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在气候变化背景下,中国玉米生产遭受的高温危害日益加剧。基于已有研究成果和实际灾情,从高温热害的概念及分类出发,对玉米高温热害的危害机理、气象成因、致灾指标、时空分布、防御对策等方面进行系统归纳阐述,并对未来玉米高温热害研究方向进行展望。中国玉米高温热害分为延迟型、障碍型、生长不良型和混合型4类,高温降低玉米花粉活力抑制散粉,缩短灌浆时间,导致玉米产量及品质降低。中国玉米种植区高温热害天气主要由环流异常引起,致灾指标包括生理生化指标及气象学指标等,但目前尚无统一标准。近10年中国玉米高温热害发生强度及频次增大,春玉米高温热害在北方玉米区的松辽平原、西南玉米区的东北部风险较高,夏玉米高温热害在河北省东南部、河南省大部以及山东省西部频发。采取适当的防御对策能减轻高温热害对玉米的不利影响。未来的研究应在综合动态的玉米高温热害指标体系、高温热害灾损模拟及风险评估与区划、高温热害精细化监测预警服务系统等方面重点突破。 相似文献
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开展广泛的磁化率特征研究是目前中国南方红色风化壳环境磁学研究的一个重要内容。通过对昆明西山4个峨眉山玄武岩风化壳剖面进行系统的磁化率测定发现,所有剖面磁化率值都呈现自剖面底部向顶部增高的趋势,这一现象与以往流行的玄武岩风化壳磁化率值随风化成土过程的加深而减小的模式有较大出入。磁化率与频率磁化率的对比分析结果进一步表明风化过程中形成的超顺磁颗粒可能是本区玄武岩风化壳(至少顶部60 cm区域)磁化率增强的主要贡献者。 相似文献
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电线积冰灾害是导致电力系统发生事故的重要自然灾害之一。基于已有研究成果,从电线积冰相关概念与分类出发,对电线积冰的影响与危害、时空分布、成因、影响因子、预报模型、风险评估以及预防措施等方面进行归纳。我国电线积冰灾害以雾凇型积冰和雨凇型积冰为主,主要环境成因包括准静止锋、大气垂直结构和逆温层,同时还受到地形、高度和导线自身特性等的影响。电线积冰灾害总体上呈现北方多雾凇而南方多雨凇的分布特征,20世纪80—90年代的积冰日数较多,90年代后呈下降趋势。为更好地实现电线积冰灾害的模拟与预测,预报模型也在不断完善,包括物理数值模型和统计预测模型;而对于电线积冰灾害风险评估的研究较少,主要集中在电线积冰灾害的危险性和线路的脆弱性。基于多学科指标构建的电线积冰综合性指标、基于灾变过程的综合风险评估及气候变化对电线积冰的影响将是今后重点研究方向。 相似文献
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基于1961—2019年贵州、湖南、江西191个气象站点电线积冰资料,统计分析了研究区域内电线积冰的日数、标准冰厚极值、最大连续积冰日数的时空分布特征以及电线积冰起止日的时间变化;构建电线积冰风险指数,评估了出现电线积冰的风险。结果表明:电线积冰日数整体呈下降趋势,在20世纪80年代达到最大值,月分布以1月出现最多,电线积冰以雨凇型积冰为主。标准冰厚极值集中在20～50 mm,极值大部分出现在湖南;大部分站点极值出现在2011—2019年。最大连续积冰日数集中在5～15 d,整体上贵州的最大连续积冰日数高于湖南和江西。电线积冰的起始日的年际变化整体上呈提前趋势,而终止日整体上呈推迟趋势。电线积冰风险指数年变化整体上呈减小的趋势;电线积冰的高风险区域主要位于贵州中西部、湖南中部和江西北部,风险指数大于0.6。 相似文献
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以中国北方苹果主产区为研究对象,利用1981—2018年气象资料、1981—2017年苹果干旱灾情历史资料和发育期资料,在构建干旱指数（DI）的基础上,以历史灾情反演、灾害样本重建和历史灾害过程解析为主线,采用独立样本T检验、Kolmogorov-Smirnov（K-S）检验、累积概率反函数值等方法,构建适用于中国北方苹果主产区的苹果干旱等级指标体系,并在此基础上开展苹果干旱危险性评价。结果表明:构建的干旱指数（DI）能有效表征苹果干旱灾害,同一等级苹果不同发育期干旱指标阈值从大到小依次为果树萌动-萌芽期、萌芽-盛花期和盛花-成熟期,苹果危险性从大到小依次为萌芽-盛花期、果树萌动-萌芽期和盛花-成熟期,渤海湾产区及黄土高原产区北部是苹果干旱的高危险区域。基于历史灾情资料加工与再分析的苹果干旱等级指标体系构建方法可为经济林果气象灾害研究提供新思路,研究结果可为中国北方苹果干旱防灾减损气象服务、灾害保险提供基础支撑。 相似文献
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为了明确黄淮海冬小麦春季低温胁迫与产量及其构成因素的定量关系,基于减产率构建小时尺度低温灾害等级指标。通过检索及筛选的34篇试验文献中的1924组试验组数据和对照组数据,采用Meta分析方法分析黄淮海地区返青期、拔节期、孕穗期和抽穗-开花期低温胁迫对小麦产量及其构成因素的影响,以过程最低温度、积冷量为判识因子,根据约登指数确定减产率为0、10%和30%的临界阈值,构建并验证低温灾害等级指标。结果表明:冬小麦产量及其构成因素受低温胁迫过程低温强度和持续时间共同影响,因所处发育阶段不同存在差异。按照减产率(0,10%]、(10%,30%]和(30%,100%]为分级标准,分别以过程最低温度和过程积冷量为判识因子构建并验证低温灾害等级指标,过程积冷量指标在不同发育期的判识准确率均高于过程最低温度指标。因此,基于过程低温强度和持续时间的综合影响构建的判识因子能更好地表征冬小麦遭受低温灾害的严重程度。 相似文献
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