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干旱是影响西北地区春玉米生产的主要气象灾害。应用甘肃省1980—2011年71个县(市)的春玉米播种面积和总产量资料,以风险理论为基础,采用风险评估技术方法,探讨了甘肃省县、市春玉米产量在干旱气候条件下的波动和减产的风险水平,通过正态分布判别和偏态分布正态化,研究了西北地区春玉米不同年型减产率变化特征,分析了甘肃省玉米产量灾害风险的空间分布规律,以期为防灾减灾提供理论依据。结果显示:不同等级风险区域呈整体上分散、小面积连片的特点,河西地区减产率最高,其次为陇中地区。高风险区主要集中在陇东地区的东部,较高风险区分布在陇中、陇东大部分地区,河西地区通过灌溉可有效缓解旱灾,风险较低。不同减产率等级下风险分析可为春玉米产量风险预测及抗灾减损、农业保险指数制定和农业保险赔付等提供参考。 相似文献
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全球主要粮食作物产量变化及其气象灾害风险评估 总被引：3，自引：6，他引：3
随着粮食全球化趋势和中国粮食安全战略调整,准确了解中国和国外主要粮食作物生产状况、产量变化及其气象灾害风险水平,对于气候变化背景下保障中国粮食安全和国家"农业走出去"战略实施具有重要意义。该文以全球主要粮食生产国粮食产量资料为基本资料,通过作物气象产量分离对全球主要粮食作物的产量变化进行了研究;用新构建的减产概率系数pc和平均减产率d、减产率变异系数v定义了综合气象灾害风险指数Pw,根据Pw≤2.0、2.0Pw≤4.0和Pw4.0将全球粮食主产区划分为气象灾害低风险区、中风险区和高风险区。研究结果显示,法国、德国和中国的小麦、美国、巴西、阿根廷的玉米和大豆、中国和越南的水稻产量水平在近50多年提升迅速,但区域差异明显。加拿大和澳大利亚小麦、美国玉米、巴西和阿根廷大豆的Pw超过4.0,为气象灾害高风险区;俄罗斯和中国小麦、巴西和阿根廷玉米、美国和中国大豆、印度水稻的Pw介于2.0和4.0,为中风险区;美国、德国、法国和印度小麦、中国玉米、中国、越南和泰国水稻的Pw小于2.0,为低风险区。文中方法能够直观评估全球粮食产区粮食生产水平和综合气象灾害风险,对宏观了解和认识国内外粮食生产状况具有借鉴意义。 相似文献
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利用安徽省1981-2014年50个市(县)一季稻产量资料,采用直线滑动平均方法计算一季稻相对气象产量,通过正交经验分解(EOF)分析一季稻相对气象产量的时空变化特征,并从一季稻产量灾损角度出发,采用灾年平均减产率、产量变异系数、减产风险指数及区域农业水平指数作为产量灾损风险评估指标,对安徽一季稻产量灾损进行风险区划。结果表明:研究期内安徽省各市(县)一季稻产量变化趋势一致,北部增产或减产较南部明显,2005年之前安徽一季稻产量波动剧烈;不同产量灾损评估指标在空间上表现出一定的地域性和连续性,灾年平均减产率、产量变异系数和减产风险指数均表现为北部数值高于南部,区域农业水平指数呈现由东北向西南减小的趋势。根据产量灾损综合风险指数区划结果,研究区域内北部灾损风险高于南部,风险高值区和中值区主要分布在沿淮、江淮北部,风险低值区面积最广,主要位于皖南山区、沿江地区及江淮南部。 相似文献
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基于GIS的福建省烤烟气象灾害综合风险区划 总被引：3，自引：0，他引：3
为了探究福建复杂地形下的烤烟气象灾害风险,规避或减轻气象灾害可能造成的损失,利用福建省烟区28个县（区）的1972-2014年气象资料,2008-2013年烤烟产量、面积及其它社会经济资料,构建由致灾因子危险性、烤烟脆弱性和烟区防灾减灾能力组成的多灾种综合风险区划指标体系,采用层次分析法—熵权法量化计算各指标权重,利用加权综合法计算综合灾害风险指数,基于GIS技术开展烤烟气象灾害综合风险区划。结果表明：福建烟区气象灾害综合风险呈现由东南至西北逐级增加的趋势,轻度气象灾害综合风险区主要分布在龙岩市中东部、三明市东部和南平市东部的部分地带;中度灾害风险区主要分布在龙岩市西部,南平和三明两市介于东部和西部之间地带;重度以上风险区主要分布在南平和三明两市的西北部山区,其中1000m以上高海拔地区存在严重气象灾害风险。 相似文献
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四川省水稻综合气象灾害风险区划 总被引：1，自引：0，他引：1
本文利用1981—2012年四川省82县的水稻单产资料,采用HP滤波法,进行水稻气象产量分离,分歉收年和成灾年两个年型,研究四川省水稻单产平均减产率、减产率变异系数和不同等级减产率风险概率的空间分布特征,并基于成灾年风险区划指标,开展四川省水稻综合气象灾害风险区划。结果表明:HP滤波法可用于四川省水稻气象产量分离,四川省水稻气象产量具有显著的准4 a、7 a周期振荡特征。平均减产率从西南向东北方向呈现"高–低–高"分布特征,80%以上县歉收年平均减产率介于2%～7%,成灾年平均减产率介于6%～15%。各县歉收年减产率变异系数介于0.6～2.2,成灾年减产率变异系数介于0～1.2;减产率变异系数相对高值区位于西南山地西部、盆地南部和盆地北部山地。各级减产率风险概率大值区主要集中于广元和巴中地区,还包括盐亭、古蔺、盐源、越西等县。四川省水稻综合气象灾害高风险区主要分布于盆地北部、盆地南部和西南山地西部等山区,中等风险区主要分布于盆地丘陵区及盆周低山区,低风险区主要分布于盆地平原、浅丘区和凉山州中东部。风险区划结果与四川省气象灾害分布和水稻农业气象灾害分布的研究成果相吻合,可为四川省水稻防灾减灾提供科学依据和重要参考。 相似文献
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利用甘肃东部22个县（区、市）1965−2018年气象资料、1995−2018年苹果产量、种植面积资料和近5a的其它社会经济统计资料，综合分析筛选包括危险性、易损性、敏感性和防灾减灾能力4个方面的12个指标，构建苹果气象灾害综合风险评估指标体系，采用折衷方法计算风险指标权重，进一步构建风险指数评估模型，应用GIS技术制作风险区划图，评估苹果气象灾害综合风险。结果表明：甘肃东部苹果气象灾害综合风险分布呈现出由东南向西北加重的趋势，重度以上综合风险区主要分布在沿关山山区和六盘山东西两麓，以及陇东黄土高原北部，风险指数大于0.45；中度综合风险区主要分布在陇东中南部和渭河流域大部，风险指数在0.25～0.45；轻度综合风险区仅分散性分布在渭河流域川区和陇东东南部的小部分地区，风险指数低于0.25。 相似文献
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贵州农业气象灾害综合风险评价与区划 总被引：7，自引：0，他引：7
为了明确贵州省不同区域内主要农业气象灾害类型以及综合研究农业气象灾害的风险,以县为基本评价单元,基于信息扩散理论、不确定性理论以及风险矩阵法,对贵州省8种主要农业气象灾害风险进行综合评价与区划。利用聚类分析将贵州省分为5类农业气象灾害风险区域,以不同聚类区域为研究对象进行灰色关联分析,求得每种灾害的关联度并据以确定不同聚类区域的主要灾害,分别为：春旱、秋绵雨灾害为主的区域;凝冻、倒春寒＼秋风灾害为主的区域;冬季低温＼夏旱灾害为主的区域;秋绵雨＼夏旱灾害为主的区域;夏旱＼暴雨洪涝灾害为主的区域。在灰色关联分析基础上建立了贵州省综合农业气象灾害风险评价模型,并计算了贵州省各县的综合农业气象灾害风险性,利用GIS空间分析进行综合农业气象灾害风险区划。区划结果表明：贵州农业气象灾害高风险区主要分布在西部及中部地区,低风险区域主要分布在南部地区以及东部地区。 相似文献
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华南晚稻干旱影响评估及其时空变化规律 总被引：4，自引：0，他引：4
根据华南(广东、广西)174个县晚稻产量及生育期资料,采用逐日气象干旱指数(DI)计算各个生育期干旱指数,建立晚稻干旱灾害评估模型并对干旱灾害时空特征进行分析。结果表明:(1)近30a(1981-2010)华南平均晚稻干旱年频率为7.1%,以轻旱为主,中旱及以上干旱基本不发生,区域平均干旱减产率为0.66%。晚稻干旱主要发生在播种-三叶期和乳熟-成熟期。(2)华南晚稻干旱频率及减产率均呈西高东低分布,干旱频率大于10%且减产率大于1%的区域主要集中在广西东北部。(3)近30a华南晚稻干旱减产率最大的6a依次为1992、1990、1989、1991、2009、2004年。区域平均看,近30a华南晚稻播种-三叶期干旱有显著减轻趋势,但乳熟-成熟期及全生育期干旱无显著变化趋势。(4)空间分布看,晚稻全生育期干旱趋于增强的站点占69%,但仅3.4%的站点增强趋势达显著水平。乳熟-成熟期干旱趋于增强的站点占94.8%,其中增强趋势显著的占36.2%,主要分布在广西大部和广东偏北地区。播种-三叶期干旱趋于减轻的站点占75.9%,其中减轻趋势显著的占16.1%,分布在广西的崇左至梧州一带。研究结果可为开展防旱减灾工作、制定气候变化适应政策和环境外交提供科学依据。 相似文献
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应用安徽省茶种植区45个气象站点1981−2017年气象资料和1998−2017年茶叶产量资料,选取霜冻害发生综合频率、坡向敏感性指数、茶园面积和灾年减产率变异系数4个因子,利用加权指数求和法构建了茶树霜冻害风险指数,借助ANUSPLIN插值模型和地理信息系统开展了安徽省茶树霜冻害风险评估。结果表明：安徽省茶树春霜冻害高风险、中风险和低风险区域面积为118×104hm2、337×104hm2和 353×104hm2, 分别占评价区域总面积的14.6%、41.7% 和43.7%。高风险区主要分布在大别山茶区的金寨县、霍山县、岳西县、潜山县等和江南茶区南部海拔600m以上的高山区域,零星分布在江北茶区北坡地带。中风险区多分布在大别山茶区和江南茶区海拔低于600m的山区,呈斑块状分布在江北茶区的丘陵和低山区。低风险区集中分布在芜湖−宣城−铜陵−池州沿江一带,零星分布在江南茶区的低山区。构建的风险指数总体能客观反映安徽省茶树霜冻害风险水平,可为茶树霜冻害风险管理提供依据。 相似文献
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基于全国2467个气象台站实时和历史同期观测资料,利用农业气象评价指标、作物气候适宜度模型、主要农业气象灾害指数评估方法等,综合评估2022年玉米、一季稻、晚稻、大豆和棉花等主要秋收作物关键生育期的农业气象条件、生长适宜度、农业气象灾害等对产量的影响。结果表明,生长季内大部农区光热条件好,水分条件制约玉米、大豆等旱地作物产量提高;玉米、一季稻、大豆、棉花关键生育期内低温、阴雨寡照、暴雨洪涝灾害影响偏轻;长江流域夏季高温综合强度为1961年以来最强,一季稻等作物遭受严重高温热害,玉米、大豆等旱地作物遭受严重夏秋连旱;吉林、辽宁和山东等地夏季出现叠加性强降水过程,部分地区玉米、大豆渍涝灾害较重。 相似文献
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四川省水稻高温热害风险及灾损评估 总被引：2，自引：3，他引：2
高温热害是四川省最主要的农业气象灾害之一,研究高温热害对水稻的影响对于四川省农业可持续发展、保障水稻的安全生产具有重要意义。本文以1981—2015年四川省84个气象台站的逐日气象资料、农业气象观测站水稻生育期资料和县级水稻产量资料为基础,利用水稻高温热害指数,构建四川省水稻关键生育期和全生育期综合高温热害风险模型;分离水稻气象产量,建立高温热害影响下水稻气象产量与高温热害指数间的统计模型,开展1981—2015年四川省水稻高温热害风险和灾损评估。研究结果表明：四川省水稻抽穗扬花期,高温热害较高风险区和高风险区主要集中在盆地东北大部和盆地南部的个别地区,其中达州、广安和泸州的部分地区为高风险区。而低风险区主要分布在盆地西部、南部和川西南的大部地区。灌浆结实期,水稻高温热害较高风险区和高风险区主要集中在盆地东北和盆地南部的大部分地区,其中泸州大部、南充和宜宾的个别地区为高风险区。而低风险区主要分布在盆地北部、西部和川西南的大部地区。水稻全生育阶段高温热害较高风险区和高风险区主要集中在盆地东北和盆地南部的大部分地区,其中泸州、南充和达州的部分地区为高风险区。而低风险区主要分布在盆地北部、西部和川西南的大部地区。构建的水稻高温热害灾损评估模型简单实用,验证结果表明高温热害年水稻统计产量与模拟产量间的相对误差绝对值都小于1.5%,建立的模型能反映四川省高温热害对水稻产量的影响,同时能够较好地评估高温热害下四川省水稻的产量损失。进一步的灾损评估结果表明,高温热害危害下代表站点水稻的减产率为5.6%~10.2%。 相似文献
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高温热害是四川主要农业气象灾害之一,研究高温热害对水稻的风险区划,对保障水稻产量及农业可持续发展有重要意义。本文利用四川单季稻种植区1986-2015年气象观测资料、农业气象观测资料、社会统计资料以及基础地理信息资料,以单季稻生育敏感期（抽穗扬花期和灌浆结实期）为研究时段,选取热害累积指数、地形、产量变异度、农村经济等因子,分别构建了危险性、脆弱性、暴露性和防灾减灾能力4个风险因子,利用灰色关联度方法构建了四川单季稻高温热害"四因子"风险评价模型并对种植区进行风险区划。结果显示,高风险区主要分布在盆东平行岭谷区、盆中浅丘区、盆周边缘山地区的西部,以及盆南丘陵区的南部,该类型区域地势平缓,高温热害频繁。中等风险区主要集中在盆西平丘区和川西南中山山地区,该类型区域灌溉条件优越,社会经济水平发达,应对高温热害风险水平较高。低风险区主要集中在川西南中山宽谷区以及盆周边缘山地区,该类型区域地形较复杂,水稻种植较少,受高温热害影响偏小。四川盆地单季稻高温热害风险存在显著地区差异,应根据各自区域的风险特征选用适合的品种和方式提高防灾减灾能力。 相似文献
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J. Buitendijk 《Soil & Tillage Research》1985,5(3):247-257
The number of workable days for harvest of sugar beet on a sandy loam soil in The Netherlands was calculated by the application of a physical model of water movement in soils to weather data collected during 20 years. Average whole-farm root yield of sugar beet is shown to depend on the date harvest is started. Root-yield calculations are given for separate years for 3 workability indices, 4 degrees of mechanization and 3 degrees of certainty.To obtain maximum whole-farm yields under the given conditions, a risk of yield losses in 2 or 3 years out of 10, due to a late harvest, is the best choice. The results further demonstrate that using machinery which is better suited to harvest under wet conditions is more beneficial than increasing the degree of mechanization. 相似文献
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以长江中下游地区5种生育期类型水稻为材料,于大田条件下研究了不施氮肥水平下不同生育类型水稻对土壤氮吸收的差异.以明确不同生育类型水稻对稻田土壤基础供氮能力的响应.结果表明,土壤基础供氮量随着水稻生育期的延长而增加,中熟晚粳分别比早熟中粳、中熟中粳、迟熟中粳和早熟晚粳高28.99%,18.18%,9.27%和6.06%,表明生育期长的晚粳较中粳对土壤氮素的吸收能力强.土壤氮素利用效率和土壤氮素收获指数,在中粳间的变化规律一致,即随生育期的延长呈先增加后降低的趋势;在晚粳间的变化趋势则表现为,随生育期的延长土壤氮素利用效率增加,土壤氮素收获指数类型问的差异较小.相关分析表明,土壤基础供氮量与基础产量呈极显著的正相关关系,与土壤氮素利用效率和土壤氮素收获指数呈显著或极显著负相关关系.说明土壤基础供氮能力的高低决定着基础产量水平,同时制约着土壤氮素利用效率和氮素收获指数的大小. 相似文献
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以江苏省为例,利用1980-2015年气象资料和水稻观测数据,基于Logistic曲线方程构建高温热害保险气象指数,并分别采用正态分布、正态对数分布和Weibull分布三种参数模型,以及基于信息扩散方法的非参数模型对水稻高温热害发生概率进行拟合。通过拟合优度检验发现,非参数模型可以较好地估算江苏各县水稻孕穗-抽穗扬花阶段高温热害发生概率,进而结合最优拟合模型,考虑农业保险的经营需求,从致灾因子危险性、孕灾环境敏感性、承灾体易损性、防灾减灾能力四个方面出发,确定相应评估指数并构建综合指数,采用聚类分析的方法进行县级水平的水稻高温热害保险风险综合区划。评估分析表明,江苏水稻高温热害保险风险呈现“西南高东北低”的特征,中高风险区是需要依靠农业保险转移风险的重点关注区域。 相似文献
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中国作物生长模拟监测系统构建及应用 总被引：5，自引：1，他引：4
该文系统阐述了中国作物生长模拟监测系统（Crop Growth Simulating and Monitoring System in China, CGMS-China）的构建方法及其在国家级农业气象业务中的应用。CGMS-China是基于WOFOST、Oryza2000、WheatSM、ChinaAgroys 4个作物模型构建的系统,在作物长势监测评估、农业气象灾害影响评估、作物产量预报等农业气象业务中均有应用。该系统可进行作物长势监测、产量预报、农业气象灾害影响评估。利用CGMS-China模拟输出的地上生物量、叶面积指数、穗质量,建立作物长势评估指标,可对小麦、玉米、水稻进行实时长势监测与评估。通过CGMS-China对2014年8月中旬华北黄淮夏玉米的干旱产量损失评估和2016年6月22日早稻高温热害的产量损失预估表明,CGMS-China对农业气象灾害影响评估的效果较好。利用CGMS-China对2014年冬小麦主产省进行产量预报,各省的平均预报相对误差为7%。与此同时,在CGMS-China中利用遥感数据同化方法,对山西洪洞县进行产量预报,预报相对误差小于11%。该系统在国家级农业气象业务中具有良好的应用前景。 相似文献
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气候变化背景下湖南省双季稻生产的敏感性分析 总被引：1，自引：0，他引：1
湖南省是中国主要的双季稻种植省份之一,为探索历史气候变化背景下双季稻生产的气候敏感性,该研究以湖南省双季稻种植区域为对象,运用多元回归方法分析了湖南省历史气候变化动态(1980-2012)及其对双季稻生产的影响。结果表明:近30多年该区域气候变化以温度升高为主,早稻和晚稻全生育期内平均温度的气候倾向率分别为0.47和0.32℃/(10a),早稻全生育期内降水量和辐射呈增加趋势,晚稻全生育期内降水量和辐射有所下降。早稻产量变化与生育期内降水量和辐射的相关性极显著(P0.01),晚稻产量变化与生育期内温度相关性显著(P0.05)。温度升高是水稻产量变化的主要影响要素,但不同生育时期水稻产量的敏感性存在差异,早稻和晚稻产量对气候变化的敏感性范围在-4.38%~2.07%之间。历史气候变化对早稻和晚稻产量的影响分别可能达到2.59%和-6.02%。研究表明气候变化增加了该区域双季稻生产的敏感性,对水稻生产有较大的影响。该研究可以为针对区域特点进行农业技术措施调整,适应气候变化提供依据。 相似文献
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1981-2009年江苏省气候变化趋势及其对水稻产量的影响 总被引：4，自引：0，他引：4
利用江苏省1981-2009年7个农业气象站点的气象和水稻物候、产量资料,从平均气温和降水量对水稻产量影响的基本方程入手,定义了平均气温和降水量变化趋势对水稻产量趋势的贡献率,揭示江苏省近30a气候变化趋势对水稻产量的影响.结果表明,近30a来,江苏省水稻全生育期平均气温和最低气温呈上升趋势,最高气温的变化在苏南和苏北地区差异较大,尤其在开花-成熟阶段,苏南地区呈上升趋势,而苏北地区则呈相反变化趋势.气温(包括平均气温、最低气温和最高气温)与水稻产量呈正相关,1981-2009年平均气温升高对江苏省水稻产量影响的平均值约为1.2％,对产量趋势的贡献率约为30.0％.降水量的变化趋势不明显,降水量与水稻产量的相关性亦不显著,说明在研究区内降水量的变化对水稻产量的影响较小.总体上,江苏省近30a气候变化有利于水稻生产. 相似文献