气候变化背景下黑龙江省东南部水稻增产潜力评估分析

研究旨在评估黑龙江省东南部水稻气候生产潜力,并分析其增产空间,以便为该地区合理有效利用气候资源、提高水稻生产力提供科学依据。通过收集发育期观测数据,确定了水稻播种、移栽及成熟的临界温度指标,并采用联合国粮食和农业组织(FAO)推荐的逐步订正法计算了水稻的气候生产潜力。进而还分析了多年气候变化对水稻生产潜力的影响。研究结果显示,播种期、出苗期和成熟期的临界温度分别为5℃、12.5℃、10℃。在五常、宾县、宁安地区,无论是从播种到成熟期间,还是从移栽到成熟期间,水稻的气候生产潜力均呈现出增长趋势。特别是在气候变暖的情况下,宁安地区的水稻生产受到了积极影响。通过对1961-2020年的数据进行分析,发现黑龙江省东南部从播种到成熟期的水稻单产增产潜力呈现先下降后升高的趋势,该地区的水稻实际生产力逐渐提高,即实际单产有所增加。然而,与其气候生产潜力相比,仍存在较大的差距,表明该地区水稻的增产空间仍然巨大。本研究的结果不仅为水稻生产的合理布局提供了科学依据,还为充分有效利用气候资源提供了指导。

1961—2021年黑龙江省春播期东北冷涡气候影响特征

选用1961—2021年黑龙江省62站逐日地面降水、气温资料及NCEP/NCAR再分析资料,统计分析黑龙江省春播期间持续时间3 d及以上的东北冷涡活动特征及其对春播期气候要素的影响。结果表明:61 a春播期发生东北冷涡过程233次,共958 d,发生频次及日数均为增大趋势,发生频次与单次冷涡持续时间为显著负相关。东北冷涡的降水贡献率约为43.29%,冷涡过程中出现大雨及暴雨日的频率较大,分别为48.66%和59.46%;东北冷涡对春播期气温影响不显著。500 hPa位势高度场,东北冷涡与贝加尔湖至鄂霍茨克海阻塞高压存在较好的正相关,超30%的冷涡活动与鄂霍茨克海阻塞高压相伴发生。鄂霍茨克海阻塞高压对冷涡降水有显著的增强作用,而对冷涡过程低温的影响不显著。

黑龙江省松嫩平原春季极端干旱变化特征及其与环流因子的关系

基于1961—2021年黑龙江省松嫩平原32个气象站3—5月逐日降水量数据和同期大气环流、海温指数资料,以最长连续无降水日数(LCDD)作为表征春季极端干旱的指标,运用数理统计方法分析了春季极端干旱空间分布特征和时间变化规律以及大气环流、海温对LCDD的影响。结果表明:松嫩平原地区春季极端干旱总体呈减轻趋势,变化速率为-1.2 d·10 a^(-1),年际间振荡较强,年代际变化总体呈下降态势,1960s最高,2000s最低,2010s小幅回升;松嫩平原春季极端干旱在1971年发生突变,存在3个主周期,即28、14、6 a;空间上呈西多东少分布,高值区位于松嫩平原西部;前冬11月—3月西太平洋副高面积指数、东大西洋-西俄罗斯遥相关型指数、印缅槽强度指数、北美大西洋副高面积指数、850 hPa西太平洋信风指数、北美区极涡强度指数等6个大气环流主导因子对LCDD影响极显著(P<0.01);黑潮区海温指数、亲潮区海温指数、尼诺4区海表温度距平指数和西风漂流区海温指数等4个海温主导因子对LCDD影响极显著(P<0.01)。LCDD能够表征松嫩平原极端干旱变化规律,前期大气环流因子和海温因子可作为其预测信号。

黑龙江省主要河流封冻日期变化特征及预测

河冰是冰冻圈的重要组成部分。在气候变暖背景下,对黑龙江省主要河流的封冻日期进行研究,可为该地区防凌减灾提供科学依据。本文基于1962—2020年黑龙江省水文观测站封冻日期观测资料,利用Mann-Kendall检验、相关分析方法,探讨了黑龙江省主要河流封冻日期在气象要素的影响下随时间变化的特征,并采用信息扩散理论、线性回归分析方法对封冻日期进行了模拟预测。结果表明,1962—2020年松花江哈尔滨站、嫩江江桥站、黑龙江黑河站和乌苏里江饶河站平均封冻日期在11月12—22日之间,分别在1970年、2005年、2000年、2012年发生突变。1962—2020年黑龙江省四大江的封冻日期均呈推迟趋势,其中江桥站、黑河站封冻日期表现为显著推迟趋势(P<0.05),59年来分别推迟了15 d、8 d,变化速率分别为2.46 d·(10a)^(-1)、1.35 d·(10a)^(-1)。处于纬度相对较高地区的江桥站、黑河站封冻日期主要受11月上旬平均气温、地表气温、最低气温影响,而纬度相对较低的哈尔滨站、饶河站主要受11月中旬平均气温、地表气温、最低气温影响。当负积温为-180℃时,出现封冻的概率达到80%~90%;当负积温达到-240℃时,基本全部冻结。本文基于平均气温、地表气温、最低气温等关键因子所构建的多元线性回归模型预报精度均在80%以上。

CFSv2模式对汛期黑龙江省延伸期时段降水预测检验评估

利用1999-2010年CFSv2模式资料,基于国家气候中心Ps和Cs检验方法,对汛期黑龙江省延伸期时段降水趋势和过程进行检验评估。结果发现:模式预测6月延伸期降水趋势效果较差,但从7月上旬开始至8月中旬模式预测技巧明显提高,Ps评分基本通过65分,距平符号一致率也达到50%以上。模式预测延伸期降水过程效果较好的时间为6月上旬、7月上旬、7月下旬和8月中旬,预测降水日数准确率在20%以上。预测结论可以为业务中延伸期降水预测提供参考依据。

2024年黑龙江省农业气象年景分析

基于黑龙江省2024年气候趋势预测结果,结合土壤旱涝预测模型、“十四五”国家重点研发计划项目建立的低温对主要作物生长影响评价模型、黑龙江省气候中心气象灾害风险预估模型,对2024年农业气象年景、作物生长季天气气候趋势进行综合分析,对可能出现的农业气象灾害进行初步预测,并提出相应建议,以期为政府部门统筹布局全省农业生产、农民合理安排农事生产活动提供科学参考。分析认为,2024年年景属平丰年(与近5年比较),影响2024年粮食生产的主要农业气象灾害为春播期东部局地内涝和西南部干旱,出苗期西部干旱和东部局地内涝,春季和夏季阶段性低温,夏季局地大风、冰雹、暴雨、内涝和阶段性干旱等灾害,其中暴雨洪涝和低温冷害发生风险较高。

基于机器学习的黑龙江省强降水致灾预估方法研究

采用黑龙江省1984—2019年各县强降水灾情资料和逐日降水资料,以逻辑回归和长短时记忆网络模型为基础,建立了黑龙江全省、大兴安岭、小兴安岭、松嫩平原、三江平原和东南半山区的强降水致灾与否二分类预估模型。通过机器学习,得到黑龙江省以及5个地区判断强降水致灾与否的最佳观测天数在4~6 d、最佳的日降水量阈值为16~20 mm。比较全连接逻辑回归模型、优先考虑日期的部分连接逻辑回归模型D、优先考虑站点的部分连接逻辑回归模型S和长短时记忆网络LSTM模型等四个模型的表现,前三种逻辑回归模型表现差距不大,相对表现最好的全连接模型,其在大部地区所表现的准确率、精确率、召回率和F1分数均在0.7以上,而LSTM模型只在大兴安岭表现更好一些。

黑龙江省大豆延迟型冷害指标构建及检验

黑龙江省大豆生长季冷害发生频次高、影响重,构建黑龙江省大豆延迟型冷害指标,对大豆防灾减灾、保障大豆安全生产具有重要意义。利用1961-2020年黑龙江省73县(市、区)大豆产量资料及气象站逐日温度资料,以5-9月各月月平均温度之和的距平值为致灾因子,利用致灾因子和减产率的线性关系确定冷害阈值,构建黑龙江省大豆延迟型冷害指标并验证。结果表明:研究区大豆在5个种植区轻度冷害阈值分别为-1.8℃、-1.9℃、-1.9℃、-2.0℃、-2.0℃,中度冷害阈值分别为-2.0℃、-2.2℃、-2.3℃、-2.4℃、-2.6℃,重度冷害阈值分别为-2.2℃、-2.5℃、-2.7℃、-2.9℃、-3.1℃。经检验,大豆延迟型冷害指标对冷害发生趋势判识平均准确率83%,对冷害发生等级判识平均准确率62%,典型冷害年判识冷害平均准确率93%。综上所述,大豆延迟型冷害指标界定及评价黑龙江省大豆生长季延迟型冷害准确率较高,指标获取容易且实用性强。

黑龙江省小城镇城市化与大气污染曲线拟合相关性研究-以集贤县为例

为探究黑龙江省小城镇城市化与大气污染之间的关系,本研究以集贤县2005-2021年的城市面板数据为基础,选取8个城市化指标和3个大气污染指标,采用熵权法构建了城市化和大气污染的综合指标体系,并建立了相关模型进行分析。研究结果显示,在2005-2021年期间,集贤县城市化水平呈现稳定且快速的发展趋势。与此同时,大气污染的综合指数却表现出倒“N”型的变化趋势。总体而言,集贤县城市化进程与大气污染之间的关系呈现出特殊的环境库兹涅茨曲线关系,即倒“N”变型曲线模式。

黑龙江省大风气候特征分析以及致灾危险性区划

选择1978-2020年黑龙江省83个地面气象站逐日风速资料,分析了全省大风的气候特征,并对大风灾害致灾危险性进行区划,其中采用线性回归方法延伸各站极大风速序列,结果表明:(1)各站回归方程检验结果较好,推算结果可信;(2)年均大风日数为18.2 d,呈显著减少趋势;省西部、中部偏南以及东南部地区日数偏多,中部偏北和北部地区日数偏少;(3)年均大风风速最大值为35.3 m/s,呈显著减小趋势;省西南部、中部偏南以及三江平原西部地区风速偏大,北半部、东部和南部地区风速偏小;(4)大兴安岭地区基本处于低危险区,黑河大部、伊春大部、齐齐哈尔东部、绥化东部、大庆中部、牡丹江西南部以及三江平原东北部基本处于较低危险区,其他地区均处于较高及以上危险区。

黑龙江省煤矿雷电灾害防御对策研究

本文探讨了黑龙江省煤矿雷电灾害的防御策略。通过对该地区煤矿雷电灾害的特点和原因进行分析,提出了一系列有针对性的防御措施,包括加强雷电监测预警、改善矿山电气设备接地、安装防雷设施等,以提高煤矿的雷电灾害防御能力,保障矿工的生命安全和煤矿的正常生产。

1991—2021年黑龙江省降水时空分布特征

选用1991—2021年黑龙江省84个国家气象站逐小时降水量数据,分析黑龙江省常规降水和小时强降水过程的降水量时空分布。结果表明:黑龙江省降水过程主要发生在下午至傍晚,降水量空间分布与地形关系密切,降水中心位于小兴安岭中部、松嫩平原东部和三江平原西部。小时强降水过程主要出现在黑龙江西南部和中部地区,小时强降水极值分布与强降水频次分布一致。1991—2021年黑龙江省小时平均降水量和降水频率年变化为先减小后增大,小时降水平均强度为先增大后减小;2006—2021年小时降水平均强度减小,但降水频率明显增大,导致降水量逐年增大。小时平均降水量、降水频次和小时降水平均强度的月变化均为7月达到峰值。降水频率日变化为凌晨和下午最大,小时平均降水量和小时降水平均强度的日变化为下午最大。小时强降水主要发生在下午,15时出现频数最大。

黑龙江省2011─2020年水稻播种面积和产量变化及主要气象灾害易发区研究

利用黑龙江省2011─2020年的水稻播种面积、产量数据以及1961─2020年的气象观测数据,分析了全省10 a间水稻播种面积和产量的变化特征,并区划了水稻低温、暴雨、大风灾害的易发区和主要气象灾害的易发区。结果表明:10 a间黑龙江省的水稻播种面积和产量均呈增长趋势,其中佳木斯市的水稻播种面积最大,产量最高,哈尔滨市次之;黑龙江北部为水稻低温灾害的高易发区和较高易发区,中部地区为中易发区和较低易发区;黑龙江中部地区为水稻暴雨灾害的高易发区和较高易发区,西部地区为中易发区和较低易发区;水稻大风灾害的高易发区和较高易发区主要分布在黑龙江省的西部和中部地区,中易发区主要在中部地区;水稻主要气象灾害的高易发区主要分布在大兴安岭地区西北部和黑河市西部,较高易发区分布在大兴安岭地区西部和黑龙江省中部地区,中易发区分布在大兴安岭地区东部和黑河市北部,以及西部和中部的部分区域。

黑龙江省玉米暴雨洪涝灾害风险评估研究

本文采用GIS空间分析技术,以致灾危险性、承灾体暴露性、脆弱性和防灾减灾能力评估为理论基础,进行黑龙江省玉米暴雨洪涝风险评估研究。玉米暴雨危险性评估指标包括孕灾环境影响和暴雨洪涝指数;玉米暴露性评估指标包括玉米单位面积产量和玉米耕种密度;玉米脆弱性评估指标包括受灾玉米面积占比和玉米直接经济损失占比;玉米防灾减灾能力包括除涝面积和人均GDP。评估过程中针对各因子量纲不同,采用均一化方法进行了处理。权重采用层次分析法和专家打分法确定。结果表明:黑龙江省暴雨洪涝高风险区分布在松嫩平原的西部和东部,大兴安岭北部和张广才岭南部地区为低风险区;暴露性较高区域主要集中在松嫩平原的西部,低易损区主要分布在大、兴安岭和张广才岭西部地区;松嫩平原西部为高敏感区,大兴安岭、张广才岭和三江平原地区为低敏感区;松嫩平原南部,具有高或较高的防灾减灾能力,大、兴安岭和张广才岭地区防灾减灾能力较低;黑龙江省玉米暴雨灾害高风险区主要分布在松嫩平原的西部和西北部地区,较高风险区主要分布在松嫩平原北部和东部,大、兴安岭和张广才岭地区为低风险区,较低风险区主要集中在松嫩平原与小兴安岭过度地区和三江平原。

近50a黑龙江省5—9月气象干旱及大气环流异常特征

黑龙江省是我国主要的粮食生产基地,研究该区域干旱气候特征对科学开展旱灾防御治理具有重要作用。基于1971—2020年农作物生长季(5—9月)黑龙江省80个国家气象站逐日气温、降水资料,计算黑龙江省逐日气象干旱综合指数(Meteorological Drought Composite Index,MCI),分析黑龙江省中旱、重旱、特旱日数时空分布特征,进一步对比分析典型干旱、湿润年的环流特征。结果表明:1971—2020年5—9月,黑龙江省大兴安岭南部、松嫩平原西部是干旱多发区;干旱日数月际空间分布西多东少、中部腹地局部偏多;中旱、重旱、特旱日数年代际特征明显且均呈减少趋势,中旱减少趋势最明显,变化速率为-1.7 d·(10 a)^(-1)。典型干旱年与典型湿润年的环流存在显著差异,典型干旱年,贝加尔湖以西地区受反气旋控制,黑龙江上空受西风带气流控制,盛行下沉气流,不利于冷暖空气交汇,水汽输送通道不明显,水汽难以到达黑龙江地区;典型湿润年情况则相反。

黑龙江省水热条件与大气环流指数及玉米产量的关系初探

利用1981—2020年大气环流指数及黑龙江省玉米农业气象观测站资料,选取气象行业标准中水分亏缺指数和≥10℃积温距平指标作为水热因子,采用数理统计、多元逐步线性回归方法,以月、季为时间尺度,分析水热条件与大气环流指数及玉米产量的关系。研究结果表明:1981—2018年间,研究区玉米生长季(5—9月)内,欧亚纬向环流指数、北非副高强度指数和亚洲纬向环流指数等16个主导因子对水分亏缺指数影响显著(<0.01或<0.05),不同时间主导因子不同,影响贡献存在差异,5月影响贡献最大,7月的最小;亚洲纬向环流指数、欧亚纬向环流指数和西太平洋副高强度指数等21个主导因子对≥10℃积温距平影响极显著(<0.01),9月影响贡献最大,5月的最小。研究区生长季内,5月、8月水热条件与玉米单产相关不显著,7月、生长季(5—9月)≥10℃积温距平与玉米单产呈极显著正相关(<0.01),6月、9月和夏季则为双因子与玉米单产相关极显著(<0.01)。构建了5个大气环流指数与玉米单产的统计模型(<0.01),以2019—2020年数据进行验证,引入1个因子(6月北半球极涡强度指数)、2个因子(6月北半球极涡强度指数和7月北美—北大西洋副高强度指数)的模型对玉米单产估算准确率更高,在81.1%以上。

黑龙江省冬季极端寒冷指数的构建及年代际变化研究

利用1961—2020年黑龙江省冬季逐日气温资料,以连续5 d日平均气温低于一个标准差来判定极端冷事件,进而利用冷事件的持续天数和气温累计距平构建冬季极端寒冷指数(Extreme Cold Index of Winter,ECIW)。在此基础上深入研究了ECIW的年代际变化特征及其环流差异。结果表明:近60 a来黑龙江省ECIW呈显著上升趋势,且在1987年前后发生了年代际突变,突变后冬季冷事件强度显著减小。回归分析表明,突变前的1961—1985年,当ECIW强度偏强时,环流呈现北极涛动负位相和弱的欧亚遥相关型正位相分布特征,西北高东南低的环流配置下东亚中高纬环流经向度加大,影响黑龙江省的冷空气较强。而突变后的1991—2020年,环流呈现典型的欧亚遥相关型正位相分布,东亚温带急流显著偏弱,北高南低的配置下黑龙江上空低值系统活跃。对北极涛动、欧亚遥相关型、西伯利亚高压、东亚冬季风等指数与ECIW的相关和偏相关分析表明,北极涛动和欧亚遥相关型是影响ECIW的重要环流因子,1961—1985年北极涛动是主导因子,1991—2020年欧亚遥相关型是主导因子。

水稻暴雨洪涝灾害风险评估研究——以黑龙江省为例

从致灾危险性、承灾体暴露性、承灾体脆弱性和防灾减灾能力4个维度构建了黑龙江省水稻暴雨洪涝灾害风险评估的指标体系(含12个3级指标),并对该省的水稻暴雨洪涝灾害风险进行了评估。结果表明:黑龙江省水稻暴雨洪涝灾害在西部地区危险性较高,在北部和东南部地区危险性较低;水稻暴雨灾害暴露性的高易损区和较高易损区主要集中在松嫩平原和三江平原等区域内的河流谷地地区,黑龙江省北部地区为低易损区;水稻主要种植区的北部为脆弱性的高敏感区和较高敏感区,在无水稻种植区域为低敏感区,在种植区域的南部基本上为较低敏感区和中敏感区;黑龙江省西南部的防灾减灾能力较强,东北部较弱;黑龙江省水稻暴雨灾害的高风险区和较高风险区主要分布在佳木斯的东部和西南部地区、黑龙江省中部和西部的河流谷地地区,低风险区和较低风险区分布在黑龙江省北部和东南部地区。

近71a影响黑龙江省热带气旋统计特征分析

利用中国气象局上海台风研究所整编的1949-2019年热带气旋数据,统计分析近71 a影响黑龙江省的热带气旋发生时间、频率、强度、移动路径等特征。结果表明:近71 a影响黑龙江的热带气旋共有77个,平均1.08个·a^(-1),其中有28 a没有热带气旋影响黑龙江;近10 a是黑龙江受热带气旋影响的活跃期,西北太平洋生成的热带气旋频数与影响黑龙江的频数没有直接相关关系,出现El Nino或La Nina现象时对影响黑龙江的热带气旋起抑制作用;热带气旋影响黑龙江最早出现在5月,最晚出现在9月,8月出现频率最高,“七下八中下”是每年的活跃阶段;在强度上,影响黑龙江的超强台风居多,但近年趋于减少,更多低级别的热带气旋可维持较长生命史北上产生影响;牡丹江市为黑龙江最易受热带气旋影响的地区;按移动路径可将影响黑龙江的热带气旋分为两类,分别为北上热带气旋和偏东路径热带气旋,其中北上热带气旋又可进一步分为七类,其中经朝鲜半岛东转向出现的频次最多,但对黑龙江影响相对较小;经朝鲜半岛北上和高纬东转向更容易给黑龙江带来严重的风雨影响。

黑龙江省短历时降水时空分布特征研究

以百分位法和空间系统聚类法为理论基础,利用GIS空间插值技术,分析近30 a(1991—2020年)黑龙江省短历时(1 h、3 h、6 h、12 h)降水时空分布特征。结果表明:黑龙江省短历时降水分布趋势与夏季降水量分布趋势差异较大;短历时降水极值分布较为分散,基本上在西部松嫩平原地区最高,北部大、小兴安岭地区和东南山区最低;短历时降水99%、95%和90%分位,在西部松嫩平原地区最高,向东南和东部两个方向逐渐降低,大、小兴安岭最低;短历时降水从极值到99%、95%、90%分位降水量迅速下降,短历时降水高值在总降水样本中出现比例较小;黑龙江省各短历时降水的极值和均值年际变化趋势基本一致,各短历时的极值均呈明显增加趋势,历时越短增加趋势越明显。