安徽省一季稻产量灾损风险评价*

郭建茂，谢晓燕，吴 越，王锦杰，申双和



安徽省一季稻产量灾损风险评价*

郭建茂1,2,3，谢晓燕3，吴 越3，王锦杰3，申双和1

（1.南京信息工程大学气象灾害预报预警与评估协同创新中心，南京 210044；2.江苏省农业气象重点实验室，南京 210044；3.南京信息工程大学应用气象学院，南京 210044）

利用安徽省1981-2014年50个市（县）一季稻产量资料，采用直线滑动平均方法计算一季稻相对气象产量，通过正交经验分解（EOF）分析一季稻相对气象产量的时空变化特征，并从一季稻产量灾损角度出发，采用灾年平均减产率、产量变异系数、减产风险指数及区域农业水平指数作为产量灾损风险评估指标，对安徽一季稻产量灾损进行风险区划。结果表明：研究期内安徽省各市（县）一季稻产量变化趋势一致，北部增产或减产较南部明显，2005年之前安徽一季稻产量波动剧烈；不同产量灾损评估指标在空间上表现出一定的地域性和连续性，灾年平均减产率、产量变异系数和减产风险指数均表现为北部数值高于南部，区域农业水平指数呈现由东北向西南减小的趋势。根据产量灾损综合风险指数区划结果，研究区域内北部灾损风险高于南部，风险高值区和中值区主要分布在沿淮、江淮北部，风险低值区面积最广，主要位于皖南山区、沿江地区及江淮南部。

一季稻；相对气象产量；产量灾损；区域农业水平指数

进入21世纪以来，以增暖为主要特征的全球气候变化对农业气象灾害的发生与灾变规律产生了显著影响[1]。农业作为对气候影响最敏感的领域之一，随着近年来全球气候变化，农业灾害损失逐年上升，农业生产不确定性和粮食波动性进一步增强，造成粮食安全问题日益严峻[2-3]。有研究表明，随着气候变暖，农作物所需生长环境包括温度、降水等的变化将对作物生长发育及产量造成影响[4-5]。安徽位于中国南北气候带的过渡区，省内冷暖气团交替频繁，天气形势多变，因此农业气象灾害时常发生。一季稻发育期内常有暴雨、极端高温、干旱等灾害性天气发生，对一季稻产量往往造成不利影响。因此，对安徽省一季稻产量灾损规律分析并对其进行风险区划大有必要。

灾害造成作物减产是一种风险事件，而产量灾损风险是指作物受灾导致减产的可能风险程度，因此，基于风险分析技术方法探讨作物产量灾损规律，对制定防灾和减灾决策，降低灾损风险程度，实现稳定增收有重要意义[6]。农业气象灾害系统由孕灾环境、承灾体、致灾因子、灾情4个子系统组成[3]。国内外农业气象灾害风险研究主要集中于[7]：一是基于农业气象灾害发生可能性或灾害频率的概率风险评价；二是研究农业气象灾害致灾因子危险性或承灾体脆弱性；三是根据自然灾害致灾机理利用合成法对影响灾害风险各因子进行组合建立灾害风险指数。承灾体的脆弱性可用于衡量承灾体遭受损害的程度，是灾损估算和风险评价的重要环节，因此分析承灾体的脆弱性被认为是把灾害与风险研究紧密联系起来的重要桥梁[8-9]。目前根据农业气象灾害风险形成机理，基于产量灾损建立灾害风险指数已取得系列成果[10-12]。但基于安徽一季稻产量对省内进行灾损评价较少。本文基于该风险理论，采用风险分析技术方法，利用安徽省50个市（县）一季稻单产资料，利用一季稻灾年平均减产率、产量变异系数、减产风险指数、区域农业水平指数作为产量灾损评估风险指标，构建一季稻产量灾损综合风险评估模型，对安徽省一季稻产量灾损进行区划，并对各风险区域进行分析，为安徽一季稻防灾减灾及实现稳产增收提供参考依据。

1 资料与方法

1.1 资料来源与研究区域

安徽省50个市（县）1981-2014年一季稻产量资料来源于安徽省统计局。产量资料进行去趋势化处理。由于淮北受温度和水分限制，不适宜种植水稻，本文基于一季稻产量资料，将研究区域定为安徽省剔除淮北部分的地区，研究区域及市（县）分布如图1。

1.2 产量分解

作物产量（y）是在各种自然和非自然因素的综合影响下形成的，可以分解为趋势产量（yt）、气象产量（yw）和随机产量（Δy）[13-14]。因为各地影响增、减产的偶然因素并不经常发生，而且局部偶然因素的影响也不大，因此，在实际产量的计算中随机产量可以忽略不计[14]，故一季稻产量可分解为

（1）

式中，y为一季稻实际产量（kg·hm-2），yt为趋势产量（kg·hm-2），yw为气象产量（kg·hm-2）。趋势产量采用直线滑动平均进行估算，滑动步长为11。该方法优点是不需要预先假定趋势产量模拟的曲线类型，不会造成资料样本的损失[15]。气象产量与趋势产量的比值表示相对气象产量（ya），即

（2）

当ya为负值时表示一季稻减产，正值表示增产。将相对气象产量＜-0.05的年份定义为成灾年。

利用经验正交函数分解方法（EOF），根据特征向量分析1981-2014年安徽省50个市（县）一季稻相对气象产量时空变化特征。经过分解，前5个特征向量所占方差百分比分别为39.21%、16.9%、9.49%、6.45%及4.16%，方差累积贡献率达到76.21%，集中了相对气象产量主要信息。第一特征向量（EOF1）远大于其它各个主分量的方差贡献，能够较好地反映一季稻相对气象产量的时空变化特征，因此，仅对正交经验函数第一特征向量（EOF1）进行分析。

1.3 评估指标及计算

（1）灾年平均减产率（S）：利用安徽省50个市（县）各成灾年份的减产率平均值，计算所有灾年的平均减产率，表示气象灾害对一季稻产量影响的多年平均状态。

式中，n'为成灾年数，Xi为成灾年减产率。

（2）产量变异系数（Cv）：反映历年一季稻产量波动情况，即

（3）减产风险指数（G）：反映灾害造成减产的风险程度，考虑灾害强度和灾害频率[17]。

式中，k表示分组数，d表示每一市（县）每组灾年频数，n表示样本长度，hi表示每组的组中值。计算时，根据每个市（县）34a减产率按照一定的间距分组，计算每一组的灾年频数和组中值。以休宁为例，其样本长度n=34，根据灾年减产率，将休宁分为5%～15%、15%～25%减产率组，即k=2，各组灾年频数d分别为4、1，对应的组中值h1=10，h2=20，按照式（5）计算，G=1.76。具体计算方法参看文献[8]。

（4）区域农业水平指数（AL）：反映一个地区的防灾减灾能力[18]，数值越大代表防灾减灾能力越强。

式中，yi为某市（县）第i年一季稻单位面积产量（kg·hm-2），syi为统计的50个站点第i年平均单位面积产量（kg·hm-2），n为样本长度。

（5）产量灾损综合风险指数（M）：由灾年平均减产率、产量变异系数、减产风险指数及区域农业水平指数构成。某一地区灾年平均减产率越大，产量变异系数高，减产风险指数值越大，表明该地区一季稻易受环境的影响，受灾害影响的强度和频率较高，减产程度较大，产量不稳定，风险越高。而区域农业水平指数则相反，若某地区该值高，则说明该地区较同年其它地区受灾害影响较小，防灾能力较强。因此，产量灾损综合风险指数与前三项指标成正相关，与区域农业水平指数成负相关。

为便于分析，采用极差标准化变换对产量灾损综合风险指数进行处理，极差标准化公式为

（8）

采用ArcGIS技术，通过反距离权重法（IDW）对各指标进行空间插值，采用自然断点法（Natural Breaks）将其分为低值区、中值区及高值区，利用产量灾损综合风险指数对安徽部分地区一季稻灾损风险进行区划。

2 结果与分析

2.1 安徽一季稻相对气象产量时空变化特征

统计研究区各市（县）1981-2014年历年一季稻相对气象产量并进行EOF分析（图2a），其第一特征向量一致为正，表明分析时段各市（县）一季稻产量变化趋势一致，即在某一年全区各市（县）一季稻要么统一增产，要么统一减产。从空间分布上看，数值表现为由北向南逐级减小的带状特征。数值越大说明一季稻相对气象产量的变化程度越大，由图可知北部的霍邱、寿县气象产量波动最大，数值在0.25以上。

从EOF第一时间系数变化过程可见（图2b），减产较为严重的年份有1982、1983、1991、1992、1994、2001、2003、2013年，其中2003年减产最严重。整体上看，2005年之前，产量波动较为剧烈，2005年后产量波动相对较小。

2.2 安徽一季稻灾年平均减产率空间分布特征

图3为安徽一季稻灾年平均减产率分布。由图可见，安徽省一季稻灾年平均减产率分布具有明显地域性，中值区和高值区主要分布在沿淮、江淮及沿江地区，也是一季稻主产区，分别占研究区域的49.7%、8.8%。高值区呈块状分布，主要分布在定远、铜陵县、望江大部分地区，寿县北部，繁昌中西部，怀宁西南部，含山东北部，淮南西南部，长丰东北部，其灾年平均减产率在18%以上，有的区域甚至高达28%。低值区主要分布在大别山区和皖南山区。

注：0.08～0.14表示低值区，0.14～0.18为中值区，0.18～0.28为高值区

Note:0.08-0.14, 0.14-0.18 and 0.18-0.28 denoted low risk, medium risk and high risk area, respectively

2.3 安徽一季稻产量变异系数的空间分布特征

如图4所示，安徽省各市（县）产量变异系数空间分布特征表现为由南向北、由中部向两侧增加，说明由南向北、由中部向两侧，一季稻产量受环境影响越来越大。变异系数高值区主要分布在霍邱、寿县、南陵、望江大部分地区，定远、无为及含山中部，宣城中西部，宿松东部，东至西部，这些区域产量变异系数均在0.17以上，霍邱、望江甚至高达0.23，表明这些地区在个别年份受气象条件及生态环境影响，出现大幅减产，产量具有很大的不稳定性。中值区和低值区表现了一定的连续性和区域性，产量变异系数最小地区产量常年保持稳定，受外界条件影响程度较小。

注：0.07～0.14表示低值区，0.14～0.17为中值区，0.17～0.23为高值区

Note:0.07-0.14, 0.14-0.17 and 0.17-0.23 denoted low risk, medium risk and high risk area, respectively

2.4 安徽一季稻减产风险指数空间分布特征

图5为根据式（5）计算得到的一季稻减产风险指数分布，从图可以看出，减产风险指数分布具有明显的区域性和连续性。总体而言，由南向北一季稻减产风险指数增加，并且不同风险区域呈带状分布。风险指数高值区主要分布在淮南、定远、霍邱、寿县、长丰、凤阳、明光、望江等地区，以及蚌埠及宿松东部，肥东北部，东至西部，来安、全椒、和县部分地区。风险低值区大部位于皖南山区。安徽中部较大区域为风险中值区，其位于风险高、低值区之间。风险指数往往可反映单产减产程度，由图可知高值区与低值区减产程度存在较大差异。

2.5 安徽一季稻区域农业水平指数空间分布特征

安徽区域农业水平指数的空间分布如图6所示。由图可见，其具有一定的区域性和连续性。区域农业水平指数高值区主要集中在天长、来安、滁州、全椒、含山、居巢东部以及和县西部。低值区主要位于大别山区及皖南山区，部分位于江淮流域，其它为中值区。区域农业水平指数由东北向西南呈带状逐级减小，而区域农业水平指数反映了区域防灾减灾能力，这表明由东北向西南农业防灾能力有减弱的趋势。

注：0.88～2.57表示低值区，2.57～3.70为中值区，3.70～6.47为高值区

Note:0.88-2.57, 2.57-3.70 and 3.70-6.47 denoted low risk, medium risk and high risk area, respectively

注：0.71～0.96为低值区，0.96～1.10为中值区，1.10～1.45为高值区

Note: 0.71-0.96, 0.96-1.10 and 1.10-1.45 denoted low risk, medium risk and high risk area, respectively

2.6 安徽一季稻产量灾损风险区划

利用式（7）计算安徽省一季稻产量灾损综合风险指数，并进行标准化处理。未标准化处理计算时，值域为0.01～0.40，说明安徽省不同区域一季稻综合风险差别较大，具有明显地域特征。根据综合风险指数大小，将安徽省划分为3类风险区：产量灾损风险指数＞0.35为风险高值区，0.16～0.35为风险中值区，＜0.16为风险低值区，区划结果如图7。

注：0.00～0.16表示低值区，0.16～0.35为中值区，0.35～1.00为高值区

Note: 0.00-0.16, 0.16-0.35 and 0.35-1.00 denoted low risk, medium risk and high risk area, respectively

由图7可见，安徽省一季稻产量灾损风险高值区呈块状分布，主要位于霍邱东北部，寿县北部，定远及望江大部分地区，这些地区灾年平均减产率大部分在0.18～0.28，产量变异系数均大于0.21，风险指数在3.70～6.47，区域农业水平大部分在0.96～1.10。

风险中值区具有一定连片性，其主要位于沿淮地区、江淮北部、大别山区，部分位于沿江地区，这些地区灾年平均减产率大部分在0.14～0.18，少部处于高值区或低值区，产量变异系数主要在0.14～0.17，风险指数主要在2.57～3.70，少部分高于3.70，区域农业水平指数位于低值区或中值区。

风险低值区面积最广，占研究区域的54.6%。主要位于皖南山区，沿江地区及江淮南部，部分位于大别山区。风险值最小的几个站点分别是祁门、石台、黟县。

3 结论与讨论

安徽省研究区域内一季稻产量变化趋势一致，北部产量波动较南部明显，并且以北部霍邱、寿县相对气象产量变化程度最大。从时间上看，2005年之前一季稻产量波动剧烈，之后波动相对较小。总体而言，研究区域内灾年平均减产率、产量变异系数、减产风险指数及区域农业水平指数空间分布上具有一定的地域性和连片性，灾年平均减产率、产量变异系数、减产风险指数表现为北部数值高于南部，区域农业水平指数呈现由东北向西南呈带状逐级减小。这与各地外界环境的不同影响和防灾减灾措施有关。

根据产量灾损综合风险指数区划结果，研究区域内一季稻灾损风险北部高于南部。风险高值区呈块状分布，主要分布于霍邱东北部、寿县北部、定远及望江大部分地区，而风险中值区具有一定连片性，主要位于沿淮地区、江淮北部、大别山区，部分位于沿江地区。对于沿淮、江淮北部区域，水资源条件差，土壤贫瘠，旱、瘦、荒现象突出，水利灌溉条件较差，且该区在一季稻全生育期夏秋旱发生频繁[19-21]，一季稻产量易受旱灾的影响。而大别山区农业气候资源垂直变化较大，热量资源比同纬度地区少，山荫处光照资源不足[19]，影响水稻生长发育。因此，对于一季稻产量灾损风险高值区和中值区应合理规划水稻布局及播栽期，选择合适水稻品种，提升栽培技术，兴修水利，增强防灾减灾能力。风险低值区面积最广，主要位于皖南山区、沿江地区及江淮南部，部分位于大别山区。沿江沿河两岸地区易受涝害影响[20]，且高温热害沿江地区发生较为严重，但沿江地区地势平坦，土壤肥沃，栽培技术及机械化水平程度较高[19]，因而较高风险度区域所占面积不大。皖南地区易出现连阴雨天气，但其主要影响早稻与晚稻[22]，对一季稻产量影响不大，因此该地区为一季稻灾损风险低值区。

本文采用安徽一季稻灾年平均减产率、产量变异系数、减产风险指数、区域农业水平指数构建一季稻产量灾损综合风险评估模型，对安徽省进行灾损区划，综合考虑了一季稻减产强度，产量波动及区域防灾减灾能力，能够较为客观反映一季稻产量灾损区域特征。但本文仅从一季稻产量灾损角度出发，未考虑社会经济作用的影响，尚难以全面反映一季稻风险特征。目前对农业气象灾害风险的研究仍以单一灾种的风险评价为主，多数为灾后评价，缺少对风险的动态监测，缺少与区域气候模式及农作物模型耦合的研究，未来需进一步加强研究。

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Risk Assessment of Single-season Rice Yield Loss in Anhui Province

GUO Jian-mao1,2,3, XIE Xiao-yan3, WU Yue3, WANG Jin-jie3, SHEN Shuang-he1

(1.Collaborative Innovation Center on Forecast and Evaluation of Meteorological Disaster, Nanjing University of Information Science & Technology, Nanjing 210044, China;2. Jiangsu Key Laboratory of Agricultural Meteorology, Nanjing University of Information Science & Technology, Nanjing 210044; 3. College of Applied Meteorology, Nanjing University of Information Science & Technology, Nanjing 210044)

Based on yield data of single-season rice in 50 city-county from 1981 to 2014 in Anhui province, the relative meteorological yield was calculated by using the methods of linear sliding average in statistical analysis. The temporal and spatial distribution of relative meteorological yield was analyzed by the method of EOF, and by using synthetic risk index of single-season rice yield loss, which was established and consisted of average yield reduction rate, yield variation coefficient, risk index of yield reduction rate and index of regional agricultural levels, the risk regionalization of single-season rice yield loss in Anhui province was completed. The results showed that the change trend of single-season rice yield was consistent and the increase or decrease of yield in the north of Anhui was more obvious than the south. Besides, the relative meteorological yield of Anhui fluctuated violently before 2005. The different assessment indices of yield loss showed that the values of average yield reduction rate, yield variation coefficient and risk index of yield reduction rate in the north part of study areas was higher than the south, and the index of regional agricultural levels for single-season rice was reduced from northeast to southwest. In the study area, the north had the higher risk. The high risk and middle risk regions were mainly distributed in Yanhuai areas and the north of Jianghuai areas. The low risk areas had the widest distribution and were located in southern mountainous area, Yangtze river region and the south of Jianghuai region.

Single-season rice; Relative meteorological yield; Yield loss; Index of regional agricultural levels

10.3969/j.issn.1000-6362.2017.08.003

2016-12-20

中国气象局预报预测核心业务发展专项（CMAHX20160311）；江苏省重点研发计划（现代农业）项目（BE2015365）；科技部行业专项（GYHY201506018）；江苏省农业气象重点实验室基金（KYQ201304）；河南省农业气象保障与应用技术重点实验室基金课题（AMF201401）

郭建茂（1968-），博士，副教授，主要从事农业遥感和作物生长模拟研究。E-mail：001878@nuist.edu.cn

郭建茂,谢晓燕,吴越,等.安徽省一季稻产量灾损风险评价[J].中国农业气象,2017,38(8):488-495