安徽省沿江地区棉花生长季气候变化特征及其对产量的影响

为进一步了解安徽省沿江地区棉花生长季气候变化特征及其对产量的影响，以安徽省沿江地区12个棉花主产市、县气象观测站1961～2010年逐日平均气温、降水量和日照时数气象数据为基础，采用线性趋势法和Mann Kendall非参数检验法，分析了平均气温、≥10℃积温、降水量、日照时数等气象要素的变化特征，并讨论其变化对棉花气象产量的影响。结果表明：近50 a，安徽省沿江地区棉花生长季平均气温和≥10℃积温均呈明显增加趋势(P<001)，平均每10 a分别增加016℃和3713℃·d；降水量无明显变化趋势(P>005)；日照时数显著减少(P<001)，平均每10 a减少4692 h。棉花气象产量与生长季降水量、日照时数呈极显著相关关系，与平均气温、≥10℃积温相关不明显；平均气温、≥10℃积温和日照时数的增加均有利于棉花产量的提高，而降水过多不利于棉花产量的形成     

安徽省主要气象灾害趋势演变及其对粮食总产的影响

为了揭示安徽省主要气象灾害的现状和变化规律，保障粮食作物稳产高产。该文利用1986~2017年安徽省78个市、县的干旱、洪涝、风雹、低温冷冻害和雪灾等4类主要气象灾害的受灾、成灾率数据，采用气候倾向率、灰色关联度和R/S分析方法，分析了全省4类主要气象灾害的时空变化特征和未来发展趋势及其与粮食总产的关联度。结果表明：（1）全省4类气象灾害的受灾、成灾率均随年代呈下降趋势，近10年受灾、成灾率明显偏少；高值区多出现在淮北地区、皖南山区和大别山区，低值区大多出现在沿淮、江淮和沿江地区。（2）未来安徽省干旱受灾、成灾率将继续下降，洪涝将持续不明显的下降趋势，风雹、低温冷冻害和雪灾将由下降趋势转为平稳或略有上升的趋势。（3）4类气象灾害的受灾、成灾率与粮食总产量的关联度由高到低的排序均为: 洪涝、低温冷冻害和雪灾、干旱、风雹。由此说明洪涝是影响安徽省粮食生产最主要的气象灾害。     

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。     

淮河流域南部作物生长季农业气候资源特征分析

为了提高农业气候资源利用率、降低农业生产风险、确保粮食安全,利用淮河流域南部33个站点1971—2015年逐日气象资料,采用Mann-Kendall突变检测和气候倾向率方法,分析淮河流域南部主要粮食作物生长季的农业气候资源时空分布特征。结果表明,(1)作物生长季45 a热量资源均呈北少南多,山区多于平原的空间分布,淮北北部、东部以及西部的部分地区热量资源增加相对缓慢,淮北西北部和东北部局部以及沿淮中部为显著增加区。冬小麦Triticum aestivum生长季上世纪90年代末增暖趋势更加显著,夏玉米Zea mays和一季稻Oryza sativa生长季的增暖趋势则在本世纪00年代中期达到极显著趋势。(2)初霜日呈北早南迟、平原早山区迟的分布特点,随年代有推迟趋势;终霜日的时空分布与初霜日相反,使得无霜期呈增加趋势,初终霜日在本世纪00年代中期的推迟、提前趋势更加显著。(3)作物生长季45 a降水量均呈明显的纬向分布(北少南多),气候倾向率呈微弱的增减趋势,随年代变化趋势不明显,但波动较大。冬小麦生长季降水变率除山区明显偏小外,其他差异不明显,2000年以前呈增加趋势,其后大多年份基本稳定在15%左右;夏玉米和一季稻生长季降水变率呈西部大中东部小、平原大山区小的分布特点,2005年以前呈增加趋势,其后呈下降趋势。(4)作物生长季45 a辐射资源呈北多南少、西部和山区少的分布特点,大部分站点的气候倾向率呈下降趋势,其中西部地区下降速率高于其他地区;冬小麦生长季辐射资源下降趋势不明显,年代际间变化不大;夏玉米和一季稻生长季下降趋势明显,本世纪00年代以后更加显著。     

基于长期观测的淮河流域农田背景区灰霾污染气溶胶光学特性和类型分析

利用2015—2019年寿县国家气候观象台的CE-318型太阳光度计观测数据,比较分析了淮河流域农田背景区及其灰霾污染日、非灰霾污染日的气溶胶光学特性和类型的差异和联系.结果表明：①淮河流域农田背景区及其灰霾污染日、非灰霾污染日的AOD₄₄₀平均值为0.60~0.86,以细粒子气溶胶为主,气溶胶散射能力强,吸收能力弱;②细粒子气溶胶增加在淮河流域农田背景区灰霾污染中占主导作用,灰霾污染发生时,AOD₄₄₀平均值增大0.26,散射能力增强,吸收能力减弱,污染的气溶胶类型占比增加17.79%;③2015—2019年,淮河流域农田背景区及其灰霾污染日、非灰霾污染日的气溶胶光学厚度、细模态粒子体积浓度整体呈减小趋势,气溶胶散射能力逐年增强,吸收能力逐年减弱;④淮河流域农田背景区及其灰霾污染日,随着污染等级的增加,气溶胶光学厚度和污染的气溶胶类型占比增大,重度污染时颗粒物向大粒径方向移动,但仍为细粒子;⑤受气溶胶来源、吸湿增长和高温的影响,春夏季气溶胶光学厚度和单次散射反照率较高,秋冬季主要由雾霾污染造成,细粒子比例高,气溶胶光学厚度和单次散射反照率较低.     

巢湖藻类遥感监测和气象因子分析

利用多年的卫星遥感资料,在对巢湖藻类进行监测的基础上,分析巢湖藻类爆发的时空分布规律,分析结果表明巢湖藻类夏秋两季爆发频繁,在空间上爆发主要发生在巢湖的西半湖。同时,通过分析藻类爆发期间气象观测资料,发现与巢湖藻类爆发相关的气象因子主要有气温、风速和降水。