基于整点时刻与逐日平均气温的夏玉米温度适宜度差异比较

为更精细评价温度对作物的影响,以河北省夏玉米生育期气象条件为例,基于温度适宜度模型,比较分析逐小时整点时刻的温度和逐日平均温度的夏玉米温度适宜度。结果表明:2015-2020年肥乡、栾城和涿州3个国家级农业气象观测站6个年度基于小时温度的日温度适宜度与基于日温度的日温度适宜度两者逐日差值≥0.6、≥0.5、≥0.4、≥0.3、≥0.2、≥0.1和≥0.01的占比依次为0.05%、0.6%、2.1%、6.9%、23.8%、62.4%和96.3%,3个站中两者差值的变异系数>100%、10%~100%、<10%的占比依次为0.2%、50.0%和49.8%,50.2%差值样本存在中等或较大程度的差异。基于小时温度的日温度适宜度与基于日温度的日温度适宜度差值与温度日较差呈正相关,若日较差小于12.5℃,则两者差值有80.1%的样本低于0.2;若日较差小于8.4℃,则两者差值样本中有34.6%在0.1以内。连续高温日下,基于小时温度的日温度适宜度和基于日温度的日温度适宜度均能反映高温的影响,检验结果一致性为91.7%;连续低温日下,基于小时温度的日温度适宜度能反映低温的影响,而基于日温度的日温度适宜度则不能,两者一致性仅30.0%。

气候变化对粮食生产韧性的影响——基于作物多样化的调节效应研究

近年来气候灾害频发,给全球粮食生产系统造成了严重影响,气候变化对粮食生产韧性的冲击更是其中需重点关注的问题。据此,基于2000—2020年我国31个省份的面板数据,在剖析气候变化与粮食生产关系的基础上,揭示了气候变化对粮食生产韧性的影响机制。研究发现:首先,气候因子的变化,包括积温的上升以及降雨的亏缺或过量,对粮食生产韧性具有抑制作用;其次,作物多样性在该关系中具有重要的调节作用,具体表现为提高作物多样性程度缓解了积温上升对粮食生产韧性的负向影响,但对降雨的影响并不明显;第三,对主要粮食作物分类回归表明,积温上升对谷物作物具有负向影响,对豆类、薯类作物影响不明显,降雨亏损或过量则对谷物、豆类作物具有负向影响,对薯类作物影响不明显;降雨差异分析表明,降雨亏损对于粮食生产韧性的负向影响较大,降雨过量对粮食生产韧性的影响较不明显,且降雨过量可以缓解高温的不利影响;进一步分区域研究发现,气候变化对粮食主产区和非粮食主产区均有负向影响;但相比粮食主产区,提高作物多样性程度在非粮食主产区发挥的调节作用更强。为保障粮食生产安全,应提升气候监测能力,强化应对气候变化的适应韧性,且不同粮食产区应根据气候条件和土壤特点,因地制宜选择作物多样化程度以发挥区域优势,不同粮食产区应采取不同保障措施,应加强对粮食主产区的政策倾斜和资金投入,为粮食安全提供可靠的保障。

湖北省极端干湿事件时空变化规律及对水稻长势的影响

气候变暖背景下,极端干旱、极端湿润事件频发对作物生长带来极大威胁,研究极端干湿事件(干旱/湿润)对农业生产的影响对于地区粮食安全和水资源管理有重要意义。以湖北省水稻种植区为研究区,利用归一化植被指数(NDVI)刻画水稻生长状况,基于1990—2020年32个气象站的气象资料和标准化降水蒸散发指数(SPEI),分析极端干湿事件时空变化规律,基于2000—2020年NDVI分析水稻长势变化及其对极端干湿事件的响应。结果表明:1990—1999年极端干旱事件7次,2000—2009年4次,2010—2020年后2次,频次有所减少;极端湿润事件1990—1999年5次,2000—2009年2次,2010—2020年5次,频次无明显变化但面积有所增加;重要生长期(6—8月份)总NDVI呈现出显著增加趋势(p=0.012),增速为0.0078/a,生长情况变化呈良好态势;整体上极端干旱、极端湿润事件对水稻长势都有负效应,NDVI与SPEI相关系数最高分别达0.418、-0.358。为应对极端干湿事件,相关部门应加强水稻重要生长期内的气象监测,提高抗旱涝能力,确保农业高产稳产。

预测气候变化对野生茉莉花在中国潜在分布的影响

本研究基于ArcGIS软件与MaxEnt模型,根据85个野生茉莉花Jasminum sambac分布记录和19个气候因子,对其当前和未来的生态位进行模拟。结果显示:受试者工作特征(Receiver operating characteristic,ROC)曲线下面积(Area under curve,AUC)为0.982,表明模型的预测准确度极高;野生茉莉花当前分布主要受温度(年平均温度、温度变化方差、最干季度均温、最暖季度均温)和降雨(最湿降水量、最热季平均降水量)的影响。野生茉莉花当前(1950-2000年)的高度适生区主要集中在广东西南部、云南、四川和重庆接壤处、湖南北部、河南南部、安徽中部和江苏中部等地;未来(2050年)随着气候的变化,野生茉莉花的适生区将向中国西南、东南地区迁移;野生茉莉花的适生区面积将缩小,但是高度适生区面积将增大,浙江和福建将变为高度适生区;野生茉莉花高度适生区在四川的分布面积将扩大,但在江苏、广东和广西的分布面积将减小。本研究丰富了野生茉莉的生物地理学内容,为其野生资源的保护工作提供了理论指导。

基于D-S证据理论的农作物气候品质预测方法研究:以晚熟杂交柑橘春见为例

【目的】基于多源气象数据构建果实品质(糖含量等级)预测模型,为科学评价果实气候品质及深入挖掘农产品气候资源提供科学依据。【方法】以晚熟柑橘春见果实为研究对象,利用多源数据融合技术、人工神经网络(BP神经网络、RBF神经网络和Elman神经网络)和D-S证据理论,包括气象数据质量控制、特征选取、特征级融合、决策级融合4个步骤,构建基于多源气象数据的果实品质(糖含量等级)预测模型。【结果】春见果实品质预测模型采用BP神经网络预测结果总体准确率为87.50%,平均绝对误差(MAE)为0.150,均方根误差(RMSE)为0.447;RBF神经网络预测结果总体准确率为85.00%,MAE为0.175,RMSE为0.474;Elman神经网络预测结果总体准确率为87.50%,MAE为0.150,RMSE为0.447;D-S证据理论决策融合总体预测准确率达95.20%,分别较BP神经网络、RBF神经网络和Elman神经网络提升7.7百分点、10.2百分点和7.7百分点,MAE和RMSE分别为0.040和0.214,均明显降低。【结论】D-S证据理论决策融合后的果实品质预测准确率相比单一神经网络预测更高、误差更小。

光温因子驱动的园艺作物叶龄模型模拟精度比较

为了提高光温因子驱动的园艺作物通用性叶龄模拟模型的模拟精度,以黄瓜、芹菜、菠菜、小香芹、郁金香和茶叶为供试材料,进行了7年(2016—2022年)的分期播种试验,依据作物生长发育与关键气象因子(辐射和温度)的关系,采用4类建模方法(温差法、积温法、生理发育时间法和辐热积法)构建了园艺作物叶龄模拟模型,并以6种方式(平均值、最值均值、中值、逐步回归、BP神经网络和Elman神经网络)和2种集成逻辑(直接和分步)集成模拟结果,最终优化模型模拟精度。结果表明:1)2种集成逻辑下模型模拟精度均较高,且分步集成逻辑优于直接集成逻辑,平均绝对误差(mean absolute error,MAE)差值为0.31 d,平均相对误差(mean relative error,MRE)差值为0.33%,均方根误差(root mean square error,RMSE)差值为0.40 d,归一化均方根误差(normalized root mean square error,NRMSE)差值为0.46%;2)2种集成逻辑下模型最优时间尺度为逐时尺度,最优作物类型为茶叶,最优建模方法为Elman神经网络集成模拟模型。研究结果可为园艺作物智慧生产管理和可视化提供理论依据和技术支撑。

气象因素对甘蔗糖分含量的影响及模型构建

利用随机森林和向前逐步选择算法筛选关键气象因素,基于广义加性模型等构建6类甘蔗糖分含量模拟模型,以关键气象因子为自变量模拟甘蔗成熟期的糖分含量,通过模拟值与实测值对比分析,对模拟效果进行评价,并量化关键气象因素对甘蔗糖分含量的影响。结果表明:不同地区、不同时间尺度气象因素对甘蔗糖分含量均有影响,关键气象因素包括气温日较差、最低地温、日照时数、最高气温、平均气压、降水量及平均相对湿度,气温日较差对甘蔗糖分含量的影响呈近似稳定的线性趋势,其余关键气象因素对甘蔗糖分含量的影响呈复杂波动趋势。基于关键气象因素建立模拟甘蔗糖分含量的6种模型,广义加性模型模拟效果最优,拟合R^(2)达0.97,模型验证的绝对误差为0.12个百分点,相对误差为0.86%,均方根误差为0.15。说明模拟值与实测值具有较好的一致性与相关性,模型可实现对广西甘蔗糖分含量的预测,同时,量化关键气象因素对甘蔗糖分含量的影响,也为调控生态系统提供依据。

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APSIM模型模拟内蒙古春小麦不同土壤缺水条件下水氮优化管理模式

水分和氮肥是小麦生长最主要的两大限制因子,如何优化灌溉小麦高产稳产、获得农业资源高效和环境友好的水肥管理方案是亟待解决的生产问题。控制试验结果的推广受限于试验地点、年限和试验设计,而基于过程机理的作物模型则可有效解决这一问题,已成为探究作物种植管理决策、评估农业适应气候变化的有力手段和技术工具。本研究利用2010-2018年内蒙古自治区巴彦淖尔市临河区农业气象实验站春小麦‘永良4号’的试验观测资料(气象、作物、土壤和管理数据),确定模型中小麦生长发育关键参数;基于校准后模型及1986-2020年气象数据资料,设计不同干旱程度下多种智慧管理情景模式,结合水氮管理决策的遴选关键指标(产量、水肥施用量和水肥利用效率),确定春小麦水氮管理最优方案。结果表明:(1)基于APSIM模型春小麦发育期(出苗期、拔节期、开花期和成熟期)模块模拟值与观测值的RMSE在1.96~3.21d范围内;基于APSIM模型春小麦生长(叶面积指数、地上部干物质质量和产量)模块模拟值与观测值的RMSE分别为1.65、292.44g·m^(-2)和588.96kg·hm^(-2),APSIM模型可较好地定量模拟春小麦生长发育过程。(2)以产量、灌溉量、水分利用效率(WUE)、施氮肥量和氮素利用效率(NUE)为目标,得出土壤根层水分亏缺程度达40%(S3P40)和土壤根层水分亏缺程度达50%(S3P50)管理模式要优于其他管理模式。(3)与常规管理模式相比,以显著提高产量为生产目标,优选S3P40管理模式,产量提高14.4%;以稳产且减少水肥用量为生产目标,优选S3P50管理模式,灌溉量减少23.2%,施氮量减少32.4%。

不同播期下高温对江西早稻灌浆结实及产量的影响

以江西主栽常规籼稻品种为试验材料,于2022年在南昌县进行分期播种试验,4个播期分别为3月11日(B1)、3月24日(B2,常规播期)、4月5日(B3)和4月15日(B4),分析大田高温对早稻抽穗、灌浆及产量的影响,以历史气象数据(1961-2022年)对不同播期下的高温发生情况进行对比分析。结果表明:随着播期推迟,早稻产量、结实率和千粒重均呈下降趋势,高温日数与产量、结实率、千粒重呈显著负相关关系(P<0.05),3月11日播期下,早稻产量显著高于3月24日及以后各播期处理。高温虽提高了早稻抽穗后10~15d灌浆速率,但不利于抽穗15d后较高灌浆速率的维持。4个播期下早稻生育期内,1961-2022年早稻灌浆期高温日数B4播期明显高于B1;2000年后各播期处理生育期内早稻抽穗灌浆期高温日数呈明显增加趋势;江西早稻高温易发区与早稻主要种植区高度重合。江西早稻种植区可适当提早播种,以减轻高温带来的不利影响。

基于气候适宜度的吉林省烤烟产量评估

烤烟是吉林省的经济作物之一,也是农民增收的重要作物之一,掌握其产量变化对保障烟农增收十分必要。气候条件是对烤烟产量影响最大的因素,目前预测评估气象因子对吉林省烤烟产量影响方面的研究较少。因此,本文利用指数平滑法分离出1981—2018年吉林省烤烟趋势产量和气象产量,利用隶属函数法确定了旺长期(6月)降水和大田生长期可用时间是影响吉林省烤烟产量的重要气象因子,计算出每个县各个影响因子的适宜度,再通过信息熵值法计算出烤烟产量气候影响因子的权重,并计算出每个地市的综合气候适宜度,最后建立烤烟气象产量与地市综合气候适宜度的多元线性回归模型。结果表明,烟叶旺长期降水和大田生长期可用时间是吉林省烤烟产量的气象限制因素,其中烤烟旺长期降水影响权重占0.81,大田生长期可用时间影响权重占0.19。通过该方法建立的产量预报模型准确率在80%以上,该方法可以用于烤烟产量评估。

水稻高温热害强度时空变化特征与预报模型构建

构建定量表征水稻高温热害强度的指数,揭示时空变化特征,并建立中长期预报模型,准确预报高温热害发生的强度趋势对提前部署抗高温工作至关重要。该研究充分考虑高温热害累积效应,结合致灾指标,构建了强度指数,并采用Fisher分割法对其进行了客观化分级;根据中长期天气预报原理,基于海温和大气环流指数两类预报因子,利用二维寻优技术,分别构建了水稻高温热害强度指数预报模型,并进行了验证和比较。结果表明:1)2010年以来江苏省水稻高温热害年频次增加且强度明显增强,其中2013年、2022年高温热害强度均达最高等级4级,高温热害强度指数存在明显的年代际差异,从20世纪90年代开始江苏省水稻高温热害强度逐年代增强,空间上呈现出高温热害强度指数年代累加值不低于10的区域从南向北随年代逐步扩大,至21世纪10年代已扩展至淮北西部,其中淮河以南水稻高温热害强度增强明显,为历年代最强。2)构建的两类水稻高温热害强度指数预报模型可在7月初进行预报,预报提前量均为1~2个月,总体都能较好地模拟出强度指数的年际波动特征,但模拟值波动幅度与实际值存在不同程度的差异。3)通过拟合检验和试报检验,预报因子经过最优化相关技术处理后,能有效增加因变量和自变量的相关度,提高预报模型的模拟效果,其中海温因子经最优化处理后的高温热害强度指数预报模型效果最佳,可在农业气象业务服务中进行应用。研究结果对主动防御高温灾害和保障粮食安全具有重要科学意义和参考价值。

2023/2024年冬季气象条件对农业生产的影响

2023/2024年冬季,全国平均气温为-2.8℃,较常年同期(1991-2020年,下同)偏高0.3℃,气温阶段性起伏较大;全国平均降水量为50.8mm,较常年同期偏多19.8%,整体呈北多南少的分布格局,中东部多地降雪日数偏多、累计降雪量偏大、积雪偏深;全国平均日照时数接近常年同期,西南地区东部较常年同期偏多。北方冬麦区大部地区光热充足,多次大范围雨雪天气有利于土壤增墒,土壤墒情为近10a最好,利于冬小麦安全越冬。南方大部地区光热条件良好,利于油菜、冬小麦、冬种作物以及经济林果等生长发育。冬季中东部地区经历3次大范围寒潮天气过程,影响设施农业生产,南方部分省区油菜、露地蔬菜、经济林果等受冻。新疆北部、东北地区多降雪,不利于农牧业生产。

贵州辣椒适宜移栽期及采摘期时空分布研究

【目的】辣椒的移栽期与采摘期是辣椒生长发育至关重要的环节,为了探究贵州辣椒适宜移栽期与采摘期的分布规律。【方法】利用1980—2020年贵州省84个国家常规地面观测站的逐日平均气温等资料,基于5 d滑动平均法、相关分析法、回归拟合法,分析了贵州省1980—2020年辣椒适宜移栽期和采摘期的时空分布特征。【结果】(1)贵州省辣椒适宜移栽期地区差异较大,变化范围为2月27日—5月7日,空间分布存在明显的区域差异,呈自西北向东南逐渐递减的趋势,其主要原因是海拔高度差异较大。近40 a移栽期随时间变化,所选的8个站点中,罗甸、榕江、威宁、毕节通过了0.05显著性水平检验。(2)贵州省辣椒采摘期地区差异较大,变化范围为7月30日—10月19日,空间分布存在明显的区域差异,呈自西北向南逐渐递增的趋势,其主要原因是海拔高度差异较大。近40 a采摘期随时间变化,所选8个站点里,只有威宁、毕节2个站点通过了0.05的显著性水平检验。【结论】由于贵州海拔高度的不同,辣椒适宜移栽期与采摘期呈现不同规律,1980—2020年辣椒移栽期主要集中在3月末—4月中旬,采摘期主要集中在9月初—10月初。

2022年平罗县气象因子对主要农作物生长发育的影响

气象因素对农作物生长发育的影响巨大,为促进平罗县农业生产高质量发展,给平罗县开展农业气象服务提供参考。本文通过对2022年与历年值(1991—2020年)气温、降水、日照等气象要素资料的比较,并分析了该年度年气象因子对主要农作物生长发育的影响。结果表明,2022年作物生长季期间热量条件充足,水分和光照条件略欠。2022年平均气温较历年平均值偏高,降水偏少,日照偏少。小麦抽穗扬花期受大范围持续高温影响出现干热风,影响授粉受精,灌浆期高温影响干物质积累。玉米抽雄、开花期多对流性强降水,不适宜授粉受精,灌浆期寡日照影响结实;水稻抽穗扬花期降水量多,有利于病害发生,寡日照不利于灌浆。综上认为,极端气象因子对主要农作物生长发育的影响较大。

基于机器学习和未来气候变化模式的埃塞俄比亚粮食产量预测

对于以农业产业为支柱的埃塞俄比亚,粮食供应和安全对国家安全和人民的生计尤为重要。由于作物生长和气候因素之间的复杂耦合关系,预测气候变化对农作物产量影响具有较大难度,机器学习技术为这种复杂系统变化的预测提供了一种有效途径。本研究利用37个全球气候模式(GCM)的数据以及土壤数据,基于机器学习模型,预测了埃塞俄比亚2021年至2050年5种主要粮食作物在SSP1-2.6、SSP2-4.5和SSP5-8.5情景下的产量变化。经GCM和变量的筛选后,利用梅赫季和贝尔格季中5种主要粮食作物的10个产量数据对直方图梯度提升决策树、极端梯度提升随机森林、轻梯度提升决策树、随机森林、极限树以及K近邻6种机器学习模型进行训练。经过模型评估,选择表现良好的3个模型,采用线性回归算法进行堆叠,然后使用堆叠模型进行预测。研究结果表明,未来30年埃塞俄比亚梅赫季5种主要粮食作物产量变化以增产<2 t·hm^(-2)为主;SSP126情景下的贝尔格季将出现更明显的减产现象,这可能是由于温室效应的减缓降低了CO_(2)的施肥效应。随着人类活动造成的生态环境恶化,研究区农业生产对粮食结构改变和重新分配生产力的需求不断增长,导致农作物生产力向新的适宜地区转移。研究区在SSP126和SSP585情景下将分别因为干旱缓解和温室效应加剧而获得更高的粮食作物生产力。

南疆阿拉尔垦区棉花物候期变化的关键气候驱动因子分析

为提高南疆阿拉尔垦区棉田气候变化适应能力,本研究选取1990-2020年南疆阿拉尔垦区棉花物候期及同期地面气象数据,综合运用最小二乘法、相关性分析法、Mann-Kendall非参数突变检验和优势主导分析方法,重点分析南疆阿拉尔垦区棉花物候期动态变化及其关键气候驱动因子。结果表明,1990-2020年南疆阿拉尔垦区棉花播种期、出苗期、吐絮期和停止生长期的提前分别以平均气温升高、气温日较差增大、最低气温升高和最高气温升高影响为主,各影响因子的贡献率分别为52.39%、100.00%、31.35%和100.00%;棉花现蕾期的推迟以降水量的减少影响为主,贡献率达60.55%;开花期的提前与气候变化关系不大。1990-2000年棉花现蕾期和开花期的推迟分别以降水量的减少和气温日较差的减小影响为主,各影响因子的贡献率分别为57.04%和100.00%;1990-2010和2011-2020年棉花吐絮期的阶段性提前分别以平均气温和最低气温的升高影响为主,各影响因子的贡献率分别为30.89%和36.46%。本研究结果可为垦区棉田积极应对与适应气候变化提供理论依据。

哈巴河县大风气候特征分析及对农业的影响

文章基于哈巴河县国家基本气象站2010年—2022年地面气象观测资料,采用线性倾向估计法,统计分析了出现极大风速的日数。结果表明:哈巴河县年大风日数呈现出逐年减少的趋势,大风以东、西风为主,东风频次高于西风频次。在此基础上,探讨了大风对农业的影响,提出了防范大风的对策。

博州地区近30年热量资源变化对棉花生育期的影响

利用博乐市、精河县2个国家基本气象站1991—2020年气象资料,采用相关分析、气候倾向率、突变检验等统计分析方法分析了近30 a博州地区热量资源变化对棉花生育期的影响。结果表明:(1)棉花生育期月平均气温、≥10℃积温呈明显上升趋势,≥35℃高温日数呈缓慢增加趋势;初霜期延后,终霜期提前,无霜期延长;日照时数呈缓慢增加趋势。(2)棉花生育期平均气温、≥10℃积温、无霜期的突变,博乐分别发生在2005、2008、2008年,精河分别发生在2005、2005、2011年,突变后两地平均气温分别增加0.6、1.2℃,≥10℃积温分别增加247.1、334.4℃·d,无霜期分别延长13.6、11.4 d;棉花生育期日数呈现增加趋势,博乐市、精河县变化趋势率分别为1.9、7.5 d/10 a。(3)相关分析表明,平均气温、10℃积温越高,棉花各发育期越提前,生育期越长;35℃高温日数越多,现蕾期、开花期、裂铃期越提前;无霜期越长、日照条件越好,对棉花生长越有利。(4)气候变化对博州地区棉花生产以有利为主。