13个粮食主产区农业旱灾风险评价

中图分类号:F274文献标志码:A文章编号:1673-291X(2017)17-0018-04

引言

在全球气候变暖的背景下,随着国民经济的快速发展。生产规模的日益扩大。社会财富的不断积累,极端天气及气候灾害已成为制约经济社论文网会稳定发展的重要因素之一。世界气象组织(WMO)统计,全球范围内过去发生的气象灾害占到所有灾害的70百分号左右,而旱灾在前者中的占比高达50百分号左右[1],可见旱灾威胁的严重性。是世界上受旱灾影响最为频繁和严重的国家之一,旱灾已严重威胁的粮食安全[2]。因此,针对农业旱灾风险评价的研究,对于保障粮食安全,促进农业可持续发展具有重要意义。

近年来,国内外学者关于旱灾风险评价开展了大量研究,从最初仅根据致灾因子危险性表征旱灾风险,发展到利用遥感。地理信息及社会经济统计等多源数据结合,引入基因算法。模糊数学和信息扩散理论等分析手段,从危险性。脆弱性。暴露度和防旱抗旱能力等多个方面开展了针对农业。玉米和小麦等不同粮食作物的旱灾风险评价研究[3-6]。姚玉璧等[7]选取了西南和华南6省市作为研究对象,张菡等[8]选取了四川省的冬小麦作为研究对象,夏兴生等[9]。何娇楠等[10]。何斌等[11]。刘力华等[12]。龚艳冰等[13]分别选取了河南省。云南省。陕西省。贵州省。江苏省等省域农业旱灾作为研究对象,李晓等[14]。张继权等[15]选取了四川盆地南部。辽西北等局部省域农业旱灾作为研究对象,秦越等[16]则是选取了河北省承德市的市域农业旱灾为研究对象,分别进行了风险评价研究。可见,当前从市域。局部省域。省域。地区等多尺度的农业旱灾风险评估已经比较广泛。但是,由于数据获取难度以及指标的统一性,当前尚未有学者开展全国尺度的农业旱灾风险评估研究;同时,当前选用层次分析法。模糊数学等方法计算指标权重的研究较多,主观性较强,而个人判断往往影响评估结果。

有鉴于此,本文以13个粮食主产区为例,从危险性。暴露度。脆弱性。防旱抗旱能力四个方面构建农业旱灾风险评价指标体系,并利用变异系数法进行客观赋权,对13个粮食主产区的农业旱灾风险进行单指标和综合风险评价,并将其划分为五个风险等级,为农业旱灾风险的监测预警以及防旱抗旱措施的实施提供借鉴。

一。干旱灾害风险评价体系建立

(一)评价指标体系构建

根据13个粮食主产区的历年的气象资料。粮食生产实际情况以及农业统计资料,综合考虑干旱灾害风险的危险性。暴露度。脆弱性。防旱抗旱能力这四个方面因素,同时兼顾资料的完整性。连续性,最终选取了15个指标,用于构建农业旱灾风险评价指标体系,指标框架见表1。本研究数据主要来源于中国统计年鉴和中国农村统计年鉴(2015年)。

(二)评价指标量化及计算权重

在上述指标中,使用的量纲各不相同,为了便于比较计算,需要对每个指标进行无量纲化处理,具体方法如下:

变异系数及权重计算结果见表1。

(三)干旱灾害风险指数计算

根据上述干旱灾害风险指数法和变异系数法,计算农业旱灾风险指数:

FDRI=H×E×V×(1-C)

式中,FDRI为干旱灾害风险指数,H。E。V。C分别为危险性。敏感性。脆弱性。防旱抗旱能力的指数,计算公式分别为:

其中,Wi为第i个评价指标的权重系数,表示各个指标对形成农业旱灾风险的各主要因子的相对重要性,Ai为第i个评价指标的量化值,a。b。c。d为指标个数。

二。农业旱灾风险评价

(一)单指标风险评价

1。危险性评价

由表2可知,13个粮食主产区农业旱灾危险性指数从高到低依次为:黑龙江省。内蒙古自治区。吉林省。江苏省。辽宁省。山东省。河北省。河南省。安徽省。湖北省。湖南省。江西省。四川省。其中,黑龙江省的农业旱灾危险性指数最高,为0。1965,主要是因为其人均用水量指标远高于其他省份,高达949。7m3/人,说明黑龙江省的人均用水量过高是导致其容易发生干旱灾害的重要原因之一。四川省的旱灾危险性指数最低,仅有0。0469,主要是因为其各项指标数值较小,说明四川省水资源较为丰富,降水相对充足,且人均用水较少,所以不容易发生旱灾危及农业生产。

2。暴露度评价

由表3可知,13个粮食主产区农业旱灾暴露度指数从高到低依次为黑龙江省。河南省。四川省。河北省。安徽省。山东省。内蒙古自治区。吉林省。湖南省。湖北省。江西省。江苏省。辽宁省。其中,黑龙江省的旱灾暴露度指数最高,为0。2629,远高于位列第二的河南省,主要是因为其粮食播种面积。农业总产值比重。耕地面?e三个指标均远高于其他粮食主产区。可见,黑龙江省农业发达,农业产值较高,且粮食播种面积广泛,容易暴露在旱灾下造成农业损失。辽宁省的旱灾暴露度指数最低,仅有0。0256,主要是因为它的各项指标数值都比较小,其中粮食播种面积和乡村人口比重均为最小。说明由于辽宁省在13个粮食主产区中农户数量较少且粮食产量较低,所以,其暴露在旱灾下粮食作物和农户数量的较少,受到旱灾的威胁较小。

3。脆弱性评价

由表4可知,13个粮食主产区农业旱灾脆弱性指数从高到低依次为江西省。四川省。安徽省。湖南省。湖北省。河南省。河北省。江苏省。山东省。辽宁省。内蒙古自治区。黑龙江省。吉林省。其中,江西省的旱灾脆弱性指数最高,为0。1749,主要是因为其玉米播种面积指标较高。可见,江西省的农业结构中不易受旱灾影响的粮食作物比重较低,承受旱灾的能力较弱,一旦发生旱灾将造成巨大农业损失。吉林省的旱灾脆弱性指数最低,仅有0。0400,主要是因为它的各项指标数值都比较小,其中玉米播种面积比和谷物单位面积产量指标均为最小。说明玉米等抗旱能力较强的粮食作物在吉林省的农业结构中占比较高,使其具备一定的旱灾承受能力,所以受到旱灾的威胁较小。4。防旱抗旱能力评价

由表5可知,13个粮食主产区的防旱抗旱能力评价指数从高到低依次为湖南省。山东省。江西省。安徽省。河南省。湖北省。江苏省。四川省。河北省。吉林省。辽宁省。内蒙古自治区。黑龙江省。其中,黑龙江省的防旱抗旱能力指数最低,仅有0。0187,主要是因为它的各项指标数值都比较小,其中亩均化肥投入量最小。说明由于黑龙江全省的农田水利基础设施不多,有效灌溉面积较少,且化肥投入不足导致其防旱抗旱能力较弱。湖南省的防旱抗旱能力指标最大,为0。1846,主要是因为其水电站个数指标较高。可见,湖南省的防旱抗旱能力较强是因为农田水利基础设施相对完善,一旦发生干旱,可以利用基础设施实现有效灌溉,大幅度提升了全省的防旱抗旱能力。

(二)综合风险评价

由表6可知,13个粮食主产区农业旱灾风险指数从高到低依次为黑龙江省。河南省。河北省。安徽省。内蒙古自治区。山东省。湖北省。湖南省。四川省。江西省。吉林省。江苏省。辽宁省。其中,黑龙江省的农业旱灾风险指数最高,为0。00398,主要是因为在13个粮食主产区中其危险性和暴露度指数最高,且防旱抗旱能力指数最低,仅有脆弱性指数相对较低,说明黑龙江省的农业旱灾风险最高主要是由于其人均用水量较高导致的危险性高,农业产值较高且粮食播种面积较广导致的暴露度高,加上化肥投入。有效灌溉面积以及农田水利基础设施较少导致的防旱抗旱能力较弱这三个方面综合作用的结果。辽宁省的旱灾风险指数最低,仅有0。00049,主要是因为它的暴露度指数远小于其他粮食主产区,仅有0。0256,仅占到暴露度指数最高的黑龙江省的10百分号。说明辽宁省的农业旱灾风险最低主要是因为在主产区中农户相对较少且粮食产量相对较低导致的暴露度低,使其受到农业旱灾的威胁较小。

根据上述农业旱灾风险指数排序,将其中农业旱灾风险指数发生突变的地方作为分界点,将研究区域的农业旱灾风险等级划分为五个等级(表7),将13个粮食主产区划分为农业旱灾高风险。较高风险。中风险。较低风险。低风险5个风险等级(表8)。结果表明,黑龙江省。河南省为农业旱灾高风险区域,河北省。安徽省。内蒙古自治区。山东省为农业旱灾较高风险区域,湖北省。湖南省。四川省。江西省为农业旱灾中等风险区域,吉林省。江苏省为农业旱灾较低风险区域,仅有辽宁省为农业旱灾低风险区域。

三。结论

通过上述分析,本文得出以下结论。

1。通过农业旱灾单指标风险评价结果表明,由于黑龙江省人均用水量过高,导致其容易发生干旱灾害,所以,黑龙江省的农业旱灾危险性最高。由于黑龙江省农业发达,农业产值较高,且粮食播种面积广泛,容易暴露在旱灾下造成农业损失,所以,黑龙江省的农业旱灾暴露度最高。由于江西省的粮食种植结构中不易受旱灾影响的作物比重较低,承受旱灾的能力较弱,形成的农业损失较大,所以,江西省的农业旱灾脆弱性最高。由于黑龙江全省的农田水利基础设施不多。有效灌溉面积较小,且化肥投入不足,所以黑龙江的防旱抗旱能力指标最低。

2。农业旱灾风险综合评价结果表明,黑龙江省的旱灾风险指数最高,是由于其人均用水较高导致的危险性较大,农业产值较高且粮食播种面积较广导致的暴露度较高,加上化肥投入。有效灌溉面积以及农田水利基础设施较少导致的防旱抗旱能力较弱这三个方面综合作用的结果。此外,辽宁省的旱灾风险指数最低,是因为在主产区中农户相对较少且粮食产量相对较低导致的暴露度低,使其受到农业旱灾的威胁较小。

3。通过将13个粮食主产区划分5个风险等级,结果表明,黑龙江省。河南省为农业旱灾高风险区域,河北省。安徽省。内蒙古自治区。山东省为农业旱灾较高风险区域,湖北省。湖南省。四川省。江西省为农业旱灾中等风险区域,吉林省。江苏省为农业旱灾较低风险区域,仅有辽宁省为农业旱灾低风险区域。

13个粮食主产区农业旱灾风险评价