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。     

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。     

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.     

自然灾害社会易损性评价指标体系框架的构建

按照我们对社会易损性构成的认识,从区域人口易损系统、区域社会结构易损系统和区域社会文化易损系统三方面构建了自然灾害社会易损性评价指标体系。这个指标体系是由一个内部层次分明、逻辑结构清晰的9个指数和39个指标要素构成的框架。该评价体系可以作为政府管理部门和社会公众认识自然灾害的社会属性的科学依据,也是减灾防灾的重要工具。     

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。     

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。     

我国玉米自然灾害风险区识别研究

自然灾害严重影响和制约我国农业生产的持续稳定发展,识别主要作物自然灾害风险因子和风险区,对作物生产风险监测预警和风险防范及有效评估作物因灾损失有重大意义。基于区域自然灾害理论,构建了由致灾因子、孕灾环境因子和承灾体因子构成的作物自然灾害风险评价指标,利用1980-2010年全国各省市玉米产量数据和1991-2010年全国257个气象站点以玉米为承灾体的灾情数据,计算了省级单元不同因子自然灾害影响指数和灾害风险综合评价指数,揭示了我国玉米主要自然灾害的时空分布规律,识别了玉米自然灾害极高风险区、高风险区、中风险区、低风险区和可忽略风险区。结果表明,干旱是我国玉米产区主要自然灾害,其次是低温和风雹,干旱、洪涝、风雹、病虫害等多发于6-8月份,低温灾害多发于4-5月份;不同种类自然灾害大多具有连片发生的特点;自然灾害高风险区省份主要集中于北部和黄淮海平原玉米产区,同一级别风险区的风险影响因子不尽相同,在风险监测预警和防范中需区别对待。     

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。     

气候变化与我国粮食生产系统脆弱性的初步分析

本文从系统论出发,阐述了我国粮食生产系统中各个要素及其它们之间的交互作用对粮食生产波动的影响。着重阐明了我国粮食生产系统的脆弱性及其最易变化和最难以捉摸的气侯要素在脆弱的粮食生产系统中的作用,提醒人们要增强灾害意识,注意灾害的调查研究,以避免或减轻自然灾害给国民经济和人民生命财产带来的巨大损失。     

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。     

农业旱灾对国家粮食安全影响程度的定量分析

旱灾是影响我国农业最严重的自然灾害。近10多年来我国每年有170~200万hm2农田遭受不同程度的旱灾,造成了巨大的损失,威胁着国家的粮食安全。然而,农业旱灾对我国粮食产量影响的定量分析尚未见有人研究。提出了一个衡量旱灾强度的定量模型,建立了旱灾粮食损失的估算方法,并对全国及各省区近10多年来的旱灾粮食损失进行了评估,定量分析了农业旱灾对我国粮食安全的影响程度,建立了旱灾强度与灾害粮食损失之间的时空数量关系。结果表明,旱灾对我国粮食安全的影响较为显著,1990-2005年间我国平均旱灾强度达13.8%,平均每年因旱灾导致的粮食损失达到2600万t,对国家粮食安全的影响为8%左右;粮食损失量可满足6000万人,相当于一个大省如河北省人口的需要。因此,加强农业旱灾监测评价,积极进行农业抗旱减灾,是保障国家粮食安全的重要措施。     

城市泥石流易损性评价

本文探讨了城市泥石流易损性评价的系统方法,该方法包括:易损体类型划分,易损体数量调查统计,评价模型构建和核算易损体价值等主要内容.目前对地观测技术可以更精确地用于城市泥石流易损性分析,并对城市居民房屋、基础设施和农业用地等进行易损性评价.本研究以美国高分辨率的"快鸟"卫星影象为数据源,完成了研究区的土地覆盖类型遥感解译,应用地理信息系统提供的统计和分析工具,完成了研究区不同土地覆盖类型的城市泥石流易损性计算和评价.     

中国自然灾害与粮食生产脱钩关系分析

利用脱钩理论,对全国和粮食产量之和占全国总产量90%以上的19个省(市、区)粮食生产与自然灾害之间的脱钩关系进行了分析。结果表明,从长时段来看,全国粮食生产和自然灾害之间表现为扩张耦合的关系;19个省(市、区)粮食生产和自然灾害之间均表现为耦合的关系,其中湖北、浙江、广东表现为负向耦合关系,其他省(市、区)表现为扩张耦合关系。     

基于模糊综合评价法的泥石流风险评价

在既有的泥石流危险度模糊综合评价模型中加入易损度因子,首次建立了泥石流风险度模糊综合评价模型,使用该模型对神农架林区内的5条泥石流沟进行风险评价,得出了"模糊综合评价模型可用于泥石流风险评价"的结论。针对"模糊综合评价模型的计算结果能反映风险大小,不能表现风险特点"的问题,将模糊综合评价法与平面坐标相结合,提出一种新的泥石流风险评价法:模糊坐标法。该方法对泥石流的危险度及易损度分别进行模糊综合评价,用评价结果组成坐标点,并定义坐标点到原点的距离为风险度,利用平面坐标的二维属性使得评价结果既能表现危险度又能表现易损度,泥石流风险的具体特点也得以表达。将两种方法的计算结果进行比较分析,得出"模糊坐标法的评价结果更符合实际,模糊综合评价法的计算结果偏安全"的结论。     

不同气候带典型区域水稻产量主控气候因子分析及预测

气候变化对粮食生产的影响存在区域差异,水稻是主要粮食作物,研究不同气候带水稻产量与主要气候因子的关系对区域粮食生产具有重要的理论和实际意义。本文基于灰色系统方法,以我国福建省、江苏省和黑龙江省为典型研究区域,分析亚热带、亚热带与暖温带的过度地带及暖温带三个气候带的近30年(1986—2015年)水稻生长季气候变化与水稻产量的关系,并预测其未来产量变化趋势。结果表明,近30年水稻生长季内福建省及江苏省区域气候变化总体呈现暖干化趋势,黑龙江省呈现变暖,而相对湿度无明显变化。各研究区降水量和温度与水稻产量的相关性显著,其中福建省和黑龙江省的水稻产量与降水量相关性最强,而江苏省水稻产量则与平均气温相关性最强。基于ARIMA模型预测,未来5年三个研究区的水稻产量均呈增产趋势,且增产较为平稳。     

四川省石棉县安顺场飞水岩沟泥石流综合评判及风险性分析

飞水岩泥石流位于四川省石棉县安顺场乡,是一条中频中等规模的泥石流沟。该泥石流沟严重威胁着沟口附近的医院、办公楼和民居等安全。在对该沟进行详细调查和研究的基础上,采用数量化综合评判法和模糊数学综合评判法对其严重性进行了分析。综合评判结果显示飞水岩沟属中等严重的泥石流沟。运用泥石流风险评价理论,结合泥石流的危险度评价和易损度评价,综合飞水岩沟泥石流危险度评价(H单=0.52)和灾害的易损度评价(V单=0.59),运用自然灾害风险度模型,得出了飞水岩沟泥石流的风险度为0.31,为中度风险泥石流沟。针对飞水岩沟的特点提出了相应的防治建议。     

甘肃省南部武都区泥石流灾害风险评价研究

以甘肃省南部武都区为研究对象,选取区内25个乡镇为评价单元,利用区域危险度及易损度作为基础评价指标进行了区域风险评价。区域危险度通过历史灾害资料和野外调查资料整合,同时采用信息量法,以栅格250m×250m基础单元进行评价,获得了武都区各乡镇的危险度;区域易损性考虑到承灾体的暴露性、敏感性和恢复能力,借助DEA模型和C-D函数计算了武都区各个乡镇的易损值,进而得到了研究区各乡镇的易损分区。通过危险度与易损度耦合,引入区域风险系数,建立了风险评价模型,结合GIS技术划分了区域风险等级,绘制了武都风险区划图,同时提出了区域防灾减灾建议。研究结果表明,武都区的极高风险区主要分布在城关镇、东江镇、马街镇、柏林乡、安化镇以及汉王镇的大部分区域。     

城市自然灾害风险评价的二级模型

利用模糊集方法建立了城市自然灾害风险评价的二级模型。二级模型适用于单一致灾因子的分析。结合文[1]提出的一级模型,即可构成完整的城市自然灾害风险评价体系。     

自然灾害的模糊识别模型及其应用

自然灾害是各种模糊因素综合作用的结果,模糊集理论与方法是评价自然灾害的重要手段。本文提出应用模糊识别模型进行自然灾害评价,以洪水灾害为例,将模糊识别结果同灰色关联度模型的评价结果进行了分析比较,结果表明,模糊识别结果比灰色关联度模型结果更客观、更符合实际。     

自然灾害综合评价与分区——以川南地区为例

自然灾害综合性评价与分区是防、减、治灾的基础。本文提出的自然灾害综合评价模型,考虑了各种自然灾害的共同作用和受灾区域的社会经济水平,用自然灾害综合指数来表示区域自然灾害的危险程度,并据此作综合分区。