气候模拟数据订正方法在作物气候生产潜力预估中的应用——以江苏冬小麦为例

利用全球气候模式BCC_CSM1.1(Beijing Climate Center Climate System Model version 1.1),耦合区域气候模式Reg CM4(Regional Climate Model version 4)输出的1961-1990年(基准时段)气候模拟数据,并根据同期实测资料,确定模拟值和实测值之间的非线性传递函数与方差订正参数,构建气候模拟数据的误差订正模型。利用1991-2005年(验证时段)模拟数据与实测资料验证该模型的有效性,并对RCP(Representative Concentration Pathway)情景下2021-2050年(未来时段)气候模拟数据进行订正,同时通过潜力衰减方法预估未来江苏冬小麦气候生产潜力格局。结果表明:将气候模拟数据订正方法应用到作物气候生产潜力预估是有效的。以均值传递函数和方差信息建立的模型可以较好订正江苏逐日气候模拟数据。订正后的秋冬季气温、辐射量、蒸散量和冬春季降水量模拟偏差明显减小。在此基础上研究发现,冬小麦的成熟期在RCP4.5和RCP8.5情景下介于153~175和153~174,较基准时段均明显提前。两种情景下冬小麦气候生产潜力分别介于10335~14368kg·hm^(-2)和9991~13708kg·hm^(-2),较基准时段呈下降趋势。其变异系数分别介于7.6%~14.6%和7.5%~13.6%,较基准时段呈增大趋势,表明江苏冬小麦气候生产潜力总体趋于不稳定。未来时段,徐州中北部、连云港东北部、宿迁西部以及盐城东南部冬小麦在RCP4.5和RCP8.5情景下可以保持相对较高的生产潜力(≥12501kg·hm^(-2)),该省应确保这些地区的冬小麦种植用地。研究建议,作物气候生产潜力预估应考虑利用研究区实测资料对气候模拟数据进行订正,以提高预估可信度。

基于特征正交分解与离散经验插值的浅水波模式降阶解法

利用特征正交分解方法(proper orthogonal decomposition method,POD)与离散经验插值方法(discrete empirical interpolation method,DEIM)对旋转大气中有限区域浅水波模式进行降阶处理,获得浅水波模式的POD/DEIM降阶模型(ROM)及其数值解,评估降阶模型刻画大尺度大气系统的能力和效率。研究结果表明:POD/DEIM降阶模型从根本上实现了浅水波模式降阶,提高了计算效率,降低了计算代价。POD/DEIM降阶模型的计算效率明显高于POD降阶模型和全阶模型,并且可以捕获全阶模型超过99.8%的能量。特别当空间格点数量明显增加时,POD/DEIM降阶模型CPU耗时很少。但POD/DEIM降阶模型模拟质量依赖于瞬像维数和DEIM插值点维数两个可变参数,并且DEIM插值点数量减少会明显缩短POD/DEIM降阶模型的CPU耗时。

不同尺寸蒸渗仪测定作物蒸散的田间试验研究

称重式蒸渗仪测定作物蒸散量(ET)是公认的一种标准测定方法。大型称重式蒸渗仪因单点独立安装而无法进行不同处理的重复试验,小型蒸渗仪则可解决该问题,但目前对于小尺寸蒸渗仪的适用性尚无统一结论。本文利用1m2(SL)、2m2(ML)和4m2(LL)3种不同面积的蒸渗仪在冬小麦(2012年11月21日播种,2013年6月20日收获)和水稻(2013年6月22日移栽,2013年10月28日收获)整个生长季进行连续蒸散量观测,筛选无有效降水日的数据进行对比分析。结果表明:(1)在冬小麦和水稻生长季内,SL(小)蒸渗仪所测蒸散量日内变化均表现出较大的变化幅度,ML(中)蒸渗仪所测蒸散量日内变化趋势均与LL(大)蒸渗仪所测一致,日内变化比较平稳;(2)ML蒸渗仪所测日蒸散量与LL所测结果的相关性最好(P<0.01);(3)SL蒸渗仪所测水稻日平均蒸散量和蒸散总量与LL接近,所以可将SL蒸渗仪替代LL测定水稻日平均蒸散量和蒸散总量;ML所测冬小麦和水稻的日平均蒸散量及蒸散总量均比LL明显偏小,蒸散总量偏小主要由于拔节后较大的日蒸散量偏差导致。

Penman-Monteith模型中水稻冠层阻力的模拟

针对Penman-Monteith模型冠层阻力的参数化问题,以南京地区2012-2013年水稻为研究对象,参照Jarvis的气孔阻力模型,建立了水稻的冠层阻力rc与气象、环境因子(太阳净辐射、饱和水汽压差、气温和土壤水分)的关系模型,并以蒸渗仪实测蒸散量资料为对照,对模型的精度进行检验。结果表明,所建水稻冠层阻力模型的拟合度2012年为0.911,2013年为0.810,将模型应用于Penman-Monteith公式计算稻田蒸散量,两年的拟合精度分别为0.967和0.953,能较精确地估算稻田耗水量。对模型的敏感性分析表明,饱和水汽压差的拟合参数a2对模型的影响最显著。模型在一定程度上解决了冠层阻力计算复杂,观测量大且易产生观测误差的问题,可作为稻田蒸散的计算方法之一。

基于谐波法的塑料大棚内气温日变化模拟

依据浙江省慈溪市2006-2009年塑料大棚小气候数据进行季节和天气状况分类,以棚外气象要素为自变量进行逐步回归模拟得到棚内气温二阶谐波模型所需参数,据此构建冬春季晴、昙、阴3种天气状况下塑料大棚内24h气温谐波预测模型并进行验证.结果表明：晴天和昙天的气温预测值与实测值间拟合直线方程的决定系数均在0.92以上,预测值与实测值间的均方根误差（RMSE）在3.0℃以内,绝对误差在2.4℃以内;阴天气温预测值与实测值间拟合直线方程的决定系数均在0.79左右,RMSE在3.0℃以内,绝对误差在2.0℃左右.从均方根误差和绝对误差来看,昙天预测模型精度最高,阴天次之,晴天最低;相同天气状况下冬季预测模型精度均略低于春季,两季相差在0.1 ～0.4℃.棚内预测气温相位均略提前于棚外,晴、昙天比阴天明显,冬季比春季明显;棚内日最低气温始终低于棚外,以晴天尤其明显,昙天次之,阴天基本持平;相同天气状况下春季均明显低于冬季.本研究论证了谐波分析方法在特定条件的塑料大棚气温日变化模拟方面的可行性,可为大棚小规模种植管理工作提供参考.

不同土壤水分条件下玉米叶片/冠层气孔导度的光谱监测模型

通过玉米水分控制试验,测定不同水分条件下各生育期叶片气孔导度、叶面积指数和冠层光谱反射率等,以分析玉米叶片气孔导度的变化规律及其与光谱植被指数的相关性,从而建立基于光谱植被指数和土壤湿度的叶片气孔导度模型。结果表明:玉米在可见光区和近红外中、长波区的反射率随着土壤水分的降低而上升,但叶片气孔导度(Gs)、叶面积指数(LAI)、比值植被指数(RVI)和归一化植被指数(NDVI)随着土壤水分的下降而降低;玉米NDVI和RVI与单叶片和冠层气孔导度均呈极显著指数函数关系(P<0.01),且对单叶片气孔导度的拟合效果优于对冠层导度的拟合效果,而经土壤湿度订正的RVI监测模型优于NDVI监测模型。表明通过测定冠层反射光谱率可实时、迅速地定量监测玉米叶片的气孔导度,为大面积作物气孔导度估算奠定基础。

基于空气污染指数的太阳日总辐射计算方法

通过对2001—2012年全国23个站实测资料的分析,利用非线性回归法建立了以气温日较差、天文日照百分率和空气污染指数为主导因子的太阳日总辐射模型,这里简称为DSRM-Y模型(Daily Solar Radiation Model-Y),检验其效果并与已有的DSRM-C模型(Daily Solar Radiation Model-C)进行效果比对。结果表明:太阳日总辐射与空气污染指数呈显著负相关,DSRM-Y模型的太阳日总辐射估算值与实测值的散点图以及平均偏差、均方根误差、误差分析均表现出较好的拟合效果。将模型应用于西宁、上海、昆明3个代表站,空气污染指数上升后,3个站太阳日总辐射均呈减少趋势;23个站DSRM-Y模型的均方根误差均小于DSRM-C模型,即DSRM-Y模型的拟合效果好于DSRM-C模型。

模糊数学方法评价南京城市生态系统健康形势

城市生态系统健康评价是当前热点研究问题.依据统计年鉴与公报资料,运用主成分分析方法筛选城市生态系统健康评价指标,同时结合模糊数学理论构建城市生态系统评价模型,进而对南京市2001 ～2011年间城市生态系统健康形势进行动态评价.研究表明：2001 ～2011年整个时间序列内,南京市城市生态系统健康状况总体呈现由健康水平向很健康水平缓慢过渡态势;11年间南京市较强的城市生态系统活力、组织结构和恢复力要素推动城市生态系统保持当前状态或进入更高级别健康状态,而生态系统服务功能和人群健康两要素总体健康状况不理想、波动性大,使得南京市城市生态系统总体健康水平得不到显著提升.

北京一次下击暴流的三维数值模拟分析

应用中尺度气象数值模式WRF模拟再现了2001年8月23日北京时间14时至24日00时发生在北京密云县附近的一次典型强对流风暴天气,重点发掘并分析了密云水库附近一次茁中尺度下击暴流的形成与演变过程。研究表明:(1)WRF模拟结果显示该茁中尺度下击暴流的生命期为1 h左右,水平尺度约为20 km,其水平和垂直流场与下击暴流流场的理论结构基本一致,但辐散气流流速在近地面层未能达到下击暴流定义的18 m/s;(2)模拟的下击暴流环境场中扰动位温、各水成物的比含水量与层结不稳定性以及上升气流的联系紧密,并可推断强下沉气流主要由雨水粒子拖曳作用产生,较大的位温扰动则加强了气流上升运动,迫使暖湿气块更大程度抬升,进一步维持和发展下击暴流系统。

江西省水稻高温热害发生规律研究

利用江西省74个台站1961-2010年6-8月日平均气温、日最高气温和日平均相对湿度资料,采用线性回归法、多项式回归法、Morlet小波分析和数字高程模型(DEM),以探究该区水稻高温热害发生时段分布、年际变化、发生频次的时频特征和空间分布等规律。结果表明,(1)江西省水稻高温热害集中于7月中、下旬和8月上旬,其中7月13-24日为高温热害发生概率最大的时段;(2)1961-1982年高温热害总发生次数呈下降趋势,1983-2010年则呈极显著上升趋势(P<0.01),不同等级高温热害发生次数的年际变化特点与总发生次数变化相一致;(3)各等级高温热害次数呈现不同时间尺度的周期震荡,轻高温热害表现为准2a、4a、8a左右、15a、25a周期变化,中高温热害以准2a、4a、10a左右、23a的周期震荡表现显著,重高温热害则表现出准2a、6a、准13a、25a的周期震荡;(4)高温热害发生频次的高值区分布于江西东北部、赣州北部、吉泰盆地和赣抚平原,并向周边山区递减。

长江中下游地区一季稻高温热害时空变化及其风险评估

利用长江中下游83个气象台站1961-2012年的气温资料和区域内136个县一季稻种植面积、产量等资料,分析了一季稻高温热害发生的时空变化特点,并对高温热害进行了风险评估。结果表明,近52 a来,长江中下游一季稻各级高温热害发生频次的年际变化均呈开口向上的抛物线型。其中,1980-2012年高温热害发生的总频次以14.10次/10a的趋势增加。从高温热害发生频次的地域来看,湖北、湖南和江西3省多且危害程度重,安徽、浙江两省次之,而江苏省最少也最轻。高温热害发生概率高值区主要分布在湖南省南部和江西省南部,概率达40%以上。高温热害灾损率高值区出现在湖北巴东、湖南衡阳、江西吉安,灾损率为10%~14%。高温热害风险度以江西、湖南两省的南部地区较大,极值出现在湖南衡阳为0.36。在全球气候持续变暖的背景下,一季稻高温热害风险度将继续升高。

小型与E-601型蒸发皿蒸发量对比分析及其折算系数——以江苏省为例

本文基于江苏省16个台站小型和E-601型蒸发皿同步对比观测资料,以南京站为例,采用比值法和多元线性回归法对长时间序列小型蒸发皿蒸发量进行估算及效果检验,结果表明:通过比值法计算得到的月折算系数介于0.490～0.609之间,年折算系数介于0.476～0.621之间,二者平均折算系数相同,均为0.537,两种蒸发皿月蒸发量相关系数高达0.952 4,年蒸发量相关系数仅0.496 2,表明在利用比值法进行计算时,月折算系数较为合理,具有较好适用性;基于各气象因子和E-601型蒸发量建立的各月小型蒸发皿蒸发量多元线性回归方程,决定系数介于0.809～0.940,效果较理想;比值法和多元线性回归法模拟检验中,比值法年平均误差为7.9%,多元线性回归法年平均误差仅2.5%,比值法预测结果决定系数为0.861 9,回归模型决定系数高达0.953 4,可见回归模型效果更为理想。总结研究结果后,本文详细给出江苏省各台站小型及E-601型蒸发皿折算系数,为有效完整利用江苏省各台站长时间序列小型蒸发皿资料提供合理依据。

玉米根-冠及叶片水分利用效率对土壤水分的响应

以夏玉米为试材,利用移动式遮雨棚和自动滴管系统设计5个不同水分处理(为田间持水量的35%~45%、50%~60%、65%~75%、80%~90%、95%~105%)试验,观测、分析各处理的根-冠干质量、叶面积指数(LAI)、叶片光合速率特性和叶片水分利用效率(WUE)对不同土壤水分的响应。结果表明:在整个生长期内,各水分处理下玉米根系干质量均呈先上升后平稳再下降的趋势,且水分胁迫处理下平均根干质量均低于充分供水处理;水分胁迫越重,LAI越小,且干旱胁迫处理对LAI的影响大于轻度淹没处理;干旱胁迫越严重,玉米根-冠干物质量减小越明显,最大根冠比(R/S)出现的时间也相应越早;水分胁迫处理下,玉米叶片净光合速率和蒸腾速率均低于充分供水处理,播后56 d的净光合速率和播后65 d的蒸腾速率对水分更敏感,中度胁迫处理下玉米在播后56 d叶片水分利用效率最大。相关分析结果表明,根质量与冠质量呈显著相关(P<0.05),根冠比与WUE呈极显著性负相关(P<0.01)且根冠比可作为水分监测指标。本研究结果可为夏玉米干旱灾害机理和田间管理提供科学依据。

长江中下游地区一季稻高温热害风险评估与区划

为探究1961-2013年长江中下游地区一季稻高温热害风险分布,根据一季稻抽穗开花期高温热害等级指标,统计逐站逐年各强度高温热害发生频次,利用Arc GIS分析高温热害空间分布,采用Morlet小波分析高温热害周期规律;设定抽穗开花期有无高温热害2种天气方案,使用ORYZA2000模型提取灾损率,进而根据灾害风险评估模型完成风险区划。结果表明:一季稻抽穗开花期高温热害分布面积为轻度>中度>重度,轻度、中度、重度高温热害分布面积最大省份均为湖北省;年际尺度28年为1961-2013年一季稻抽穗开花期高温热害频次的第一主周期。高温热害灾损率高值区为江苏中西部、浙江中部、安徽东南部、湖南西南部。高温热害风险高值区为湖北中南部及东北部、安徽中西部、湖南中北部。高温热害及其灾损率的空间分布不完全一致。

东北地区春播期土壤水分预测方法研究

根据东北五个土壤湿度分区春播期土壤相对湿度与气象因子、环流因子相关关系,甄选土壤相对湿度主要影响因子,构建多元线性回归模型以预测4、5月土壤相对湿度。结果表明:(1)五个分区土壤相对湿度与封冻雨、降水量呈正相关,与透雨日期、气温及日照时数呈负相关,且4月份土壤相对湿度与封冻雨及透雨日期的相关性较5月更显著;(2)各分区春播期土壤相对湿度与多项环流因子关系较密切,相关系数绝对值大于0.4且通过信度为0.05的显著性检验,并且这些影响因子主要集中在前一年11、12月;(3)基于关键气象因子和环流指数构建的4、5月土壤相对湿度多元线性回归模型均通过F显著性检验,复相关系数达0.5以上,且模型预测准确率基本在80%以上,精度较高。

江苏省农业气候资源及未来情景预估

利用江苏省60个气象台站1961-2012年地面气象观测资料与Reg CM4.0区域气候模式模拟的RCP4.5和RCP8.5排放情景下数据,分析江苏省近52年的农业气候资源的变化趋势并预估未来时段(2015-2050)光、温、水等农业气候资源的变化特征。结果表明:近52年,太阳总辐射呈下降趋势,变化率为-2.78 MJ/m2,≥0℃活动积温呈上升趋势,气候倾向率变化为每10年89℃,降水量和参考作物蒸散量年际波动明显,其中1970s的平均降水量和1980s的平均参考作物蒸散量最少。与基准气候相比(1961-2005年),未来2种气候情景下≥0℃活动积温、太阳总辐射均呈递增趋势;全省大部分地区降水量在RCP4.5情景下呈现递增趋势,RCP8.5情景下呈现递减趋势,参考作物蒸散量在2种情景下大体变化趋势一致,2种情景下水分盈亏差异较大,其中RCP8.5情景下苏北地区水分短缺显著。研究结果可为江苏省农业气候资源利用、农业生产和布局提供科学指导。

1961～2011年长江中下游地区一季稻洪涝灾害时空变化及风险评估

为探究长江中下游地区一季稻洪涝灾害的变化规律和风险分布,利用该地区1961~2011年气象观测资料和1980~2011年一季稻发育期资料、面积产量数据,以累积湿润指数为基础构建灾害辨识指标,分析了一季稻洪涝灾害的时空变化。综合考虑致灾因子危险性、孕灾环境脆弱性和承灾体暴露性建立风险评估模型,完成了风险度区划。结果表明:1近51年长江中下游一季稻洪涝灾害年际变化显著,除重度洪涝外均呈增加态势;大部分地区灾害发生频次为30~90次,高发区在湘鄂交界西部地区。2一季稻洪涝灾害发生概率高值区在长江沿岸地区和浙江东南沿海地区,达30%以上;灾损率为3.2%~5.2%,大致呈阶梯分布,从东到西逐渐减小;大部分地区种植比率低于10%,江苏省的种植比率明显高于其他省;风险度分布大致以长江为轴,由长江沿岸向外逐渐递减,最高值出现在湖南石门,达0.24。

中国昆明近40年太阳辐射变化特征分析

本文使用Mann-Kendall突变检验、Morlet小波分析、线性趋势回归等方法,对1970~2011年云南昆明(56778)中国辐射日值数据集的总辐射量中的太阳辐射变化趋势进行了分析。太阳辐射量在近40年间整体呈上升趋势,趋势系数约为12.9 MJ?m?2/a。在1991年之前辐射值呈波动下降趋势,1991年之后呈明显的波动上升趋势,这说明昆明地区的太阳辐射存在先变暗后变亮过程。1991~1994年太阳辐射快速增强,增长率为446.38 MJ?m?2/a。太阳辐射量突变发生在1981年左右,并且辐射量存在以准20年的主周期和准6年的次周期的周期变化。相关结论对深入了解昆明近40年来太阳辐射变化趋势和清洁能源利用有参考价值。

辽宁省净初级生产力时空演变及其对地形因子的响应

植被净初级生产力(NPP)是评估生态环境质量的重要指标之一,为了探明辽宁省生态环境变化,利用MODIS-NDVI数据及CASA模型,对辽宁省2000—2018年NPP进行估算,并在此基础上分析了近19 a辽宁省NPP时空变化特征及其对地形因子的响应。结果表明:2000—2018年辽宁省植被NPP呈波动上升趋势,空间分布特征为东部高西部低;NPP变化趋势率为2.89 gC·m^(-2)·a^(-1),其中,87.4%的地区呈增加趋势,且辽西北地区波动变化最为显著;高程和坡度对NPP变化的影响明显高于坡向;随着高程增加,NPP表现为先增加后平稳的趋势,高程500 m左右出现NPP最大值;随着坡度增加,NPP表现为先增加后略有减小的趋势,坡度35°左右出现NPP最大值;在高程为500 m以上、坡度为15°—35°范围内,NPP值最大。

辽宁省植被覆盖度时空演变及其对气候因子的响应

基于MODIS-NDVI数据及像元二分模型,对辽宁省植被覆盖度进行估算,并在此基础上探讨了辽宁植被覆盖度时空演变特征及其对气候因子的响应,结果表明:2000—2018年辽宁省植被覆盖度整体呈波动增加趋势,年平均增长速率为0.38%,呈增加趋势的面积占总面积的92.3%;2000年以来,裸地及低覆盖区域占比逐年减小,中低覆盖、中覆盖及高覆盖区域占比分别增加11.35%、11.00%和9.22%;辽宁省植被覆盖度与气候因子的关系表现出明显的空间差异性,其中,西部易旱地区覆盖度与气温呈显著负相关,与降水呈正相关,东部地区覆盖度与气温呈正相关,与降水呈负相关;辽宁植被覆盖度对降水的响应存在一个月的滞后期,对气温的响应无滞后效应。