中国农业气象模式(CAMM1.0)构建与应用

为发展适宜中国区域农业种植特点的农业气象模式,基于国外作物生长模拟方法,通过模式机理过程改进或重构以及应用方式革新,建立了中国农业气象模式（Chinese AgroMeteorological Model version 1.0,CAMM1.0）。CAMM1.0利用平均温度和土壤水分改进了作物发育进程模式,利用土壤水分改进了作物叶片光合作用、干物质分配和叶面积扩展过程模式,通过蒸发比法扩展了作物蒸散过程模式;自主建立了基于发育进程的冬小麦株高、基于遥感信息的作物灌溉、遥感数据同化、作物长势与灾害评价等模式。基于互联网技术构造了实时运转平台,主要功能包括作物生长过程实时常规模拟与用户个性化定制模拟。CAMM1.0的部分子模式采用多种方法构造,便于多模式集成。CAMM1.0对作物发育进程、光合过程、株高的模拟效果较好,但对土壤水分变化过程的拟合略差,模拟产量略偏低。CAMM1.0评价淮河流域夏玉米年际干旱减弱而涝渍增加的趋势与实际基本相符。     

英德市茶叶生产的气候条件分析

根据茶叶的生长特性,基于英德市1970—2017年的气象观测资料,对英德市的光、温、水等气候要素及影响茶叶生长的低温冻害、暴雨和干旱等气象灾害进行分析。结果表明:英德市温度、光照和水分条件均适宜茶叶生长,尤其是≥10℃活动积温、年平均气温、极端最低气温和年降水量符合茶叶生产的气候需求。近些年低温冻害和干旱出现次数减少,暴雨灾害相对增多,茶叶生产应趋利避害。     

河西走廊东部一次霜冻天气过程成因及其对农业的影响

2016年5月15日清晨河西走廊东部发生区域性强霜冻天气,对农林业生产造成了2004年以来最为严重的灾害。本文利用实时MICAPS常规观测资料、物理量场和河西走廊东部区域内6个国家自动气象观测站和93个区域气象站观测资料,对这次冻害天气过程的天气学成因进行分析,在此基础上分析了霜冻对农业的影响。结果表明强冷空气爆发是造成冻害的直接原因;0 cm地面温度和气温≤0 ℃持续时间长,导致农林作物深度冻伤;前期气温偏高使得农林作物发育期提前,加之霜冻出现时间偏迟,农林作物抵抗冻害的能力明显下降,冻害影响加重;冻害发生后,温度急剧上升、湿度迅速减小,作物水分强烈蒸腾,作物细胞失去受损,导致受灾程度加重。     

新书架

《中国精细化农业气候区划:产品制作与发布系统》孙涵等编著全书分为4章:第1章概述了农业气候区划所采用的技术方法及其历史背景;简单介绍了GIS的基本知识、发展趋势及其对农业气候区划工作的技术支撑与应用前景。第2章给出了系统的总体设计思路、原则、总体构架、技术路线、基本功能、界面风格、技术措施、管理要求及其性能指标,介绍了插件作用、开发框架、实现方式,以及可视化建模思想与     

基于作物系数与水分生产函数的向日葵产量预测

利用河套灌区向日葵2012年田间水分、分期播种试验数据和两个站点的农业气象历史资料,研究基于向日葵作物系数和水分生产函数的产量预测方法。结果表明:向日葵标准作物系数在生育期内的变化规律是前期小、中期大、后期小, 最高值为1.21, 出现在开花期。标准作物系数与出苗后日数和大于0℃积温有很好的二次和三次多项式关系,拟合优度在0.93以上。在分析相对叶面积指数和作物系数关系的基础上,提出标准作物系数的相对叶面积指数订正方法,得出河套灌区向日葵作物系数的动态计算式,为水分生产函数中实际蒸散量的计算提供支撑。建立以Jensen模型为基础的向日葵水分生产函数,得到对水分亏缺的敏感顺序从高到低是开花期、花序形成期、成熟期、苗期。综合应用向日葵作物系数方程和水分生产函数模型计算分期播种产量,与实际产量分别相差4.4%和4.1%,初步证明该文提出的方法对产量预测较为理想,在该地区具有很好的适用性。     

基于GIS的广东省香蕉寒害风险区划

根据广东省86个气象观测站1980—2013年逐日气温资料,采用日最低气温≤5.0℃的有害积寒作为区划指标,通过GIS技术和逐步回归分析,建立了基于地理信息的有害积寒小网格空间推算模型,对广东省香蕉寒害风险进行了区域划分。结果表明,香蕉寒害高风险区主要分布在粤北的韶关、清远北部以及海拔较高的山区;中等风险区主要分布在粤北韶关、清远、河源、梅州的南部地区,以及中南部的云浮、肇庆、佛山、广州、惠州等地;低风险区主要分布在沿海地区,包括潮州、汕头、揭阳、汕尾、深圳、东莞、中山、珠海、江门、阳江、茂名和湛江等。     

气候变化对中国农业旱灾损失率的影响及其南北区域差异性

在全球变暖背景下,干旱灾害对中国农业生产的影响日益严重,然而由于旱灾损失的复杂性及其显著的区域差异,至今对中国农业旱灾损失规律及其影响机制的认识十分有限。文中利用1961年以来中国农业干旱灾害的灾情资料和常规气象资料,系统分析了近50年来中国农业干旱灾害不同受灾强度分布比率和综合损失率等指标的变化趋势及其在北方和南方的区域差异,研究了20世纪90年代的气温突变对农业旱灾损失率的影响特征,探讨了农业旱灾综合损失率对气温和降水等气候要素变化的依赖关系及其在气候空间的分布特征。结果发现,在气候变化背景下,近50年来中国农业旱灾综合损失率平均每10 a约增加0.5%,风险明显增大。而且,北方综合损失率每10 a约增加0.6%,高出南方1倍,风险增大的速度明显比南方快;北方农业旱灾几乎在很宽松的气温条件下就可以发生,而南方更多发生在气温较高的年份。并且,在气温突变后,变化趋势明显加剧,全中国综合损失率约增加了0.9%,风险明显增高;而且北方综合损失率的增值高达1.8%,是南方的4倍还多,气候突变对北方农业旱灾风险的影响明显比南方更凸出。综合损失率在北方对降水变化的响应要更敏感,而在南方对气温变化的响应更敏感。同时,关键影响期降水对综合损失率的影响比全年降水影响更显著;北方的关键影响期作用比南方更凸出。这些新的科学认识对中国农业旱灾防御具有重要意义。     

气候变化对中国农业生产影响研究展望

综述了气候变化背景下中国农业气候资源、农业气象灾害(干旱、洪涝、高温热浪、低温灾害)和农业病虫害的变化趋势与规律,从农业生产潜力变化、作物种植制度变化和作物品质变化等方面阐明了气候变化对中国农业生产的影响事实,分析了气候变化对中国农业生产的可能影响和中国农业生产适应气候变化的对策措施。在此基础上,针对气候变化背景下中国气候资源的时空分布特点及农业生产出现的新情况、新问题,指出了当前中国关于气候变化对农业影响研究存在的不足,提出了未来气候变化对中国农业生产影响研究需要重视的方面,为确保气候变化背景下中国的农业生产安全及粮食安全提供决策支持。     

A2和B2排放情景下气候变化对福建省水稻生产的阶段性影响

选择IPCC排放情景特别报告(SRES)中的A2和B2方案,利用区域气候模式PRECIS构建的气候变化情景文件与作物模型(CERES-Rice)耦合,采用雨养与灌溉两种方式,并综合考虑未来CO2浓度增加带来的直接增益效应,模拟了未来2020s及2040s两个时段气候变化对福建省水稻生育期与产量的影响。结果表明:无论是雨养方式还是灌溉方式,未来全省各稻区水稻生育期都将缩短,并且随着温度增高,2040s时段缩短的时间较2020s更长,单季稻生育期缩短时间最长,可达15~20 d。雨养条件下,除了闽东南双季稻区后季稻在2020s时段表现为2.3%(A2)和3.1%(B2)较小幅度的增产外,其他稻区各种稻作制度下的水稻产量较之BASE均出现了不同幅度的减产。闽西北稻区后季稻减产幅度最大,2020s时段A2和B2情景下减产幅度依次为6.9%和10.2%,2040s时段减产幅度进一步加大至14.1%和15.6%。闽东南稻区后季稻模拟结果较为乐观,尤其是在灌溉条件下表现为不同幅度的增产,两种情景下分别增产了1.7%、3.9%。双季稻种植区的后季稻产量稳定性均不如早稻和单季稻的,且随着温度升高,到2040s产量不稳定性有增加的趋势。灌溉在一定程度上可以缓解未来高温天气带来的产量波动。从全省的总产变化趋势来看,A2和B2两种排放情景模拟的结果都不容乐观,即使采用充分灌溉的方式,也依旧表现为减产。2020s时段,两种情景下分别减产0.74%与2.44%;2040s时段,两种情景下减产为3.50%与3.23%。未来早稻和单季稻生长季的土壤水分条件将变得不如目前湿润,与之相关的灌溉需要量均有所增加。