基于时空维度的中国农业水灾风险分析

1、基于时空维度的中国农业水灾风险分析姓名：田国珍导师：王 平 副教授 刘新立 副教授专业：地图学与地理信息系统方向：地理信息系统 2006年5月29日硕士论文答辩主要内容引言；中国农业水灾风险区划；中国农业水灾风险的时间特征和驱动力分析；结论与展望。研究背景中国是一个传统的农业大国，水灾是中国主要的农业灾害之一；近年来，水灾的次数和破坏力都有所增加；中国的传统农业区面临着严重的水灾风险的威胁；洪水控制转化为洪水管理；而洪灾风险区划是洪水风险管理的重要组成部分；农业洪灾风险区划对于减少农业水灾损失，减轻农民负担具有重要意义；水灾及其基本属性洪水和水灾水灾的自然属性和社会属性水灾的发展变化有利于风险

2、区内土地的合理利用和开发有利于水灾损失评估有利于防洪救灾的辅助决策有利于水灾保险制度的建立和推行 水灾风险研究的意义客观性与可控性地域性随机性动态性利害两重性 水灾风险的特征水灾风险分析时间维度分析空间维度分析现有的方法多采用传统的水利经济学方法，或是概率统计方法；中国在水灾风险评估方面的工作不够充分，方法不完善，各种评估的结果出入较大；单纯的农业水灾风险研究在国内不多，有待于进一步完善；已有的水灾风险研究在内容和形式上处于各自为政的阶段，缺乏标准的技术规范。 农业水灾研究的现状及存在问题论文的研究内容及目标本文以农业水灾风险作为研究对象，论述了水灾风险的基本属性,分析了中国农业水灾的风险特征

3、。在此基础上，利用水灾风险分析技术与灾害统计学相结合的方法，在时间维度和空间维度上对中国农业水灾风险进行了综合研究，度量了中国农业水灾风险，并讨论了中国农业水灾风险的驱动力。国内的农业风险分析要么只研究空间维度的风险分析，要么只研究时间维度的风险分析，而农业水灾风险实际上是这两种风险的一个综合，论文的目标是希望通过对农业水灾风险分析理论与方法的探索，尝试建立一种系统完整的基于时空维度的农业水灾风险分析模式。研究框架中国农业水灾风险分析空间维度分析时空维度整合分析时间维度分析研究框架触发因子分析中国农业水灾风险区划下垫面因子分析农业经济因子分析地貌因子分析植被因子分析水文因子分析最大三日降雨量分

4、析降水变率分析降雨变化趋势分析农业单产分析风险度分析损失变化趋势分析农业水灾风险的时间特征分析损失率分析驱动力分析 中国农业水灾风险区划中国农业水灾风险区划触发因子下垫面自然条件 区域农业经济状况影响因素1. 中国726个气象站点的逐旬降雨量数据(1961年2000年) (973项目办提供）2.中国726个气象站点逐日降雨量数据(1995年2002年)（973项目办提供）触发因子降雨量数据来源逐季度降雨量计算逐年降雨量计算全国726个站点逐旬降雨量数据(1961-2000年)五年降雨量距平分析空间变化趋势分析各站点最大三日降雨量计算全国726个站点逐日降雨量数据(1995-2002年)插值成为

5、全国最大三日降雨量grid年降雨量距平五年滑动平均分析五年逐季度降雨量距平分析降水变率分析降雨潜在危险分级图降雨量变化趋势分析触发因子降雨量数据的处理流程 用研究区726个站点，19612000年月平均降水量资料，按12月2月为冬季，3月5月为春季，6月8月为夏季，9月11月为秋季，得到研究区五年年（季）平均降水序列。分别代表19611965、19661970、19711975、19761980、19811985、19861990、19911995和19962000等时间段的平均降水。 触发因子降水距平分析由图可知：近40年来，中国的降水呈现出上下波动的趋势，但是总趋势是减少的，尤其是进入上世

6、纪90年代，降水明显减少，但是在上个世纪6090年代之间，降水基本呈有规律的变化。 触发因子年平均降水距平触发因子季平均降水距平由图可知：各季降水变化并不同。其中，秋季降水明显减少，冬季的降水稍有减少的趋势，但基本上变化不大。春季和夏季呈略微增加的趋势。 从长期变化来看，有明显的低频波动。在1960年代初期、19701975 年代、1980 年代初期，以及1990年代中期，降水都是处于偏多的时期；而在19651970年代、19751980年代、19851990年代则是偏干的时期。近40年来，研究区年降水量变化较大，最大变化幅度为172.4mm。 触发因子降水五年滑动平均 n：年数（n=40）;

7、 Xi第i年的降水量； 40年降水量的均值； 自然数列（n=1，2,3,40）的均值；计 算公式为： 。当值为正（负）时，表示降雨量在所计算的年份内有线增（降）的趋势。 触发因子降水（空间）变化趋势触发因子降水（空间）变化趋势从图中可以看出，降水变化趋势在中国可分为两种类型的四个大区域。区位于青藏高原和西北内陆干旱区，区位于中部地区，区位于东北地区的蒙北和黑龙江等地，区位于东南地区。其中，区的降水变化趋势为减少，、区降水变化趋势为增加。 其中: 是40年降水的均值；Bi: 第i年降水值。触发因子年降水变率降水变率的极值分布在西北内陆干旱区。 由图可知，中国年降水变率在0，0.56之间变化。通过

8、像元分析，研究区整体降水变率为0.22。触发因子年降水变率中国的水灾多以暴雨为主，一次暴雨持续约为34天。根据历史水灾资料分析，最大三日降雨量对水灾的形成影响最大。海南岛地区多年最大三日降雨量达553mm，而西部大部分地区最大三日降雨量不足50mm。 从图可以看出暴雨中心雨量大部分大于300mm，且空间分异明显，最大三日降雨量从东南向西北递减。触发因子最大三日降雨量触发因子降雨因子综合分析 由图可知，降雨对水灾的危险性最大的是台湾、海南、东南沿海以及安徽和湖南等地，另外，在西北内陆干旱区新疆的塔里木盆地，由于其较高的降水变率，使其具有相对较高的水灾危险性。 将中国三日降雨量极值和降水变率标准化

9、后叠置，再与降雨量空间变化趋势图运算后分级，并根据其所属级别赋予不同的影响因子，制作成降雨量因素对洪水的影响分级图下垫面影响因子分析流程spot影像河流、湖泊矢量图下垫面潜在危险分级图 植被影响分级图DEM坡度图水文影响分级图地貌影响分级图NDVI河流、湖泊缓冲区分析下垫面影响因子分析 对于同样量级的洪水，淹没程度主要取决于下垫面特征。地面高程和坡度的陡峻与平缓决定了汇水的时间长短。 从地貌角度看，水域面积和灾害程度呈正比。对于小的洪水，水域面积和水灾程度成反比；对于大的洪水，水域面积和水灾程度呈正比。两方面共同作用的结果，以正比为主。 冠层截留量主要取决于降水的性质和冠层的结构特征，植被指数

10、反映了植被的盖度分布，同时也间接反映了植物的生物量高低。 下垫面各影响因子产生的水灾危险性较高的地区主要分布在中国七大江河的中下游平原地区。下垫面影响因素结果分析其中，河南、山东、安徽、江苏、湖北五省全部地区为高风险区，危险性最低的当数内蒙、新疆、青海、西藏的大部。中国农业经济特征分析利用19972003年各省农作物总播种面积和粮食生产总量，计算出各省年单位播种面积的粮食产量，进而根据各省面积，计算出各省单位面积上的粮食单产，以便于比较。 由图可知：东部沿海平原地区是农作物年均单产最高的地区，其中，以河南、安徽、山东、江苏以及台湾五省最为突出，这是因为这些地区是中国的农业大省，单位面积所具有的

11、农业产量较高，从而使得潜在的农业易损性是最大。中国农业水灾风险区划P（水灾）=f（触发因子，下垫面因子，农业经济因子） 风险级别 分布范围 一级 西藏南部、青海南部、甘肃中部、新疆西部、内蒙中部 二级 西藏北部、青海北部、四川北部、甘肃东部三级 云南西部、陕西西部、内蒙大部、新疆大部、甘肃西部四级 云南东部、贵州西部、陕西东部、山西、内蒙东部、黑龙江北部、新疆中部五级 广西西部、贵州东部、四川东部、河北北部、吉林、黑龙江南部六级 辽宁、湖南南部、广东北部、广西北部、福建、浙江七级 河北南部、安徽、湖北中部、江西南部、湖南南部、广东南部、广西南部八级 山东、安徽、湖北东部、江西北部、海南、广东沿

12、海、台湾南部九级 河南南部、江苏中部十级 江苏大部、台湾南部中国农业水灾风险区划结果分析农业水灾潜在危险性较大的为东南沿海地区，尤其一些湖区具有较高水灾风险，这些湖泊的调蓄作用有一定限度，而经常发生的大量降雨极易使得湖区水满外溢，给周边地区带来水灾。东部沿海经济发达的地区正好也是农业经济易损性高的地区，这是因为这些地区的传统农业很发达，单位面积所具有的农业经济价值很高，从而使得潜在的农业易损性最大。农业水灾风险程度高的地区主要分布在东南部平原区，尤以七大江河中下游的平原地区最为严重；中国农业水灾与中国的季风气候密切相关，具有明显的季节性。中国农业水灾风险的时间特征分析 中国农业水灾风险的时间特

13、征分析 中国农业水灾损失率估算中国农业水灾风险的变化趋势分析中国水灾风险的波动性分析中国农业水灾的风险度分析Lj 是j省年平均损失率，Mij是第i年j省农作物受灾面积，Nij 是第i年j省农作物成灾面积，Aj 是j县农作物的播种面积。 从图中可以看出农业水灾损失率最高的是江西、湖南、湖北等地，损失率最低的是北京、河北、山西、新疆等地 中国农业水灾损失率估算中国农业水灾风险的变化趋势分析 利用19522003年全国各省农业受灾面积、农作物播种面积、粮食产量的统计数据，可以得到52年来中国农业水灾绝对受灾面积变化图、中国农业水灾相对受灾面积变化图和农作物单产变化图。 由图可知，在农作物单产保持持续

14、增长的同时，绝对受灾面积持续增加，这必然导致水灾风险损失的绝对值的增大，同时，相对受灾面积的增加，也进一步揭示了中国农业水灾风险的在未来将会继续保持增长的趋势。 Sj 是中国j省的农业水灾受灾面积多年标准差， 是中国第i年j省的农业水灾受灾面积， 是中国j省的多年农业水灾平均受灾面积。 由图可知风险波动最大的地区是江苏、江西、海南这三个省，波动最小的地区是甘肃、河北。 中国农业水灾风险的波动性分析 同样的农业水灾风险波动值，对于多年农业水灾平均受灾面积大的地区和平均受灾面积小的地区所产生的相对风险是不一样的。风险度是一个动态的反映，一般来说，波动大的地方，风险度都较大，但是波动不大的地方，如果

15、平均受灾水平不高，也容易产生较大的风险，如天津和内蒙。 S 是农业水灾相对受灾面积多年标准差， 是平均受灾面积中国农业水灾风险度分析 中国农业水灾风险度分级图中各级别所占面积为因变量Y，中国最大三日降雨量分布图、中国多年平均降水变率分布图和中国多年降水变化趋势图中各级别所占面积X1、X2和 X3，中国地势高程图和中国坡度分级图各级别所占面积X4与X5，中国河流和湖泊缓冲区图各级别所占面积X6，中国植被分级图各级别所占面积X8，中国农作物单产分级图各级别所占面积X9，为自变量，进行逐步回归分析 中国农业水灾风险的外在驱动力 降水变率反映了一地的降水量的波动情况多年降水变化趋势反映了研究区降雨量随

16、时间的增减状况,其与水灾受灾面积在时间维度上的线性关系反映了降雨是引发中国农业水灾的主要原因。中国农业水灾风险的外在驱动力 中国农业水灾风险的内在驱动力 全球气候的变化，气候变暖使得海平面不断上升，加上南亚季风和东亚季风的突变，使得降水量波动性增大；由于泥沙淤积、围湖造田，再加上气候暖干化，使得湖泊、水库的面积不断缩小，降低了其对洪水的调蓄能力。而土地利用的不合理和退耕还林、退牧还草过程中形成的大量的撂荒地，降低了地表对于洪水的拦劫能力。随着经济的发展，国家建立了许多防洪设施，对于小的洪水，这些设施起到了一定的防御作用，但是如果洪水一旦超过其承受力，造成的损失将是不可估量的。在这种情况，防洪措

17、施起到了反作用，这也是一种水灾风险的内在影响因素。结论和展望结论1) 洪水潜在危险性较大的为东南沿海地区；尤其是一些湖区为高洪水风险区，为此，一方面，要通过加强、修筑防洪工程建设来降低水灾的危险性；另一方面，对长江、淮河和嫩江等七大江河中下游平原地区采取退田还湖的措施，利用蓄滞洪区来保证重点地区的安全。2）从空间分布上来看，中国农业水灾与中国的季风气候密切相关，具有明显的季节性；处于季风区省份具有相对较高的农业水灾风险，其中，尤以几个农业大省最为突出，如：河北、河南、山东、江苏。 3) 从时间发展上来看，从上世纪50年代以来，农业水灾受灾面积呈现出高低高的变化过程，但总趋势是上涨的。农业水灾损

18、失率最高的是江西、湖南、湖北，而农业水灾风险度较高的是天津、江苏、河南、吉林、辽宁、内蒙等省。4）降雨量的波动和多年降水变化趋势是农业水灾风险的显著线性外在驱动力，而全球气候变暖、变干，南亚季风和东亚季风的突变，以及人类对土地的不合理利用是造成农业水灾风险的内在驱动力。不足和建议1) 本文计算中采用多种比例尺的数据, 降雨量图层是由726个站点的数据插值得到，下垫面图层是由1：50万比例尺的图得到，而农业损失方面的数据是建立在以省为单位的统计资料的基础上的，相对于前两者数据的比例，后者略为粗糙，但本文本身也是大比例尺的研究，所以上述不足不足以影响结论。2) 本文在外在驱动力方面的分析还有待于进一步深入：一方面，本文只考虑了自变量和因变量之间的线性关系，而未考虑其可能存在非线性关系；另一方面，本文选取的