浅谈新形势下的农业气象灾害

浅谈新形势下的农业气象灾害

农业气象灾害是指由于气候变化造成的不利气候条件造成的直接和间接损失。农业气象灾害是人类不可避免的自然现象,但可以科学地认识它,并通过合理规划及采取相应的措施尽可能地减少农作物所受农业气象灾害影响的损失。我国每年因各种气象灾害造成的农作物受灾面积达5×107hm2、经济损失多达2000多亿元。北方地区属温带季风气候,夏季高温多雨,冬季寒冷干燥。由于农业本身的脆弱性,易受自然环境下各种因素的干扰,特别是易受到旱灾、低温冷害、霜冻、病虫类等灾害侵扰,对北方地区而言,特定的气候类型使得满足农作物正常生长极为不易,农业生产受自然灾害的影响十分明显,极易成灾,严重时导致粮食减产乃至绝产。因此,如何准确地评估北方地区的农业气象灾害从而为农业生产的趋利避害提供依据就显得尤为重要。1980年代以来,我国学者以人工控制和大田试验以及灾害资料统计分析为基础,建立了一些农业气象灾害评价的数学模型,灾害评价由定性逐渐向定量发展。近年来随着3S技术的应用以及作物模型的日趋成熟,农业气象灾害评估在时间和空间的精细化程度方面得到明显提高。目前国内外关于农业气象灾害中旱灾、低温冷害及霜冻的灾害影响评估已取得了不少成果。罗培应用模糊评价法建立了干旱灾害孕灾背景、灾害危险性、成灾体易损性等数学模型,得到了重庆干旱灾害的风险评估及其区划。潘卫华等利用MODIS数据分别对福建省地表温度和农作物用地信息进行反演,并在Surfer和ArcGIS辅助下提出基于遥感的福建省农作物地表低温风险评估法。林晓梅等采用冬小麦各生育阶段不同灾害等级的年霜冻日数及全生育期内不同等级霜冻的发生概率两项指标对冬小麦霜冻致灾因子危险度做出了评价,获得了不错的结果。在北方地区,薛昌颖等以历年平均减产率、灾年减产率变异系数、不同减产率及其发生的概率和抗灾指数作为产量灾损风险评估指标,对北方冬小麦产量灾损风险类型的地理分布进行了分析。朱海霞等对黑龙江省1980-2009年间玉米低温冷害年进行了判定,发现1980年以来黑龙江省玉米种植所面临的低温冷害风险有所降低。本文针对北方地区三种主要农作物小麦、玉米、马铃薯及三种主要灾害旱灾、低温冷害和霜冻的风险评估方法进行了归纳总结,以期为北方地区农业风险评估研究提供参考。1应急定量化评估农业干旱风险是由干旱致险性和农业承灾体的脆弱性共同构成的,其风险估算是通过一定的干旱致灾危险性模型、承灾体脆弱性评估模型进行风险定量化计算,从而确定可能的损失度或损失等级的过程。本文从农业干旱风险的致险性、农业承灾体的脆弱性及农业干旱风险综合评估模型三个方面归纳其中所用的方法。1.1农业干旱的风险法和模型目前,农业干旱风险致险性评估方法大致可归纳为产量损失风险评估法、基于模糊数学的评估方法和图层判别法。1.1.1干旱产量灾损风险气象-作物产量分析是用于研究作物产量波动与气候条件间的关系。该方法基于灾损的角度,着重于对干旱影响结果的分析,是干旱致险性分析中常用的方法之一。通常的研究是用相对损失率代替绝对损失量来反映气象产量引起的损失变化,并将损失率按一定标准分成若干等级,形成损失等级,由此反映干旱灾害强度,进而与发生该种干旱强度的概率一起来评价干旱风险。刘荣花等从冬小麦产量的实际灾损角度,对减产率、发生概率及产量的变异系数等因子进行了分析,构建了华北平原冬小麦干旱产量灾损风险评估模型,并对华北平原冬小麦进行了实际灾损风险区划。这种由果及因的评估方法,评估简单,结果明了,但在干旱影响作物产量的机理方面呈现不足,并且该方法要有较好的时空序列资料作保证,在应用中应加以注意。1.1.2基于模糊数学方法的系统比较利用模糊数学中有关信息扩散的理论,可以将气象灾害样本的一个单值信息扩散到整个气象灾害指标论域中所有点,从而获得较好的风险分析效果。信息扩散模型的优势在于其操作简便、数据量小以及意义明确,并且能够弥补资料不足带来的缺陷,达到提高精度的目的。该方法不仅可以用来评价省、市、自治区等大范围的灾害易损性风险,而且也可以用于县(市)、乡(镇)、中小城市等小范围的气象灾害损失风险评价,是一种比较好的灾害风险评估方法。王积全等利用正态信息扩散技术将单一的样本观测值变为一模糊集的模糊数学方法,提出了农业旱灾风险定量分析模型,并以甘肃省民勤县为例,对干旱区农业旱灾风险进行了分析。但是信息扩散模型只能完成灾害风险评价中危险性和脆弱性的评价,无法分析防灾减灾措施。众多研究证明信息扩散模型需要通过与其他方法相结合,通过优势互补进行完善。信息扩散模型在低温冷害和霜冻灾害的风险评估中也有较为广泛的应用。模糊综合评价方法是一种以模糊推理为主的定性和定量相结合、精确与非精确相统一的综合分析方法。在复杂大系统中,需要考虑的因素往往很多,将评判因素集合按照某种属性分成几类,先对每一类进行综合评判,然后再对各类评判结果进行类之间的综合评判往往可以取得比较好的效果。因此,利用模糊数学理论,结合干旱评价指标和干旱评价理论,可以对干旱进行更科学、合理的评价,该方法目前在多指标综合评价中应用较广[21,22,23,24,25,26]。耿秀华利用模糊综合评价法对宁夏地区农业干旱进行的评估表明效果良好。模糊聚类分析法是用模糊数学方法定量地确定样本的亲疏关系,从而客观地来划分类型的一种多元分析方法。模糊聚类风险区划方法具有定量化、可比性、综合性、客观性等特点,结果更为可靠。薛昌颖和王素艳等采用聚类分析方法和地理信息系统软件绘制风险类型分布图,根据图斑聚类的结果,结合孕灾环境特征的相似性和差异性,确定了不同风险类型的等级区划指标。但其也有一些不足之处:一个聚类问题往往同时包含着多种类型的指标及数据,而不同类型的指标集合一般又要求采用不同的计算方法来处理。在这种情况下,单独选择任何一种计算方法都无法满足整个问题的全面要求。目前,这一矛盾成为模糊聚类分析研究与应用中一个亟待解决的问题。1.1.3干旱风险评估地理信息系统是一种采集、存储、管理、分析、显示与应用地理信息的计算机系统,是分析和处理海量地理数据的通用技术。图层判别法主要是运用GIS技术,将不同的干旱致灾因子以栅格图层的形式在空间上进行叠加表达,通过GIS属性数据库操作和运算,获得区域灾害风险分级空间分布图。这类方法计算简单,能较好地对旱灾进行空间实体表达和空间关系的描述,常用来进行干旱风险区划。朱琳等根据自然灾害分析原理,以县为单元,从干旱对冬小麦造成的减产出发,分别就各县灾损率、易灾性、抗灾能力三方面进行了讨论。以风险指数为区划指标,在GIS系统(CityStar)中,按等级划分标准对各县属性值进行分级、赋色,获得GIS系统支持下的陕西省冬小麦干旱风险区划图,并分区予以评述。赵静等从造成干旱灾害的4个因子,即致灾因子危险性、承灾体暴露性、脆弱性和防灾减灾能力4个角度出发,选取了包括气象、土壤、人口、社会经济在内的17项指标,在格网GIS技术的支持下,对评价体系中的各指标进行10km×10km尺度的网格化表达。但该方法人为主观性较强,具有一定的随意性。1.2hp定位算法目前,农业干旱脆弱性评估的研究主要集中在指标的认识和研究方面,对评估方法和模型的研究相对滞后。在脆弱性评估中一般会运用层次分析法、主成分分析法、模糊综合评判法等方法对确定的基本内容及具体指标加以耦合,然后通过综合权重指数模型进行运算,获得脆弱度评估值。层次分析法(AHP)是一种将定性赋权问题定量化的多准则决策方法。该方法使用层次化的指标有效表示逻辑关系,通过矩阵计算综合专家评分,最终达到指标综合的目的。它是一种定性与定量相结合的方法,在农业灾害风险评估中常用来确定各评价因子的权重。其主要优点是定性和定量分析相结合,可以解决多目标的复杂问题。它的不足之处在于权重结果的准确性不高。耿秀华采用层次分析法与专家打分相结合的方法来确定宁夏农业干旱脆弱性各指标权重,取得了不错的效果。主成分分析法的主要思想就是在保证原有信息损失很少的前提下,通过降维将原有的多个指标转化为一个或几个综合指标,即主成分。主成分分析法在标准化时与农业综合干旱及旱灾的等级标准结合了起来,与以往单一的用数学统计中的标准化不同,这样能更好地把指标与实际情况联系起来。马细霞等建立了主成分分析的农业综合干旱及旱灾区划模型,并用层次分析法的评价结果与之相比较,两种评价结果一致,且与实际情况相符。1.3综合分析和模型1.3.1风险评价指数法该方法是近年来较为主流的评价手段,是一种基于自然灾害风险分析基本原理的风险评价方法。较之以往的只考虑危险性、暴露性和脆弱性的评价模型,灾害风险评价指数法主要从危险性、暴露性、脆弱性和防灾减灾能力四方面来评价风险大小,使评价结果更为准确。但目前看来许多运用此方法的研究在脆弱性方面稍显薄弱,且研究区域范围较小,难以在大区域干旱风险评估中应用。吴东丽等运用灾害风险评价指数法,从多角度选取了干旱灾害强度、基于冬小麦干旱指数的干旱频率、基于灾损的干旱频率、灾年减产率变异系数、区域农业经济发展水平、抗灾性能指数等6个指标,对华北地区冬小麦进行了干旱风险评估。1.3.2干旱灾害风险评估LEC评价法是一种引自生产安全科学中、评价具有潜在危险性环境中作业的危险性半定量评价方法,它是用与系统风险率有关的3种因素指标值之积来评价系统人员伤亡风险大小。这3种因素是:L为发生灾害事故的可能性大小;E为人体暴露在这种危险环境中的频繁程度;C为一旦发生灾害事故会造成的损失后果。因此,该方法也称为“LEC评价法”。姚志国和陈红等利用LEC评价法,选取干旱灾害的时间频率(TF)、干旱灾害的范围频率(SF)、干旱灾害强度频率(IF)、干旱灾害持续强度(CL)和受灾区区域经济发展水平(PL)作为评价指标,分别对四川省广元市和黑龙江省玉米干旱风险进行了评估。该方法不仅用于劳动环境,而且用于涉及人类的所有活动环境,既可作为人类生存环境的风险评价方法,也可作为各种灾害风险评价的方法。2主要集中在东北地区目前,针对北方地区农作物低温冷害风险评估的研究主要集中在东北地区。因此,本文对北方地区农作物低温冷害风险评估的研究方法进行了归纳总结,以期为今后北方其他地区低温冷害风险评估的研究提供参考。2.1主要风险评估近年来,低温冷害风险评估主要包括灾害强度风险评估和灾害损失风险评估,对抗灾性能及经济损失风险评估研究较少。在低温冷害风险评估研究中涉及到的方法主要包括以下几种:2.1.1安徽省干旱风险评估采用自然灾害风险指数法对低温冷害进行风险评估,因为一般而言,低温冷害风险取决于4个因素:低温冷害的危险性、暴露性(承灾体)、承灾体的脆弱性及管理措施和能力。同干旱风险评估研究中的灾害风险评价指数法类似,是一种基于自然灾害风险形成原理的方法。唐为安等从致灾因子危险性、孕灾环境敏感性、承灾体易损性以及抗灾能力等4个方面建立了综合的灾害风险指数,对安徽省低温冷冻灾害进行了风险区划。结果表明,安徽省低温灾害风险评估模型比较客观,较全面地反映出安徽省的低温冷冻灾害风险水平。2.1.2低温冷害风险评估目前学者们对冷害强度风险评估的研究主要从热量变异系数、临界指标跨越概率、风险指数3个方面进行探讨。袭祝香、马树庆等从这3方面对东北区热量条件的稳定性和低温冷害的风险进行了讨论和评估;并将上述3种风险指标极差化,以求取低温冷害的综合风险指数,最后以综合的风险指数为指标,并参考变异系数、正态分布风险概率、风险指数,给出了东北地区低温冷害风险区划。损失风险评估主要从平均减产率、产量变异系数、减产指标跨越概率风险指数、相对气象产量<5%保证率等方面进行探讨。王远皓对热量指数变异系数、不同强度冷害年出现的概率、减产率风险指数和抗灾性能4个风险评估指标分别进行分析,构建了综合风险区划指数,得到东北地区每个网格点上玉米冷害的风险值。2.1.3各要素指数评估的优化加权综合评分法是假设由于指标i量化值的不同,而使每个指标i对于特定因子j的影响程度存在差别。它常用于自然灾害风险指数法中低温冷害危险性、暴露性和脆弱性等各要素指数的计算,其综合考虑各个因子对总体对象的影响程度,把各个具体指标的优劣综合起来,用一个数量化指标加以集中表示整个评估对象的优劣。李文亮等文中采用自然灾害风险指数法、层次分析法和加权综合评价法,在计算黑龙江省各县市低温冷害的危险性、暴露性和脆弱性的基础上,通过计算黑龙江省低温冷害风险指数LCDR对黑龙江省低温冷害进行了风险评估与区划研究。2.1.4综合评估模型灾害风险是致灾因素对承灾体可能引起的灾害事件发生的概率及其后果这两个因素的函数。所以,需要建立综合评估模型对灾害进行全面的评估。李世奎等分别建立了灾害强度分析评估模型、灾损分析评估模型、抗灾模型,综合评估东北地区低温冷害风险并进行了风险区划。2.1.5相对气象产量法以往的冷害损失评估多是基于作物减产均由冷害造成的假设前提下进行的,一般是在地面站点多年产量数据的基础上利用直线滑动平均法和正交多项式逼近法求取趋势产量,在此基础上将实际产量进行分解得到气象产量,为减少由生产力发展带来的产量增长对气象产量的干扰,常采用相对气象产量来估算灾害损失。该方法对单一灾害损失评估效果较差,且不能进行动态评估。马树庆等采用改进后的玉米生长发育和干物质积累模型,建立了玉米延迟型低温冷害发生及损失程度的动态评估方法。该方法遵循积温学说和玉米生物学、生态学原理,用相对积温作为发育期预报和灾害判别的主导因子,用干物质亏缺率代表冷害减产率。经代表地区不同气候年型的验证和试用,证明该冷害预报和评估方法具有较好的客观性和适用性,经过参数和指标调整后,可应用于东北地区各地。2.2损的综合风险指数因无法准确划分冷害的单一灾害损失,目前只有针对冷害强度进行的风险区划。在冷害强度的风险区划基础上考虑冷害经济损失,学者们构建了气候-灾损的综合风险指数用于东北玉米冷害区划。以上冷害区划方法精度有限,只能对冷害进行大致描述。随着农业生产对冷害区划精度要求的提高和GIS空间插值技术的完善,在冷害区划研究中,以相关系数值筛选出与相对气象产量密切相关的气象要素,对这些气象要素建立与地理因子的关系模型,通过GIS实现气象要素的小网格推算。郭晓丽等采用GIS技术和数理统计回归分析以及气候资源的小网格推算方法对东北地区水稻低温冷害区划进行了研究。3药物系统评估相对而言,针对北方地区玉米、小麦和马铃薯霜冻风险评估与区划方面的研究较少。因此,将全国各省市农作物霜冻风险评估研究的方法也进行了归纳总结,学者们采用的方法主要如下。(1)基于信息扩散理论的模糊数学方法。利用信息扩散理论进行农作物霜冻灾害的风险评估是最常见的一种方法。其优缺点和适用范围在干旱灾害风险评估中有详细叙述,在此不再复述。林晶等利用最新的正态信息扩散计算方法对福建省农作物霜冻灾害风险进行了评估,结果与实际情况较为吻合。(2)构建霜冻风险指数。顾万龙等用基于GIS的逐日最低气温空间插值技术,根据冬小麦晚霜冻灾度指标及其等级划分标准,计算各空间单元轻霜冻、中霜冻和重霜冻日数,综合考虑霜冻害日数和冬小麦实际种植面积比例因素,构建冬小麦晚霜冻害风险评价指数,分析河南省冬小麦不同等级晚霜冻害日数及其风险的区域特征。(3)正交经验函数(EOF)和概率分析等统计方法。陈怀亮等采用EOF和概率等分析方法,研究认为河南省冬小麦晚霜冻风险低值区分布在从淮河到南阳盆地,高值区分布在豫西丘陵山区、豫北北部和豫东东部,过渡带在中部地区,重晚霜冻出现相对较少,并利用定量评估模式分析了该区域霜害风险度的空间分布特征。(4)遥感霜冻评估法。遥感霜冻评估法利用卫星收集的霜冻受灾作物、受灾面积和等级,结合各霜冻等级作物减产量、作物单价和灾害空间分布用于评估大面积种植作物的灾损程度,作为一种尝试是比较有效的。张晓煜等利用宁夏霜冻灾害资料和同期NOAA(AVHRR)资料和霜冻遥感监测结果,构建了宁夏主要作物霜冻灾损评估模式,检验结果表明:所采用模式方法比较客观、实用,应用效果好。与人工调查评估法相比,遥感灾损评估法具有客观、收集情报的速度快、节省人力、物力等优点,更利于救灾工作的组织实施。但因NOAA卫星空间分辨率的限制,在小面积种植的作物灾损评估方面,目前还必须依赖于人工调查的结果。4风险评估中通常的趋势生产力模型和确定权重的方法4.1直线滑动平均法常用的模拟趋势产量的方法有线性模拟、非线性模拟、分段模拟、滑动平均模拟(包括直线滑动平均)、指数平滑模拟、调和权重模拟、正交多项式法等。在农作物的风险评估中,其中直线滑动平均法是最为常见的一种计算趋势产量的方法,其不必主观假定产量历史演变的曲线类型,也可不损失样本序列的年数,是一种较好的趋势模拟方法。直线滑动平均法是将产量的时间序列在某个阶段内的变化看作线性函数,随着阶段的连续滑动,直线不断改变位置、后延滑动而反映产量历史演变趋势的连续变化。依次求取各个阶段内的回归模型,而各时间点上各直线滑动回归模拟值的平均,即为其趋势产量值。张琪等分别用直线滑动平均、线性模拟和三次多项式模拟三种方法模拟辽宁省各市玉米趋势产量,发现直线滑动平均拟合的相关系数最大,效果最好。吴东丽等分析了冬小麦干旱指标距平与相对气象产量间的关系,采用三次多项式法计算华北地区各县(市)冬小麦历年趋势产量。4.2专家分流法在风险评估中,常常需要确定各指标的权重系数,确定权重方法有:AHP(层次分析法)、专家打分法、相关系数法、主成分分析法和因子分析法等。目前,专家们常用的层次分析法、专家打分法是两种应用最为广泛的方法。专家打分法是指通过匿名方式征询有关专家的意见,对专家意见进行统计、处理、分析和归纳,客观地综合多数专家经验与主观判断,对大量难以采用技术方法进行定量分析的因素做出合理估算,经过多轮意见征询、反馈和调整后,对可实现程度进行分析的方法。其优点是适用于决策前期,此时期缺乏项目具体的数据资料,主要依据专家经验和决策者的意向,得出的结论是一种大