山东省农业气象灾害与主要农作物产量的灰色关联分析

为分析农业气象灾害对山东省农作物产量的影响,结合山东省1950-2016年的农业统计数据,分别研究了洪涝灾、干旱灾、风雹灾、低温灾和台风灾这5种农业气象灾害对主要农作物小麦、玉米、棉花单产及总产量的影响。并从受灾范围和灾害强度两方面入手构建了灰色关联分析法的数理模型。该模型将整个研究周期划分为1950-1959、1960-1969、1970-1979、1980-1989、1990-1999、2000-2009和2010-2016年7个阶段。结果表明:从受灾范围看,风雹灾、旱灾是影响山东省农作物总产量的主要农业气象灾害。从受灾强度看,山东省农作物主要受到干旱灾害和洪涝灾害的影响。干旱灾无论从受灾范围还是灾害强度上对山东省农作物的产量影响都较大。低温灾和台风灾则对山东省农作物的产量影响较小。     

黑龙江省主要农业气象灾害演变特征及对水稻产量的影响

基于1982-2016年黑龙江省洪涝、干旱、低温冷害、冰雹等农业气象灾害数据及水稻产量数据,将研究期划分为1982-1990、1991-2000、2001-2010和2011-2016年4个阶段,引入受灾比和灾害强度指数,采用数理统计、灰色关联分析方法,研究黑龙江省农业气象灾害演变特征,构建灾害与水稻产量的数理模型。研究结果表明:①洪涝和干旱是影响黑龙江省主要的农业气象灾害,而低温冷害和冰雹相对较弱;②洪涝的受灾范围和灾害强度均呈下降趋势,而干旱则呈先升后降趋势,冰雹受灾范围变化不大,灾害强度呈上升趋势,低温冷害均变化不大;③黑龙江省农业气象灾害对水稻产量为负效应影响,从受灾范围看,干旱为最关键灾害,其次为洪涝,低温冷害和冰雹影响相对较小;从受灾强度看,4种农业气象灾害影响黑龙江省水稻产量强弱依次为冰雹、洪涝、低温冷害、干旱。     

农业气象灾害对辽宁省粮食产量的影响

为更好适应气候变化,保障粮食安全,借助辽宁省1987-2016年间旱灾、水灾、风雹和冷冻等历史灾害数据及主要粮食作物产量数据,选取受灾率、灾害强度指数等指标,利用灰色关联分析1987-1993、1994-2004、2005-2016年3个阶段作物产量与不同灾害类型之间的相关性,探究区域内多时段多种农业气象灾害对多种作物产量的影响。结果表明:①气象灾害对辽宁省粮食生产具有重大影响,研究时段内受灾范围和受灾强度对粮食产量的影响整体呈现下降趋势,关联系数多降至0.7以下。②从受灾范围分析,风雹是辽宁省粮食生产的重大气象灾害因素,近年来水灾对粮食生产危害有所上升。③从灾害强度分析,4种气象灾害对粮食生产的危害程度整体呈下降趋势,但对小麦的危害在不断上升。④总体而言,辽宁省受灾范围对粮食产量影响程度要略大于受灾强度。     

气象灾害对粮食生产的影响研究——以福建省为例

利用1984-2013年统计数据,分析福建省粮食产量和气象灾害的变化趋势。运用相关分析和敏感性分析,分别研究了5种气象灾害对5种粮食作物的影响程度,并在此基础上提出政策建议,为福建省粮食生产的持续发展和科学决策提供借鉴。结果表明:1气象灾害对福建省粮食生产具有负面影响;2对福建省粮食生产影响最大的气象灾害是台风,其次是风雹,受一般强度和高强度台风影响最大的分别是稻谷和小麦,而受一般强度和高强度风雹影响最大的分别是玉米和小麦;3气象灾害受灾率和成灾率每变动1%,福建省粮食单产分别变动6.35%和21.56%。稻谷、玉米、薯类、大豆均对一般强度旱灾和高强度风雹最为敏感,其中又分别以薯类和玉米为最,仅有小麦对一般强度和高强度的霜冻最为敏感。     

福建农业气象灾害的产量灾损风险评估

针对传统的灾损评价中趋势产量和气象产量难以区分的缺点,利用福建省1981-2005年主要气象灾害面积资料,通过计算灾害造成的粮食减产量,得到各灾害相对灾损量序列,并引入信息扩散理论的模糊数学方法,构建了福建农业气象灾害产量灾损风险评估模型,进行了相应的风险评价实例分析.结果表明,福建省农业气象灾害的产量灾损风险随概率的增大而减少,气象灾害发生灾损的概率风险估计值,洪涝灾害风险大于旱灾,风雹灾害的风险大于低温冻害.干旱风险高值区出现在灾损率5%～45%,洪涝灾害出现在5%～70%,风雹灾害在5%～30%,低温冻害的风险主要集中在灾损率5%～20%.     

我国农业水旱灾害的时间分布及重灾年景趋势预测

分析了我国 1970～ 1999年农业水旱灾害的时间分布特征。分析结果表明 :在研究时段内 ,我国农业自然灾害总体上呈增长态势。该时段可划分为两个明显的阶段 :80年代中期以前 ,总灾、水灾及旱灾对农业生产的危害较轻 ;80年代中期之后 ,呈现出影响范围广、损失增大的趋势 ,重灾年份明显增加。旱灾和水灾是威胁我国农业生产最为严重的自然灾害 ,尤以旱灾为甚。我国农业遭受旱灾威胁的范围多年基本不变 ,而旱灾受灾率波动明显 ,成灾率逐年增长 ,这与近几年农田水利设施建设缓慢、灌溉能力降低有关 ;水灾受灾率和成灾率具有特别显著的同步特点 ,表明水灾致灾能力强 ,一旦发生 ,极易成灾 ,水灾危害加剧与防洪、抗洪能力低下及生态环境恶化有关。各灾种的受灾率和成灾率呈正相关关系 ,表明我国农业生产系统的抗灾能力总体上较弱。　　本文还用灰色系统理论的建模方法 ,建立了农业总受灾率 -总成灾率、水灾受灾率 -成灾率、旱灾受灾率 -成灾率的重灾年景灰色灾变GM(1,1)预测模型 ,对未来 10年我国农业灾害趋势进行了预测分析。灰色预测结果表明 ,2 0 10年之前 ,除 2 0 0 3,2 0 0 6年水旱灾害危害较小外 ,其它年份均为灾情严重年份 ,其受灾率和成灾率均高于近 30年的平均水平。其中 ,2 0 0 4 ,2 0 0 7年将为水灾重     

中国农业气象灾害对作物产量的影响

根据中国主要作物产量、受灾面积和气象条件等相关资料，详细分析了全国主要农业气象灾害的分布地区、季节特点及变化特征。结果表明：干旱、洪涝和冷冻害是影响作物产量的主要气象灾害，而各种灾害均有明显增加的趋势。旱灾是最严重的灾害，受灾面积是洪涝面积的2．3倍。分析了全国主要农业气象灾害对作物产量的严重影响，玉米和大豆产区主要是旱灾，早稻和晚稻产区主要是冷害和洪灾，一季稻和棉花产区主要是洪涝和旱灾，冬小麦和油菜产区的严重减产主要受冻害影响。     

农业旱灾脆弱性评价--以北方农牧交错带兴和县为例

基于区域自然灾害系统理论,构建了农业旱灾灾害系统及其脆弱性评价指标体系,建立了农业旱灾脆弱性综合评价模型,指出农业旱灾脆弱性评价是一个过程性评价:灾前-灾中强调区域农业生产系统的易损性,灾中-灾后强调区域里的人应对旱灾的适应性.以地处北方农牧交错带的兴和县为例,进行了农业旱灾脆弱性评价,结果表明:农牧交错带的农业旱灾脆弱性在县域尺度上主要受农牧用地比例的影响,在农户尺度上取决于非农牧收入比例的大小,所以合理、有效的农牧结合发展和非农牧产业发展有利于降低该地区的农业旱灾脆弱性.     

高原山地农户旱灾应灾行为研究——以云南省南涧县为例

旱灾作为云南省的第一大农业气象灾害,给农业生产造成了巨大的损失。在旱灾面前,人类既是旱灾承灾体,又是减灾政策、措施以及直接抗旱减灾响应行为的具体执行者。在灾害的发生过程中,人类应灾行为对提高旱灾应对能力、减少旱灾损失有着更为实际的效果。该文以云南省南涧县为例,通过问卷调查和入户访谈获取数据,使用主成分分析和系统聚类分析方法对数据进行处理,并将收集到的11种应灾行为分为三大类进行多维尺度分析;根据175名农户对11种应灾行为的评价特点,将这些农户进行判别分析并划分为三类应灾人群,针对不同应灾人群中的典型农户分析其应灾行为特征。     

农业旱灾适应性综合评价分析——以云南省施甸县为例

农业旱灾是对我国农业生产影响最大的灾害之一,不同区域的旱灾成灾过程有所差异,如何定量评价旱灾发生过程中承灾体对农业旱灾的适应能力,一直是旱灾研究中的重点和难点。基于投影寻踪评价模型(PPE),能够将高维数据投影到低维子空间里,并基于改进的遗传算法(RAGA)优化投影方向,最终实现多指标的农业旱灾适应能力分类以及等级评价。由"灾前规避风险-灾中降低风险-灾后转移风险"的不同成灾过程,并考虑农业生产、生活系统的差异,从而对我国西南典型雨养农业区进行系统性、过程性的农业旱灾适应性评价。以乡镇为评价单元,结果表明研究区域的整体适应能力是不断增强的,且存在一定的区域差异,其中中部坝区以及南部山区适应能力较强,北部山区相比较弱。模型计算结果基本与实地考察情况基本一致,最后对该地区的农业旱灾适应情况进行分析,并提出有效的适应措施和建议。     

河南小麦生产农业气象灾害风险分析及区划

根据农业气象灾害风险分析理论，以河南省小麦生产为例，在辨识对小麦产量影响较大的农业气象灾害风险要素和风险源的基础上，通过构造灾度函数，运用EOF和概率等分析方法，分析了河南省小麦生产中的3种主要农业气象灾害——麦播旱涝、晚霜冻、干热风与青枯雨的发生规律及其对小麦产量的定量影响程度与风险概率。在此基础上，运用多因子综合风险指数模型，对河南省小麦生产农业气象灾害风险进行了综合区划，为农业气象灾害风险探讨了一条新的定量分析及区划技术体系。分析发现，干热风与青枯雨是影响河南省大部分地区小麦高产稳产的主要灾害，其次是晚霜冻危害，第三是麦播时旱涝灾害，但总体上河南省小麦生产的农业气象灾害风险并不算太高，只要采取一定的防御措施，不会在根本上影响小麦的高产稳产。     

不同经济地带旱灾灾情变化及其与粮食单产波动的关系

旱灾是造成我国农业经济损失中最严重的气象灾害,加强旱灾研究已是当务之急。选择旱灾受灾面积占总受灾面积之比、旱灾受灾率、旱灾成灾面积占总成灾面积之比、旱灾成灾面积占旱灾受灾面积之比、旱灾受灾率异常指数等作为旱灾灾情指标,通过对东、中、西三大经济地带旱灾灾情的时空变化规律,及其与粮食单产波动相关关系的分析,探讨了我国粮食生产的波动性及受旱灾影响的区域特征。结果表明,三大经济地带旱灾受灾程度在20世纪70年代以后呈加重态势,且与粮食单产波动系数具有较明显的负相关关系。     

气象灾害影响福建粮食生产安全的机理分析

基于福建省粮食生产安全的现状，从粮食供需和播种面积的发展趋势评述了福建粮食生产的严峻形势。利用近35年的农业生产统计资料，进一步分析了福建省气象灾害的基本特征及其对粮食生产的影响。研究表明，气象灾害对福建省粮食生产的影响极大，而且其范围和强度有随时间增大的趋势。水旱灾害是影响福建粮食生产的主要灾种；进入20世纪90年代后，台风灾害对粮食生产的危害开始凸显，这是该省防灾减灾工作需要注意的一个新动向。最后，从气象角度就提高粮食生产防灾抗灾能力提出了相应的对策。     

江西农业气象灾害的时空演变及其对ENSO特征值的响应

利用线性分析和灰色关联分析法,分析了1970-2014年江西省主要气象灾害的时空演变,及其对主要农作物总产量影响的大小及各项ENSO特征指数对总受灾面积的影响。结果表明:(1)受灾率在30%以下的发生概率比较高,达86.67%。受灾率每10 a增加2.858%,成灾率则每10 a增加1.639%。其中,洪涝、低温、风雹、旱灾受灾率每10 a分别增加2.244%,-0.034%,1.049%和0.59%。(2)对主要农作物总产量影响大小依次为洪涝低温风雹旱灾。(3)洪涝灾害主要分布在赣东北、赣北赣中地区,区域性和阶段性干旱严重,主要出现在中南部,旱灾受灾率总体呈北少南多的区域分布特征。(4)ENSO特征值对农业气象灾害受灾面积的影响大小总体上表现为Nino 1+2Nino 3Nino 3.4Nino 4,其中Nino 1+2和Nino 3区海温距平对江西省的农业气象灾害影响最大,应予以重点监测。     

应用联合极值分布评估热带气旋影响风险——以“海葵”对上海地区影响为例

热带气旋成灾是致灾因子、受灾对象的物理暴露与脆弱性以及应对灾害能力等共同作用的复杂的非线性过程。在应灾能力无显著变化的前提下,受灾风险大小及灾情轻重常与热带气旋风雨的影响强弱相一致。热带气旋风雨越大,越趋于小概率事件时,其超出承灾体忍受能力或设防标准可能性越大,导致严重灾害的可能性越大。所以,可根据热带气旋风雨强度的出现可能性大小确立风险阈值判据,以此评估影响风险程度。该研究应用了气象随机现象在时间域与空间域分布上具等价性的原理,以热带气旋"海葵"对上海地区影响为例开展试验,建立了以日降水量区域极值、极大风速区域极值为边际分布的热带气旋风雨影响强度联合分布模型。结果显示,根据联合分布模型得出的热带气旋影响风雨共现超越概率能较好地表征影响风险程度,尤其对受灾严重的高风险区有相当确定的鉴判。这为基于气象资料提高极端事件影响评估的准确性提供了有价值的思路,也为规避及转移风险或合理利用资源提供客观依据。     

基于CERES-Maize模型的吉林西部玉米干旱脆弱性曲线研究

自然灾害风险(Risk)是灾害损失的可能性,主要取决于致灾因子、脆弱性、暴露性以及防灾减灾能力四个因素。脆弱性(Vulnerability)衡量承灾体遭受损害的程度,是灾损估算和风险评估的重要环节,是致灾因子与灾情联系的桥梁。在全面收集研究区气象、土壤、土地类型、田间管理数据等资料的基础上,以吉林西部玉米干旱灾害作为研究对象,选取了吉林西部2001年、2002年、2004年以及2006-2009年7个案例干旱年的干旱致灾强度作为输入,运用CERES-Maize模型,模拟和计算出不同干旱致灾强度下不同生育期对最终产量起主要影响的关键指标的损失率,并且拟合出脆弱性曲线。结果表明,脆弱性对最终产量影响由高到低的生育期为抽雄-乳熟期、拔节-抽雄期、乳熟-成熟期、出苗-拔节期。研究结果可以为旱灾损失的快速评估、区域农业干旱灾害风险评估以及预警提供依据,为区域防灾避灾与管理工作提供科学依据。     

山东省干旱灾害的变化特征及相关分析

干旱灾害是山东省的主要气象灾害之一，是影响经济要持续发展的重要因素。本文利用山东省近４０ 年的家业旱灾灾资料和降水资料，分析了灾情特征和致灾咽子变化 特征，探讨了旱灾损失与降水异常的内在联系建立了干旱受灾面积评估模式，为探索农业灾情评估和预测提供了依据。     

湖南省农业旱灾脆弱性综合分析与定量评价

旱灾是湖南省农业特别是粮食生产可持续发展的严重制约因素。在同一致灾强度下，灾情随灾害脆弱性的增强而加重，降低灾害脆弱性可减轻灾害造成的直接经济损失，因此农业旱灾脆弱性的研究对湖南省减灾和农业可持续发展具有特别重要的意义，湖南省自然生态环境和社会经济状况各异，农业旱灾脆弱性各地不同，选择降水量，蒸发量，水利化程度等9个指标综合评价了各个县市的旱灾脆弱性，并利用GIS技术进行旱灾脆弱性区划，结果表明，湘中衡邵盆地和湘西北山地是农业旱灾严重脆弱带，湖南山地区为强度旱灾脆弱带，沅麻盆地山地区为中度旱灾脆弱带，洞庭湖平原和湘东北山地旱灾脆弱性较小。     

我国自然灾害时空分布及其粮食风险评估

分析了旱灾、水灾、风雹灾、霜冻灾、台风灾和农业病虫害、草害、鼠害8种自然灾害的时空分布情况,计算了其造成的历年粮食减产量,并在此基础上评估2020年自然灾害对粮食产量的影响。结果表明,2020年不同自然灾害对我国各省粮食生产的影响程度不同。旱灾风险区集中在我国北方地区,分布在黄淮海区、西北区等;涝灾风险区集中在我国南方地区,分布在长江中下游区等;风雹灾风险区对我国粮食产量影响相对较小,主要分布在新疆和青海;台风灾风险区集中在我国南方沿海地区;农业病虫害风险区集中在我国的南方地区,分布在华南沿海区和西南区等;而霜冻灾、农业草害、鼠害对粮食生产的影响范围和影响程度较小。     

洞庭湖北部地区水稻旱灾风险评估

全球气候变化的背景下,旱灾可能对未来农业生产及粮食安全造成日益严重的影响,开展种植业旱灾风险评估有着重要的意义。以中国洞庭湖北部地区作为研究区,依据历史旱灾记录选取水稻生育期内逐月降水量、气温、太阳辐射以及地表径流等气象水文要素,构建了上述要素与水稻因旱灾减产之间的脆弱性模型,识别了研究区水稻旱灾的致灾因子代理变量,在此基础上通过蒙特卡罗仿真对洞庭湖北部地区的水稻旱灾风险进行了评估。结果表明:(1)对水稻旱灾减产显著贡献的致灾因子代理变量为7月总降水量和8月总降水量,这两个月的各月降水量每减少1.0 mm将使研究区水稻因旱灾的减产量相应上升2.86%和3.34%;(2)5 a一遇、10 a一遇、20 a一遇以及50 a一遇的水稻旱灾损失率分别达到2.3%,11.2%,22.7%和50.3%。