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。     

WOFOST模型在冬小麦晚霜冻害评估中的应用

定量评估农作物遭受农业气象灾害后的产量损失,尤其是在作物整个生育期过程中遭受多种气象灾害时,定量评估其中单一气象灾害对农作物的影响。是当前农业气象灾害评估中急需解决的问题。在WOFOST作物模型基础上。利用商丘市1980-2005年的气象资料和冬小麦观测资料,对历史上发生的5年晚霜冻灾害进行了模拟分析,选取F_(WSO)和F_(WST)作为评估因子,定义了晚霜冻灾害损失综合指数,实现了灾害损失的定量化评估。与传统方法相比,该评估因子更具有生物学意义,评估结果更加精细。     

黑龙江省农业气象灾害与大豆产量的灰色关联分析

为深入探究黑龙江省农业气象灾害对大豆产量的影响,基于1987~2013年黑龙江省农业统计数据,分析了黑龙江省大豆产量和农业气象灾害变化特征,并构建一种基于灰色关联分析法的数理模型。该模型从受灾范围和灾害强度2方面入手构建受灾比率和相对灾损量指标,并划分为1987~1997、1998~2007和2008~2013年3个阶段进行研究。结果表明:黑龙江省农业气象灾害对大豆生产有负面影响;从受灾范围和受灾强度看,洪涝灾是黑龙江省大豆生产的关键农业气象灾害;旱灾对灾害强度影响大,对受灾范围影响小,而冷冻害的影响与旱灾相反;风雹灾对黑龙江大豆生产影响小;黑龙江大豆生产几乎不受台风灾的影响。     

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。     

黑龙江省主要农业气象灾害演变特征及对水稻产量的影响

基于1982-2016年黑龙江省洪涝、干旱、低温冷害、冰雹等农业气象灾害数据及水稻产量数据,将研究期划分为1982-1990、1991-2000、2001-2010和2011-2016年4个阶段,引入受灾比和灾害强度指数,采用数理统计、灰色关联分析方法,研究黑龙江省农业气象灾害演变特征,构建灾害与水稻产量的数理模型。研究结果表明:①洪涝和干旱是影响黑龙江省主要的农业气象灾害,而低温冷害和冰雹相对较弱;②洪涝的受灾范围和灾害强度均呈下降趋势,而干旱则呈先升后降趋势,冰雹受灾范围变化不大,灾害强度呈上升趋势,低温冷害均变化不大;③黑龙江省农业气象灾害对水稻产量为负效应影响,从受灾范围看,干旱为最关键灾害,其次为洪涝,低温冷害和冰雹影响相对较小;从受灾强度看,4种农业气象灾害影响黑龙江省水稻产量强弱依次为冰雹、洪涝、低温冷害、干旱。     

农作物气象灾害风险识别与评估研究

以安徽省来安县水稻和萧县玉米为例,通过构建气象灾害指数和异常优化匹配技术量化气象灾害与产量损失之间关系,进而实现作物气象灾害风险的识别与评估。考虑到作物产量存在年趋势,利用直线滑动平均法(LMA)法进行产量年趋势剔除,获得产量年际波动率数据;根据研究区及作物生长期特征,用三种气象要素(降水、温度和光照)构建研究区长江的五种气象灾害(干旱、洪涝、高温、冻害、寡照)指数,并利用逐日气象要素值计算气象灾害指数的年极值与年累计值,获得气象灾害指数时序数据;基于气象灾害属于异常天气事件,导致作物产量异常的原理,采用气象灾害指数异常与产量损失异常匹配的方法来识别气象灾害与产量之间的关系。同时,通过调整异常阈值标准来逐步寻找最优的气象灾害指数与产量损失关系模型。借助关系模型,可对来安县水稻和萧县玉米的各种气象灾害风险进行模拟,获得各种气象灾害风险曲线和期望减产率,并据此对各气象灾害风险大小进行排序。农作物气象灾害风险识别与评估技术具有重要的实际应用价值,为农业气象灾害风险的监测及农业天气指数保险产品的开发提供重要的技术支撑。     

山东省农业气象灾害与主要农作物产量的灰色关联分析

为分析农业气象灾害对山东省农作物产量的影响,结合山东省1950-2016年的农业统计数据,分别研究了洪涝灾、干旱灾、风雹灾、低温灾和台风灾这5种农业气象灾害对主要农作物小麦、玉米、棉花单产及总产量的影响。并从受灾范围和灾害强度两方面入手构建了灰色关联分析法的数理模型。该模型将整个研究周期划分为1950-1959、1960-1969、1970-1979、1980-1989、1990-1999、2000-2009和2010-2016年7个阶段。结果表明:从受灾范围看,风雹灾、旱灾是影响山东省农作物总产量的主要农业气象灾害。从受灾强度看,山东省农作物主要受到干旱灾害和洪涝灾害的影响。干旱灾无论从受灾范围还是灾害强度上对山东省农作物的产量影响都较大。低温灾和台风灾则对山东省农作物的产量影响较小。     

农业气象灾害对辽宁省粮食产量的影响

为更好适应气候变化,保障粮食安全,借助辽宁省1987-2016年间旱灾、水灾、风雹和冷冻等历史灾害数据及主要粮食作物产量数据,选取受灾率、灾害强度指数等指标,利用灰色关联分析1987-1993、1994-2004、2005-2016年3个阶段作物产量与不同灾害类型之间的相关性,探究区域内多时段多种农业气象灾害对多种作物产量的影响。结果表明:①气象灾害对辽宁省粮食生产具有重大影响,研究时段内受灾范围和受灾强度对粮食产量的影响整体呈现下降趋势,关联系数多降至0.7以下。②从受灾范围分析,风雹是辽宁省粮食生产的重大气象灾害因素,近年来水灾对粮食生产危害有所上升。③从灾害强度分析,4种气象灾害对粮食生产的危害程度整体呈下降趋势,但对小麦的危害在不断上升。④总体而言,辽宁省受灾范围对粮食产量影响程度要略大于受灾强度。     

分离趋势产量和气候产量的方法探讨

在长时间序列的作物产量与气候因子关系的统计研究中,一般把作物的产量分解为趋势产量、气候产量和随机误差3部分。趋势产量是反映历史时期生产力发展水平的长周期产量分量,也被称为技术产量,气候产量是受气候要素为主的短周期变化因子(农业气象灾害为主)影响的波动产量分量。因为不同趋势产量模拟方法分离的气候产量的结果可能不同,甚至截然相反,所以分离趋势产量以得到准确的气候产量就显得尤其重要,这关系到影响作物产量的气候因子(主要是农业气象灾害)分析的准确性。试图以气候变化对棉花产量影响为例,说明如何选择合适的趋势产量求算方法,进而分离得到气候产量。提出了方法选择的3个依据条件:趋势产量模拟曲线应该符合社会技术各发展阶段的实际;全国或整个研究区的趋势产量变化特征因子应该基本一致(即社会和技术水平发展过程差异不大),气候条件相似区域其气候产量应该具有很强的相关性;分析得到的影响研究对象(作物)生长的关键气候因子或者农业气象灾害因子,应该符合所研究对象的生育特性及其对气候因子或农业气象灾害因子的响应规律。     

华北地区冬小麦干旱评估指标研究

干旱作为一种气象灾害,系以降水缺少并造成减产为特征。用三次多项式对历史产量序列进行处理,求出趋势产量和气象产量,然后对气象产量和降水距平的关系进行了相关分析。结果发现,气象产量与冬小麦全生育期和拔节期的降水距平有着十分密切的关系,尤其是前者。通过统计分析,建立了它们之间的回归方程,并与农业干旱划分标准相结合,确定了两套与轻旱、中旱、重旱和极端干旱相对应的干旱指标,即冬小麦全生育期降水负距平分别为小于15％,15％～35％,35％～55％和大于55％时,出现轻旱、中旱、重旱和极端干旱,产量分别减少小于10％,10％～20％,20％～30％和大于30％;拔节期降水负距平为小于30％,30％～65％和65％～100％时,分别出现轻旱、中旱和重旱,分别减产小于10％．10％～20％和20％～30％。可以看出,拔节期降水缺少对产量的影响,远远不如全生育期的降水影响大,因此评估中应以前者为主,后者为辅,相互配合使用。     

华北地区冬小麦干旱风险评估的初步研究

作者在本文中探讨了利用风险分析进行气象灾害影响评估的方法。根据华北地区冬小麦干旱的特点，确定了小麦各发育阶段在有限灌溉条件下的干旱指标及发生概率。利用ＦＡＯ产量与水分关系模型，计算出干旱引起的减产率，并综合考虑当地抗灾性能和承灾体密度，得到冬小麦各发育阶段及全生育期的干旱风险度，进行分级定量评估。为小麦持续高产稳产决策提供科学依据。     

河南省冬小麦晚霜冻害风险区划

基于河南省冬小麦遥感种植面积数据、DEM数据和111个气象站1971-2010年逐日最低气温资料,采用基于GIS的逐日最低气温空间插值技术,根据冬小麦晚霜冻灾度指标及其等级划分标准,计算各空间单元轻霜冻、中霜冻和重霜冻日数,综合考虑霜冻害日数和冬小麦实际种植面积比例因素,构建冬小麦晚霜冻害风险评价指数,分析河南省冬小麦不同等级晚霜冻害日数及其风险的区域特征.结果表明:河南省冬小麦轻霜冻日数高值区主要分布在河南省北部、东部和西部丘陵山区,中霜冻和重霜冻高值区以分布在西部丘陵山区为主,霜冻日数最大值分别为67 d、48 d和120 d；轻霜冻风险较高的区域主要分布在河南省除郑州地区以外的驻马店和南阳盆地以北地区,中霜冻主要分布在东部和西部丘陵山区,重霜冻主要分布在河南省西部丘陵地区,风险指数最大值分别为28％、18％和17％.总体上看,河南省冬小麦晚霜冻害日数和风险空间分布特征明显；轻霜冻日数及其风险的覆盖面积最大,其次为中霜冻,重霜冻最小；河南省的东部、北部和西部丘陵山区为晚霜冻害的主要防御区域,各级霜冻之间以防御轻霜冻为主.     

1961-2000年干旱对我国冬小麦产量的影响

假定在目前条件下的冬小麦作物品种、耕种措施和土壤特性不变,利用WOFOST作物模型,模拟了1961-2000年干旱对我国冬小麦产量的影响。模拟结果显示:1961-1980年干旱对我国冬小麦产量影响较为严重,干旱使整个麦区冬小麦平均减产4．6%,使北方麦区冬小麦平均减产12%。1981 -2000年,干旱对冬小麦产量的影响明显减轻。总体上,1961-2000年虽然冬小麦生育期内降水量持续减少,但干旱对冬小麦产量的影响没有加重的趋势。通过分析发现,我国北方地区冬小麦生育期内的降水和干旱与产量并没有显著相关关系,但春季降水和干旱则与产量显著相关,揭示了我国北方春季降水量对冬小麦产量影响的重要性。     

1997/1998厄尔尼诺与江苏气象灾害及对农业影响的分析

１９９７／１９９８厄尔尼诺事件在１９９７～１９９８年冬春给江苏省带来严重气象灾害， 导致三麦、油菜减产近３成。夏季长江出现仅次于１９５４年的全流域性特大洪涝， 形势十分严峻。本文以大量翔实的数据与灾情资料， 分析了厄尔尼诺与江苏气象灾害的密切关系， 提请人们关注厄尔尼诺， 预防气象灾害。     

中国主要农业气象灾害区域分布与减灾对策

阐述了我国主要气象灾害的地域分布规律及其对农业生产的重要影响,概括总结了农业气象灾害减灾调控体系及其基本原理和这方面的研究成果。     

华北地区冬小麦干旱受灾率多尺度分析

以华北区域内56个气象站历年逐日降水量资料、冬小麦发育期资料以及产量资料为数据支撑,研究华北地区冬小麦干旱等级指标,并在此基础上分析不同等级干旱受灾范围变化的周期性振荡特征.首先,分析冬小麦干旱指标距平与相对气象产量间的关系,然后,制作指标距平与相对气象产量相关性大小的分布格局图,进而,根据冬小麦干旱指标负距平与减产率...     

REGIONAL DISTRIBUTION OF MAIN AGROMETEOROLOGICAL DISASTERS AND THEIR MITIGATION COUNTERMEASURES IN CHINA

Chinaisagreatagriculturalcountry .Ithasagreatpopulation ,andalsoalargedemandongrain .Agricultureistheimportantfoundationofnationaleconomy .Foralongperiodoftime ,Chinahasinsistedonbaseofagriculture ,andreformedtheruralproductiverelations ,continuouslyimprovedthebasicproductionconditionsofagriculture ,fastenedtheprogressofagriculturalscienceandtechnol ogy ,increasedtheagriculturalinput,hadtheagriculturegainednoticeableachievements.Ithasfedthepopulationthattakesthe 2 2 %ofworld’spopulationbythe…     

冬季寒害对广东种养业的严重影响及其对策

就20世纪90年代的4次冬季寒害广东种养业的严重影响进行了分析，指出冬季寒害对国民经济经济的影响不能低估，它给国民经济，特别是农业造成的损失并不亚于台风暴雨灾害。在分析冬季寒害的基础上，提出在开发利用冬季气候资源的同时，必须认真做好寒害的防御工作。