
辽西北霜期气候变化及气象服务对策
Climate Change during Frost Period in Northwest Liaoning and Meteorological Service Countermeasures
为了霜期设施农业充分利用气候资源适应气候变化,规避气象灾害风险,利用辽宁西北部气象资料分析霜期气候资源变化,并探讨霜期设施农业气象服务对策。结果表明:辽西北地区霜期气温升高而不稳,极端最低气温天气更显突出,霜期降雪增加,阴天日数增加,日照时间减少,太阳总辐射减弱,大风强度增加,霜期极端天气现象对霜期设施农业影响显著。霜期设施农业气象服务势在必行,为了推动霜期设施农业的发展,应从设施农业工程、环境控制、利用气候资源节约能源、适应气候变化等方面入手,建立评估、监测、预警气象服务一体化服务系统,通过网络平台,搭建专业化、动态化、多元化、精细化的霜期设施农业气象服务预警平台,提高防灾减灾能力,确保霜期设施农业可持续发展。
To fully utilize of climate resources to adapt to climate change and avoid the risk of meteorological disasters of the facility agriculture in frost period, the meteorological data of northwest of Liaoning was used to analyze the climate resources change in frost period, and the countermeasures of meteorological service for frost period agriculture facility were discussed. The results showed that the temperature in frost period increased and was unstable in northwest of Liaoning Province, the extreme minimum temperature was more prominent, the snow in frost period increased, the number of cloudy days increased, the sunshine time decreased, the total solar radiation weakened, the wind intensity increased, and the extreme weather phenomenon in frost period had a significant impact on the facility agriculture in frost period. To promote the development of facility agriculture in frost period, it was necessary to establish an integrated service system of evaluation, monitoring and early warning meteorological services from the aspects of facility agriculture engineering, environmental control, energy saving by using climate resources and adaptation to climate change. A professional, dynamic, diversified and refined facility agricultural meteorological service warning platform should be built to improve the ability of disaster prevention and reduction and ensure the sustainable development of facility agriculture in frost period.
霜期设施农业 / 气候变化 / 农业气象服务 / 对策 {{custom_keyword}} /
facility agriculture in frost period / climate change / agrometeorological services / countermeasure {{custom_keyword}} /
[1] |
吴克, 张巍, 杨霄. 辽西北市霜期农业气候资源特征分析[J]. 中国农学通报, 2012, 28(32):276-280.
{{custom_citation.content}}
{{custom_citation.annotation}}
|
[2] |
刘志鹏, 张富荣, 戴海燕, 等. 辽宁朝阳地区温室小气候的变化特征[J]. 贵州农业科学, 2020, 48(7):128-131.
{{custom_citation.content}}
{{custom_citation.annotation}}
|
[3] |
马丽, 刘思含, 施利锋, 等. “菜篮子”工程对南京市大棚扩张的影响[1]. 农业工程学报, 2021, 37(2):288-296.
{{custom_citation.content}}
{{custom_citation.annotation}}
|
[4] |
孙治贵, 王元胜, 张禄, 等. 北方设施农业气象灾害监测预警智能服务系统设计与实现[J]. 农业工程学报, 2018, 34(23):149-156.
{{custom_citation.content}}
{{custom_citation.annotation}}
|
[5] |
李宁, 申双和, 黎贞发, 等. 基于主成分回归的日光温室内低温预测模型[J]. 中国农业气象, 2013(3):306-311.
{{custom_citation.content}}
{{custom_citation.annotation}}
|
[6] |
杨雪. 气象服务在智慧农业与生态环境中的作用[J]. 农业灾害研究, 2021, 11(6):60-61.
{{custom_citation.content}}
{{custom_citation.annotation}}
|
[7] |
祝青林, 王丽娜, 徐梅, 等. 大连冬季设施农业气象灾害风险及趋势分析[J]. 中国农学通报, 2015, 31(26):235-240.
为了分析气候变化背景下的设施农业气象灾害变化趋势,根据大连地区1971—2014年7个国家基本气象站观测资料,利用设施农业气象灾害标准分别计算了寒潮、寡照、雪灾和大风等主要设施气象灾害的发生频次,利用线性趋势法和Mann-Kendall趋势分析法分析了近44年各灾害演变趋势和空间分布特点。结果表明:1971—2014年寒潮、大风和寡照灾害均发生了显著年代际变化。其中,寒潮和大风呈显著减少趋势,其M-K趋势值分别为-2.33和-7.11。寡照灾害呈现显著增多趋势,其M-K趋势值为4.43。各灾害频次空间差异显著,寒潮灾害发生次数长海是旅顺的3倍;大风灾害呈现沿海和海岛多于内陆,西海岸多于东海岸的空间分布。寒潮和大风的减少有利于种植业结构调整,而寡照对于设施农业是一个更大的挑战。
{{custom_citation.content}}
{{custom_citation.annotation}}
|
[8] |
李建新. 设施蔬菜灾害性天气防范管理措施[J]. 山西农业科学, 2009, 37(7):86-87.
{{custom_citation.content}}
{{custom_citation.annotation}}
|
[9] |
陈思宁, 黎贞发, 刘淑梅. 设施农业气象灾害研究综述及研究方法展望[J]. 中国农学通报, 2014, 30(20):302-307.
{{custom_citation.content}}
{{custom_citation.annotation}}
|
[10] |
高浩, 黎贞发, 潘学标, 等. 中国设施农业气象业务服务现状与对策[J]. 中国农业气象, 2010, 31(3):402-406.
{{custom_citation.content}}
{{custom_citation.annotation}}
|
[11] |
李德, 杨太明, 刘瑞娜, 等. 安徽省设施农业冬季低温风险分析和区划[J]. 中国农业气象, 2013, 34(6):703-709.
{{custom_citation.content}}
{{custom_citation.annotation}}
|
[12] |
王萍, 朱海霞, 王晾晾, 等. 黑龙江省典型日光温室气候生产潜力估算及分析[J]. 中国农学通报, 2021, 37(28):81-87.
研究旨在估算黑龙江省典型日光温室气候生产潜力,分析其时空分布特征,以期使有限的气候资源得到充分高效的利用,为设施农业的稳产高产提供科学依据。利用温室内外的观测数据,建立温室内温度预测模型,模拟1961—2020年温室内温度,对黄秉维光合生产潜力估算模型进行修订,得到日光温室内的光合和光温生产潜力模型,计算1961—2020年不同地区的气候生产潜力并分析其分布规律。结果表明:研究时间段内林甸和友谊的天气类型每月晴天居多,其次为阴天,多云天气相对较少;建立了代表站点典型日光温室平均气温预测模型,均通过信度检验(P≤0.05);黑龙江省日光温室1961—2020年温室生产季节光合生产潜力和光温生产潜力时空分布规律基本一致,均是由东北向西南逐渐增大,且逐年减小,5月最高,12月最低。光合生产潜力最小值出现在2015年,最大值出现在2020年,光温生产潜力最小值出现在1995年,最大值出现在2020年。该研究获得了黑龙江省不同地区典型日光温室1961—2020年的气候生产潜力分布,以期为当地日光温室生产布局提供科学依据。
{{custom_citation.content}}
{{custom_citation.annotation}}
|
[13] |
廖玉芳, 彭嘉栋, 崔巍. 湖南农业气候资源对全球气候变化的响应分析[J]. 中国农学通报, 2012, 28(8):287-29.
{{custom_citation.content}}
{{custom_citation.annotation}}
|
[14] |
魏风英. 现代气候统计诊断与预测技术[M]. 北京: 气象出版社, l999:37-41.
{{custom_citation.content}}
{{custom_citation.annotation}}
|
[15] |
中国气象局. 气象灾害预警信号发布与传播办法[DB/OL]. https://www.cma.gov.cn/zfxxgk/gknr/flfgbz/gz/202005/t20200528_1694399.html.2007-06-12.
{{custom_citation.content}}
{{custom_citation.annotation}}
|
[16] |
安昕, 孟鹏, 廖国进. 辽西北市降水序列趋势变化及周期分析[J]. 中国农学通报, 2014, 30(26):184-189.
{{custom_citation.content}}
{{custom_citation.annotation}}
|
[17] |
杨丽莉. 酒泉市气象灾害对设施农业生产的影响及防御对策[J]. 农业灾害研究, 2018, 8(6):79-80.
{{custom_citation.content}}
{{custom_citation.annotation}}
|
[18] |
王弘彦. 极端天气背景下辽宁省城市脆弱性时空演变研究[J]. 国土与自然资源研究, 2020(1):64-70.
{{custom_citation.content}}
{{custom_citation.annotation}}
|
[19] |
陈迎, 巢清尘. 全球气候风险的演进趋势与应对之策[J]. 人民论坛, 2022(14):20-23.
{{custom_citation.content}}
{{custom_citation.annotation}}
|
[20] |
周波涛, 钱进. IPCC AR6报告解读:极端天气气候事件变化[J]. 气候变化研究进展, 2021, 17(6):713-718.
{{custom_citation.content}}
{{custom_citation.annotation}}
|
[21] |
彭月, 蒋元华, 兰明才. 秋季连阴雨天气对湖南农业生产的影响及防灾减灾措施[J]. 湖南农业科学, 2016(5):51-53+57.
{{custom_citation.content}}
{{custom_citation.annotation}}
|
[22] |
陈玉梅, 李治国, 张武斌, 等. 设施农业宜机化研究进展及发展对策[J]. 农业工程, 2022, 12(S1):22-24.
{{custom_citation.content}}
{{custom_citation.annotation}}
|
[23] |
李建承, 王奉军, 柴宗越, 等. 兰州新设施农业发展现状及发展趋势探究[J]. 现代农业研究, 2022, 28(9):28-30.
{{custom_citation.content}}
{{custom_citation.annotation}}
|
[24] |
金鑫, 隋明, 王阳, 等. 灾害性天气对日光温室的影响及其防御对策[J]. 农业灾害研究, 2015, 5(10):72-73.
{{custom_citation.content}}
{{custom_citation.annotation}}
|
[25] |
黎贞发, 李春, 李宁, 等. 天津市日光温室低温灾害特点及防御对策[J]. 中国蔬菜, 2013(17):6-9.
{{custom_citation.content}}
{{custom_citation.annotation}}
|
{{custom_ref.label}} |
{{custom_citation.content}}
{{custom_citation.annotation}}
|
/
〈 |
|
〉 |