冬小麥、油菜澇漬等級

1、QXICS07.060A47 備案號：中華人民共和國氣象行業(yè)標準QX/T xxxxxxxx冬小麥、油菜澇漬等級Grade of Waterlogging for Winter Wheat and Rape（征求意見稿）XXXX-XX-XXXXX-XX-XX發(fā)布中國氣象局發(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)語和定義1 HYPERLINK l bookmark65 o Current Document 4冬小麥、油菜澇漬的致災因子及其量值計算 2 HYPERLINK l bookmark71 o Current Document 5冬小麥、油菜減產(chǎn)率計算3 HYPERLINK l bookmark74 o Current Document 6冬小麥、油菜澇漬等級3（資料性附錄）作物趨勢產(chǎn)量計算方法 4 HYPERLINK l bookmark77 o Current Document A.1作物實際產(chǎn)量的分解 4 HYPERLINK l bookmark80 o Current D

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

4、以來，我國平均每年洪澇受災面積約733.3萬公頃，成災面積407萬公 頃，約占全國耕地面積的4%。我國東部是洪澇、澇漬發(fā)生較多的地區(qū)，占全國受災面積3/4以上。冬小 麥、油菜澇漬是我國東部地區(qū)的主要農(nóng)業(yè)氣象災害之一，常造成冬小麥、油菜減產(chǎn)或品質(zhì)降低。目前各 地在進行冬小麥、油菜澇漬監(jiān)測、評估時，選擇的致災因子、采用的計算方法、確定的等級指標差異很 大，無法進行時空比較。不利于國家農(nóng)業(yè)防災減災、農(nóng)業(yè)結(jié)構(gòu)調(diào)整以及農(nóng)業(yè)救災對策的制定和實施。因 此，為客觀、定量地評估冬小麥、油菜澇漬的等級及其對產(chǎn)量的影響，編制本標準，旨在規(guī)范全國或區(qū) 域的、具有空間和時間可比較性的冬小麥、油菜澇漬等級標準，使冬小麥、

5、油菜澇漬監(jiān)測、評估業(yè)務規(guī) 范化、標準化。為國家農(nóng)業(yè)防災減災，特別是有針對性地進行農(nóng)業(yè)氣象災害的監(jiān)測、預警、評估和防御， 以及制定救災政策、措施，調(diào)整農(nóng)業(yè)布局和結(jié)構(gòu)等提供科學依據(jù)。本標準依據(jù)目前的最新研究成果，選取降水量、降水日數(shù)、日照時數(shù)為冬小麥、油菜澇漬的致災因 子。綜合考慮降水量、雨日和日照的作用，采用相對變化指標，構(gòu)建冬小麥、油菜澇漬指數(shù)，以澇漬指 數(shù)為基礎，將冬小麥、油菜澇漬分為輕度、中度、重度三個等級。冬小麥、油菜澇漬等級1范圍本標準規(guī)定了冬小麥、油菜澇漬的定義，表征指標及其計算方法、等級劃分、等級命名、使用方法。本標準適用于我國南方地區(qū)（秦嶺-淮河沿線及以南）對冬小麥、油菜澇漬的調(diào)

6、查、統(tǒng)計、預警、 評估和發(fā)布。2規(guī)范性引用文件下列文件中的條款通過本標準的引用而成為本標準的條款。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準，然而，鼓勵根據(jù)本標準達成協(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準。3術(shù)語和定義下列術(shù)語和定義適用于本標準。氣溫 Air Temperature表示空氣冷熱程度的物理量稱為“空氣溫度”，簡稱“氣溫”。本標準中氣溫用攝氏度（C）表示， 取1位小數(shù)，0C以下為負值。我國氣象臺（站）一般所指的氣溫，是百葉箱中離地面約.5m高處的溫度 表或溫度計測得的空氣溫度。它基本上

7、代表了當?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，氣象觀測中取一位小數(shù)。降水量一般用雨量筒測定，所以降水量中可能包含 少量的露、霜和淞等。氣象學中常用年、月、日、12小時、6小時甚至1小時的降水量。液態(tài)降水量稱為 雨量，有時兩者也作為同義詞。單位時間的降水量稱為降水強度，常用mm/h或mm/min為單位。單位時間 的雨量稱為雨強。降水量等級 Graduation of precipitation根據(jù)24小時（0808h）降水量劃分的等級。一般分為7級。如下表所列：24小時雨量（m

8、m）200等級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時為一個降水日。日照 Sunshine太陽光的直接照射。通常以太陽圓面中心出現(xiàn)在東方地平線起至到達西方地平線止有直射光線照射 在地表面上的時間來度量。單位為小時，取一位小數(shù)。地球上任一地點日照時間的長短，主要決定于地 理緯度和太陽赤緯?？赡苋照諘r數(shù) Maximum sunshine duration一日（月、年）中，最大可能的日照時數(shù)。它決定于一地的緯度和季節(jié)?？赏ㄟ^地面氣象觀測常用 表查算求得。日照時數(shù) Sunshine duration也稱日照

9、時間。太陽在一地實際照射地面的時數(shù)（地面觀測地點受到太陽直接輻射輻照度等于和大 于120Wm-的累計時間）。以小時為單位，取一位小數(shù)。日照百分率 Sunshine percentage一定時間內(nèi)測站實際日照時數(shù)與當?shù)氐目赡苋照諘r數(shù)之比，單位為%。日照百分率愈小，表明當?shù)?的陰天愈多，光照愈短；愈大則表明當?shù)氐那缣煊啵庹沼L。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。當土壤含水量高于田間持水 量時，土壤中開始出現(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又稱漬害、瀝澇。土壤水處于過濕或飽和狀態(tài)

10、，造成植株生育不良、產(chǎn)量下降的一種農(nóng)業(yè)氣象災害。 雨水過多，地下水位過高，以及水澇后排水不良等，都能形成澇漬。主要發(fā)生在長江中下游及華南、西 南等地。是南方小麥、油菜產(chǎn)區(qū)的重要災害。減產(chǎn)率 Yield reduction rate某年的冬小麥、油菜實際產(chǎn)量與其趨勢產(chǎn)量的差占趨勢產(chǎn)量的百分比的負值。單位為%。4冬小麥、油菜澇漬的致災因子及其量值計算選取降水量、降水日數(shù)、日照時數(shù)為冬小麥、油菜澇漬的致災因子。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為旬日照時數(shù)，七悠為旬可能日照時數(shù)，單位均為小時。a1、氣、氣分別為降水量、雨日和日照時數(shù)對澇漬災害形成的影響系數(shù)，可依據(jù)當?shù)貪碀n對冬小麥、 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)率計算采用逐年的冬小麥、油菜實際產(chǎn)量偏離其趨勢產(chǎn)量的相對氣象產(chǎn)量的負值。計算公式為: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、油菜實際產(chǎn)量、yt為對應的趨勢產(chǎn)量，單 位均為kg/hm2。趨勢產(chǎn)量的計算參見附錄。6冬小麥、油菜澇漬等級依據(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、油菜澇漬等級指標；將冬小麥、油菜澇 漬分為輕度、中度、重度三級。表1冬小麥、油菜澇漬等級指標作物種類生育期發(fā)生時間致災等級輕度中度重度冬 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、物趨勢產(chǎn)量計算方法A.1作物實際產(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)系極其復雜，很難用定量的量化關(guān)系進行表征。到目前為止，國內(nèi)外研究者大都 將這些因素按影響的性質(zhì)和時間尺度劃分為農(nóng)業(yè)技術(shù)措施、氣象條件和隨機“噪聲”三大類。其中農(nóng)業(yè) 技術(shù)措施類包括施肥、經(jīng)營管理、病蟲害控制、品種改良以及其它增產(chǎn)措施等，它反映了一定歷史時期 的社會經(jīng)濟技術(shù)發(fā)展水平；相應的產(chǎn)量分量稱為時間技術(shù)趨勢產(chǎn)量，簡稱趨勢產(chǎn)量。氣象條件類是指由 于年際間氣象條件的差異造成作物產(chǎn)量的波動，相應的產(chǎn)量分量稱為氣象產(chǎn)量。在隨機“噪聲”類里， 除了一般統(tǒng)

15、計所產(chǎn)生的隨機誤差外，還包括那些在具體計算模式中，前兩類因素項里所沒有考慮到的其 它偶然因素，諸如社會經(jīng)濟變革等因素，它們對產(chǎn)量的影響基本上沒有規(guī)律可循；相應的產(chǎn)量分量稱為 隨機產(chǎn)量。與上述分析相對應，農(nóng)作物產(chǎn)量可以分解為趨勢產(chǎn)量、氣象產(chǎn)量和隨機產(chǎn)量三部分。本標準中冬小麥、油菜實際產(chǎn)量可分解為：j y + y +Av （1）式中：y :為作物的實際產(chǎn)量，單位為kg/hm2；七：為作物的趨勢產(chǎn)量，單位為kg/hm2；y/為作物產(chǎn)量的氣象分量，又稱為氣象產(chǎn)量，單位為kg/hm2；y：為作物產(chǎn)量的隨機分量，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 此在實際產(chǎn)量的分解計算中，一般假定Ay可以忽略不計。因此，公式（1）可簡化為：y y + y （2）A.2作物趨勢產(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)措施對作物產(chǎn)量的影響在時間序列上是一個 變化比較平緩的過程。相鄰兩年間的產(chǎn)量一般不會因農(nóng)業(yè)技術(shù)措施的變化而發(fā)生劇增或銳減。一項農(nóng)業(yè) 技術(shù)措施的變革往往是逐漸發(fā)生、擴大（推廣），并且持續(xù)多年方得以完成。因此，在具體處理時，通 常把年序或其它時間參數(shù)簡單地作為“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)措施這類穩(wěn)定 的非自然因素對作物產(chǎn)量的影響。通稱為時間趨勢產(chǎn)量或技術(shù)趨勢產(chǎn)量，簡稱為趨勢產(chǎn)量。實際上，在 天氣-

17、產(chǎn)量統(tǒng)計模式中，趨勢產(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產(chǎn)量貢獻 的總和，也就是除農(nóng)業(yè)技術(shù)措施的影響外，還包括其它對產(chǎn)量有類似于農(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周期（或低頻）波動部分。A.3作物趨勢產(chǎn)量的直線滑動平均模擬這是一種線性回歸模型與滑動平均相結(jié)合的模擬方法，它將作物產(chǎn)量的時間序列在某個階段內(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，直線不斷變換位置，后延滑動，從而反映產(chǎn)量歷史 演變趨勢變化。依次求取各階段內(nèi)的直線回歸模型。而各時間點上各直線滑動回歸模擬值的平均，即為 其趨勢產(chǎn)量。若某階段的線性趨勢方程為：y a + b t （3）式中：i=n-K+1，為方程個數(shù)；K：為滑動步長；n：為樣本序列個數(shù)；t：為時間序號。當i=1 時，t=1,2,3,.,K當i=2時，t=2,3,4, .,K+1當i=n-K+1時，t=n-K+1,n-K+2,n-K+3, .,n計算每個方程在t點上的函數(shù)值yi（t），這樣每個t點上分別有q個函數(shù)值，q的多少與n、K有關(guān)。當 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的個數(shù)等于2K-n。然后再求算每個t點上q個函數(shù) 值的平均值：y.（t）=J_U y.（t）（j=1,2