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六枝特区是六盘水市的农业主产区之一,立体气候特征显著,农业生产易受气象灾害影响.本文结合六枝特区地形与气候特点,分析了干旱、低温冷冻、暴雨洪涝及冰雹等主要农业气象灾害的发生规律与危害特征,并从监测预警、工程防御、技术推广、应急管理等方面提出对策,以期为保障区域农业稳产增收提供参考.
六枝特区农业气象灾害防灾减灾对策
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春季霜冻是影响新疆葡萄生长的主要气象灾害.本研究基于不同强度霜冻及其持续时间对3种主栽鲜食葡萄品种展叶期胁迫的试验,研究了春季霜冻过程对各品种葡萄光合生理特性和受灾强度的影响及其致灾阈值.结果表明:随着胁迫温度的降低和低温持续时间的延长,葡萄叶片叶绿素含量及光系统Ⅱ光能转化效率(Fv/Fm)均显著下降,初始荧光F0先上升后下降,枝叶相对电导率显著上升(p<0.05),葡萄光合生理过程不同程度受损,且在-4～-2℃时受冻害更加明显.不同品种葡萄对低温霜冻的响应存在差异,运用Logistic方程拟合得出葡萄受冻的半致死温度:无核白为-1.4℃,弗雷为-2.8℃,红提为-2.6℃.该结果可作为葡萄展叶期霜冻灾害发生的致灾温度阈值,为制定科学的防灾减灾措施提供参考依据.
鲜食葡萄品种春季霜冻致灾阈值
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全球气候变化导致极端天气频发,甘蔗生产稳定性受到显著威胁,亟待系统解析不同蔗区的产量韧性差异及其适应性机制.本文参照 IPCC AR6 报告揭示的气候变化趋势,采用 Meta分析与跨区域案例比较相结合的方法,以巴西圣保罗州、印度马哈拉施特拉邦及中国广西蔗区为研究对象,基于 2010-2023 年长期观测数据与 28 篇文献,从品种个体、群体及农田系统 3 个层面构建产量韧性分析框架,提出并检验品种多样性、土壤健康与工程韧性 3项研究假设.结果表明:巴西轮作制度使干旱后产量恢复时间最短(平均 1.5 年);印度滴灌技术显著降低干旱年份产量损失,损失率为 8.2%;中国广西宽窄行种植使台风倒伏率降低 25%.Meta分析验证了品种多样性指数与恢复时间呈显著负相关(r=-0.84,p＜0.01),土壤有机质含量与产量损失率呈显著负相关(r=-0.76,p＜0.05),灌溉覆盖率与产量变异系数呈显著负相关(ρ=-0.89,p＜0.001),3项假设均获实证支持.研究表明,单靠品种改良难以应对复合气候风险,需建立"生物韧性-工程韧性-制度韧性"耦合的多级缓冲体系.本文从种质创新、农艺优化、种植制度调整及风险管理 4个维度,解析了适应性策略的生物学与生态学机制,为蔗糖产业从被动抵御向主动适应气候变化转型提供理论依据与实践参考.
甘蔗气候变化气候韧性产量韧性适应性机制
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[目的]构建林业虫害精准防控体系,提高辽宁铁岭市林业虫害防控水平.[方法]以辽宁省铁岭市松墨天牛和杨扇舟蛾两种林业害虫为主要研究对象,收集辽宁省铁岭市 2016-2024 年气象数据以及虫害发生记录,采用偏最小二乘回归和随机森林算法,基于平均气温、相对湿度以及降水量等关键气象因子构建预测模型,通过分析模型预测的准确率,筛选出最优的林业虫害预测模型.[结果]影响杨扇舟蛾的关键气象因子为生长季平均气温、夏季降水量以及6月相对湿度,且与杨扇舟蛾的发生程度呈极显著正相关;松墨天牛的关键气象因子为春季平均气温、夏季降水量、生长季相对湿度,其中夏季降水量与松墨天牛虫害发生呈极显著负相关,春季平均气温、生长季相对湿度与松墨天牛虫害发生呈极显著正相关;随机森林模型对杨扇舟蛾和松墨天牛发生程度预测准确率均优于偏最小二乘回归,准确率分别达到 85.6%、88.2%.[结论]基于平均气温、降水量以及相对湿度三种关键气象因子构建的随机森林模型预测效果最佳,有利于当地林业虫害精准防控.
气象因子预测模型虫害模型评估
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[目的]识别西南地区干旱时空演变过程及主控驱动机制,对于深入探究我国干旱时空分布具有深远意义.[方法]基于温度植被干旱指数(TVDI),综合运用Theil-Sen斜率分析、Mann-Kendall检验、地理探测器及Hurst指数等方法,系统分析了2001-2024年盐源县干旱的时空变化特征及其影响因素.[结果](1)近24年间区域干旱程度总体趋于缓解,年际变化趋势为-0.000 3;(2)研究区TVDI呈现东高西低、南高北低的空间分布格局,其中严重干旱占比29.5%(主要分布于中部盆地及东部).近24年干旱总体缓解,约67.5%的区域TVDI呈下降趋势,集中分布于东部和西北部.(3)基于地理探测器的干旱变化驱动因子分析表明,叶面积指数(q=0.34)和实际蒸散发(q=0.17)是影响研究区干旱状况的主要因素,其中叶面积指数和降水的交互作用对TVDI的影响程度相对最强,作用强度为0.41,潜在蒸散发和气温的交互作用相对较小;(4)基于Hurst指数的本地区干旱演变趋势表明,盐源县中部盆地和东部旱情呈显著加重态势.[结论]盐源县干旱总体缓解但局部加剧,植被覆盖与蒸散发是核心驱动因素,未来中部盆地及东部旱情持续加重,应划定为干旱重点监控与风险防范区.
温度植被干旱指数(TVDI)时空变化地理探测器驱动因素盐源县
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基于 1981-2020 年青藏高原 122 个气象站逐日气象资料以及 4 个农业气象观测站青稞生产资料,利用海拔分量分离模型,分离各气象站气温气候倾向率的海拔分量;利用调参校准后的 APSIM-barley 模型,模拟区域内青稞生育期和光温潜在产量,以光温潜在产量的高稳系数为指标,对青藏高原青稞种植潜力区进行区划,明确气温气候倾向率海拔分量与青稞模拟生育期日数、光温潜在产量以及光温潜在产量高稳系数的相关关系,探究青藏高原海拔依赖性变暖对青稞生长的影响,为缓解青藏高原地区粮食需求与有限耕地资源的矛盾,保障粮食安全提供理论依据.结果表明:(1)调参校准后的 APSIM-barley 模型可较好地模拟青藏高原青稞生长,所得播种-开花、开花-成熟模拟天数以及模拟产量与对应实测值的决定系数 R2 分别为 0.764、0.641 和 0.554,均方根误差 RMSE 分别为 2.17d、1.85d 和 473.88kg·hm-2,模型可用于后续分析.(2)青藏高原青稞种植较高潜力以上的区域主要分布在青海省东北部、中东部和南部,川西藏区北部、西北部和中部,以及西藏自治区南部和西南部地区.(3)总体上,平均气温气候倾向率的海拔分量与模拟的青稞生育期日数、潜在产量以及潜在产量高稳系数的正相关关系最高,与播种至开花、开花至成熟阶段模拟日数的相关系数 r分别为 0.25和 0.36,与潜在产量、潜在产量高稳系数的相关系数 r分别为 0.37和 0.36.即研究时段内海拔依赖性变暖有利于青稞生长,且受平均气温气候倾向率的影响最大.本研究通过分离气温气候倾向率的海拔分量,更加准确地评估了海拔依赖性变暖对高原青稞生长的影响,未来可为青藏高原调整优化青稞种植布局、指导青稞生产提供科学参考.
青藏高原青稞海拔依赖性变暖APSIM-barley模型种植潜力
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为解决南方高价值特种鱼北方本土化养殖中水质波动、经验用药、现场调控粗放和尾水达标压力并存等问题,以养殖水体稳定控制和绿色治理为目标,利用多源数据融合、时空预测、约束决策控制和半导体光催化原位净化方法,对特种鱼养殖水体状态识别、风险预警、调控决策及污染物削减进行了研究.研究构建了涵盖水质、气象和鱼种生长阶段的多源数据库,对溶解氧、氨氮、pH、温度及药残风险进行滚动预测,并结合鱼种生理阈值、设备能力、用药边界和运维成本生成调控建议.结果表明:1)多源感知提高了水质状态识别的连续性和完整性,弥补了人工巡塘和单点采样的不足;2)卷积神经网络(CNN)-变换器(Transformer)融合模型刻画了水质短时波动和中长期变化趋势,为低溶氧、氨氮累积及药残风险提供提前预警;3)约束决策可将预测结果转化为投饵、增氧、换水、用药和净化单元运行建议,宽光谱纳米复合光催化网可为抗生素残留和部分有机污染物削减提供低能耗路径.本研究的智能预测、现场调控与光催化净化协同应用可为高价值特种鱼养殖水体治理和尾水减排提供技术支撑.
智慧渔业高价值特种鱼养殖水体原位治理光催化云边端协同
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黑龙江省是我国的粮食生产大省,在全球气候变暖的大环境下,生长季的气候条件在很大程度上决定了农作物的生产情况[1-2].研究旨在探究黑龙江省主要粮食作物生长季气候变化及降雨量对产量的影响现状,以双向固定效应模型为主要研究方法,通过"气候-单产"固定效应模型结合边际系数量化生长季气候因素变化对四大主要粮食作物单产的影响状况.研究的实证分析实现了计量经济学模型在气候研究方面的实践创新.
降水量气候变化固定效应模型
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基于2026 年夏收粮油作物(冬小麦、油菜)产区约 1800 个气象站逐日气象观测资料和近 300 个农业气象站观测资料,采用统计分析、卫星遥感和作物模型模拟等方法计算冬小麦和油菜生育期内气候适宜度指数、农业气象灾害指数及遥感植被指数,评估 2026 年气象条件对夏收粮油作物生长发育及产量形成的影响.结果表明:受 2025 年秋季连阴雨天气影响,2026 年北方冬麦区播期明显推迟、冬前苗情普遍偏差,但 2025年冬季和 2026 年春季水热条件良好,农业气象灾害影响偏轻,有利于冬小麦苗情转化升级和高产群体构建,冬小麦长势持续向好,产量基本达到预期.南方油菜产区 2025 年秋播以来,大部地区光温水匹配良好,但2025 年冬季阶段性低温寒潮导致长江中下游部分油菜受冻,2026 年 3 月下旬以来的湿渍害不利于油菜产量提高.总体上,2025/2026 年度冬小麦生育期内气象条件表现为前差后好,油菜生育期内气象条件表现为前好后差.
冬小麦油菜晚播湿渍害
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为合理利用区域气候资源提升稻米品质,基于安徽省一季中稻主产区62个气象观测站1991-2024年逐日气象资料,结合基于气象因子的稻米品质评价模型,采用气候倾向率、显著性检验等方法,分析了安徽省一季籼稻(以下简称"中籼")和一季粳稻(以下简称"中粳")稻米品质形成关键期平均气温、辐射、气温日较差及综合气象指数变化趋势,并明确了气候变化背景下安徽省中籼和中粳优质生产对应的适宜齐穗期.结果表明:近34 a,中籼稻米品质形成关键期平均气温沿淮河区域(以下简称"沿淮区域")、长江与淮河之间区域(以下简称"江淮区域")、沿长江和江南区域(以下简称"沿江江南区域")增幅分别为0.37、0.49、0.49 ℃/10 a;中粳增幅分别为0.24、0.36、0.50℃/10a.中籼稻米品质形成关键期辐射沿淮区域呈减少趋势,降幅为-0.01 MJ/(m2·10a),江淮和沿江江南区域呈增加趋势,增幅分别为0.16和0.19 MJ/(m2·10 a);中粳沿淮和江淮区域呈减少趋势,降幅分别为0.21和0.30MJ/(m2·10a),沿江江南呈增加趋势,增幅为0.07 MJ/(m2·10 a).中籼稻米品质形成关键期气温日较差不同区域均呈增加趋势,增幅分别为0.04、0.16、0.18℃/10a;中粳不同区域气温日较差呈减少趋势,降幅分别为0.15、0.13、0.05 ℃/10 a.中籼和中粳稻米品质形成综合气象指数呈减少趋势,即气候变化不利于稻米品质的形成.气候变化背景下安徽省中籼稻米品质形成适宜齐穗期为沿淮、江淮中北部、江南中南部大部分区域在8月18-22日,江淮南部、沿江及江南东部大部分区域在8月23-27日;中粳稻米品质形成适宜齐穗期为沿淮、江淮中北部大部分区域在8月23-27日,江淮南部和江南大部在8月28日-9月1日,沿江大部分区域在9月2-6日.调整后齐穗的中籼和中粳稻米品质优质率较现有种植制度显著提升.本研究可为安徽省水稻生产充分利用区域气候资源、提升稻米品质提供理论依据.
一季中稻粳稻籼稻稻米品质气候资源齐穗期气候变化
