近50年华北平原干热风时空分布特征

干热风是影响华北平原冬小麦生长发育及产量形成的重大农业气象灾害之一,利用华北平原48个站点1961-2008年的逐日气象资料,分析了近50年来各站点的干热风(高温低湿型/雨后青枯型)日数及区域分异规律,结果表明:就地理空间而言,华北平原干热风日数总体上呈现中部高南北低的分布趋势;在发生时间上,除南部个别地区有增加的趋势外,大部分区域干热风日数呈明显的递减趋势。进一步的分类研究则表明:高温低湿型的与干热风总体时空分布趋势相近,而雨后青枯型虽然也呈下降趋势,但下降幅度远小于干热风总体情况,并且在南部、西北部日数反而呈现增加趋势。了解干热风的时空分布特征,可为进一步建立干热风监测预警模式奠定一定的理论和应用基础,并可为当地农业生产决策提供参考。     

基于综合强度指数的黄淮海地区干热风灾害时空特征

干热风是影响黄淮海地区冬小麦后期生长和产量形成的重大气象灾害之一,本研究基于干热风综合强度指数(CID),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,分析了该地区干热风强度的时空变化特征。完成了过去55 a区域干热风年型的反演,表明黄淮海地区有半数以上的年份会出现区域性干热风灾害,55 a间分别有21 a、10 a达到轻度、重度干热风强度等级,其中1961、1965和2001年的强度分列前3位。干热风年型机遇的地理分布,河南中部和北部、山东中西部、河北和京津大部≥3遇/10 a,其中河北中南部、北京南部、山东北部、河南北部部分地区超过5遇/10 a,是干热风重点防范区域。从年际变化来看,黄淮海地区干热风强度总体呈减轻趋势,其中在干热风多发区、危害集中区减轻趋势更明显,表明研究区域内干热风威胁总体在减轻。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,2001年和2014年小麦灌浆期间,黄淮海地区均出现了持续时间较长、重度干热风面积较广的干热风天气,成为进入21世纪以来两个典型的干热风年,因此对干热风的防御仍要给予高度重视。     

黄淮海地区干热风灾害致灾因子时空特征分析

黄淮海地区是我国冬小麦主产区,也是干热风灾害危害最重、影响最广的地区,本研究利用黄淮海冬麦主产区81个站点1961-2017年的逐日气象数据和冬小麦生育期资料,分析了该地区小麦成熟期和干热风致灾因子的时空变化特征。在81个测站中,有23个成熟期提前趋势显著或极显著,但大部地区成熟期变化趋势不显著,有63%的站点未通过显著性检验。对干热风致灾因子达标日数和相似系数的分析表明,达到干热风灾害阈值的概率依次为14:00风速>14:00相对湿度>日最高气温,最高气温是形成干热风的主要限制因素,轻干热风的发生最高气温和相对湿度起主要作用,重干热风则是高温胁迫起决定作用,低湿条件使胁迫加重,风速只起辅助作用。揭示了该地区干热风危害总体减轻的气象条件基础,即干热风3要素表现为最高气温略降、14:00相对湿度略增、14:00风速明显减小的特征,3要素均向有利于减轻干热风发生的方向变化,对于冬小麦籽粒灌浆和产量形成是有利的。但灌浆成熟期内最低气温的显著升高,意味着气温日较差减小、小麦夜间呼吸消耗增大,对其干物质积累和产量形成带来潜在不利影响。     

河南小麦生产农业气象灾害风险分析及区划

根据农业气象灾害风险分析理论，以河南省小麦生产为例，在辨识对小麦产量影响较大的农业气象灾害风险要素和风险源的基础上，通过构造灾度函数，运用EOF和概率等分析方法，分析了河南省小麦生产中的3种主要农业气象灾害——麦播旱涝、晚霜冻、干热风与青枯雨的发生规律及其对小麦产量的定量影响程度与风险概率。在此基础上，运用多因子综合风险指数模型，对河南省小麦生产农业气象灾害风险进行了综合区划，为农业气象灾害风险探讨了一条新的定量分析及区划技术体系。分析发现，干热风与青枯雨是影响河南省大部分地区小麦高产稳产的主要灾害，其次是晚霜冻危害，第三是麦播时旱涝灾害，但总体上河南省小麦生产的农业气象灾害风险并不算太高，只要采取一定的防御措施，不会在根本上影响小麦的高产稳产。     

早稻高温热害强度指数构建及气候危险性评价

为了对旬、年等时间尺度早稻高温热害进行定量化对比分析,以及对江南华南早稻区高温热害气候危险性进行时空细化分析评估,本文基于早稻高温热害行业规范,通过匹配1981—2016年江南华南早稻高温敏感发育期与高温天气过程,形成高温热害过程数据库;在此基础上,考虑不同等级高温热害达标强度、有效天数以及可能影响权重,构建了早稻高温热害强度指数;此外,基于旬高温热害强度分级以及不同强度等级出现概率加权,构建了旬高温热害气候危险性指数并分析了江南华南早稻区6—7月逐旬高温热害气候危险性。1981—2016年江南和华南早稻高温热害强度的变化分析结果表明,6月下旬、7月上旬以及抽穗至灌浆期高温热害强度指数呈现增强趋势,而7月中旬江南大部地区高温热害强度指数呈现减弱的趋势。2003年和2013年两个典型高温热害年份相比,2003年高温热害范围较大,其中7月上旬高温热害范围扩大且强度突增;2013年高温热害范围和强度整体较2003年偏小,但高温热害出现较早,6月中旬湖南东部、江西大部即出现了高温热害,这与当时出现了较大范围的高温天气以及该地区早稻较早进入了抽穗期是共同关联的。江南华南早稻区6—7月逐旬高温热害的气候危险性分析结果表明,7月上中旬为江南、华南早稻高温热害危险性最高的两旬,并且江南早稻高温热害的气候危险性整体大于华南地区;7月上旬湖南中部的部分地区、江西中部和东北部、浙江中部和福建中部等地为高温热害高危险区;7月中旬江西中部高危险性区域明显收缩,但浙江中部高危险性区域扩大。本文所研建的高温热害强度指数可以为任意时段或旬、月和过程等特定时段高温热害评估提供定量化评价技术方法,江南华南逐旬高温热害气候危险性评估可为细化的早稻高温热害防御和风险规避提供理论依据。     

1981-2000年水稻生长季相对极端高温事件及其气候风险的变化

在全球气候变化背景下,研究作物生长期发生的相对极端温度的时空变化格局和气候风险的变化是非常必要的.从近20年的逐日温度观测资料中提取水稻开花期的相对极端高温事件信号,进而对这些相对极端高温事件发生的频率和强度进行了分析.结果表明:20世纪90年代和80年代相比,长江以北单季稻开花期高温频率增大,其强度减小,这一区域受高温胁迫造成的减产年份增多,单季稻气候风险增大.长江流域以南早稻大部分站点生长关键期高温频率和强度呈增大趋势,双季早稻气候风险增大;四川平原大部分站点无明显变化;华南早稻大部分站点生长关键期高温频率和强度的减小的幅度相对比较大,这一区域受高温胁迫造成减产的年份减少,双季早稻气候风险减小.     

基于GIS的华东地区高温灾害危险性分析

基于高温灾害危险性分析基本思路,运用Pearson-Ⅲ型概率模型进行高温强度—频率估算;借助ArcGIS地统计分析和栅格重分类工具开展华东地区高温灾害危险性评估与分区。研究表明:100年一遇情景下,华东7省市高温强度分布在0～73.25 d/a,且以35～65 d/a最为集中;高温灾害强度在空间上呈现出"中心—外围扩散"模式,即以福建省的南平和永安为高温中心,依次向外围递减;到江苏省和山东省则出现明显的高温"低值"区域。高温高危险等级分布在江西、福建和浙江交汇区域,低危险等级广泛分布在江苏、安徽和山东等地;随着重现期降低,高温危险等级逐渐降低,高危险区域面积逐渐减少。     

基于REOF的四川省高温热浪时空分布特征分析

本文采用高温热浪的国家标准计算四川省155个站点1959—2016年5~9月逐日热浪等级并统计热浪天数,采用REOF分析研究四川省高温热浪的时空变化特征,用"取最小分类值法"将四川高温热浪划分为盆地盛夏热浪区、盆周盛夏热浪区、攀西南部初夏热浪区、盆南盛夏热浪区和常年无热浪区5个区域。结果表明:(1)四川省高温热浪自20世纪90年代以来呈明显增多趋势,其间2006年和2016年尤为显著;(2)四川高温热浪具有明显的地域特征,以盆地盛夏热浪区范围最大、高温热浪强度最强,其次是盆周盛夏热浪区,攀西南部初夏热浪区和盆南盛夏热浪区范围较小;(3)各个热浪类型区域的阶段性变化有所不同,盆地盛夏热浪区20世纪60—70年代高温热浪有增多的趋势,80—90年代前期高温热浪偏少偏弱(受凉夏影响,其它各区类似),1995年开始高温热浪增多增强趋势十分明显;盆周盛夏热浪区,1998年以前少有高温热浪,1998年以后增多增强,2016年高温热浪罕见;盆南盛夏热浪区20世纪60年代至70年代高温热浪趋弱,80年代和90年高温热浪天气较少,2003年以后增多增强,2013年高温热浪尤为突出;攀西南部初夏热浪区,2005年以前出现高温热浪的机率较小,2005年以后明显增多增强,2014年强高温热浪最强。     

近50年中国汛期暴雨旱涝的分布特征及其成因

利用全国160个站点的汛期降水量资料，采用EOF展开并结合聚类相似方法分析了我国汛期旱涝的分布类型和暴雨雨量对每个雨型的多雨带位置和强度的贡献，还探讨了我国汛期主要雨型的500hPa大尺度环流背景。对暴雨和雨型的研究结果表明：主要多雨带中心区域与暴雨总量的显菩正距平区域有很好的一致性，这说明我国汛期8个主要多雨带类型的多雨中心主要是由频繁的暴雨造成的。     

基于GIS的河南省冬小麦干热风风险评估及区划

干热风是影响河南省冬小麦后期生长发育及产量的重大农业气象灾害之一,对小麦安全生产造成严重威胁。根据冬小麦干热风国家气象行业标准,基于河南省冬麦区(18个地市)1980-2014年的逐日地面气象观测数据和耕地面积、冬小麦播种面积和产量、灌溉面积等统计资料,利用AHP(层次分析法)和WCA(加权综合评价法)构建以危险性、易损性、敏感性和抗灾能力为主要指标体系的小麦干热风综合风险评估模型,对河南省的干热风风险进行全面评估;并在GIS技术支持下,对其风险分布进行区划和制图表达。结果表明:河南省干热风高风险区域主要分布在驻马店、许昌、豫东商丘、开封和豫北安阳、鹤壁等地;中等风险区域主要位于南阳中东部、周口、豫北新乡、濮阳以及郑州东部和洛阳北部的部分地区;河南西北部济源、焦作以及豫西三门峡和洛阳、豫中部平顶山和漯河、信阳西部等地为干热风低风险区域。     

基于随机森林的旱灾损失模型构建与应用——以河南省雨养小麦为例

定量刻画致灾因子和产量损失率之间的关系可以为农业灾损快速评估及风险评价、区域防灾减灾工作提供服务。以雨养小麦为例,筛选河南省雨养为主的县(有效灌溉面积占耕地面积比例大于等于0.6的县)为研究区。对研究区的历史小麦产量数据进行时间序列分解,得到趋势产量,进而计算产量损失率。基于游程理论利用小麦生育期内不同时间尺度的标准化降水蒸散指数(SPEI)进行河南省干旱事件的识别和特征分析。筛选出小麦减产且生长季内发生干旱的年份所对应的小麦损失率和SPEI数据构成样本数据。利用随机森林建立多尺度SPEI和小麦损失率之间的模型,并进行精度验证。研究结果显示:①河南省耕地范围上不同时间尺度的SPEI总体呈现干湿一致的趋势。河南省冬小麦全生育期识别出的干旱历时和干旱强度年均值的分布具有一致性。②本文建立的损失模型的平均绝对误差为0.069,均方根误差为0.083,模型精度能够满足产量损失预评估的要求,可以为产量损失快速评估提供参考依据。     

河北小麦白粉病流行的气象指标研究

以河北省中南部小麦白粉病发生较重的麦区为例，利用白粉病观测资料与区域病情调查资料和气象资料，采用合成分析法、秩和检验法进行了小麦白粉病关键气象影响因子的筛选和预测因子临界值的确定；建立了预测因子指标。基于灾变规律关键时方法，建立了白粉病发生程度的预测指标模型，并对区域小麦白粉病年度发生程度进行了拟合、外延预报。结果表明，10年拟合预报中仅有1年偏差1个等级；2年外延预报结果与实际发生情况完全一致。对1995—2007年，白粉病轻度发生年份的预测准确率为100％，流行年份的预测准确率为83％，模型的总预测准确率达90％以上。     

基于多指标综合降水指数的安徽省暴雨灾害的时空演变

基于安徽省77个气象站点1973—2017年件暴雨事件的雨量、频次、强度、贡献率、持续性等特征,通过与实际灾情比对构建了的多指标综合降水指数,以此探求了研究区暴雨灾害的时空演变。主要结果表明：鉴于大暴雨累积量、暴雨最长持续日数、最大过程降水量与实际雨涝灾情统计数据的线性关联最好,由其构建了适用于研究区风险评估的暴雨灾害指数(RDI);基于RDI空间分布的年代际变化,安徽省暴雨灾害的高风险区域主要分布在江淮之间的大别山地区、长江以南的皖南地区、沿淮地区的西部;安徽省暴雨灾害呈现出一定的增强趋势,特别是呈现显著增加趋势的站点主要集中在沿淮地区;暴雨灾害等级与环流指数呈现出显著的时滞相关性,特别是前冬期西半球暖池指数的数值偏高表征着来年汛期安徽省高危害的暴雨灾害。     

基于游程理论和Copula函数的辽宁省农业气象干旱特征研究

基于辽宁省近30年的气象站点逐月气候数据,计算SPEI-3指数作为农业气象干旱指标,利用游程理论对辽宁省的干旱特征变量进行识别,使用Copula函数同时从站点尺度和区域尺度对辽宁省干旱特征的联合分布和重现期进行了分析。结果表明:Frank-Copula函数对辽宁省农业气象干旱特征变量联合分布特征模拟效果最好;在相同干旱历时和干旱强度的条件下,各站点的联合重现期比单变量重现期小。干旱事件多集中在干旱历时小于4个月,干旱强度小于3的情况下发生;辽宁省不同干旱类型发生概率由高到低的排序为:季内中旱、跨季中旱、月内轻旱、半年以上重旱、月内中旱、季内轻旱。其中在季内中旱、月内轻旱和月内中旱的情况下,辽西地区发生干旱的概率最高;当干旱历时保持一致,随着干旱强度的增加,其最大最小联合重现期有明显增大的趋势;而当干旱强度保持一致,随着干旱历时的增加,不同干旱等级下联合重现期的变化规律不一致。     

厄尔尼诺事件对中国沿海地区水汽变化周期的影响

厄尔尼诺事件导致极端天气频发,中国沿海城市较多,分布有不同的气候类型。该文开展厄尔尼诺事件对中国沿海地区水汽变化以及变化是否存在空间差异的分析。基于CMONOC中国沿海地区的GNSS水汽时间序列,综合厄尔尼诺事件(I_EP、I_CP)指数,利用快速傅里叶变换和小波变换方法,从频域和时域开展GNSS水汽时序变化分析,分析东部型与中部型厄尔尼诺事件对中国沿海地区水汽变化的影响。研究发现：GNSS水汽异常值的出现与相应时段的厄尔尼诺事件存在对应。东部型厄尔尼诺(I_EP)与大部分GNSS站点水汽的相关性为正相关;中部型指数(I_CP)与GNSS站点水汽的相关性为负相关。厄尔尼诺事件对水汽变化周期的影响,日周期变化较小,在5 d和10 d周期,东部型厄尔尼诺与中部型厄尔尼诺事件影响下的水汽周期小于正常时段的水汽周期。     

长江流域一季稻高温热害分布特征及风险分析

基于长江流域一季稻区75个农业气象观测站观测数据和逐日气象数据,建立典型高温年份一季稻灾损和高温热害表征因子关系,筛选关键致灾因子、构建高温热害致灾等级指标,分析一季稻热害致灾时空分布规律。以多种分布函数对高温致灾因子序列进行拟合,筛选最优分布函数,综合热害强度及其风险概率进行高温热害致灾风险分析。结果表明:一季稻高温热害致灾程度与高温过程的日最高温度关系显著,以38.9℃、39.5℃、40.2℃、41.5℃为轻度、中度、较重、重度致灾热害的阈值。20世纪60至80年代致灾热害发生范围和次数减少,90年代稍有增加,21世纪后明显增大;致灾热害基本以轻度、中度和较重等级为主,80年代发生站次较少,重度致灾热害发生较少、21世纪后明显增加。重庆中部和北部为高温致灾热害发生的高频区。综合致灾强度和风险概率的致灾较高风险区主要集中在重庆和四川盆地东部地区。整体看,一季稻高温致灾热害范围和强度将呈扩大增强的趋势,需采取一定防范管理措施以应对气候变化、保障粮食稳产高产。     

冬小麦旱灾风险评价的指标体系构建及应用——基于2009年北方春旱野外实地考察的认识

2009年2月初,我国北方冬麦区遭受了数十年未遇的严重干旱。基于野外实地考察,判断本次干旱对冬小麦造成的实际影响比气象统计与遥感监测结果要轻,同时因纬度、地貌类型、微地貌和田间管理水平的不同而呈现出明显的区域差异。在此基础上,提出应在已有的旱灾致灾指标（气象干旱）基础上,综合考虑地带性、地貌、水库等孕灾环境指标和田间管理水平等灾害适应指标来构建冬小麦旱灾风险的综合评价指标体系。并以北方冬麦区为例,选取SPI、地貌类型、DEM和水库缓冲区等指标得到的旱灾综合风险等级与实际旱情存在较高的吻合性。研究可为高风险区的冬小麦旱灾风险防范提供理论依据和案例支撑。     

广西夏季旱涝分布规律及同期500hPa环流特征

利用1961-2006年6-8月广西88个站点的逐月降水资料,采用Z指数定义方法,对夏季降水进行了旱涝等级划分.采用EOF分解对旱涝等级场展开分解,得出广西夏季的旱涝时空分布和年代际变化特征.分析结果表明:全区性偏涝或偏旱是夏季旱涝分布的主要型态;时间系数出现极大或极小值的年份与广西发生干旱或洪涝的年份有着很好的对应关系;第1特征向量时间系数旱涝交替明显,20世纪80年代绝大多数年份时间系数为正值,以偏旱为主,90年代以后,绝大多数为负值,以偏涝为主.     

油茶气象灾害普查和风险区划研究——以湖南为例

基于2006—2016年湖南油茶测产数据和同期临近气象站逐日气象观测数据,采用极端天气气候事件影响判识、气象灾害指标独立性检验和相关检验等方法筛选构建湖南油茶主要气象灾害指标;采用气象灾害发生概率与油茶减产率乘积之和构建气象灾害综合指数,基于1961—1990年、1991—2020年湖南500 m×500 m历史气象资料小网格数据和2021—2050年气候变化预估网格数据,分别统计各网格点气象灾害综合指数,绘制不同气候背景下油茶气象灾害综合区划图和油茶气象灾害综合风险区划图。结果表明：影响湖南油茶的主要气象灾害为春梢萌动期低温多雨、盛花期低温阴雨、幼果期低温、果实膨大高峰期干旱、油脂转化和积累高峰期高温、果实成熟期阴雨,综合影响等级除高山区外,大部地区为气象灾害低影响区,对湖南大力发展油茶有利。通过该研究方法得到的结果较现有研究有了新的发现：(1)气象条件对油茶产量的影响需从当年追溯至上年的春梢萌动期;(2)油茶果实膨大高峰期干旱指标有效降水日数较降水总量更重要;(3)油脂转化和积累高峰期的主要气象灾害是高温;(4)在气候变化大背景下,油茶气象灾害高影响等级在减轻,但中、低风险区范围明...     

江南地区茶树高温热害时空分布特征及风险区划

为研究江南茶区茶树高温热害的时空演变特征及其风险区划。利用江南地区87个气象观测站1957-2007年逐日气象资料,结合前人研究成果,提出了茶树高温热害致灾的气象指标;利用Matlab,Arc GIS9.3及小波分析法统计并分析了51a高温热害的时空分布与多时间尺度变化规律;根据灾害等级发生的频次及强度,构建了高温热害风险指数,并利用该指数对江南地区茶树进行了风险区划。结果表明:(1)江南地区茶树轻度、中度、重度、总热害分布差异显著,基本上呈现南高北低的态势。(2)分析期内,各级灾害年际变化幅度大,呈现出先减小后增加的趋势。(3)各等级灾害存在明显的多尺度特征。(4)茶树高温热害发生的高值区主要分布在浙江金华—龙泉—衢州一带、江西景德镇—樟树—宜春以南大部分地区。该研究结果可为我国南方茶树种植布局和气象灾害防御提供参考。