我国农业干旱灾害时空格局分析

[目的]分析国家尺度上农业干旱灾害时空分布规律。[方法]文章收集了1998—2017年的农业干旱受灾面积统计数据,采用多年移动平均、变异系数和聚类分析等方法对国家尺度上农业干旱空间分布及动态变化进行研究。[结果]表明国家尺度上,农业干旱灾害在空间和时间分布上均表现出一定的规律性,在空间分布上,干旱受灾面积较大的省份主要分布在华北和东北,这些区域也是我国农业生产的主产区。旱灾占比较大的省份则主要集中在西北和东北区域,表明该区域旱灾发生较为严重;在时间动态变化上,基于旱灾面积和旱灾占比的评价结果表明,20年来我国旱灾总体呈现出波动下降的趋势。另外,国家尺度上旱灾占比的变异系数仅为0.49,远小于省级尺度上的变异系数均值。这主要由于国家尺度上同一年中不同省份旱灾面积的增减相抵,从而降低了国家层面旱灾占比的波动性。根据农业旱灾的发生特点,以地理区域作为分类单元,以旱灾面积、旱灾占比和旱灾占比变异系数三类参数进行Z值标准化和聚类分析,最终将我国划分为3个干旱区域。旱灾Ⅰ区包括西北,该区域常年受旱灾影响较为严重。旱灾Ⅱ区包括东北和华北,该区域旱灾发生较为严重,但旱灾波动性较大。旱灾Ⅲ区包括西南、华中、华南和华东,该区域总体旱灾发生较轻,旱灾年际波动幅度小,即常年旱灾发生较轻。[结论]基于历史统计数据,可以阐明区域尺度上农业旱灾的时空变化规律,可以为农业生产者及管理者提供参考。     

基于聚类分析的冬小麦条锈病分区研究

冬小麦条锈病是影响冬小麦生产的主要病害之一,陕西、甘肃、宁夏三省(区)是条锈病主要菌源越冬地,也是向我国华北等麦区传播的重要桥梁,对该区域进行总体的监测和预警对于预防条锈病流行意义重大。由于研究区域幅员辽阔,气象和地形条件差异较大,条锈病发病规律和发病特点差异明显,因此无法将整个研究区域作为一个整体来研究。考虑地理位置因素对研究区进行了一级分区,考虑地形因素对研究区进一步进行了二级分区。进行一级分区时以县级行政区域为单元,通过筛选后选定旬均温度、年最低温度、旬降雨量和越冬菌源地距离等8个因子,结合历年发病等级统计数据,采用除趋势对应分析(DCA)和聚类分析相结合的方法进行分析,初步将研究区域划分为5个一级区,一级区内环境因子间具有较高的同质性。地形因素的叠加增加了冬小麦条锈病分布格局的复杂性,地理位置相近的不同地形区条锈病发病差异可能很大。故在一级区的基础上通过数字高程模型(DEM)设定海拔阈值的方法得到12个二级区,二级分区内条锈病发病规律相同、发病等级相近。可以作为下一步冬小麦条锈病预测研究的基本单元。