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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%
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    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
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    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
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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

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