虎林市水稻稻瘟病发生的原因分析

1 引言 虎林市是水稻生产大市,水稻种植面积现已达6×10^4 hm^2,占全市种植面积的54%。稻瘟病是危害水稻最严重的病害之一。稻瘟病的发生主要是气象原因,其危害程度因品种、栽培技术以及气候条件不同而有差异,流行年份一般减产10%～20%,严重的达40%～50%,甚至绝产。稻瘟病发病轻时,谷粒不饱满,品质下降;严重时,可使水稻成片枯死,颗粒无收。近几年来,虎林市水稻发生稻瘟病最严重的是2005年。本文分析2005年稻瘟病的发病症状、病菌来源和发病原因。     

辽宁省玉米初霜冻特征及风险评估

利用1984—2013年辽宁省33个气象台站0cm地温资料和1992—2011年辽宁省14个地市玉米种植分布数据,统计分析辽宁省初霜冻日期的特征。结果表明:辽宁平均初霜冻日均出现在每年10月,76%的站点平均初霜冻日期在10月15日之前,平均初霜冻日期自沿海向内陆逐渐提前;初霜冻日为10月5日的10a平均变化等值线明显北抬,表明初霜冻对辽宁玉米种植的影响范围在逐步缩小;从玉米初霜冻风险等级区划图来看,高风险区主要集中在松辽平原的阜新、昌图、开原三地,低风险集中在气候温暖、湿润的大连、长海、旅顺三地;在气候变暖的大气候背景条件下,可以适当调整种植制度,在辽宁省北部地区扩大玉米种植面积。     

辽宁省典型地形测风塔缺测数据线性计算适用性分析

利用辽宁省典型地形26座测风塔和6个同期气象站的逐时风速实测数据,采用不同时间尺度（月、季、年）的线性拟合并结合风切变指数拟定7个方案重构测风塔缺测风速数据,并对各拟定重构方案进行误差检验。结果表明：辽宁省典型地形测风塔缺测数据重构主要以季节尺度的线性拟合及其结合风切变指数的两个方案（方案3和方案7）为最优方案,且上述两个方案的空间分布具有区域性特征,其中,辽宁北部的平原和丘陵、辽宁东南部的沿海平原和沿海丘陵主要以方案7为最优方案,辽宁西部的丘陵和山地主要以方案3为最优方案,个别地区以方案1或方案4为最优方案。温带大陆性季风气候区所具有的季节性风速变化和固有的地形地势特征及其对风切变指数的影响,是辽宁省典型地形测风塔缺测数据重构最优方案空间分布呈区域性特征的主要成因。     

辽宁省短时强降水气候特征分析

利用1971—2003年辽宁省53个地面国家级气象站降水自记纸记录的经数字信息化处理后的逐小时降水量数据和2004—2014年自动气象站的降水观测资料,分析了4—10月辽宁省短时强降水的时空变化特征。结果表明:1971—2014年辽宁省短时强降水的发生次数与年降水总量分布对应,均呈东部地区多、西部地区少的分布特征,与辽宁地区的地形和低空西南急流的风向等气候特征密切联系。1971—2014年辽宁地区年平均短时强降水发生次数为1.5—3.5次/a,并呈剧烈的振荡变化,短时强降水发生次数与辽宁省旱涝变化具有较好的对应关系。7月和8月辽宁地区短时强降水发生最多,辽宁省东部的丹东地区短时强降水发生次数明显偏多;6—8月旬短时强降水发生次数呈先增加后减少的变化,7月下旬短时强降水发生次数达到峰值,辽宁地区不同地域短时强降水发生次数的变化趋势也不同。受辽宁地区地形和低空急流的日变化影响,辽宁地区短时强降水发生次数的日变化也具有明显的地域性,辽宁省北部和最西部地区短时强降水发生次数的日变化不明显;辽宁省南部地区短时强降水多出现在后半夜至早晨,其他地区短时强降水多出现在下午。     

辽宁省蓝莓潜在适生区

依据蓝莓生物学特性和环境要求,建立起包含地形、土壤、气候三方面共11个指标的辽宁省蓝莓潜在适生区评价指标体系,综合运用层次分析法、地理信息系统空间分析技术、系统聚类分析法,开展辽宁省蓝莓潜在适生区划研究。结果表明：①基于地形、土壤、气候条件的辽宁省蓝莓种植适生区面积分别占辽宁省总面积的81.68%、60.86%、78.16%,土壤条件对蓝莓潜在分布具有明显的限制作用;②从综合区划来看,辽宁省蓝莓适生区面积约为7.628×104km2,占辽宁省总面积的51.54%,主要分布于辽东半岛、辽河平原大部地区以及辽东湾西部沿海地区,其中辽河平原地区作为粮食主产区,不建议大规模发展蓝莓产业,建议将辽东半岛和辽东湾西部沿海地区作为辽宁省蓝莓产业发展的重点地区;③运用系统聚类法,将辽宁省59个县（市）区进行了二级区划,分为潜在适生区3个亚区和非适生区2个亚区,其中潜在适生区第1亚区在自然条件上具备明显的种植优势,非适生区第2亚区蓝莓种植条件最不理想。区划结果与现有蓝莓种植区较为吻合,可为辽宁省蓝莓产业规划提供科学依据。     

1962—2017年辽宁省设施农业生长季寡照灾害时空特征及影响因素

利用辽宁省28个气象站日照时数观测数据,采用Fortran语言自动识别技术和统计诊断分析方法,以设施黄瓜和茄子为例,分析了1962-2017年辽宁省设施农业生长季寡照灾害发生频数的时空变化特征。结果表明：气候态下,辽宁省设施黄瓜和茄子轻度寡照灾害发生频数占总发生频数的百分比高达96.1%,中度寡照灾害发生频数仅占总发生频数的3.9%,且近56 a没有发生重度寡照灾害。轻度寡照灾害发生频数呈经向型分布,辽宁西部地区最少,辽宁北部和辽宁东部地区最多;11月发生频数最多,2月和3月最少。轻度寡照灾害发生频数空间上阜新东部和朝阳东部增加趋势最大,时间上气候倾向率为0.68次·（10 a）^-1,并且在1999年前后发生了显著的年代际突变。轻度寡照灾害发生频数与同期风速呈显著负相关,与相对湿度和降水日数呈显著正相关。风速和降水日数对辽宁大部地区寡照灾害发生频数的线性增加影响显著,相对湿度则对辽宁局部地区的线性增加影响显著。1962年以来,辽宁省设施黄瓜和茄子最易发生轻度寡照灾害,且发生频数在时间和空间上均呈显著增加趋势。     

基于MODIS时序数据提取河南省水稻种植分布

以河南省为研究区,利用2009年多时相8d合成MODIS地表反射率产品提取水稻种植分布。根据稻田含水量变化特征及水稻生长规律,构建水稻种植分布提取流程。为减少云等噪声的影响,对地表水含量指数（ILSW,land surface water content index）和增强型植被指数（IEV,enhanced vegetation index）的时序数据进行平滑重建。然后,依据豫北和豫南稻区水稻物候期差异,分别建立标准水稻IEV生长线,以计算像元尺度的水稻相似性指数作为影像分类的特征波段。同时,对重建的ILSW和IEV时序数据分别进行主成份分析,选择各自的前3个成份作为特征波段。在此基础上,采用支持向量机分类算法对组建的特征波段进行分类,提取影像中水稻的种植分布。结果显示,提取的河南省水稻种植分布与实际情况吻合较好,豫北稻区水稻分布呈现集中连片的特征,多分布在沿黄河两岸,而豫南稻区水稻种植广泛,多在大型水库灌区周边及沿淮和低洼易涝地区。与各地区水稻统计面积相比,MODIS提取的水稻面积平均相对误差为6.56%,根均方误差为5.63khm2。受到混合像元影响,以及个别地区水稻种植分散且面积相对较小,使该地区水稻面积相对误差超过±60%。     

辽宁境内高铁沿线不良气象条件时空分布特征

本文对影响辽宁境内高速铁路安全的1982—2012年辽宁省低温、积雪、暴雨、雾、大风、雷暴及冰雹等不良气象条件的时空分布特征进行了分析。结果表明:除辽东半岛和环渤海地区为寒冷区外,辽宁省大部地区为高寒地区。1982—2012年辽宁省1月积雪日数最多,长达13 d;最大积雪深度为50 cm以上,主要出现在辽宁省中北部地区、东部山区及营口地区;辽宁省暴雨主要集中出现在5—6月,月平均暴雨发生次数为0.2次以上,其中辽西地区和东部山区年平均暴雨日数较多,约为2d;近30 a辽宁省年平均雷暴发生次数为5.0—7.0次,6—8月为雷暴高发时段,辽宁省中北部及朝阳地区为雷暴高发区,年平均雷暴发生次数为30.0次以上,其他地区年平均雷暴发生次数为21.0—30.0次。根据不良气象条件对高铁运营时段和路段影响的差异性特点,划分了气象服务关键期和关键路段,并提出了辽宁省高铁气象服务的发展方向。     

辽宁省新旧气候平均值变化及影响分析

根据辽宁省61个气象站1961—2020年逐日气温和降水量数据，对比分析1991—2020年和1981—2010年新旧气候平均值变化及对辽宁省气候业务的影响。结果表明：1—11月平均气温、平均最高气温、平均最低气温均升高；10—12月降水量增幅最大。年及四季平均气温、平均最高和最低气温均升高，增幅自东部和西部山区向中部平原地区增大，中部区域增幅最为显著；平均气温和平均最高气温均以春季增幅最大，平均最低气温夏季增幅最大。年、夏季和秋季降水量减少，春季和冬季增加；7—8月降水量总体减少，东部山区和大连沿海地区降水量增加；7月下旬—8月上旬降水量增加，辽宁西部和南部地区增幅最大，为5%～6%，北部地区增幅最小。气候平均值改变后，四季平均气温及降水量评价等级均发生了变化。     

1960-2009年辽宁冬季风寒温度时空变化特征

基于1960-2009年辽宁省52个气象站气象资料,采用风寒温度计算公式和适合辽宁地区的分级标准并分类,得出50 a历年各类别风寒温度日数。使用旋转经验正交分解法（REOF）,分别针对各类别风寒温度日数进行区域划分,并分析了其空间分布和变化趋势。结果表明：辽宁省可按4个风寒温度类别分别分区,凉爽至轻度风寒可分为4个区域,而轻度、中度及重度风寒可分为3个区域;辽宁省辽东半岛五个地市所在地理区域为易患风寒日数最少的地域,辽宁北部、东北部五个地市为易患风寒日数最多的地域;辽宁地区各风寒类别所在划分区域的日数变化相位基本一致;年平均易患风寒日数总体变化趋势是在1986年发生一次突变,在1960-1985年相对偏多,1986-2009年相对偏少。     

东北地区水稻霜冻灾害风险评估与区划

依据灾害系统理论,在综合考虑致灾因子自然属性和承灾体社会属性的基础上,建立风险评估模型,将传统的灾害研究方法与地理信息系统等现代技术手段相结合,利用1961—2010年东北地区182个气象站点逐日最低气温资料和1991—2006年172个水稻产区县（市）国土面积及社会经济资料,包括1981—2006年30个农业气象观测站水稻发育期资料,对东北地区水稻霜冻灾害风险进行评估。结果表明：东北地区可划分为高风险、次高风险、中等风险、次低风险和低风险5个水稻霜冻灾害风险区域。东北地区水稻霜冻灾害高风险区位于黑龙江省的黑河地区大部、伊春西部和吉林省的延边州西部、白山北部等地,而辽宁省的中南部等地风险较低。     

基于FastICA算法和MODIS数据的水稻面积提取

以苏、皖、赣三省为研究区域,采用FastICA算法从MODIS数据中提取2010年水稻种植面积,并验证该算法在混合像元分解中的有效性。在对2010年46景8 d合成地表反射率产品数据进行预处理的基础上,结合MODIS土地利用产品和平滑滤波算法,构建耕地类型像元的I_LSW和I_NDV时相变化曲线。依据I_LSW和I_NDV曲线在水稻移栽期前后的变化规律,并根据由各地区水稻I_NDV时相曲线计算得到水稻相似性指数,从MODIS影像中提取水稻像元。采用FastICA算法对潜在水稻像元水稻生长期内的I_NDV时相曲线进行分解,计算每个像元的水稻丰度,绘制水稻丰度图,获取研究区各省水稻分布和种植面积。利用统计年鉴数据和样方资料对FastICA算法提取的水稻面积进行了验证。结果显示:采用水稻相似性曲线有利于提高稻田识别效率,所获取的水稻分布与实际情况吻合;FastICA算法能够分解不同地区水稻I_NDV时相曲线;与统计资料比较,江苏、安徽、江西三省水稻面积的提取精度分别为86.4%、87.9%、51.5%。江西水稻面积提取误差主要出现在地形起伏较大的山区。     

Spatial modelling of rice yield losses in Tanzania due to bacterial leaf blight and leaf blast in a changing climate

Rice is the most rapidly growing staple food in Africa and although rice production is steadily increasing, the consumption is still out-pacing the production. In Tanzania, two important diseases in rice production are leaf blast caused by Magnaporthe oryzae and bacterial leaf blight caused by Xanthomonas oryzae pv. oryzae. The objective of this study was to quantify rice yield losses due to these two important diseases under a changing climate. We found that bacterial leaf blight is predicted to increase causing greater losses than leaf blast in the future, with losses due to leaf blast declining. The results of this study indicate that the effects of climate change on plant disease can not only be expected to be uneven across diseases but also across geographies, as in some geographic areas losses increase but decrease in others for the same disease.     

基于Fisher判别的南方双季稻低温灾害等级预警

为了建立南方双季稻低温灾害综合预测预警技术体系, 基于南方双季稻种植区1961—2010年708个气象站的逐日气象资料、水稻生育期资料和低温灾害发生的气象行业标准,采用Fisher判别分析法、因子膨化法、相关性分析法,利用SPSS软件构建早稻春季低温灾害高风险区 (Ⅰ区) 未来10 d、晚稻寒露风高风险区 (Ⅰ区)、主灾区 (Ⅱ区) 未来5 d的低温灾害发生等级逐日滚动预警模型。其中,1961—2009年资料用于模型构建和回代检验,2010年资料用于模型的外延预测。结果表明:早稻、晚粳稻、晚籼稻Ⅰ区平均外延预测基本一致准确率分别达到90.5%,74.2%,80.3%,晚粳稻、晚籼稻Ⅱ区平均外延预测基本一致准确率分别为89.4%和80.3%。构建的南方双季稻低温灾害逐日滚动预警模型的外延预测基本一致准确率多超过80%,等级预测检验误差总体上在1个等级以内,模型评价效果较好。     

Temperature variations and rice yields in China: historical contributions and future trends

Temperature is the principal factor that determines rice growth, development and ultimately grain yield. In this study, normal growing-degree-days (NGDD) and killing growing-degree-days (KGDD) were used to capture the different effects of normal and extreme temperatures on rice yields, respectively. Based on these indexes, we assessed the contributions of temperature variations to county-level rice yields across China during the historical period (1980–2008), and estimated the potential exposure of rice to extreme temperature stress in the near future (2021–2050). The results showed that historical temperature variations had measurable impacts on rice yields with a distinct spatial pattern: for different regions, such variations had contributed much to the increased rice yields in Northeast China (Region I) (0.59 % yield year^?1) and some portions of the Yunnan-Guizhou Plateau (Region II) (0.34 % yield year^?1), but seriously hindered the improvements of rice yields in the Sichuan Basin (SB) (?0.29 % yield year^?1) and the southern cultivation areas (Region IV) (?0.17 % yield year^?1); for the entire country, half of the contributions were positive and the other half were negative, resulting in a balance pattern with an average of 0.01 % yield year^?1. Under the RCP8.5 scenario, climate warming during 2021–2050 would substantially reduce cold stress but increase heat stress in the rice planting areas across China. For the future period, Region I, II and eastern China would be continually exposed to more severe cold stress than the other regions; Region III (including SB and the mid-lower reaches of Yangtze River (MLRYR)) would be the hot spot of heat stress.     

Climate change impacts on regional rice production in China

Rice (Oryza sativa L.) production is an important contributor to China’s food security. Climate change, and its impact on rice production, presents challenges in meeting China’s future rice production requirements. In this study, we conducted a comprehensive analysis of how rice yield responds to climate change under different scenarios and assessed the associated simulation uncertainties of various regional-scale climate models. Simulation was performed based on a regional calibrated crop model (CERES-Rice) and spatially matched climatic (from 17 global climate models), soil, management, and cultivar parameters. Grain-filling periods for early rice were shortened by 2–7 days in three time slices (2030s, 2050s, and 2070s), whereas grain-filling periods for late rice were shortened by 10–19 days in three time slices. Most of the negative effects of climate change were predicted to affect single-crop rice in central China. Average yields of single-crop rice treated with CO₂ fertiliser in central China were predicted to be reduced by 10, 11, and 11% during the 2030s, 2050s, and 2070s, respectively, compared to the 2000s, if planting dates remained unchanged. If planting dates were optimised, single-crop rice yields were predicted to increase by 3, 7, and 11% during the 2030s, 2050s, and 2070s, respectively. In response to climate changes, early and single-crop rice should be planted earlier, and late rice planting should be delayed. The predicted net effect would be to prolong the grain-filling period and optimise rice yield.     

辽宁暴雨致灾指标及灾害影响预评估

利用1951-2012年辽宁暴雨过程及暴雨灾情资料,对辽宁暴雨灾害特征及暴雨灾害评估进行分析,并应用统计分析方法,建立暴雨致灾指标与灾害影响预评估的关系。结果表明：1951-2012年辽宁年平均暴雨日数分布为自东南向西北逐渐减少;辽宁暴雨灾害发生频率分布为自中部向西北逐渐增多,灾害发生频率最高的地区为辽宁西部地区,其中朝阳喀左县暴雨灾害发生频率最高,占该站暴雨总次数的73%;辽宁西部等地区暴雨灾害发生频率较高,但降水强度较小,且发生一级和二级暴雨灾害的概率低于其他地区;而除辽西地区外,其他地区暴雨灾害发生频率略低,但降水强度大。辽宁受暴雨灾害影响最大的受灾体为农作物及设施,辽阳地区受灾频率最大,占该地区受灾过程总数的95%以上。辽宁暴雨灾害可划分为暴雨灾害易发区、较易发区和一般易发区。     

辽宁沿海高速公路浓雾气候特征及气象影响因子

利用2005—2018年辽宁沿海高速公路沿线气象站点观测资料和NCEP再分析资料,对辽宁沿海高速公路浓雾气候特征及其与各相关气象要素的关系进行分析,并探讨了利于浓雾发生的环流特征和影响因子。结果表明：辽宁沿海高速公路年均浓雾日数由西至东呈现高—低—高的分布特点,同时,辽东沿海高速公路沿线各站年均浓雾日数差异较小,且存在明显的自东向西的下降趋势;辽西沿线高速公路各站差异最大,受到局地的影响最强。沿海高速公路年均浓雾日数具有明显的月变化与季节变化特征,全年有两个浓雾出现的集中时段,分别为2—3月和10—11月;秋季浓雾日数占全年的比率最高。秋季沿海高速公路浓雾以0—200 m的强浓雾为主;温度为10—15℃,相对湿度大于98%,风速为0—3 m·s^-1,风向为偏东北风时,浓雾出现的概率最大。辽宁秋季沿海地区受副热带高压影响较小,受东亚大槽等中高纬度纬向环流和极涡的影响较大,纬向环流和极涡越强（弱）,辽宁沿海地区浓雾日数越多（少）;辽宁沿海地区浓雾的水汽一部分来源于辽宁东部山区,一部分来源于渤海、黄海北部。辽宁沿海地区秋季浓雾并非以海雾为主,而以辐射雾、锋面雾居多,同时辽东沿海地区有来自辽东山区的平流雾。     

Suitability assessment and mapping of Oyo State,Nigeria, for rice cultivation using GIS

Rice is one of the most preferred food crops in Nigeria. However, local rice production has declined with the oil boom of the 1970s causing demand to outstrip supply. Rice production can be increased through the integration of Geographic Information Systems (GIS) and crop–land suitability analysis and mapping. Based on the key predictor variables that determine rice yield mentioned in relevant literature, data on rainfall, temperature, relative humidity, slope, and soil of Oyo state were obtained. To develop rice suitability maps for the state, two MCE-GIS techniques, namely the Overlay approach and weighted linear combination (WLC), using fuzzy AHP were used and compared. A Boolean land use map derived from a landsat imagery was used in masking out areas currently unavailable for rice production. Both suitability maps were classified into four categories of very suitable, suitable, moderate, and fairly moderate. Although the maps differ slightly, the overlay and WLC (AHP) approach found most parts of Oyo state (51.79 and 82.9 % respectively) to be moderately suitable for rice production. However, in areas like Eruwa, Oyo, and Shaki, rainfall amount received needs to be supplemented by irrigation for increased rice yield.

     

1961-2010年黑龙江省水稻延迟型冷害时空变化特征

利用1961-2010年黑龙江省62个气象站资料,基于5-9月平均气温和水稻冷害等级行业标准,利用累积距平和小波分析等方法分析水稻延迟型轻度、中度和严重冷害的空间分布特征及时间变化规律,以期为水稻延迟型冷害的研究提供基础。结果表明：1961-2010年黑龙江省水稻延迟型冷害主要集中发生在黑河、齐齐哈尔、哈尔滨东部、牡丹江西部和三江平原东部地区。1961-2010年黑龙江省水稻延迟型冷害存在明显的阶段性变化,1994年后转入新的较少发生阶段,2000年后黑龙江省水稻延迟型冷害发生明显减少。黑龙江省水稻延迟型轻度冷害和中度冷害存在21 a和9 a左右的变化周期,水稻延迟型严重冷害存在21 a左右的周期变化。