南方地区双季晚稻寒露风危害研究综述*
2022-02-11宋忠华高文娟刘富来桑友伟黄晚华
宋忠华,高文娟,刘富来,解 娜,桑友伟,黄晚华
南方地区双季晚稻寒露风危害研究综述*
宋忠华1,2,高文娟1,刘富来2**,解 娜1,桑友伟1,黄晚华2
(1.中国气象局气象干部培训学院湖南分院,长沙 410125;2.气象防灾减灾湖南省重点实验室,长沙 410118)
寒露风是双季晚稻抽穗扬花期间,因低温造成抽穗扬花受阻、空壳率增加的一种灾害性天气。为了解寒露风研究现状、继承和完善寒露风研究成果并加以突破提供借鉴和参考,本文通过对有关寒露风文献的分析和梳理,总结了寒露风研究的主要成果。大气环流异常是引发大范围寒露风的根本原因,地形、地貌、海拔等因素能引起小范围寒露风。寒露风对晚稻的危害主要在抽穗开花期,其次是孕穗期。寒露风指标研究大多基于田间试验、气象要素模拟试验、生产实践以及历史数据、文献的分析,应用比较广泛的指标是“寒露风等级”和“水稻冷害评估技术规范”。寒露风预报以天气学方法较为常见、数理统计法不可或缺、神经网络等新方法的运用是一种趋势。在南方双季稻区,寒露风主要出现在9月中下旬或以后,在全球气候变暖背景下,寒露风初日呈推迟趋势、天数呈减少趋势,但存在连续多年提前和天数增加的案例。单点(站)观测、3S技术是寒露风监测常用的技术。合理安排晚稻播种期、选择耐低温品种、以水调温等多技术并举,对防御寒露风有较好效果。本文还针对寒露风研究存在的指标因子不全面、指标标准不统一、预测预报和监测评估精度达不到精细化服务的需求等主要问题,展望了未来研究的主要方向:深化寒露风多因子致灾机理及多气象要素指标研究,构建指标体系;利用大数据、人工智能等新技术,强化农业气象智能化精准预报技术研究;加强气象观测、卫星遥感及作物模型等相融合的精密监测评估技术研究;重视气候变化背景下的寒露风新规律研究;开展与气候变化及农业科技进步相适应的防灾减灾技术研究。
寒露风;中国南方;双季晚稻;进展;抽穗开花
20世纪50年代以来,中国进行了单季稻改双季稻、常规稻改杂交稻等栽培制度改革,扩大了长江中下游及华南地区双季稻种植面积[1−2]。双季稻的推广应用为充分利用气候资源、提高水稻产量提供了有效途径,但早稻营养生长期和晚稻生殖生长期低温问题也随之凸现。晚稻生殖生长期低温,主要指寒露风。晚稻一旦遭遇寒露风,就会造成产量损失。1966年闽北广大地区遭遇三次强降温影响,晚稻空壳率明显增加,局部地区甚至绝收[3];2018年广西全州县部分晚稻受寒露风危害,减产50%左右[4]。
寒露风研究起步于20世纪60年代,主要围绕南方双季稻展开,大致分为以下几个阶段:80年代以前,以寒露风危害时期、危害指标、大气环流形势、预报方法和防灾措施等[2]为主的多部门联合攻关阶段,取得了一系列阶段性成果;80−90年代,以寒露风预报研究[5−8]、指标研究[9−11]为主的成果提质阶段,研究成果进一步完善;21世纪00年代以来的以寒露风演变[12−13]、监测评估[14−15]、新方法应用[16−17]等为主的新领域起步阶段,研究领域和成果逐渐丰富。这些成果在寒露风防灾减灾中发挥了较好作用。近年来,在气候变暖[18]背景下,寒露风危害减弱,寒露风研究有弱化倾向,预报方法、防御技术等研究成果少见新的报道。目前存在指标因子不全面、标准不统一、预测预报和监测评估不精准等需要解决的问题。研究成果中也缺少综述性文献。本文基于中国知网平台[https://qxpt.cnki.net/],检索主题词“寒露风”,搜集篇名含有“寒露风”的文献及延伸的部分参考文献271篇,基本涵盖了最新的研究文献,有的因相关研究进展不大,文献年代较早,故不做引用。通过对这些文献的综合分析和系统梳理,从寒露风对晚稻的危害期、寒露风指标、寒露风发生的大气环流形势、寒露风预测预报方法、寒露风规律、寒露风监测与评估技术及防御技术等方面,归纳总结了取得的主要研究成果,指出了存在的主要问题,展望了未来的主要研究方向,以期为了解寒露风研究现状、继承和完善寒露风研究成果并加以突破提供借鉴和参考,为充分利用气候资源,指导水稻生产提供科学依据,保障粮食高产稳产和安全。
1 寒露风危害阶段和指标
1.1 危害阶段
双季晚稻生长经历夏秋两季,生殖生长期容易遭遇寒露风侵害。周广洽等对不同生殖生长阶段的水稻植株进行连续4d的室内低温(15.0℃)处理,再置于日平均气温不超过25.0℃的自然条件下直至成熟,考种结果表明:减数分裂期植株经低温处理后,包颈率达80%,空粒率达100%;始穗期植株经低温处理后,空粒率达35.0%~50.2%;开花期植株经低温处理后,空粒率达50.7%~65.4%[10]。说明水稻生殖生长阶段遇到寒露风,会显著影响幼穗分化、抽穗开花和灌浆结实,从而造成空粒率明显升高。这一结果与广西兴安县农业局中心推广站等[19]的试验结果一致。原因是水稻减数分裂期遭遇低温,造成颖花退化,花粉发育不良,失去授精能力,形成空粒,以及包颈等;抽穂开花期遭遇低温,抑制花粉粒的正常生长,开花数量减少,开花时间延迟,甚至全天不能开花,以及抽穗速度慢,结实受影响[20−21]。寒露风危害晚稻的阶段和程度,既与发育期对温度的敏感度有关,还与寒露风与发育期相遇几率有关。发育期对温度越敏感,受害越严重,发育期与寒露风相遇几率越大,越容易受危害。水稻幼穂分化期(抽穗前25~30d)、花粉母细胞减数分裂期(抽穗前10~15d)和抽穗开花期是对低温比较敏感的时期[2],在同一寒露风天气背景下,处于减数分裂期、含苞待抽穗、半抽穗、全抽穗的晚稻穗,空秕率依次降低[19]。表明花粉母细胞减数分裂期对寒露风低温最敏感,遭遇寒露风后,危害更大。从寒露风发生规律和晚稻发育进程看,寒露风高频时段主要在晚稻抽穗开花期,其次是孕穗期,幼穂分化期遭遇寒露风的几率很小[22−23]。
综上所述,寒露风对晚稻生殖生长的每个阶段都可能产生危害,以抽穗开花期为主,其次是孕穗期,幼穂分化期基本不受寒露风危害。因此,寒露风通常特指晚稻抽穗开花期低温,晚稻生育期推迟或寒露风发生特早的年份,也考虑其对孕穗的影响,晚稻灌浆成熟期低温,通常伴随阴雨,一般不归为寒露风。
1.2 寒露风指标
作物生长对环境温度有一定要求,环境温度过高或过低,都不利作物生长。就双季晚稻而言,当温度降低到某个阈值时,会产生寒露风危害。这个阈值,就是寒露风温度指标。除了温度要素,有的寒露风指标还包含其它要素。
寒露风指标研究的基本思路是根据温度等致灾因子和空壳率等受灾因子间的关系,结合受害程度,确定指标。文献[22]通过分析粳稻和籼稻不同品种空壳率与温度的关系指出,粳稻低温危害指标为5d平均气温为20~21℃,籼稻低温危害指标为5d平均气温为22~23℃;王立斌[10]根据花粉的萌发率、花粉管长度和过氧化物酶活性等表现指出,籼型杂交晚稻的临界温度指标是日平均气温连续3d以上≤22℃。
寒露风指标研究的方法很多,且大多基于田间试验和生产实践。钮福民等[24]根据田间试验和生产实践指出,晚稻抽穗开花期遇到连续4d以上日平均气温<20℃,或连续3d以上日平均气温<20℃、日最高气温<23℃,即受危害;韦相轩[9]根据试验资料和群众实践指出,桂北的寒露风标准是日平均气温≤20℃,持续≥3d,桂南的寒露风标准是日平均气温≤21℃,持续≥3d;裴诗焜[25]通过试验及平行观测发现,只要白天有一段时间温度较高,水稻就能安全开花受精,指出以3d日最高气温≤25℃为危害指标符合生产实际;苏荣瑞等[26]通过分期播(插)试验指出,寒露风指标为日平均气温连续3d或以上<22 ℃。也有利用气象要素实验室模拟实验,取得资料,进行统计分析求算指标,王尚明等[27]借助人工气候箱模拟自然气候,并结合田间试验,得到寒露风强度指标。还有利用历史产量资料和历史气象资料,通过统计分析,获取寒露风指标。文献[28]根据有关统计,将长江中下游地区和华南地区寒露风开始日期的标准分别定为日平均气温的5d滑动平均值<20.0℃和≤22.0℃;叶焕娥[11]通过分析“寒露风”年景与晚稻产量年景及气象产量的相关性,以花期日平均气温≤23℃且日最高气温≤26℃连续≥2d的持续天数为指标。有学者[29−32]在研究文献的基础上,制定了寒露风指标,其中应用比较广泛的是“寒露风等级”[30]气象行业标准(表1)和“水稻冷害评估技术规范”[31]气象行业标准(表2)。
综上分析,不同学者得到的寒露风指标有差异,主要表现在指标要素和要素值两个方面。原因可能是试验品种和研究方法的差异,也与水稻长势、抗灾能力和试验土壤、水温、管理措施等环境有关。总体上,寒露风指标平均气温阈值20~23℃,持续天数阈值2~6d;如考虑最高气温,则最高气温指标阈值25~26℃,持续2~3d。
表1 寒露风等级划分标准
Note: Tave is mean temperature in a day. DTmin≤17°C is days of daily minimum air temperature≤17°C(d).
表2 水稻障碍性冷害评估指标
2 寒露风发生的大气环流背景及预测预报
2.1 大气环流背景
寒露风是由于秋季冷空气南下造成降温引起的,冷空气南下的早晚、影响范围的大小与当时大气环流形势密切相关。2020年,湖南等长江中游地区出现了大范围寒露风天气,宋忠华等分析了2020年9月500hPa位势高度图(图1),发现寒露风发生时,东亚大槽位于120°E附近且振幅较明显,太平洋副热带高压强度偏弱,分裂为陆上高压单体和太平洋主体两部分,且副高西伸脊点位置较常年偏东。一般地,寒露风偏早年,欧洲中高纬度位势高度场为正距平区,亚洲地区为负距平区,亚欧地区距平场呈现西高东低形态,中高纬度经向环流加强,使东亚大槽加深,此时锋区偏南,西风带主槽位置偏西,中国处于槽后西北气流控制下;同时,西太平洋副热带高压强度偏弱,西伸脊点位置偏东,脊线位置大都在25°N以南。寒露风偏晚年,欧洲中高纬度位势高度场为负距平区,亚洲地区为正距平区,中纬度亚欧地区距平场呈现西低东高分布型,西风带环流较平直,西风带主槽位置偏东,东亚大槽不明显;同时,西太平洋副热带高压位置偏西,副高较常年偏强,副高脊线位置在25°N以北[24,28,33−34]。在华南沿海地区,台风活动对寒露风有推波助澜的作用。一是台风“吸引”冷空气南下,二是台风带来的降水,加剧了降温幅度[35]。1992年10月11日起影响广东惠州长达9d的严重寒露风及2011年9月30日−10月8日广西富川县等桂北严重寒露风,都与台风有关[36−37]。由此可见,寒露风的发生与大气环流形势密切相关,环流异常是引发寒露风的根本原因。因此,掌握寒露风发生的大气环流背景,能为预测预报打好基础。
图1 2020年9月500hPa位势高度场
注:虚线为1990−2020年太平洋副热带高压平均位置。
Note: The dotted line is the average position of the Pacific subtropical high from 1990 to 2020.
2.2 预测预报方法
寒露风预测预报研究的重点是围绕预报内容(寒露风出现日期或时段、寒露风天数、寒露风强度及范围等)开展预报方法的研究。
基于天气预报是寒露风预报常用方法。这种方法依据大气环流特征量与寒露风的关系,或者温度预报结论与寒露风指标的比对,开展寒露风预报。例如,当出现东北冷涡且环流形势满足一定条件时,24~72h内东北冷涡可引导冷空气南下,给广西带来中、强冷空气过程[38];用9−10月逐日气温预报,制作寒露风中期预报[39]等。
数理统计预报也是寒露风预报使用较多的方法。该方法利用统计工具,寻求形成寒露风的主要贡献因子,建立预报模型,或者根据寒露风的规律(周期)性,预测寒露风。张之克[5]根据寒露风轻重、干湿型年景及出现时段与春季倒春寒天气的对应关系,作了寒露风轻重、干湿年景及出现时段预报;段春锋等[40]利用线性回归、线性相关、逐步回归等方法,构建了基于前期物理因子的寒露风初日趋势预测模型;吴立等[41−42]采用相关性分析、逐步回归及因子膨化、转移概率等方法,建立了双季稻低温灾害发生等级预测模型和寒露风初日预测模型;甘一忠等[8,43]综合利用逐步回归分析和周期分析“优势互补”的特点,建立寒露风长期预报方程。灰色系统理论和模糊理论有处理“不清晰”信息的能力,在寒露风预报中也有应用[44−45]。有学者[6,46]将灰色系统理论与寒露风时间序列分析结合,建立寒露风预测模型。
神经网络是以模拟人脑神经系统的思维方式而建立的信息处理系统,具有较好的自学习功能及处理非线性问题的能力,该方法应用于气象预报,可以提高预报水平。林军[47]运用BP神经网络方法,建立玉林寒露风长期预报模式;覃卫坚等[16,48]采用粒子群−神经网络构建了预报精度好于逐步回归法的广西寒露风日数和开始期预测模型。
此外,谐波分析法[7]、REEP(天气事件概率回归估计)法[49]、点聚图法[50]、权重系数法[51]等在寒露风的预测预报中,都有较好效果。
综上所述,天气学方法在寒露风预报中较为常见,回归分析等数理统计法不可或缺,神经网络等新方法可以提高预报准确率。
3 寒露风发生规律和监测评估
3.1 寒露风发生规律
针对寒露风发生规律,有学者做了研究,揭示了所研究区域的基本特点。刘文英等[12,23,52−53]指出,江西省寒露风约10年9遇,以轻度和湿冷型为主,赣中发生频率高于赣北和赣南,轻度寒露风平均初日在9月下旬,中度寒露风平均初日在10月上旬,重度寒露风平均初日在10月10日后,西北部出现早,南部比北部出现迟,西部天数多,东部天数少,21世纪以来,寒露风初日每10年推迟1~2d,但江西永新县等少数地区的初日呈提前趋势。黄晚华等[54]研究了1961−2009年湖南省寒露风发生特征,指出湖南寒露风以湘南、湘东等平原和山区盆地风险最低,湘中丘陵地区风险次低,湘北部分平原地区和湘南局部丘陵山区风险较高,罗伯良等[55]分析了1961−2013年湖南寒露风发生频率和初日演变特征,指出湘北约3年2遇,湘中约2年1遇,湘南约5年2遇,寒露风初日平均在9月下旬中后期,湘北、湘中最早出现在9月上旬初,湘南最早出现在9月上旬末。苏荣瑞等[26]分析了1954−2011年江汉平原寒露风变化趋势与特征,指出江汉平原几乎每年都有寒露风发生,以中度寒露风和湿冷型寒露风为主,主要出现在9月中旬,其次是9月下旬;2000年以来,9月上旬遭遇寒露风天气过程风险加大。段春锋等[40]指出,1961−1990年,安徽寒露风平均初日沿江东部在9月26−27日、中部在9月27−28日、西部在9月29日−10月2日,江南出现在9月22−25日;1961−2013年,沿江和江南大部地区寒露风初日呈现推迟趋势,沿江西部有提前趋势,2010−2013年普遍连续偏早。李艳兰等[13]分析了广西1971−2015年寒露风的时空变化特征,指出广西大部地区寒露风初日呈推迟趋势,南部变化速率大于北部;大部地区寒露风日数呈减少趋势,南部减少速率大于北部。
寒露风是一种较大范围的灾害性天气,因地形、地貌、海拔等地理环境差异,还有“小气候”特点。高海拔地区寒露风比低海拔地区早,天数多[9],山区寒露风比平原早,持续期长[53,56],西部地区寒露风初日比东部早,频率也远高于东部[57]。
总的来看,南方晚稻主产区的寒露风发生频率较高、影响范围较广,主要发生时段在9月中下旬或以后,初日呈推迟趋势,持续天数呈减少趋势,这些趋势与全球气候变暖有关[12−13]。因研究者使用的资料年代、站点数量、温度指标及研究切入点差异,寒露风规律研究和结论各有侧重,有的结论年代较远(1994年),难以全面反映现状,今后需在统一指标和资料背景下开展寒露风新规律研究,才能整体上反映寒露风规律特点。
3.2 监测与评估技术
3.2.1 单点观测
早期的寒露风监测通过气象站温度等地面气象要素的观测,并依据观测结果与寒露风指标的比对或将观测数据代入寒露风监测评估模型,以点(站)代面,评判是否发生寒露风及其强度等级。例如,在晚稻抽穗开花期,观测到日平均气温连续5d<22℃,或连续4d<20℃时,就判定发生了重度寒露风。该方法实用性强、准确性高,一直沿用至今,但通常不做灾害损失的定量评价。
作物模拟模型的发展,为解决寒露风对晚稻损失的定量评估,提供了一种可能。田俊等[15]通过单点模拟试验,构建寒露风影响评估模型,定量评价江西省各市(县)晩稻寒露风发生程度及减产幅度。但单点模拟监测的不足是样本少[58],精度有限。
3.2.2 地理信息系统和遥感
地理信息系统(GIS)技术的发展,为寒露风监测评估提供了新的手段。该方法通过对气象要素的地理订正等,实现对“面”的监测和评估。何燕等[59]依托GIS技术和气温预报,结合水稻生长发育状况和寒露风指标,对广西寒露风发生发展及强度、范围进行实时监测预警。GIS技术在寒露风监测中的应用,突破了以点代面的局限,结果更精细、更接近实际,但GIS的气象要素估算精度有待提高。
遥感(RS)技术能较好地估算地面温度,结合植被订正,还可以获取植物种植面积和分布。该技术在干旱监测中的应用最为广泛[60],在寒露风监测评估中也有应用。陈燕丽等[61]利用中国陆面同化系统(CLDAS)气温产品,结合多源卫星数据库的水稻种植信息,参考寒露风灾害指标,动态监测广西晚稻受灾面积和寒露风灾害等级分布状况。RS技术能快速详细监测晚稻寒露风灾害等级分布状况,且精准度较高,但需解决云雨天气造成的遥感数据缺失[59]的缺陷。
为发挥GIS和RS的技术优势,殷剑敏等[14]应用地理信息系统,根据寒露风指标,并结合卫星遥感监测的晚稻种植分布,监测江西省寒露风受害面积和灾害分布;张丽文等[17]以中分辨率成像光谱仪(MODIS)资料和台站观测气温数据为基础,采用多元回归分析法和多源卫星时间融合−空间化台站气温插补法,结合水稻冷害监测温度指标及遥感提取水稻分布和面积,实现对湖北省典型冷害年“寒露风”分布及强度监测。GIS和RS结合,监测效果比单一技术有所改善,但种植面积的精准提取和气温估算精度仍有待提高。
3.2.3 多因子综合监测
以温度为监测因子,是当前寒露风监测评估的主流。有学者在利用多要素监测评估寒露风方面做了尝试。余丽萍等[62]采用主成分分析,建立多因子气象要素综合评价指标模型,评估双季晚稻抽穗期寒露风。说明采用合适的方法,通过对多气象要素监测,进而监测评估寒露风是可行的。
综上所述,寒露风监测评估研究逐步由单一方法向多方法、单一因子向多因子转变,监测评估范围由点到面,精度也不断提高,但仍有一些问题需要解决。
4 寒露风防御技术
4.1 根据安全齐穗期安排晚稻播种期
晚稻抽穗开花与寒露风相遇,是引起减产的主因。根据寒露风时间规律和晚稻安全齐穗期,合理安排晚稻播种期,80%的年份晚稻抽穗开花不会遭遇寒露风。例如,湖南湘中地区安全齐穗期为9月13日,常规高档优质稻在6月10日前播种,迟熟杂交组合在6月12日左右播种,中熟杂交组合应在6月20日左右播种,能基本保证晚稻高产稳产[63]。
4.2 选择耐低温品种,合理搭配早、晚稻熟性
影响水稻空壳率的因素,除气象条件外,也与品种等因素有关。曾其真等研究[64]表明,同一时期抽穗,不同品种的结实率差异很大,对温度较不敏感的耐低温品种,其遭遇寒露风后,结实率、产量表现好。
根据气象预测预报,合理搭配早、晚稻品种熟性,可以降低晚稻遭遇寒露风的风险。预计寒露风早或早稻生长季温度低的年份,可选择组合生育期(早稻天数+晚稻天数)短的搭配形式;预计露风寒晚或早稻生长季温度高的年份,选择组合生育期较长的搭配形式。
4.3 加强田间管理,多措并举
以水保温,改善农田气候。寒露风来临前灌水,由于水温比气温高且水的保温能力强,可以缓解田间降温,降低空壳率。寒露风前灌水,灌水的稻田泥温、穗部气温比不灌水的高,灌深水比灌浅水保温时间长[65],灌水的空壳率比不灌水的低,灌深水的空壳率比灌浅水的低[66]。
及时施肥,增强植株抗性。寒露风来临前、后施肥,增强植株抗低温能力,能减轻寒露风损失。寒露风前喷施磷酸二氢钾,增产可达14.04%[67]。遭受严重寒露风侵袭的晚稻施用“喷施宝”,与未使用“喷施宝”的相比,结实率高4.7%,千粒重重0.5g[68]。
化学调控,调节生长发育。合适的生长调节剂能调节水稻生长发育,对防御寒露风有较好的效果。寒露风前施用生长调节剂芸苔素内酯能延缓叶片衰老,延长叶片功能期,增加粒重[69],寒露风来临前施用“九二○”,能促进水稻上部茎节间伸长,减少包颈[64],能加快抽穗,使抽穗开花避开寒露风。
辅助授粉,增加受精率。水稻空壳形成主要是子粒未受精所致。开花期遭遇寒露风,用人工(竹竿拨动等)或机械(无人机等)辅助授粉,能增加授粉量和受精率,减少空壳。研究[70]表明,寒露风天气条件下,自然授粉的空粒率平均为34.5%,辅助授粉平均为14.1%。
5 存在问题和研究展望
(1)寒露风多因子致灾机理及多气象要素指标研究
寒露风影响晚稻的主要原因是低温,但发生寒露风时,通常伴随降水、寡照和大风,并加重危害程度,寒露风对晚稻的危害是多因子综合的结果。目前的寒露风指标主要考虑温度,有的也考虑降水[30]、湿度[20],但光照和风速等考虑不多。晚稻不同发育阶段对低温的敏感度有差别,现有寒露风指标未能区别对待。寒露风危害等级,主要考虑低温程度和持续天数。实际上,不同温度低于指标的幅度,对晚稻危害程度差异较大,并与持续时长交互影响有差异。黄晚华等[54]通过设置不同发生时段影响权重和不同低温程度作为当量冷积温进行探索,但有待试验验证。今后,需探究多因子致灾机理,结合因子贡献大小、低温幅度、持续时间以及发育阶段对致灾因子的敏感度,构建以温度因子为主、其它因子为辅且权重有别的隶属于不同生育期的多气象要素寒露风指标。
(2)寒露风农业气象智能精准预报技术研究
随着气象预报能力的提升,寒露风中、短期预报在防灾中的作用日益得到体现,但长期预报对水稻生产布局的指导未能有效发挥,根本原因在于预报的准确率。寒露风短期预报大多依据天气预报产品结合寒露风指标进行,对天气预报的依赖较强。利用大数据、人工智能等新技术,开展有别于天气预报(气候预测)的寒露风农业气象智能精准预报技术研究,很有必要。
(3)寒露风精密监测评估技术研究
包括3S技术在内的寒露风监测评估技术,对寒露风监测评估发挥了较好作用。但单一手段监测难以满足气象服务需求,传统方法与新技术结合是寒露风监测的趋势。与寒露风强度等级、影响范围相比,寒露风造成的产量损失更受关注,这也是寒露风研究需要解决的问题。因此,需要充分利用GIS的数据库优势、RS的成像优势、GPS(地理信息系统)的定位优势及探测不受气溶胶和降水的影响等技术优势,开展地面气象观测、3S技术及作物模型等融合的全时全域全要素寒露风精密监测评估技术研究。
(4)寒露风精细服务技术体系研究
寒露风精细服务技术是一项集灾前精准预评估技术、灾中跟踪评估技术、灾后快速评估技术等于一体的综合性技术,每个环节不能缺失。灾前精准预评估的重点是寒露风有无、分布、强度大小、可能产生的危害、晚稻种植分布等,指标研究、规律分析、精准预报技术等是预评估的技术基础。对寒露风强度、持续时间、致害范围等消长及晚稻发育期进行跟踪评估,离不开精密监测技术。灾后快速评估技术包括灾害损失评估、防御技术效益评价等技术。寒露风灾前和灾中评估相关技术的未来研究方向,本文及相关文献已有介绍,此处不再赘述。目前,寒露风灾害损失评估技术很少考虑栽培技术等对寒露风危害的消减或加重,难以精准客观评价寒露风造成的损失,防御技术投入产出效益的评估也缺少相应机制。因此,需加强寒露风灾损评估模型和防御措施效益模型构建等技术研究。
类似寒露风的水稻障碍性冷害不仅影响南方双季晚稻[71],也影响东北等地一季稻。寒露风对双季晚稻的影响机理与一季稻障碍性冷害影响机理[72−75]相似。因此,寒露风精细气象服务,亦可参考一季稻冷害研究成果。
当前,育种、栽培等农业科学技术取得了长足进步,而与之配套的寒露风防御新技术鲜见报道。开展与农业科技进步相适应的寒露风防灾减灾技术研究,对开展精细气象服务很有意义。
总之,全球气候变化将对未来农牧业产生长期的严重影响[18]。寒露风研究,应紧跟气候变化和农业科技进步,重视寒露风演变规律研究,采取新技术、新方法,探究多因子致灾机理,不断完善指标体系、预测预报方法、监测评估技术、防灾减灾技术等。
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SONG Zhong-hua1,2, GAO Wen-juan1, LIU Fu-lai2, XIE Na1, SANG You-wei1, HUANG Wan-hua
(1. China Meteorological Administration Training Centre Hunan Branch, Changsha 410125, China;2. Key Laboratory of Hunan Meteorological Disaster Prevention and Mitigation,Changsha 410118)
Cold dew wind is a disastrous weather during the heading and flowering stage of double-cropping late rice, which is blocked by low temperature and increases the empty shell rate.In order to understand the current situation of cold dew wind research, inherit and improve the research results of cold dew wind, and provide reference for making breakthroughs,authors summarizes the main results of the cold dew wind research after analysis and combing of the cold dew wind literature.Abnormal atmospheric circulation is the basic reason of large-scale cold dew wind. Factors such as topography and altitude can cause small-scale cold dew wind.The damage of cold dew wind to late rice is mainly at the heading and flowering stage, followed by the booting stage.Most researches on cold dew wind indicators are based on field experiments, meteorological element simulation experiments, production practices, historical data, and literature analysis.The most widely used indicators are "cold dew windgrade" and "technical specifications for evaluation of rice cold damage".The method of weather science is a common method for forecasting cold dew wind.Mathematical statistics are indispensable in weather forecasting, and the application of new methods such as neural networks is a trend in weather forecasting.In the southern double-cropping rice area, the cold dew wind mainly occurs in mid-to-late September or after. Under the global warming, the first day of the cold dew wind tends to be delayed and the number of days decreases, but there are some cases where the first day advances and the number of days increases.Single point (station) observation and 3S technology are commonly used for cold dew wind monitoring.Reasonable arrangement of late rice sowing date, selection of low temperature resistant varieties and water temperature regulation are effective in preventing cold dew wind.In view of the main problems existing in the study of cold dew wind, such as incomplete index factors, inconsistent index standards, and unable to achieve the required accuracies of prediction, monitoring and evaluation, the main research directions in the future are prospected: Deepening the study of multifactor disaster mechanism and multi meteorological element index of cold dew wind, and constructing the index system; Make use of new technologies such as big data and artificial intelligence to strengthen the research on intelligent and accurate forecasting technology of agrometeorology; Strengthening the research on precision monitoring and evaluation technology integrating meteorological observation, satellite remote sensing and crop model; Paying attention to the research on the new law of cold dew wind under climate change; Carrying out research on disaster prevention and reduction technologies suitable for climate change and agricultural scientific and technological progress.
Cold dew wind;Southern China; Double-cropping late rice; Progress; Heading and flowering
10.3969/j.issn.1000-6362.2022.01.004
宋忠华,高文娟,刘富来,等.南方地区双季晚稻寒露风危害研究综述[J].中国农业气象,2022,43(1):37-49
收稿日期:2021−06−18
国家科技支撑计划(2016YFD0300101-05)
通讯作者:刘富来,高级工程师,从事生态和农业气象研究和服务应用,E-mail:Liufl0126@126.com
宋忠华,E-mail:song4614815@163.com