冬小麥、油菜澇漬等級(jí)

1、QXICS07.060A47 備案號(hào)：中華人民共和國(guó)氣象行業(yè)標(biāo)準(zhǔn)QX/T xxxxxxxx冬小麥、油菜澇漬等級(jí)Grade of Waterlogging for Winter Wheat and Rape（征求意見(jiàn)稿）XXXX-XX-XXXXX-XX-XX發(fā)布中國(guó)氣象局發(fā)布目 次 TOC o 1-5 h z 前言II引言III HYPERLINK l bookmark13 o Current Document 1范圍1 HYPERLINK l bookmark16 o Current Document 2規(guī)范性引用文件1 HYPERLINK l bookmark19 o Current Doc

2、ument 3術(shù)語(yǔ)和定義1 HYPERLINK l bookmark65 o Current Document 4冬小麥、油菜澇漬的致災(zāi)因子及其量值計(jì)算 2 HYPERLINK l bookmark71 o Current Document 5冬小麥、油菜減產(chǎn)率計(jì)算3 HYPERLINK l bookmark74 o Current Document 6冬小麥、油菜澇漬等級(jí)3（資料性附錄）作物趨勢(shì)產(chǎn)量計(jì)算方法 4 HYPERLINK l bookmark77 o Current Document A.1作物實(shí)際產(chǎn)量的分解 4 HYPERLINK l bookmark80 o Current D

3、ocument A.2作物趨勢(shì)產(chǎn)量的模擬4 HYPERLINK l bookmark83 o Current Document A.3作物趨勢(shì)產(chǎn)量的直線滑動(dòng)平均模擬5 HYPERLINK l bookmark92 o Current Document 參考文獻(xiàn)6刖言本標(biāo)準(zhǔn)為推薦性標(biāo)準(zhǔn)；本標(biāo)準(zhǔn)由中國(guó)氣象局提出；本標(biāo)準(zhǔn)由中國(guó)氣象局政策法規(guī)司歸口；本標(biāo)準(zhǔn)由中國(guó)氣象科學(xué)研究院負(fù)責(zé)起草，安徽省氣象科學(xué)研究所參加;本標(biāo)準(zhǔn)主要起草人：霍治國(guó)、盛紹學(xué)、柏秦鳳；本標(biāo)準(zhǔn)為首次發(fā)布。澇漬是僅次于旱災(zāi)的一種重要農(nóng)業(yè)氣象災(zāi)害。從公元前206年至1949年間，有1092年發(fā)生了較大的 洪澇災(zāi)害，平均每2年1次。1950年

4、以來(lái)，我國(guó)平均每年洪澇受災(zāi)面積約733.3萬(wàn)公頃，成災(zāi)面積407萬(wàn)公 頃，約占全國(guó)耕地面積的4%。我國(guó)東部是洪澇、澇漬發(fā)生較多的地區(qū)，占全國(guó)受災(zāi)面積3/4以上。冬小 麥、油菜澇漬是我國(guó)東部地區(qū)的主要農(nóng)業(yè)氣象災(zāi)害之一，常造成冬小麥、油菜減產(chǎn)或品質(zhì)降低。目前各 地在進(jìn)行冬小麥、油菜澇漬監(jiān)測(cè)、評(píng)估時(shí)，選擇的致災(zāi)因子、采用的計(jì)算方法、確定的等級(jí)指標(biāo)差異很 大，無(wú)法進(jìn)行時(shí)空比較。不利于國(guó)家農(nóng)業(yè)防災(zāi)減災(zāi)、農(nóng)業(yè)結(jié)構(gòu)調(diào)整以及農(nóng)業(yè)救災(zāi)對(duì)策的制定和實(shí)施。因 此，為客觀、定量地評(píng)估冬小麥、油菜澇漬的等級(jí)及其對(duì)產(chǎn)量的影響，編制本標(biāo)準(zhǔn)，旨在規(guī)范全國(guó)或區(qū) 域的、具有空間和時(shí)間可比較性的冬小麥、油菜澇漬等級(jí)標(biāo)準(zhǔn)，使冬小麥、

5、油菜澇漬監(jiān)測(cè)、評(píng)估業(yè)務(wù)規(guī) 范化、標(biāo)準(zhǔn)化。為國(guó)家農(nóng)業(yè)防災(zāi)減災(zāi)，特別是有針對(duì)性地進(jìn)行農(nóng)業(yè)氣象災(zāi)害的監(jiān)測(cè)、預(yù)警、評(píng)估和防御， 以及制定救災(zāi)政策、措施，調(diào)整農(nóng)業(yè)布局和結(jié)構(gòu)等提供科學(xué)依據(jù)。本標(biāo)準(zhǔn)依據(jù)目前的最新研究成果，選取降水量、降水日數(shù)、日照時(shí)數(shù)為冬小麥、油菜澇漬的致災(zāi)因 子。綜合考慮降水量、雨日和日照的作用，采用相對(duì)變化指標(biāo)，構(gòu)建冬小麥、油菜澇漬指數(shù)，以澇漬指 數(shù)為基礎(chǔ)，將冬小麥、油菜澇漬分為輕度、中度、重度三個(gè)等級(jí)。冬小麥、油菜澇漬等級(jí)1范圍本標(biāo)準(zhǔn)規(guī)定了冬小麥、油菜澇漬的定義，表征指標(biāo)及其計(jì)算方法、等級(jí)劃分、等級(jí)命名、使用方法。本標(biāo)準(zhǔn)適用于我國(guó)南方地區(qū)（秦嶺-淮河沿線及以南）對(duì)冬小麥、油菜澇漬的調(diào)

6、查、統(tǒng)計(jì)、預(yù)警、 評(píng)估和發(fā)布。2規(guī)范性引用文件下列文件中的條款通過(guò)本標(biāo)準(zhǔn)的引用而成為本標(biāo)準(zhǔn)的條款。凡是注日期的引用文件，其隨后所有的 修改單（不包括勘誤的內(nèi)容）或修訂版均不適用于本標(biāo)準(zhǔn)，然而，鼓勵(lì)根據(jù)本標(biāo)準(zhǔn)達(dá)成協(xié)議的各方研究 是否可使用這些文件的最新版本。凡是不注日期的引用文件，其最新版本適用于本標(biāo)準(zhǔn)。3術(shù)語(yǔ)和定義下列術(shù)語(yǔ)和定義適用于本標(biāo)準(zhǔn)。氣溫 Air Temperature表示空氣冷熱程度的物理量稱(chēng)為“空氣溫度”，簡(jiǎn)稱(chēng)“氣溫”。本標(biāo)準(zhǔn)中氣溫用攝氏度（C）表示， 取1位小數(shù)，0C以下為負(fù)值。我國(guó)氣象臺(tái)（站）一般所指的氣溫，是百葉箱中離地面約.5m高處的溫度 表或溫度計(jì)測(cè)得的空氣溫度。它基本上

7、代表了當(dāng)?shù)氐臍鉁?。降水?Precipitation從天空降落到地面上的液態(tài)或固態(tài)（經(jīng)融化后）水，未經(jīng)蒸發(fā)、滲透、流失，而在水平面上積聚的 深度。降水量以mm為單位，氣象觀測(cè)中取一位小數(shù)。降水量一般用雨量筒測(cè)定，所以降水量中可能包含 少量的露、霜和淞等。氣象學(xué)中常用年、月、日、12小時(shí)、6小時(shí)甚至1小時(shí)的降水量。液態(tài)降水量稱(chēng)為 雨量，有時(shí)兩者也作為同義詞。單位時(shí)間的降水量稱(chēng)為降水強(qiáng)度，常用mm/h或mm/min為單位。單位時(shí)間 的雨量稱(chēng)為雨強(qiáng)。降水量等級(jí) Graduation of precipitation根據(jù)24小時(shí)（0808h）降水量劃分的等級(jí)。一般分為7級(jí)。如下表所列：24小時(shí)雨量（m

8、m）200等級(jí)微量小雨中雨大雨暴雨大暴雨特大暴雨3.4 降水日 Precipitation day日降水量（或夾有霧、露、霜量）等于或大于0.1mm時(shí)為一個(gè)降水日。日照 Sunshine太陽(yáng)光的直接照射。通常以太陽(yáng)圓面中心出現(xiàn)在東方地平線起至到達(dá)西方地平線止有直射光線照射 在地表面上的時(shí)間來(lái)度量。單位為小時(shí)，取一位小數(shù)。地球上任一地點(diǎn)日照時(shí)間的長(zhǎng)短，主要決定于地 理緯度和太陽(yáng)赤緯?？赡苋照諘r(shí)數(shù) Maximum sunshine duration一日（月、年）中，最大可能的日照時(shí)數(shù)。它決定于一地的緯度和季節(jié)?？赏ㄟ^(guò)地面氣象觀測(cè)常用 表查算求得。日照時(shí)數(shù) Sunshine duration也稱(chēng)日照

9、時(shí)間。太陽(yáng)在一地實(shí)際照射地面的時(shí)數(shù)（地面觀測(cè)地點(diǎn)受到太陽(yáng)直接輻射輻照度等于和大 于120Wm-的累計(jì)時(shí)間）。以小時(shí)為單位，取一位小數(shù)。日照百分率 Sunshine percentage一定時(shí)間內(nèi)測(cè)站實(shí)際日照時(shí)數(shù)與當(dāng)?shù)氐目赡苋照諘r(shí)數(shù)之比，單位為%。日照百分率愈小，表明當(dāng)?shù)?的陰天愈多，光照愈短；愈大則表明當(dāng)?shù)氐那缣煊?，光照愈長(zhǎng)。田間持水量 Field capacity在地下水埋藏較深的條件下，土壤中所能保持的毛管懸著水的最大量。當(dāng)土壤含水量高于田間持水 量時(shí)，土壤中開(kāi)始出現(xiàn)重力水，大孔隙充水，缺少空氣，作物根部環(huán)境條件惡化。澇漬 Waterlogging又稱(chēng)漬害、瀝澇。土壤水處于過(guò)濕或飽和狀態(tài)

10、，造成植株生育不良、產(chǎn)量下降的一種農(nóng)業(yè)氣象災(zāi)害。 雨水過(guò)多，地下水位過(guò)高，以及水澇后排水不良等，都能形成澇漬。主要發(fā)生在長(zhǎng)江中下游及華南、西 南等地。是南方小麥、油菜產(chǎn)區(qū)的重要災(zāi)害。減產(chǎn)率 Yield reduction rate某年的冬小麥、油菜實(shí)際產(chǎn)量與其趨勢(shì)產(chǎn)量的差占趨勢(shì)產(chǎn)量的百分比的負(fù)值。單位為%。4冬小麥、油菜澇漬的致災(zāi)因子及其量值計(jì)算選取降水量、降水日數(shù)、日照時(shí)數(shù)為冬小麥、油菜澇漬的致災(zāi)因子。綜合考慮降水量、雨日和日照 的作用，構(gòu)建冬小麥、油菜澇漬指數(shù)（Qw），計(jì)算公式如下：Qw = a + a a （1）Kx2 D 3 max式（1）中，Qw為澇漬指數(shù)；R為旬降水量，人皿*為多年

11、旬最大降水量，單位均為mm； Rd為旬降水 日數(shù)，D為旬天數(shù)，單位均為d； S為旬日照時(shí)數(shù)，七悠為旬可能日照時(shí)數(shù)，單位均為小時(shí)。a1、氣、氣分別為降水量、雨日和日照時(shí)數(shù)對(duì)澇漬災(zāi)害形成的影響系數(shù)，可依據(jù)當(dāng)?shù)貪碀n對(duì)冬小麥、 油菜產(chǎn)量的影響情況確定，參考取值：a1%1，氣為0.751,氣為0.500.75。5冬小麥、油菜減產(chǎn)率計(jì)算采用逐年的冬小麥、油菜實(shí)際產(chǎn)量偏離其趨勢(shì)產(chǎn)量的相對(duì)氣象產(chǎn)量的負(fù)值。計(jì)算公式為:t x 100%(yV.(2)式中，y為冬小麥、油菜減產(chǎn)率，單位為%; y為冬小麥、油菜實(shí)際產(chǎn)量、yt為對(duì)應(yīng)的趨勢(shì)產(chǎn)量，單 位均為kg/hm2。趨勢(shì)產(chǎn)量的計(jì)算參見(jiàn)附錄。6冬小麥、油菜澇漬等級(jí)依據(jù)冬

12、小麥、油菜的逐旬澇漬指數(shù)和減產(chǎn)率，確定冬小麥、油菜澇漬等級(jí)指標(biāo)；將冬小麥、油菜澇 漬分為輕度、中度、重度三級(jí)。表1冬小麥、油菜澇漬等級(jí)指標(biāo)作物種類(lèi)生育期發(fā)生時(shí)間致災(zāi)等級(jí)輕度中度重度冬 小 麥播種期10月2旬平均Qw 30.82旬平均Qw 31.0_冬前苗期1112月3旬平均Qw 30.7_越冬期12月連續(xù)2旬Qw 31.0_拔節(jié)期3月連續(xù)2旬Qw 30.8，其 中有1旬Qw 31.0連續(xù)2旬Qw 31.1，其 中有1旬Qw 31.3_孕穗期4月上中 旬連續(xù)2旬3 0.8，其中 有 1旬 Qw 31.0連續(xù)2旬Qw 30.9，其 中有1旬Qw 31.2連續(xù)2旬Qw 31.2， 其中有1旬Qw 3

13、 1.4抽穗灌漿 期4月下5 月中旬連續(xù)2旬Qw 3 0.8或1 旬 Qw 31.02旬平均Qw 31.0，其 中有1旬Qw 31.22旬平均Qw 31.2， 其中有1旬Qw 3 1.4油菜播種期10月2旬平均Qw 30.82旬平均Qw 30.9，-冬前苗期1112月2旬平均Qw 30.9_越冬期12月上 旬2旬平均Qw 30.9_-抽苔期3月中下 旬旬 Qw 31.0旬 Qw 31.2-開(kāi)花期3月2旬平均Qw 30.92旬平均Qw 31.22旬平均Qw 31.4灌漿期45月上 旬2旬平均Qw 30.82旬平均Qw 31.02旬平均Qw 31.3減產(chǎn)率（%）51010 2020（資料性附錄）作

14、物趨勢(shì)產(chǎn)量計(jì)算方法A.1作物實(shí)際產(chǎn)量的分解農(nóng)作物的最終產(chǎn)量是在各種自然因素和非自然因素的綜合影響下形成的。影響作物最終產(chǎn)量形成的 因素很多，相互間的關(guān)系極其復(fù)雜，很難用定量的量化關(guān)系進(jìn)行表征。到目前為止，國(guó)內(nèi)外研究者大都 將這些因素按影響的性質(zhì)和時(shí)間尺度劃分為農(nóng)業(yè)技術(shù)措施、氣象條件和隨機(jī)“噪聲”三大類(lèi)。其中農(nóng)業(yè) 技術(shù)措施類(lèi)包括施肥、經(jīng)營(yíng)管理、病蟲(chóng)害控制、品種改良以及其它增產(chǎn)措施等，它反映了一定歷史時(shí)期 的社會(huì)經(jīng)濟(jì)技術(shù)發(fā)展水平；相應(yīng)的產(chǎn)量分量稱(chēng)為時(shí)間技術(shù)趨勢(shì)產(chǎn)量，簡(jiǎn)稱(chēng)趨勢(shì)產(chǎn)量。氣象條件類(lèi)是指由 于年際間氣象條件的差異造成作物產(chǎn)量的波動(dòng)，相應(yīng)的產(chǎn)量分量稱(chēng)為氣象產(chǎn)量。在隨機(jī)“噪聲”類(lèi)里， 除了一般統(tǒng)

15、計(jì)所產(chǎn)生的隨機(jī)誤差外，還包括那些在具體計(jì)算模式中，前兩類(lèi)因素項(xiàng)里所沒(méi)有考慮到的其 它偶然因素，諸如社會(huì)經(jīng)濟(jì)變革等因素，它們對(duì)產(chǎn)量的影響基本上沒(méi)有規(guī)律可循；相應(yīng)的產(chǎn)量分量稱(chēng)為 隨機(jī)產(chǎn)量。與上述分析相對(duì)應(yīng)，農(nóng)作物產(chǎn)量可以分解為趨勢(shì)產(chǎn)量、氣象產(chǎn)量和隨機(jī)產(chǎn)量三部分。本標(biāo)準(zhǔn)中冬小麥、油菜實(shí)際產(chǎn)量可分解為：j y + y +Av （1）式中：y :為作物的實(shí)際產(chǎn)量，單位為kg/hm2；七：為作物的趨勢(shì)產(chǎn)量，單位為kg/hm2；y/為作物產(chǎn)量的氣象分量，又稱(chēng)為氣象產(chǎn)量，單位為kg/hm2；y：為作物產(chǎn)量的隨機(jī)分量，單位為kg/hm2。由于各地影響作物增、減產(chǎn)的偶然因素并不經(jīng)常發(fā)生，而且局地性的偶然因素的影響

16、也不太大，因 此在實(shí)際產(chǎn)量的分解計(jì)算中，一般假定Ay可以忽略不計(jì)。因此，公式（1）可簡(jiǎn)化為：y y + y （2）A.2作物趨勢(shì)產(chǎn)量的模擬一般情況下，尤其是在大范圍的農(nóng)業(yè)生產(chǎn)中，農(nóng)業(yè)技術(shù)措施對(duì)作物產(chǎn)量的影響在時(shí)間序列上是一個(gè) 變化比較平緩的過(guò)程。相鄰兩年間的產(chǎn)量一般不會(huì)因農(nóng)業(yè)技術(shù)措施的變化而發(fā)生劇增或銳減。一項(xiàng)農(nóng)業(yè) 技術(shù)措施的變革往往是逐漸發(fā)生、擴(kuò)大（推廣），并且持續(xù)多年方得以完成。因此，在具體處理時(shí)，通 常把年序或其它時(shí)間參數(shù)簡(jiǎn)單地作為“自變量”，而以種種函數(shù)關(guān)系去逼近模擬農(nóng)業(yè)技術(shù)措施這類(lèi)穩(wěn)定 的非自然因素對(duì)作物產(chǎn)量的影響。通稱(chēng)為時(shí)間趨勢(shì)產(chǎn)量或技術(shù)趨勢(shì)產(chǎn)量，簡(jiǎn)稱(chēng)為趨勢(shì)產(chǎn)量。實(shí)際上，在 天氣-

17、產(chǎn)量統(tǒng)計(jì)模式中，趨勢(shì)產(chǎn)量代表氣象產(chǎn)量模擬所用因素以外的所有非自然與自然因素對(duì)產(chǎn)量貢獻(xiàn) 的總和，也就是除農(nóng)業(yè)技術(shù)措施的影響外，還包括其它對(duì)產(chǎn)量有類(lèi)似于農(nóng)業(yè)技術(shù)措施那樣起作用的所有 自然與非自然因素的影響。換言之，它是產(chǎn)量歷史演變曲線中的長(zhǎng)周期（或低頻）波動(dòng)部分。A.3作物趨勢(shì)產(chǎn)量的直線滑動(dòng)平均模擬這是一種線性回歸模型與滑動(dòng)平均相結(jié)合的模擬方法，它將作物產(chǎn)量的時(shí)間序列在某個(gè)階段內(nèi)的變 化看作線性函數(shù)，呈一直線。隨著階段的連續(xù)滑動(dòng)，直線不斷變換位置，后延滑動(dòng)，從而反映產(chǎn)量歷史 演變趨勢(shì)變化。依次求取各階段內(nèi)的直線回歸模型。而各時(shí)間點(diǎn)上各直線滑動(dòng)回歸模擬值的平均，即為 其趨勢(shì)產(chǎn)量。若某階段的線性趨勢(shì)方程為：y a + b t （3）式中：i=n-K+1，為方程個(gè)數(shù)；K：為滑動(dòng)步長(zhǎng)；n：為樣本序列個(gè)數(shù)；t：為時(shí)間序號(hào)。當(dāng)i=1 時(shí)，t=1,2,3,.,K當(dāng)i=2時(shí)，t=2,3,4, .,K+1當(dāng)i=n-K+1時(shí)，t=n-K+1,n-K+2,n-K+3, .,n計(jì)算每個(gè)方程在t點(diǎn)上的函數(shù)值yi（t），這樣每個(gè)t點(diǎn)上分別有q個(gè)函數(shù)值，q的多少與n、K有關(guān)。當(dāng) K n/2，則 q=1,2,3, .,n-K+1, .,n-K+1, .,3,2,1； q連續(xù)為n-K+1的個(gè)數(shù)等于2K-n。然后再求算每個(gè)t點(diǎn)上q個(gè)函數(shù) 值的平均值：y.（t）=J_U y.（t）（j=1,2