基于作物生长模型的农业干旱灾害风险动态评估
农业干旱评估方案
农业干旱评估方案简介农业干旱，即因降水不足或不规则而导致土壤和作物缺水的一种自然灾害，给农业生产带来了严重的影响。
因此，开展农业干旱评估是非常必要的。
本文将从干旱的类型、影响因素、评估指标、评估方法和常见问题进行讨论，提出一套行之有效的农业干旱评估方案。
干旱的类型干旱可分为气象干旱、土壤干旱和植物干旱。
气象干旱是指气候条件特别是降水不足导致特定时期内的干旱；土壤干旱是指土壤含水量不足以满足作物需水；植物干旱是指因土壤干旱或气象干旱导致的作物的生理干旱。
影响因素干旱的影响因素包括气候条件、土地利用变化、生态环境破坏、人类活动等。
其中，气候变化是导致气象干旱的主要因素，土地利用变化是导致土壤干旱和植物干旱的主要因素。
评估农业干旱需要用到多个指标，以下是常用的一些指标： - 作物需水量 - 降水量 - 土壤含水量 - 土壤温度 - 土壤质地 - 蒸散发 - 气象干湿、温度、光照评估方法图像分析法基于遥感技术和GIS技术，结合气象、土壤等数据进行处理，得到农业干旱空间和时间分布图，可以直观地反映出农业干旱的发生情况。
统计分析法基于历史气象和土壤数据，计算出指标的平均值、标准差、变异系数等，对比不同年份的数据，判断是否发生干旱。
模型模拟法基于植物、土壤、气象等因素建立评估模型，通过模拟作物生长、土壤水分动态、气象因素等，得到农业干旱预测结果。
如何判断是否发生干旱？通过计算降雨量、作物需水量、土壤含水量等指标，判断是否达到了干旱的标准。
例如，对于旱地小麦而言，当土壤含水量达到玉米亚麻叶心阶段的干度时，即判定为干旱。
如何应对农业干旱？制定应对干旱的紧急预案，开展抗旱技术培训和普及，加强干旱监测，增加水资源的调配和节约利用，提高灌水效益，实行合理的轮作和耕作制度，采取节水耕作措施等。
结论农业干旱是一个综合性问题，需要结合自然和人文因素进行综合评估，以制定更好的抗旱策略和科学合理的管理措施。
本文提出的农业干旱评估方案可以为相关工作提供参考，为农业抗旱工作提供科学依据。
《2024年作物生长模拟模型研究和应用综述》范文
《作物生长模拟模型研究和应用综述》篇一一、引言随着科技的发展，作物生长模拟模型作为一种研究作物生长、优化农业生产过程的技术手段，已得到了广泛的关注和应用。
通过对作物生长环境的模拟和预测，这种模型可以帮助农业科学家和农民更好地理解作物生长的规律，优化农业资源利用，提高作物产量和品质。
本文将对作物生长模拟模型的研究和应用进行综述。
二、作物生长模拟模型的基本原理和分类作物生长模拟模型是一种基于数学、生物学和生态学原理的计算机模型，用于模拟作物的生长过程和环境影响。
根据不同的研究目的和应用领域，作物生长模拟模型可以分为多种类型。
常见的分类方式包括：基于过程的模型、基于统计的模型和混合模型等。
基于过程的模型主要关注作物的生理生态过程，如光合作用、呼吸作用、水分吸收等，通过数学方程描述这些过程，模拟作物的生长和发育。
基于统计的模型则主要依据历史数据和统计方法，预测作物的生长和产量。
混合模型则结合了两种模型的优点，既考虑了作物的生理生态过程，又利用了历史数据和统计方法。
三、作物生长模拟模型的研究进展近年来，作物生长模拟模型的研究取得了显著的进展。
一方面，模型的复杂性和精度不断提高，能够更准确地模拟作物的生长过程和环境影响。
另一方面，模型的应用范围也在不断扩大，从单纯的科研工具发展成为农业生产的重要工具。
此外，随着计算机技术的发展，作物生长模拟模型已经成为现代农业信息技术的重要组成部分。
四、作物生长模拟模型的应用作物生长模拟模型在农业生产和研究中有着广泛的应用。
首先，它可以帮助农民优化种植计划，提高作物的产量和品质。
通过模拟不同种植条件下的作物生长情况，农民可以制定出更合理的种植计划，包括品种选择、播种时间、施肥策略等。
其次，它还可以帮助农业科学家研究作物的生理生态过程，揭示作物对环境变化的响应机制。
此外，作物生长模拟模型还可以用于农业气候适应、农业政策制定、农业资源管理等方面。
五、作物生长模拟模型的挑战与展望尽管作物生长模拟模型已经取得了显著的进展和应用，但仍面临一些挑战。
种植业风险评估报告模板
种植业风险评估报告模板一、背景这份报告旨在对种植业进行全面的风险评估，以帮助农户或农业企业了解和应对相关风险，确保种植业项目的可持续发展。
本报告将综合评估种植业所面临的主要风险，并提供相应的风险管理建议。
二、风险评估基于对种植业的详细研究和分析，我们将其风险分为以下几个方面：1. 自然灾害风险自然灾害是种植业最主要的风险之一。
极端天气、洪水、干旱、冰雹等灾害事件可能会导致作物减产甚至全面损失。
因此，农户或农业企业应制定紧急应对计划，并关注气象预警，采取相应措施来减轻灾害的影响。
2. 市场风险市场风险主要体现在供需关系变化、价格波动和市场需求的不确定性等方面。
农户或农业企业应密切关注市场动态，了解市场需求和价格变化，制定灵活的销售策略，同时建立与采购商和供应商的良好合作关系。
3. 技术创新风险随着科技的不断发展，种植业也面临着技术创新带来的风险。
新的农业技术可能会提高农作物的产量和质量，但同时也带来了学习成本、设备投资和技术升级等挑战。
农户或农业企业应密切关注相关的技术创新，并根据实际情况进行决策和投资。
4. 环境风险种植业对环境的影响是一个重要的风险因素。
农业活动可能导致土壤侵蚀、水土流失和农药残留等环境问题。
因此，农户或农业企业应合法合规经营，并采取适当的环境保护措施，避免潜在的环境风险。
5. 资金风险资金风险主要指资金供给的不稳定和投资回报的不确定性。
农户或农业企业应做好资金规划，合理使用资金，降低资金风险。
同时，可以寻找合适的金融机构合作，以获得额外的资金支持。
三、风险管理建议针对以上风险，我们提出以下具体的风险管理建议：1. 建立紧急应对机制：制定灾害风险应急预案，包括提前采取措施以减轻自然灾害的影响。
2. 多元化农作物种植：选择多个农作物进行种植，以降低单一农作物减产或遭受灾害的风险。
3. 市场调研和销售策略：定期进行市场调研，了解市场需求和价格变化，制定相应的销售策略，以降低市场风险。
干旱灾害预测模型构建及其应用分析
干旱灾害预测模型构建及其应用分析一、引言干旱灾害是自然灾害中严重威胁人类生产生活的重要因素之一。
早期预警和灾害预测模型的构建对于减少干旱带来的损失，保护生态环境和农业生产具有重要意义。
本文将探讨干旱灾害预测模型的构建方法以及应用分析。
二、干旱灾害预测模型的构建1. 数据采集与处理构建干旱灾害预测模型的第一步是收集并处理相关数据。
常用的数据包括气象数据、土壤数据、植被指数以及地表温度等。
收集到的数据需要进行清洗、整理和标准化，确保数据的准确性和可靠性。
2. 特征选择与提取在数据处理完成后，接下来需要对数据进行特征选择与提取。
特征选择是选择对于干旱预测具有重要意义的特征变量，可以使用统计方法或者机器学习方法进行筛选。
特征提取可以通过数学统计模型或者机器学习算法，将原始数据转化为可以用于预测的特征。
3. 模型构建与训练模型构建是指根据数据集建立预测模型的过程。
常用的模型包括逻辑回归、支持向量机、随机森林和神经网络等。
在模型构建过程中，需要合理选择合适的算法，并结合交叉验证和网格搜索等方法对模型进行调优。
通过训练数据集对模型进行训练和拟合，得到预测模型。
4. 模型评估与验证在模型构建完成后，需要对模型进行评估和验证。
通过评估模型的性能指标，如准确率、召回率、F1值等，可以对模型的预测能力进行客观评价。
同时，还需要利用独立数据集对模型进行验证，验证模型的泛化能力和稳定性。
三、干旱灾害预测模型的应用分析1. 干旱预警与决策支持通过构建的干旱灾害预测模型，可以实现对干旱的早期预警。
预警结果可以提供给农民、政府和相关部门，以便采取相应的防治措施。
预警结果还可以与其他决策支持系统结合，为农业、水资源管理和环境保护等领域的决策提供科学参考。
2. 干旱灾害风险评估干旱灾害风险评估是对干旱灾害发生可能性和严重程度的评估。
预测模型可以结合历史干旱事件数据和预测结果，对不同区域的干旱风险进行定量评估。
风险评估结果可以帮助政府和相关部门制定相应的应对策略，提高抗旱能力。
我国13个粮食主产区农业旱灾风险评价
我国13个粮食主产区农业旱灾风险评价【摘要】我国13个粮食主产区是我国粮食生产的关键地区，但由于气候变化等因素，农业旱灾频发，给粮食生产带来不小影响。
本文旨在对我国13个粮食主产区农业旱灾风险进行评价，从而为未来的防灾救灾工作提供依据。
通过对各主产区的概况、农业旱灾影响、评价方法以及结果进行分析，提出应对策略建议。
研究认为，我国13个主产区存在不同程度的农业旱灾风险，需加强灾害监测预警和防范措施。
但同时也要注意研究局限，提出未来发展的展望，加强科研力量，为我国粮食生产保驾护航。
【关键词】关键词：粮食主产区、农业旱灾、风险评价、影响、方法、结果、应对策略、结论、展望未来、研究局限。
1. 引言1.1 研究背景我国13个粮食主产区农业旱灾风险评价的研究背景十分重要。
随着全球气候变暖和极端天气事件的增加，我国农业面临着越来越严重的旱灾风险。
粮食是人类的生命线，而粮食主产区的农业旱灾直接影响着我国的粮食安全和稳定供给。
对我国13个粮食主产区的农业旱灾风险进行评价，有助于及早发现潜在的风险因素，制定有效的防灾减灾措施，保障我国的粮食生产和供给稳定。
当前，我国正在加大农业现代化的力度，不断提高农业生产水平和抗灾能力。
农业旱灾是一个长期存在的挑战，如何科学评估和预防这一风险，对于提高我国农业的可持续发展至关重要。
开展对我国13个粮食主产区的农业旱灾风险评价，有助于促进我国农业现代化进程，保障粮食安全，维护社会稳定。
.1.2 研究目的研究目的是为了深入了解我国13个粮食主产区的农业旱灾风险情况，为制定有效的应对策略提供科学依据。
在当前气候变化日益严重的背景下，我国的粮食主产区面临着越来越严重的旱灾风险，这不仅影响粮食生产和农业经济发展，也对国家粮食安全构成了严峻挑战。
通过对不同地区的农业旱灾风险进行评价，可以帮助政府和农业部门更好地了解各地旱灾风险程度及其影响，有针对性地制定应对措施，提高我国粮食主产区农业抵御旱灾的能力。
如何进行农业生产的风险评估与管理
如何进行农业生产的风险评估与管理农业生产是一个复杂的过程，受到各种自然因素和市场波动的影响。
为了有效评估和应对风险，农业生产者需要采取一系列管理措施。
本文将介绍如何进行农业生产的风险评估与管理。
一、风险评估1.分析自然风险：农业生产受到自然灾害的影响，例如干旱、洪水、暴风雨等。
通过分析历史气象数据、地质条件和季节变化等，评估各种自然风险的概率和严重程度。
2.评估市场风险：农产品价格受多种因素影响，包括供求关系、政策变化、国内外市场动态等。
通过研究市场趋势、价格指数和贸易政策等，评估市场风险的可能性和影响。
3.考虑生产技术风险：农业生产中使用的种子、化肥、农药等技术手段可能存在一定的风险。
通过研究新技术的可行性、产品安全性和生产成本等，评估生产技术风险的大小和风险控制措施。
二、风险管理1.多样化作物种植：不要把所有的鸡蛋放在一个篮子里。
种植不同品种的作物可以分散风险，当某种作物受到灾害时，其他作物可能受到较小影响。
2.应用风险管理工具：使用农业保险、期货合约等工具，进行价格和收益的风险管理。
这些工具可以帮助农业生产者在市场波动中减小损失。
3.采用科学技术手段：利用现代科学技术，如遥感、气象预报、精准农业等，进行农业生产管理。
这些技术可以提供及时的信息和数据支持，帮助农业生产者做出更合理的决策。
4.建立灾害应对预案：针对自然灾害，制定应急预案。
明确责任分工、应急措施和资源调配等，以便及时应对灾害，减少损失。
5.定期审查和调整：农业风险评估和管理需要定期进行审查和调整。
根据实际情况和市场变化，及时修订风险评估模型和管理方案。
结论：农业生产的风险评估与管理是农业生产者取得成功的关键之一。
通过合理评估自然、市场和技术风险，并采取相应的管理措施，农业生产者可以更好地应对挑战，降低经营风险，提高收益水平。
农业生产者应密切关注市场动态，掌握科学技术手段，灵活运用多样化作物种植和风险管理工具等策略，以确保农业生产的可持续性发展。
农业干旱灾害风险评价及预测预警研究进展
农业干旱灾害风险评价及预测预警研究进展杨志勇;刘琳;曹永强;于赢东;严登华【摘要】在总结国内外关于农业干旱定义的基础上,对适应于农业干旱灾害风险评价的不同指标进行分析对比,归纳了农业干旱灾害风险评价方法并介绍其应用情况,总结了农业干旱预测预警理论和方法研究进展,结合农业、水文等相关学科的最新进展对农业干旱灾害风险评价和预测预警的发展趋势做出展望.【期刊名称】《水利经济》【年(卷),期】2011(029)002【总页数】6页(P12-17)【关键词】农业干旱;评价指标;风险评价;预测预警【作者】杨志勇;刘琳;曹永强;于赢东;严登华【作者单位】中国水利水电科学研究院水资源研究所,北京,100038;中国水利水电科学研究院水资源研究所,北京,100038;辽宁师范大学城市与环境学院,辽宁,大连,116029;辽宁师范大学城市与环境学院,辽宁,大连,116029;中国水利水电科学研究院水资源研究所,北京,100038;中国水利水电科学研究院水资源研究所,北京,100038【正文语种】中文【中图分类】S16旱灾是影响我国农业的主要自然灾害之一,我国每年的旱灾损失占各种自然灾害损失的15%以上,每年因旱灾减产粮食约50亿kg,20世纪50～80年代因旱灾损失的粮食约占全国因灾损失粮食总量的50%。
旱灾在导致严重经济损失的同时,也因干旱期间河川径流的大幅衰减,抗旱中大量超采地下水导致地下水漏斗、沿海地区海水入侵等一系列次生资源环境问题的发生,对社会经济和生态环境的可持续发展提出了严峻的挑战。
在历史上,我国的西北、华北以及东北等部分地区是干旱灾害多发地,而南方湿润地区则相对较少或破坏性较弱。
随着我国社会经济的迅速发展,经济社会用水的需求迅速增大,目前已经达到了近6 000亿m3的规模,在我国北方的海河、辽河、黄河等流域经济社会用水量已经超过了水资源利用的上限。
经济需水量的快速增长使我国特别是北方地区水资源形势更为紧张,干旱发生的频率和破坏性也迅速扩大。
AquaCrop 模型在农业旱灾损失评估中的应用
AquaCrop 模型在农业旱灾损失评估中的应用常文娟;梁忠民【摘要】利用作物生长机理模型---AquaCrop 模型，建立作物生长环境要素(气象、土壤水分等)与产量之间的定量关系，以此构建农业旱灾损失定量评估模型，并对云南省曲靖市沾益县一季中稻的旱灾损失进行了实例计算。
结果表明，AquaCrop 模型能够客观地评估农业因旱损失，为旱灾风险分析计算提供灾损数据支撑。
%T he AquaCrop model, based on t he mechanism of crop growth process, was introduced to develop the quantitative rela-tionship betw een crop environmental factors( w eather, soil moisture, etc) and crop yields, and t hen to construct a quantitat ive e-valuation model of the agricultural drought losses. The model w as applied to calculate the agricultural drought losses of season rice in Zhanyi County of Qujing City in Yunnan Province. The results showed that the AquaCrop model can assess the agricul-tural drought losses objectively and provide data support for drought risk analysis.【期刊名称】《南水北调与水利科技》【年(卷),期】2014(000)005【总页数】5页(P175-178,182)【关键词】AquaCrop 模型;干旱灾害;农业损失评估;因旱作物减产率【作者】常文娟;梁忠民【作者单位】三峡大学水利与环境学院，湖北宜昌 443002; 水资源安全保障湖北省协同创新中心，武汉 430072;河海大学水文水资源学院，南京 210098【正文语种】中文【中图分类】S423Abstract:The AquaCrop model,based on the mechanism of crop growth process,was introduced to develop the quantitative relationship between crop environmental factors(weather,soil moisture,etc) and crop yields,and then to construct a quantitative evaluation model of the agricultural drought losses.The model was applied to calculate the agricultural drought losses of season rice in Zhanyi County of Qujing City in Yunnan Province.The results showed that the AquaCrop model can assess the agricultural drought losses objectively and provide data support for drought risk analysis.Key words:AquaCrop model;drought disaster;agricultural drought losses;drought crop reduction rate近年来，我国大范围的干旱灾害频繁发生，从2006年川渝大旱、2009年初北方冬春连旱、2010年西南五省大旱到2011年的长江中下游春夏连旱、西南地区伏秋旱等，大范围、长历时的干旱对工农业生产、城乡居民饮水安全、国民经济发展以及生态环境等方面都产生了广泛而深远的影响[1]。
干旱评估标准
干旱评估标准一、引言干旱是指在一段时间内，降水量明显低于长期平均水平，导致土壤水分不足，影响农作物生长和水资源供应的自然现象。
准确评估干旱的程度和影响对于农业、水资源管理和灾害预警具有重要意义。
本文旨在制定一套干旱评估标准，以提供科学依据和指导，帮助相关部门和决策者进行干旱监测和应对措施的制定。
二、干旱评估指标1. 降水指标- 年降水量：根据历史降水数据，将当前年份的降水量与长期平均水平进行比较，判断是否存在干旱现象。
- 降水异常指数：计算每个月的降水量与长期平均降水量之间的差异，得出降水异常指数，用于评估干旱的程度。
- SPI指数：标准降水指数，通过统计分析降水数据，计算出干旱的概率和严重程度。
2. 水文指标- 土壤湿度：通过监测土壤湿度的变化，评估土壤水分的累积情况，判断是否存在干旱。
- 河流流量：监测河流的水位和流量变化，分析河流的水文情况，判断是否存在干旱。
3. 植被指标- NDVI指数：归一化差异植被指数，通过遥感技术获取植被的光谱信息，评估植被的生长状况，判断是否存在干旱。
- LAI指数：叶面积指数，通过遥感技术获取植被的叶面积信息，评估植被的覆盖程度，判断是否存在干旱。
三、干旱评估等级根据上述指标的变化情况，可以将干旱划分为以下几个等级：1. 无干旱：降水量正常，土壤湿度充足，植被状况良好。
2. 轻度干旱：降水量稍低于正常水平，土壤湿度较低，植被有轻微受损。
3. 中度干旱：降水量明显低于正常水平，土壤湿度明显不足，植被有明显受损。
4. 重度干旱：降水量极低，土壤湿度严重不足，植被大面积枯萎。
5. 特重度干旱：降水量极其稀缺，土壤湿度极度不足，植被大面积死亡。
四、干旱评估流程1. 数据收集：收集降水数据、土壤湿度数据、河流流量数据、遥感数据等相关数据。
2. 数据处理：对收集到的数据进行统计分析，计算降水异常指数、SPI指数、NDVI指数、LAI指数等。
3. 干旱评估：根据指标的变化情况，判断是否存在干旱，并确定干旱的等级。
基于旬尺度的冬小麦干旱评估指标探讨
上， 干旱 的表 现特征 、 响状况 等有 时因难 以察 觉 而 影 被忽 视 ， 容易导 致 干旱 向更 严重 的态 势 发展 ， 因
此需 要相 对精 细 的干旱评 估指 标作 为旱情 诊断 的依
的水分 难 以补 偿 蒸散 的消 耗 ， 使植 株 体 内水 分 收 支
平 衡失 调 ， 引起小 麦生育 异 常甚 至萎 蔫死 亡 ， 并最终
相 对 较 小 的代 表 站 ６ 上 旬逐 日气 象 资 料 、 小 麦 产 量 资 料 ， 算 了基 于 全 生 利 ９１ ２０年 Ｏ 月 冬 计
育 期 及 旬 尺 度 的缺 水 指 数 ， 取 了产 量 变化 率序 列 ， 果 发 现 ， 小 麦全 生 育 期及 旬 缺 水 指 数 与产 量 变 化 率 呈极 显 提 结 冬 著 相 关 。 据 二 者 的 回归 方程 及 农 业上 划 分 干旱 的标 准 ， 定 了河 南 省 冬 小 麦 干 旱 评 估 指 标 ： 生 育 期 ， ． ≤Ｈ 根 确 全 一１ ５
Ｙ
＝
ｗ
１ ２ １ 冬 小麦 缺水指 数 ．．
Ｙ—ｙ 『
（） ５
在无灌溉 的情 况下 ， 冬小麦 生长某 阶段 的缺水量
等于小 麦需 水 量 与 降 水 量 之 差 ” 。冬 小 麦 缺水 指
为 分析 不 同程 度 旱情 对最 终 产量 的影 响 ， 构 需 建 产量 变化 率 序 列 ｃ 。若 利 用 三 次 多项 式 拟合 趋 ， 势 产量 ， 以表示 为 ： Ｃ可
公 式 Ｈ ：
麦全 生育期 降水 量 均 小 于 作 物 需 水 量 ， Ｘ ＜０ 故 。
由此 可根 据 （ ） 确定 Ｈ ≥１为 冬 小麦 全 生 育期 不 ４式 ，
农业领域自然灾害对社会经济影响评估与对策
农业领域自然灾害对社会经济影响评估与对策自然灾害对农业领域的冲击经常造成社会经济的巨大损失，而在全球变暖和气候异常的背景下，这种情况变得尤为严重。
为了减轻灾害对农业的影响并保障社会经济的可持续发展，我们需要进行全面的影响评估并制定相应的对策。
一、自然灾害对农作物产量的影响评估自然灾害对农作物产量的影响是农业领域最直接且关键的问题之一。
我们可以通过以下方式进行评估：1. 气象数据分析：使用历史气象数据和地理信息系统（GIS）技术，识别灾害风险区域和潜在的灾害发生概率。
2. 作物损失评估：结合灾害发生的时间和区域，与相关的农业专家合作，对作物产量的损失率进行评估，从而估计整体的经济损失。
3. 农作物抗灾性评估：通过研究不同品种的农作物对特定灾害的抗性，评估抗灾品种的潜力以及其在减轻灾害影响上的作用。
二、自然灾害对农业市场的影响评估除了对农作物产量的影响外，自然灾害还会对农业市场产生深远的影响。
以下是评估其影响的方法：1. 价格波动分析：分析灾害发生期间和事后农产品市场价格的变化，以评估灾害对供求关系的影响。
2. 供应链分析：研究灾害对农产品供应链的影响，包括种植、加工、运输和销售环节，从而评估灾害对农产品供应的中断或减少。
3. 市场需求变化评估：通过分析消费者对农产品的需求变化，了解灾害对农产品市场需求的影响，并为制定相关政策提供依据。
三、应对自然灾害的对策了解自然灾害对农业领域的影响后，我们可以制定相应的对策，以减轻灾害带来的损失并保障社会经济的稳定。
1. 完善农业保险制度：建立健全的农业保险机制，为农民提供灾害损失的补偿和风险管理工具，减轻灾害对农民经济的冲击。
2. 提高农业基础设施抗灾能力：加强灌溉系统、储存设施、防护设备等农业基础设施的建设，提高其抗灾能力，减少灾害对农业生产的影响。
3. 发展多样化农业经济：鼓励农民发展多样化农业生产，降低对单一农作物的依赖，从而分散灾害风险，保障农民的收入来源。
河南省冬小麦干旱风险分析与评估技术研究的开题报告
河南省冬小麦干旱风险分析与评估技术研究的开题报告一、研究背景与意义冬小麦是我国北方地区种植量最大的粮食作物之一，也是保证国家粮食安全的重要作物。
然而，干旱是严重影响冬小麦生产的因素之一，尤其在河南省这样的干旱地区，干旱对冬小麦产量和质量的影响更加明显，给冬小麦生产带来了很大的不确定性。
因此，开展河南省冬小麦干旱风险分析与评估技术研究，对于准确预测冬小麦干旱风险，精准预测冬小麦产量和质量，保证冬小麦生产稳定和国家粮食安全具有重要的现实意义。
二、研究内容和方法本次研究将采用遥感、气象和统计学等多学科交叉研究的方法，针对河南省冬小麦的生长发育和干旱风险，开展以下内容的研究。
（一）基于遥感数据的冬小麦生长发育监测利用卫星遥感数据，结合地面观测数据，建立冬小麦生长发育监测模型，实现对冬小麦生长发育的动态监测和评估。
（二）基于气象数据的干旱监测与评估利用多源气象数据，采用干旱指数等方法，建立河南省冬小麦干旱监测与评估模型，准确评估干旱程度和干旱时空分布规律。
（三）冬小麦干旱风险分析基于冬小麦生长发育监测和干旱监测与评估结果，结合统计学方法，分析冬小麦生长发育与干旱风险的关系，建立干旱风险评估模型。
（四）冬小麦干旱风险评估利用建立的干旱风险评估模型，对冬小麦干旱风险进行评估和预测，为冬小麦生产提供干旱风险提示和决策支持。
三、预期成果及创新点本次研究将建立河南省冬小麦干旱风险分析与评估技术体系，实现冬小麦生长发育和干旱监测与评估的动态监测和预测，建立冬小麦干旱风险评估模型，为冬小麦生产提供精准化服务，实现从干旱灾害应急管理向干旱风险管控的转变。
同时，本研究将优化遥感、气象和统计学方法，提高冬小麦干旱风险分析与评估的精度和时效性，为粮食安全保障和农业生产现代化提供科学支撑和可靠方法。
自然灾害对农作物的影响评估
自然灾害对农作物的影响评估在大自然的怀抱中，农作物的生长面临着诸多挑战，其中自然灾害无疑是最具破坏力的因素之一。
无论是狂风暴雨、干旱洪涝，还是低温冻害、病虫害等，都可能给农作物带来沉重的打击，进而影响农业生产和粮食安全。
干旱是常见的自然灾害之一，它对农作物的影响十分显著。
当长期缺少有效降水时，土壤水分不足，农作物无法获得足够的水分进行正常的生理活动。
种子难以发芽，幼苗生长缓慢，已成熟的植株则会出现叶片枯萎、花果脱落等现象。
例如，在小麦的生长关键期遭遇干旱，会导致麦穗短小、麦粒干瘪，严重降低产量。
对于需水量较大的水稻来说，干旱更是灾难性的，可能导致大面积的减产甚至绝收。
洪涝灾害同样危害巨大。
暴雨或持续降雨导致河流决堤、水位上涨，农田被淹没。
长时间的水淹会使农作物根系缺氧，无法正常呼吸和吸收养分，从而导致根系腐烂。
叶片也会因浸泡受损，光合作用减弱。
此外，洪涝还会带来泥沙淤积，破坏土壤结构，影响土壤肥力。
像玉米、大豆等旱地作物在洪涝过后，往往会出现倒伏、病虫害增多等问题，极大地影响了农作物的品质和产量。
狂风也是农作物的一大“敌人”。
强风可能会折断农作物的茎秆，导致植株倒伏。
尤其是在作物生长后期，如小麦、水稻即将成熟时，狂风造成的倒伏会使麦粒、稻粒无法正常灌浆，饱满度下降，从而降低产量和品质。
对于果树来说，狂风可能会吹落果实，造成直接的经济损失。
低温冻害对农作物的影响也不容忽视。
在早春或晚秋，气温骤降可能会使农作物遭受冻害。
幼苗可能会被冻死，花芽和幼果可能会受冻脱落。
例如，在北方的苹果产区，春季的晚霜冻常常会冻伤花芽，导致当年苹果产量大幅下降。
而在冬季，极端的低温可能会使越冬作物遭受冻害，影响来年的生长和产量。
病虫害虽然不是严格意义上的自然灾害，但在某些情况下，其大规模爆发也具有类似的破坏性。
例如，蝗虫灾害可以在短时间内吞噬大量的农作物，造成严重的减产。
小麦锈病、水稻稻瘟病等病害一旦大面积发生，也会给农作物带来巨大的损失。
作物抗旱指数的概念和统计方法
作物抗旱指数的概念和统计方法作物抗旱指数是衡量一种作物抵抗旱害能力的指标，能够客观地反映作物对干旱环境的适应程度和抵御干旱条件下生长的能力。
通过对作物抗旱指数的评价，可以有效地分析作物抗旱性状，在干旱地区进行合理的农作设计和设施建设，提高作物产量和耐旱能力。
一、实验法实验法是通过人工设置不同程度的干旱胁迫条件，进行野外或室内试验，观察和记录作物在不同程度干旱条件下的生长状况和产量变化，根据实验结果计算作物抗旱指数。
1.地上部分抗旱指数（WPI）：地上部分抗旱指数是根据作物在不同程度干旱条件下的地上部分干物质的变化情况来计算的。
可以采用干旱胁迫处理，例如水分胁迫处理、追加土壤增湿剂等，观察作物生长过程中的根长、茎长、叶面积、叶绿素含量等指标的变化来计算抗旱指数。
2.地下部分抗旱指数（RLI）：地下部分抗旱指数是根据作物在干旱情况下地下部分生物量的变化情况来计算的。
通过测量根系长度、根重量、根系分布等指标，分析作物根系的抗旱性状并计算抗旱指数。
3.抗旱代谢物的变化：通过测定作物在干旱条件下特有的抗旱代谢物的含量变化，例如脯氨酸、可溶性糖、脂肪酸等，分析作物的抗旱性状。
二、综合评价法综合评价法是从实际农田观测数据入手，通过统计和分析农田环境、土壤和气候等因素对作物产量影响程度，评价作物抗旱性状。
1.湿度指数（HI）：湿度指数是通过记录农田土壤含水量和作物产量的变化来评估作物的抗旱能力的指标。
通过监测土壤水分含量和作物产量的动态变化，来研究湿度对作物产量的影响，从而计算抗旱指数。
2.水分利用指数（WUE）：水分利用指数是指单位干物质生产所需的水分量。
通过实地观测和调查，分析作物对水分的利用效率，计算作物的水分利用指数。
3.干旱强度指数（SI）：干旱强度指数主要是根据干旱条件下土壤水分、地表水分和作物生理生态特性等相关数据统计计算得出的，反映了干旱程度对作物产量的影响。
综上所述，作物抗旱指数的统计方法主要有实验法和综合评价法两种。
农作物灾害损失评估模型研究
农作物灾害损失评估模型研究一、引言农业作物是农民的衣食父母，也是国家粮食安全的重要组成部分。
因此，作物的灾害损失评估一直是农业领域关注的热点问题。
现有的损失评估方法主要是基于经验公式和统计学方法，这种方法具有效率较高、适用性广等优点。
但是，这种方法并不能完全反映实际的损失情况，因此需要在现有方法的基础上，进一步研究作物灾害损失评估模型，提高损失评估的科学性和精准性。
二、作物灾害损失评估模型概述1.评估模型的种类目前，作物灾害损失评估模型主要分为静态评估模型和动态评估模型两种。
(1)静态评估模型静态评估模型是建立在一定时间内统计作物受灾面积、受灾程度和单产损失的基础上，通过统计学方法计算出灾害损失的评估模型。
由于该模型仅基于历史数据建立，因此不具有预测作用，只能作为历史数据的补充。
(2)动态评估模型动态评估模型是基于灾害实际发生的过程中，对作物受灾情况进行实时监测和预测，对损失进行实时评估的模型。
该模型具有高度的预测能力和实时性，适用于各种程度的灾害损失评估。
2.常用评估方法(1)统计学方法统计学方法是灾害损失评估的有效方法之一，通过对作物受灾面积、受灾程度和单产损失的统计分析，建立统计模型计算灾害损失。
该方法适用范围广，计算灵活，概率结果较好，可以客观反映作物受灾情况，是农业领域广泛采用的方法之一。
(2)遥感技术遥感技术是灾害损失评估领域的新兴技术，该技术可以通过卫星遥感图像获取实时的灾害受灾情况，进一步计算灾害损失。
由于遥感技术可以覆盖较大的区域，因此在大面积灾害评估中具有广泛的应用前景。
(3)GIS技术GIS技术是灾害损失评估的重要工具之一，利用GIS技术，可以将受灾作物的空间分布图与灾情数据相结合，形成损失评估的空间数据库，有效提高评估的精度和效率。
三、评估模型的改进方法1.模型参数的优化灾害损失评估模型的有效性和精度与模型参数的选择密切相关。
在建立模型时，需要综合考虑灾情影响因素的重要性，调整模型中各个参数的权重。
农业气象灾害风险评估技术及其应用
农业气象灾害风险评估技术及其应用邮编：434020摘要：过去几十年里，随着气象学、农学、地理信息系统、遥感技术及大数据分析等多学科技术的飞速发展，农业气象灾害风险评估的方法和手段得到了显著提高。
评估不仅可以更精准地定量分析灾害发生的概率和可能造成的影响，还能够为灾害应对提供科学指导和策略支持。
然而，这一领域仍然面临诸多挑战，如评估方法的选择、数据的获取和处理、以及不确定性因素的处理等。
本文旨在综述农业气象灾害风险评估技术，探讨其体系构建、关键内容及评估方法，为面对日益严峻的气候变化与极端气象事件，提供一套系统性的理论框架和应用指南关键词：农业；气象灾害；风险评估技术；应用措施引言：农业作为人类生存和社会发展的基础性产业，其安全与稳定直接关系到食品供应和经济发展。
然而，随着全球气候变化的加剧和极端气候事件的频发，农业生产面临着前所未有的挑战。
气象灾害如旱涝、冰雹、高温、风暴等，不仅威胁着农作物的生长，更对农业生产安全造成了严重影响。
因此，开展农业气象灾害风险评估，对于提前预防和减轻这些灾害带来的损失，保证农业生产稳定和粮食安全，具有重要意义。
一、农业气象灾害风险评估体系农业气象灾害风险评估体系的建立，旨在为农业生产提供一个全面、科学的风险管理框架。
该体系的构建基于对农业系统内外部的多方面风险因素的深入理解和分析，涵盖了灾害发生的可能性、影响的程度以及应对措施的有效性等关键领域。
主要包括三个核心部分：风险致灾因子、承灾体脆弱性和灾情期望损失。
风险致灾因子主要关注可能引发农业气象灾害的各种气候和环境因素，如极端天气事件、气候变化趋势等。
这些因素的分析对于理解灾害发生的机理、频率和强度至关重要。
承灾体脆弱性则着眼于农作物、农业生产系统等受灾对象在面对灾害时的抵抗力和应对能力。
评估其脆弱性涉及到品种选择、种植方式、技术支持、基础设施建设等多个方面。
灾情期望损失评估是基于致灾因子和脆弱性分析的结果，综合考虑可能导致的直接经济损失、生态环境影响及社会经济后果。
农业大数据如何助力农业保险风险评估
农业大数据如何助力农业保险风险评估在当今数字化时代，农业领域也迎来了大数据的浪潮。
农业大数据作为一种强大的工具，正为农业保险的风险评估带来前所未有的变革和机遇。
农业保险对于保障农民的收入稳定和农业产业的可持续发展至关重要。
然而，传统的农业保险风险评估方法往往存在信息不全面、不准确、评估周期长等问题，导致保险赔付风险难以有效控制，保险费率制定不够科学合理。
农业大数据的出现，为解决这些问题提供了新的思路和方法。
首先，农业大数据能够提供更全面和准确的信息。
通过卫星遥感、气象监测、物联网设备等手段，可以收集到大量关于农作物生长环境、生长状况、病虫害发生情况等数据。
这些数据涵盖了从土壤条件、气温、降水到农作物的种植面积、品种、生长阶段等各个方面。
相比传统的依靠人工调查和有限样本的方法，大数据能够更全面地反映农业生产的实际情况，为风险评估提供更坚实的基础。
例如，卫星遥感图像可以实时监测农作物的种植面积和生长状况。
通过对不同时间段的遥感图像进行对比分析，能够准确判断农作物的生长速度、是否遭受灾害影响以及受灾程度。
气象数据则可以提供长期的气候趋势和短期的天气变化信息，帮助评估干旱、洪涝、台风等自然灾害对农作物的潜在影响。
其次，农业大数据有助于实现实时动态的风险评估。
传统的风险评估通常是在保险合同签订前进行一次性的评估，而在整个农作物生长周期内缺乏有效的跟踪和调整。
利用大数据技术，可以实时采集和分析相关数据，及时发现潜在的风险因素变化，并对风险评估进行动态调整。
比如，在农作物生长期间，如果监测到某个地区连续干旱，降雨量明显低于往年同期水平，就可以及时调整该地区的风险评估结果，提高保险赔付的可能性预测。
这种实时动态的评估能够使保险公司更加准确地把握风险状况，提前做好应对准备，也能让农民更加及时地采取相应的风险管理措施。
再者，农业大数据能够提高风险评估的精细化程度。
借助大数据的分析能力，可以将农业生产区域划分为更小的单元，针对每个单元的独特特征进行个性化的风险评估。
我国农业干旱风险研究进展简述
我国农业干旱风险研究进展简述王利娜;苏静;郑晓东;何鹏【摘要】主要综述了农业干旱及其风险的内涵,从农业干旱风险分析、风险评估、风险管理3方面系统阐述了农业干旱风险的研究机理.建立了理论框架;归纳总结了农业干旱风险指标体系、风险分析模型等研究方法.农业干旱风险研究方法应用方面主要是针对农业干旱风险管理及对策来达到防灾减灾的目的,为制定防灾减灾决策提供科学合理的依据;最后总结了我国在这方面的研究历程.简述了各阶段的突出贡献.【期刊名称】《水科学与工程技术》【年(卷),期】2011(000)002【总页数】5页(P3-7)【关键词】农业干旱;风险分析;风险评估;风险管理【作者】王利娜;苏静;郑晓东;何鹏【作者单位】河北工程大学,河北邯郸056038;中国水利水电科学研究院,北京100038;邯郸市水利局,河北邯郸056002;河北工程大学,河北邯郸056038;中国水利水电科学研究院,北京100038;河北工程大学,河北邯郸056038;中国水利水电科学研究院,北京100038【正文语种】中文【中图分类】S423农业干旱应对是我国实现经济社会又好又快发展中的重大问题之一，而干旱在我国每年都会发生，近年来平均2～3a就会发生一次严重的干旱灾害。
农业旱灾是我国影响范围最广、发生频率最高、持续时间最长、危害程度最大的灾害［1］，其后果不仅直接导致农业减产，食物短缺，而且其持续累积会使土地资源退化、水资源耗竭和生态环境受到破坏，制约可持续发展，因此防灾减灾是当今社会关注的重要课题之一。
目前国内主要针对以下几个方面研究来减少农业旱灾：旱灾基础研究，旱灾应急研究，抗旱技术研究，抗旱战略研究，旱灾风险研究等。
其中旱灾风险研究主要包括：认识农业旱灾风险的研究机理与结构；进行农业旱灾风险分析，包括致灾因子危险性分析、孕灾环境脆弱性分析、承灾体易损性分析、旱灾灾情分析［2］；进行农业旱灾风险评价、建立旱灾风险评价模型。
农业干旱是一种相对的状况，每一次干旱在强度、持续时间和空间范围上都不同［3］，所以农业干旱目前为止没有广泛接受的统一的定义。
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关 键 词 ：干 旱 灾 害 ； 风 险； 作 物 生 长模 型 ； 农业 ； 辽 宁 省
中图分类号 ： ￥ ４ ２ ３
文献标志码 ： Ａ
文章编号 ：１ ０ ０ ０ — ７ ６ ０ １ （ ２ ０ １ ３ ） ０ ４ — ０ ２ ３ １ — ０ ６
Ｄｙ ｎ ａ ｍｉ ｃ ａ ｓ ｓ ｅ ｓ ｓ ｍｅ ｎ ｔ ｏ ｆ ａ ｇ ｒ ｉ ｃ ｕ ｌ ｔ ｕ ｒ ａ ｌ ｄ ｒ ｏ ｕｇ ｈ ｔ ｄ ｉ ｓ ａ ｓ ｔ ｅ ｒ ｓ ｒ ｉ ｓ ｋ ｂａ ｓ ｅ ｄ ｏ ｎ ｃ ｒ ｏ ｐ ｇ ｒ ｏ ｗｔ ｈ ｍｏ ｄ ｅ ｌ
Ｗ ｓ ａ ａ ｂ ｏ ｕ ｔ １ ６ ％． Ｔ ｈ ｅ ｒ ｉ ｓ ｋ ａ ｎ ａ ｌ ｙ ｓ ｉ ｓ ｒ ｅ ｓ ｕ ｌ ｔ ｓ ｓ ｈ ｏ ｗ ｅ ｄ ｔ ｈ ａ ｔ ｔ ｈ ｅ ｄ ｒ ｏ ｕ ｈｔ ｇ ｄ ｉ ｓ ａ ｓ ｔ ｅ ｒ ｉ ｒ ｓ ｋ ｉ ｎ ｎ ｏ ｒ ｔ ｈ ｗ ｅ ｓ ｔ ｒ ｅ ｇ ｉ ｏ ｎ ｏ ｆ Ｌ ｉ ａ ｏ ｎ ｉ ｎ ｇ Ｐ ｏ ｒ ｖ ｉ ｎ ｃ ｅ ｗ ａ ｓ ｈ ｉ ｇ ｈ ｅ ｒ ｔ ｈ ｎ ａ ｉ ｎ ｏ ｔ ｈ ｅ ｒ ｒ ｅ ＠ ｏ ｎ ｓ ，ｗ ｈ ｉ ｃ ｈ ｉ ｓ ｃ ｏ ｎ ｓ ｉ ｓ ｔ ｅ ｎ ｔ ｗ ｉ ｔ ｈ ｔ ｈ ｅ ｒ ｅ ｌ ａ ｄ ｒ ｏ ｕ ｈｔ ｇ ｓ ｉ ｔ ｕ ａ ｔ ｉ ｏ ｎ ｏ ｆ Ｌ ｉ ａ ｏ ｎ ｉ ｎ ｇ Ｐ ｏｖ ｒ ｉ ｎ ｃ ｅ ．
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第３ １ 卷 第 ４期
２ ０ １ ３年 ７月
干 旱 地 区 农 业 研 究
ｔ ｉ ｔ ｕ ｒ ａ ｌ Ｒｅ ｓ ｅ ａ ｒ ｃ ｈ ｉ ｎ ｔ ｈ ｅ Ａｒ ｉ ｄ Ａｒ ｅ ａ ｓ
Ｖ０ １ ． ３１ Ｎｏ． ４
Ｊ ｕ １ ．２ ０ １ ３
基 于 作 物 生 长 模 型 的 农 业 干 旱 灾 害 风 险 动 态 评 估
Ｓ Ｕ Ｎ Ｈ ｏ ｎ ｇ — ｑ ｕ ａ ｎ ， Ｓ Ｕ Ｚ ｈ ｉ — ｃ ｈ ｅ ｎ ｇ ， Ｑ Ｕ Ｙ ａ ｎ － ｐ ｉ ｎ ｇ
（ Ｃ ｈ ｉ ｎ ａ Ｉ ｎ ｓ ｔ ｉ ｔ ｕ ｔ ｅ ｏ ｆ Ｗ ａ ｔ ｅ ｒ Ｒ ｅ ｓ ｏ ｕ ｒ ｃ ｅ ｓ ａ ｎ ｄ Ｈ ｙ ｄ ｒ ｏ ｐ ｏ ｗ ｅ ｒ Ｒ ｅ ｓ ｅ ａ ｒ ｃ ｈ， Ｂ ｅ ｉ ｊ ｉ ｎ ｇ １ ０ ０ ０ ８ ６ ，Ｃ ｈｉ ｎ ａ ）
孙洪泉 ， 苏 志诚 ， 屈艳 萍
（ 中国水利水 电科学研究院 ， 北京 １ ０ ０ ０ ３ ８ ）
摘ห้องสมุดไป่ตู้
要 ：在 阐述干旱 灾害风 险基本概念 的基础上 ， 分析 了农业干 旱灾害风 险动 态评 估的难 点。通过作 物生长
模 型——Ｄ Ｎ Ｄ ｃ模 型模拟作物逐 日生长 ， 得到最终 的粮食产量。采用情景分析方法 ， 对不 同气象条件下 的作物产量 进行估计 ， 进 而计 算作 物粮食 因旱损 失， 实现农业干旱灾害风 险动态分析。研究选择辽 宁省 为研 究 区， 以玉米作物 为代表 ， 空间分析 单元为县级行 政 区， 利用 １ ５年的序 列数据进行 粮食 因旱损 失评 估 ， 模 型模拟辽 宁省 的总误 差控 制在 １ ５ ％左右 。风 险分析结果表 明， 辽宁省西北部地 区干旱灾害风 险高于其 他地 区， 这 也与辽 宁省干旱 实际情况
Ａｂ ｓ ｔ ｒ ａ ｃ ｔ ：Ｔｈ ｉ ｓ ｐ ａ ｐ ｅ ｒ ｒ ｅ ｖ ｉ ｅ ｗｅ ｄ ｔ ｈ ｅ ｂ ａ ｓ ｉ ｃ ｃ ｏ ｎ ｃ ｅ ｐ ｔ ｓ ｏ ｆ ｔ ｈ ｅ ｄ ｒ ｏ ｕ ｇ ｈ ｔ ｄ ｉ ｓ ａ ｓ ｔ ｅ ｒ ｉｓ ｒ ｋ ａ ｎ ｄ ａ ｄ ｄ ｒ ｅ ｓ ｓ ｅ ｄ ｔ ｈ ｅ ｄ ｉ ｆ ｉｃ ｆ ｕ ｌ ｔ ｉ ｅ ｓ ｏ ｆ ｄ ｙ － ｎ ａ ｍｉ ｃ ａ ｌ ａ ｓ ｓ ｅ ｓ ｓ ｍｅ ｎ ｔ ｏ ｆ ａ ｇ ｒ ｉ ｃ ｕ ｌ ｔ ｕ ｒ ａ ｌ ｄ ｒ ｏ ｕ ｇ ｈ ｔ ｄ ｉ ｓ ｓｔ ａ ｅ ｒ ｒ ｉ ｓ ｋ．Ｔ ｏ ｏ ｂ ｔ ａ ｉ ｎ ｔ ｈ ｅ ｉｎ ｆ ａ ｌ ｙ ｉ ｅ ｌ ｄ ｓ ｏ ｆ ｃ ｏｐ，ｔ ｒ ｈ ｅ ＤＮＤＣ ｍｏ ｄ ｅ ｌ Ｗａ ｓ ｕ ｓ ｅ ｄ ｔ ｏ ｓ ｉ ｍｕ ｌ ａ ｔ ｅ ｔ ｈ ｅ ｃ ｒ ｏ ｐ ｄ ａ ｉ ｌ ｙ ｇ ｒ ｏ ｗｔ ｈ．Ｔ ｈ ｅ ｄ ｙ ｎ ａ ｍｉ ｃ ａ ｌ ｓｓ ａ ｅ ｓ ｓ ｍｅ ｎ ｔ ｏ ｆ ａ ｇ ｒ ｉ ｃ ｕ ｌ ｔ ｕ ｒ ａ ｌ ｄ ｒ ｏ ｕ ｇ ｈ ｔ ｄ ｉ ｓ ａ ｓ ｔ ｅ ｒ ｉｓ ｒ ｋ ｗａ ｓ ｄ ｅ ｉｖ ｒ ｅ ｄ ｆ ｒ ｏ ｍ ｔ ｈｅ ｅ ｓ ｔ ｉ － ｍａ ｒ ｉ ｏ ｎ ｏ ｆ ｔ ｈ ｅ ｃ ｏｐ ｒ ｙ ｉ ｅ ｌ ｄ ｓ ｕ ｎ ｄ ｅ ｒ ｄ ｉ ｆ ｆ ｅ ｒ ｅ ｎ ｔ ｗｅ ａ ｔ ｈ ｅ ｒ ｃ ｏ ｎ ｄ ｉ ｔ ｉ ｏ ｎ ｓ ｂ ｙ ｕ ｓ ｉ ｎ ｇ ｓ ｃ ｅ ｎ ａ ｉｏ ｒ ａ ｎ ａ ｌ ｙ ｓ ｉ ｓ ｍｅ ｔ ｈ ｏ ｄ ａ ｎ ｄ ｔ ｈ ｅ ｆ ｕ ｒ ｔ ｈ ｅ ｒ ｃ ｌｃ ａ ｕ ｌ ａ ｔ ｉ ｏ ｎ ｏ ｆ ｈｅ ｔ ｙ ｉ ｅ ｌ ｄ ｌ ｏ ｓ ｓ ｅ ｓ ｃ ａ ｕｓ ｅ ｄ ｂ ｙ ｄ ｒ ｏ ｕ ｇ ｈ ｔ ．Ａ １ ５ － ｙ ｅ ａ ｒ ｓ ｓ ｅ ｑ ｕ ｅ ｎ ｃ ｅ ｄ ａ ｔ ａ ｏ ｆ ｍａ ｉ ｚ ｅ ｇ ｒ ｏ ｔｈ ｗ ｉ ｎ Ｌ ｉ ａ ｏ ｎ ｉ ｎ ｇ Ｐ ｒ ｏ ｖ ｉ ｎ ｃ ｅ，ｃ ｏ ｕ ｎ ｔ ｉ ｅ ｓ ａ ｓ ｔ ｈ ｅ