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河南小麦生产农业气象灾害风险分析及区划

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15卷1期2006年2月自 然 灾 害 学 报JOURNALOFNATURALDISASTERSVo.l15,No.1Feb.,2006

收稿日期:2005-07-15; 修订日期:2005-09-18 基金项目:国家科技部社会公益性研究项目(2001DIB10089);农业科技成果转化资金项目(05EFN217400415) 作者简介:陈怀亮(1967-),男,河南辉县人,高级工程师,博士研究生,主要从事农业遥感与农业气象研究.

文章编号:1004-4574(2006)01-0135-09河南小麦生产农业气象灾害风险分析及区划陈怀亮,邓 伟,张雪芬,邹春辉(河南省气象科学研究所,河南郑州450003)摘要:根据农业气象灾害风险分析理论,以河南省小麦生产为例,在辨识对小麦产量影响较大的农业气象灾害风险要素和风险源的基础上,通过构造灾度函数,运用EOF和概率等分析方法,分析了河南省小麦生产中的3种主要农业气象灾害)))麦播旱涝、晚霜冻、干热风与青枯雨的发生规律及其对小麦产量的定量影响程度与风险概率。在此基础上,运用多因子综合风险指数模型,对河南省小麦生产农业气象灾害风险进行了综合区划,为农业气象灾害风险探讨了一条新的定量分析及区划技术体系。分析发现,干热风与青枯雨是影响河南省大部分地区小麦高产稳产的主要灾害,其次是晚霜冻危害,第三是麦播时旱涝灾害,但总体上河南省小麦生产的农业气象灾害风险并不算太高,只要采取一定的防御措施,不会在根本上影响小麦的高产稳产。关键词:小麦;农业气象灾害;灾度函数;风险;区划中图分类号:S162.3 文献标识码:A

AnalysisandzoningofagrometeorologicaldisastersriskforwheatgrowinginHenanProvince

CHENHua-iliang,DENGWe,iZHANGXue-fen,ZOUChun-hui(HenanProvincialMeteorologicalInstitute,Zhengzhou450003,China)

Abstract:TakingthewheatproductioninHenanProvinceasanexample,theoccurrenceregulation,quantitativeimpactdegreeandriskprobabilityofthreemainagrometeorologicaldisasters,thatisthedrough&tfloodinseedingperiod,latefreezingdisaster,dry-ho-twind&immaturedeathofwhea,twhichinfluencedseverelythewheatyield,wereanalyzedbyconstructingriskdegreefunctionsandusingEOF&probabilityanalysisaccordingtotheriskana-lysistheoryofagrometeorologicaldisasters.Thesyntheticwheatriskzoningofagrometeorologicaldisasterswerecon-ductedinHenanProvinceintermsofintegratedmult-ifactorsriskindexmodelbasedontheupperanalysis.There-sultsshowedthatdry-ho-twind&immaturedeathofwheatarethemostsevereagrometeorologicaldisasterthatinflu-encedthehighandstableyieldofwheatinHenanProvince,latefreezingdisasteristhesecondandthedrough&tfloodinseedingperiodisthethirddisaster.However,thetotalriskdegreeofagrometeorologicaldisastersforwheatproductionisnottoohigh.Keywords:whea;tagrometeorologicaldisasters;riskdegreefunction;risk;zoning

农业气象灾害是一种自然灾害,一般是指农业生产过程中所发生的导致农业显著减产的不利天气或气候条件的总称。农业气象灾害是影响作物稳产、高产和优质的最主要的自然因素,它与农业经济效益紧密相

温湿度记录仪：ｈｔｔｐ：／／ｗｗｗ．ｗｓｇｊｌｙ．ｃｏｍ／联。我国对农业气象灾害的研究起步较早,许多人对我国主要农业气象灾害的成因、类型、发生规律、时空分布特征以及防御措施都作了全面深入的研究,但这些研究多侧重于灾害机理,而在灾害影响、所造成损失的定量化方面尚待深入[1]。 河南是我国重要的小麦商品粮生产基地,无论的种植面积还是总产量,均居全国第一位。但河南地处亚热带向暖温带的气候过渡带,大陆性季风特征明显,多旱、涝、风、雹、霜冻等农业气象灾害,对小麦高产、稳产影响较大。 本文根据农业气象灾害风险分析理论[2-9],以河南省小麦生产为例,在风险辨识的基础上,通过构造灾

度函数,运用EOF和概率等定量分析、估算方法,深入揭示了影响河南省小麦生产的3种主要农业气象灾害)))麦播旱涝、晚霜冻、干热风或青枯雨的发生规律及其对小麦产量的影响程度与风险概率,并对河南省小麦生产农业气象灾害风险进行了综合区划,从而为农业气象灾害风险探讨了一条新的完整的定量分析于区划技术体系。

1 资料来源和处理所用小麦产量资料均来自河南省统计局,包括全省57个县(市)1949-1997年的逐年小麦单产(kg/hm2)、播种面积(103hm2)和总产量(万t);所用同期气象资料来源于河南省气候中心。分析时,采用5年滑动平均法对小麦产量进行趋势处理,得到逐年小麦相对气象产量序列。同时对处理得到的相对气象产量序列进行偏度峰度检验,发现大多数县都符合正态分布,说明处理的趋势产量是合适的。对个别不服从正态分布的县,再采用偏态分布正态化的方法对其进行处理[10-12]。为了定量评价小麦生产农业气象灾害风险链和风险体系,首先辨识出对河南省小麦生产影响较大的麦播时的旱涝灾害、拔节后的晚霜冻及灌浆成熟期的干热风与青枯雨等农业气象灾害风险要素和风险源,构成小麦气象灾害风险体系,然后,通过概率分析,确定灾害的风险概率;通过构造灾度函数,估算灾害的强度;利用一些统计方法(如EOF分析法[13]),分析灾害的时空分布特点;最后运用多因子综合风险指数模型,对河南省小麦生产农业气象灾害风险进行了综合区划等。

2 小麦农业气象灾害灾度及风险概率分析2.1 小麦农业气象灾害的灾度及风险概率分析2.1.1 麦播时旱涝灾害分析 小麦播种出苗时的水分条件对小麦适时播种出苗和苗期生长影响较大。参考小麦播种出苗对水分条件

的需求指标,定义小麦播种时旱涝灾害灾度函数为

dCRD=11.28(Rc)21 Rc<-75%RcI[-75%,75%]Rc>75%(1)式中,dCRD为麦播时旱涝灾害灾度,取值范围为0~1;R.为9-10月份降水距平百分率。 用式(1)可计算出各站历年麦播时旱涝灾害的灾度,再将其分为\0.3,\0.5和\0.8共3级,经计算其发生概率,发现有如下规律: 麦播时旱涝灾度\0.3风险概率呈自南向北递增分布趋势,淮河以南、南阳盆地为低值区,概率<40.0%,这些地区麦播时雨水条件相对较好,大多数年不会因降水变化影响小麦播种出苗;豫北北部为一高值区,概率>60.0%,这些高值区麦播时降水条件较差,多数年份需抗旱播种。其它地区风险概率在40.0%~60.0%之间。麦播时旱涝灾度灾度\0.5,\0.8的风险概率分布与\0.3的风险概率分布相似,在此不再赘述。2.1.2 小麦晚霜冻灾害分析 根据有关试验和气象资料,以3月20日至4月24日的最低气温Tmin和距3月20日的天数N作为指标,

定义小麦晚霜冻灾害灾度函数为

#136#自 然 灾 害 学 报 15卷dLTD=112(-Tmin5.0+N35)0 Tmin<-5.0e或4月24日后Tmin<0.0eTminI[-5.0e,0.0e]Tmin>0.0e(2) 用式(2)可计算出各代表站历年小麦晚霜冻灾害的灾度,再将其分为\0.3,\0.5和\0.8共3级,经分别计算其发生概率,发现有如下规律: 小麦晚霜冻灾度\0.3风险概率从淮河到南阳盆地为低值区,概率值<10%,说明这些地区小麦晚霜冻

出现较少,对小麦生长危害不大;在我省豫西丘陵山区、豫北北部、豫东东部为一高值区,概率值>40%,表明这些地区是小麦晚霜冻高发区,应引起足够重视;我省中部地区小麦晚霜冻发生概率在10%~40%之间,为过渡带。晚霜冻灾度\0.5和\0.8风险概率分布与\0.3风险概率分布相仿,只是风险概率值明显偏低,说明更重的晚霜冻在我省较少出现。2.1.3 小麦干热风与青枯雨灾害分析 利用干热风与青枯雨指标[13,14]分别统计出各站历年小麦干热风与青枯雨发生总日数Nc。为定量描述

干热风与青枯雨危害程度,定义如下干热风与青枯雨灾度函数:

dDWR=1Nc/100 Nc>10dNcI(0d,10d]Nc=0d(3) 在具体统计天数时,若某一天两种灾害同时出现,则只统计一种较重的灾害;另外,为了区别重灾和轻灾的影响,每个重灾日作为1.5个轻灾日计算。 计算出各年小麦干热风与青枯雨灾度后,再将其分为\0.3,\0.5和\0.8共3级,经分别计算其发生

概率,发现有如下规律: 对于灾度\0.3的干热风与青枯雨灾害,淮河流域南部、豫西山区西部为低值区,发生概率一般在20%

~40%之间,说明这些地区干热风与青枯雨出现次数较少;除豫北的局部地区外,我省中、北部地区均为高值区,出现概率在60%以上,表明这些地区干热风与青枯雨发生频繁;驻马店、南阳盆地到豫西丘陵山区的部分地区为一过渡带,发生概率在40%~60%之间。 灾度\0.5的风险概率分布与灾度\0.3的相近,而灾度\0.8的风险概率分布与它们则有较大差异,

主要为从驻马店以南、南阳盆地、豫西山区均为低值区,出现概率仅在10%以内,信阳市及洛阳市西南部、三门峡市南部出现概率为0%,说明这些地区很少或几乎不发生干热风与青枯雨危害;从鹤壁市到濮阳市的部分地区及巩义市一带为两个\30%的高值区,表明这些地区重度干热风与青枯雨危害时有发生,在小麦后期生产管理中应引起足够重视;其余地区发生概率在10%~30%之间,为中值区。2.2 小麦农业气象灾害灾度的时空分布规律 自然正交函数(EOF)分解得到的各个模态(或称为主分量、特征向量等),在空间上是正交的,且收敛

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河南省小麦-玉米轮作系统光能利用率时空分布及其变化原因分析

河南省小麦-玉米轮作系统光能利用率时空分布及其变化原因分析

河南省小麦-玉米轮作系统光能利用率时空分布及其变化原因分析常清;王靖;余卫东;王娜;谈美秀【摘要】利用河南省19个农业气象试验站的气象和小麦、玉米观测资料，计算1981-2007年作物生长季辐射和年总辐射量、小麦、玉米生长季和轮作系统的作物产能及光能利用率（Radiation Use Efficiency, RUE），分析总辐射和作物产能变化对 RUE 变化的贡献、小麦和玉米产能变化分别对轮作系统产能变化的贡献。

结果表明，河南省小麦-玉米轮作系统RUE为0.75%～1.61%，北部的汤阴和西部的卢氏是高值区，西北、东部偏东和南部地区较低。

小麦生长季RUE为0.65%～1.63%，北部的汤阴和西部的卢氏最高，东部偏中大部分地区次之，而西北和东部部分地区最低，玉米生长季RUE为0.85%～1.81%，除西部的三门峡RUE在全区最低外，北部和西部大部分地区较高，而西北和东部、南部地区较低。

1981-2007年，卢氏、汝州、西平、新乡和驻马店5个站点小麦-玉米轮作系统RUE呈显著升高趋势（P＜0.05）。

在轮作系统RUE变化显著的站点中，除卢氏站点因年总辐射升高对RUE变化呈负贡献外，其余站点的贡献率为4%～31%，系统作物产能变化对RUE变化的贡献率为69%～96%。

卢氏和汝州站点小麦产能变化对系统作物产能变化的贡献率（65%和90%）大于玉米（35%和10%），而西平、新乡和驻马店站点小麦产能变化对系统作物产能变化的贡献率（49%、28%和35%）小于玉米（51%、72%和65%）。

未来提高单位面积的作物产能仍是提高区域RUE的有效方法，且不同地区应着重提高不同作物的产能。

%The tempo-spatial characteristics in radiation use efficiency (RUE) of wheat, maize and wheat-maize rotation system were analyzed based on crop production energy, total solar radiation during crop growing season and annual globalradiation from the observed meteorological and crop data during 1981 to 2007 at 19 stations in Henan province. Subsequently, the contribution rates of the changes in global radiation and crop production energy to the change in RUE were calculated with the statistical regression method. The study further calculated the contribution rates of the changes in crop production energy of wheat and maize to the change in production energy of wheat-maize rotation system. The study results showed that RUE of wheat-maize rotation system varied from 0.75%to 1.61% in Henan province. The high value areas occurred at Tangyin in the northern Henan province and Lushi in the western Henan province, while the low value areas were in the northwestern, eastern and southern Henan province. Average RUE of wheat was 0.65%-1.63% with the highest values at Tangyin and Lushi, and following by most sites of the eastern Henan province, while the low value area in the northwestern and eastern Henan province. Average RUE of maize was 0.85%-1.81%, with the high value area at most of the sites in the northern and western Henan province except for the lowest value at Sanmenxia, while the low value area in the northwestern, eastern and the southern Henan province. RUE of wheat-maize rotation system at Ruzhou, Xiping, Xinxiang and Zhumadian showed a significant rising trend due to the decrease in annual global radiation and the increase in production energy of wheat-maize rotation system. The contribution rates of the decrease in annual total global radiation and the increase in production energy of wheat-maize rotation system to the increase in RUE were 4%-31% and 69%-96% respectively from 1981 to2007. However, the increase in annual global radiation had a negative contribution rate on RUE of wheat-maize rotation system at Lushi. The contribution rates of the change in wheat production energy to the change in the production energy of rotation system were 65% and 90%, which were higher than those of maize with the values of 35% and 10% at Lushi and Ruzhou. However, contrasting results occurred at Xiping, Xinxiang and Zhumadian with higher contribution rates of 51%, 72% and 65% for maize than the contribution rates of 49%, 28% and 35% for wheat. In the future, improving crop production energy is still an effective method to increase radiation use efficiency and different areas should focus on diffident crops in Henan province.【期刊名称】《中国农业气象》【年(卷),期】2016(037)003【总页数】10页(P316-325)【关键词】作物生长季;总辐射;作物产能;贡献率;资源利用效率【作者】常清;王靖;余卫东;王娜;谈美秀【作者单位】中国农业大学资源与环境学院，北京 100193;中国农业大学资源与环境学院，北京 100193;中国气象局河南省农业气象保障与应用技术重点实验室/河南省气象科学研究所，郑州 450003;中国农业大学资源与环境学院，北京100193;中国农业大学资源与环境学院，北京 100193【正文语种】中文常清,王靖,余卫东,等.河南省小麦-玉米轮作系统光能利用率时空分布及其变化原因分析[J].中国农业气象,2016,37(3):316-325河南省是中国主要的小麦-玉米轮作种植区[1]，其小麦、玉米种植面积和总产分别约占全国的1/4[2]和1/10[3]，小麦、玉米产量关系到国家粮食安全和人民温饱问题[4]。

农业气象灾害风险预警服务 导则编制说明

农业气象灾害风险预警服务 导则编制说明

气象行业标准《农业气象灾害风险预警导则》编制说明一、工作简况1.任务来源本标准由全国农业气象标准化技术委员会（SAC/TC539）提出并归口。

2022年10月28日由中国气象局政策法规司正式下达给国家气象中心（气法函（2022）33号），项目编号B-2023-012,为约束类标准。

2.起草单位本标准由国家气象中心负责起草，北京市农林科学院信息技术研究中心、山东气候中心、安徽省农业气象中心、湖南省气象科学研究所、杭州市气象局、农芯科技（北京）有限责任公司协助起草。

3.主要起草人及所做工作本标准主要起草人为何亮、郭安红、侯英雨、赵春江、吴华瑞、张蕾、刘维、王纯枝、姜月清、陈金华、董智强、袁小康、朱兰娟、缪祎晟、朱华吉、郭旺，具体分工见表Io4.主要工作过程(1)前期工作基础国家气象中心生态和农业气象室主要从事国内外作物产量预报与气象灾害对我国农业生产影响评估的研究与业务服务。

近10年主持科技部、财政部、中国气象局科研与业务建设项目达50余项。

单位主持完成国家标准《农业干旱等级》和气象行业标准《农业气象观测资料传输文件格式》、《农业气象数据库设计规范》、《卫星遥感冬小麦长势监测图形产品制作规范》等制定。

在农业气象灾害风险预警技术层面，构建分作物分灾种站点和格点农业气象灾害监测预报。

基于智能网格天气预报数据、作物发育期监测预报和农业气象灾害指标，形成了“分作物、分灾种、分区域”的近20种全国精细化农业气象灾害格点产品。

基于气象数据、作物发育期观测和农业气象灾害指标模型，构建1981年以来17种与作物相关的农业气象灾害历史和实时个例库，为农业气象灾害分析预警提供客观产品支撑。

在农业气象灾害风险预警业务流程方面，初步构建农业气象灾害风险预警业务流程。

2022年期间，国家气象中心与省级农业气象业务部门做好农业气象灾害监测和预报，与农业农村部共享农情监测和灾害预测信息；双方根据农业气象灾害发生区域大小和程度适机启动预警，经过国省气象农业部门分析会商和相关风险预警指标体系，制作农业气象灾害风险预警产品；风险预警产品制作后，通过国家灾害预警信息发布平台发布，此外，产品还通过华风影视、涉农企业部门、网站、APP等多媒体渠道进行传播。

沛县冬小麦气象灾害原因分析及防御对策

沛县冬小麦气象灾害原因分析及防御对策

沛县冬小麦气象灾害原因分析及防御对策[摘要] 近几年农业气象灾害对中国农业生产的影响呈现危害范围逐年扩大、灾害程度逐年加重的态势，本文通过对沛县地区2013年小麦灾情田间调查，从气象学的角度科学阐述了小麦灾害形成的原因，并对各级部门如何采取科学规范的防灾减灾措施提出了合理划的建议，以便对灾害天气发生发展有所把握，趋利避害，为小麦生产管理科学决策提供有益的帮助。

[关键词] 小麦气象灾害成因对策[中图分类号] s512.1+1 [文献标识码] a [文章编号] 1003-1650 （2013）06-0230-01一、概述沛县属暖温带半湿润季风气候，四季分明。

小麦是最主要的农作物，在小麦生育期内最主要的气象灾害有干旱、雨涝、连阴雨、干热风、冻害等，这些气象灾害影响了小麦的产量和品质。

2013年沛县地区小麦产量灾情创近年来最高，具统计2013沛县地区小麦大面积减产约20%，个别达到70%甚至绝收。

二、灾害成因分析1.干旱和雨涝。

干旱由于长期降水量偏少，造成空气干燥，土壤缺水，引起农作物对水分的需求得不到满足，影响生长发育而减产的一种农业气象灾害。

2013年沛县地区1月到4月降水量仅38.6毫米，常年103.5毫米，偏少64.9毫米，造成土壤含水量少，小麦根系难以在土壤中吸收足够的水分，小麦体内水分收支失去平衡，从而影响小麦正常的生长发育造成减产。

雨涝由于降水偏多，形成洪涝的气象灾害。

主要是指因大雨、暴雨或持续降雨使低洼地区淹没、渍水的现象。

雨涝主要危害农作物生长，造成作物减产或绝收，破坏农业生产以及其他产业的正常发展。

沛县2013年5月降水达142.8毫米，而常年仅40.8毫米，仅5月26日一天的降雨就有81.5毫米，其结果造成小麦大面积的倒伏和积水，对小麦的灌浆生长造成了很不利的生长。

2.寒潮天气的影响。

寒潮天气过程是一种大规模的强冷空气活动过程，寒潮的主要特点是剧烈的降温和大风，有时还伴有雨、雪、雨淞和霜冻，危害性极大，对农业的影响主要是寒潮会引起严重的冻害。

2017小麦生育期间气象因素分析

2017小麦生育期间气象因素分析


气温明显偏高，特别是上中旬偏高明显，日照上
田间湿度偏大，加上上旬光照偏少，小麦出现黄 旬偏多，中旬明显偏少，下旬略偏少，降水上中旬无
化，特别是低洼、盐碱、偏沙、底肥不匀地，小麦分蘖 明显降水，下旬明显偏多。热量上、中、下旬都明显偏
缺位，据泛育麦17不同播期调查，10月7日播种， 多，利于小麦生长发育，特别是有利于分蘖和次生根
足。小麦三要素中亩成穗增、穗粒数增、千粒重持平， 低，22、23、24日最低气温分别降到-4.6℃、-4.9℃、
为丰产年型。
-5.9℃，最高气温也分别仅为2.1℃、1.0℃、3.3℃，
1 10月份
25日后逐渐恢复。日照上中下旬都偏少，尤以中旬偏
气温上中旬明显偏高，下旬明显偏低，3～9日晴 少明显，月日照仅为常年的73.4%。降水上旬明显，中
晚熟表4近4年小麦抽穗期抽穗期2017年月日2016年月日2015年月日2014年月日泛麦5号414411416411泛麦8号414411416411周麦18415413415413表5近4年小麦开花期开花期2017年月日2016年月日2015年月日2014年月日泛麦5号419417424419泛麦8号420418425419周麦18420419423421图63月上旬小麦苗情图8各品种倒伏指数图7各单位小麦倒伏指数品种虽然抗干热风但明显晚熟影响收割如泛麦803新系成熟晚收割时湿遇雨易发芽品质明显下降
年多102.5mm，＞0℃积温2536.4℃，比常年多 后长时间阴雨，但降水缓慢，未造成大的渍害。热量
285.9℃。总体表现为：温度偏高，特别是冬季气温偏 上中旬偏多，下旬偏少。
高明显，光照略少，主要表现在10、11月明显偏少， 2 11月份
降水明显偏多，10月份明显偏多，3月偏少，热量充