一、对水稻低温冷害的初步分析与防御措施（论文文献综述）
宋忠华,高文娟,刘富来,解娜,桑友伟,黄晚华[1]（2022）在《南方地区双季晚稻寒露风危害研究综述》文中研究表明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。
姚嫚,张琪,杨再强,韩佳昊,刘馨[2]（2022）在《吉林水稻关键生育期延迟型/障碍型冷害时空变化》文中指出利用吉林省10个农业气象观测站1981-2019年日平均气温、水稻发育日期及产量、历史灾情等数据,识别水稻关键生育期延迟型/障碍型冷害两种类型冷害事件,并对关键生育期不同类型冷害的致灾强度和时空变化进行分析。结果表明:（1）全球变暖背景下吉林省各测站水稻发育期变化显着,其中移栽日期以提前为主,成熟日期以推迟为主,80%的站点移栽-成熟期间隔天数的气候倾向率为正值,且一半站点增加趋势通过了0.05水平显着性检验。（2）延迟型冷害发生次数在不同年代呈明显减少趋势,主要与移栽-抽穗期温度条件的改善有关;移栽-抽穗期延迟型冷害致灾强度更大。（3）障碍型冷害发生次数在不同年代之间无明显变化趋势,开花期障碍型冷害发生频率明显高于孕穗期,但孕穗期障碍型冷害致灾强度更大。（4）在空间分布上,延迟型冷害在全区发生频率差异不大,仅严重延迟型冷害在东部地区略高;障碍型冷害在吉林省东部区域发生频率明显较其他地区严重。综上,在全球变暖、农民调整水稻移栽日期和品种更换的共同作用下,水稻关键生育期延迟型冷害的发生明显减少,障碍型冷害主要在吉林省的东部时有发生。
吕艳梅,周昆,唐善军,高杜娟,张世辉,黄为,何泼,周斌[3]（2021）在《抽穗期低温胁迫对水稻产量性状及稻米品质的影响》文中研究指明以水稻品种黄华占和隆晶优570为供试材料,进行抽穗期17℃低温胁迫处理,设置处理时间为1、3、4和7 d,以常温处理为对照,研究抽穗期低温胁迫对水稻干物质积累、光合速率、产量性状和稻米品质的影响。结果表明:抽穗期低温胁迫会严重影响水稻的光合速率,进而降低水稻的干物质积累量、结实率、千粒重以及稻米的精米率、整精米率和直链淀粉含量,造成严重减产,同时抽穗期低温冷害还会提高水稻的垩白度、垩白粒率和蛋白质含量,导致稻米品质下降,且随着低温胁迫时间的延长,其影响越大;2个水稻品种中黄华占的抗低温能力明显强于隆晶优570。
周泽民,叶海鹏,杨涛,冯文丽[4]（2021）在《随州中稻适宜播种期的确定及生育期气候条件研究》文中指出为充分发挥随州的气候优势,减轻气象灾害和不利气象条件对中稻生产的影响,保证中稻生产安全,提高中稻品质,利用1957—2018年随州市气象台站地面观测数据和随州中稻生育期资料,研究随州中稻与气候条件的关系。结果表明,随州中稻适宜播种期在5月上旬,比传统播种期推迟15～20d。在中稻适宜播种期播种,既有有利气候条件,也有不利气象条件。该研究结果可为科学安排相关农事活动提供参考。
裔传祥,周宏伟,黄维,李新新,高雅[5]（2021）在《江苏水稻关键生育期低温冷害的气候特征分析》文中提出利用江苏12个地区30年（1981—2010年）水稻关键生育期（8月20日至10月10日）的逐日气温数据,计算该生育期阶段冷积温和连续低于20℃的天数,并运用空间分析方法探讨了上述要素的时空变化特征。结果显示,江苏地区水稻的抽穗开花期冷积温较低,整体呈现从北向南升高的趋势。该阶段除了赣榆、盱眙、徐州3个地区冷积温随年份增加外,其余9个地区冷积温都随着年份减少,温度低于20℃的连续天数主要分布在连续3、4 d。江苏地区水稻的灌浆结实期冷积温较高,江苏整个地区呈现从北到南升高的趋势。灌浆结实期12个地区的冷积温都随着年份而减少,温度低于20℃的连续天数主要分布在连续4、5、6 d。各地每年的水稻年产量总体呈上升趋势,年产量最大的是2010年南通9.3×103kg/hm2。第二个10年（1991—2000年）与第三个10年（2001—2010年）的年平均产量比较高,达7×103kg/hm2以上。
王秀珍[6]（2021）在《玉溪烤烟气象灾害风险及作物模型适用性研究》文中研究指明玉溪是云南烤烟主产区之一,地理环境及气候条件复杂多样,气象灾害呈现出种类多、频率高、分布广、程度重等特点。另外玉溪烤烟种植面积大、分布范围广,准确、定量地利用作物生长模型预测烤烟的生物量、产量可为烤烟生产稳定性提供理论依据。为了探究玉溪复杂地形下烤烟种植的气象灾害风险,规避气象灾害带来的影响和损失,利用玉溪7县2区13个烤烟气象观测站2009-2019年常规气象观测资料、社会经济数据等,结合危险性、敏感性、易损性、防灾减灾能力四个评价因子,构建了玉溪烤烟气象灾害风险评估模型,借助GIS平台进行玉溪烤烟低温冷害、干旱、冰雹风险评价和区划。在此基础上,利用2019、2020年玉溪烤烟田间观测资料和气象数据驱动WOFOST作物生长模型,校准优化作物参数,实现WOFOST烤烟生长模型本地化应用,并开展模型对玉溪烤烟低温、干旱胁迫的敏感性分析,结果:（1）玉溪市烤烟低温冷害、干旱、冰雹灾害均存在时空差异性。中高海拔烟区在成熟采烤期易遭受低温冷害,危险性总体呈西高东低的分布趋势;玉溪干湿季分明,初夏旱频次高、范围大,总体呈中等危险性等级,从5-10月干旱程度呈减弱趋势;雹灾区域性较强,总体为山区总体多于盆地、平原地带,迎风坡多于背风坡。（2）综合气象灾害风险呈东低西高的分布趋势,总体风险等级属中等偏低,其中较高-高风险区主要分布于元江、华宁中部、新平南部、红塔区北部,较低-低风险区主要为玉溪市中部各县区。（3）WOFOST作物模型可以较好模拟玉溪各观测点烤烟生育期、叶干重、茎干重及叶面积指数,其中生育期及叶干重的模拟效果最优,检验参数均在可信区间内,表明经参数校正的WOFOST模型对玉溪烤烟具有一定适用性。（4）经初步验证的模型可以较好地反映干旱胁迫对烤烟叶干重的影响,叶干重损失率变化范围为4.67%～23.08%,干旱程度越严重,干旱周期越长,叶干重的降幅越大;模型对低温胁迫敏感性较差,仅成熟期存在较弱的低温响应,各站点叶干重损失率均不超10%,但模拟结果符合烤烟低温减产的机理。
郭盛楠[7]（2021）在《吉林省东部冷凉区水稻施肥方式与插秧密度最优组合的筛选与评价》文中提出针对吉林省东部冷凉区水稻低温冷害,在单项技术基础上,对水稻种植密度、水肥控制因子分项技术进行组装集成,明确吉林省低温冷凉区水稻耐冷调控技术模式。试验于2019年在磐石市拐子炕村和龙井市延边大学农学院进行,2020年在磐石市拐子炕村进行试验,以吉林省常规水稻种植品种吉宏6为试验材料,研究不同技术模式对水稻全生育期分蘖、干物重积累、光合生理指标、产量性状及产量的影响,并对不同技术模式的经济效益和农田环境效益进行评价,筛选出适用于吉林省东部冷凉区应用的最优水稻栽培模式。试验设置10个处理,T1（中等施肥方式+高密度）;T2（中等施肥方式+中高密度）;CK1（中等施肥方式+中等密度）;T3（中等施肥方式+中低密度）;T4（中等施肥方式+低密度）;T5（高施肥方式+高密度）;T6（高施肥方式+中高密度）;CK2（高施肥方式+中等密度）;T8（高施肥方式+中低密度）;T9（高施肥方式+低密度）,根据各个时期要求进行取样测定。本研究主要研究结果如下:1.2019年、2020年磐石地区T6处理有效分蘖数、干物质量等农艺性状高于CK1。此外,2019年磐石地区T6处理光合速率高于CK1,并且T6处理的叶面积指数、叶绿素值、光合速率在水稻全生育期下降缓慢,积累了更高的干物质量。2.2019年磐石地区T6处理产量高于CK1,T6产量为10 057.5kg/hm2,比CK1增产14.9%;2020年磐石地区T6处理产量高于CK1,T6处理产量达最高为10 624.5kg/hm2,比CK1增产14.2%;2019年龙井地区中等施肥方式下T2处理产量高于CK1,为10 768.5kg/hm2,比CK1增产31.5%。3.磐石地区的氮、磷、钾肥偏生产力高于龙井地区,并且磐石地区全年活动积温高于龙井地区,说明磐石地区更加适合肥料投入量更大的高施肥方式;龙井地区更适合肥料投入量相对低的中等施肥方式。4.不同密度对水稻分蘖、干物重、叶面积指数、产量及评价指标均有显着影响,磐石地区2种施肥方式下高密度和中高密度处理均比中等插秧密度产量高;龙井地区2种施肥方式下均以中高密度处理产量最高。5.2019年磐石地区T6处理经济效益26 273.3元/hm2,比CK1增加收入3506.3元/hm2;2020年磐石地区T2处理经济效益为27 860.9元/hm2,比CK1增加收入3 544.1元/hm2;2019年龙井地区T2处理经济效益达到28 369.1元/hm2,比CK1增加收入7 177.1元/hm2。6.2019年磐石地区T5处理农田环境综合得分最高,高出CK10.155分;龙井地区T2处理农田环境综合得分高出CK10.096分。综上,磐石地区更适合高施肥方式结合中高插秧密度的栽培技术模式,龙井地区更适合中等施肥方式结合中高插秧密度的栽培技术模式。因此,应针对不同地区结合适宜密度、适宜施肥量等关键栽培技术,构建吉林省东部冷凉区水稻肥、密最优组合的筛选与评价,实现水稻抗逆性、产量和品质的全面提升,从而达到增产增效的目的。
翟相英[8]（2021）在《水稻种子遗传多样性及微生物菌剂对水稻幼苗耐低温性能的影响》文中进行了进一步梳理水稻（Oryzasativa L.）是我国主要的粮食作物,低温冷害一直是东北水稻减产的主要原因之一。因此,提高水稻耐低温性能以及扩大耐低温水稻品系种质资源显得尤为重要。本试验通过对9个品系水稻种子表型性状的相关性以及聚类分析;对水稻萌发能力指标进行统计分析;对水稻发芽能力进行综合评价,探究水稻种子的表型性状与微生物菌剂对水稻幼苗耐低温性能之间的关系,以期为今后提高水稻耐低温性能和扩大耐低温水稻品系的研究提供有力的研究数据和可行的技术参考。（1）通过对9个品系水稻种子各表型性状指标进行测量和统计分析,结果表明:变异幅度上,种子的单粒重最大,谷粒长最小,说明种子的单粒重受环境因素的影响更大,而谷粒长受环境因素的影响相对较小。不同品系间各表型性状除单粒重外差异均显着（P<0.001）,说明水稻种子表型变异较大,通过选择手段来改良这些性状特征的难易程度会因性状而异。种子的单粒重分别与谷粒长、谷粒宽、谷粒厚、粒长宽比呈极显着正相关,说明可以通过提高上述表型性状指标来提升种子的单粒重,进而达到增加产量的目的。聚类分析将9个品系水稻种子分为4个类群,表型性状变异较大,可以通过不同水稻品系之间的遗传关系来增加高耐低温性能水稻品系数量。（2）水稻幼苗萌发试验中,总体看,大部分水稻品系在微生物菌剂接种后,各指标表现均比CK组好,说明菌剂能够提升水稻幼苗的低温萌发能力和耐低温性能,且品系X-30与X-36在菌剂接种后表现最好。各指标间相关性分析得出,发芽势与发芽率呈显着正相关;株高与茎粗和干重呈显着正相关;鲜重与茎粗、干重、含水率呈显着正相关;枯萎率与干重、鲜重、含水率呈显着负相关。因此,试验证明微生物菌剂可以通过提高稻苗的茎粗和株高来提高稻苗的干重、鲜重与含水率,降低稻苗的枯萎率,进而提高稻苗的耐低温性能。（3）水稻种子发芽能力综合评价试验中,品系X-28、X-30、X-36、X-40、X-42和X-45在菌剂处理下均有一个或多个浓度梯度水稻投影函数值高于CK。说明试验中微生物菌剂作用显着,且A35菌剂浓度最能提高水稻的耐低温性能。
陈燕[9]（2021）在《长江中下游地区水稻低温冷害遥感监测技术研究》文中指出水稻是一种喜温作物,对温度变化十分敏感,当水稻在生长期遭受了较长时间的持续性低温寡照天气或者短期的强低温天气,就会形成低温冷害。长江中下游平原是我国主要的水稻种植区之一,而在每年的春季和秋季,受北方冷空气影响,长江中下游地区春季容易遭遇“倒春寒”,造成早稻烂种烂秧;秋季容易遭遇“寒露风”,影响晚稻的抽穗结实,这是影响南方水稻生长发育的两种主要的低温冷害类型。目前对于水稻低温冷害的研究多以东北地区为主,所用方法多以气象数据插值为主,而将遥感技术应用于以长江流域的湖南省、湖北省、江西省、安徽省、江苏省为研究区的冷害监测则是少之又少。因此,本文开展了基于遥感技术的长江中下游地区水稻低温冷害监测技术方法研究。水稻在不同的生育期对低温的承受能力是不同的,因此准确获取全覆盖日平均气温、提取水稻种植区并识别水稻关键生育期是实现水稻低温冷害遥感监测的关键技术。本文基于MODIS陆地表面温度产品、MODIS陆地表面反射率产品、DEM数据及气象站日平均气温,将高质量筛选和有效值筛选两种不同的质量筛选方法以及单因子统计模型、多因子统计模型及随机森林模型三种模型进行组合,设计了六种气温估算方法,进行日平均气温的融合及插补后选择最终精度最优的有效值筛选+随机森林模型组合的方法进行日平均气温的估算,并在融合、插补后获得全覆盖日平均温度数据;利用MODIS陆地表面反射率产品计算的植被指数、归一化洪水指数及MODIS土地利用分类产品进行水稻种植面积和关键生育期的识别;最后结合水稻低温冷害判断标准,对研究区水稻的春季和秋季冷害受灾范围进行监测,并估算受灾面积,划分受灾程度,并利用文献资料对监测结果进行验证分析。本文实现了2005-2018年研究区内水稻低温冷害受灾范围的监测,完成了受灾面积的估算及受灾等级的划分,并描述了水稻低温冷害的时空分布特征。结果显示,研究区早稻以2010年低温冷害受灾最为严重,有82.58%的水稻受到影响,湖南省受灾面积最大,达到1353.70千公顷。其次是2006年,有30.63%早稻遭到低温冷害,并以湖南受灾面积最大,为383.98千公顷。秋季2006和2011年两次低温冷害过程较为明显,2006年有344.19千公顷水稻受灾,并以江西省受灾范围最大,占其种植面积的15.60%。2011年共有335.36千公顷水稻受灾,同样以江西省受灾面积最大,达到187.27千公顷,占该省水稻种植面积的9.16%。研究区2005-2018年水稻春季及秋季冷害受灾程度均以轻度为主。
张蕾[10]（2021）在《农业气候资源演变下双季稻冷热灾害风险分析与适应对策》文中认为全球气候变暖背景下,不同区域表现出差异化增温,中国增温幅度较大。双季稻是我国南方地区的重要稻作制度,其生产水平受气候变化的影响是无法忽视的事实,尤其是受高温和低温灾害的变化而产生了明显的胁迫。未来气候将持续变暖,双季稻生产的适应性调整是必然趋势。目前,关于气候变化下双季稻热量资源利用特点、低温冷害和高温热害灾害风险及适应性调整以应对未来气候变化的研究仍然较少。本研究基于气象和农情观测、气候预测等数据,采用降尺度方法获取我国不同地区模拟性能表现较好的高分辨率气候模式数据集并预估未来温度变化特点;进一步针对南方双季稻区,构建了热量资源评估指数、低温冷害和高温热害复合灾害风险评估模型,基于双季稻区模拟较好的气候模式集合,开展双季稻热量资源气候变化影响评估、灾害风险评估及预测;通过适应性调整,以减灾为目的探索在热量资源演变下双季稻种植应对未来气候变化的调整对策。主要研究结果如下:（1）21个全球和区域气候模式对温度的模拟存在偏差,经过Bias Correction Spatial Disaggregation方法统计降尺度后的全球气候模式和偏差订正后的区域气候模式Providing Regional Climates for Impacts Studies（PRECIS）数据精确度明显提高,平均温度、最高温度、最低温度、温度日较差的模拟偏差在±0.2℃内,高温日数和霜冻日数的模拟偏差在±2 d内;基于不同气候区域5个较优模式集合数据的分析,RCP8.5情景下2006-2100年全国变暖趋势率将达到0.64～0.67℃·10a-1,霜冻指数和高温指数变化率分别达-4442 d·km2·10a-1和3557 d·km2·10a-1,变化速率为RCP4.5情景下的2倍左右;新疆、西北地区中东部、东北、华北、内蒙古和青藏高原地区增温明显,温度日较差呈减小趋势,霜冻指数明显降低;黄淮、江淮、江汉、江南、华南和西南地区增温幅度小,温度日较差呈增加趋势;江淮、江汉、江南和华南高温胁迫将更为严重。（2）与1986-2000年相比,2001-2015年早稻实际播种期提前了1～7 d、晚稻实际成熟期有所推迟,早稻安全播种期提前2～15 d、晚稻安全成熟期推迟2～10 d;双季稻生长期内有利于生长的积温有所增加,但实际生长期内有利于生长的积温占安全生长期内有利于生长的积温的比值在大部地区变小、表现出热量资源利用率在变差。未来气候变化情景下,双季稻安全播种期将提前、安全成熟期将推迟,且RCP8.5下变化幅度较RCP4.5更为明显;安全成熟期推迟对生长期延长的贡献率大于安全播种期提前的贡献;安全生长期延长使得≥10℃积温增加且在21世纪中后期增幅加大,意味着未来双季稻热量资源增加、利于开展生产适应性调整。（3）未来气候情景下,早稻低温冷害和晚稻寒露风的风险概率将有所降低,早稻高温热害的风险概率将增加;早稻低温冷害-晚稻寒露风灾害风险概率逐渐降低,而其他复合灾害的风险概率在2021-2035年有所降低、随后普遍增加。高温热害风险明显高于低温冷害,低温冷害风险减弱、高温热害风险增强;早稻低温冷害-晚稻寒露风风险明显减弱,其他复合灾害的高风险区主要集中在江苏南部、浙江北部、江西中部和湖南东部等地。（4）在未来热量资源演变下,从双季稻区格点最优种植调整措施年变化上看,整体表现出早稻播种期将提前、成熟期略提前,而晚稻播种期则略延后、成熟期延后;早稻生育期积温波动幅度较大、呈略减小趋势,晚稻生育期积温呈增加趋势。从空间上看,早稻最优播种期从南往北推迟而晚稻最优播种期从南往北提前;随着时段推移,早稻最优播种期提前、成熟期提前、生育期积温减小,而晚稻最优播种期延后、成熟期延后、生育期积温增大。在最优种植制度条件下,早稻低温冷害和晚稻寒露风有害积温量值小,而早稻高温热害有害积温呈增加态势;因此,通过提高早稻高温抗逆性才能满足高温热害有害积温与现有水平相当,且未来气候情景下高温临界值提高的幅度不断增大,至RCP8.5情景下2081-2095年普遍需提高到36.6℃以上。
二、对水稻低温冷害的初步分析与防御措施（论文开题报告）
（1）论文研究背景及目的
此处内容要求：
首先简单简介论文所研究问题的基本概念和背景，再而简单明了地指出论文所要研究解决的具体问题，并提出你的论文准备的观点或解决方法。
写法范例：
本文主要提出一款精简64位RISC处理器存储管理单元结构并详细分析其设计过程。在该MMU结构中,TLB采用叁个分离的TLB,TLB采用基于内容查找的相联存储器并行查找,支持粗粒度为64KB和细粒度为4KB两种页面大小,采用多级分层页表结构映射地址空间,并详细论述了四级页表转换过程,TLB结构组织等。该MMU结构将作为该处理器存储系统实现的一个重要组成部分。
（2）本文研究方法
调查法：该方法是有目的、有系统的搜集有关研究对象的具体信息。
观察法：用自己的感官和辅助工具直接观察研究对象从而得到有关信息。
实验法：通过主支变革、控制研究对象来发现与确认事物间的因果关系。
文献研究法：通过调查文献来获得资料，从而全面的、正确的了解掌握研究方法。
实证研究法：依据现有的科学理论和实践的需要提出设计。
定性分析法：对研究对象进行“质”的方面的研究，这个方法需要计算的数据较少。
定量分析法：通过具体的数字，使人们对研究对象的认识进一步精确化。
跨学科研究法：运用多学科的理论、方法和成果从整体上对某一课题进行研究。
功能分析法：这是社会科学用来分析社会现象的一种方法，从某一功能出发研究多个方面的影响。
模拟法：通过创设一个与原型相似的模型来间接研究原型某种特性的一种形容方法。
三、对水稻低温冷害的初步分析与防御措施（论文提纲范文）
（1）南方地区双季晚稻寒露风危害研究综述（论文提纲范文）
| 1 寒露风危害阶段和指标 |
| 1.1 危害阶段 |
| 1.2 寒露风指标 |
| 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 |
| 2.2 预测预报方法 |
| 3 寒露风发生规律和监测评估 |
| 3.1 寒露风发生规律 |
| 3.2 监测与评估技术 |
| 3.2.1 单点观测 |
| 3.2.2 地理信息系统和遥感 |
| 3.2.3 多因子综合监测 |
| 4 寒露风防御技术 |
| 4.1 根据安全齐穗期安排晚稻播种期 |
| 4.2 选择耐低温品种，合理搭配早、晚稻熟性 |
| 4.3 加强田间管理，多措并举 |
| 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 |
| (2）寒露风农业气象智能精准预报技术研究 |
| (3）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 |
（2）吉林水稻关键生育期延迟型/障碍型冷害时空变化（论文提纲范文）
| 1 资料与方法 |
| 1.1 研究区概况 |
| 1.2 数据来源 |
| 1.3 研究方法 |
| 1.3.1 水稻延迟型冷害识别与分级 |
| 1.3.2 水稻障碍型冷害事件的识别标准 |
| 1.3.3 减产率的计算 |
| 1.4 数据处理 |
| 2 结果与分析 |
| 2.1 吉林水稻关键生育期及其变化趋势 |
| 2.1.1 关键生育期 |
| 2.1.2 变化趋势 |
| 2.2 水稻关键生育期延迟型冷害时空变化特征 |
| 2.2.1 发生次数年代际变化 |
| 2.2.2 发生频率空间分布 |
| 2.3 水稻关键生育期障碍型冷害时空变化特征 |
| 2.3.1 发生次数年代际变化 |
| 2.3.2 发生频率空间分布 |
| 2.4 水稻关键生育期不同类型冷害致灾强度 |
| 3 结论与讨论 |
| 3.1 讨论 |
| 3.2 结论 |
（3）抽穗期低温胁迫对水稻产量性状及稻米品质的影响（论文提纲范文）
| 1 材料与方法 |
| 1.1 供试品种 |
| 1.2 试验设计 |
| 1.3 测定项目与方法 |
| 1.3.1 干物质测定 |
| 1.3.2 光合速率的测定 |
| 1.3.3 直链淀粉、蛋白质含量测定 |
| 1.3.4 稻米品质分析 |
| 1.4 数据分析 |
| 2 结果与分析 |
| 2.1 抽穗期低温对水稻干物质运输与积累影响 |
| 2.2 抽穗期低温对水稻叶片光合速率的影响 |
| 2.3 抽穗期低温对水稻产量性状的影响 |
| 2.4 抽穗期低温对水稻稻米品质的影响 |
| 3 讨论与结论 |
（4）随州中稻适宜播种期的确定及生育期气候条件研究（论文提纲范文）
| 1 资料来源 |
| 2 中稻适宜播种期的确定 |
| 2.1 中稻不同播种期与生育期的关系 |
| 2.2 不同中稻播种期面临的不利气象条件 |
| 2.3 利用生育期间隔日期和积温推算生育期 |
| 2.4 利用安全齐穗期推算适宜播种期 |
| 3 中稻适宜播种期调整后的气候条件 |
| 3.1 有利气候条件 |
| 3.1.1 随州春季天气冷暖变化大，可避免传统播种期内常遇到的低温冷害和连阴雨天气 |
| 3.1.2 缓解中稻移栽分蘖时水源紧张问题，使中稻能够在更适宜的气象环境中生长 |
| 3.1.3 有效规避夏季“7下8上”频繁发生的气象灾害，有效避免不利气象条件的危害 |
| 3.1.4 充分利用秋季中稻灌浆乳熟期时日照充足、气温适宜、日较差大的气候资源优势 |
| 3.1.5 避免随州高温高湿时期可能出现的水稻病虫害 |
| 3.2 不利气候条件 |
| 3.2.1 抽穗开花期的障碍性冷害 |
| 3.2.2成熟收割期的连阴雨 |
| 4 结论与讨论 |
（5）江苏水稻关键生育期低温冷害的气候特征分析（论文提纲范文）
| 1 试验数据和方法 |
| 1.1 研究区域和资料来源 |
| 1.1.1 研究区域 |
| 1.1.2 资料来源 |
| 1.2 研究方法 |
| 1.2.1 低温冷害统计指标 |
| 1.2.2趋势系数的计算 |
| 1.2.3 空间分析方法 |
| 2 结果与分析 |
| 2.1 水稻关键生长期的冷积温空间分布 |
| 2.2 水稻关键生长期趋势系数空间分布 |
| 2.3 江苏水稻关键生长期低温连续天数分布 |
| 2.4 江苏各地水稻生长情况 |
| 3 小结与讨论 |
（6）玉溪烤烟气象灾害风险及作物模型适用性研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 研究背景 |
| 1.2 国内外研究进展 |
| 1.2.1 气象灾害风险评价与区划 |
| 1.2.2 作物生长模型 |
| 1.3 研究内容 |
| 1.4 技术路线 |
| 第二章 材料与方法 |
| 2.1 玉溪概况 |
| 2.2 数据来源 |
| 2.3 烤烟气象灾害风险评价研究方法 |
| 2.3.1 风险相关计算方法 |
| 2.3.2 风险评价指标 |
| 2.3.3 风险评价模型 |
| 2.4 WOFOST模型描述 |
| 2.4.1 模型结构 |
| 2.4.2 模型数据库的建立 |
| 2.4.3 模型作物参数优化方法 |
| 2.4.4 模型模拟精度评价方法 |
| 第三章 玉溪市烤烟气象灾害风险评价与区划 |
| 3.1 烤烟致灾因子危险性 |
| 3.1.1 玉溪市烤烟低温冷害危险性 |
| 3.1.2 玉溪市烤烟干旱危险性 |
| 3.1.3 玉溪市烤烟冰雹危险性 |
| 3.2 烤烟孕灾环境敏感性 |
| 3.2.1 地形起伏度和海拔 |
| 3.2.2 高程标准差 |
| 3.2.3 坡向 |
| 3.2.4 坡度 |
| 3.2.5 孕灾环境敏感性 |
| 3.3 烤烟承灾体易损性 |
| 3.4 烤烟防灾减灾能力 |
| 3.5 烤烟气象灾害风险区划 |
| 3.6 本章小结 |
| 第四章 WOFOST模型对玉溪市烤烟的适用性研究 |
| 4.1 WOFOST模型的参数敏感性分析 |
| 4.2 WOFOST模型的参数校准 |
| 4.3 WOFOST模型对玉溪市烤烟的模拟与检验 |
| 4.3.1 烤烟生育期的模拟与检验 |
| 4.3.2 烤烟生物量的模拟与检验 |
| 4.4 基于WOFOST模型的烤烟灾害胁迫敏感性分析 |
| 4.4.1 烤烟受灾过程确定 |
| 4.4.2 模型对烤烟低温胁迫的敏感性分析 |
| 4.4.3 模型对烤烟干旱胁迫的敏感性分析 |
| 4.5 本章小结 |
| 第五章 结论与讨论 |
| 5.1 主要结论 |
| 5.2 讨论 |
| 5.3 创新点 |
| 5.4 问题与展望 |
| 参考文献 |
| 作者简介 |
| 致谢 |
（7）吉林省东部冷凉区水稻施肥方式与插秧密度最优组合的筛选与评价（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 水稻低温冷害在国内外研究现状 |
| 1.2 水稻低温冷害的定义与分类 |
| 1.3 水稻低温冷害的研究机理 |
| 1.4 施肥方式对水稻的影响 |
| 1.5 栽植密度对水稻的影响 |
| 1.6 水稻低温冷害发生规律 |
| 1.6.1 东北地区低温冷害发生规律 |
| 1.6.2 吉林省冷害发生时空变化 |
| 1.7 研究的目的与意义 |
| 1.8 技术路线及创新点 |
| 1.8.1 技术路线 |
| 1.8.2 创新点 |
| 第二章 材料与方法 |
| 2.1 试验地概况 |
| 2.2 试验材料 |
| 2.3 试验设计 |
| 2.4 测定项目与方法 |
| 2.4.1 气温测定 |
| 2.4.2 植株性状调查 |
| 2.4.3 干物重测定 |
| 2.4.4 光合生理指标的测定 |
| 2.4.5 产量构成因素及产量的测定 |
| 2.4.6 稻田环境指标的测定 |
| 2.4.7 经济效益和水田环境指标的测定 |
| 2.5 数据处理与分析 |
| 第三章 结果与分析 |
| 3.1 2019 年磐石和龙井地区水稻生育期间的每日气温变化 |
| 3.2 不同处理对水稻农艺性状的影响 |
| 3.2.1 不同处理下水稻分蘖的动态变化 |
| 3.2.2 不同施肥方式对水稻干物重的影响 |
| 3.2.3 不同处理对水稻叶面积指数的影响 |
| 3.3 不同处理对水稻光合特性的影响 |
| 3.3.1 不同处理对水稻SPAD值的影响 |
| 3.3.2 不同处理对水稻净光合速率的影响 |
| 3.3.3 不同处理对水稻光合有效辐射的影响 |
| 3.3.4 不同处理对水稻气孔导度的影响 |
| 3.3.5 不同处理对胞间CO_2浓度的影响 |
| 3.3.6 不同处理对水稻蒸腾速率的影响 |
| 3.4 不同处理对产量及构成要素的影响 |
| 3.5 2019 年、2020 年磐石、龙井地区经济效益评价 |
| 3.6 不同处理下环境评价指标的影响 |
| 3.7 2019 年磐石、龙井地区水田环境综合评价 |
| 3.7.1 水田环境评价标准与指标选取 |
| 3.7.2 指标权重的确定 |
| 3.7.3 不同处理下水田环境最终得分 |
| 第四章 讨论 |
| 4.1 低温下施肥方式和插秧密度对水稻分蘖的影响 |
| 4.1.1 低温下不同施肥方式对水稻分蘖的影响 |
| 4.1.2 低温下不同插秧密度对水稻分蘖的影响 |
| 4.2 低温下不同处理对水稻光合生理指标的影响 |
| 4.3 低温下不同处理对水稻产量的影响 |
| 4.3.1 低温下施肥方式对水稻产量的影响 |
| 4.3.2 低温下插秧密度对水稻产量及性状的影响 |
| 4.4 不同处理对水稻经济效益和水田环境的影响 |
| 4.4.1 不同处理对水稻经济效益的影响 |
| 4.4.2 不同处理对水稻水田环境的影响 |
| 4.5 对吉林省冷凉区水稻耐冷调控技术的预期和展望 |
| 第五章 结论 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
| 附录 |
| 1.攻读硕士期间发表的学术论文 |
| 2.攻读硕士期间参与的项目 |
（8）水稻种子遗传多样性及微生物菌剂对水稻幼苗耐低温性能的影响（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 第1章 绪论 |
| 1.1 研究背景及意义 |
| 1.2 遗传多样性 |
| 1.2.1 概念 |
| 1.2.2 遗传多样性的研究方法 |
| 1.2.3 表型多样性 |
| 1.3 水稻低温冷害 |
| 1.3.1 水稻低温冷害的种类和危害 |
| 1.3.2 水稻冷害的不同时期 |
| 1.3.3 低温冷害影响水稻生长 |
| 1.4 水稻幼苗萌发能力 |
| 1.4.1 水稻种子萌发的三个阶段 |
| 1.4.2 影响水稻种子萌发的因素 |
| 1.4.3 水稻幼苗萌发能力的鉴定方法与评价指标 |
| 1.4.4 提高水稻幼苗低温萌发能力的方法 |
| 1.5 微生物菌剂 |
| 1.5.1 微生物菌剂含义 |
| 1.5.2 微生物菌剂作用 |
| 1.5.3 微生物菌剂分类 |
| 1.5.4 微生物菌剂的发展 |
| 1.5.5 微生物菌剂对水稻的影响 |
| 第2章 水稻种子表型性状变异研究 |
| 2.1 材料与方法 |
| 2.1.1 材料和测定方法 |
| 2.1.2 统计与分析 |
| 2.2 结果与分析 |
| 2.2.1 水稻种子表型性状描述及特征分析 |
| 2.2.2 水稻种子表型性状的相关性分析 |
| 2.2.3 水稻种子表型性状的聚类分析 |
| 2.3 小结 |
| 第3章 耐低温菌剂对水稻种子发芽及幼苗生长的影响 |
| 3.1 材料与方法 |
| 3.1.1 试验材料 |
| 3.1.2 试验设计 |
| 3.1.3 测试指标 |
| 3.1.4 统计与分析 |
| 3.2 结果与分析 |
| 3.2.1 不同浓度的菌剂处理下水稻的发芽势和发芽率 |
| 3.2.2 不同浓度的菌剂处理下水稻的株高和茎粗 |
| 3.2.3 不同浓度的菌剂处理下水稻的干重、鲜重 |
| 3.2.4 不同浓度的菌剂处理下水稻的含水率 |
| 3.2.5 不同浓度的菌剂处理下水稻的枯萎率 |
| 3.2.6 水稻测试指标间相关性分析 |
| 3.3 小结 |
| 第4章 水稻种子发芽能力综合评价 |
| 4.1 材料与方法 |
| 4.1.1 材料和测定方法 |
| 4.1.2 统计与分析 |
| 4.2 结果与分析 |
| 4.2.1 水稻种子发芽能力投影寻踪分析 |
| 4.3 小结 |
| 第5章 讨论与结论 |
| 5.1 讨论 |
| 5.2 结论 |
| 参考文献 |
| 附录 |
| 致谢 |
| 攻读学位期间发表的学术论文 |
（9）长江中下游地区水稻低温冷害遥感监测技术研究（论文提纲范文）
| 致谢 |
| 摘要 |
| Abstract |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 研究背景和意义 |
| 1.2 水稻低温冷害研究理论基础 |
| 1.2.1 低温冷害的定义及危害 |
| 1.2.2 低温冷害遥感监测理论基础 |
| 1.3 国内外研究进展 |
| 1.3.1 气温遥感估算方法研究进展 |
| 1.3.2 水稻种植区及关键生育期发育期遥感识别研究进展 |
| 1.3.3 水稻低温冷害遥感研究进展 |
| 1.4 研究内容与技术路线 |
| 1.4.1 研究目的 |
| 1.4.2 研究内容 |
| 1.4.3 研究技术路线 |
| 第二章 研究数据与方法 |
| 2.1 研究区概况 |
| 2.2 研究数据及预处理 |
| 2.2.1 遥感数据 |
| 2.2.2 气象数据 |
| 2.2.3 其他资料 |
| 2.3 研究方法 |
| 2.3.1 日平均气温遥感估算方法 |
| 2.3.2 全覆盖日平均气温融合及插补算法 |
| 2.3.3 水稻种植区及关键发育期遥感识别方法 |
| 第三章 全覆盖日平均气温遥感估算 |
| 3.1 日平均气温遥感估算模型构建与精度验证 |
| 3.1.1 基于高质量筛选的日平均气温遥感估算模型与精度验证 |
| 3.1.2 基于有效值筛选的日平均气温遥感估算模型与精度验证 |
| 3.2 全覆盖日平均气温遥感数据集构建与精度验证 |
| 3.3 本章小结 |
| 第四章 水稻种植区及其关键生育期的遥感识别 |
| 4.1 水稻种植区遥感提取结果与分析 |
| 4.2 水稻关键生育期遥感识别结果与分析 |
| 4.3 本章小结 |
| 第五章 水稻低温冷害的遥感监测 |
| 5.1 水稻低温冷害遥感监测结果与分析 |
| 5.1.1 水稻春季低温冷害遥感监测结果与分析 |
| 5.1.2 水稻秋季低温冷害遥感监测结果与分析 |
| 5.2 低温冷害时空分布特征分析 |
| 5.2.1 水稻春季低温冷害时空分布特征 |
| 5.2.2 水稻秋季低温冷害时空分布特征 |
| 5.3 本章小结 |
| 第六章 研究成果及展望 |
| 6.1 研究成果 |
| 6.2 创新点 |
| 6.3 研究展望 |
| 参考文献 |
| 作者简历 |
（10）农业气候资源演变下双季稻冷热灾害风险分析与适应对策（论文提纲范文）
| 摘要 |
| abstract |
| 主要符号对照表 |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 研究背景及意义 |
| 1.2 研究进展 |
| 1.2.1 气候变化对水稻生产的影响 |
| 1.2.2 双季稻冷、热灾害特点 |
| 1.2.3 气候变化对水稻生产的影响预估 |
| 1.2.4 双季稻生产适应气候变化 |
| 1.3 研究目标和内容 |
| 1.3.1 研究目标 |
| 1.3.2 研究内容 |
| 1.4 研究技术路线 |
| 第二章 材料与方法 |
| 2.1 双季稻区概况 |
| 2.2 数据来源 |
| 2.2.1 气象观测数据 |
| 2.2.2 农业气象观测数据 |
| 2.2.3 气候模式数据 |
| 2.3 气候情景数据处理 |
| 2.3.1 GCM统计降尺度 |
| 2.3.2 PRECIS输出结果偏差订正 |
| 2.4 气候情景数据检验分析 |
| 2.5 双季稻热量资源特点 |
| 2.5.1 气候变化对双季稻热量资源利用的影响 |
| 2.5.2 双季稻热量资源潜在变化 |
| 2.6 双季稻冷热灾害特点 |
| 2.6.1 双季稻冷热灾害指标 |
| 2.6.2 双季稻冷热灾害风险分析 |
| 2.7 双季稻适应气候变化对策 |
| 第三章 高分辨率气候情景数据构建 |
| 3.1 数据方法 |
| 3.2 结果与分析 |
| 3.2.1 原始GCM/PRECIS与观测对比 |
| 3.2.2 BCSD-GCM/BC-PRECIS与观测对比 |
| 3.2.3 模型模拟定量化评价 |
| 3.3 讨论 |
| 3.4 小结 |
| 第四章 高分辨率气候情景下中国区域温度变化特征 |
| 4.1 材料与方法 |
| 4.2 结果与分析 |
| 4.2.1 平均态温度的潜在变化 |
| 4.2.2 极端温度的潜在变化 |
| 4.3 讨论 |
| 4.4 小结 |
| 第五章 双季稻区热量资源变化特征 |
| 5.1 材料与方法 |
| 5.2 结果与分析 |
| 5.2.1 双季稻生长期变化特征 |
| 5.2.2 双季稻热量资源利用特点 |
| 5.2.3 双季稻生长期潜在变化特点 |
| 5.2.4 双季稻生长期积温潜在变化特点 |
| 5.3 讨论 |
| 5.4 小结 |
| 第六章 双季稻冷热灾害变化特征 |
| 6.1 材料与方法 |
| 6.2 结果与分析 |
| 6.2.1 2001-2015 年双季稻冷热灾害发生频次 |
| 6.2.2 复合灾害概率分布函数选取 |
| 6.2.3 单一灾害风险概率 |
| 6.2.4 复合灾害风险概率 |
| 6.2.5 单一灾害风险 |
| 6.2.6 复合灾害风险 |
| 6.3 讨论 |
| 6.4 小结 |
| 第七章 双季稻冷热灾害适应气候变化 |
| 7.1 材料与方法 |
| 7.2 结果与分析 |
| 7.2.1 冷热灾害适应气候变化最优制度时间分布特点 |
| 7.2.2 冷热灾害适应气候变化最优制度空间分布特点 |
| 7.2.3 品种抗逆性调整 |
| 7.3 讨论 |
| 7.4 小结 |
| 第八章 结论与展望 |
| 8.1 主要结论 |
| 8.2 创新点 |
| 8.3 不足与展望 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
| 作者简历 |
四、对水稻低温冷害的初步分析与防御措施（论文参考文献）
- [1]南方地区双季晚稻寒露风危害研究综述[J]. 宋忠华,高文娟,刘富来,解娜,桑友伟,黄晚华. 中国农业气象, 2022(01)
- [2]吉林水稻关键生育期延迟型/障碍型冷害时空变化[J]. 姚嫚,张琪,杨再强,韩佳昊,刘馨. 中国农业气象, 2022(01)
- [3]抽穗期低温胁迫对水稻产量性状及稻米品质的影响[J]. 吕艳梅,周昆,唐善军,高杜娟,张世辉,黄为,何泼,周斌. 湖南农业科学, 2021(12)
- [4]随州中稻适宜播种期的确定及生育期气候条件研究[J]. 周泽民,叶海鹏,杨涛,冯文丽. 安徽农学通报, 2021(14)
- [5]江苏水稻关键生育期低温冷害的气候特征分析[J]. 裔传祥,周宏伟,黄维,李新新,高雅. 湖北农业科学, 2021(S1)
- [6]玉溪烤烟气象灾害风险及作物模型适用性研究[D]. 王秀珍. 南京信息工程大学, 2021(01)
- [7]吉林省东部冷凉区水稻施肥方式与插秧密度最优组合的筛选与评价[D]. 郭盛楠. 延边大学, 2021
- [8]水稻种子遗传多样性及微生物菌剂对水稻幼苗耐低温性能的影响[D]. 翟相英. 牡丹江师范学院, 2021(08)
- [9]长江中下游地区水稻低温冷害遥感监测技术研究[D]. 陈燕. 浙江大学, 2021
- [10]农业气候资源演变下双季稻冷热灾害风险分析与适应对策[D]. 张蕾. 中国农业科学院, 2021(01)