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。     

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     

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。     

自然灾害对湖北粮食产量的影响分析

影响粮食产量的因素很多,包括劳动力、粮食播种面积、化肥施用量、机械化水平、自然灾害等。通过描述性统计分析了主要自然灾害对湖北省粮食产量的影响,在此基础上,采用C-D生产函数深入分析了自然灾害对湖北省粮食产量的影响程度,并以此为依据,提出了未来稳定湖北省粮食生产的若干措施。     

基于灰色预测模型的江苏省粮食灾损量估计

影响粮食产量的因素包括粮食单产和粮食播种面积,自然灾害对这两个因素均有影响。根据灰色预测理论,提出了一个自然灾害粮食损失的评估模型,利用实际粮食产量资料,对江苏省改革开放以来的粮食灾损量进行了估计。结果表明,近30年来江苏省自然灾害粮食灾损明显,粮食灾损率年际间波动较大,农业生产的减灾投入是农业可持续发展的重要保障。     

广东农业旱灾的时间分布规律及重灾年份预测

广东是华南农业旱灾较严重的省份，几乎年年都有发生，造成了巨大的经济损失。过去55a间，农业旱灾波动性加重发展，大致以10a为周期，轻重灾害期交替出现。在重灾期内，受灾率和成灾率都很高。广东农业旱灾的受灾率异常指数和成灾率异常指数变化较大，据此建立了农业旱灾灰色灾变预测模型。计算结果表明，今后20a将出现3个重灾年份，即2010-2011年，2015-2017年和2022—2024年期间，后两个年份极有可能发生特大旱灾。     

甘肃省农业生产风险因素分析

农业生产风险主要受耕地生产潜力、播种面积、抵御自然灾害的能力及政策保障能力等因素的影响。根据甘肃省粮食产量统计资料，在甘肃省粮食综合生产能力评价研究的基础上，讨论了各类风险因素对粮食生产和粮食安全的影响，提出加强农田水利建设，提高抵御自然灾害风险的能力应是提高全省粮食综合生产能力的重要策略。     

湖南省农业旱灾的年际变化及重灾年份预测

旱灾是湖南省最严重的农业自然灾害之一,旱灾几乎年年都有发生,且涉及面广,后续和潜在危害较大。湖南省农业旱灾的受灾率异常指数和成灾率异常指数的变化规律揭示:过去58年,农业旱灾具有明显的波动性与阶段性,大致以5年为尺度,轻重灾期交替出现;受灾率与成灾率具有同步性,在重灾期尤为明显;1980年以来灾情更为严重,成灾率、受灾率都较大。湖南省农业旱灾异常指数周期性变化可以分为2个时段,1990年代初期以前存在4个特征时间尺度,分别为3年、5年1、0和21年4个周期;1990年代初期以后存在3个特征时间尺度,分别为3年、7年和17年年3个周期。根据异常指数的变化,建立了农业旱灾灰色灾变预测模型,进行了重灾预测。结果表明,今后20年湖南省农业旱灾将出现5个重灾年份,分别在2010-2011年、2013—2014年2、016—2018年2、021—2022年、2025—2027年期间,间隔为4年左右。     

基于灾情的中国粮食主产区旱灾变化周期研究

利用1971-2016年中国粮食主产区各省区农作物播种面积和农作物干旱受灾面积,计算得到各省区干旱受灾率时间序列,采用经验模态分解法(EMD)得到各省区干旱受灾率时间序列IMF分量,据此分析粮食主产区旱灾变化周期,为旱灾防御提供理论依据。结果表明,湖南省分解得到5个IMF分量,安徽、河南、江苏和黑龙江省以及内蒙古自治区得到4个IMF分量,其他各省分别得到3个IMF分量,与原数据序列相关分析结果表明IMF分量均为有效分量。粮食主产区干旱受灾率时间序列表现为多尺度的周期性波动特征,具有准2～3年周期、准4～6年周期、准10～13年周期以及准16～25年的变化周期,其中,IMF1分量的方差贡献率最大,粮食主产区旱灾主要表现为准2～3年周期的波动特征。趋势项结果表明,1971-2016年粮食主产区干旱受灾率总体呈下降趋势。     

灾害对我国国民经济的作用模式研究

深入地分析了灾害对我国粮食播种面积、粮食产量以及国民经济生产总值增长的影响，在此基础上总结了灾害对我国国民经济产生影响的基本作用模式。     

退耕对粮食生产灾情的间接影响分析——以甘肃省定西市安定区为例

退耕还林政策的实施为农业产业结构的调整提供了契机。通过实地调查走访及对气候和农业自然灾情的了解,采取定性与定量相结合的方法对研究区退耕前后气候背景、自然灾害发生和粮食生产的状况进行统计分析。结果表明：退耕促进了农业产业结构的调整和土地利用的优化,提高了农业生产系统总体的抗灾能力,特别是对缓解成灾率为3-5成的那部分粮食作物的受灾有较大的作用。     

我国农田水利建设对粮食生产的减灾增量效果及作用机制研究

农田水利建设对增强农业抗灾能力和促进粮食增产有着不可替代的作用。该文利用2000—2021年我国31个省际面板数据,运用固定效应模型实证检验农田水利建设对粮食产量的减灾机制。结果表明：农田水利建设通过减少水旱灾害受灾面积的路径来刺激粮食生产,有效灌溉面积和除涝面积每增加1%,粮食受灾面积将分别减少31.3%和7.4%,而受灾面积的减少将保障粮食生产,从而促使农田水利建设对粮食增产23.8%和2.4%。在异质性方面,华北地区农田水利建设对粮食生产的防灾减灾效果最优。据此,建议尽快完成高标准农田建设,落实防灾减灾要求,保障粮食持续稳定供给,维护我国粮食安全。     

我国近期粮食生产的波动性及其与农业自然灾害发生状况的相关分析

从我国近年来粮食生产的波动性出发,通过粮食产量的时间趋势项与波动项与波动项的分解,探讨了我国主要粮食作物生产的波动性及其区域差异,并分析了主要农业自然灾害对粮食生产的影响,结果表明,我国粮食生产的波动性在很大程度上受到于受灾状况并具有显著的区域差异。     

中国农业自然灾害可接受风险水平研究

农业自然灾害可接受风险水平的确定是实现农业灾害风险管理和区域农业可持续发展的有效途径。基于2010—2020年中国农业和农业自然灾害(包括干旱、洪涝、地质灾害、台风、风雹、低温冷冻和雪灾等)损失数据(不含港澳台地区数据),分析农业自然灾害的时空分布特征,并在最低合理可行原则(As Low As Reasonably Practicable,即ALARP原则)下,应用F-N曲线法,构建不同风险厌恶程度的全国及其7大地理分区的农业自然灾害可接受风险曲线。结果表明：(1)2010—2020年中国农作物受灾率总体呈下降趋势,农作物成灾率为先波动上升至2015年达最高值后又波动下降,农作物绝收率总体呈上升趋势;华北和西北地区是我国农作物年均受灾率和成灾率最大的地区,而华南地区是农作物年均成灾率和绝收率最小的地区;(2)风险厌恶程度分别为1、1.5和2时,农业自然灾害致1万hm²农作物年绝收的累计频率分别不超过0.12、0.07和0.02为可接受风险,超过0.50、0.15和0.07为不可接受风险。不区分风险厌恶程度,农业自然灾害导致农作物年绝收面积超过300万hm^...     

基于TM与MODIS遥感数据的农业旱情监测——以河北省为例

以河北省冬小麦种植区域为研究区,基于TM和MOD IS遥感数据,利用植被供水指数法确定了研究区旱情等级。首先,将其与遥感解译获得的冬小麦空间分布图叠加得到受灾冬小麦空间分布图;然后以1 km的距离在受灾冬小麦周围做缓冲区,并与通过人口密度模型获得的人口密度空间分布图叠加,得出受灾人口空间分布;最后基于光能利用率改进模型构建粮食产量回归统计模型,得到粮食产量。目的是从粮食产量和作物受灾影响人口两个方面对农业受干旱影响情况进行遥感监测和定量评价,以期为相关部门制定防灾、抗灾措施提供科学依据。结果表明,2004年研究区:(1)春季受灾面积小,仅占16.4%;(2)旱情较轻,以轻旱为主,占受灾面积的89%;(3)冬小麦种植面积约为23 965.0 km2,受灾面积约606.3 km2,主要位于唐山市和保定市;(4)粮食产量回归统计模型精度达到了87%,冬小麦产量约为11939247 t,单产约为498.8 t/km2。     

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。     

50年来我国自然灾害变化对粮食产量的影响

根据我国近50年的粮食产量统计资料,分析了各个年代主要粮食作物产量与影响和促进粮食产量的因素(耕地资源、化肥施入量、农机动力、农用水资源、自然灾害)之间的关系,结果表明,自然灾害对我国粮食产量的影响极大,要确保我国粮食生产的安全,不仅需要有外部资源及投入,而且在粮食生产过程中要积极进行防灾减灾.     

基于状态空间模型的中国粮食产量波动的影响因素研究

粮食丰歉直接影响居民消费与生活质量,而粮食生产受到播种面积、化肥、自然灾害等多种因素的影响。利用逐步回归方法研究发现,在影响粮食生产的10个因素中,播种面积、化肥施用量、自然灾害成灾面积对其生产的影响最大。通过协整检验、误差修正模型分析发现这三种因素与粮食生产之间存在长期与短期关系。状态空间模型表明在不同时期播种面积、化肥施用量、自然灾害成灾面积对其生产的影响存在差异。     

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。     

黄淮海地区农田污染对粮食生产的制约及防治对策

农田污染是粮食高产的重要制约因素。分析了1981-2005年黄淮海地区小麦、玉米的生产现状,指出黄淮海地区这两种作物的单产、播种面积和总产在波动中持续增长;但是,由于粮食生产提高的需要,1991-2004年黄淮海地区使用了大量的化肥、农药和农膜,造成了土壤、农田灌溉水的污染,已成为粮食生产的制约因素。从实际出发,提出了农田产地环境污染的防治对策。