基于气象因子的谷子品质预测模型构建及应用

基于2019—2021年山西省10个谷子主产区主要品质指标(直链淀粉、粗蛋白、粗脂肪、维生素B1、胶稠度和碱消值)和同期气象资料,利用线性回归统计学方法,分析不同生长阶段多种气象因子对谷子品质的影响,并构建谷子品质的预测模型,旨在为谷子气候品质认证提供科学依据。结果表明,影响谷子品质指标的气象因子不是单一的,且不同生长阶段的气象因子对品质的影响也不尽相同;生殖生长阶段尤其是抽穗—乳熟阶段的气象因子决定了谷子的品质,影响谷子品质的主要气象因子为平均气温、平均最高气温、≥10℃活动积温、累计降水量、累计日照时数和气温日较差。其中,限制谷子品质提升的主要气象因子是抽穗—乳熟阶段的气温日较差和累计降水量。利用构建的谷子品质指标预测模型,对晋北、晋中、晋南和晋东南进行谷子品质拟合检验,结果显示,6个谷子品质指标预测模型拟合系数为0.63~0.89,尤其对直链淀粉、粗蛋白和粗脂肪含量的预测效果较好,拟合系数均达到0.8以上。

药隔期倒春寒对小麦根际细菌群落结构的影响

以抗倒春寒性强的小麦品种烟农19(YN)和抗倒春寒性弱的小麦品种新麦26(XM)为实验材料,于小麦幼穗分化的药隔形成期利用智能超低温培养箱进行4℃(T1)和-4℃(T2)低温胁迫处理,以15℃作为对照(CK),利用高通量测序技术对开花期小麦根际土壤细菌群落进行测定,研究药隔期倒春寒对小麦根际细菌多样性和群落结构的影响。结果表明:(1)倒春寒危害后两品种小麦根际土壤细菌的ACE指数较CK均有所降低,且对抗倒春寒性弱的品种XM影响显著(P<0.05)。(2)两品种小麦根际土壤细菌群落主要由变形菌门(53.20%~57.55%)、放线菌门(13.34%~21.69%)、拟杆菌门(10.56%~12.37%)和芽单胞菌门(6.17%~9.19%)等33个门及819个属的细菌组成,且不同程度倒春寒处理间各菌门相对丰度表现出差异性,其中放线菌门(Actinobacteria)相对丰度在YN中升高9.79%~19.11%,在XM中降低26.43%~38.47%。(3)根际土壤细菌功能预测分析显示,药隔期倒春寒提高了膜运输、氨基酸代谢、碳水化合物代谢、复制与修复功能基因在YN根际土壤中的相对丰度,降低了其在XM根际土壤中的相对丰度。综上所述,药隔期倒春寒降低了小麦根际土壤细菌群落的丰富度,改变了细菌群落结构,影响了细菌群落的膜运输、氨基酸代谢、碳水化合物代谢和复制与修复功能。

基于SWAP模型分析青铜峡灌区春小麦播期优化及其对灌溉需水量的影响

以宁夏青铜峡灌区春小麦为研究对象,基于2a田间观测试验和率定后的SWAP模型,构建旱作区春小麦模型参数集,以偏差校正后的7个大气环流模式(General Circulation Models,GCMs)数据驱动模型,评估未来不同气候情景下(SSP2-45和SSP5-85)春小麦产量和灌溉需水量变化,定量分析播期调整对青铜峡灌区春小麦生长和耗水过程的影响。结果表明:参数校正后的SWAP模型能有效模拟青铜峡灌区春小麦生长过程;SSP2-45情景下未来两个时期(2021-2050年和2051-2080年)青铜峡灌区多模式平均最高温度相对于历史基准期(1991-2020年)分别增加1.6℃和2.6℃,两个时期SSP5-85情景下最高温度将分别增加1.8℃和3.6℃。在不改变播期和品种条件下,未来春小麦全生育期长度将随温度升高而缩短,最大缩短天数达14.2d,出现在SSP5-85情景下2051-2080年。SSP2-45情景下未来两个时期春小麦多模式平均产量将分别下降9.6%和12.9%,SSP5-85情景下则分别下降12.1%和17.2%;不同情景不同时期春小麦灌溉需水量变化幅度相对较小,均不超过3.5%;提前播种可有效减少青铜峡灌区春小麦产量损失,但不能完全抵消气候变化的负面影响,其中,SSP2-45情景下未来两个时期分别提前23d和33d播种,产量损失可控制在1.5%和5.3%,在SSP5-85情景下分别提前30d和42d播种,产量损失可分别控制在2.9%和5.4%。优化播种日期后,青铜峡灌区春小麦收获日期平均提前5d左右。未来不同情景不同时期下春小麦灌溉需水量增加明显,增加比例在4.0%~8.0%。

基于气象因素的玉米单产堆栈集成学习建模与预测

【目的】在世界气候变化加剧和气象灾害频发的背景下,探究气象因素对玉米单产的重要性并准确预测玉米单产对于促进农业生产和田间管理具有重要意义。本文旨在量化分析玉米各生育阶段气象因素对单产的重要性并建立高精度、高可靠性的玉米气象单产堆栈集成学习估测模型来预测单产。【方法】利用HP滤波法和移动平均法确定各县域趋势单产模型并分离出各县气象单产。采用轻量级梯度提升机(LightGBM)、Bagging和Stacking 3种集成学习方法,通过对中国12个省份596个县级行政区域和气象观测站跨度34年的日度气象数据和玉米产量数据进行分析,建立3种基于不同集成学习框架(LightGBM、Bagging和Stacking)的玉米气象单产预测模型。【结果】适用HP滤波法作为趋势单产模型的县域主要集中在陕西、河南、江苏和安徽地区。相较于HP滤波法,更多县域适用于移动平均法,且多数县域R 2分布于0.8以上。基于5年滑动预测和模型精度评价指标,3种模型对玉米单产的平均绝对百分比误差(MAPE)指标均低于6%。Stacking模型MAPE值达到4.60%,预测精度高,泛化性强。结果表明玉米气象单产堆栈集成学习预测模型(Stacking)具有更高精度和更强鲁棒性,并能有效利用各基学习器特点与优势,提升预测精度,是根据气象因素预测玉米单产的最优模型。此外,基于12省玉米生育阶段27个气象因素的随机森林特征重要性评分对玉米单产的定量分析,对作物监测和田间管理有借鉴和参考意义。【结论】3种集成学习方法,尤其是堆栈集成学习模型(Stacking)预测效果能够详细反映出玉米单产的时空分布变化情况。基于气象因素的玉米单产堆栈集成学习模型可为田间管理和精准预测玉米单产提供新方法。

马铃薯发育期模型精度及其对升温的敏感性比较

马铃薯是世界第四大主粮作物,马铃薯发育期的准确模拟是评估气候变化对马铃薯生长发育影响的基础。通过研究筛选在全国马铃薯种植区发育期模拟效果最优的模型,并基于模型探究历史气候变化对马铃薯生育期的影响差异以及模型对升温(1~5℃)的敏感性,可为模型改进提供方向。针对当前对覆盖不同气候和品种类型的发育期模型综合对比研究较少,本研究选取3种温度响应函数与2种日长响应函数,组合形成3种温度模型和6种光温模型,运用模拟退火算法对模型进行调参,对比其在全国8个站点模拟马铃薯全生育期的精度,结果表明:1)线性温度函数+负指数日长函数光温模型(M3)、Logistic温度函数+负指数日长函数光温模型(M6)和Beta温度函数+负指数日长函数光温模型(M9)的模拟效果最优, 3个模型模拟和观测的全生育期长度RMSE分别为7.7 d、6.8 d和7.1 d, R^(2)均大于0.90。2)基于最优模型在4个代表性站点的模拟结果显示,历史气候变化导致马铃薯生育期总体呈缩短趋势,但在不同站点模型间存在差异。3)升温1~5℃,模型M3和M6模拟的马铃薯全生育期日数呈线性缩短,每升温1℃, 4个站点的生育期缩短3.0~8.2 d;而模型M9模拟的全生育期日数呈非线性变化,随温度升高生育期缩短趋势先增加后减小。筛选出的3种光温模型均可有效模拟马铃薯发育期;基于3种模型模拟的历史气候变化总体均使马铃薯生育期缩短,但变化率不同;温度响应函数的不同,使得3种模型对升温的敏感性不同,且模型间差异随着升温而增加。研究结果为马铃薯发育期模型选择和改进提供了重要参考。

气候变化对中国东北三省主要粮食作物影响研究综述

全球气候变化已经成为事实,并且导致全球粮食危机和饥饿风险增加。东北三省作为我国主要的粮食生产基地,对气候变化十分敏感。本文梳理了当前及未来气候变化对东北三省玉米、水稻和大豆生产影响的相关研究,概括了当前主要研究方法、东北三省主要作物对气候变化的响应以及应对措施,并进一步评述了当前主要研究方法和研究领域的不足:1)研究气候变化和极端气候事件对作物生长发育和产量影响的主要方法包括田间试验法、统计分析法以及作物模型法,其中田间试验法结果最直观,统计分析法可操作强、应用范围最广,作物模型法机理性强。2)东北三省气候变化明显,并且随着气候变化,干旱逐渐取代低温冷害成为当地主要灾害。3)气候变化对东北三省作物生产整体是有利的。气候变暖改善了东北三省热量资源,不仅使作物种植区域逐渐北移,作物品种也逐渐从早中熟向中晚熟转变。4)随着气候变暖不断加剧,未来东北地区作物应选择耐高温、抗旱和抗寒等抗逆性强的品种;加强农田水利设施建设,增强应对干旱洪涝灾害的能力;采用新的农业管理措施,保护土壤健康以及粮食生产安全。5)未来需要加强对CO_(2)补偿效应以及病虫害等的研究,加强对作物模型的完善,以更好地应对气候变化对粮食安全的不利影响。

气候变化对川渝水稻产量的潜在影响

以川渝地区双季早稻和晚稻为研究对象,基于历史气象数据(1981-2020年)和水稻产量数据(1997-2020年)构建面板模型,解析未来气候情景下(2021-2060年,SSP1-2.6和SSP5-8.5)平均态和极端态变化对川渝水稻产量的影响。结果表明:(1)2021-2060年川渝大部分地区水稻产量较历史产量增加10.0%~30.0%,四川南部和东南部地区减产0~10.0%。(2)未来气候变化下,平均态(降水量和辐射量)及极端态(高温和干旱)变化使川渝大部分地区水稻产量减产0~2.0%,降水极端态变化使重庆市和达州市水稻减产0~2.0%。温度平均态变化对早、晚稻产量的影响差异较大,降水量和辐射量平均态变化对早、晚稻产量影响基本一致。2021-2060年川渝地区大部分地区的温度、降水量和辐射量呈上升趋势,少部分地区(重庆市、攀枝花市)降水量呈下降趋势。降水量和辐射量平均态、干旱和高温极端态变化导致川渝大部分地区水稻减产,其中辐射量平均态变化和干旱极端态变化分别在未来SSP1-2.6和SSP5-8.5情景下对水稻减产贡献最大。未来气候变化背景下,应采取措施应对极端干旱和极端高温事件,以保障川渝水稻高产稳产。

西北干旱区气候变化对灌溉春玉米生产的影响

基于河西走廊中部1984-2022年灌溉春玉米定位观测试验,结合同期气象资料,采用线性回归、相关分析和M-K突变检验等方法,分析气候变化对西北干旱区灌溉春玉米生育期和产量的影响。结果表明:春玉米全生育期平均气温以0.76℃·10a^(-1)的速率呈极显著上升趋势(P<0.01)。≥10℃活动积温呈显著增加趋势,平均每10a增加135.80℃·d。全生育期降水量增加趋势不显著,但乳熟-成熟期以4.50mm·10a^(-1)的速率显著增加(P<0.05)。1984-2004年日照时数以126.88h·10a^(-1)的速率显著增多,近19a以109.38h·10a^(-1)的速率显著减少。1984-2004年春玉米生长期长度以9.86d·10a^(-1)的速率显著延长,近19a以7.39d·10a^(-1)的速率显著缩短。播种-出苗期和七叶-拔节期长度与气温呈显著负相关;播种-出苗期、三叶-七叶期和吐丝-乳熟期长度与降水量呈显著正相关;各生育期长度均与日照时数呈显著正相关。研究期内春玉米产量呈波动变化,气候产量与全生育期内降水量呈显著负相关。综上所述,西北干旱区气候变化对当前灌溉方式下的春玉米生产不利。

1980-2020年极端气候变化对京津冀玉米产量的影响

基于1980-2020年京津冀地区25个国家级气象台站气象数据与8个典型站点玉米单产数据,通过线性回归、反距离权重插值、M-K检验、Pearson相关性等方法,分析了1980-2020年逐日平均气温、最高气温、最低气温、生长度日等变化对京津冀地区玉米产量的影响。结果表明:(1)1980-2020年京津冀地区生长度日(GDD)、高温指数[极端最高气温(TXx)、高温日数(Htd)]呈显著上升趋势,上升速率分别为58.31℃·d·10a^(-1)、0.39℃·10a^(-1)、0.96d·10a^(-1);低温指数[极端最低气温(TNn)、低温日数(Ltd)]显著下降,下降速率分别为0.28℃·10a^(-1)、2.8d·10a^(-1)。突变分析结果显示,高温指数比低温指数突变更为剧烈,1980-2020年京津冀地区增温趋势明显。(2)极端气温指数存在空间差异性,高温指数高值区主要集中在经济发达城市(北京、天津),低温指数高值区集中在北部(张北)、西南部(邢台)等地。(3)玉米实际单产呈波动上升趋势,玉米气候产量波动变幅大(-1179~831kg·hm^(-2))。1990-2020年京津冀地区气候丰年有3个(2004年、2005年、2006年)、气候歉年有2个(1999年和2000年)。相关性分析表明GDD、TXx、Htd为京津冀地区玉米产量变化的主要响应指数;结合多项式拟合曲线可知,当TXx≥36℃、Htd≥4d时,玉米气候产量呈下降态势。

基于GTWR模型的安徽省气候对水稻生产力影响的时空分布规律

以气温和降水量作为气候变化的2个因素,以安徽省为研究区域,基于2001—2020年气温、降水量及水稻产量数据,使用时空地理加权回归(GTWR)模型分析气温与降水量2个因素对水稻产量的作用机制。结果表明,2001—2020年,安徽省各市水稻年平均产量在时间上出现持续波动的现象,在空间上也存在特定的集聚现象;安徽省西北部地区气温、降水量与水稻产量呈正相关关系,其中蚌埠市正相关关系最为显著;在安徽省所有城市中,淮南市和六安市的水稻产量受气温和降水量影响最为明显,而淮北市水稻产量受气温和降水量的影响相对较小,说明该地区其他因素对水稻产量具有更深影响。

湖南省常德市一次寒露风天气过程分析

寒露风对农作物生产影响较大,由于低温,晚稻花粉粒无法正常成熟和受精,水稻易出现空粒。在灌浆前期若晚稻遇到大风低温天气,会产生倒伏现象,并阻碍其灌浆过程,导致减产。因此,从环流角度分析寒露风的成因、根据天气变化特点预测寒露风天气的发生、对农业生产进行指导,能够有效减少农作物的损失。本文基于2022年10月4日至9日湖南省常德市发生的强寒露风天气过程,利用ERA-5再分析资料和站点观测资料,从大气环流角度分析了此次寒露风的成因。研究结果表明,此次寒露风天气过程是在长江流域长时间较同期高温干旱的背景下,高纬度冷高压迅速南移伴随的强冷空气南下所致。由于2022年10月3日前副热带高压偏北,南方气温较高,日平均气温达到30℃以上;而在之后冷空气南下时副热带高压迅速南撤,冷空气控制常德地区,温度急剧下降;日平均气温在15℃以下,由此导致剧烈降温;同时因为常德地区较为干旱,因此2022年10月4日之后常德地区出现了较长时间的低温少雨天气。研究结果对常德市的寒露风预报具有一定科学意义。

大石桥市富硒水稻生育期气候特征研究

利用大石桥市国家气象观测站和旗口镇宿东村诚信家庭农场小气候观测站资料作为水稻气候品质评价气象数据来源,结合水稻气候品质评价等级划分和水稻气候品质指标,对2023年大石桥市“旗口老哥俩”富硒水稻生育期气候特征进行分析。结果表明,2023年辽宁省大石桥市诚信家庭农场绿色生态基地的“旗口老哥俩”富硒水稻主要生育期内(2023年4月8日至9月30日)气候条件总体有利于水稻生长发育。根据水稻气候品质评价标准和水稻气候品质模型的分析,得出水稻气候品质评价结论:2023年辽宁省大石桥市诚信家庭农场绿色生态基地于4月8日至9月30日生产的“旗口老哥俩”富硒水稻气候品质评价等级为“优”。

宜君玉米种植气象条件及气象服务分析

利用宜君县国家气象观测站2003—2022年年平均气温、年降水量、玉米种植生长三阶段(苗期、穗期、花粒期)的平均气温等观测数据,采用统计分析方法,分析影响宜君玉米种植的气象条件及其变化趋势。结果表明:宜君县2003—2022年4—5月平均气温为14.3℃,总体上升趋势不明显,符合玉米种植适宜区发芽期平均气温要求;6—7月平均气温为21℃,总体上升趋势不明显,处于玉米种植最佳气候条件范围内;8—9月平均气温为17.9℃,总体上升趋势不明显。宜君县气温条件符合玉米种植最适宜区气象指标要求。年降水量总体呈上升趋势。宜君玉米生长期会发生低温冻害、干旱等气象灾害。采取有效的气象服务措施,做好气象灾害预报预警服务,指导种植人员从选种、调整播期、调整水肥管理等方面有效降低低温冻害影响,通过灌溉的方式缓解旱情,指导种植人员应对各种气象因素的影响,保证玉米产业的发展。

涿州市红薯种植适宜性气象条件分析

本文主要根据红薯的生物学特性及红薯生长发育对气候条件的需求,研究琢州市发展红薯种植气象条件的适宜性。研究结果表明,涿州市气候条件优越,适宜红薯种植,但在作物生长发育过程中有时会遭遇灾害性天气,文中提出了科学有效地防范措施,对涿州市红薯优质高产种植具有参考意义。

玉米种植气候条件及气象服务措施分析

玉米是世界上最重要的粮食作物之一,在全球范围内种植广泛。然而,玉米的生长和产量受气候条件的影响较大。基于此,分析了玉米种植气候条件,探讨了气候变化对玉米种植的影响,提出了相应的气象服务措施,包括气候监测与预警、技术研发等。通过合理利用气象服务措施,可以更好地应对气候变化的挑战,促进玉米产业发展。

气候变化情景下中国金荞麦适生区变化分析

基于MaxEnt生态位模型和ArcGIS技术,以中国金荞麦为研究对象,结合全国137条金荞麦有效分布点和32项环境因子进行适生区分析,筛选金荞麦适宜生长的关键环境因子,并预测末次盛冰期(The last glacial maximum,LGM)、全新世中期(The mid holocene,MH)、当前(Current)和未来时期(2041-2060年,2050s;2061-2080年,2070s)3种不同温室气体排放情景金荞麦适宜区域的地理空间格局变化及质心迁移。结果表明:评价MaxEnt模型的指标训练和测试数据的AUC为0.928±0.005和0.916±0.027,模型模拟精度较高。制约金荞麦生态适宜分布的9个环境因子及阈值为年平均降水量(915~1899mm)、最冷月最低温度(-2.4~6.9℃)、温度季节变化系数(3031~6319)、海拔(61~357.2m,1540~3408m)、昼夜温差月均值(7.5~10.9℃)、7月平均风速(0.6~1.9m·s^(−1))、最暖季度平均降水量(506.8~1060.9mm)、4月平均风速(0.5~2.3m·s^(−1))和降水量季节变化方差(45.4~84.9)。从末次盛冰期到未来时期,金荞麦适生区呈逐渐增加趋势,尤以未来温室气体中高排放情景下扩张幅度较大,最大扩张面积达到45.93×10^(4)km^(2),扩张区域主要集中在横断山脉附近和秦岭-淮河一带。气候变化情景下金荞麦适生区质心呈高纬度、高海拔迁移趋势。

1991-2020年重庆水稻生育期连阴雨气候特征及成因

为掌握重庆水稻生育期连阴雨的发生规律与成因,科学指导水稻生产防灾减灾,基于1991—2020年重庆市气象资料、水稻生育期观测资料及再分析资料,研究重庆水稻不同种植区及不同生育期的连阴雨气候特征和大气环流特征。结果表明,重庆各种植区全生育期的连阴雨均呈减少趋势,其中,中部减少趋势最明显,连阴雨发生站次比气候倾向率为-0.33·(10 a)^(-1);东南部连阴雨发生站次比最高,达1.18,但减少趋势最弱;东北部连阴雨发生站次比最低,仅0.55,且预计阴雨灾害将进一步减少。水稻营养生长期的连阴雨发生频次最高,生殖生长期最低。空间分布上,水稻全生育期连阴雨发生频次东南部最高,单点最大值达1.80;东北部最低,单点最小值仅0.27;高值区分布在重庆偏南区域,不同生育期略有差异;而低值区始终位于东北部。连阴雨发生最为频繁的营养生长期,各地区均受负位势高度异常控制,南北位势高度梯度减小,冷空气南下易导致连阴雨发生。连阴雨发生频次最高的重庆东南部,水汽起源于太平洋,由副热带高压外围的东南暖湿气流提供。营养生长期的水汽输送带相比苗期更偏南,呈西南向分布。

气象条件对玉米适播期的影响研究

为深入了解齐齐哈尔地区水热利用条件时空分布,合理安排春播农事生产活动。利用1981-2023年齐齐哈尔地区10个国家气象站逐日5cm地温、气温、降水等资料,应用ArcGIS软件和趋势分析法对齐齐哈尔地区适宜播期的空间、时间分布进行分析。结果表明:气温、地温均有提前的变化趋势,而大部分地区透雨有延后的变化趋势;受海拔高度影响,东部地区回温较慢;受经度、纬度影响,西部、南部地区回温较快,东部地区透雨出现较早;得出的气候资源推算模型可用于抵御气候变化带来的不利影响,同时为实际农业生产提供理论依据;齐齐哈尔、甘南、龙江、富裕地区需关注的重点为透雨的预报,同时这些地区应利用好土壤底墒,适时早播;讷河、依安、克山、克东、拜泉地区需重点关注温度调节是否满足播种要求,是否能够为后续玉米生长发育提供充足的热量条件。

气候变暖背景下阳曲县谷子气象条件分析与服务对策

为了缓解在全球气候变暖背景的影响下,气温升高、降水减少且分布不均、干旱严重,给农作物生长发育造成的影响,本文通过分析阳曲县气象条件对谷子生长发育的影响,同时提出谷子专业气象为农服务对策,以期为谷子优质高产,农民增收提供理论依据。

气候变化对湖北省水稻的潜在影响研究

近年来,全球气候正经历着以显著变暖为主要特征的变化,未来这一变暖趋势将会加剧,有研究表明气候变暖会导致作物减产。水稻作为我国三大粮食作物之一,其产量对气候变化非常敏感。正确评估气候变化如何影响水稻产量以及主要适应性措施的效果,对于保障粮食安全、国家安定具有十分重要而深远的意义。本研究以湖北省的9个农业气象站点的水稻生长为研究对象,利用最新发布的共享社会经济路径SSP2-4.5和SSP5-8.5情景,与5个大气环流模式(GFDL-ESM4,IPSL-CMA-LR,MPI-ESM1-2-HR,MRI-ESM2-0和UKESM1-0-LL)相耦合,评估未来时段(2011—2100年)相对于基准时段(1981—2010年)水稻产量和物候期的变化。基于高质量的气象、土壤和田间农业试验数据等,利用CERES-Rice v4.6模型进行水稻生长的模拟。结果表明,未来气候模式下的湖北省水稻产量将持续降低。本研究在揭示气候变化对亚热带地区水稻生产的影响机理,保障区域粮食安全方面,具有十分重要的意义。