ENSO events impacts on apple production in Shandong Ⅱ: Changes in agricultural meteorological disasters under different ENSO scenarios and their impacts on apple yield
-
摘要: 苹果作为山东优势果品之一, 其生产受农业气象灾害影响较大。探究厄尔尼诺-南方涛动(ENSO)事件下山东农业气象灾害演变规律及其对山东苹果产量的影响, 对指导当地苹果生产具有重大意义。本文基于山东1991—2019年逐日气象观测数据、地市级苹果种植统计数据及ENSO事件数据, 利用数理统计分析和ArcGIS空间表达, 得出以下结论: 1) 1991—2019年不同ESNO年型下农业气象灾害发生情况区域差异显著。6—8月果实膨大期厄尔尼诺年干旱灾害发生较为频繁, 共计78次, 干旱频率最高约50%; 中性年雨涝灾害较为严重, 高达60次。鲁西、鲁中等热量资源充足地区, 干旱发生较为频繁; 鲁南降水资源较为充沛地区, 雨涝灾害发生频繁。鲁东、胶东半岛等地3—5月苹果花期极端低温灾害发生较为频繁, 发生日数约7~9 d·a−1, 频率约为60%—100%。鲁西等地是6—8月苹果果实膨大期高温热害的高发区, 发生天数11~15 d·a−1。2)不同ESNO年型下, 干旱与厄尔尼诺年呈正相关, 与拉尼娜年呈负相关。3—10月苹果可生长期厄尔尼诺年南方涛动指数与雨涝呈正相关, 拉尼娜年、中性年南方涛动指数与雨涝呈负相关。3—5月苹果花期低温灾害与厄尔尼诺年南方涛动指数呈负相关; 与拉尼娜年、中性年南方涛动指数呈正相关。3) 3—10月苹果可生长期, 厄尔尼诺年, 胶东半岛地区干旱加剧, 导致苹果减产率上升; 中性年, 雨涝灾害使得苹果减产减收的影响加重。6—8月苹果果实膨大期, 拉尼娜年、中性年, 鲁西地区干旱与苹果减产率呈正相关; 中性年, 山东大部分地区雨涝与苹果减产率呈正相关。厄尔尼诺年苹果减产率受极端低温灾害影响较小, 高温热害影响较大; 拉尼娜年、中性年山东大部分地区低温冷害、冻害天数增加, 导致苹果减产率上升, 风险加大。苹果生产中谨防厄尔尼诺年高温、干旱, 拉尼娜年、中性年应预防低温、雨涝灾害对苹果产量、品质的损害, 确保苹果产业健康可持续的生产。Abstract: Apple is one of the dominant fruits in Shandong Province, and its production is profoundly affected by agricultural meteorological disasters. Exploring the evolutionary characteristics of agrometeorological disasters and their influence on local apple production under extreme climate events is of great significance. In this study, based on daily meteorological data, prefectural and municipal apple production statistical data, and monthly ENSO event data from 1991 to 2019 in Shandong, we analyzed the objectives of the study using mathematical statistical analysis and ArcGIS spatial expression. First, the results showed significant regional differences in agrometeorological disasters under different ENSO years from 1991 to 2019. During the period of fruit expansion from June to August, droughts occurred frequently during El Niño years (78 times), and the highest drought frequency was approximately 50%. In neutral years, flooding disasters were relatively serious, occurring up to 60 times. Drought frequently occurred in areas with sufficient heat resources, such as in West and Central Shandong. Rainfall and waterlogging disasters frequently occurred in areas with abundant rainfall resources in South Shandong. In East Shandong and the Jiaodong Peninsula, extreme low-temperature disasters occurred frequently during the apple flowering period from March to May. The number of low-temperature days was approximately 7–9 d·a−1, with a frequency of approximately 60%–100%. In West Shandong and other places, high-temperature heat disasters occurred during the apple fruit expansion period from June to August, with occurrence days of 11–15 d·a−1. Second, the study showed that, under different ESNO events, drought was positively correlated with El Niño years, whereas it was negatively correlated with La Niña years. During the apple growth period from March to October, there was a positive correlation between the Southern Oscillation Index (SOI) and rainfall during El Niño years, while there was a negative correlation between the SOI and rain waterlogging during La Niña and neutral years. Low-temperature disasters were negatively correlated with the SOI in El Niño years, while they were positively correlated with the SOI in La Niña and neutral years during the apple flowering period from March to May. Third, from March to October, the drought in the Jiaodong Peninsula intensified, leading to an increase in the apple yield reduction rate in El Niño years. Furthermore, the impact of rain and waterlogging on apple yield and income was aggravated in neutral years. In La Niña years and neutral years, drought in West Shandong was positively correlated with apple yield reduction rate. Meanwhile, in neutral years, the rainfall in most areas of Shandong was positively related to the reduction rate of apple yield during the apple expansion period from June to August. In El Niño years, the reduction rate of apple yield was less affected by extreme low-temperature disasters but more affected by high-temperature heat damage. The number of days of low temperature increased in most areas of Shandong during La Niña and neutral years, which led to a reduction in the rates of apple yield and risk increase. Owing to the high temperature and drought in the ENSO event, we should prevent the effects of low temperature, rain, and waterlogging on apple yield and quality and ensure the healthy and sustainable production of the apple industry.
-
Keywords:
- Apple yield /
- Shandong /
- ENSO events /
- Drought and flood disaster /
- Extreme temperature
-
苹果(Malus pumila)是中国第一大水果, 在我国林果产业中有着重要的地位, 主要分布在环渤海、黄土高原、黄河故道和秦岭北麓、新疆以及西南冷凉高地等地[1]。山东作为我国苹果传统环渤海优势主产区的主产省之一, 具有独特的地理位置和优越的气候资源。由于受临海季风、极端气候的影响, 农业气象灾害呈频发、重发态势, 给苹果安全生产带来了挑战[2]。
厄尔尼诺—南方涛动事件(ENSO事件)是指中东太平洋地区海温异常变化与太平洋和印度洋地区东西方向海平面气压变化的跷跷板现象, 是目前人类所能观测到最强的全球尺度的海洋和大气耦合系统[3]。20世纪60年代以来国内外专家研究发现, ENSO事件常引发中国不同地区旱涝、高低温等气象灾害的发生, 进而影响农业气候资源的时空格局, 对农业生产造成一定的损失[4-8]。气候变化背景下, 环渤海地区旱涝灾害频发, ENSO事件与降水强度、旱涝指数呈显著负相关, 与旱涝等级呈显著正相关[4-6]; 厄尔尼诺年降水减少且有明显滞后性, 拉尼娜年与之相反。ENSO事件对山东气温影响呈空间差异性, 总体而言, 厄尔尼诺年极端高温日数增加, 极端低温日数减少, 不同时段气温与ENSO事件存在不同共振周期[9]; 但苗正伟等[10]认为京津冀地区极端温度指数与ENSO事件无显著相关性。与此同时, 旱涝灾害的发生对环渤海地区苹果生产影响较大[11]。降水量异常变化影响了苹果产量和品质[12-13]。程雪等[14]、杨建莹等[15]分析了北方苹果种植区干旱时空分布特征, 指明了苹果干旱的触发阈值, 并在区域进行了验证。马丽君[16]、程婷婷等[17]分析了夏季干旱、冬春连旱、低温等农业气象灾害, 发现这是导致苹果坐果率低的主要原因, 并提出相应的田间管理措施建议。但分析大尺度环流异常的ENSO事件对山东农业气象灾害、苹果产量的影响鲜见报道。鉴于旱涝灾害、极端温度灾害对苹果生产影响较大, 本文以此为切入点, 探究在大尺度环流异常ENSO事件影响下的山东旱涝、极端温度等农业气象灾害的区域演变特征, 探讨其对苹果产量的影响, 以期为保障山东苹果优势产区的健康发展, 规避农业气象灾害提供科学参考。
1. 材料与方法
1.1 研究区域
山东省位于我国东部环渤海沿海地区, 属于温带季风气候, 气候资源季节分配不均, 雨热同期(图1)。山东省也是我国重要的农业生产基地之一[18-19]。
![]()
图 1 研究区域及气象站点分布图Figure 1. Location of the study area and the distribution of meteorological stations1.2 研究数据
本文选取山东省18个国家标准气象站(图1) 1991—2019年逐日气象数据, 包括最高、最低和平均温度, 降水量, 日照时数和风速等; 山东省17个地市1991—2019年苹果种植面积、产量等统计数据。同时, 选取1991—2019年逐月南方涛动指数(Southern Oscillation Index, 简称SOI)数据[20-21], 全球有且唯一的SOI数据主要用于划分大尺度环流异常ENSO事件年型[19], 统计结果如表1所示。
Table 1. Classification of different El Niño-Southern Oscillation (ENSO) events from 1991 to 2019ENSO 年份 Year 总计 Total (a) 厄尔尼诺年 El Niño year 1991, 1992, 1993, 1994, 1997, 2002, 2004, 2005, 2006, 2009, 2014, 2015, 2016 13 中性年 Neutral year 1996, 1998, 2001, 2003, 2007, 2012, 2013, 2017, 2018 9 拉尼娜年 La Niña year 1995, 1999, 2000, 2008, 2010, 2011, 2019 7 1.3 研究方法
1.3.1 山东苹果可生长期及生长的基本气候条件
根据查阅相关文献[19]和实地走访, 收集整理了山东各地不同品种苹果实际生长发育日期。本文以可覆盖苹果所有品种的关键生育期为目标, 划定每年3月1日—10月31日为山东苹果的可生长期(潜在生长期), 即在此时间范围内的气候条件可满足苹果正常生长发育的最低要求; 同时, 定义3月1日—5月31日为开花期, 6月1日—8月31日为果实膨大期。
1.3.2 旱涝灾害的判定
参考国家标准《气象干旱等级》(GB/T 20481—2017)及相关文献[22-24], 本文选取降水距平百分率作为山东旱涝灾害发生的判定指标。降水距平百分率是描述某时段内某地降水量与同期降水量多年平均状态的偏离程度, 用百分率(%)表示, 降水量越大降水距平偏离气候平均值越大, 发生干旱或雨涝灾害的风险越大。计算公式如下:
$$ P_{\rm{a}}=\frac{P-\overline{P}}{\overline{P}}\times 100 \text{%} $$ (1) 式中: Pa为降水量距平(%), P为某时段降水量(mm),
$\overline{P}$ 为同期降水量的多年平均值(mm)。以降水距平百分率为指标的旱涝等级划分, 具体如表2所示[23-24]。表 2 根据降水距平百分率(Pa)划分旱涝等级Table 2. Drought and flood grades according to the percentage of precipitation anomaly (Pa)等级 Level 季节 Season 年 Year 重涝 Heavy waterlogging Pa ≥ 80% Pa ≥ 45% 大涝 Flooding 80% > Pa ≥ 50% 45% > Pa ≥ 30% 偏涝 Partial waterlogging 50% > Pa> 25% 30% > Pa> 15% 正常 Normal 25% ≥ Pa ≥ −25% 15% ≥ Pa ≥ −15% 偏旱 Partial drought −25% > Pa> −50% −15% > Pa> −30% 大旱 Drought −50% ≥ Pa> −80% −30% ≥ Pa> −45% 重旱 Heavy drought −80% ≥ Pa −45% ≥ Pa 1.3.3 旱涝站次比
旱涝站次比是研究区域内同一时段发生干旱或雨涝的站点与区域内全部站点的比值, 用于表达干旱或雨涝灾害的影响区域大小。计算公式如下:
$$ {P}_{{\rm{j}}}=\frac{m}{M}\times 100\text{%} $$ (2) 式中: Pj为旱涝站次比(%), M为研究区域内站点总个数,
${m}$ 为发生干旱或雨涝事件的站点数。以旱涝站次比为指标的旱涝等级划分[22-25], 具体如表3所示。表 3 以旱涝站次比(Pj)划分区域灾害影响范围Table 3. Influence area of regional disasters by the stations ratio of drought or flooding (Pj)旱涝站次比 Drought/flooding station ratio 影响范围 Affected region Pj≥70% 全域性干旱(雨涝) Drought (flooding) in the whole region 70%>Pj≥50% 区域性干旱(雨涝) Regional drought (flooding) 50%>Pj≥30% 部分地区干旱(雨涝) Drought (flooding) in the most part of the study region 30%>Pj≥10% 局部地区干旱(雨涝) Drought (flooding) in the local region Pj<10% 全域无明显干旱(雨涝)发生 Not occurred drought (flooding) 1.3.4 旱涝频率
研究区域内某时段干旱或雨涝发生的频率用Pi表示, 计算公式如下:
$$ {P}_{i}=\frac{n}{N}\times 100 \text{%} $$ (3) 式中:
$ N $ 为研究时间段,$ n $ 为发生干旱或雨涝的次数[2]。1.3.5 极端温度
山东省苹果极端温度指标如表4所示。每年3—5月为苹果开花阶段, 常受低温、倒春寒等灾害的影响, 开花受到低温影响, 影响苹果坐果率和果实品质[26-27]。低温灾害一般分为低温冷害和低温冻害。6—8月为果实膨大期, 高温热害导致果实发生日灼, 影响果实品质和产量[25]。
表 4 山东苹果极端温度指标Table 4. Extreme temperature indexes of apple in Shandong灾害类型
Disaster category研究时段
Research period灾害种类
Disaster type指标
Indicator极端低温
Extreme low temperature (tmin)3—5月苹果开花期 Apple flowering period from March to May 低温冷害
Chilling damage−2 ℃<$ {t}_{{\rm{min}}} $≤0 ℃ 低温冻害
Low temperature freezing$ {t}_{{\rm{min}}} $≤−2 ℃ 极端高温
Extreme heat (tmax)6—8月果实膨大期
Apple fruit enlargement period from June to August高温热害
High temperature$ {t}_{{\rm{max}}} $≥35 ℃ 1.3.6 产量分离
为研究苹果产量与气象因子之间的关系, 剔除生产力发展下的趋势产量, 得到苹果的气候产量, 具体公式如下:
$$ Y_{0} =Y-{Y}_{i}-a $$ (4) 式中: Y为实际产量(kg·hm−2); Yi为趋势产量(kg·hm−2); Y0为气象产量(kg·hm−2);
$ a $ 为随机误差产量, 忽略不计。本文选取5 年滑动平均法计算苹果产量的趋势产量[28]。此外, 利用苹果减产率(Yw)来判断气象条件是否有利于苹果产量。当Y0>0时, 苹果减产率为0; 当Y0<0时, 即气候条件易导致苹果产量减产, 取绝对值后记为苹果减产率。具体计算如下[29]:
$$ \begin{split} \\ {{Y}}_{{{\rm{w}}}}{=\left\{\begin{array}{l} \left|\dfrac{{Y}_{0}}{{Y}_{i}}\times 100 \text{%} \right|\;\;\;\;\;{Y}_{0} < 0\\ 0\;\;\;\;\;\;\;\;\;\;\;\;\;\;\;\;\;\;\;\;\;\;\;\;\;{Y}_{0}\geqslant 0\end{array}\right.}_{} \end{split} $$ (5) 2. 结果与分析
2.1 不同ENSO年型苹果果实膨大期(6—8月)旱涝灾害特征
2.1.1 旱涝频次/频率
6—8月是苹果果实膨大期, 降水量多寡影响苹果果实着色及糖分积累[30]。1991—2019年, 不同ENSO年型下山东干旱、雨涝具有时空差异性(图2)。厄尔尼诺年, 山东共发生干旱站次共78次, 雨涝26次; 拉尼娜年, 发生干旱站次有32次, 雨涝29次; 中性年, 干旱站次仅发生6次, 雨涝站次发生了60次。厄尔尼诺年干旱发生频次高于雨涝发生频次, 中性年雨涝发生频次高于干旱。从空间来看, 厄尔尼诺年胶东半岛、鲁南地区干旱发生站次分别为26次和16次, 雨涝发生4次和2次; 拉尼娜年干旱站次发生高值区分布在胶东半岛(16次)和鲁北地区(7次); 中性年, 海阳、烟台、莒县等地雨涝站次均为5次。总体而言, 厄尔尼诺年更易发生干旱, 中性年更易发生雨涝灾害。在地区分布上, 鲁西、鲁中地区容易发生干旱灾害, 胶东半岛、鲁南地区容易发生雨涝灾害。
![]()
图 2 不同厄尔尼诺-南方涛动(ENSO)事件年型山东6—8月降水距平百分率及旱涝等级(1991—2019年)Figure 2. Percentage of precipitation anomalies and grade of droughts and floods from June to August under different El Niño-Southern Oscillation (ENSO) years in Shandong (1991−2019)不同ENSO年型下山东旱涝灾害发生频率如图3所示。1991—2019年, 山东地区干旱和旱涝发生频率基本持平; 厄尔尼诺年干旱发生频率约35%, 高于雨涝发生频率(10%); 中性年雨涝发生频率集中在35%~45%, 最高达55%, 干旱频率为0~10%, 高值约在20%; 拉尼娜年干旱发生频率为15%~45%, 雨涝发生频率在0~45%。总体而言, 厄尔尼诺年干旱发生频率高于拉尼娜年和中性年, 中性年雨涝灾害发生频率高于厄尔尼诺年和拉尼娜年。
![]()
图 3 不同厄尔尼诺-南方涛动(ENSO)事件年型山东6—8月旱涝频率分布Figure 3. Frequency of drought and flood from June to August under different El Niño-Southern Oscillation (ENSO) years in Shandong2.1.2 旱涝站次比
1991—2019年山东旱涝站次比的变化如图4所示, 过去近30年, 山东干旱发生站次比多于雨涝发生站次比。山东全区共发生1次全域性干旱、2次区域性干旱及3次区域性雨涝。厄尔尼诺年山东发过1次全区干旱、2次区域性干旱, 中性年发生3次区域性雨涝。厄尔尼诺年局部性雨涝、拉尼娜年局地性雨涝高于局地性干旱的发生。
![]()
图 4 1991—2019年不同厄尔尼诺-南方涛动(ENSO)事件年型下山东6—8月旱涝灾害站次比Figure 4. Stations ratio of drought and flood from June to August under different El Niño-Southern Oscillation (ENSO) years in Shandong (1991–2019)2.2 极端温度
2.2.1 低温冷害
过去近30年, 山东发生低温冷害的平均年日数来看(图5a-c), 鲁东、鲁北地区属低温冷害高发区, 鲁西地区属低温冷害发生低值区。厄尔尼诺年低温冷害平均年日数高值区在胶东半岛和鲁北地区, 约5~7 d·a−1, 其中潍坊低温冷害的平均年日数达7~9 d·a−1; 鲁西、鲁南烟台、威海地区低温冷害发生平均年日数为3~5 d·a−1。拉尼娜年, 低温冷害低值区在济南、朝阳、菏泽、日照、青岛等地区, 平均为1~3 d·a−1。中性年, 低温冷害高值区在鲁北、鲁中及山东半岛地区, 平均为5~7 d·a−1, 德州、潍坊、烟台低温冷害发生的年均日数最高, 平均为7~9 d·a−1。中性年低温冷害的高值区范围相对最大。
![]()
图 5 1991—2019年不同厄尔尼诺-南方涛动(ENSO)事件年型下低温冷害(−2 ℃<极端低温≤0 ℃)发生日数、> 3 d低温冷害频率空间分布Figure 5. Spatial distribution of occurrence days of cold injury (−2 ℃ < extreme low temperature≤ 0 ℃) and frequency of cold injury lasting for more than 3 days under different El Niño-Southern Oscillation (ENSO) years during 1991−2019在苹果开花期发生持续3 d以上的低温冷害, 影响苹果花粉活力和坐果率[27]。图5d-f是>3 d低温冷害发生的频率区域分布, >3 d低温冷害的高频率区在鲁中至胶东半岛地区, 频率约在60%~100%; 鲁西、鲁东南地区为低频率区。厄尔尼诺年鲁西、鲁东南及烟台地区>3 d低温冷害的发生频率在30%~60%。拉尼娜年, >3 d低温冷害低值区(10%~30%)分布在济南、日照、青岛地区。中性年>3 d低温冷害发生频率低值区(30%~60%)分布在菏泽、济南、日照等地, 高频率分布范围最广, 其中胶东半岛地区低温冷害发生频率为90%~100%。综上所述, 厄尔尼诺年下, 发生低温冷害的日数、频率较低, 受低温冷害的影响较低; 而中性年, 低温冷害发生持续日数较长, 且发生频率的影响范围最广, 因此中性年受低温灾害影响较大。
2.2.2 低温冻害
1991—2019年, 山东苹果开花期低温冻害平均年日数的空间分布如图6a-c所示。鲁东、胶东半岛地区为低温冻害高值区, 鲁西地区为低值区。相较于低温冷害发生情况, 低温冻害影响区域偏高。厄尔尼诺年鲁东及胶东半岛地区低温冻害年日数5~7 d·a−1, 济南、菏泽、日照、青岛地区平均为1~3 d·a−1。拉尼娜年, 鲁西、鲁东南地区及东营地区为低值区。中性年, 鲁东至胶东半岛地区为低温冻害发生的高值区。3种ENSO年型下, 潍坊地区低温冻害年发生日数最高, 为7~9 d·a−1。
![]()
图 6 1991—2019年不同厄尔尼诺-南方涛动(ENSO)事件年型下低温冻害(极端低温≤−2 ℃)发生日数、>3 d低温冻害频率空间分布Figure 6. Spatial distribution of low temperature freezing injury (extreme low temperature ≤ −2 ℃) days and frequency of low temperature freezing injury lasting for more than 3 days under different El Niño-Southern Oscillation (ENSO) years during 1991−20191991—2019年, >3 d低温冻害发生频率的空间分布如图6d-f所示。厄尔尼诺年鲁东、胶东半岛地区>3 d低温冻害发生频率较高, 约在60%~90%, 其中潍坊地区>3 d低温冻害频率最高, 为90%~100%, 厄尔尼诺年下, 近乎年年发生。拉尼娜年、中性年, 在菏泽、济南、东营等地低温冻害发生频率较低, 约在10%~30%。综上而言, 厄尔尼诺年低温冻害在鲁东、鲁北等地区分布范围最广, 发生频率也较高。由于潍坊地区以东、以北为渤海、沿海平原, 以南、以西多为山地, 冷空气易进难出, 使得低温灾害发生重于其他地区。
2.2.3 高温热害
6—8月是苹果果实膨大期, 高温热害影响苹果果实品质, 也易引发病害发生[30]。在1991—2019年山东发生高温热害的平均年日数区域分布如图7a-c所示。不同ENSO年型山东发生高温热害年日数呈东向西增加的空间分布。厄尔尼诺年, 高温热害平均年日数高值区分布在鲁中、鲁西等地, 其中鲁西地区发生天数最高, 约在11~15 d·a−1; 拉尼娜年、中性年在鲁东、胶东半岛地区平均年日数较低, 约在0~5 d·a−1。
![]()
图 7 1991—2019年不同厄尔尼诺-南方涛动(ENSO)事件年型下高温热害(极端高温≥35 ℃)发生日数空间、> 3 d高温热害频率分布Figure 7. Spatial distribution of occurrence days of high temperature (extereme high temperature ≥35 ℃) and frequency of high temperature lasting for more than 3 days under different El Niño-Southern Oscillation (ENSO) years during 1991−20191991—2019年山东发生高温热害频率的空间分布如图7d-f所示, 厄尔尼诺年, 鲁东、胶东半岛地区>3 d发生频率仅有0~30%; 在鲁北、鲁中等地>3 d发生频率较高, 约在60%~90%, 其中鲁西地区频率最高, 在90%~100%。拉尼娜年, 仅鲁西、鲁北地区>3 d发生频率较高, 约60%~90%。中性年, 鲁西、鲁北地区>3 d发生频率约在90%~100%。鲁东、胶东半岛地区临近海洋, 受海洋气候的调节作用, 高温灾害有所减弱。
2.3 ENSO事件与农业气象灾害的关系
2.3.1 旱涝灾害与ENSO的相关性
为了探明区域旱涝关系与大尺度环流的关系, 进行了山东地区苹果旱涝灾害指数与不同ENSO年型的南方涛动指数(SOI)值相关关系的分析, 结果如图8所示。3—10月苹果可生长期内, 厄尔尼诺年SOI与山东大部分地区干旱呈正相关, 拉尼娜年SOI与山东大部分地区干旱呈负相关, 与胶东半岛和鲁东南地区干旱呈正相关。中性年SOI与鲁东南、胶东半岛北部干旱呈负相关, 与鲁中地区干旱呈显著正相关(通过显著性90%检验)。果实膨大期(6—8月), 厄尔尼诺年SOI与鲁中、鲁西等地干旱呈正相关关系; 拉尼娜年SOI与山东大部分地区呈负相关, 中性年SOI与胶东半岛干旱呈负相关; 其中, 拉尼娜年、中性年SOI与鲁东地区干旱呈显著负相关关系(通过显著性90%检验)。
![]()
图 8 1991—2019年不同厄尔尼诺-南方涛动(ENSO)事件年型下旱涝灾害(A: 3—10月干旱; B: 3—10月雨涝; C: 6—8月干旱; D: 6—8月雨涝)与ENSO事件南方涛动指数相关性的空间分布Figure 8. Spatial distribution of correlation between drought and flood disasters (A: drought from March to October; B: flood from March to October; C: drought from June to August; D: flood from June to August) and El Niño-Southern Oscillation (ENSO) events in different ENSO years from 1991 to 2019对于雨涝灾害而言, 3—10月苹果可生长期, 厄尔尼诺年SOI数与山东大部分地区雨涝呈正相关, 与胶东半岛雨涝呈负相关; 拉尼娜年、中性年SOI与雨涝呈负相关。果实膨大期(6—8月), 厄尔尼诺年SOI与雨涝呈负相关关系, 与鲁东、鲁西部分地区干旱呈显著负相关(通过90%显著性检验)。拉尼娜年SOI与鲁中、鲁西地区雨涝呈正相关; 与鲁东、胶东半岛地区雨涝呈负相关。中性年SOI与山东大部分地区雨涝呈正相关, 但与鲁东、鲁东南地区雨涝呈负相关。
2.3.2 极端温度灾害与ENSO事件的相关性
1991—2019年, 山东低温灾害发生天数与不同ENSO年型的SOI相关关系的空间分布如图9所示。厄尔尼诺年SOI与山东大部分地区低温冷害、冻害呈负相关关系, 与鲁中地区相关性通过90%显著性检验。拉尼娜年、中性年SOI与山东低温冷害、冻害呈正相关关系; 拉尼娜年SOI与鲁西地区、中性年SOI与鲁中地区低温冷害、低温冻害呈负相关。总体来说, 厄尔尼诺年低温灾害受SOI影响较小; 拉尼娜年、中性年随着SOI增强, 低温冷害、冻害发生日数有所增加。
![]()
图 9 1991—2019年不同厄尔尼诺-南方涛动(ENSO)事件年型下低温冷害(A)和低温冻害(B)与ENSO事件相关性的空间分布Figure 9. Spatial distribution of correlation between chilling damage (A), low temperature freezing injury (B) and El Niño-Southern Oscillation (ENSO) events in different ENSO years from 1991 to 20191991—2019年, 山东苹果果实膨大期高温灾害发生天数与不同ENSO年型SOI相关关系的空间分布如图10所示, 山东大部分地区高温热害与ENSO事件SOI呈负相关。厄尔尼诺年SOI与胶东半岛, 拉尼娜年SOI与沂源、日照、威海等地, 中性年SOI与龙口、潍坊、日照等地高温热害呈正相关, 但相关关系未通过90%显著性检验。总体而言, 随着南方SOI变化, 对山东高温热害影响有限。
![]()
图 10 1991—2019年不同厄尔尼诺-南方涛动(ENSO)事件年型下高温热害与ENSO事件相关性的空间分布Figure 10. Spatial distribution of correlation between high temperature heat damage and El Niño-Southern Oscillation (ENSO) events under different ENSO years during 1991−20192.4 农业气象灾害与苹果减产率的关系
2.4.1 旱涝灾害与苹果减产率的关系
不同ENSO年型, 山东苹果减产率与旱涝灾害相关关系的空间分布如图11所示。3—10月苹果可生长期, 厄尔尼诺年, 山东鲁东北、胶东半岛干旱与苹果减产率呈正相关, 随着干旱程度增强, 苹果减产率也随之增加; 其余地区干旱与苹果减产率呈负相关, 其中济宁、潍坊干旱与苹果减产率呈显著负相关(通过90%显著性检验)。拉尼娜年德州、潍坊地区, 中性年德州、滨州、菏泽、青岛地区苹果减产率与干旱呈显著正相关(通过显著性90%)。拉尼娜年鲁西南、鲁东北及中性年济南、临沂地区干旱灾害与苹果减产率呈负相关, 干旱灾害与苹果减产率的相关系数较小。对3—10月苹果可生长期雨涝灾害而言, 山东大部分地区厄尔尼诺年胶东半岛雨涝灾害与苹果减产率呈正相关关系, 其余地区苹果减产率受雨涝影响较低; 中性年山东大部分地区雨涝与苹果减产率呈正相关, 降水增多导致苹果减产率增加。
![]()
图 11 1991—2019年不同厄尔尼诺-南方涛动(ENSO)事件年型下旱涝灾害(降水距平百分率)与苹果减产率相关性的空间分布(A: 3—10月干旱; B: 3—10月雨涝; C: 6—8月干旱; D: 6—8月雨涝)Figure 11. Spatial distribution of correlation between drought and flood disasters (percentage of precipitation anomaly) and apple yield reduction rate under different El Niño-Southern Oscillation (ENSO) years during 1991−2019 (A: drought from March to October; B: flood from March to October; C: drought from June to August; D: flood from June to August)6—8月苹果果实膨大期, 厄尔尼诺年菏泽、鲁东北及胶东半岛地区干旱与苹果减产率呈正相关, 尤其东营、淄博、青岛地区相关关系通过显著性90%检验; 潍坊、临沂等地干旱与苹果减产率呈显著负相关(通过显著性90%检验)。拉尼娜年胶东半岛、淄博、日照、菏泽地区干旱灾害与苹果减产率呈显著负相关(通过显著性90%检验), 潍坊、临沂地区干旱与苹果减产率呈显著正相关(通过显著性90%检验)。中性年鲁西、鲁东北、烟台、日照等地干旱与苹果减产率呈显著负相关(通过显著性90%检验), 滨州、临沂地区干旱与苹果减产率呈显著正相关(通过90%显著性检验)。厄尔尼诺年、拉尼娜年雨涝灾害与苹果减产率呈负相关, 中性年绝大部分地区雨涝灾害与苹果减产率呈正相关。这与不同ENSO年型下气候条件差异有着密切的关联。
2.4.2 极端气温与苹果减产率的关系
1991—2019年, 不同ENSO年型低温灾害发生天数与苹果减产率关系的空间分布如图12所示。由图可知, 厄尔尼诺年鲁北、威海等地低温冷害与苹果减产率呈正相关, 随低温冷害日数的增加, 苹果减产减收幅度增大; 其中德州、威海地区低温冷害与苹果减产率呈显著性正相关(通过显著性90%检验)。拉尼娜年鲁东、鲁东北及中性年山东半岛地区低温冷害与苹果减产率呈负相关, 低温冷害对苹果减产率影响较小。厄尔尼诺年山东大部分地区低温冻害与苹果减产率呈正相关, 仅胶东半岛、德州等地呈负相关, 烟台地区低温冻害与苹果减产率呈显著负相关(通过显著性90%检验)。拉尼娜年仅鲁西、鲁南及胶东半岛部分地区低温冻害与苹果减产率呈正相关关系。中性年仅鲁北及鲁南地区低温冻害对苹果减产影响较低。
![]()
图 12 1991—2019年不同厄尔尼诺-南方涛动(ENSO)事件年型下低温冷害(A)和低温冻害(B)与苹果减产率相关性的空间分布Figure 12. Spatial distribution of correlation between chilling damage (A), low termperature freezing injury (B) and apple yield reduction rate under different El Niño-Southern Oscillation (ENSO) years during 1991−2019不同ENSO年型下高温热害发生天数与苹果减产率相关性的空间分布如图13所示, 厄尔尼诺年鲁东及威海地区高温热害与苹果减产率呈负相关; 其余地区呈正相关关系, 即随高温热害日数的增加, 苹果减产减收越大。拉尼娜年胶东半岛、鲁西地区高温热害与苹果减产率呈负相关。中性年仅鲁东南及济南地区高温热害与苹果减产率呈正相关, 济南地区正相关关系通过显著性90%检验。
![]()
图 13 1991—2019年不同厄尔尼诺-南方涛动(ENSO)事件年型下高温热害与苹果减产率相关性的空间分布Figure 13. Spatial distribution of correlation between high temperature and apple yield reduction rate under different El Niño-Southern Oscillation (ENSO) years during 1991−20193. 讨论
降水距平百分率指数能较好地反映区域旱涝的时空变化特征。1991—2019年, 不同ENSO年型的山东旱涝灾害变化差异明显。由于厄尔尼诺年气候资源整体趋于暖干性, 热量资源较为丰富[19], 厄尔尼诺年易发生干旱; 中性年降水资源充沛, 易发生雨涝, 是影响中性年雨涝灾害频发的重要因素之一[19]; 虽然拉尼娜年降水量较为丰富, 但干旱发生频次仍高于雨涝。从空间分布来看, 鲁南地区雨涝灾害发生的频次高于干旱, 尤其在拉尼娜年和中性年; 而鲁中、鲁西地区干旱发生频次高于雨涝频次, 主要是因为区域地理位置的差异性, 导致不同区域的热量资源和降水资源的差异。在不同ENSO年型下, 气候资源分配也具有差异性。鲁南地区临近海洋, 受季风气候影响较为显著, 加之拉尼娜年、中性年的降水资源偏多, 导致该区域雨涝过多。而鲁中、鲁西地处内陆, 该区域热量资源丰富、气温偏高, 在厄尔尼诺年下降水偏少, 干旱发生较为频繁[19]。因此, 鲁西、鲁中地区为干旱灾害的易发、重发地区, 尤其是厄尔尼诺年; 鲁南等地则成为雨涝灾害的高发区, 在中性年, 鲁南地区雨涝灾害尤为严重。从影响范围来看, 区域性干旱多发生厄尔尼诺年, 中性年、拉尼娜年多发生局部或者地区性雨涝灾害。
1991—2019年, 山东3—10月苹果可生长期的干旱与厄尔尼诺年呈正相关, 但与拉尼娜年呈负相关; 山东大部分地区干旱与中性年呈正相关。厄尔尼诺年与雨涝呈正相关, 但拉尼娜年、中性年与雨涝呈负相关。6—8月果实膨大期, 鲁中、鲁西干旱与厄尔尼诺年呈正相关; 山东大部分地区干旱与拉尼娜年呈负相关; 其中拉尼娜年、中性年下, 鲁东地区与干旱呈显著负相关(通过显著性90%检验)。厄尔尼诺年与6—8月雨涝灾害呈负相关, 但鲁中、鲁西地区雨涝与拉尼娜年呈正相关; 山东大部分地区雨涝与中性年呈正相关。厄尔尼诺年多发易发干旱灾害, 而中性年却频发雨涝灾害, 这与不同ENSO年型下气候条件的差异有关。厄尔尼诺年热量资源充沛, 但降水资源相较于拉尼娜年、中性年较少。由于地理位置的差异性, 导致各地区气候资源存在差异, 这使得鲁西、鲁中等地成为了干旱的高发区, 且因为远离海洋, 气候调节能力有限, 使该地受大尺度气候影响比沿海地区更为敏感。总体而言, 1991— 2019年, 受ENSO事件影响, 热量资源相对优越的厄尔尼诺年, 干旱灾害发生的程度、影响范围高于其他年型, 鲁西、鲁中等地区尤为突出; 降水资源充沛的中性年, 鲁南地区雨涝灾害发生频率和范围较大。苹果可生长期内, 厄尔尼诺年应多加防范区域性干旱灾害, 中性年谨防雨涝灾害。徐泽华等[2]认为ENSO事件下山东降水减少、温度升高, 致使山东气候趋于暖干化, 加剧了山东干旱灾害的发生; 鲁西及鲁西北等地干旱较为严重; 通过标准化蒸散指数分析山东旱涝灾害, 发现厄尔尼诺年指数趋于干旱, 且程度大于拉尼娜年。这一结果与本文研究一致。由于地理位置差异, 使鲁东、鲁西两地旱涝灾害发生情况有所差异, 不同ENSO年型下气候分配不均匀, 使得在相对温暖干燥的厄尔尼诺年, 鲁西地区干旱加剧, 而雨量较多的拉尼娜年、中性年, 则导致鲁东地区雨涝灾害频发。
1991—2019年, 不同ENSO年型的山东苹果开花期低温、果实膨大期的高温灾害也存在时空变化差异。中性年低温冷害、冻害发生的日数及发生频率高于厄尔尼诺年和拉尼娜年, 且影响范围大。中性年低温冷害在胶东半岛地区发生频率为90%~100%, 发生日数在7~9 d∙a−1, >3 d的低温冻害发生频率在60%~90%。这与中性年降水资源过于丰富, 且热量资源相较于其他年份偏低有关。胶东半岛低温灾害的高发率, 也与其地理位置有关。高温热害则恰恰与低温灾害相反, 少有发生低温灾害的鲁西、鲁中地区成为了高温热害的高发区, 尤其是厄尔尼诺年影响范围最大, 持续天数也较多(约8~15 d·a−1), 厄尔尼诺年鲁西、鲁中地区热量资源优越, 也是其成为高温热害高发区的重要原因。
1991—2019年, 低温冷害、冻害与厄尔尼诺年呈负相关, 与拉尼娜年、中性年呈正相关; 高温热害与ENSO事件均呈负相关。厄尔尼诺年, 低温冷害、低温冻害与SOI值呈负相关, 低温灾害受ENSO事件影响较小。拉尼娜年、中性年, 低温灾害与SOI值呈正相关, 低温冷害、冻害发生天数有所增加。在鲁中、胶东半岛地区极端温度变化受ENSO事件影响较大, 发生天数有所增加。董旭光等[31]、刘玄等[32]研究发现山东极端气温分布空间不均匀, 鲁东南、胶东半岛等沿海地区与内陆地区的极端热气温指数变化差异明显; 姜德娟等[33]发现山东极端温度发生的频率空间差异较突出, 胶东半岛地区为气候变化敏感区, 极端温度事件发生更为频繁且变化幅度较大。这与本文结果一致。在胶东半岛、鲁东南等地, 高温热害发生的天数、频率远低于位于内陆的鲁西、鲁中地区。这可能由于山东地理位置等因素的影响。因此鲁西等地, 尤为厄尔尼诺年, 谨防高温热害带来的危害。山东局部地区的ENSO事件表现与相邻地区变化有所差异, 由于数据收集的有限性, 可能是地区上在地理位置、地势等因素的存在差异所导致。后续会进一步收集相关数据研究。
气候变化背景下不同ENSO年型旱涝灾害对苹果减产率造成一定的影响。在3—10月干旱灾害中, 厄尔尼诺年, 胶东半岛地区干旱频发导致苹果减产率上升; 中性年, 山东鲁北、鲁西等地区旱灾与苹果减产率呈正相关, 即随着干旱程度的加深, 苹果减产减收的程度也增大。3—10月雨涝, 胶东半岛在厄尔尼诺年与苹果减产率呈正相关; 而中性年, 山东大部分地区与苹果减产率呈正相关。6—8月干旱, 厄尔尼诺年胶东半岛与苹果减产率呈正相关, 而拉尼娜年、中性年仅在鲁中部分地区与苹果减产率呈正相关。6—8月雨涝, 厄尔尼诺年、拉尼娜年山东大部分地区与苹果减产率呈负相关; 但是中性年却与苹果减产率呈正相关。胶东半岛地区由于紧邻海洋, 同时其苹果种植面积最广, 苹果减产减收更容易受到旱涝灾害的影响。鲁西、鲁中地区深居内陆, 热量资源充沛(尤在厄尔尼诺年), 旱灾的加剧, 在一定程度上导致苹果产量受灾损失加重。中性年降雨过多下, 雨涝灾害频发、重发, 使得苹果减产减收加剧。因此, 厄尔尼诺年等热量资源充沛的年份, 做好苹果预旱防旱的措施; 中性年降水较多的年份, 谨防雨涝灾害对苹果生产的影响。
不同ENSO年型下, 极端温度对苹果产量影响也具有差异性, 厄尔尼诺年, 鲁西、鲁中地区的高温热害与苹果减产率呈正相关; 鲁中、鲁西地区为高温热害高发区, 高温热害发生导致苹果减产率上升。拉尼娜年和中性年, 鲁东、胶东半岛地区极端低温灾害与苹果减产率呈正相关, 极端低温灾害的发生, 阻碍了苹果产量的增产增收; 烟台地区与苹果减产率呈负相关, 这可能由于烟台地区种植技术、管理措施等因素降低了气候条件对苹果生产的影响。厄尔尼诺年, 高温热害天数的增多导致苹果减产风险增高。拉尼娜、中性年, 高温对山东苹果减产影响较小。因此, 厄尔尼诺、中性年应谨防高温热害、低温冻害对苹果产量的影响, 拉尼娜年, 谨防低温冷害对苹果减产的危害。
但是, 本文是基于站点气象数据对山东苹果旱涝灾害开展研究, 受数据年限及数据精细化的限制, 并未充分考虑到苹果需水量及蒸散量等因素, 也未考虑苹果品种、人工灌溉等因素的影响。在今后研究中, 会收集相关数据进一步开展更深入的研究。
4. 结论
本文通过山东1991—2019年逐日气象数据及山东苹果地级市苹果生产数据, 探究了不同ENSO年型旱涝、极端温度灾害的时空演变规律, 分析不同ENSO事件农业气象灾害对山东苹果减产率的影响。过去29年, 厄尔尼诺年干旱发生频率、影响程度和范围较大; 中性年雨涝灾害发生频繁。从地区来看, 鲁西地区易发生干旱、鲁南易发生雨涝灾害。胶东半岛、鲁东等地易发生低温冷害、冻害; 鲁西、鲁中及鲁北等地高温热害相对严重。极端低温灾害与厄尔尼诺南方涛动指数呈负相关, 与拉尼娜年、中性年的关系反之。极端高温与中性年南方涛动指数呈负相关。对于苹果产量, 厄尔尼诺年干旱、高温导致苹果减产量增加, 尤其在鲁西地区。拉尼娜年、中性年低温冷害使得苹果减产率增加。总体而言, 厄尔尼诺年苹果栽培需预防干旱和高温, 中性年需预防雨涝、苹果花期低温和果实膨大期的高温灾害, 拉尼娜年需谨防低温灾害的发生。
-
![]()
图 1 研究区域及气象站点分布图
Figure 1. Location of the study area and the distribution of meteorological stations
![]()
图 2 不同厄尔尼诺-南方涛动(ENSO)事件年型山东6—8月降水距平百分率及旱涝等级(1991—2019年)
Figure 2. Percentage of precipitation anomalies and grade of droughts and floods from June to August under different El Niño-Southern Oscillation (ENSO) years in Shandong (1991−2019)
![]()
图 3 不同厄尔尼诺-南方涛动(ENSO)事件年型山东6—8月旱涝频率分布
Figure 3. Frequency of drought and flood from June to August under different El Niño-Southern Oscillation (ENSO) years in Shandong
![]()
图 4 1991—2019年不同厄尔尼诺-南方涛动(ENSO)事件年型下山东6—8月旱涝灾害站次比
Figure 4. Stations ratio of drought and flood from June to August under different El Niño-Southern Oscillation (ENSO) years in Shandong (1991–2019)
![]()
图 5 1991—2019年不同厄尔尼诺-南方涛动(ENSO)事件年型下低温冷害(−2 ℃<极端低温≤0 ℃)发生日数、> 3 d低温冷害频率空间分布
Figure 5. Spatial distribution of occurrence days of cold injury (−2 ℃ < extreme low temperature≤ 0 ℃) and frequency of cold injury lasting for more than 3 days under different El Niño-Southern Oscillation (ENSO) years during 1991−2019
![]()
图 6 1991—2019年不同厄尔尼诺-南方涛动(ENSO)事件年型下低温冻害(极端低温≤−2 ℃)发生日数、>3 d低温冻害频率空间分布
Figure 6. Spatial distribution of low temperature freezing injury (extreme low temperature ≤ −2 ℃) days and frequency of low temperature freezing injury lasting for more than 3 days under different El Niño-Southern Oscillation (ENSO) years during 1991−2019
![]()
图 7 1991—2019年不同厄尔尼诺-南方涛动(ENSO)事件年型下高温热害(极端高温≥35 ℃)发生日数空间、> 3 d高温热害频率分布
Figure 7. Spatial distribution of occurrence days of high temperature (extereme high temperature ≥35 ℃) and frequency of high temperature lasting for more than 3 days under different El Niño-Southern Oscillation (ENSO) years during 1991−2019
![]()
图 8 1991—2019年不同厄尔尼诺-南方涛动(ENSO)事件年型下旱涝灾害(A: 3—10月干旱; B: 3—10月雨涝; C: 6—8月干旱; D: 6—8月雨涝)与ENSO事件南方涛动指数相关性的空间分布
Figure 8. Spatial distribution of correlation between drought and flood disasters (A: drought from March to October; B: flood from March to October; C: drought from June to August; D: flood from June to August) and El Niño-Southern Oscillation (ENSO) events in different ENSO years from 1991 to 2019
![]()
图 9 1991—2019年不同厄尔尼诺-南方涛动(ENSO)事件年型下低温冷害(A)和低温冻害(B)与ENSO事件相关性的空间分布
Figure 9. Spatial distribution of correlation between chilling damage (A), low temperature freezing injury (B) and El Niño-Southern Oscillation (ENSO) events in different ENSO years from 1991 to 2019
![]()
图 10 1991—2019年不同厄尔尼诺-南方涛动(ENSO)事件年型下高温热害与ENSO事件相关性的空间分布
Figure 10. Spatial distribution of correlation between high temperature heat damage and El Niño-Southern Oscillation (ENSO) events under different ENSO years during 1991−2019
![]()
图 11 1991—2019年不同厄尔尼诺-南方涛动(ENSO)事件年型下旱涝灾害(降水距平百分率)与苹果减产率相关性的空间分布(A: 3—10月干旱; B: 3—10月雨涝; C: 6—8月干旱; D: 6—8月雨涝)
Figure 11. Spatial distribution of correlation between drought and flood disasters (percentage of precipitation anomaly) and apple yield reduction rate under different El Niño-Southern Oscillation (ENSO) years during 1991−2019 (A: drought from March to October; B: flood from March to October; C: drought from June to August; D: flood from June to August)
![]()
图 12 1991—2019年不同厄尔尼诺-南方涛动(ENSO)事件年型下低温冷害(A)和低温冻害(B)与苹果减产率相关性的空间分布
Figure 12. Spatial distribution of correlation between chilling damage (A), low termperature freezing injury (B) and apple yield reduction rate under different El Niño-Southern Oscillation (ENSO) years during 1991−2019
![]()
图 13 1991—2019年不同厄尔尼诺-南方涛动(ENSO)事件年型下高温热害与苹果减产率相关性的空间分布
Figure 13. Spatial distribution of correlation between high temperature and apple yield reduction rate under different El Niño-Southern Oscillation (ENSO) years during 1991−2019
表 1 1991—2019年厄尔尼诺-南方涛动(ENSO)事件不同年型的统计[20-21]
Table 1 Classification of different El Niño-Southern Oscillation (ENSO) events from 1991 to 2019
ENSO 年份 Year 总计 Total (a) 厄尔尼诺年 El Niño year 1991, 1992, 1993, 1994, 1997, 2002, 2004, 2005, 2006, 2009, 2014, 2015, 2016 13 中性年 Neutral year 1996, 1998, 2001, 2003, 2007, 2012, 2013, 2017, 2018 9 拉尼娜年 La Niña year 1995, 1999, 2000, 2008, 2010, 2011, 2019 7 
下载: 导出CSV
表 2 根据降水距平百分率(Pa)划分旱涝等级
Table 2 Drought and flood grades according to the percentage of precipitation anomaly (Pa)
等级 Level 季节 Season 年 Year 重涝 Heavy waterlogging Pa ≥ 80% Pa ≥ 45% 大涝 Flooding 80% > Pa ≥ 50% 45% > Pa ≥ 30% 偏涝 Partial waterlogging 50% > Pa> 25% 30% > Pa> 15% 正常 Normal 25% ≥ Pa ≥ −25% 15% ≥ Pa ≥ −15% 偏旱 Partial drought −25% > Pa> −50% −15% > Pa> −30% 大旱 Drought −50% ≥ Pa> −80% −30% ≥ Pa> −45% 重旱 Heavy drought −80% ≥ Pa −45% ≥ Pa
下载: 导出CSV
表 3 以旱涝站次比(Pj)划分区域灾害影响范围
Table 3 Influence area of regional disasters by the stations ratio of drought or flooding (Pj)
旱涝站次比 Drought/flooding station ratio 影响范围 Affected region Pj≥70% 全域性干旱(雨涝) Drought (flooding) in the whole region 70%>Pj≥50% 区域性干旱(雨涝) Regional drought (flooding) 50%>Pj≥30% 部分地区干旱(雨涝) Drought (flooding) in the most part of the study region 30%>Pj≥10% 局部地区干旱(雨涝) Drought (flooding) in the local region Pj<10% 全域无明显干旱(雨涝)发生 Not occurred drought (flooding)
下载: 导出CSV
表 4 山东苹果极端温度指标
Table 4 Extreme temperature indexes of apple in Shandong
灾害类型
Disaster category研究时段
Research period灾害种类
Disaster type指标
Indicator极端低温
Extreme low temperature (tmin)3—5月苹果开花期 Apple flowering period from March to May 低温冷害
Chilling damage−2 ℃<$ {t}_{{\rm{min}}} $≤0 ℃ 低温冻害
Low temperature freezing$ {t}_{{\rm{min}}} $≤−2 ℃ 极端高温
Extreme heat (tmax)6—8月果实膨大期
Apple fruit enlargement period from June to August高温热害
High temperature$ {t}_{{\rm{max}}} $≥35 ℃
下载: 导出CSV
-
[1] 郑小华. 陕西苹果产业与气象条件关系研究[D]. 兰州: 兰州大学, 2006 ZHENG X H. Research on the relations between apple products and meteorological conditions in Shaanxi Province[D]. Lanzhou: Lanzhou University, 2006
[2] 徐泽华, 韩美. 山东省干旱时空分布特征及其与ENSO的相关性[J]. 中国生态农业学报, 2018, 26(8): 1236−1248 XU Z H, HAN M. Spatio-temporal distribution characteristics of drought in Shandong Province and it relationship with ENSO[J]. Chinese Journal of Eco-Agriculture, 2018, 26(8): 1236−1248
[3] 郑冬晓, 杨晓光. ENSO对全球及中国农业气象灾害和粮食产量影响研究进展[J]. 气象与环境科学, 2014, 37(4): 90−101 ZHENG D X, YANG X G. Advances on effect of ENSO on agro-meteorological disasters and crop yields of the world and China[J]. Meteorological and Environmental Sciences, 2014, 37(4): 90−101
[4] 王璐璐, 延军平, 韩晓敏. 环渤海地区旱涝灾害与太阳黑子活动、ENSO关系的统计研究[J]. 中山大学学报(自然科学版), 2016, 55(1): 123−130 WANG L L, YAN J P, HAN X M. Statistical study of the relationship between the drought and flood over circum-Bohai-region and the Sunspot activity and ENSO[J]. Acta Scientiarum Naturalium Universitatis Sunyatseni, 2016, 55(1): 123−130
[5] 郭飞燕, 毕玮, 郭飞龙, 等. 山东气候年际变化特征及其与ENSO的关系[J]. 海洋与湖沼, 2017, 48(3): 465−474 GUO F Y, BI W, GUO F L, et al. Interannual climate variabillity in Shandong and its relationship with ENSO[J]. Oceanologia et Limnologia Sinica, 2017, 48(3): 465−474
[6] 马露, 杨东, 曾婷. 1961—2012年山东省气候变化特征及其与ENSO的关系[J]. 中国农学通报, 2015, 31(16): 241−249 doi: 10.11924/j.issn.1000-6850.casb14120192 MA L, YANG D, ZENG T. Climate change and its relationship with ENSO of Shandong Province from 1961 to 2012[J]. Chinese Agricultural Science Bulletin, 2015, 31(16): 241−249 doi: 10.11924/j.issn.1000-6850.casb14120192
[7] 初军玲, 宋华丽. 文登区气候变化与厄尔尼诺/拉尼娜的关系[J]. 农技服务, 2017, 34(12): 79−80 CHU J L, SONG H L. Relationship between climate change and El Niño/La Niña in Wendeng District[J]. Agricultural Technology Service, 2017, 34(12): 79−80
[8] 奚秀芬, 郑世芳. 厄尼诺现象与山东旱涝的关系[J]. 山东气象, 1988, 8(4): 18−21, 34 XI X F, ZHENG S F. Relationship between El Niño phenomenon and drought and flood in Shandong Province[J]. Journal of Shandong Meteorology, 1988, 8(4): 18−21, 34
[9] 张克新, 董小刚, 廖空太, 等. 1960—2017年黄河流域极端气温的季节变化特征及其与ENSO的相关性分析[J]. 水土保持研究, 2020, 27(2): 185−192 ZHANG K X, DONG X G, LIAO K T, et al. Characteristics of seasonal changes in extreme temperature and their relativity with ENSO in the Yellow River Basin from 1960 to 2017[J]. Research of Soil and Water Conservation, 2020, 27(2): 185−192
[10] 苗正伟, 李娜, 路梅, 等. 1961—2017年京津冀地区极端气温指数时空变化分析[J]. 北京师范大学学报(自然科学版), 2019, 55(3): 369−380 MIAO Z W, LI N, LU M, et al. Temporal and spatial variations of extreme temperature in Beijing-Tianjin-Hebei region from 1961 to 2017[J]. Journal of Beijing Normal University (Natural Science), 2019, 55(3): 369−380
[11] 周丹. 1961—2013年华北地区气象干旱时空变化及其成因分析[D]. 兰州: 西北师范大学, 2015 ZHOU D. Spatio-temporal changes and the cause analysis of meteorological drought in North China from 1961 to 2013[D]. Lanzhou: Northwest Normal University, 2015
[12] 李星敏, 柏秦凤, 朱琳. 气候变化对陕西苹果生长适宜性影响[J]. 应用气象学报, 2011, 22(2): 241−248 doi: 10.11898/1001-7313.20110213 LI X M, BAI Q F, ZHU L. The influence of climate change on suitability of Shaanxi apple growth[J]. Journal of Applied Meteorological Science, 2011, 22(2): 241−248 doi: 10.11898/1001-7313.20110213
[13] 刘璐, 闫亮, 李红梅. 陕西省降水对苹果产量的影响分析[J]. 陕西农业科学, 2010, 56(5): 40−43 LIU L, YAN L, LI H M. Analysis on the influence of precipitation on apple yield in Shaanxi Province[J]. Shaanxi Journal of Agricultural Sciences, 2010, 56(5): 40−43
[14] 程雪, 孙爽, 张方亮, 等. 我国北方地区苹果干旱时空分布特征[J]. 应用气象学报, 2020, 31(1): 63−73 doi: 10.11898/1001-7313.20200106 CHENG X, SUN S, ZHANG F L, et al. Spatial and temporal distributions of apple drought in Northern China[J]. Journal of Applied Meteorological Science, 2020, 31(1): 63−73 doi: 10.11898/1001-7313.20200106
[15] 杨建莹, 霍治国, 王培娟, 等. 中国北方苹果干旱等级指标构建及危险性评价[J]. 应用气象学报, 2021, 32(1): 25−37 YANG J Y, HUO Z G, WANG P J, et al. Evaluation index construction and hazard risk assessment on apple drought in Northern China[J]. Journal of Applied Meteorological Science, 2021, 32(1): 25−37
[16] 马丽君. 苹果坐果率低的原因及应对措施[J]. 果树实用技术与信息, 2020(10): 4−5 MA L J. Causes and countermeasures of low fruit setting rate of apple[J]. Practical Technology and Information of Fruit Trees, 2020(10): 4−5
[17] 程婷婷, 王猛. 北京市延庆地区苹果种植气象条件及灾害分析[J]. 现代农业科技, 2019(14): 100−101 doi: 10.3969/j.issn.1007-5739.2019.14.060 CHENG T T, WANG M. Analysis on meteorological conditions and disasters of apple planting in Yanqing area of Beijing City[J]. Modern Agricultural Science and Technology, 2019(14): 100−101 doi: 10.3969/j.issn.1007-5739.2019.14.060
[18] 高菊红. 基于GIS的山东省苹果花期冻害风险分析与区划[D]. 泰安: 山东农业大学, 2014 GAO J H. Analysis and regionalization of apple flowering cold injury risk based on GIS in Shandong Province[D]. Tai’an: Shandong Agricultural University, 2014
[19] 崔成, 刘布春, 刘园, 等. ENSO事件对山东苹果生产的影响I: 不同ENSO年型下苹果气候资源及产量的变化研究[J]. 中国生态农业学报(中英文), 2022, 30(10): 1659−1674 CUI C, LIU B C, LIU Y, et al. ENSO events impacts on apple production in Shandong Ⅰ: A study of changes in apple climatic resources and yields under different scenarios[J]. Chinese Journal of Eco-Agriculture, 2022, 30(10): 1659−1674
[20] 国家气候中心. ENSO监测、分析和预测系统[DB/OL]. 中国气象局, http://cmdp.ncc-cma.net National Climate Center. ENSO monitoring, analysis and prediction system [DB/OL]. Beijing: China Meteorological Administration, http://cmdp.ncc-cma.net
[21] 邹德全, 邹承立, 田洪进, 等. 1960—2019年遵义市降水对2类ENSO的响应特征[J]. 现代农业科技, 2020(24): 167−171 doi: 10.3969/j.issn.1007-5739.2020.24.068 ZOU D Q, ZOU C L, TIAN H J, et al. Response characteristics of precipitation in Zunyi City from 1960 to 2019 to two kinds of ENSO[J]. Modern Agricultural Science and Technology, 2020(24): 167−171 doi: 10.3969/j.issn.1007-5739.2020.24.068
[22] 马露, 杨东, 钱大文. ENSO事件对山东省区域降水量及干旱指数的影响[J]. 中国农业气象, 2015, 36(6): 666−673 doi: 10.3969/j.issn.1000-6362.2015.06.002 MA L, YANG D, QIAN D W. Impact of ENSO event on precipitation and drought index in Shandong Province[J]. Chinese Journal of Agrometeorology, 2015, 36(6): 666−673 doi: 10.3969/j.issn.1000-6362.2015.06.002
[23] 刘佳. 山东省气象干旱时空变化分析及农业气象干旱风险评估[D]. 青岛: 山东科技大学, 2019 LIU J. Research on spatiotemporal variation of meteorological drought in Shandong Province and risk assessment of agricultural drought[D]. Qingdao: Shandong University of Science and Technology, 2019
[24] 任建成, 张婷婷. 基于标准化降水指数的山东省近45年旱涝演变特征[J]. 水土保持研究, 2021, 28(2): 149−154, 162 REN J C, ZHANG T T. Evolution characteristics of drought and flood in Shandong Province in recent 45 years based on standardized precipitation index[J]. Research of Soil and Water Conservation, 2021, 28(2): 149−154, 162
[25] 柏秦凤, 霍治国, 王景红, 等. 中国主要果树气象灾害指标研究进展[J]. 果树学报, 2019, 36(9): 1229−1243 BAI Q F, HUO Z G, WANG J H, et al. Progress in research on meteorological disaster indicators of major fruit trees in China[J]. Journal of Fruit Science, 2019, 36(9): 1229−1243
[26] 张永红, 葛徽衍, 郭建茂. 苹果花期低温冻害风险区划与评估[J]. 陕西农业科学, 2013, 59(4): 61−63, 109 ZHANG Y H, GE H Y, GUO J M. Risk zoning and evaluation of low temperature freezing injury in apple flowering period[J]. Shaanxi Journal of Agricultural Sciences, 2013, 59(4): 61−63, 109
[27] 李健, 刘映宁, 李美荣, 等. 陕西果树花期低温冻害特征及防御对策[J]. 气象科技, 2008, 36(3): 318−322 LI J, LIU Y N, LI M R, et al. Low temperature and freezing injury to fruit trees at bloom stage in Shaanxi and countermeasures[J]. Meteorological Science and Technology, 2008, 36(3): 318−322
[28] 李心怡, 张祎, 赵艳霞, 等. 主要作物产量分离方法比较[J]. 应用气象学报, 2020, 31(1): 74−82 LI X Y, ZHANG Y, ZHAO Y X, et al. Comparative study on main crop yield separation methods[J]. Journal of Applied Meteorological Science, 2020, 31(1): 74−82
[29] 魏钦平, 张继祥, 毛志泉, 等. 苹果优质生产的最适气象因子与气候区划[J]. 应用生态学报, 2003(5): 713−716 WEI Q P, ZHANG J X, MAO Z Q, et al. Optimal meteorological factors and climatic regionalization for apple quality production[J]. Chinese Journal of Applied Ecology, 2003(5): 713−716
[30] 李艳莉, 刘映宁, 李美荣, 等. 陕西果树高温热害气象特征分析[C]. 中国气象学会2007年年会生态气象业务建设与农业气象灾害预警分会场论文集. 中国气象学会, 2007: 981−989 LI Y L, LIU Y N, LI M R, et al. Meteorological characteristics of high temperature heat damage on fruit trees in Shaanxi Province[C]. Proceedings of Eco-meteorological Operation Construction and Agrometeorological Disaster Warning Conference of the Annual Meeting of the Chinese Meteorological Society in 2007. Chinese Meteorological Society, 2007: 981−989
[31] 董旭光, 周强, 刘焕彬, 等. 山东夏季极端热事件变化特征分析[J]. 海洋气象学报, 2020, 40(3): 60−76 DONG X G, ZHOU Q, LIU H B, et al. Analysis on spatio-temporal characteristics of summer extreme hot events in Shandong from 1961 to 2019[J]. Journal of Marine Meteorology, 2020, 40(3): 60−76
[32] 刘玄, 唐培军, 吴同帅, 等. 山东省极端气候指数变化特征研究[J]. 水利水运工程学报, 2022(2): 40−50 doi: 10.12170/20210722001 LIU X, TANG P J, WU T S, et al. Study on the characteristics of extreme climate indices in Shandong Province[J]. Hydro-Science and Engineering, 2022(2): 40−50 doi: 10.12170/20210722001
[33] 姜德娟, 李志, 王昆. 1961—2008年山东省极端温度事件时空特征分析[J]. 科技导报, 2011, 29(1): 30−35 JIANG D J, LI Z, WANG K. Temporal and spatial characteristics of extreme temperature events over Shandong Province during 1961–2008[J]. Science & Technology Review, 2011, 29(1): 30−35
-
期刊类型引用(0)
其他类型引用(1)
计量
- 文章访问数: 634
- HTML全文浏览量: 182
- PDF下载量: 47
- 被引次数: 1
