基于APSIM模型的春玉米生育期旱灾损失敏感性定量分析

作物不同生育期旱灾损失敏感性研究对于提高农业干旱监测准确率、采取合理的农业抗旱减灾措施等有重要意义。干旱发生时,农业用水被压缩,充分利用当前可用灌溉水量以取得较好的作物产量效益是农业抗旱减灾中的重点。目前已有研究大多从水分胁迫试验出发,分析不同干旱胁迫对作物产量的影响,定性分析作物各生育期旱灾损失敏感性。由于农田试验样本有限,无法从统计手段定量研究作物旱灾损失敏感性。该文利用作物模型模拟的方法,基于历史数据设置干旱情景,模拟春玉米生长,研究不同生育期干旱胁迫与产量关系。选取典型年,通过历史气象数据替换典型年不同作物生育期同期气象数据的方法,构造典型年不同生育期干旱情景,驱动作物模型,模拟春玉米生长过程及产量。选用标准化降水指数(SPI)识别干旱程度,建立不同生育期SPI与产量之间定量统计关系,利用SPI变化所引起的产量变化率构建旱灾损失敏感性指标,定量评估春玉米不同生育期旱灾损失敏感性。结果表明:(1)不同生育期阶段发生不同程度干旱对产量的影响差异较大。其中拔节-抽雄、开花-吐丝旱灾损失敏感性较大,播种-七叶以及乳熟-成熟阶段敏感性较小。在典型正常年景下,春玉米播种-七叶、拔节-抽雄、开花-吐丝以及乳熟-成熟阶段的旱灾损失敏感性指数分别为90.5、804.7、772.5和401.9。(2)不同典型年水平下,春玉米旱灾损失敏感性差异明显,其中典型干旱年各生育期阶段旱灾损失敏感性最大,典型丰水年各生育期阶段旱灾损失敏感性最小;典型干旱年、正常年和丰水年春玉米生育期平均旱灾损失敏感性指数分别为862.7、518.9和35.2。(3)典型丰水年景下,即使是抽雄、开花-吐丝期春玉米产量形成关键阶段发生严重干旱,春玉米产量影响较小,表明春玉米单个生育期受旱,相邻生育期水分充足时,产量受到明显的水分补偿作用。     

玉米延迟型低温冷害的动态监测

利用东北3省51个气象站1961—2000年的资科分析了玉米延迟型低温冷害出现的频率，以及各发育期的进程与低温冷害的关系。结果表明：在低温冷害年，苗期、七叶期、抽雄期和成熟期拖后大于等于5天发生低温冷害的可能性分别为75％，89％，92％和100％。通过分析多年的分期播种资科，分别给出了播种到出苗、出苗到抽雄、抽雄到成熟的指标。根据这些热量指标和推算出的玉米的发育进程对其进行了动态监测，利用作物生长动态统计模型和生长动力模型进行了玉米生长量的计算，通过与高温年和正常年进行比较，即可对玉米生长量进行监测。     

基于积温距平的玉米冷害动态评估及其与玉米产量的关系

利用1980-2014年黑龙江省15个玉米农业气象观测站的资料,基于中华人民共和国玉米冷害评估气象行业标准规定的≥10℃积温距平指标,对玉米3个发育关键时期出苗-七叶期、出苗-抽雄期、出苗-乳熟期的冷害进行动态判识,并分析其时空演变特征,同时应用统计方法分析积温距平与玉米实际单产的关系。研究结果表明:11980-2014年间,玉米3个发育时期内的冷害年数在7~17年之间,冷害发生对气候变暖趋势具有明显的响应;21980-2014年间研究区玉米3个发育时期冷害的发生随时间呈减少趋势,1990年代中期以前为高发期,之后冷害发生频率下降。空间分布上,冷害呈现北多南少特征,并具有群发性、区域性和局地性特点;31980-2014年间,研究区玉米3个发育时期的≥10℃积温距平具有16年左右的周期变化,总体表现为1995年以前偏冷,之后偏暖,其中玉米出苗-七叶期积温距平存在最近几年偏冷的趋势;4研究区67%的站点≥10℃积温距平与玉米实际单产存在显著或极显著的相关关系,积温距平为100~200℃·d,利于玉米高产;5≥10℃积温距平指标赋予玉米冷害判识指标生物学和农学意义,充分表征玉米不同发育时期热量需求与供给的关系,有效提升作物冷害判识的客观性。     

不同程度的干旱对华北夏玉米生物量的影响

出苗-拔节期是玉米营养生长的主要阶段,研究出苗-拔节期干旱对玉米生物量的影响至关重要。利用2013-2015年山东夏津、河北固城和山西运城三个试验点夏玉米大田控水试验资料,研究了华北夏玉米出苗-拔节期重度干旱(T1,土壤湿度40%),轻度干旱(T2,土壤湿度40~60%)及正常状态(CK,土壤湿度60%)对玉米生物量的影响。结果表明:(1)出苗-拔节期不同程度的干旱对于夏玉米各生物量指标具有不同程度的影响,总体表现为重度干旱(T1)轻度干旱(T2)正常状态(CK);(2)叶、茎、根对出苗-拔节期干旱的响应不同,叶、茎、根的鲜重的敏感性高于干重;茎对干旱的敏感性最大,其次为叶,根最小;(3)出苗-拔节期不同程度干旱使生物量指标损失率不同。T1与CK相比,损失率平均为60%,T2与CK相比,损失率平均为46%。     

黑龙江省玉米生长期冷害与干旱混合发生对产量的影响

基于1981-2016年黑龙江省玉米农业气象观测站资料,利用国家气象行业标准中≥10℃积温距平、水分亏缺指数(K_(CWDI))指标分别判识玉米出苗-抽雄期冷害、干旱,规定同一站点同一年份内冷害、干旱均有发生为2种灾害混合发生,分析其时空分布特征,以逐步回归方法构建积温距平、K_(CWDI)与玉米单产的关系,并探讨2种灾害混发逆境对玉米产量的影响。结果表明:1981-2016年间,研究区玉米出苗-抽雄期≥10℃积温距平对气候变暖具有明显响应,呈显著增加趋势(P0.01),空间上呈北低南高特征;K_(CWDI)随时间呈波动式下降变化(P0.05),空间上表征为西多东少趋势,较好反映研究区水分资源配置特征;在分析期内,各站玉米出苗-抽雄期冷害、干旱混合发生年数为2～12年,研究区累计发生94年,两种灾害混合发生随时间呈减少趋势,1990年代中期以前密集发生,之后发生频率下降,空间上,两种灾害混合发生表现为由西至东减少趋势,松嫩平原西部为频发区;玉米出苗-抽雄期≥10℃积温距平、K_(CWDI)与玉米单产存在显著或极显著的相关关系(P0.05或P0.01),≥10℃积温距平下降、K_(CWDI)增大,玉米产量呈下降趋势;玉米出苗-抽雄期冷害与干旱混发逆境对玉米产量以负效应影响为主。     

基于CERES-Maize模型的吉林西部玉米干旱脆弱性曲线研究

自然灾害风险(Risk)是灾害损失的可能性,主要取决于致灾因子、脆弱性、暴露性以及防灾减灾能力四个因素。脆弱性(Vulnerability)衡量承灾体遭受损害的程度,是灾损估算和风险评估的重要环节,是致灾因子与灾情联系的桥梁。在全面收集研究区气象、土壤、土地类型、田间管理数据等资料的基础上,以吉林西部玉米干旱灾害作为研究对象,选取了吉林西部2001年、2002年、2004年以及2006-2009年7个案例干旱年的干旱致灾强度作为输入,运用CERES-Maize模型,模拟和计算出不同干旱致灾强度下不同生育期对最终产量起主要影响的关键指标的损失率,并且拟合出脆弱性曲线。结果表明,脆弱性对最终产量影响由高到低的生育期为抽雄-乳熟期、拔节-抽雄期、乳熟-成熟期、出苗-拔节期。研究结果可以为旱灾损失的快速评估、区域农业干旱灾害风险评估以及预警提供依据,为区域防灾避灾与管理工作提供科学依据。     

近55 a吉林中西部玉米生长季旱涝时空特征分析

玉米是吉林中西部地区的主要粮食作物,明确该地区玉米旱涝灾害的时空变化特征,有利于该区域制定防灾减灾应对措施。本文采用M-K突变检验法、线性趋势分析法和IDW反距离加权法,基于水分盈亏指数(CSWDI)和旱涝等级,揭示吉林中西部地区近55 a玉米生长季旱涝时空分布特征。结果表明:玉米需水量和有效降水量在抽雄-乳熟期最大;出苗-拔节期水分盈亏指数区域性差异最大,旱涝交替现象最为频繁;中旱及以上频率分布空间上趋于一致,均为由吉林西部向中部递减;出苗-拔节期,中涝及以上频率分布具有明显的区域性,其频率值范围在0~15%之间,由吉林西部向中部递增,其余三个生育期,中涝及以上频率值较低。纵观整个生长季,吉林中西部地区玉米更易受旱灾的影响。     

东北玉米低温冷害时空分布与多时间尺度变化规律分析

利用东北地区48个农业气象观测站1961-2010年逐日温度资料和近20多年玉米生育期资料,基于热量指数构建生育阶段冷害指数,采用EOF分析、Mann-Kendall法、子波变换等方法系统分析了近50年东北玉米4个生育阶段低温冷害时空分布及周期特征。结果表明:整个生育期全区平均冷害强度呈极显著的减弱趋势,地区间冷害变化趋势呈现差异化特征,冷害强度减弱趋势由西南向东北方向呈阶梯状递增;4个生育阶段冷害指数EOF第一模态均呈冷害空间变化趋势一致的特征;冷害强度呈较明显的减弱趋势,第1到第4生育阶段减弱趋势逐渐增大,突变均发生在1990年代中期;冷害强度具有较强的周期性,出苗—七叶、出苗—抽雄存在明显的23、25年周期,出苗—乳熟、出苗—成熟均具有较明显的3年周期振荡。     

东北玉米低温冷害监测预测系统——在黑龙江省的应用

利用东北玉米低温冷害监测预测系统预测分析了黑龙江省1971-2006年各年热量年型,计算了哈尔滨市1984-2006年玉米抽雄期的冷害发生概率,同时采用以5-9月平均温度和的距平作为低温冷害指标的方法计算了1971-2006年低温冷害的发生状况.结果显示,上述两种方法计算得到的低温冷害的年份与历史实况基本相符.通过对比分析发现,有81%的年份两种方法计算的结果一致,且在低温年玉米抽雄期的冷害发生概率均较大,说明东北玉米低温冷害监测预测系统在黑龙江省的应用效果较好,可为防灾减灾提供科学参考.     

东北地区玉米冷害预测评估模型改进研究

考虑到东北气候变暖和玉米种植范围扩大的事实，利用大量的长期观测资料，详细分析了东北玉米模型作物发育参数的时空变异特点，进行了玉米模型发育参数的区域划分，得到了反映发育特性的晚熟、偏晚熟、中熟、中早熟和早熟5个品种的熟性类型区。改进了模型发育参数，采用以年代平均发育期间累积CHU为指标的变化的发育参数，克服了气候变暖对发育参数的影响，取得了较好的模拟效果。根据作物生育过程的前后连续性和气象条件影响的复杂多样性，建立了考虑抽雄期延迟、抽雄以后热量条件和储存器官干重变化的动态、综合冷害指标，取得了有益的进展。改进后的模型和冷害指标对东北地区玉米延迟性冷害的历史拟合准确率达到95．6％，技巧评分89．5％，较原有单一指标对冷害的历史拟合率和预报检验效果有明显的改善，可应用于东北区域玉米冷害的预测和评估。     

基于作物水分亏缺指数的吉林省玉米不同生育时段干旱特征分析

利用吉林省1961-2015年46个气象站的逐日气象数据,结合Penman-Monteith方程,计算玉米生育期逐旬需水量(Et_c)、降水量以及作物水分亏缺指数(CWDI),根据干旱等级指标计算逐旬不同等级干旱频率、平均干旱强度以及干旱风险指数,并分析其空间分布和时间变化特征。结果表明:从玉米生长季水分供需状况看,西部地区整个玉米生长季水分亏缺最严重,玉米易遭受干旱威胁,中部发生干旱的威胁次于西部地区,东部发生干旱的威胁最小。西部地区干旱发生频率最高,其次是中部,东部地区干旱发生频率最低,平均干旱强度和干旱风险指数与此有相同的分布特征。各等级干旱基本上是在玉米生长的前期和后期发生频率较高,而在玉米生长的关键期,发生频率相对较小。除个别情况,各时段基本是轻旱发生频率最高,其次是中旱,而重旱发生频率较低,特旱发生频率最低。代表站各时段水分亏缺指数年际变化基本是中前期呈减少趋势,中后期呈增加趋势。不同时段各等级风险区空间分布也存在差异。     

黄淮海地区夏玉米花期阴雨灾害风险区划

黄淮海地区为我国夏玉米主产区。夏玉米花期若遇连阴雨灾害将导致玉米减产,造成严重的经济损失。选取黄淮海地区(包括北京、天津、河北、河南、安徽、山东)1971-2011年7-8月的日降水量、日照时数等气象资料,及土地利用类型等数据,采用层次分析法和加权综合评价法,结合GIS空间技术,对黄淮海地区夏玉米花期阴雨灾害进行了风险区划。结果表明:黄淮海地区夏玉米花期阴雨高危险性地区主要分布在黄淮海地区东南部,占总面积的9.7%;高暴露性区域集中分布在山东省、河北省中南部及河南省东部,占总面积的32.5%;高易损性地区主要分布在黄淮海地区南部,占总面积的5.1%;整体综合风险指数较高,中、高风险区主要分布在黄淮海地区北部、东部及南部,占总面积的57.3%。对区划结果进行了验证,结果表明:实际夏玉米花期阴雨灾害发生情况与分析结果吻合良好。     

春旱对春玉米产量的影响试验研究

将分级土壤水分胁迫试验与分期播种田间试验相结合,研究了春旱对春玉米产量的影响。结果表明,玉米播种出苗期间耕层土壤含水量与玉米产量的关系是二次函数关系。春季土壤水分胁迫对玉米产量的影响很明显,在田间持水量以下,土壤湿度每下降1个百分点,单产下降7%左右,耕层有效水量每减少10 mm,单产下降14%左右。文章还确定了玉米春旱的土壤水分分级指标。土壤水分对产量的影响指标和模式可以用于开展玉米春旱程度评估和预报,也可用于确定抗旱灌水量。     

黄淮海地区夏玉米洪涝灾害风险区划

基于黄淮海地区(包括北京、天津、河北、河南、安徽、山东)107个气象台站1970-2012年日降水量及地形、河流、植被等数据,采用信息扩散方法、层次分析法、加权综合评价法,结合GIS空间技术,运用灾害风险评估原理,对黄淮海地区的夏玉米洪涝灾害综合风险进行了区划。结果表明:黄淮海地区夏玉米洪涝危险性整体偏高,高危险区在各省均有分布,主要在黄淮海西北部、中部及南部小部分地区,占总面积的17.91%;敏感性较高,高敏感区分布在黄淮海西北部及中部部分地区,占总面积的12.11%;易损性整体较低,高易损区很少,主要分布在黄淮海西北部、中部及南部部分地区,占总面积的5.50%;洪涝综合风险较高,高综合风险与危险性、敏感性及易损性高的地区相吻合,占总面积的11.19%。还对区划结果进行了验证,结果表明:分析所得结果与实际吻合效果很好。     

黑龙江省玉米干旱与低温冷害复合发生的温水特征及产量分析

利用1981—2018年黑龙江省玉米农业气象观测站资料,基于国家气象行业标准中水分亏缺指数、≥10℃积温距平指标判识玉米出苗—乳熟期干旱、低温冷害,规定同一站同1年内干旱和低温冷害均有发生为两种灾害复合发生,以数理统计、对比分析方法分析其温水特征及玉米相对产量变化率。研究结果表明：1981—2018年间,研究区玉米出苗-乳熟期干旱和低温冷害复合发生累计110站年,各站发生3～11年,时间上呈减少趋势,1980年代为高发期,1990年代中期以后发生减少,空间上呈西多东少态势,松嫩平原西南部为多发区;玉米出苗-乳熟期干旱和低温冷害复合发生期间的温水特征总体表现为日均温非持续偏低,而呈波动-间隔式偏低,64站年发育期内50%以上时间的日均温较常年偏低,平均低温日数为54.0 d,未出现有效降水量的日数平均多达73.2 d,有效降水量大于0 mm的日数平均仅16.0 d,有效降水量少,88站年不足300 mm,大雨以上等级有效降水频次少,平均仅2.1 d;研究区93.3%站点玉米出苗-乳熟期发生干旱和低温冷害复合灾害年份与未发生复合灾害年份相比,玉米相对产量变化率均为负值,一定程度上表明干旱和...     

土壤干旱和内源ABA对夏玉米产量的影响

对不同程度土壤干旱胁迫和夏玉米根、茎、叶中脱落酸含量变化对产量形成的影响进行了试验研究.充足底墒条件下播种后采用5个土壤水分等级(0～2m土壤相对湿度分别为>80%,70%～80%,60%～70%,50%～60%和40%～50%,处理代号分别为WT1～WT5),生育期内遮去自然降水.试验结果表明,轻度土壤干旱胁迫(WT3处理)下,由于表土层干旱促进了根源信号的产生、运输和累积,明显抑制了叶面积的发育和地上部分的干物质累积,降低了地上部分水分损失;同时该处理的玉米植株根系发育良好,不仅有效地利用了表土层的水分,而且根系向土壤深层延伸吸收利用土壤深层贮存的水分,有效地缓解了干旱胁迫和根信号对产量形成造成的负面影响,在土壤水分利用和获取之间达到了较好的平衡,提高了植株体的水分利用率并增加了收获指数.     

热带气旋降水重现期估算研究

强降水是热带气旋灾害的重要致灾因子,热带气旋的降水重现期估算对灾害管理具有重要的意义。首先,基于《热带气旋年鉴》(1951-2009年)中存档的纸质总降水等值线图,在GIS系统中进行了数字化,并利用距离平方反比法插值得到了784场1 km×1 km网格的热带气旋的降水栅格分布图。其次,基于极值理论,估算了全中国和各1 km×1 km网格热带气旋各重现期下的年总降水量(ATP)和年最大降水量(AMP)。结果表明,ATP和AMP呈自东南沿海向西北内陆递减。然后,定量探讨了可能影响重现期估算结果的因素。结果表明,Gumbel分布函数能较好地估算重现期;样本量越大,重现期估计可靠性越高;相同重现期样本下,样本的采样时段差异会引起结果估计的差异;1km-ATP重现期估计值在沿海地区及晋-冀-辽-蒙地区对样本选取较为敏感,而1 km-AMP在晋-冀-辽-蒙一带、浙北-苏南、辽东以及长江以南等斑块区域对样本较为敏感。     

河南省夏玉米大风倒伏气候风险分析

利用1971-2010年近40 a的气象资料,首先分析了影响夏玉米倒伏的两个主导因子——大风日数和大雨日数的变化特征。然后分析了不同生育阶段不同程度倒伏的发生概率及其空间分布,最后进行了夏玉米大风倒伏的综合气候风险区划。结果表明:(1)近40 a夏玉米生长季大风日数显著下降,西北部渑池、孟津地区和南部的信阳一带大风日数较多;大雨日数变化趋势不显著,空间分布呈西北向东南方向显著递增的趋势。(2)不同倒伏等级中,轻度倒伏发生的概率最大,全生育期平均达44.2%;乳熟-成熟期倒伏发生概率明显高于其他生育阶段,达到28.7%。(3)综合气候风险高风险区主要分布在豫南最南部,低风险区主要分布在豫西的卢氏、伊川等地以及豫北的沁阳、林州、濮阳一带和豫东的商丘、太康等地。     

近40a黄淮海地区夏玉米生长季干旱时空特征分析

干旱是制约黄淮海地区夏玉米产量稳定的主要农业气象灾害,明确粮食主产区农业干旱发生的演变规律,对于采取有效的防灾减灾对策意义重大。基于作物水分亏缺指数和夏玉米干旱等级指标,分析了黄淮海地区近40a夏玉米生长季干旱的时空变化规律。结果表明:夏玉米各生育阶段间比较,播种-出苗期水分亏缺指数和干旱发生概率最大。除播种-出苗期外,随着干旱等级的升高,干旱发生概率逐渐降低,但播种-出苗期则以特旱等级发生概率最大;各阶段水分亏缺指数无明显的时间变化趋势,但年际间波动较大,特别是夏玉米生长中后期,1997年是近40a干旱发生最为严重的年份,不仅干旱持续时间长,且发生范围也最大;水分亏缺指数空间分布范围在年代际间存在"缩小-增大-缩小"的变化规律,从各年代干旱等级及其分布范围看,1991-2000年干旱最严重,2001-2010年有所减轻。夏玉米各阶段水分亏缺指数及各等级干旱发生概率基本呈现为由东南向西北逐渐增大的变化趋势,河北大部、河南西部和北部以及山东的中西部地区是各阶段干旱概率的高值区。由于年际间的波动在增大,黄淮海地区夏玉米生长中后期极端干旱灾害发生的可能性较大,北部及西部地区更是干旱灾害的高发区,生产中仍需加强对干旱灾害的预测预报及防御工作。     

中国西南地区时雨量分布特征与时月变化

利用2005-2017年夏半年国家大监站的逐小时降水量资料,14个要素被设计来进行多角度分析。多数要素与地形高度有良好的负相关关系。时段雨量最大值主要集中地是四川盆地西部,其次是贵州南部,云南南部边缘地带有少许站点,云贵高原主体及其与青藏高原交接带内没有最大值出现。多个要素在9到12时出现日变化最高峰。月际变化一般在7月出现最大值。随月份推进,强降水区会在贵州西南部、云南南部边缘出现后,跳跃到川渝地区出现。时段累积雨量最大值随时间增加而增加,多个要素的时间增加一倍时雨量增大10%到20%。以小时而言,西南地区降水几率平均为1/10,最多的可以达到1/4,最少的不到1/14。6月份降水时数最多,10月的雨时数仅次于6月,4月最少。连续时段与标准日界时段雨量的显著差异出现在川渝地区;白天12 h降水与夜间12 h降水的显著差异也出现在川渝地区。总体而言,连续时段的累积雨量大于标准日界的相同时间长度的累积雨量,白天降水量大于夜间降水量。