本溪市水稻产量灾损风险及气象影响因子分析

孙雪

[摘 要] 本次研究主要应用滑动平均模拟方法，分析了本溪地区1984～2013年水稻趋势产量，并计算出水稻的气象产量。在本次研究过程中，以减产量大于5%为主要界限，分别从不同气象条件的灾害损失等级出现的情况等角度综合分析了本溪地区水稻生产的灾损情况，并通过进一步的研究分析，计算出水稻产量和各个气象因素之间的相关关系，对水稻种植过程中主要影响的气象因素进行了分析和研究。通过研究我们发现，热量条件是造成本溪地区水稻产量出现波动的主要原因。而在5月、6月和9月三个月份中，该地区的主要农业气象灾害是低温冷害，希望通过本次研究对更好的促进本溪地区水稻产生的提升有一定的促进作用。

[关键词] 本溪市 水稻产量 灾损风险 气象因素

[中图分类号] S511 [文献标识码] A [文章编号] 1003-1650 （2015）09-0294-02

最近几年，随着全球气候逐渐变暖，极端天气呈现明显上升的趋势，气象条件对农业生产的影响也越来越受到人们的高度重视。在农业生产过程中，风险分析技术是一种通过对农作物产量和灾损规律进行分析的一项技术，通过风险分析制定防灾和减灾决策，从而切实将其灾损风险降到最低，实现农作物增产和稳产。最近几年，关于全国、省级以及地区级粮食作物以及部分地区级的水稻和小麦产量风险因素分析和风险划分已经取得了显著的成果，但是在基于县级水稻单产的产量灾损风险的分析和研究较少。本文主要以本溪市水稻生产为研究对象，通过对本溪地区水稻和历史产量进行分析和研究，对该地区的水稻产量风险进行评价，并结合当地的气候环境，找出影响水稻产量的气象因素，为本溪地区水稻生产过程中的减灾和防灾工作提供服务保障。

1 研究资料和研究方法

1.1 研究资料的选取

本溪市地处辽宁省东南部，是我国较大的城市，其水稻种植面积虽然不及一些水稻主产地那么集中，但是最近几年，本溪水稻的产量和品质在不断地提升，是我国粮食生产的重要生产基地。本次研究过程中所取的水稻产量资料均来自于本溪市县各个统计部门的逐年的单产数据，从1984年～2013年，共计三十年的时间。在本次研究过程中，没有对本溪市所辖区的水稻产量资料进行统计。在本溪地区由于水稻资料选取区域内的水稻种植结构比较单一和稳定。因此，将水稻品种和种植方式等非气象因素造成的水稻产量波动划分到趋势产量中，不对这些非气象因素进行任何处理，气象材料来自本溪市四个站点的统计，这四个站点名和代号分别是本溪市（54346）本溪县（54349）恒仁（54365）草河口（54483）。

1.2 灾损风险评价标准和计算方法

本次研究过程中，主要以水稻含量率和减产程度以及产量的变异系数等指标对水稻产量的灾损风险进行科学的评估。

1.2.1 减产率和减产程度

水稻产量y1是社会条件，是农业生产技术措施和气象条件共同作用的结果。在研究过程中，我们经常将其分为时间趋势产量y2、气象波动产量y3两个部分，本次研究过程中主要采用的是滑动平均模拟方法对时间趋势产量进行计算，滑动时间段计算长度为三年，而作物产量和气象波动产量之差定义为y3，y3和y2之间比值就是相对气象产量，定义为y，当气象产量y的比值为正数时，则表示气象产量条件对作物的生产总体是促进作用的，能够实现作物增产和增收作用，当相对气象产量为负值时，则表示气象条件对作物生产将会产生不利因素，作物将会出现减产。我们将减产的绝对值百分率定义为yx。可以得到如下公式：

yx=∣y3/ y2∣*100%=∣（y1- y2）/ y2∣*100%

在上述算式中就可以求得本溪市1984年～2013年平均的相对气象产量（ ）。在研究过程中我们把减产率（yx，%）大于5.0%的定义为受灾年限，并用水稻生产灾害年的平均减产率与整个本溪市的而灾害年的平均减产率之间的比值来描述一个本溪某一个地区的灾年减产程度，其表达式如下：

I= /D

其中算式中，I代表的是本溪某一个地区的水稻减产程度，而D代表的是本溪地区灾年的平均减产率，而 则代表的本溪某一个地区灾年的平均减产率，在计算过程中，如果I大于1.0，則表示该地区的受灾年份时期受灾率大于本溪地区的灾年水稻平均减产率，反之则小于水稻平均减产率。

1.2.2水稻产量的变异系数分析

本次研究过程中，水稻产量的变异系数表示本溪地区历年水稻产量的波动情况，公式可以表示为：

A=

在本次研究过程中，A为变异的系数，而xi表示水稻历年来的单产数量，而则表示本溪地区历年来的水稻产量的平均值，n为本次研究的样本容量，n=30年。

1.3 影响水稻气象产量的气象因子分析

水稻产量除了受到水稻品种、种植技术以及育苗类型等因素影响之外，气象因素对水稻产量的影响最为严重。在进行水稻产量灾损风险研究过程中，气象产量是各种气象因子综合作用的结果。为此，本次研究过程中，分别取了全年大于等于10度、大于等于15度以及大于等于20度的有效积温进行研究，然后又确定了5～10月份大于等于10度的有效积温、月平均气温以及总日常时长和总的降水量等因素，获取了相关气象因素的相关系数，希望能够找到对水稻气象产量影响较大的气象因子，并据此结合实际找到影响水稻气象产量的气象灾害。在本次研究过程中相关系数显著性水平a取0.05，极显著水平a1取0.01。

2 结果分析

2.1 水稻产量的灾损风险指标

气象灾害导致水稻产量使灾损风险出现大小差异性是因为其气象灾害因素综合作用的影响结果。而灾年水稻的平均减产率就可以在一定程度上反应本溪地区多年灾损的总体情况，既是反应本溪某个地区受灾害强度大小的一个重要指标，同时也能全面显示出在灾害年间水稻生产的损害大小。

表1 水稻生产的灾害指标统计

从表1数据可以看出，本溪地区的平均相对气象产量在0.1～0.4之间，基本可以忽略不计，从灾年平均减产率分析，本溪县全市的灾年平均减产率仅为轻度，而恒仁和草河口的灾年平均减产率达到了中度减产的标准，而恒仁地区同时具有全市最低平均相对气象产量之比和最大的灾年减产程度，这说明了该地区的灾年水稻产量波动性较大。

2.2 變异系数分析

产量的变异系数的大小情况在一定程度上综合反映了一个地区水稻生产过程中，受到气象因素和其他生产条件影响的产量波动情况，同时还能够在一定程度上反映出本溪地区抗灾能力的强弱。在分析过程中变异性系数越大，则表明水稻产量的波动性也就越大，其抗灾能力也就越差，灾损风险也就越大，经过计算我们可以得出本溪地区水稻变异系数为0.12到0.28，其中本溪县低，横亘高，这就说明了恒仁地区农业抗灾能力较差，而本溪市的变异系数要全面低于这上级几个地区，这跟前面灾年减产程度的计算结果一致。

2.3 影响水稻产量出现波动的气象因素和主要气象灾害

在水稻生产过程中，虽说水分、光照以及温度的作用都十分重要，但是在不同的地区和不同的年份，水分、光照和温度等气象因素所导致的水稻产量出现波动的影响效果是不尽相同的。对于本溪地区来说，水稻在生长过程中，水稻用水主要会依赖于上游水库泄洪的水，再加上本地区的水利工程建设比较完善，除了早春发生春旱会严重影响到水稻插秧或者个别洪涝灾害严重的年份之外，大多数的水稻在生产过程中，不会因为水而出现减产的问题，而光照时长对水稻产量波动性的相关关系也没有达到显著水平，详细情况见表2。这就表示在本溪地区，光照的多少并不是导致本溪地区水稻产量出现波动的主要气象因素，因此，同时将上述气象因素进行排除，就可以确定对本溪地区水稻产量产生波动的气象因素是热量条件，这也跟很多研究文献相吻合。

表2 本溪地区水稻气象产量和气象因子的相关系数

注：图表中的10℃′为5～10月大于等于10的有效积温。“′”为相关显著，“″”为相关极显著

在热量条件中，影响水稻气象产量的因素是大于等于10度和15度的积温，特别是在5～10月份大于等于10度的积温，这就显示出在本溪地区水稻生长的关键时期内，积温不足，而积温在大于等于20度时的时相关性不显著，这就表示水稻在该区域内生理活动所需要的温度一般都能得到满足，而5月份和6月份的平均气温和水稻产量呈现显著的相关性。从本溪地区多年来的水稻栽培经验分析，该地区水稻插秧期大都在5月下旬到6月上旬，水稻产量与5月份的平均气温呈现明显相关性就说明了水稻秧苗的质量和水稻移栽过程中的气象条件对水稻成活和产量有着显著的影响性，因为在这个时期经常会出现冻害现象。进入6月份以后，水稻逐渐开始进入分蘖期，这个时期温度条件对水稻的产量有着至关重要的影响。而9月份的平均气温与水稻的产量相关性虽然没有达到显著标准，但是显著性十分接近，因此，进一步研究和分析九月份平均最高气温度与水稻产量之间的关系之后发现，9月份的平均最高气温和水稻产量的相关系数超过了显著性标准，达到了显著水平，这就说明了9月份气候温度对水稻产量的影响不是通过月平均气温表现出来的。因为，在9月份是水稻的灌浆时期，这个昼夜温差较大，水分利于营养物质积累和形成。

3 讨论

首先，在研究的三十年时间中，本溪地区的灾年减产年型主要以轻度气象灾害为主，而中度气象灾害损失以上的减产年型出现概率较低；其次，从灾年减产程度、灾害等级严重程度以及变异系数分析，本溪各个地区水稻产量灾损风险要远远高于市区，其中恒仁水稻产量的不稳定性最大；再次，热量条件丰富和缺少对本溪地区的水稻产量影响较大，在水稻整个生育期，热量对水稻产量的影响也具有明显的显著性。其中5月份和6月份的平均气温与水稻产量相关性最为显著，而9月份的平均最高气温与水稻产量相关性最为显著。为此，在生产过程中，我们需要同时兼顾农业生产的技术和气象条件，通过详细的分析和研究，揭示本溪地区水稻产量波动的气象原因，最终全面促进本溪水稻生产高产、稳产。

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