留言板

尊敬的读者、作者、审稿人, 关于本刊的投稿、审稿、编辑和出版的任何问题, 您可以本页添加留言。我们将尽快给您答复。谢谢您的支持!

姓名
邮箱
手机号码
标题
留言内容
验证码

江西省早稻雨洗花灾害指标构建与灾损评估

田俊 霍治国

田俊, 霍治国. 江西省早稻雨洗花灾害指标构建与灾损评估. 应用气象学报, 2018, 29(6): 657-666. DOI: 10.11898/1001-7313.20180602..
引用本文: 田俊, 霍治国. 江西省早稻雨洗花灾害指标构建与灾损评估. 应用气象学报, 2018, 29(6): 657-666. DOI: 10.11898/1001-7313.20180602.
Tian Jun, Huo Zhiguo. Index and loss estimation of rain washing damage to early rice pollen in Jiangxi Province. J Appl Meteor Sci, 2018, 29(6): 657-666. DOI:  10.11898/1001-7313.20180602.
Citation: Tian Jun, Huo Zhiguo. Index and loss estimation of rain washing damage to early rice pollen in Jiangxi Province. J Appl Meteor Sci, 2018, 29(6): 657-666. DOI:  10.11898/1001-7313.20180602.

江西省早稻雨洗花灾害指标构建与灾损评估

DOI: 10.11898/1001-7313.20180602
资助项目: 

中国气象科学研究院科技发展基金 2018KJ012

“十二五”国家科技支撑计划 2012BAD20B02

详细信息
    通信作者:

    霍治国, 邮箱: huozg@cma.gov.cn

Index and Loss Estimation of Rain Washing Damage to Early Rice Pollen in Jiangxi Province

  • 摘要: 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。
  • 图  1  江西省14个农业气象观测站分布

    Fig. 1  Distribution of 14 agricultural meteorological observation stations in Jiangxi Province

    图  2  日降水量超过不同界限值的日数(a)、累积降水量(b)与对应减产率的相关关系

    Fig. 2  Correlation of yield reduction rate to the number of days(a), accumulative precipitation(b) of daily precipitation above different boundary values

    图  3  雨洗花灾害样本集合累积降水量(a)及其对数转换(b)频率分布

    Fig. 3  Frequency charts about accumulative precipitation(a) and its log transformation(b) of rain washing damage to pollen sample sets

    图  4  样本累积降水量序列对应的减产率累积距平曲线

    Fig. 4  Accumulative anomaly of yield reduction rate based on accumulative precipitation

    图  5  模拟产量与观测地段实际产量比较

    (黑点代表模拟产量相对误差超过5%)

    Fig. 5  Comparison between simulated yield and actual yield of observation section

    (black dots denote simulated yields with relative error above 5%)

    表  1  雨洗花灾害等级指标

    Table  1  Level indicators of rain washing damage to pollen

    灾害等级 累积降水量(日降水量不小于40 mm) 减产率
    平均 83%样本 17%样本
    轻度 [40 mm,170 mm) 10% 小于15% 15%~20%
    重度 不小于170 mm 22% 不小于15% 10%~14%
    下载: 导出CSV

    表  2  雨洗花灾害等级指标验证

    Table  2  Verification about level indicators of rain washing damage to pollen

    观测站 年份 降水(不小于40 mm)出现时期 累积降水量/mm 发生程度 减产率/% 符合程度
    南康 1992 抽穗扬花普遍期当日 49.1 轻度 5 符合
    南丰 2015 抽穗扬花普遍期后第2日 56.8 轻度 2 符合
    广丰 2015 抽穗扬花普遍期前第2日 71.9 轻度 7 符合
    宜丰 2015 抽穗扬花普遍期当日及其后第4日 108.9 轻度 14 符合
    婺源 2006 抽穗扬花普遍期后第1日 109.3 轻度 18 基本符合
    南昌市 1981 抽穗扬花普遍期后第2日和第3日 119.9 轻度 8 符合
    南昌县 1999 抽穗扬花普遍期当日及其后第1日 146.3 轻度 20 基本符合
    湖口 1991 抽穗扬花普遍期后第1日和第4日 157.9 轻度 15 符合
    莲花 1983 抽穗扬花普遍期后第2日和第3日 204.9 重度 36 符合
    樟树 2014 抽穗扬花普遍期前2日 204.9 重度 5 不符合
    下载: 导出CSV

    表  3  主成分分析结果

    Table  3  Results of principal component analysis

    分量 特征值 累积贡献率/% 因子载荷矩阵
    X1 X2 X3
    1 2.475 82.50 0.994 0.889 0.834
    2 0.511 99.53 -0.057 -0.453 0.550
    3 0.014 100.00 -0.092 0.063 0.042
    下载: 导出CSV
  • [1] 江西省统计局.江西统计年鉴.北京:中国统计出版社, 2000-2016.
    [2] 黎毛毛, 余丽琴, 熊玉珍, 等.抽穗扬花期耐热水稻种质资源的筛选鉴定.江西农业学报, 2016, 28(6):1-5. http://d.old.wanfangdata.com.cn/Periodical/jxnyxb201606001
    [3] 杨爱萍, 杜筱玲.江西省降水集中程度的变化特征.中国农业气象, 2010, 31(4):512-516. doi:  10.3969/j.issn.1000-6362.2010.04.005
    [4] 刁操铨.作物栽培学各论(南方本).北京:中国农业出版社, 1994:83-84.
    [5] IPCC.Climate Change 2013:The Physical Science Basis.Cambridge:Cambridge University Press, 2013.
    [6] 王玉洁, 周波涛, 任玉玉, 等.全球气候变化对我国气候安全影响的思考.应用气象学报, 2016, 27(6):750-758. http://qikan.camscma.cn/jams/ch/reader/view_abstract.aspx?file_no=20160612&flag=1
    [7] 周广胜, 何奇瑾, 汲玉河.适应气候变化的国际行动和农业措施研究进展.应用气象学报, 2016, 27(5):527-533. http://qikan.camscma.cn/jams/ch/reader/view_abstract.aspx?file_no=20160502&flag=1
    [8] 李维京, 张若楠, 孙丞虎, 等.中国南方旱涝年际年代际变化及成因研究进展.应用气象学报, 2016, 27(5):577-591. http://qikan.camscma.cn/jams/ch/reader/view_abstract.aspx?file_no=20160507&flag=1
    [9] 任玉玉, 任国玉.1960-2008年江西省极端降水变化趋势.气候与环境研究, 2010, 15(4):462-469. doi:  10.3878/j.issn.1006-9585.2010.04.14
    [10] 王怀清, 赵冠男, 彭静, 等.近50年鄱阳湖五大流域降水变化特征研究.长江流域资源与环境, 2009, 18(7):615-619. doi:  10.3969/j.issn.1004-8227.2009.07.004
    [11] 胡菊芳, 张超美, 彭静, 等.江西省主要气象灾害年代际变化特征分析.气象与减灾研究, 2007, 30(4):37-42. doi:  10.3969/j.issn.1007-9033.2007.04.008
    [12] 周永进, 王斌, 许有尊, 等.孕穗期淹水胁迫对早稻生长发育及产量的影响.中国稻米, 2013, 19(4):86-90. http://d.old.wanfangdata.com.cn/Periodical/zgdm201304023
    [13] 宁金花, 霍治国, 陆魁东, 等.不同生育期淹涝胁迫对杂交稻形态特征和产量的影响.中国农业气象, 2013, 34(6):678-684. doi:  10.3969/j.issn.1000-6362.2013.06.010
    [14] Gouranga K, Narayan S, Ashwani K.Deep-water rice production as influenced by time and depth of flooding on the east coast of India.Archives of Agronomy and Soil Science, 2012, 58(6):573-592. doi:  10.1080/03650340.2010.533173
    [15] 殷剑敏, 孔萍, 李迎春, 等.我国南方早稻洪涝灾害指标试验研究.自然灾害学报, 2009, 18(4):1-5. doi:  10.3969/j.issn.1004-4574.2009.04.001
    [16] 汪天颖, 霍治国, 李旭辉, 等.基于生育时段的湖南省早稻洪涝等级指标及时空变化特征.生态学杂志, 2016, 35(3):709-718. http://d.old.wanfangdata.com.cn/Periodical/stxzz201603020
    [17] 吕晓敏, 周广胜.双季稻主要气象灾害研究进展.应用气象学报, 2018, 29(4):385-395. http://qikan.camscma.cn/jams/ch/reader/view_abstract.aspx?file_no=20180401&flag=1
    [18] 杨建莹, 霍治国, 吴立, 等.西南地区水稻洪涝灾害风险评估与区划.中国农业气象, 2016, 37(5):564-577. doi:  10.3969/j.issn.1000-6362.2016.05.009
    [19] 张爱民, 马晓群, 杨太明, 等.安徽省旱涝灾害及其对农作物产量的影响.应用气象学报, 2007, 18(5):619-626. doi:  10.3969/j.issn.1001-7313.2007.05.006
    [20] Sakamoto T, Cao P V, Nguyen N V, et al.Agro-ecological interpretation of rice cropping systems in flood-prone areas using MODIS Imagery.Photogrammetric Engineering and Remote Sensing, 2009, 75(4):413-424. doi:  10.14358/PERS.75.4.413
    [21] Son N T, Chen C F, Chen C R, et al.Satellite-based investigation of flood-affected rice cultivation areas in Chao Phraya River Delta, Thailand.ISPRS Journal of Photogrammetry and Remote Sensing, 2013, 86(4):77-88. http://www.wanfangdata.com.cn/details/detail.do?_type=perio&id=722fad2e7b8b04ace3dcd49fd0c01e91
    [22] 张玉烛, 张桂和, 朱国奇, 等.阴雨对早稻开花及受精结实的影响.中国水稻科学, 1995, 9(3):173-178. doi:  10.3321/j.issn:1001-7216.1995.03.013
    [23] 伍智文, 解娜, 肖建中, 等.早稻空秕率与抽穗开花期气象条件分析.作物研究, 2013, 27(5):423-426. doi:  10.3969/j.issn.1001-5280.2013.05.02
    [24] 黄淑娥, 田俊, 吴慧峻.江西省双季水稻生长季气候适宜度评价分析.中国农业气象, 2012, 33(4):527-533. doi:  10.3969/j.issn.1000-6362.2012.04.09
    [25] 田俊, 黄淑娥, 祝必琴, 等.江西双季早稻气候适宜度小波分析.江西农业大学学报, 2012, 34(4):646-651;670. doi:  10.3969/j.issn.1000-2286.2012.04.005
    [26] 张浩, 马晓群, 彭妮, 等.淮河流域冬小麦涝渍灾害损失评估研究.气象与环境学报, 2015, 31(6):123-129. doi:  10.3969/j.issn.1673-503X.2015.06.016
    [27] 马雄威.线性回归方程中多重共线性诊断方法及其实证分析.华中农业大学学报(社会科学版), 2008(2):78-81. doi:  10.3969/j.issn.1008-3456.2008.02.019
    [28] 丁元林, 孔丹莉, 毛宗福.多重线性回归分析中的常用共线性诊断方法.数理医药学杂志, 2004, 17(4):299-300. doi:  10.3969/j.issn.1004-4337.2004.04.006
    [29] 陈斐, 杨沈斌, 申双和, 等.基于主成分回归法的长江中下游双季早稻相对气象产量模拟模型.中国农业气象, 2014, 35(5):522-528. doi:  10.3969/j.issn.1000-6362.2014.05.007
    [30] 吴诚鸥, 秦伟良.近代实用多元统计分析.北京:气象出版社, 2007:86-87.
    [31] Liu R X, Kuang J, Gong Q, et al.Principal component regression analysis with SPSS.Computer Methods and Programs in Biomedicine, 2003, 71(2):141-147. doi:  10.1016/S0169-2607(02)00058-5
    [32] 魏凤英.现代气候统计诊断与预测技术(第二版).北京:气象出版社, 2007:34-35.
    [33] Yang S B, Zhao X Y, Li B B, et al.Interpreting RADARSAT-2 quad-polarization SAR signatures from rice paddy based on experiments.Geoscience and Remote Sensing Letters, IEEE, 2012, 9(1):65-69. doi:  10.1109/LGRS.2011.2160613
    [34] Kebede Gurmessa T, Bárdossy A.A principal component regression approach to simulate the bed-evolution of reservoirs.J Hydrol, 2009, 368(1-4):30-41. doi:  10.1016/j.jhydrol.2009.01.033
    [35] 帅细强, 王石立, 马玉平, 等.基于水稻生长模型的气象影响评价和产量动态预测.应用气象学报, 2008, 19(1):71-81. doi:  10.3969/j.issn.1001-7313.2008.01.010
    [36] 秦鹏程, 刘敏, 万素琴, 等.不完整气象资料下基于作物模型的产量预报方法.应用气象学报, 2016, 27(4):407-416. http://qikan.camscma.cn/jams/ch/reader/view_abstract.aspx?file_no=20160403&flag=1
    [37] 刘春, 张春辉, 郭萨萨.基于能量模型的水稻生长模型.应用气象学报, 2013, 24(2):240-247. doi:  10.3969/j.issn.1001-7313.2013.02.012
    [38] 帅细强, 陆魁东, 黄晚华.不同方法在湖南省早稻产量动态预报中的比较.应用气象学报, 2015, 26(1):103-111. http://qikan.camscma.cn/jams/ch/reader/view_abstract.aspx?file_no=20150111&flag=1
    [39] 丁颖.丁颖稻种作论文选集.北京:农业出版社, 1983:155-156.
  • 加载中
图(5) / 表(3)
计量
  • 摘要浏览量:  5382
  • HTML全文浏览量:  1345
  • PDF下载量:  216
  • 被引次数: 0
出版历程
  • 收稿日期:  2018-06-22
  • 修回日期:  2018-09-03
  • 刊出日期:  2018-11-30

目录

    /

    返回文章
    返回