江西省早稻雨洗花灾害指标构建与灾损评估
构建早稻雨洗花灾害指标及适于早稻产量估算的灾损评估模型,对开展早稻雨洗花灾害监测、损失评估、灾害保险等具有重要意义.该文以江西省早稻为研究对象,利用1981-2015年14个水稻气象观测站逐日气象资料和农业气象观测资料,筛选出基于早稻抽穗扬花期间过程降水量、最大降水量、降水日数及实际产量的雨洗花灾害样本78个,在此基础上,利用相关分析、正态分布以及主成分回归法,建立了雨洗花灾害指标和灾损评估模型,并对其进行验证.结果表明:抽穗扬花期降水对雨洗花灾害形成有显著影响,其主要影响时段为抽穗扬花普遍期前后5d内,关键时段为抽穗扬花普遍期前后3d内.日降水量40 mm可作为早稻抽穗扬花期雨洗花灾害临界指标.以该指标为基础,统计日降水量不低于40 mm的降水日数及其对应的累积降水量,当累积降水量为40～170 mm时,为轻度雨洗花灾害,早稻一般减产小于15％,平均减产10％;当累积降水量不小于170mm时,为重度雨洗花灾害,早稻一般减产不低于15％,平均减产22％.指标验证结果与历史实际灾害发生情况有较好的一致性.雨洗花灾损评估模型检验结果表明:雨洗花年模拟产量与实际产量吻合度较高,平均相对模拟误差为4.3％,78.0％的资料相对误差在5％以内,可利用该模型对雨洗花年的早稻减产率进行模拟和预测.
早稻雨洗花灾害指标、灾损评估模型、主成分回归
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中国气象科学研究院科技发展基金2018KJ012;“十二五”国家科技支撑计划2012BAD20B02
2019-03-18（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）
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