西南区域单季稻生长季干湿演变及影响因素分析
发布时间：2021-06-25 17:22
结合作物生产开展区域干湿演变及其影响因素研究,对农业可持续发展和粮食安全具有重要的科学意义。本文基于西南水稻种植区316个气象站点1961—2015年的观测资料,利用降水量与参考作物蒸散量（ET0）的比值计算湿润指数,分析近55年西南区域单季稻生长季干湿演变特征;探讨ET0对主要气候要素的敏感性及主要气候要素对ET0的贡献率,对西南区域单季稻生长季干湿演变的影响因素展开研究。结果表明:西南区域单季稻生长季的半湿润区主要分布在四川攀西地区南部、云南中部和东北部,其余地区属湿润区。与1961—1990年相比,1991—2015年研究区域内的半湿润区面积增加、湿润区面积减小。近55年来,单季稻生长季内西南区域有40.8%的站点气候变湿,其余地区气候变干。四川盆地东北部、云南东北部由于降水量的增加和ET0的减少,气候变湿;四川攀西地区由于降水量增加对湿润指数的正效应大于ET0增加对湿润指数的负效应,气候变湿;重庆南部、贵州北部和西部由于降水量减少对湿润指数的负效应小于ET0<...
【文章来源】：中国生态农业学报(中英文). 2020,28(04)北大核心CSCD
【文章页数】：11 页
【部分图文】：
研究区域气象站点分布Fig.1Distributionofmeteorologicalstationsinthestudyregion
496中国生态农业学报(中英文)2020第28卷http://www.ecoagri.ac.cn图31961—2015年西南区域单季稻生长季湿润指数变化曲线图Fig.3CurveofchangeinhumidindexofsinglecroppingricegrowingseasoninSouthwestChinafrom1961to2015和2.6mm·(10a)1,但均未通过α=0.05的显著性检验。分省来看,四川和贵州湿润指数、降水量和ET0的变化特征与西南区域一致,湿润指数变化很小,而降水量和ET0均呈不显著的减少趋势。重庆湿润指数的气候倾向率为每10年增加0.01,而降水量和ET0均呈减少趋势,其中ET0的减少显著。云南湿润指数的气候倾向率为每10年减少0.02,降水量和ET0的气候倾向率分别为10.8mm·(10a)1和0.2mm·(10a)1,但均未通过显著性检验。图4为1961—2015年西南区域单季稻生长季湿润指数、降水量与ET0气候倾向率的空间分布。由图4a可知,西南区域40.8%(n=129)的站点湿润指数的气候倾向率为正值(气候变湿),主要分布于四川盆地东北部和攀西地区、重庆南部、贵州北部和西部及云南东北部,但变化率通过α=0.05显著性检验的站点仅占总站点的2.5%;西南其他大部地区湿润指数的气候倾向率为负值(气候变干),变化率为0.30~0·(10a)1,但通过显著性检验的站点仅占2.2%。由图4b可知,西南区域有26.6%(n=84)的站点上降水量呈增加趋势,主要分布于四川盆地东北部和攀西地区、重庆西南部,而变化率通过显著性检验的站点仅占总站点的0.9%;其他大部地区的降水量呈减少趋势,变化率为86.6~0mm·(10a)1,但通过显著性检验的站点仅占3.8%。由图4c可知,西
498中国生态农业学报(中英文)2020第28卷http://www.ecoagri.ac.cn图51961—2015年西南区域单季稻生长季参考作物蒸散量对主要气候要素敏感系数的空间分布Fig.5SpatialdistributionofthemeanannualsensitivitycoefficientsofET0tothemainclimaticfactorsinsinglecroppingricegrowingseasoninSouthwestChinafrom1961to2015表41961—2015年西南区域单季稻生长季参考作物蒸散量对主要气候要素敏感系数的平均值Table4AveragesofthemeanannualsensitivitycoefficientsofET0tothemainclimaticfactorsinsinglecroppingricegrowingseasoninSouthwestChinafrom1961to2015敏感系数Sensitivitycoefficient区域Region平均气温Averagetemperature相对湿度Relativehumidity日照时数Sunshinehours风速Windspeed西南区域SouthwestChinaarea0.0380.3680.2900.075重庆市ChongqingCity0.0400.2900.3050.066四川省SichuanProvince0.0380.3470.2830.083云南省YunnanProvince0.0350.3690.2920.088贵州省GuizhouProvince0.0400.4200.2890.052各省市单季稻生长季主要气候要素对ET0贡献率及影响因素与整个西南区域一致。由表5和表6可知,相对湿度对ET0贡献率的平均值为正,近55年来相对湿度的下降导致ET0的增加。平均气温、日照时数和风速对ET0贡献率的平均值为负,平均气温的上升、日照时数和风速的下降导致ET0的减校由贡献率的权重来看,重庆和四川日照时数和风速的显著下降是ET0减小的主要原因,贵州日照时数的显著下降是ET0减小的主要原因,而云南相对湿度的显著下降是ET0增加的主要原因。3讨论全球气候变暖使大气中的水汽含量增加
【参考文献】：
期刊论文
[1]喀斯特与非喀斯特地区参考作物蒸散量时空变化分析——以广西壮族自治区为例[J]. 吴丽萍,陈洪松,连晋姣,付智勇,王升. 中国生态农业学报. 2017(10)
[2]不同时间尺度下华北平原干湿气候时空变化及成因分析[J]. 胡琦,董蓓,潘学标,王潇潇,魏培,赵海涵,张煦庭. 中国农业气象. 2017(05)
[3]1961-2014年中国干湿气候时空变化特征及成因分析[J]. 胡琦,董蓓,潘学标,姜会飞,潘志华,乔宇,邵长秀,丁梦琳,尹紫薇,胡莉婷. 农业工程学报. 2017(06)
[4]中国西南地区地面平均相对湿度变化分析[J]. 李瀚,韩琳,贾志军,王炳赟,陈兴也. 高原山地气象研究. 2016(04)
[5]西南地区不同地质灾害影响区的降水阈值研究[J]. 石兴琼,肖天贵,房玉洁,黄骏. 高原山地气象研究. 2016(01)
[6]HIMS模型蒸散发模块的改进及在海河流域的应用[J]. 刘丽芳,刘昌明,王中根,白鹏. 中国生态农业学报. 2015(10)
[7]西南地区水稻干旱时空分布特征[J]. 张建平,刘宗元,何永坤,罗红霞,王靖. 应用生态学报. 2015(10)
[8]气候变化对中国农业生产影响研究展望[J]. 周广胜. 气象与环境科学. 2015(01)
[9]气候变化对中国农业生产的影响研究进展[J]. 郭建平. 应用气象学报. 2015(01)
[10]华北平原参考作物蒸散量时空变化及其影响因素分析[J]. 王鹏涛,延军平,蒋冲,刘宪锋. 生态学报. 2014(19)
本文编号：3249616
【文章来源】：中国生态农业学报(中英文). 2020,28(04)北大核心CSCD
【文章页数】：11 页
【部分图文】：
研究区域气象站点分布Fig.1Distributionofmeteorologicalstationsinthestudyregion
496中国生态农业学报(中英文)2020第28卷http://www.ecoagri.ac.cn图31961—2015年西南区域单季稻生长季湿润指数变化曲线图Fig.3CurveofchangeinhumidindexofsinglecroppingricegrowingseasoninSouthwestChinafrom1961to2015和2.6mm·(10a)1,但均未通过α=0.05的显著性检验。分省来看,四川和贵州湿润指数、降水量和ET0的变化特征与西南区域一致,湿润指数变化很小,而降水量和ET0均呈不显著的减少趋势。重庆湿润指数的气候倾向率为每10年增加0.01,而降水量和ET0均呈减少趋势,其中ET0的减少显著。云南湿润指数的气候倾向率为每10年减少0.02,降水量和ET0的气候倾向率分别为10.8mm·(10a)1和0.2mm·(10a)1,但均未通过显著性检验。图4为1961—2015年西南区域单季稻生长季湿润指数、降水量与ET0气候倾向率的空间分布。由图4a可知,西南区域40.8%(n=129)的站点湿润指数的气候倾向率为正值(气候变湿),主要分布于四川盆地东北部和攀西地区、重庆南部、贵州北部和西部及云南东北部,但变化率通过α=0.05显著性检验的站点仅占总站点的2.5%;西南其他大部地区湿润指数的气候倾向率为负值(气候变干),变化率为0.30~0·(10a)1,但通过显著性检验的站点仅占2.2%。由图4b可知,西南区域有26.6%(n=84)的站点上降水量呈增加趋势,主要分布于四川盆地东北部和攀西地区、重庆西南部,而变化率通过显著性检验的站点仅占总站点的0.9%;其他大部地区的降水量呈减少趋势,变化率为86.6~0mm·(10a)1,但通过显著性检验的站点仅占3.8%。由图4c可知,西
498中国生态农业学报(中英文)2020第28卷http://www.ecoagri.ac.cn图51961—2015年西南区域单季稻生长季参考作物蒸散量对主要气候要素敏感系数的空间分布Fig.5SpatialdistributionofthemeanannualsensitivitycoefficientsofET0tothemainclimaticfactorsinsinglecroppingricegrowingseasoninSouthwestChinafrom1961to2015表41961—2015年西南区域单季稻生长季参考作物蒸散量对主要气候要素敏感系数的平均值Table4AveragesofthemeanannualsensitivitycoefficientsofET0tothemainclimaticfactorsinsinglecroppingricegrowingseasoninSouthwestChinafrom1961to2015敏感系数Sensitivitycoefficient区域Region平均气温Averagetemperature相对湿度Relativehumidity日照时数Sunshinehours风速Windspeed西南区域SouthwestChinaarea0.0380.3680.2900.075重庆市ChongqingCity0.0400.2900.3050.066四川省SichuanProvince0.0380.3470.2830.083云南省YunnanProvince0.0350.3690.2920.088贵州省GuizhouProvince0.0400.4200.2890.052各省市单季稻生长季主要气候要素对ET0贡献率及影响因素与整个西南区域一致。由表5和表6可知,相对湿度对ET0贡献率的平均值为正,近55年来相对湿度的下降导致ET0的增加。平均气温、日照时数和风速对ET0贡献率的平均值为负,平均气温的上升、日照时数和风速的下降导致ET0的减校由贡献率的权重来看,重庆和四川日照时数和风速的显著下降是ET0减小的主要原因,贵州日照时数的显著下降是ET0减小的主要原因,而云南相对湿度的显著下降是ET0增加的主要原因。3讨论全球气候变暖使大气中的水汽含量增加
【参考文献】：
期刊论文
[1]喀斯特与非喀斯特地区参考作物蒸散量时空变化分析——以广西壮族自治区为例[J]. 吴丽萍,陈洪松,连晋姣,付智勇,王升. 中国生态农业学报. 2017(10)
[2]不同时间尺度下华北平原干湿气候时空变化及成因分析[J]. 胡琦,董蓓,潘学标,王潇潇,魏培,赵海涵,张煦庭. 中国农业气象. 2017(05)
[3]1961-2014年中国干湿气候时空变化特征及成因分析[J]. 胡琦,董蓓,潘学标,姜会飞,潘志华,乔宇,邵长秀,丁梦琳,尹紫薇,胡莉婷. 农业工程学报. 2017(06)
[4]中国西南地区地面平均相对湿度变化分析[J]. 李瀚,韩琳,贾志军,王炳赟,陈兴也. 高原山地气象研究. 2016(04)
[5]西南地区不同地质灾害影响区的降水阈值研究[J]. 石兴琼,肖天贵,房玉洁,黄骏. 高原山地气象研究. 2016(01)
[6]HIMS模型蒸散发模块的改进及在海河流域的应用[J]. 刘丽芳,刘昌明,王中根,白鹏. 中国生态农业学报. 2015(10)
[7]西南地区水稻干旱时空分布特征[J]. 张建平,刘宗元,何永坤,罗红霞,王靖. 应用生态学报. 2015(10)
[8]气候变化对中国农业生产影响研究展望[J]. 周广胜. 气象与环境科学. 2015(01)
[9]气候变化对中国农业生产的影响研究进展[J]. 郭建平. 应用气象学报. 2015(01)
[10]华北平原参考作物蒸散量时空变化及其影响因素分析[J]. 王鹏涛,延军平,蒋冲,刘宪锋. 生态学报. 2014(19)
本文编号：3249616
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