為了掌握廣西水稻高溫?zé)岷Φ淖兓?guī)律特征,為水稻生產(chǎn)制定防災(zāi)減災(zāi)對(duì)策提供決策依據(jù),本研究利用廣西89個(gè)氣象觀測(cè)站1958—2018年觀測(cè)資料及地理信息數(shù)據(jù),采用GIS技術(shù)、M-K突變分析和Morlet小波周期分析等方法,探究廣西早稻高溫?zé)岷Πl(fā)生的時(shí)間變化規(guī)律和空間分布等特征。結(jié)果表明:（1）1958—2018年廣西早稻高溫?zé)岷Τ试鲩L(zhǎng)趨勢(shì),20世紀(jì)90年代為發(fā)生低谷期,21世紀(jì)10年代為高發(fā)期;（2）高溫?zé)岷Πl(fā)生次數(shù)在2009年發(fā)生增多突變,除重度高溫?zé)岷ν?輕、中度高溫?zé)岷Υ螖?shù)變化均有突變發(fā)生;（3）高溫?zé)岷Πl(fā)生頻次存在18、32年左右的顯著周期變化,預(yù)計(jì)2018年之后廣西早稻高溫?zé)岷θ蕴幱诟甙l(fā)期;（4）高溫?zé)岷Ω甙l(fā)區(qū)位于左、右江河谷,桂中盆地和西江—潯江—郁江等流域區(qū)域,沿海地區(qū)發(fā)生頻次少于內(nèi)陸。以上研究結(jié)論對(duì)實(shí)現(xiàn)水稻豐產(chǎn)穩(wěn)產(chǎn)優(yōu)產(chǎn)具有重要的現(xiàn)實(shí)意義。 

【文章來(lái)源】：中國(guó)農(nóng)學(xué)通報(bào). 2020,36(29)

【文章頁(yè)數(shù)】：7 頁(yè)

【部分圖文】：

廣西早稻高溫?zé)岷ζ骄l(fā)生次數(shù)(a)、平均發(fā)生天數(shù)(b)年際變化圖

采用Morlet小波對(duì)廣西1958—2018年61年間早稻高溫?zé)岷^(guò)程次數(shù)及總天數(shù)序列進(jìn)行周期變化分析，小波序列變化等值線的閉合中心對(duì)應(yīng)于高溫?zé)岷ζ嗷蚱僦行模芮宄乜吹礁髦芷陔S時(shí)間的變化規(guī)律，由小波方差圖（圖3～4）可看出，總次數(shù)和總持續(xù)天數(shù)呈現(xiàn)較為一致的周期變化規(guī)律，其方差值在18、32、40、52年左右時(shí)間尺度上出現(xiàn)峰值。結(jié)合小波實(shí)部時(shí)頻分布等高線圖，可見(jiàn)，在40年和52年時(shí)間尺度上，周期變化特征不明顯。在32年時(shí)間尺度上存在較強(qiáng)的周期變化信號(hào)，出現(xiàn)了2個(gè)多發(fā)期和1個(gè)少發(fā)期。18年時(shí)間尺度的周期變化中，20世紀(jì)60—90年代周期變化明顯，90年代后，小尺度的多少變化嵌套在大尺度的多少結(jié)構(gòu)中，使高溫?zé)岷Πl(fā)生次數(shù)周期更為復(fù)雜。在不同尺度下分析，2018年之后高溫次數(shù)均為繼續(xù)升高的趨勢(shì)，由此預(yù)計(jì)2018年后一個(gè)階段為廣西早稻高溫?zé)岷Ω甙l(fā)期。2.4 早稻高溫?zé)岷Φ木?xì)化空間分布規(guī)律

(1）從時(shí)間變化演變趨勢(shì)看：1958—2018年間廣西早稻高溫?zé)岷傮w呈現(xiàn)增長(zhǎng)趨勢(shì)，增長(zhǎng)趨勢(shì)不明顯，年代起伏波動(dòng)較大，平均發(fā)生次數(shù)和天數(shù)的氣候傾向率分別為0.076次/10 a、0.336天/a。其中20世紀(jì)90年代發(fā)生高溫?zé)岷Υ螖?shù)和天數(shù)均最少，21世紀(jì)10年代最多。圖4 廣西早稻高溫?zé)岷Τ掷m(xù)天數(shù)小波分析

【參考文獻(xiàn)】：
期刊論文
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