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气象干旱对青海牧草产量的影响及其在产量预报中的应用 总被引：2，自引：0，他引：2
研究了降水偏少造成的气象干旱对青海省牧草产量的影响,得出牧草生长季降水与产量的关系模式,计算出气象干旱造成的牧草产量损失量。但该方法模拟误差较大,且不能满足牧草产量预报、草场载畜量确定和牲畜出栏率确定等牧业生产服务需求。因此,根据拉格朗日插值方法给出了青海省无干旱时“未受旱产量”的确定方法,并据此求算出历年干旱对青海省牧草产量的损失量值,然后依据天然牧草不同生育期发生干旱的强度、范围以及牧草对干旱的敏感度等关系,建立了干旱损失量的统计和评估模式。在2013-2015年青海省曲麻莱县牧草产量评估中进行了应用,3年的误差在3.59%～6.02％之间,证明了该方法可以评估出研究区干旱对牧草产量的损失量,从而评估出实际牧草产量。拉格朗日插值方法效果较好,可以在青海省今后的牧草产量预报、草场载畜量预报、牲畜出栏率确定等畜牧业生产评估中推广应用。 相似文献
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1961-2010年青海省人体舒适度指数时空分布特征 总被引：3，自引：0，他引：3
根据青海省50个气象观测站1961-2010年逐日气象资料, 对人体舒适度指数时空分布特征及其影响因子的权重进行了统计分析. 结果表明: 青海省人体舒适度主要为寒冷、冷、凉、凉爽和舒服等级, 整体呈现冷凉特征, 各区各等级年均日数分布差异较大. 青海省最不舒适的月份是1月份, 其次是12月; 最舒适的月份是7月, 其次是8月、6月. 1961-2010 年青海省人体舒适度指数上升趋势极显著, 与青藏高原气候变化趋势一致. 各区人体舒适度均呈显著上升趋势, 其中, 柴达木地区上升最明显; 春、秋季东部农业区和柴达木地区相似, 环青海湖地区和青南牧区相似, 各区秋季上升趋势均高于春季; 青南牧区各季人体舒适度年际波动幅度较大, 冬季环青海湖地区和青南牧区人体舒适度差异不大. 青海省人体舒适度季节差异明显, 夏季最高, 冬季最低, 春季略高于秋季, 近50 a来四季人体舒适度均呈显著上升趋势, 冬季波动幅度较大.温度(湿度、风速)与人体舒适度指数存在极显著的正(负)相关关系, 温度是影响人体舒适度指数的最主要因子, 风速和湿度主要通过温度影响人体舒适度指数, 且风速的负影响略大于湿度. 东部农业区和柴达木地区风速的负影响较大, 环青海湖地区和青南牧区相对湿度的负影响较大. 相似文献
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水稻生育时期内水分亏缺, 是形成水稻气候干旱的首要条件. 利用四川省1960-2010年159个气象站逐日降水量、日平均气温资料和水稻生育时期资料, 以降水距平百分率、相对湿润度指数作为干旱指标, 分析四川省水稻分蘖期、拔节孕穗期和抽穗扬花期不同气候干旱等级发生概率, 构建水稻气候干旱灾害风险模型, 评估四川省水稻分蘖期、拔节孕穗期和抽穗扬花期以及整个生育时期的气候干旱风险. 结果表明:四川省水稻拔节孕穗期和抽穗扬花期气候干旱风险较高, 降水距平百分率和相对湿润度指数的风险区划结果并不完全相同, 但分布趋势相近. 水稻整个生育时期, 四川盆地和东北部部分地区干旱风险较高, 川南地区干旱风险相对较小. 相似文献
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青海牧区干旱、 雪灾灾害损失综合评估技术研究 总被引：5，自引：2，他引：3
利用青海省20个草地生态监测站点2003-2011年监测的牧草、 降水和相应年份的灾害监测调查资料分析表明, 青海高原草地牧草产量与降水相关密切, 8月末牧草产量与5-8月降水量相关系数均达到了0.001的相关性检验, 建立了不同草地类型不同月份牧草产量与降水量的最优模拟方程; 利用降水量距平百分率划分干旱等级, 建立了干旱等级与牧草和牲畜损失的对应关系, 实现了干旱和雪灾对草地、 牲畜直接经济损失的定量评估. 对比分析了干旱和雪灾灾害对畜牧业造成损失比例, 将干旱和雪灾两个不同概念的灾害通过经济损失有机地联系起来, 直观地表明了在不同等级的灾害情况下, 损失造成的大小和比例. 结果表明: 随着灾害等级加重, 雪灾造成的损失比例增大, 在特大灾时, 雪灾造成的损失是旱灾损失的2.5倍.评估模型符合草地牧草生长规律和畜牧业生产特征, 实例评估符合畜牧业实际损失程度. 因此, 能够在降水偏少或偏多时对草地畜牧业评估服务中推广应用. 相似文献
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青海省春小麦干旱灾害风险评估与区划 总被引：1，自引：0，他引：1
基于青海省1961-2010年47个气象站和8个农气代表站气象资料、 干旱灾情资料的收集和整理, 分析了春小麦生育期土壤相对湿度与降水距平百分率的关系, 确定了青海省春小麦不同生育期干旱风险评估的实际阈值, 并对青海省春小麦不同生育期干旱进行风险区划.结果表明: 在青海省春小麦营养期, 轻旱易发生在祁连山地区、 青海湖地区西南部及东部农业区的少数地区, 轻旱的频率大都在15%以上; 中旱易发生在柴达木地区大部及东部农业区大部, 频率大都在10%以上; 重旱和特旱出现频率均在柴达木盆地西部较高, 频率分别为10.7%、 34%以上.生殖期的轻旱易发生在祁连山地区, 频率在15.3%~23.3%之间; 中旱易发生在青海湖地区南部及东部农业区少数地区, 频率大都在4.0%~5.7%之间; 重旱频率从东南部到西北呈现带状递减趋势, 频率最高的主要发生在东部农业区, 出现频率为8.3%~9.6%; 特旱易发生在柴达木盆地地区, 出现频率为27%~44.3%之间.产量形成期的轻旱、 中旱、 重旱均易发生在东部农业区, 频率分别为2.3%~3.3%、 8.7%~13.3%、 6.0%~9.0%之间, 特旱易发生在柴达木地区, 出现频率为43.3%~51.3%之间. 相似文献
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青藏高原是承受自然灾害脆弱性较高的地区。该区域经常遭受雪灾、干旱、大风、雷电、冰雹和洪涝等气象灾害的危害,其中,干旱是该区域除雪灾外影响最为严重的气象灾害。随着气候变化和人类活动的加剧,青藏高原由气象灾害造成的损失不断加剧。为此,着眼于青藏高原的区域特点,对其气象干旱研究现状进行了梳理与分析,系统总结了青藏高原气象干旱的主要研究成果,揭示了青藏高原气象干旱时空分布的基本特征：干旱的高发区在高原的北部、东北部、西南部和东南部,高发时段为1980年代和2000年代;归纳了青藏高原气象干旱监测和预测的主要技术方法：基于干旱指数开展的干旱监测评估和基于干旱影响因子利用气候模式进行的干旱预测;给出了青藏高原干旱灾害风险的发生规律：青藏高原东北部偏南地区是农牧业干旱灾害的高风险区,东北部、西南部和东南部是较高风险区;高寒草原比高寒草甸面临的干旱灾害风险高。基于数值模式和未来情景,预估21世纪青藏高原气温升高、降水增加;但由于降水增加表现出明显的时空分布不均匀性,未来发生季节性和区域性气象干旱的可能性仍然很大;同时,提出了青藏高原气象干旱研究在资料、技术方法和模式应用等方面存在的问题,并结合国际前沿... 相似文献
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干旱半干旱区是气候变化和人类活动的敏感和脆弱区,研究地区干旱时空演变特征有助于成灾机理分析。甘肃省河东地区是我国典型干旱半干旱区,主要依靠自然降水维持农业生产,旱灾尤为突出。基于标准化降水指数和标准化径流指数探讨河东地区气象-水文干旱的时空演变特征,结果表明：（1）气象干旱多发生于春夏两季及陇东地区,较少发生季节型以上气象干旱;（2）水文干旱较气象干旱历时更长,多年尺度干旱时有发生;（3）不同季节气象-水文干旱滞时不同,春夏两季几乎无滞后,秋季约滞后1个月,冬季约滞后4个月;（4）陇中和陇东地区历史受灾/成灾面积较大。本研究可为干旱半干旱区的旱灾预警评估和旱灾防控工作提供参考。 相似文献
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基于灾损评估的青海高原冰雹灾害风险区划 总被引：2，自引：1，他引：1
利用青海高原1961-2010年42个气象站逐次冰雹过程及其灾情信息, 采用滑动平均、 标准归一化及线性回归等方法, 在分析致灾因子危险性、 承灾体易损性评估指标的基础上, 建立了冰雹灾害区划模型, 并结合ArcGIS9.3平台得到青海高原冰雹灾害风险区划图. 结果表明: 青海东部农业区、 环青海湖地区、 柴达木盆地东部及三江源地区中东部为易受冰雹灾害影响的特高风险或高风险区域; 祁连山地区为中风险区, 而低风险区则位于柴达木盆地中、 西部. 区划结果与历史冰雹灾情基本吻合, 旨在为该区防灾减灾提供科学依据. 相似文献
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基于自然灾害风险原理,结合青海省气象数据、地理信息数据、社会经济数据,并利用主成分分析法、GIS自然断点法对青海省暴雨洪涝灾害致灾因子危险度、承载体易损度评估模型以及暴雨洪涝灾害风险度进行评估,结果表明：青海省不同强度降水日数均呈增多趋势,新世纪以来中雨日数及强降水日数增加趋势尤为明显;暴雨洪涝灾害致灾因子危险度呈由东南向西北降低的趋势,承载体易损度为东北部地区最高,南部以及西部地区最低;暴雨洪涝风险较高的地区主要集中在东部地区,互助、湟中、大通、西宁为高风险区,东部大部地区、环青海湖地区为较高风险区,西部地区为低风险区。该评估结果可以在气象灾害风险管理业务中进行应用,可以加强对暴雨洪涝灾害风险的影响程度及影响区域的判定,为地方防灾减灾救灾工作提供科学依据。 相似文献
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1983-2013年西藏自治区气象灾害时空分布特征与变化趋势 总被引：5，自引：1，他引：4
西藏自治区地处青藏高原这一独特的孕灾环境中,气象灾害的频发对当地农牧业、生态环境等敏感领域的影响尤为显著。通过收集西藏自治区1983-2013年气象灾害事件,分析了干旱、雪灾、霜冻、冰雹和洪涝五种灾害的年际、月际、空间分布特征。结果表明：在时间分布上,研究区五种气象灾害在1983-1995年发生总频次呈增涨趋势,1995年后趋于稳定,其中干旱多发生在3-6月,雪灾全年均有发生,霜冻多发生在4月、5月和8月,冰雹和暴雨洪涝灾害季节性强,主要发生在6-9月;在空间分布上,气象灾害高发区分布于西藏自治区南部,其中,干旱多发区分布于日喀则市中东部和山南市北部,雪灾多发区分布于那曲、阿里以及西藏自治区南部边缘地区,霜冻多发区分布于西藏自治区东、南部少数地区,冰雹频发区多呈带状且分布于雅鲁藏布江流域,暴雨洪涝多发区分布于西藏自治区中、东部河谷地带。基于历史气象灾害事件,开展西藏自治区气象灾害的时空分布特征及趋势研究,其结果对农业气象灾害预测预报,区域农业防灾减灾等具有重要的意义。 相似文献
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辽宁雪灾区划及降雪影响预评估 总被引：3，自引：2，他引：1
根据1951-2014年辽宁省各市、县降雪灾害造成的经济损失、雪灾出现的频率,多年平均灾损强度及气象灾变指数,计算各市、县的气象灾损值,并依此值作为雪灾灾度指数来进行辽宁降雪灾害区划.利用1951-2014年辽宁省58个国家级气象站降雪日数(日降雪量≥5mm)资料和辽宁省降雪灾情资料,采用统计分析、百分位数等方法研究确定不同灾害分区下不同降雪阈值与降雪影响预评估的关系.结果表明:(1)灾害重度区和灾害中度区主要位于辽宁中部城市群或经济发达区域,雪灾多年平均损失为280万元以上,损失程度较重;灾害轻度区和灾害微度区主要位于辽宁东部山区及辽宁西北部山区,雪灾多年平均损失为68万元以上,损失程度较轻;雪灾对辽宁影响最大的受灾体是公路,其次为设施农业.(2)在业务使用中,应用不同灾害分区降雪致灾阈值与受灾体损毁等级的预评估关系,采用定量降水预报自动判断生成降雪灾害预评估结果,能够客观的实现降雪落区不同、服务重点不同,对提高决策气象服务的针对性具有参考作用. 相似文献
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China’s regional meteorological disaster loss analysis and evaluation based on grey cluster model 总被引：3，自引：1，他引：2
To evaluate the regional meteorological disaster loss of China, this paper analyzed the different types of meteorological disasters, including droughts, floods, tropical storms, snowstorms and hail disasters. Based on the analysis about Chinese geographical features, the historical characteristics of different meteorological disasters are analyzed. In particular, these meteorological disasters influence to agriculture production are discussed. According to the analysis of data from 2004 to 2010, we know that the distribution characteristics are very different about different disasters. Provinces like Heilongjiang, Liaoning, Jilin, Inner Mongolia, Gansu, Shanxi and Yunnan are serious affected areas of drought influence. And Anhui, Shandong, Jiangsu, Henan, Jiangxi, Hubei, Hunan, Guangxi, Sichuan and Heilongjiang are serious affected areas by floods and heavy rain. While Guangdong, Fujian, Zhejiang, Shanghai, Jiangsu and Shandong are mainly affected by tropical storms, Henan, Hebei, Hunan and Hubei are serious affected by snowstorms and hail disasters. Then, a novel method based on grey cluster model is constructed and combined with the regional meteorological disaster loss evaluation index system. A total of 31 provinces are considered to evaluate the integrated meteorological disaster losses. The results indicated that Beijing, Tianjin, Shanghai, Xizang, Qinghai and Ningxia belong to the lighter loss grey class. Jiangxi, Hubei, Hunan, Hainan, Sichuan and Gansu belong to the serious loss grey class. Other regions belong to the general loss grey class that the influence caused by meteorological disasters not better than the lighter loss grey class and not worst than the serious loss grey class. 相似文献
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基于青海高原1961 - 2018年47个气象站昼夜雨量数据, 分析了青海高原及各生态功能区的昼夜雨量及雨日的时空变化特征。结果表明： 近58年来, 青海高原昼夜雨量空间分布基本一致, 总体表现为东南向西北减少, 夜雨日多于昼雨日分布。青海高原昼夜雨量总体均呈增多趋势, 昼雨量的增加速率大于夜雨量; 从空间分布来看, 柴达木盆地西部、 东部农业区大部及青南牧区南部少数地区昼夜雨量呈减少趋势, 而柴达木盆地东部、 环青海湖地区、 青南牧区大部昼夜雨量均呈增多趋势。青海高原昼雨日略有增加, 夜雨日有减少趋势; 在地域上, 柴达木盆地昼夜雨日增多趋势明显, 而东部农业区昼夜雨日减少趋势明显。青海高原昼夜雨量分别呈2 a、 3 a的周期。近58年来, 青海高原、 东部农业区、 环青海湖地区、 柴达木地区昼雨量均无明显的突变现象, 仅青南牧区昼雨量在2003年前后存在明显突变现象; 青海高原、 东部农业区、 青南牧区夜雨量无明显突变现象, 环青海湖地区、 柴达木盆地夜雨量分别在1979年、 2003年出现了突变现象。 相似文献
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1961-2017年青海高原降雪时空变化分析研究 总被引：2，自引：1，他引：1
基于1961-2018年青海高原47个台站观测资料,分析了青海高原降雪量、降雪日数的时空演变特征,结果表明：青海高原地区降雪量呈明显的减少趋势,每10年减少3.7 mm,其中1981-1989年、1990-1999年为降雪量偏多期,2000年以来为降雪量偏少期;近57年来青海高原降雪平均日数为11～43 d,青海高原降雪日数及各量级降雪日数总体均无明显趋势性变化,但存在阶段性变化;青海高原降雪量及降雪日数除常年干旱区柴达木盆地均为低值区外,其余地区高海拔地区多于低海拔地区,南部多于北部;青海高原月平均降雪量呈“U”型分布,而月平均降雪日数呈单峰型分布,降雪日数在冬季中末期偏多,春季偏少,其中小雪以上量级降雪日数易发生在秋末冬初,冬末向春季转换的时段内;近57年来青海高原降雪量在2002年前后存在明显的突变现象,其中青南牧区、青海湖地区及东部农业区年降雪量分别在2001年,1996年以及1996年前后存在明显突变现象,柴达木盆地降雪量无明显突变现象;而青海高原降雪日数在2000年前后存在明显突变现象,其中青南牧区1980年、2001年前后存在明显的突变现象,其余3个地区降雪日数无明显突变现象。 相似文献
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The Ningxia Hui Autonomous Region of China (Ningxia), one of main agriculture areas in northwest China, has been severely affected by drought. Based on observed meteorological data, outputs of 20 global climate models and drought disaster data, future climate change and relevant drought hazard in the twenty-first century were projected in Ningxia, with the scenarios of RCP2.6 and RCP4.5; the risks of people, crop, and agriculture economy to drought disasters are quantitatively assessed, with the application of physical vulnerability curve models, probability distribution functions and Monte Carlo simulation method. It is found that the climate in Ningxia is likely to have a warming and wetting tendency in the twenty-first century. The extent of drought hazard is likely to increase. The increase rate is greater under RCP4.5 than that under RCP2.6. In general, the risks of population, crop, and agriculture to drought disasters are likely to increase in Ningxia in the twenty-first century. The magnitude of increase is likely to reach the greatest in the immediate term (2016–2035), followed by the increase in the medium term (2046–2065), and the long term (2081–2100). In comparison with RCP2.6, the drought disaster risks under the scenario of RCP4.5 are likely to increase further in three periods of the twenty-first century. The findings of this work have potential to provide data support for drought disaster risk management and support risk-based decision-making.
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