简介:安徽省作为中国重要的农产品生产基地,其农业发展影响意义重大。通过分析旱涝灾害对农业发展的影响,为防灾减灾保护粮食安全提供参考依据。根据2005-2015年安徽省各地市旱涝灾害相关数据,计算安徽省受灾系数和胁迫指数,并运用ArcGIS标注农业胁迫指数的重心位置,以此分析旱涝灾害空间特征及其对农业胁迫的影响。结果表明:(1)安徽省旱涝灾害受灾率较高,旱灾平均受灾率高达13.19%,涝灾平均受灾率为11.31%。旱涝灾害受灾率的区域差异性较大,主要分布在淮北平原和江淮丘陵地区,而大别山区和皖南山区受灾率相对较小。(2)安徽省旱涝灾害对农业的胁迫指数空间分异明显,淮河以北地区、大别山区、皖南山区旱涝灾害胁迫指数相对较大,江淮地区和沿江以南地区受胁迫程度较轻。(3)2005-2015年,农业胁迫指数的重心集中在合肥和巢湖两市,除2007年、2009年、2013年之外集中于巢湖市,其他年份重心位置聚集在合肥市。安徽省粮食产量与农业胁迫指数显著负相关,根据胁迫指数测算阈值,划分为轻度(0.58~0.85)、中度(0.86~1.19)、重度(1.20~1.51)。(4)在不同尺度下,胁迫指数的阈值对旱涝灾害有比较稳定的反映。
简介:为了了解欧洲中期天气预报中心(EuropeanCentreforMediumrangeWeatherForecasts,ECMWF)数值模式对安徽地区降水预报的性能,提高订正技巧,本文应用风险评分(ThreatScore,TS)、预报偏差(BIAS)和去除随机事件后的公平T评分(EquitableThreatScore,ETS)及真实技巧评分(TrueSkillStatistic,TSS)等方法,对2012年1月至2015年3月安徽省ECMWF数值模式降水场预报资料进行检验。结果表明:ECMWF模式对安徽地区降水的预报性能总体较稳定,年际变化幅度较小。安徽省降水预报的ETS评分总体呈南高北低的空间分布特征,所有气象站降水均存在预报过度的现象。降水预报分级检验表明,小雨量级降水预报评分明显高于其他量级降水,但预报偏差较大,预报过度现象严重;ECMWF模式对72h时效内的暴雨量级降水预报技巧较小,对于72h时效后的暴雨量级降水基本没有预报能力。季节降水预报的检验表明,春季、秋季和冬季的48h时效内晴雨预报的准确率为88%以上,订正空间较小;夏季各时效及春季、秋季和冬季168h时效以上降水预报的空报率超过60%,可以适度订正;秋季较其他季节降水预报的漏报率略高,尤其是120h时效以上降水的预报需关注。四季均存在降水预报过度的现象,尤以夏季最突出。ECMWF模式对安徽省降水量为01—07mm的格点降水预报空报率较高,订正后可以明显提升预报技巧,但增加了一定漏报风险。
简介:利用1981—2010年安徽省61个站的逐日风速资料,结合卫星遥感台站分类方法,统计分析了城市化进程对年、季节平均风速、最大风速和小风日数的影响和贡献。结果表明:(1)近30年安徽省年、季节平均风速和最大风速呈显著减少趋势,小风日数呈显著增加趋势。城市站的变化速率明显大于乡村站,郊区站基本介于二者之间。(2)2000年开始安徽省城市化进程加快,导致城市站与乡村站平均风速及小风日数距平的差异有明显增大趋势。(3)城市站与乡村站年平均风速的趋势系数之差为-0.10(m/s)/10a,城市化对年平均风速减弱的贡献率为40.0%,春季更明显;城市站与乡村站年小风日数的趋势系数之差为15.58d/10a,城市化对年小风日数增多的贡献率为46.9%,秋、冬季更明显;城市化对年最大风速的影响不明显。
简介:利用卫星遥感资料对安徽省46个台站进行分类,统计分析了城市站、郊区站和乡村站1961—2010年的极端气温指数的年和季节的变化趋势及其受城市化的影响和贡献。结果表明:1)近50年来,除最高气温年极大值外,其他气温年极值都有明显上升趋势,以最低温度极小值最显著;暖日、暖夜天数呈增加趋势,而冷日、冷夜天数呈减少趋势,其中暖夜和冷夜变化趋势更明显;各极端指数的变化趋势总体均表现为城市站较乡村站更显著,郊区站介于两者之间。2)城市站最高气温极大值、最低气温极大值和最低气温极小值因城市化造成的增温分别为0.144、0.184和0.161℃/10a,增温贡献率分别达100.0%、58.8%和21.6%,但城市化对最高气温极小值影响较弱;季节尺度的城市化影响基本都造成增温,春、秋季更明显,而增温贡献率以春、夏季更明显,冬季最小或不显著。3)城市化效应使暖日和暖夜天数增加、冷夜天数减少的趋势更加显著,城市化影响贡献率都在40%以上;暖日、暖夜和冷夜天数的城市化影响贡献率都在冬季最小或不显著。