基于卫星遥感与气象站点数据的水稻高温热害监测和评估模型的改进

水稻是我国的三大粮食作物之一,对我国的粮食安全至关重要。随着近年来气候变暖愈演愈烈,水稻高温热害的发生也更加频繁,水稻高温热害已成为重大农业气象灾害。加强高温热害监测和预警技术研究已迫在眉睫。为此基于卫星遥感与气象站点数据建立了水稻高温热害监测和评估模型,模型可在全研究区域范围内,选择水稻生长季内的任意时段,对这时段内正处于抽穗开花期水稻的高温受害情况进行监测和评估。随着研究的深入,对上述模型进行如下的完善:(1)加入新的数据源提高气温反演的精度;(2)在监测和评估结果图像中增加水稻高温热害不同等级发生次数统计结果。     

长江中下游地区高温热害对水稻的影响

以长江中下游地区的气象资料和水稻生长发育观测资料为基础,应用WOFOST作物模型模拟了不同发育时段高温热害对早稻和中稻生长发育及产量的影响,评估了长江中下游地区高温热害对水稻的影响程度.研究表明:高温主要影响早稻和中稻的孕穗、开花和灌浆,受高温影响减产程度依次为灌浆期最大,开花期次之,孕穗期最小;当高温强度和持续日数增...     

水稻高温热害气象风险区划和评估

为了保障粮食生产安全、提高水稻高温危害的规避和防御能力以及为农业气象指数保险产品的设计提供依据,利用历史气象资料和水稻生育期资料,通过"轻度、中度、重度"不同程度水稻高温热害发生频次差异性的分析,进行了江苏水稻高温热害风险区划。在此基础上,分别从致灾因子和承灾体的角度出发,定义致灾风险、水稻生育阶段覆盖度和气象成灾风险度,对水稻高温热害的发生规律分区域、分等级、分生育期地进行精细化、定量化的分析和评估。经研究发现,各程度高温热害平均发生概率具有"高风险区高低风险区低"的特征。水稻拔节-孕穗和抽穗-乳熟阶段,各程度高温热害最大成灾风险度出现时间基本呈现"高风险区迟低风险区早"的特征。     

GIS在水稻“寒露风”冷害监测预警中的应用

水稻低温冷害是广西的主要农业气象灾害,低温冷害的实时监测预警对农业趋利避害和减轻灾害损失十分重要。依托GIS技术和统计学方法,利用1∶25万的经度、纬度、海拔高度等广西基础地理信息数据,按照1 km×1 km的较高空间分辨率,对低温冷害的相关气象数据进行细网格空间分析推算,结合广西水稻生长发育状况和"寒露风"低温冷害受害指标,实现对广西水稻冷害发生发展及其强度、范围的实时监测预警,并以2010年10月上中旬冷害过程为例检验了监测效果,与冷害实际情况比较相符。     

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。     

江苏高温热害对水稻的影响及成因分析

为了探究全球气候变暖造成的高温热害导致水稻产量结构变化的规律及其影响程度,以江苏省为例,利用通径分析的方法,分析了夏粮产量与表征热害的3个指标,即最高温度、平均温度和相对湿度等因子的关系,及其对夏粮产量的直接和间接影响。并且通过相关普查方法和滑动相关检验法进行稳定性检验,确定大气环流特征量与水稻高温热害指标间的显著性关系,以分析高温热害发生的环流原因。结果表明:日最高温度≥35℃的日数对水稻穗粒数的影响最为直接,且影响程度最大,日平均温度≥30℃日数主要是间接作用。而对水稻千粒重来说,日相对湿度≤70%的日数影响最为直接,且影响程度最大,日最高温度≥35℃日数主要起间接作用。可通过对前一年11-12月南海副高强度指数的平均值和当年2-3月北美副高面积指数平均值的预报,来提前预测7月下旬至9月上旬≥35℃的高温日数。     

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。     

移栽期变化对黑龙江省水稻低温冷害的影响——以2002年为例

针对影响黑龙江省水稻生产的低温冷害问题,利用黑龙江省水稻主要种植区域10个农业气象观测站1999-2004年每年5-9月的水稻生长观测数据和逐日平均温度数据,运用统计方法建立了产量构成与温度指标的关系方程,并结合黑龙江省2002年逐日平均温度格点化数据,对3个不同移栽日期情况下低温冷害的发生情况进行了分析。结果显示:2002年的低温冷害在黑龙江中部最严重,东部次之,西部受害最轻;北部地区受害面积和冷害损失比南部地区更大;在3个移栽日期中,随着移栽日期的推后,水稻产量有5%～11%的不同程度的减少,冷害损失逐渐增大,即按时间5月中旬—5月下旬—6月初依次递增。     

西安高温热害人口暴露量及其受灾指数预估研究

基于2005-2019年西安市下属气象站气象要素日值数据集中的气温数据,以中国气象局颁布的高温强度等级划分标准,计算了西安市2005-2019年高温频次和高温有效积温。采用辐射传输方程法对Landsat8OLI＿TIRS系列遥感影像进行温度反演,分析了西安市高温热害空间分布特征。利用统计年鉴数据,计算了2010-2019年西安市高温热害人口暴露总量及人口受灾指数。以高温有效积温为致灾危险性指标,人口受灾指数为暴露性指标构建高温热害人口暴露脆弱性曲线。结果表明：2005-2019年西安市共有360个高温日,年均24天,集中分布于6-8月;高温有效积温呈多年波动变化。研究区内地表温度区域分异显著：总体呈北高南低的特征。2010-2019年,西安市高温热害暴露人口总量逐年下降,由545.94万人下降至467.96万人,年平均下降率为1.798%。高温热害暴露人口脆弱性曲线显示：人口热害受灾指数随高温有效积温升高呈线性下降趋势。根据预测结果,西安市高温热害暴露人口到2050年将减少至124.09万人,高温热害人口受灾指数降至0.08。     

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。     

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。     

长江中下游一季稻高温热害危险性特征及其对气候变化的响应

利用长江中下游地区1961-2011年气象数据和1981-2011年一季稻生育期资料,采用线性回归方法分析了一季稻高温热害危险性的时空分布及其对气候变化的响应。结果表明:(1)1961-1993年7,8月份平均气温显著下降(P0.05),近50年来5,9,10月的平均气温极显著增高(P0.01);(2)湖北省东部、安徽省西南部是一季稻高温热害危险性的高值区,江苏省、浙江省和湖北省西北部是其低值区。20世纪60年代和21世纪初热害发生最为频繁,危险性相应最大;(3)一季稻高温热害危险性与7-8月最高气温和平均气温存在极显著的正相关关系(P0.01),危险性随着最高气温和平均气温的升高呈现出先慢后快的增大,分别以31℃和26.5℃为临界变化温度。因此,不同区域应根据各自危险性特征安排适宜的播种期,并选用合适的品种类型。     

基于气象因子的长沙市日最大电力负荷预测对比研究

基于长沙市2018—2020年逐日日最大电力负荷和同期逐日气象要素数据,统计分析了日最大电力负荷的变化规律及节假日/周末效应。用趋势法分离出气象敏感负荷,并将气象敏感负荷与气象要素做相关性分析,最后用支持向量机方法和多元线性回归法对负荷进行模拟预测。结果表明：长沙市日最大电力负荷在一年内有2个峰值,分别出现在夏季和冬季,长沙市日最大电力负荷整体呈现增长趋势。日最大电力负荷的节假日/周末效应不明显。在春季和秋季,气象敏感负荷和气象因子的相关性较差,在夏季和冬季,温度是影响气象负荷最重要的气象因子。支持向量机方法对长沙市日最大电力负荷模拟效果较好,且加入综合气象指数使得模拟结果变好。     

高寒区温度三因子的时间变化及其与水稻产量的关系研究

利用高寒区——黑龙江省44个气象观测站1980-2014年气象资料和水稻单产资料,以旬为时间单元将生长季(5-9月)划分为15个研究时段,引入日平均气温、最低气温、最高气温3个温度因子,采用数理统计方法,研究温度三因子的时间变化趋势和突变特征,并构建温度因子与水稻产量的相关关系。结果表明:(1)1980-2014年间,研究区作物生长季内各研究时段温度三因子随时间总体以升高为主,其中最低气温升温显著。5-6月是温度升高较快时期,升温形势表征为最低气温与最高气温升温显著不对称。(2)1980-2014年间,5月中旬至下旬、6月下旬至7月中旬、9月中旬至9月下旬有气温因子发生突变,突变主要发生在1980年代末至21世纪初,突变后升温剧烈,升幅为1.2~2.2℃。(3)研究期间,研究区水稻生长季内大部研究时段的温度因子与水稻单产相关显著(P0.01,P0.05),5-7月是温度三因子与水稻单产相关最显著的时间段,其中最低气温与水稻单产相关最显著。(4)1980-2014年间,在不同研究时段内,温度单因子均与水稻单产呈正相关,表明在一定温度范围内,温度对产量的影响为正效应。温度各因子每升高1℃,水稻单产升高幅度为307~722 kg/hm2。     

广东工程海域极值风速计算的YanMeng风场模型

为提高我国东南沿海工程海域极值风速估计的可靠性,通过搭建YanMeng风场模型进行台风数值模拟,并与实测资料进行对比,验证了风场模型在我国东南沿海工程海域的可行性。随后根据CMA热带气旋最佳路径数据集对台风关键参数进行概率建模,利用Monte Carlo法模拟了工程海域1 000年时段的台风极值风速序列,根据Gumbel分布进行了50年一遇极值风速的推算。研究发现YanMeng风场模型模拟效果较好,文中结果可以作为广东沿海海上平台结构设计的参考依据。     

长江中下游地区一季稻高温热害时空变化及其风险评估

利用长江中下游83个气象台站1961-2012年的气温资料和区域内136个县一季稻种植面积、产量等资料,分析了一季稻高温热害发生的时空变化特点,并对高温热害进行了风险评估。结果表明,近52 a来,长江中下游一季稻各级高温热害发生频次的年际变化均呈开口向上的抛物线型。其中,1980-2012年高温热害发生的总频次以14.10次/10a的趋势增加。从高温热害发生频次的地域来看,湖北、湖南和江西3省多且危害程度重,安徽、浙江两省次之,而江苏省最少也最轻。高温热害发生概率高值区主要分布在湖南省南部和江西省南部,概率达40%以上。高温热害灾损率高值区出现在湖北巴东、湖南衡阳、江西吉安,灾损率为10%~14%。高温热害风险度以江西、湖南两省的南部地区较大,极值出现在湖南衡阳为0.36。在全球气候持续变暖的背景下,一季稻高温热害风险度将继续升高。     

试论洪涝对水稻的影响

洪涝灾害是我国主要的农业气象灾害之一，水稻遭受洪涝灾害的概率较大，研究洪涝对水稻的影响具有重要的意义。通过现场试验，对水稻不同生长阶段遭受洪涝灾害的影响和不同温度下遭受淹浸后的影响进行了研究，并用数理统计方法对水稻遭受淹浸后，其产量的一系列变化作了定量的分析。     

中国高温致灾危险性时空格局预估

应用PRECIS模式模拟的气候情景数据,选取高温日数和热浪日数两个指标,对IPCC SRESB2情景下未来我国高温致灾危险性时空格局进行了预估。结果表明:在近期(2011-2040)、中期(2041-2070)和远期(2071-2100),全国年均高温日数从基准时段(1961-1990)的10.2d将分别增加到17.3d,22.6d和28.4d,年均热浪日数从基准时段的11.5d分别增加到22.6d,30.6d和39.0d;除了青藏高原,全国大部分地区的高温致灾危险性等级均有不同程度的提高,其中高温致灾危险性等级高于4级(包括4级)的地区在基准时段仅占全国总面积的3.8%,在近期、中期和远期将分别扩展到全国总面积的29.9%,51.3%和63.0%。     

基于YanMeng台风风场的输电线路极值风速推算方法

极值风速作为输电线路抗风设计的重要参数,对结构的强度和年限标准意义重大。为克服采用观测资料直接推算极值风速的缺陷,给出了一种沿海地区输电线路极值风速推算的数值方法,即以台风风场物理方程为基础,利用历史台风进行反演,验证风场模型的适应性,随后结合台风年鉴,采用模拟圆和Monte Carlo抽样模拟进行研究点最大风速序列计算,并根据极值III型Weibull分布进行极值风速的推算。最后以海口市为例,对该极值风速推算方法进行详细阐述,推算了海口市近100a内重现期的极值风速,并与观测统计值进行对比,研究发现本文模拟效果较好,可以作为沿海地区输电线路抗风设计的理论参照。     

东北粳稻不同开花时段冷积温对结实的影响及冷害指标

在长白山北坡不同海拔高程开展水稻低温处理试验,以揭示水稻开花不同时段的冷积温对结实率的影响及其冷害气象指标。试验设7个海拔、3个低温持续时间、3个开花时段处理。结果表明,水稻空秕率对开花期冷积温反应很敏感,其关系呈二次函数,冷积温越多,水稻空秕率越大。不同开花时段低温影响程度差异明显,盛花期冷积温的影响系数是中花期的1.5倍,是初花期的2.2倍左右。水稻空秕率与昼间冷积温、日最高冷积温的关系更密切,与夜间冷积温和日最低冷积温的关系次之,昼间冷积温对空秕率的影响系数明显大于夜间冷积温的。水稻不同开花时段发生冷害的冷积温指标差异明显,盛花时段昼间冷积温28℃·d以上引发中度冷害,而在中花和初花时段分别是31℃·d和38℃·d;盛花时段日最高冷积温36℃·d以上引发严重冷害,而在中花和初花时段分别是41℃·d和52℃·d。开花期平均而言,昼间冷积温在31℃·d和38℃·d以上,或日最高冷积温在33℃·d和41℃·d以上,分别引发中度和重度冷害,空秕率分别达到10%和15%以上。