黄淮海夏玉米不同发育阶段对旱涝灾害的敏感性

夏玉米发育不同阶段对旱涝灾害的敏感性不同,明确最敏感时段和了解不同时段间敏感性的定量差异将能为玉米生产中的趋利避害提供依据。以黄淮海流域夏玉米为研究对象,利用WOFOST作物生长模型,分析了夏玉米生长对初始土壤含水量、不同发育时段降水量和根层土壤含水量等水分条件的敏感性。结果表明,夏玉米对干旱的敏感时段依次为抽雄-乳熟期、出苗-七叶期以及拔节-抽雄期,对涝渍的敏感时段主要为出苗-七叶期、拔节-抽雄期以及七叶-拔节期。初始土壤含水量比降水量对玉米最终生物量的影响更大,前者降低50%可能导致夏玉米减产14.5%。     

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.     

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。     

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。     

东北地区春旱对春玉米幼苗长势的影响指标和模式

春旱对春玉米幼苗长势影响田间试验分3个播种期(温度处理)和4个土壤水分胁迫处理。结果表明,在东北中部玉米主产区,玉米幼苗长势好坏主要取决于水分。玉米幼苗长势(叶龄、生物量和株高)与春季土壤湿度和土壤累积有效水量的关系模式均为二次函数。干旱胁迫降低玉米苗期生叶速度和植株高度,减轻生物量,严重抑制幼苗营养生长。玉米春旱的指标是:W在18%～19%之间,或H在45～54mm之间为轻旱;17%～18%或40～45mm为中旱;17%以下或少于40mm为严重干旱。     

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。     

基于可变模糊算法的塔里木河流域干旱风险评价

采用级差加权法确定了4种干旱指标的权重系数,分析了不同干旱指标对干旱的贡献,同时运用可变模糊法评价了塔河流域各县市的干旱等级并分析了塔河流域的干旱时空演变特征。研究结果表明:(1)级差加权法确定的干旱指标权重系数中综合减产成数的权重系数最大,秋季降水距平权重最小。巴州地区的农业生产受春旱影响最大,和田地区夏旱对农业生产影响最大,塔河流域西南部克州地区、阿克苏地区秋旱对农业生产影响大。(2)天山南坡地区各县市轻度干旱、中度干旱发生频率高,巴州地区特大干旱发生频率高,但阿克苏地区重度干旱和特大干旱发生频率低;昆仑山北坡县市干旱程度变化恰好与天山南坡各县市变化相反。     

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。     

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...     

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。     

基于IIM的干旱灾害对黑龙江省玉米供应链的级联影响研究

为研究干旱灾害对黑龙江省玉米供应链的级联效应,以1998-2017年黑龙江省每年5-9月玉米生长期的降雨量月平均值代表各年不同的干旱程度,通过拟合降雨量-玉米产量方程给出了干旱灾害对玉米产量影响的规律,考虑由于供应链节点间的相互依赖性而存在的级联效应,把干旱灾害对玉米产量的影响作为触发供应链网络级联效应的初始扰动事件,采用不可运作投入产出模型(Inoperability Input-Output Model,IIM)和有序加权平均(Ordered Weighted Averaging,OWA)算子相结合的方法,通过评估当干旱导致供应短缺时玉米供应链上各节点的不可运作性,研究干旱灾害对黑龙江省玉米供应链的级联影响。结果表明,因干旱导致的玉米产量下降不仅给玉米生产者(农户)造成了损失,还通过级联效应将这种损失传递至整个供应链网络,给供应链上的所有节点均造成了不同程度的不可运作性。与其他节点的相互依赖程度越强,则受到干旱灾害导致的供给短缺的影响越严重,造成的不可运作程度与经济损失也越大。     

干旱对辽宁省玉米产量影响及风险区划

以辽宁省14个市1967-2006年降水量逐月数据和玉米产量数据为基础,应用滑动直线平均法、相关分析等数理统计方法,结合GIS技术对各地区玉米因旱减产程度及风险大小进行分析。结果表明,不同地区干旱对产量的制约程度不同,据此划分为两类地区:A类地区干旱是玉米产量的主要制约因素,B类地区干旱对玉米产量影响不明显。根据A类地区确定因旱减产指标:当降水负距平分别为20%、20%～40%、40%～60%时对应的玉米减产率分别为5%、5%～11%、11%～17%。综合产量波动、减产强度、抗旱能力三要素进行干旱灾害风险区划,结果显示辽宁省因旱减产风险由西向东逐渐减弱。     

干旱对江西省森林生产力的影响特征

利用MODIS遥感数据等驱动生态过程模型,模拟分析了2000-2011年江西省森林总初级生产力(GPP)、净初级生产力(NPP)和净生态系统生产力(NEP)的时空变化特征及其对气象干旱的响应。结果表明,2000-2011年江西省受旱程度较之前的30 a有所加剧,2003,2004,2007,2009和2011等年份的干旱较为严重,其中,2003,2007和2011年遭受中度干旱以上地区分别占全省总面积的56.5%,73.3%和87.2%。2000-2011年间全省森林的平均年GPP的年际波动明显,略有下降;平均年NPP和NEP呈明显下降趋势(p=0.02,p=0.06)。森林生产力变化受干旱严重程度、干旱发生和持续时间等共同影响,轻度干旱不会导致森林生产力下降(2004年)、春旱(2011年)和夏旱(2003年)以及多季节干旱(2007年春旱和秋旱)则导致森林生产力降低。干旱对江西省森林生产力影响的时间效应较短,大部分地区的干旱会影响当月的NPP和NEP,仅在江西省东部和南部地区,干旱对森林NPP的滞后影响会达到3个月。     

陕西省干旱变化特征及其对玉米产量的影响

根据1961-2010年陕西省的逐日降水量资料,运用标准化降水指数(SPI)法、Morlet小波分析法,分析了干旱的时间变化特征、周期变化特征和空间变化特征。结合2007-2010年陕西省17县(区)的玉米产量资料,借助面板数据模型,就干旱对陕西省玉米单产的影响效应进行了研究。结果表明:陕西省干旱趋势逐渐增强,以20世纪90年代干旱最为严重;陕西省干旱的危害程度由北向南逐渐降低,陕北的危害最严重,关中次之,陕南最轻;同时,陕西省年干旱时间序列存在显著的准2~4a和准4 a尺度周期变化规律;另外,干旱与玉米产量呈显著的负相关,干旱指数(标准化降水指数)等级每增加一个级别,将导致陕西省每hm2耕地玉米产量减少128.985 kg。期望研究结果能为陕西省针对干旱气象灾害制定相应的减灾政策,有助于保障陕西地区玉米生产的稳定。     

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。     

华北地区冬小麦干旱危险性分析

利用华北地区48个农气站冬小麦发育期资料(1981-2010年)和气象资料(1961-2010年)以及近50 a产量资料,将冬小麦全生育期划分为前期(播种期—起身期)、中期(拔节期—开花期)、后期(灌浆期—成熟期)3个阶段,并考虑了底墒形成期(播种当年7-9月)内的降水。通过构建干旱指数,分析不同发育阶段干旱灾害的时空分布规律。根据典型灾害年份的减产率数据,将不同发育阶段干旱灾害造成的灾损情况进行了量化,并以权重系数的形式来反映干旱危险性的贡献大小。最后利用GIS技术绘制了华北地区干旱危险性区划图。结果表明:(1)华北地区冬小麦各发育阶段均受到干旱威胁,其中中期水分亏缺最为严重。(2)冬小麦平均干旱指数空间分布在前期和后期由东南向西北递增,在中期由南向北递增。(3)华北地区冬小麦前期危险性权重系数由南向北逐渐增大,而中期危险性权重系数由北向南逐渐增大。     

干旱对阜新粮食产量的影响研究

利用2000-2017年阜新地区旱情、降水量和粮食产量等相关资料,对阜新农作物生长季干旱与粮食产量关系进行了分析和研究。得出的结论是:阜新农业干旱存在大小周期。其中,小周期有3年、6年,大周期15年。干旱年多呈连续性,最多连续干旱4～5年,出现在大周期;最少连续干旱1～2年,出现在小周期。春、夏、秋各季重特大干旱几率比为3:4:3。重特大干旱、中轻旱、不旱的几率比为7∶2∶1。春、夏、秋三季连续重特大干旱、二季重特大干旱、一季重特大干旱之间的几率比为1. 7∶2. 5∶5. 8。中轻度干旱年,粮食年景为8～10成年;一季重特大干旱年,粮食年景为6～7成年;二季重特大干旱年,粮食年景为5～6成年;三季重特大干旱年,粮食年景为2～3成年。阜新粮食总产量与全市各乡镇3～10月平均降水量相关性最好,相关系数为0. 814;玉米平均单产与全市各乡镇6～8月平均降水量相关性最好,相关系数为0. 836。阜新生长季降水量对粮食总产量的平均贡献率为0. 088亿kg/mm。     

近50年东北地区春玉米干旱的时空演变特征

利用东北地区70个气象站点1960-2007年间的逐日气象资料,计算了作物水分亏缺指数(CWDI)并划分了干旱等级;利用ArcGIS软件,绘制了东北地区春玉米种植区的干旱等级时空分布图,对各个年代和生育期的玉米干旱灾害时空分布特征和演变趋势进行了分析。结果表明:在春玉米生长季内,玉米的需水量与降水量均呈现先增加后减少的变化趋势7,月下旬达到峰值,在4-6月和9月份水分亏缺指数(CWDI)值较高,易引起玉米发生干旱。     

辽宁省春播期降水的时空特征及其对土壤水分的影响

利用辽宁省53个气象站1961-2015年日降水量资料和19个农业气象观测站1981-2015月0~20 cm土壤含水量资料,应用EOF(经验正交函数)、小波分析、相关分析等统计方法对春播期降水时空分布特征及其对土壤水分的影响进行了分析。研究结果显示:(1)辽宁省春播期降水场主要有三种模态,即全局型、东西差异型和东北和西南差异型,降水场是由三种模态决定的6种表现类型,其中全省一致多、少雨年份共占58.1%。(2)辽宁春播降水呈现增多趋势,4月和5月空间变化趋势变化略有不同,且区域性变化明显;近20年极端降水事件显著增多,并存在2~3年、4年、4~5年振荡周期。(3)浅层土壤湿度与降水量相关系数通过95%显著性检验,辽东地区土壤湿度对降水的敏感性大于辽西地区。     

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。