神东矿区干旱空间异质性及其环境驱动机制

【目的】分析神东矿区干旱空间异质性及其环境驱动机制,为该地区生态环境改善的精准施策提供参考。【方法】基于温度干旱植被指数(Temperature Vegetation Drought Index, TVDI)分析神东矿区2002—2018年植被生长季的地表干旱状况,利用地理探测器分析不同环境因子对干旱空间异质性的影响。【结果】2002—2018年,空间平均TVDI呈持续下降趋势,2018年空间平均TVDI最低,为0.561。年内干旱程度最严重时期集中在5—8月,研究区西南部干旱程度大于东北部。降水、归一化植被指数、土壤类型的地理探测器q>10%,以上因子与其他因子之间的交互作用能增强单因子对干旱空间异质性的解释性能。塌陷区年平均TVDI高于非塌陷区。【结论】TVDI可有效表征矿区干旱状况,降水、归一化植被指数、土壤类型为影响研究区干旱空间异质性的主要因子。

基于四种算法比较分析Venlo型玻璃温室气温季节预报模型

利用2021年2月27日-2023年3月4日南京信息工程大学Venlo型玻璃温室内、外气象观测数据,基于多元回归(Multiple regression,MR)、BP人工神经网络(BP artificial neural networks,BPANN)、随机森林(Random forest,RF)和支持向量机(Support vector machine,SVM)构建温室内日平均气温、日最低气温和日最高气温的季节预报模型,并进行验证。结果表明:温室内日平均气温、日最低气温季节预报模型的拟合精度明显高于日最高气温季节预报模型;各模型对春、夏、秋季温室内气温的拟合精度高于冬季。对于日平均气温和日最低气温季节预报模型而言,4种算法构建的春、夏、秋季预报模型的拟合精度均较高,RF模型模拟效果更为稳定,其模拟值与实际观测值决定系数(R^(2))均值均在0.94以上,均方根误差(RMSE)、绝对误差(MAE)均值在1.5℃以内;对于日最高气温季节预报模型,RF模型对春、夏、秋季的拟合精度整体高于其他模型,R^(2)均值均在0.75以上。MR模型对冬季室内气温的拟合精度较好,更适用于预测冬季温室内气温。综合而言,选择RF模型预报春、夏、秋季的玻璃温室内气温,选择MR模型预报冬季玻璃温室内气温较为可行。

基于有效积温法改进婺源油菜花期预报模型

基于1995-2022年婺源油菜观测资料和气象资料,分别以油菜现蕾、抽薹为起点,利用多元线性回归方法对基于有效积温法的油菜花期预报模型进行改进,建立了基于有效积温法模拟预报的普花期与实际日期误差天数的气象因子模型,以提高婺源花期预报模型的精确度。利用模拟精度、均方根误差(RMSE)和相对误差(RE)对改进前后的模拟效果进行对比和评价。结果表明:(1)以0℃为有效积温阈值,以平均有效积温值为有效积温指标对油菜普花期进行初步预报,随普花期临近预报精度提高。(2)相关分析表明,气温是影响油菜普花期的主要气象因子,以2月中旬平均气温、最高气温和最低气温为自变量,以基于有效积温法模拟预报的普花期与实际日期的误差天数为因变量,建立的气象因子改进模型具有统计学意义且通过显著性检验。(3)分别对改进前后的预报模型进行检验和评价,两种方法建立的预报模型效果均较好,气象因子改进模型的模拟结果更优,提高了油菜普花期预报的准确度。以抽薹为起点的气象因子改进预报模型在油菜普花期预报方面精确度最高,可有效应用于油菜普花期预报。

基于生长度日的牡丹物候期预测研究

利用2017-2019年在洛阳牡丹研究院开展的13个牡丹品种物候观测数据,结合逐日气象资料,分析了不同牡丹品种的物候特征,建立了基于生长度日的物候期模拟模型,再利用均方根误差(RMSE)和归一化均方根误差(NRMSE)对模型进行验证。结果表明:(1)牡丹鳞片开裂期、花蕾露出期的基点温度为3.6℃、翘蕾期、立蕾期、小风铃期、大风铃期、圆桃期、平桃期、破绽期的基点温度分别为5.6℃、6.8℃、7.8℃、8.6℃、8.8℃、12.9℃、13.4℃。(2)以此为依据,建立牡丹不同物候期发育的动态模拟模型。牡丹鳞片开裂期、花蕾露出期、翘蕾期、立蕾期、小风铃期、大风铃期、圆桃期、平桃期、破绽期的生长度日分别为13.8、14.3、12.8、12.8、13.5、14.2、59.5、10.3、10.1℃·d。(3)基于生长度日指标,结合气温资料模拟牡丹物候期,经检验,各物候期模拟值与实际值的均方根误差RMSE平均为2.6 d,归一化均方根误差NRMSE为3.3%,模型可适用于牡丹物候期的预测模拟。

基于TVDI的长江南源干旱时空动态变化监测

随着全球变暖,干旱成为全球危害最为严重的自然灾害之一,对农业等事关人类福祉的领域产生巨大影响。该文以重要农牧区——长江南源为研究区,基于地表温度数据和归一化植被指数数据计算出2000年以来长江南源温度植被干旱指数,并以该指数对长江南源植被生长季的干旱状况进行时空动态监测分析。结果表明,2000年以来,干旱和偏旱的区域在长江南源的北部、中部和东北部,占源区面积的33.33%;湿润和偏湿的区域在研究区域的南部、西南部,占源区面积的37.02%。长江南源56.41%的区域趋向干旱,41.96%的区域趋向湿润。湿润区域在2000—2004年间呈收缩态势,占长江南源的面积比重由42.54%下降到35.25%;2004—2011年,呈扩张态势,所占面积比重上升到38.84%,2011年后呈收缩态势,所占面积比重下降到36.79%。总体来看,TVDI有较强可靠性,可用于长江南源乃至三江源区干旱监测预警工作。

基于简单气象因子的干旱指数计算及其适用性分析

为建立可对短期干旱进行合理监测表征的气象干旱指数,从气象干旱发生的机制——水分供需矛盾(主要为降水量与蒸散量两大因素)出发,以旬尺度的蒸散缺水量占需水量的比值定义一个气象干旱指数——缺水度指数(WSI),潜在蒸散量(PET)采用气温(T,℃)及相对湿度(RH,%)两大极易获取的气象因子计算,同时利用陕西省30个气象站点2000—2020年的逐日气象观测资料分析WSI的适用性特征。结果表明:在不考虑风和大气压的影响条件下,相对于Penman-Monteith方程,基于T和RH估算PET误差较小,均方根误差(RMSE)和平均绝对误差(MAE)均值分别为1.17 mm和0.82 mm,但62.1%的数据计算结果偏小,部分站点80%以上数据偏小。对陕西省不同区域近年来旱情发展变化的研究表明,WSI能够识别出陕西省旱情易发区域及时段,同时对于短期干旱事件具有较强的识别能力,较MCI指数能够更快地捕捉旱情发生,同时更加灵活简便,可以应用于气象干旱的监测预报和评估。

基于综合干旱指数的伊犁河流域干旱多变量概率特征研究

基于D-Vine-Copula函数,联合降水和VIC模型模拟的蒸散发、径流和土壤水等要素,构建了一种能表征气象-水文-农业干旱特征的新型综合干旱指数SWCI,以伊犁河流域为研究区,分析干旱多属性概率特征及其空间分布规律,以期为干旱区划及旱灾风险评估提供科学依据。结果表明:(1)构建的SWCI指数能很好地捕捉到不同类型干旱特征,具有较好的适用性;(2)1960—2010年,伊犁河谷东部共经历了43次干旱事件,干旱发生频率较高但程度较轻;河谷西部和南部山区分别发生干旱事件38、39次,干旱频率较河谷东部低但旱情偏重;(3)各区域多维干旱联合概率与干旱历时、烈度、峰值呈负相关关系,表明干旱历时、烈度和峰值越大,综合干旱发生的概率越小;(4)从二元条件概率可知,干旱历时(干旱烈度)的条件概率随干旱烈度(干旱历时)的增加而增大,但当干旱烈度(干旱历时)为某一固定值时,随着干旱历时(干旱烈度)逐渐增加,干旱烈度(干旱历时)的条件概率逐渐减小。(5)研究区的干旱高风险区主要集中在河谷西部和南部山区,其他区域为低风险区。

1986-2015年极端降水指标变化及其对中国草地植被物候的影响

研究我国草地植被生长季始期及末期对极端降水事件变化的响应是理解区域陆地生态系统生产力历史和未来变化机制的关键。本文利用草地、物候和极端降水数据,辅以Sen趋势分析和Pearson相关分析法研究了1986-2015年我国不同极端降水指标变化趋势及其对草地物候影响。结果表明,(1)我国极端降水事件的水量和强度都有显著增加的趋势,从空间分布来看,西部特别是西北地区有较明显增长。(2)草地植被生长季始期与长时序低温事件、持续干旱事件和极端强降水事件之间有显著相关性。(3)草地植被生长季末期与极端强降水,长时序极端干旱、湿润之间具有显著相关性。此研究对科学分析极端降水变化及其对植被物候的影响,促进植被生态恢复,制定行之有效的防灾减灾措施、构建稳定的生态屏障具有指导意义。

鞍山市南果梨花期影响因子及始花期预报研究

南果梨是辽宁地理标志产品,花期观赏是待开发的旅游资源,开展花期预报服务有助于推动旅游业。利用2000—2022年鞍山气象资料和南果梨花期物候资料,基于相关分析和逐步回归方法,筛选相关气候因子建立始花期预报模型。结果表明:3月份气温是影响始花期主要因素,降水次之,光照影响不显著。鞍山南果梨始花期出现在4月中—下旬,当3月中旬平均气温<4.0℃、平均最高气温<9.0℃、3月中旬—4月上旬平均气温<6.0℃、平均最低气温<2.0℃时,始花期出现在4月下旬,反之在4月上旬;并且,气温每升高1℃,始花期提前2~3 d。通过逐步回归筛选出3月中旬的平均气温和平均最高气温、3月中旬—4月上旬平均气温、平均最高、最低气温及3月下旬—4月上旬降水量等6个因子,建立的始花期预报模型准确率为84.8%。运用相关指标和逐步回归模型,可预测鞍山南果梨开花始期,此方法可纳入专项气象预报服务中。

石河子棉花生长关键期与产量动态预报研究

棉花是新疆地区主要经济作物之一,开展棉花产量动态预报对生产安全具有重要意义。利用1968—2020年新疆石河子地区4个地面气象基准站逐日气象资料和棉花产量资料,基于积分回归法在棉花全生育期内以旬为时间尺度,分析了影响棉花生产的温光水主要气象要素和关键期,分别建立了石河子地区7月中旬、8月中旬和9月中旬棉花气象产量动态预报模型。结果表明:气温对新疆石河子棉花产量的影响最大,苗期、开花期和吐絮始期为棉花生长的温度关键期,苗期和吐絮始期为正效应显著,开花期为负效应显著;开花期是棉花生长的光照关键期,对棉花产量呈正效应;石河子地区属于灌溉农业区,自然降水量虽呈正效应,但降水量对棉花产量的影响较小。利用积分回归法建立的动态预报模型对2018—2020年石河子地区棉花产量试报,7月中旬、8月中旬及9月中旬的平均准确率分别为85.1%、91.4%和94.3%。基于积分回归法建立的棉花气象产量动态预报模型越接近成熟期准确率越高。利用积分回归原理对棉花产量进行动态预测是可行的,可以应用于棉花产量预测业务,为地方产量预测提供参考。

气候变化情景下中国区域柑橘大实蝇潜在分布区域预估

基于柑橘大实蝇当前在中国199个分布点和11个关键环境变量,利用MaxEnt模型预测当前(1970—2000年)及未来(2041—2060年、2081—2100年)三种气候情景(SSP1-2.6、SSP2-4.5、SSP5-8.5)对柑橘大实蝇在中国潜在分布的影响。结果表明:模型AUC值为0.967,预测精度准确。利用刀切法得到影响柑橘大实蝇潜在分布的主要环境变量为最干季平均气温(Bio9)、年平均降水量(Bio12)、气温年较差(Bio7)、最干月份降水量(Bio14)。当前柑橘大实蝇适生区位于24.1°~34.6°N、101.1°~122.9°E之间,高适生区主要集中在贵州、四川、湖北、湖南、重庆、云南等地。未来气候情景下,柑橘大实蝇潜在适生区面积明显增加,呈现由当前位置向四周并伴随跨越式向新疆、山西、西藏等高海拔或高纬度地区扩张且向东西两侧收缩的趋势;适生区分布中心向东北迁移趋势明显,辐射情景模式越强,向高纬度迁移越明显;在2090年SSP2-4.5气候情景下,柑橘大实蝇适生区总面积达到最大值167.43万km^(2)。气候变暖有利于柑橘大实蝇的生长繁育和种群扩张,严重威胁中国柑橘产区生态安全,特别是目前尚未发现柑橘大实蝇的地区需提高警惕,加强柑橘大实蝇预测预报、检疫和防控。

诏安县冬季低温订正预报及其在农业生产的应用

利用CMA-3km模式数据和地面观测数据,对比分析模式在诏安县冬季低温预报的效果,动态统计2021—2022年冬季CMA-3km模式对诏安县20个自动站点72 h预报时效内2 m低温的预报误差规律。通过对比分析三种订正方案,得出订正方案的有效性是建立在较丰富的训练集基础之上,可利用扩展特征维度或增加样本容量来实现更好的订正效果。通过对模式进行本地化订正,可提高低温冻害预警准确性和及时性,对农业生产的防灾减灾有着重要的作用。

南丰蜜橘高接金秋砂糖橘冻害的致灾机制与灾害等级指标

为了探究南丰蜜橘高接金秋砂糖橘冻害的致灾机制及灾害等级指标,以越冬期金秋砂糖橘嫁接枝条为试材,利用人工控温箱进行不同夜间低温处理(-5、-6、-7、-8、-9℃),以外界温度为对照,结合金秋砂糖橘形态特征观察和果园灾害调查结果,研究金秋砂糖橘冻害的致灾机制和灾害等级指标。结果表明,与对照相比,低温处理的金秋砂糖橘叶片发生卷曲,发黄、掉落、严重的干枯死亡;枝梢颜色变深、萎蔫、甚至干枯死亡。金秋砂糖橘冻害等级指标为:-6℃<日最低气温(Td)≤-5℃或≤-5℃(2 d)属轻度冻害;-7℃<日最低气温(Td)≤-6℃属中度冻害;-8℃<日最低气温(Td)≤-7℃属偏重冻害,-9℃≤日最低气温(Td)≤-8℃属严重冻害。根据冻害等级指标可评判冻害程度,研究结果可为柑橘灾害区划、预警、评估和防灾减灾提供科学参考。

基于FY-3D_TVDI的黑龙江省生长季干旱监测评估

基于FY-3D气象卫星数据构建Ts-NDVI特征空间,计算温度植被干旱指数(TVDI),分析2020年生长季内黑龙江省主要农区干旱时空分布变化,并结合高程、坡度以及气象数据,分析TVDI变化影响因子。结果表明,2020年生长季黑龙江省农区TVDI空间分布具有较强的区域性差异,呈现北部、东部较湿润,西部、中部、南部较干旱趋势;东部农区TVDI主要分布于0.2~0.6属于正常或偏涝,其他农区有2次典型干旱事件的发生,干旱峰值位于5月中旬和9月上旬。以400 m高程为分界点,小于400 m高程区域的TVDI与高程呈正相关关系,大于400 m高程区域的TVDI与高程呈负相关关系;坡度分界点为3.5°,小于3.5°区域TVDI随坡度的增加逐渐增大,大于3.5°区域TVDI随坡度的增加缓慢下降。旬平均气温对TVDI的影响大于旬累计降水量,且平均气温对TVDI存在持续性的影响,持续时间可达1~2旬。

ENSO对安徽省旱涝灾害和粮食产量的影响

为防御旱涝灾害,保障粮食安全,利用1971—2018年ENSO的特征量、不同位相及安徽省78个站点的气象数据和全省灾情、作物产量数据,采用比较法、x^(2)拟合检验法,分析ENSO的特征量、不同位相与安徽省典型干旱和涝渍年的关系及ENSO对安徽省主要粮食作物产量的影响。结果表明:(1)厄尔尼诺和拉尼娜事件均发生在春季到秋季(4—10月),结束在初夏之前(1—6月),其峰值大部分出现在冬季(1月和11—12月)。(2)典型干旱和涝渍年各发生11年,平均2~3年出现1次,大多集中在20世纪80年代初到90年代中期。(3)安徽省典型干旱年出现在厄尔尼诺事件对涝渍的当年或拉尼娜事件的次年的概率大,厄尔尼诺、拉尼娜事件对安徽省旱灾的影响相当;典型涝渍年出现在厄尔尼诺事件对涝渍的次年或拉尼娜事件的当年的概率大,且厄尔尼诺事件对涝渍的影响远大于拉尼娜事件的影响。(4)ENSO持续时间越长、强度越大,越易发生干旱和涝渍灾害,干旱和涝渍灾害易发生在ENSO的衰减年或波峰后。(5)厄尔尼诺事件的衰减年,主要粮食作物以减产为主;拉尼娜事件的衰减年,小麦增减产年份相当,而一季稻、玉米则以增产为主。

基于TVDI的旱情时空动态变化监测——以神东矿区为例

【目的】监测旱情的时空动态变化,对神东矿区的土地复垦及生态恢复提供科学依据。【方法】采用1991、2002、2007、2010、2014年和2018年植被生长季36景Landsat数据,基于温度干旱植被指数(TVDI)遥感反演模型,应用偏差分析、线性倾向趋势分析、空间转移矩阵等数理统计分析方法对神东矿区1991—2018年植被生长季旱情时空动态变化进行监测。【结果】①月际变化表现为,TVDI在每年6—9月出现低值,整体UF~UB曲线几乎小于0,TVDI呈下降趋势。年际变化表现为,1991、2002、2007、2010年TVDI偏离值大于0,1991—2010年TVDI呈上升趋势,2014、2018年偏离值小于0,2010—2018年TVDI呈下降趋势,变化趋势同月际变化一致。②神东矿区TVDI空间分布始终表现为西南高于东北,干旱等级面积逐年减少。③神东矿区TVDI呈下降趋势面积大于TVDI呈上升趋势面积,TVDI显著下降趋势面积最大为2394.74 km^(2),显著上升面积最小为425.91 km^(2)。④神东矿区干旱状态逐渐向较干旱、正常状态转变。较干旱状态逐渐向正常和较湿润状态转变。向干旱及较干旱状态转变的范围较小。【结论】基于TVDI模型进行神东矿区旱情动态变化监测效果良好,变化明显,可为神东矿区土地复垦提供参考。

基于TVDI的神东矿区地表水分时空演变特征研究

【目的】分析神东矿区地表水分时空演变特征及其自然影响因素,为矿区土地复垦提供参考。【方法】基于温度植被干旱指数(TVDI)模型,采用遥感反演方法对神东矿区2018-2020年植被生长季(4-10月)的地表水分进行反演,利用趋势分析法及偏差分析法对神东矿区地表水分的时空演变特征进行分析,并采用相关性分析法分析该地区时空演变的影响因素。【结果】(1)TVDI模型平均反演精度为83%,适合反演神东矿区0~10 cm土层深度的地表水分,且TVDI与地表水分成反比关系。(2)偏差分析发现,在时间尺度上神东矿区2018-2020年TVDI值呈现不规则变化,TVDI低值出现在每年7-8月,此时TVDI偏离值小于0,TVDI呈下降趋势。(3)趋势分析发现,在空间尺度上神东矿区2018-2020年TVDI呈下降趋势的区域集中在研究区矿井群附近,整个研究区内TVDI线性变化趋势上升面积小于下降面积。(4)TVDI与各影响因子关系的紧密程度依次表现为降水量>平均相对湿度>平均气温>日照时数>平均气压,TVDI与降水量、月均气温、月均相对湿度均呈极显著负相关,相关系数依次为-0.816,-0.636和-0.779。【结论】TVDI遥感反演模型对于矿区尺度的地表水分反演具有较高精度,可以实现基于TVDI遥感反演的地表水分时空演变特征及相关影响因素的研究,对矿山土地复垦具有参考价值。

大辽河流域灌区干旱预警指标探析

大辽河流域灌区是辽宁省重要的大型水田灌区,灌区面积约占到全省大型灌区的四成,是全省水稻的主要产区之一。本文针对大辽河流域灌区水田旱情指标确定进行了深入研究,讨论了各类指标的研究进展,以及应用于农业生产的适用性,并通过分析该灌区两个典型干旱年的实测数据,进一步验证了各指标对农业生产干旱预警的重要性。

孝昌血桃气候品质评价模型及区划应用

利用湖北省孝昌县丰山镇桃(Amygdalus persica Linn.)品种孝昌血桃品质数据和同期气象资料,基于文献研究和实地调查分析了关键期气象因子对品质的综合贡献以及气候品质与果实品质之间的关系,构建了孝昌血桃气候品质评价模型,并对模型进行了验证和区划应用。结果表明,果实迅速膨大期至成熟期是孝昌血桃品质形成的关键期,该时段的温度、光照、降水和湿度是影响其品质的主要气候因子;气候品质指标为果实膨大期前3候的平均气温、气温累计日较差、日照时数以及果实成熟期前3候的日照时数、降水量、相对湿度;模型计算的气候品质指数与果实综合品质指数高度相关,相关系数为0.944;模型对主产区2011—2022年的孝昌血桃气候品质评价结果中,有11年与果实综合品质等级基本相符,比例高达90%以上;应用模型对孝昌县近5年的孝昌血桃气候品质等级区划结果中,有4年气候品质为“优”和“特优”的面积超过了85%。

基于机器学习与气象灾害指标的苹果相对气象产量预测

为及时准确地预测我国黄土高原苹果产量,首先选取黄土高原苹果产区86个基地县的气象观测数据,分别提取出苹果生长季内不同月份的气温、降水量、太阳辐射等气象特征变量,花期冻害时间、连阴雨时间和标准化降水蒸发指数(Standardized precipitation evapotranspiration index, SPEI)等气象灾害特征变量,以及气象站点经度、纬度和高程等空间特征变量,再根据斯皮尔曼相关性分析确定影响苹果产量的最重要气象特征变量。然后,采用梯度提升树(Gradient boosting decision tree, GBDT)、支持向量机(Support vector machine, SVM)、贝叶斯正则化反向传播神经网络(Bayesian regularization back propagation artificial neural network, BRBP)和多元线性回归(Multiple linear regression, MLR)算法,建立苹果相对气象产量的预测模型,并确定最佳模型输入特征变量组合。最后,基于不同生育期和生长季内各月份最佳模型输入特征变量组合,分析不同模型预测苹果相对气象产量的提前期。结果表明:影响苹果相对气象产量的最重要气象特征变量为最高气温、最低气温、空气相对湿度、降水量和太阳辐射;最佳模型输入变量组合为最重要气象特征变量、空间特征变量和灾害特征变量;基于最佳模型输入变量组合,GBDT和BRBP模型精度较好(相关系数r为0.77,均方根误差(RMSE)为0.44;r为0.70,RMSE为0.44),而MLR模型表现最差(r为0.63,RMSE为0.49)。在苹果不同生育期内,GBDT和BRBP模型在各个生育期内均能获得相对较高的苹果相对气象产量预测精度,SVM和MLR模型可在果实膨大期获取较为理想的苹果相对气象产量模拟结果。在苹果生长季内各月份,GBDT、SVM、BRBP和MLR模型可在苹果成熟期前1~2个月实现对苹果相对气象产量的早期预测。本研究可为黄土高原苹果产量早期产量预测提供科学依据和技术参考。