险费率提供了科学依据.     

试论洪涝对水稻的影响

洪涝灾害是我国主要的农业气象灾害之一，水稻遭受洪涝灾害的概率较大，研究洪涝对水稻的影响具有重要的意义。通过现场试验，对水稻不同生长阶段遭受洪涝灾害的影响和不同温度下遭受淹浸后的影响进行了研究，并用数理统计方法对水稻遭受淹浸后，其产量的一系列变化作了定量的分析。     

旱灾对水稻市场影响的评估

长江中下游地区是我国水稻主产区,该区域的旱灾将威胁到我国粮食安全。采用小波神经网络和逻辑增长模型建立了一个评估旱灾影响的干预分析模型,评估了2011年发生在该地区50年一遇的旱灾对我国主产区水稻市场的干预模式和影响强度。研究表明旱灾对我国主产区水稻市场的干预近似服从逻辑分布。旱灾发生时,市场价格并不会立刻大幅上涨,在旱灾持续约4个月后,市场价格才被快速拉升,之后逐渐过渡到平缓波动,最后市场价格刚性使得水稻价格维持在一个新的高位上波动。     

花期低温对寒地水稻颖花结实的影响

利用人工气候室在水稻开花期进行13℃,17℃,21℃和25℃等不同温度的处理,结果表明低温可降低水稻颖花的结实率,且不同品种水稻对低温的反应不同.低温的强度和持续时间与水稻颖花结实率呈明显的负相关关系,13℃气温持续12d,其颖花的结实率可降到30%以下.低温处理前、后开的颖花,其结实率随低温强度的加大和持续时间的延长而降低.     

洪涝对水稻的危害及其抗灾减灾的栽培措施

就洪涝灾害对水稻生长发育和产量的危害，及其影响水稻洪涝灾害的因素进行了综述，并讨论了水稻抗灾减灾的栽培措施，包括合理安排栽培季节种植耐涝品种、水稻耐涝栽培和灾后补救等。     

黑龙江省影响水稻安全生产的气象要素

在分析水稻安全生产条件的基础上，探讨了有关气象因素及灾害对水稻生长发育和产量的影响。重点分析了地区冷害的发生状况及干湿条件，在充分考虑黑龙江省地区气候特征、农业生产区域及品种熟性的基础上，确定了影响水稻安全生产的灾害和气象指标。利用多年气象资料，计算了黑龙江省各地的冷害发生机率及稻田干燥度指数等，通过指标对比分析，初步提出了黑龙江省水稻安全生产的区域划分，为水稻生产的防灾减灾提供了科学的气象依据。     

基于多时相HJ影像的水稻洪涝灾情和产量监测

洪涝灾害是影响水稻生产的重要逆境因子。利用多时相HJ卫星影像数据评估了2012年辽宁洪涝灾害对水稻的影响。类似于土壤线,首先基于洪涝浑浊水体像元建立了水体线WL(NIR=0.693 1RED+0.022 7),并以此定义水体浑浊指数WTI和垂直植被指数PVI来分别监测洪涝水体的泥沙含量和水稻作物产量,对PVI与地面实测产量数据进行了相关分析,建立了灾后水稻产量与PVI的线性回归方程Yield=50 279PVI-2 804.1。研究结果表明,泥沙含量越高,水稻受灾越严重,产量越低。WTI可用于监测洪水泥沙含量,PVI则与水稻产量具有极显著的相关关系(R2=0.965),洪涝灾害对水稻的影响不仅可以从水稻收获前的遥感影像进行估测,更能够在洪涝灾害发生后及时进行估测,对洪涝灾后的水稻实际生产具有一定的指导意义。     

黑龙江省水稻初霜冻灾害致灾因子危险性分析

根据黑龙江省水稻的生长发育期,以全省77个台站1961-2009年的逐日最低气温资料、霜冻历史灾情数据、社会经济资料、地理信息数据及作物生育期资料为基础,综合运用GIS空间分析和灾害风险评估数学方法,分析了黑龙江省初霜冻灾害的灾情特征,并根据霜冻灾害的形成机制,分别计算水稻生育期初霜冻发生概率及偏早初霜冻发生概率,进而确定了致灾因子,对致灾因子危险性进行分析与评估。结果表明:水稻初霜冻灾害发生的概率随纬度的增加大致呈增大的分布形势,大兴安岭、孙吴、逊克、嘉荫、伊春、嫩江、克山、拜泉、海伦等市县为高危险区,黑河大部、齐齐哈尔东部、绥化北部、尚志、穆棱、富锦为次高危险区,松嫩平原南部、三江平原大部、牡丹江南部为次低及低危险区。     

气候条件对中国水稻稻飞虱为害规律的影响

稻飞虱除了在海南、广东、广西、二南南部冬季有少量虫源存活外，在中国其它大部分地区常年均不能越冬，春秋季初始虫源主要来自于国外。越南是中国稻飞虱的主要初始虫源地，中国稻飞虱直接来自越南红河三角洲，而最初的虫源地为泪公河三角洲。入境后的稻飞虱每年均出现有规律的５次由南向北和３次由北向南的迁飞过程。暖冬使越南等境外或中国稻飞虱越冬区的稻飞虱迁入期提前，为害期延长．中国稻飞虱发生较重的年份大多出现在３—５月副高较强的年份．厄尔尼诺年的次年中国稻飞虱有可能严重发生。     

长江中下游地区高温热害对水稻的影响

以长江中下游地区的气象资料和水稻生长发育观测资料为基础,应用WOFOST作物模型模拟了不同发育时段高温热害对早稻和中稻生长发育及产量的影响,评估了长江中下游地区高温热害对水稻的影响程度.研究表明:高温主要影响早稻和中稻的孕穗、开花和灌浆,受高温影响减产程度依次为灌浆期最大,开花期次之,孕穗期最小;当高温强度和持续日数增...     

GIS支持下的广西早稻春季冷害区划研究

利用广西省90个气象台站1961-2006年气候资料和站点地理信息,建立了早稻冷害指标的空间分析模型;依托GIS软件平台,利用1:25万广西基础地理背景数据,按照1km×1km细网格推算出早稻冷害指标的空间分布;运用GIS技术划分出广西早稻低温冷害中无冷害、轻度冷害、中度冷害和严重冷害的4个区域的分区结果,并对区划结果进行了评述和建议.     

中国农业气象灾害对作物产量的影响

根据中国主要作物产量、受灾面积和气象条件等相关资料，详细分析了全国主要农业气象灾害的分布地区、季节特点及变化特征。结果表明：干旱、洪涝和冷冻害是影响作物产量的主要气象灾害，而各种灾害均有明显增加的趋势。旱灾是最严重的灾害，受灾面积是洪涝面积的2．3倍。分析了全国主要农业气象灾害对作物产量的严重影响，玉米和大豆产区主要是旱灾，早稻和晚稻产区主要是冷害和洪灾，一季稻和棉花产区主要是洪涝和旱灾，冬小麦和油菜产区的严重减产主要受冻害影响。     

安徽省农作物干旱损失动态评估模型及其试用

利用安徽省78个气象站1971-2005年资料,采用FAO Penman-Monteith模型和一季稻作物系数计算作物需水量,得到针对一季稻的农业干旱指标;在分析了1980年以来一季稻主要发育期变化不大的基础上,利用多年农业气象观测资料,采用詹森乘法作物-水分模型新解法进行一季稻干旱敏感性系数分解,得到一季稻逐旬敏感性系数;建立了基于农业干旱强度、作物敏感性和区域脆弱性的一季稻旱灾损失评估模型。试用结果表明,模型的相对误差大部分为20%～35%,绝对误差为2.9～4.0,基本满足业务应用。由于各地水稻品种不同,抗灾能力也有差异,因此模型误差仍偏大,需进一步修正模型,并加强抗灾能力对减轻灾害损失贡献的研究。     

淮河流域旱涝易发区农田的陆气相互作用——CO_2通量、能量交换和水汽输送的季节变化特征

利用淮河流域旱涝易发区的安徽省寿县农田下垫面陆气相互作用观测试验资料,重点分析观测期内CO2通量、能量交换和水汽输送的季节变化,并讨论了与此有关的辐射分量通量、下垫面反射率、波恩比、能量闭合守恒、土壤温度和土壤湿度的季节变化。结果表明:CO2通量、能量分配受地表农作物长势影响明显,其中,水稻灌浆、成熟期,被稻田吸收的CO2通量最大可超过2 mg.m-2.s-1,潜热通量达到正的极大值。稻田光合作用最旺盛时期吸收的CO2通量和释放的潜热通量均大于小麦田光合作用最旺盛时期的对应量。较大土壤热通量对应于较低的土壤水含量。试验观测期的下垫面平均反射率为0.14。作物生长期,稻田表面潜热是下垫面吸收能量的主要消费者,小麦田表面潜热和感热相当。能量闭合率ε的变化范围为0.4~1。     

东北地区水稻热量指数预测模型

利用1961-2000年的逐月气温资料,计算了东北地区3省和全区水稻的热量指数.通过对热量指数和大气环流资料的统计分析,建立了6个预测水稻热量指数的预测模型和1个集成模型,各模型都能较好地预测东北地区各省及全区的水稻生长发育期间的热量状况.检验结果表明,所有模型的准确率较高,且稳定性较好.7个模型预测辽宁省、黑龙江省、吉林省和全区水稻热量指数的平均准确率都在90%以上,其中辽宁省的准确率最高,都在97%以上,预测效果最好,黑龙江省的平均准确率最小,但也都在91%以上.从不同类型的模型来看,集成模型的预测效果最好,准确率最高.