【摘要】：全球氣候變暖,極端氣候事件和氣候脅迫現(xiàn)象增多,為冬小麥的生產(chǎn)帶來嚴(yán)重的威脅和挑戰(zhàn)。凍害是影響冬小麥生產(chǎn)的主要氣象災(zāi)害之一,建立科學(xué)合理的冬小麥凍害指標(biāo),進(jìn)行凍害發(fā)生概率預(yù)報,可為冬小麥凍害的監(jiān)測、預(yù)報、防御措施提供科學(xué)合理的依據(jù),保障糧食的安全生產(chǎn)。利用1980-2007年河北省23個農(nóng)業(yè)氣象觀測站冬小麥凍害記錄(113條)、生育期逐日平均氣溫以及產(chǎn)量資料,采用案例分析法,根據(jù)冬小麥溫度適應(yīng)性和凍害效應(yīng),以動態(tài)、相對變化的原則,劃分凍害發(fā)生時間和凍害類型,建立了分時段、分類型的凍害氣溫指標(biāo),確定指標(biāo)算法及指標(biāo)值。在此指標(biāo)體系的基礎(chǔ)上,建立了基于貝葉斯網(wǎng)絡(luò)的冬小麥凍害發(fā)生的概率預(yù)報模型,以欒城為例對模型進(jìn)行驗證。主要結(jié)果如下:(1)冬小麥凍害發(fā)生時間劃分為越冬前、越冬期和早春期三個時段;(2)依據(jù)劇烈降溫強度、低溫持續(xù)時間長度、前后氣溫變化程度,對每個時段劃分的三種凍害類型分別為:越冬前劇烈降溫型、積溫不足型、前暖后冷型;越冬期驟然降溫型、長寒型、凍融型;早春期溫度驟降型、低溫型、凍融型。(3)建立相應(yīng)的動態(tài)化凍害氣溫指標(biāo)分別為:當(dāng)日氣溫與前5d日氣溫差(Tdrop5);越冬前積溫與歷年平均的比(ΣTV+);連續(xù)20天氣溫距平0的天數(shù)(DTa+),連續(xù)20天氣溫距平0的天數(shù)(DTa-);越冬期負(fù)積溫與歷年平均的比(ΣTV-),越冬期天數(shù)與歷年平均的比(DWV),日均溫距平0的天數(shù)與全越冬期的比(DVTa-);連續(xù)日均氣溫距平0的天數(shù)(DTa+),連續(xù)日均氣溫距平0的天數(shù)(DTa-)。并確定了每個時段凍害類型的指標(biāo)值。(4)利用新搜集到的2013-2016年北方麥區(qū)冬小麥凍害實際記錄對建立的指標(biāo)進(jìn)行檢驗,證明了這些指標(biāo)具有可行性。(5)分析了河北省1980-2007年冬小麥凍害規(guī)律,共有16年發(fā)生凍害,20世紀(jì)80年代凍害發(fā)生率最高,凍害分散分布在大部分冬麥區(qū);90年代減少;2000年以后有增加趨勢,主要分布在河北省中南部地區(qū)。(6)根據(jù)冬小麥凍害動態(tài)化氣溫指標(biāo),建立了基于貝葉斯網(wǎng)絡(luò)的冬小麥凍害預(yù)報模型。對欒城1981-2011年逐日平均氣溫進(jìn)行分析,輸入模型中,更新凍害指標(biāo)變量狀態(tài),統(tǒng)計逐年凍害的發(fā)生次數(shù),并計算了相應(yīng)年份冬小麥的波動產(chǎn)量,將兩者比較分析,結(jié)果表明:除了部分年份凍害發(fā)生總次數(shù)與波動產(chǎn)量關(guān)系復(fù)雜外,其它年份均呈明顯的負(fù)相關(guān)關(guān)系,模型具有很好的應(yīng)用效果。
【圖文】：

6圖 1 技術(shù)路線1.4 課題來源本課題來源于國家自然科學(xué)青年基金項目“經(jīng)濟快速發(fā)展地區(qū)土地利用變化對糧食供給功能影響機理與評價”（41401646）和河北省自然科學(xué)基金項目“河北省土地利用變化對糧食供給功能影響機理與評價”（D2015205154）（2015-2017）。

圖 2 河北省冬小麥凍害數(shù)據(jù)來源的農(nóng)業(yè)氣象觀測站點分布圖2.2 研究方法2.2.1 冬小麥凍害發(fā)生時段依據(jù)不同時段冬小麥生長發(fā)育的狀態(tài)和對溫度的適應(yīng)規(guī)律，以及低溫導(dǎo)致的
【學(xué)位授予單位】：河北師范大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2018
【分類號】：S512.11;S426

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