宝鸡光热水气候因素对玉米生产的影响分析

运用积分回归方法,对宝鸡地区的眉县、风翔和麟游3个代表县1981--2010年30a玉米产量与气象因子进行了分析。结果表明：播种期干旱和灌浆期低温阴雨寡照对夏玉米的影响程度塬区大于川道;春旱和初夏早是制约山区春玉米产量的主要因素。适时早播,利用前期的热量避免后期低温阴雨寡照,对宝鸡玉米生产尤为重要。通过改善品种,强化管理．可以有效降低不利气象因素对川塬夏玉米种植区生产的影响;发展地膜覆盖栽培将是解决不利气象条件对山区春玉米种植区影响的主要方法。     

河南省夏玉米气候适宜度评价

为定量评价气象条件对作物生长及产量形成的影响,本文依据夏玉米不同发育阶段上限温度、最适温度、下限温度、需水量、需光性等生物学指标,构建了河南省夏玉米气候适宜度评价模型。通过对13个代表站30 a全生育期气候适宜度和相对气象产量进行相关分析,表明该模型能较好地反映河南省夏玉米的气候适宜水平及其动态变化。利用检验后的模型计算了河南省67个站1981-2011年夏玉米生长季单因子及综合气候适宜度,结果表明河南省夏玉米大部分生育期光热资源较适宜,能满足玉米生长所需,仅在灌浆后期略显不足,降水是影响夏玉米产量形成的主要限制因子,且降水适宜度年际变化幅度大于日照和温度。综合气候适宜度年际波动表现为抽雄—乳熟期〉出苗—抽雄期〉全生育期。空间分布上气候适宜度呈自西北向东南方向的递增趋势,适宜度高值区分布在南阳东部及驻马店部分地区。     

安徽省夏玉米干旱天气指数保险产品设计及应用

利用安徽省夏玉米种植区15个农业气象观测站点1971—2010年的逐日降水资料并结合区域夏玉米抽雄-乳熟期(产量形成关键期)的降水距平与夏玉米干旱减产率进行分析,建立了干旱天气指数模型。提出夏玉米干旱的保险赔付标准,并利用各市(县)的干旱风险评估结果修订干旱天气指数保险费率,最终得到各地区的夏玉米干旱天气指数保险产品。将设计的保险产品在安徽省淮北市濉溪县试验应用,该产品可以基本反映实际夏玉米干旱风险状况,有助于农业保险公司客观、快捷地提供农业灾害的经济补偿。     

近30年渭南夏玉米气候适宜度研究

根据渭南市11个国家气象站1991—2020年逐日气象数据,结合夏玉米农业气象观测站的生育期资料,利用气候适宜度模型来分析渭南市夏玉米不同生育期的温度、日照、降水和气候适宜度特征,以及全生育期各种适宜度的时空分布规律。结果表明：降水是影响渭南夏玉米产量的主要气候因子;乳熟至成熟期渭南夏玉米易受连阴雨天气影响,日照适宜度最小,对产量和品质造成影响;北部温度适宜度最大,南部降水和光照适宜度最大,总体气候适宜度从北向南逐渐增大,南部最适宜种植夏玉米。     

基于气候适宜度的玉米产量动态预报方法

夏玉米是河北省主要粮食作物之一, 其生长发育及产量形成受气象条件影响很大, 开展玉米产量动态预报对河北省农业生产和粮食安全具有重要意义。该文结合夏玉米生理特性, 建立了夏玉米气候适宜度模型, 利用此模型借助于SPSS统计软件, 计算了1972—2005年河北省8个市夏玉米生育期内逐旬气候适宜度, 以此为基础, 建立了河北省8个市夏玉米不同时段产量预报模型。结果表明:夏玉米气候适宜度与产量相关显著; 1972—2005年历史预报检验和2006—2007年预报试验平均准确率分别为88.8%和96.8%, 能够满足业务服务需要。     

信阳毛尖绿茶农业气候条件分析与区划研究

阐述了信阳毛尖绿茶种植区农业气候条件与茶叶生长之间的关系,在此基础上遵循主导因子与辅助因子相结合的原则,确定了年平均气温、4-10月平均气温、极端最低气温大于-15℃保证率、年降水量、日照百分率、干燥度和海拔高度作为信阳毛尖绿茶农业气候区划指标,利用GIS技术,采用专家打分法将信阳毛尖绿茶种植区划分为适宜种植区、次适宜种植区和不适宜种植区,并对区划结果进行了评述。     

昭平县基于GIS技术的茶树种植气候区划

基于GIS技术,利用茶树的生长发育条件与气候之间的相关关系,研究昭平县内茶树种植的农业气候区划。利用昭平县1:25万基础地理数据和昭平县气象站近30a的气候资料,建立区划指标的高层模型,并采用GIS技术对研究区的茶树种植进行气候区划,可划分为四个区,即最适宜种植区、适宜种植区、次适宜种植区以及不适宜种植区。针对各个区不同的气候特征,提出相对应的茶树种植建议,为昭平茶叶的种植和生产发展提供科学参考。     

海安县优质弱筋小麦气候区划研究

本文利用海安县及周边6个基本台站(27个自动站)1990—2009年气象资料,通过对海安县农业气候资源和小麦生产气候条件的调查分析,在地理信息系统平台的支持下,采用样条函数法对气候因子和区划因子进行网格细化,运用综合评价法对海安县优质弱筋小麦种植实现基于小网格的气候适宜性区划,分为最佳种植区和适宜种植区,结果显示:海安中西部地区为优质弱筋小麦最佳种植区,东部沿海为适宜种植区。这为开发和利用海安县农业气候资源、高质高效生产种植弱筋小麦提供科学依据。     

海安县优质弱筋小麦气候区划研究

本文利用海安县及周边6个基本台站(27个自动站)1990—2009年气象资料,通过对海安县农业气候资源和小麦生产气候条件的调查分析,在地理信息系统平台的支持下,采用样条函数法对气候因子和区划因子进行网格细化,运用综合评价法对海安县优质弱筋小麦种植实现基于小网格的气候适宜性区划,分为最佳种植区和适宜种植区,结果显示:海安中西部地区为优质弱筋小麦最佳种植区,东部沿海为适宜种植区。这为开发和利用海安县农业气候资源、高质高效生产种植弱筋小麦提供科学依据。     

夏玉米产量动态预报方法研究

利用洛阳市1981—2014年夏玉米产量资料、生育期内的气象资料,结合夏玉米的生物学特性,分别构建夏玉米温度、光照、水分适宜度模型,利用夏玉米生长季内不同时段的气候适宜度指数与气象产量的相关关系,构建夏玉米产量预报模型,并分别利用1981—2010年、2011—2014年数据进行回代、预报检验。结果表明,气候适宜度与夏玉米气象产量存在显著的相关性,两者变化趋势一致。1981—2010年各时段预报模型的单产回代检验准确率在89.19%~91.42%之间,趋势回代检验准确率达89.66%~96.55%。2011—2014年预报检验,预报准确率最高为96.16%,最低为91.05%,趋势预报准确率最高为100%,最低为75%,预报准确率较高,建立的产量动态预报模型可以在业务上推广应用。     

基于GIS的赤水市金钗石斛农业气候区划

石斛是热带、亚热带丛生植物,喜温暖湿润气候。赤水市是我国目前金钗石斛最大和最适宜种植区。根据赤水市气候资源特点及金钗石斛适宜生长环境指标,选取了年平均气温、全年≥10℃活动积温、海拔高度、月平均气温≥25.0℃月数、分蘖开花期(3-5月)空气相对湿度等5个气象因子作为种植区划指标,在综合考虑经度、纬度和海拔高度对气候资源影响的基础上,利用遵义市12个气象站1971-2000年气候资料和台站信息,采用逐步回归法分别构建了4个区划因子的细网格推算模型。基于数字高程(DEM)数据推算了分辨率为1 km的赤水市气候资源数据集。利用赋值法对5个区划指标分别计算,按照适宜种植区、次适宜种植区和不适宜种植区3个等级完成了赤水市金钗石斛种植气候区划。区划结果显示,赤水市金钗石斛的适宜种植区随地形和海拔高度而变化,主要分布在沿赤水河两岸和沿习水河两岸的沟谷或山地。次适宜和不适宜区主要分布在海拔700 m以上的半高山地区,冬季气温偏低、热量供应不足和夏秋干旱是这些区域不适宜种植的主要原因。     

Scenario Analysis on the Adaptation of Different Maize Varieties to Future Climate Change in Northeast China

Based on gridded meteorological data for the period 1981–2100 from the RegCM3 regional model, the changing trends of climatic resources in Northeast China are analyzed, and the distributions of maize varieties are accordingly adjusted. In order to explore the effects of different adaptation countermeasures on climatic productivity and meteorological suitability in the future, maize cultivars with resistance to high temperatures and/or drought are selected. The results show that, in the future, there is likely to be a significant increase in thermal resources, and potential atmospheric evaporation will increase correspondingly.Meanwhile, radiation is predicted to increase significantly during 2041–2070 in the growing season. However, changes in precipitation are unlikely to be sufficient enough to offset the intensification in atmospheric evaporation caused by the temperature increase. Water resources and high temperatures are found to be the two major factors constraining grain yield. The results also show that the warming climate will be favorable for maize production where thermal resources are already limited, such as in central and northern Heilongjiang Province and eastern Jilin Province; while in areas that are already relatively warm, such as Liaoning Province, climatic productivity will be reduced. The climatic productivity and the meteorological suitability of maize are found to improve when the planting of resistant varieties is modeled. The utilization of agricultural climatic resources through the adaptation countermeasures of maize varieties is to increase obviously with time. Specifically, maize with drought-resistant properties will have a marked influence on meteorological suitability during 2011–2070, with suitable areas expanding. During 2071–2100, those maize varieties with their upper limit of optimum temperature and maximum temperature increased by 2℃, or water requirement reduced to 94%, or upper limit of optimum temperature and maximum temperature increased by 1℃ and water requirement reduced to 98%, all exhibit significant differences in climatic potential productivity, compared to the present-day varieties. The meteorological suitability of maize is predicted to increase in some parts of Heilongjiang Provine, with the eastern boundary of the "unavailable" area shifting westward.     

Attribution of Maize Yield Increase in China to Climate Change and Technological Advancement Between 1980 and 2010

Crop yields are affected by climate change and technological advancement. Objectively and quantitatively evaluating the attribution of crop yield change to climate change and technological advancement will ensure sustainable development of agriculture under climate change. In this study, daily climate variables obtained from 553 meteorological stations in China for the period 1961-2010, detailed observations of maize from 653 agricultural meteorological stations for the period 1981-2010, and results using an Agro-Ecological Zones (AEZ) model, are used to explore the attribution of maize (Zea mays L.) yield change to climate change and technological advancement. In the AEZ model, the climatic potential productivity is examined through three step-by-step levels: photosynthetic potential productivity, photosynthetic thermal potential productivity, and climatic potential productivity. The relative impacts of different climate variables on climatic potential productivity of maize from 1961 to 2010 in China are then evaluated. Combined with the observations of maize, the contributions of climate change and technological advancement to maize yield from 1981 to 2010 in China are separated. The results show that, from 1961 to 2010, climate change had a significant adverse impact on the climatic potential productivity of maize in China. Decreased radiation and increased temperature were the main factors leading to the decrease of climatic potential productivity. However, changes in precipitation had only a small effect. The maize yields of the 14 main planting provinces in China increased obviously over the past 30 years, which was opposite to the decreasing trends of climatic potential productivity. This suggests that technological advancement has offset the negative effects of climate change on maize yield. Technological advancement contributed to maize yield increases by 99.6%-141.6%, while climate change contribution was from-41.4% to 0.4%. In particular, the actual maize yields in Shandong, Henan, Jilin, and Inner Mongolia increased by 98.4, 90.4, 98.7, and 121.5 kg hm^-2 yr^-1 over the past 30 years, respectively. Correspondingly, the maize yields affected by technological advancement increased by 113.7, 97.9, 111.5, and 124.8 kg hm^-2 yr^-1, respectively. On the contrary, maize yields reduced markedly under climate change, with an average reduction of-9.0 kg hm^-2 yr^-1. Our findings highlight that agronomic technological advancement has contributed dominantly to maize yield increases in China in the past three decades.     

我国中北亚热带优质烤烟烟区气候相似性分析

利用1991—2020年我国中北亚热带不同烤烟烟区180个国家级气象站气候因子数据,根据影响优质烟叶生长发育的气候条件,分析气候差异性,探究烟叶生长发育的气象规律,应用主成分分析计算各气候因子的权重,依据气候相似原理,对湖北省两大烟区与周边烟区采用改进的欧氏距离作为相似度量指标,并与系统聚类结果进行相似性对比。结果表明:鄂西南、鄂西北、豫西、豫南、豫中、湘西、湘中烟区基本具备了生产优质烟叶的气候条件,除降水量外,其余各气候因子在不同发育期的差值伸根期最大,旺长期次之,成熟期最小。鄂西北和陕南烟区的气候因子最为接近,鄂西南和湘西、川东南烟区的气候因子具有高度相似性,从而为不同区域间借鉴生产经验、优化烤烟种植布局和开发特色优质烟叶提供理论依据。     

灌水量和气温对玉米生物耗水及产量的影响

为了掌握玉米适宜灌水量,以石羊河流域武威荒漠生态和农业气象试验站为试验地点,按照常规灌水方式设计玉米全生育期灌水量3 750 m3·hm-2、4 500 m3·hm-2、5 250 m3·hm-2、6 000 m3·hm-24种处理,并按1∶1.5∶1∶1比例分4次灌溉,采用水量平衡法计算玉米不同生育阶段的耗水量,分析研究不同灌水处理对玉米产量的影响。结果表明:在相同气候年景下,不同灌水条件对玉米发育期影响不明显;在玉米生物耗水过程中,气温升高耗水量增加,气温升高1℃,耗水量增加124mm;玉米全生育期耗水量呈抛物线变化,峰值出现在拔节至抽雄期间,此期间也正是耗水量影响玉米产量最敏感的时期,期间耗水量每增加1 mm,玉米产量增加0.33 kg·hm-2;不同灌水处理情景下,水分利用率以灌水量为5 250 m3·hm-2最高,可达34.7 kg·hm-2·mm-1,故该灌水量可视为当地适宜灌水量。     

气候变化对河南烟区烤烟化学品质的影响

利用河南烟区2003-2012年64个气象站气象资料以及烤烟中部叶主要化学成分数据,采用数理统计分析方法,明确烟区气候要素变化特征以及影响烤烟烟叶化学品质指标的主要气候因子,在此基础上,探讨RCP4.5（Representative Concentration Pathways,简称RCP）和RCP8.5两种未来气候情景下河南烟区烤烟化学品质可能的变化。结果表明,2003-2012年河南烟区大田期温热要素和光照因素增加但不显著,水湿要素呈显著减少。3个生育阶段,成熟期的气温日较差和最高气温显著增加;旺长期和成熟期的降水日数和相对湿度呈显著下降;光照因素表现为伸根期和旺长期减少、成熟期增加,但均不显著。河南烟区烤烟化学品质指标与气候要素间的关系密切,不同指标间影响因素具有差异;旺长期太阳总辐射是影响化学成分协调性评分的主要气候因素,呈显著负相关。在未来气候变化下,由于旺长期太阳总辐射高于气候基准期（1981-2010年）平均值并在未来呈显著增加趋势,将导致烤烟化学成分协调性评分下降,两种情景下以RCP8.5情景下降更明显。     

江苏省冬小麦气候适宜度动态模型建立及应用

用1961—2010年江苏57个气象站常规气象资料和小麦产量资料,结合前人的研究思路,应用生态适宜度、模糊数学理论,引入权重分析等方法,建立了江苏省冬小麦气候适宜度的动态模型,模型检验结果良好。对1961—2010年冬小麦历年全生育期和各生育期的气候适宜度进行初步分析,结果表明:江苏省各地冬小麦气候适宜度均维持在较高水平,其中冬小麦生育期内温度适宜度最高,降水适宜度维持在较低水平,日照是其生产过程中的关键性制约气象因子。     

云南烤烟气候类型及其适宜性研究

根据云南烤烟气候特点，提出了判别云南烤烟气候类型及其适宜性的指标：热量为一级指标，降水和光照为二级指标。采用综合指标法评判热量条件，对其他多个气候条件应用系统聚类分析，并结合云南烤烟生产实践经验，对云南全部气象站点进行烤烟气候类型划分和适宜性评价。从而得出云南烤烟气候最适宜区和适宜区的地理分布、以及制约云南烤烟种植的主要气候原因，为云南烤烟合理布局和烤烟生产提供了科学依据。     

基于GIS的达州香椿气候生态适宜性区划

利用达州及周边15个气象站资料和国内香椿主要产区气象资料、GIS资料,基于香椿生物学特性和现代高产栽培技术要求,综合分析了达州香椿气候生态适宜性,并选取气候生态区划指标,建立气候因子空间模型,运用集优法开展香椿栽培生态气候区划。结果表明:达州气候生态条件总体适宜香椿生长,影响其栽培的主要因子是年均气温和地形条件;冬末春初的气温水平和积温及其变化是影响香椿上市时间和产量的主要气候因子,头茬椿芽采收要求≥10.0℃有效积温约60~70℃·d。香椿栽培适宜区主要分布在达州中南部,面积占比约58.7 %,其中最适宜区主要分布在海拔高度≤500m、年均气温≥16.0℃的中亚热带浅丘平坝区,其余适宜区主要分布在海拔高度500~800m、年均气温14.0~16.0℃的北亚热带向山地暖温带过渡的低山深丘区;次适宜区主要分布于北部海拔高度800~1200m、年均气温12.0~14.0℃的山地暖温带半山区,面积占比约26.2 %;北部海拔高度≥1200m的中高山区为不适宜区,面积占比约15.1 %。达州南部浅丘平坝区为香椿重点发展区,中南部低山深丘区为香椿适度规模发展区,北部低中山区为香椿自然生态分布区。      

东北春玉米生长发育气象条件的适应性分析

统计分析１９８１－１９９０年东北地区３０个试站的气象资料，物候资料和春玉米产量资料。建立光，热，水等资源条件与产量变化之间的统计关系，从而确定出各地种植春玉米的适应性指数及等级。