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江西省早稻雨洗花灾害指标构建与灾损评估 被引量:10
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作者 田俊 霍治国 《应用气象学报》 CSCD 北大核心 2018年第6期657-666,共10页
构建早稻雨洗花灾害指标及适于早稻产量估算的灾损评估模型,对开展早稻雨洗花灾害监测、损失评估、灾害保险等具有重要意义。该文以江西省早稻为研究对象,利用1981-2015年14个水稻气象观测站逐日气象资料和农业气象观测资料,筛选出基于... 构建早稻雨洗花灾害指标及适于早稻产量估算的灾损评估模型,对开展早稻雨洗花灾害监测、损失评估、灾害保险等具有重要意义。该文以江西省早稻为研究对象,利用1981-2015年14个水稻气象观测站逐日气象资料和农业气象观测资料,筛选出基于早稻抽穗扬花期间过程降水量、最大降水量、降水日数及实际产量的雨洗花灾害样本78个,在此基础上,利用相关分析、正态分布以及主成分回归法,建立了雨洗花灾害指标和灾损评估模型,并对其进行验证。结果表明:抽穗扬花期降水对雨洗花灾害形成有显著影响,其主要影响时段为抽穗扬花普遍期前后5 d内,关键时段为抽穗扬花普遍期前后3 d内。日降水量40 mm可作为早稻抽穗扬花期雨洗花灾害临界指标。以该指标为基础,统计日降水量不低于40 mm的降水日数及其对应的累积降水量,当累积降水量为40~170 mm时,为轻度雨洗花灾害,早稻一般减产小于15%,平均减产10%;当累积降水量不小于170 mm时,为重度雨洗花灾害,早稻一般减产不低于15%,平均减产22%。指标验证结果与历史实际灾害发生情况有较好的一致性。雨洗花灾损评估模型检验结果表明:雨洗花年模拟产量与实际产量吻合度较高,平均相对模拟误差为4. 3%,78.0%的资料相对误差在5%以内,可利用该模型对雨洗花年的早稻减产率进行模拟和预测。 展开更多
关键词 早稻雨洗花灾害指标 灾损评估模型 主成分回归
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江西省早稻雨洗花灾害时空变化及分区 被引量:5
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作者 田俊 霍治国 +1 位作者 刘丹 杨军 《应用气象学报》 CSCD 北大核心 2019年第5期608-618,共11页
雨洗花灾害是江西省早稻的主要农业气象灾害之一。基于1981-2017年江西省早稻种植区81个气象站逐日降水量资料和14个水稻观测站发育期和产量资料,利用旋转经验正交函数分解(REOF)等方法,探讨江西省早稻雨洗花灾害的时空变化和分区特征... 雨洗花灾害是江西省早稻的主要农业气象灾害之一。基于1981-2017年江西省早稻种植区81个气象站逐日降水量资料和14个水稻观测站发育期和产量资料,利用旋转经验正交函数分解(REOF)等方法,探讨江西省早稻雨洗花灾害的时空变化和分区特征并得到典型场。结果表明:江西省早稻雨洗花灾害发生频率总体呈东北高、西南低,赣北南部高、两侧低的分布特征,高值区位于萍乡北部、宜春南部、新余、南昌、抚州北部至赣东北地区,发生频率在60%以上,低值区位于赣州和吉安西南部,发生频率低于40%。轻度雨洗花灾害持续影响江西省大部分地区,且自1992年以来呈现发生频率增加、影响范围扩大的趋势;重度灾害主要发生在赣东北,经历了两个活跃期和两个低发期。根据REOF分析结果,可将江西省早稻雨洗花灾害划分为赣北南部、赣中、赣东北、赣南和赣北北部5个区域。赣东北为重度雨洗花灾害高风险区,赣北南部为轻度雨洗花灾害高风险区,赣中、赣北北部为轻度雨洗花灾害次高风险区,赣南为雨洗花灾害低风险区。 展开更多
关键词 早稻雨洗花灾害 时空变化 旋转经验正交函数分解 分区
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