山东省农业气象灾害与主要农作物产量的灰色关联分析*

于小兵，陈 虹，吉中会，李陈靓

(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，江苏 南京210044；2. 南京信息工程大学 管理工程学院，江苏 南京210044)

作为产粮大省，农业在山东经济发展中占有举足轻重的地位。据统计，2016年山东省发生了包括低温冷冻、风雹、洪涝、干旱在内的多种自然灾害。其中，农作物受灾面积达552.24 khm2，成灾面积为300.13 khm2，绝收面积达到62.12 khm2。直接经济损失70.39亿元，农业损失63.68亿元，占比超过90%。可见，研究山东省农业气象灾害对农作物产量的影响具有重要现实意义。

国外学者针对气象灾害对农作物产量的影响开展了大量研究[1-3]。国内学者也对此进行了研究[4-7]。余会康等[8]分析了不同阶段气象变化对福建省粮食产量的影响。杨月锋等[9]发现农业现代化投入水平状况、生产资料及粮食价格政策是福建省粮食产量变化的主要驱动因素。部分学者利用灰色关联法对农业气象灾害评估进行研究[10-13]。温丹苹等[14]构建了一种基于灰色关联分析法的数理模型用以分析大豆产量和农业气象灾害变化特征。马建勇等[15]采用灰色关联法对东北地区1971-2009年间农业气象灾害的变化趋势及其对粮食产量的影响开展了研究。

目前，已有大量关于农业气象灾害和粮食产量方面的研究，但主要集中讨论全国或省(市、自治区)气象灾害的历史变化趋势及其对粮食总产量的影响，鲜有学者以相对灾损量指标为切入点对农业气象灾害与作物产量关系进行研究。本研究依据中国种植业管理司1950-2016年的农业统计数据，利用灰色关联分析法对农作物总产量与气象灾害受灾范围及其单产与农业气象灾害强度之间的关系进行深入研究。

1 资料与研究方法

1.1 资料来源

本研究选取山东省农作物的单产资料，旱灾、水灾、风雹、低温、台风的受灾面积、成灾面积和绝收面积。统计资料来源于《中国统计年鉴》及《中国农业统计资料》和农业部种植业管理司灾情数据库，一共采用了67年的统计数据(1950-2016年)。

1.2 研究方法

1.2.1 受灾比率及相对灾损量

受灾比率是农作物受灾面积占该种农作物播种面积的百分比，表示受气象灾害影响的农作物受灾范围的大小; 灾损量是农业气象灾害致使作物的减产量，表示农业气象灾害对作物产量影响的强弱。因此，可采用受灾比率和灾损量来表征气象灾害对某种农作物受灾范围和灾害强度的影响。受灾面积、成灾面积和绝收面积是灾情统计中最常用的指标。其中，因灾害致使减产10% 以上的种植面积为受灾面积; 因灾害致使减产 30% 以上的种植面积为成灾面积; 因灾害致使减产80% 以上的种植面积为绝收面积。减产分成法可对各类农业气象灾害造成的粮食减产量进行估算，故采用减产分成法对各类农业气象灾害造成的农作物灾损量进行估计[14]，以1950-2016年发生的农业气象灾害为例，则灾损量可表达为：

Yij=(0.1×Aij+0.2×Bij+0.5×Cij)×Dj,i=1,2,3,4,5;j=1,2,…,67。

(1)

式中:i=1,2,3,4,5分别表示洪涝灾、干旱灾、风雹灾、低温灾和台风灾。j表示所研究的种植周期，j=1表示1950年；Yij为第i类农业气象灾害在第j年的造成的农作物灾损量(kg / hm2)。Aij，Bij和Cij分别表示第i类农业气象灾害在第j年某种农作物的受灾面积、成灾面积和绝收面积(hm2)。Dj表示第j年某种农作物的单位面积产量(kg/ hm2)。

相对灾损量 表示不同年份不同农业气象灾害造成农作物减产的相对损失程度，它避免了时空分布特征对农作物产量的影响，具有可比较性。 表示第i类农业气象灾害在第j年的农作物灾损量与该年农作物总减产量的比值，即：

(2)

1.2.2 灰色关联分析

灰色关联分析是衡量因素之间关联程度强弱的多因素统计分析方法。在系统发展过程中，关联度越强，说明因素间关系越紧密; 反之，则越不紧密。回归分析、方差分析和主成分分析等方法要求样本具有某类典型概率分布特征，而灰色关联分析则不需要。鉴于本文所需数据不满足典型概率分布特征，故在此运用灰色关联法进行分析，具体步骤如下:

(1) 确定参考数列和比较数列。如以1950-2016年某种农作物单产的时间序列数据为参考数列，以1950-2016年5类农业气象灾害相对灾损量的时间序列数据为比较数列。由于农业气象灾害相对灾损量与农作物单产之间存在负相关关系，故将其相对灾损量数据倒数化后进行计算。假设原始数据为Xu=(Xu(1),Xu(2),…Xu(n))(u=0,1,2,3,4,5；n=1,2,…,15)。其中，参考数列为X0某种农作物单产，比较数列分别为X1洪涝灾相对灾损量的倒数化，X2旱灾相对灾损量的倒数化，X3风雹灾相对灾损量的倒数化，X4低温灾相对灾损量的倒数化和X5台风灾相对灾损量的倒数化。

(2) 处理原始数据Xu。为消除原始数据在量纲和数量级上的差异，采用均值化方法处理原始数据，即：

(3)

(4)

(4) 计算关联系数ρ0u。Δ(min)和Δ(max)分别为全部u个比较数列在各期绝对差值中的最小者和最大者。ρ0u为比较数列与参考数列在t时期的关联系数。

(5)

式中：ε为分辨系数，用以削弱Δ(max)过大而致使关联系数失真的影响，文中ε= 0.2。

(5) 关联度ρ0u的计算与比较。

(6)

式中：ρ0u表示比较数列u与参考数列的关联度。关联度越大，两者关系越紧密。根据关联度的大小进行排序，确定比较数列对参考数列的相关程度。

2 山东省主要农作物与农业气象灾害分析

2.1 山东省小麦产量与农业气象灾害分析

1950-2016年，山东省小麦单产和小麦总产整体均呈现上升的趋势(图1)。其中: 第1阶段(1950-1959年) ，山东省小麦单产和总产均较为平稳；第2阶段(1960-1969年) ，山东省小麦单产和总产均呈先减少后增加的趋势，并在1969年达到历史最低，小麦单产为25.81 kg/hm2，总产为131.5万t；第3阶段(1970-1979年)、第4阶段(1980-1989年)、第5阶段(1990-1999年)和第6阶段(2000-2009年) 四个阶段均呈现波动上升趋势。第7阶段(2010-2016年)，小麦单产和总产均为平稳上升趋势，均在2015年达到历史最高。

图1 山东省1950-2016年小麦单产及总产量变化

在受灾范围的关联分析中，以1950-2016年山东省小麦总产量为参考数列，以 1950-2016年山东省小麦5类农业气象灾害受灾比率为比较数列，计算山东省小麦总产量和5类农业气象灾害受灾比率的关联度(表1)。

结果表明，第1、2、3阶段的台风受灾范围与山东省小麦总产量的关联度最高，其次是风雹，台风是山东省1950-1979年影响小麦总产的主要农业气象灾害。第4阶段各类气象灾害的受灾范围与小麦总产的关联度由高到低排序为:旱灾、洪涝、风雹、低温和台风，旱灾是山东省1980-1989年影响小麦总产的主要农业气象灾害。第5、6阶段洪涝、旱灾、风雹、低温和台风的受灾范围与山东省小麦总产的关联度由高到低排序均为: 风雹、洪涝、旱灾、低温和台风。第7阶段中，洪涝是山东2010-2016年影响小麦总产的主要农业气象灾害。

总体而言，风雹、旱灾和洪涝对山东省小麦产量危害较大。风雹在7个阶段中的关联度均位列前茅，是影响山东省小麦总产的关键农业气象灾害。在研究周期内，风雹、旱灾、洪涝三者的关联度分别为0.907、0.882和0.878，故从受灾范围角度看，风雹、旱灾和洪涝对山东省小麦生产具有较大影响。

在灾害强度分析中，以山东省小麦5类农业气象灾害的相对灾损量为比较数列。以1950-2016年山东省小麦单产为参考数列，计算山东省小麦单产与5类农业气象灾害的关联度(表2)。

结果表明，第1阶段洪涝灾、旱灾、风雹、低温和台风的灾害强度与山东省小麦单产的关联度由高到低为: 低温、台风、洪涝、旱灾和风雹; 第2阶段5类农业气象灾害强度与小麦单产关联度由高到低为: 洪涝、台风、低温、旱灾和风雹；第3、4、5、6、7阶段5类农业气象灾害强度与山东省小麦单产的关联度排序中，关联度最高的均为旱灾。在总的研究周期内，旱灾对山东省小麦单产的影响程度最大，是第三阶段至第七阶段的关键农业气象灾害，洪涝和风雹次之，而台风和低温在该阶段对小麦单产影响较小。

表1 小麦总产与受灾比率的灰色关联度分析

表2 小麦单产与相对灾损量的灰色关联度分析

表3 玉米总产与受灾比率的灰色关联分析

表4 玉米单产与相对灾损量的灰色关联分析

2.2 山东省玉米产量与农业气象灾害分析

1950-2016年，山东省玉米单产和玉米总产整体上均呈现增加的趋势(图2)。第1阶段，玉米单产和总产均较为平稳，无明显波动。第2阶段的山东省玉米单产和总产在1960年达到历史最低，玉米单产52.43 kg/hm2，玉米总产为74.9万t。第3阶段至第6阶段这四个阶段均呈现波动上升，其中第5阶段和第6阶段波动较为剧烈。第7阶段，山东省玉米单产在2012年达到历史最高440.57 kg/hm2，而总产呈现缓慢上升趋势，在2016年达到历史最高2 064.95万t。1960年山东省玉米单产约为研究期内玉米单产峰值的11.9%，而1960年山东省玉米总产量约为研究期内玉米总产量峰值的3.63%。

图2 1950-2016年玉米单产及总产量变化

在受灾范围的关联分析中，以1950-2016年山东省玉米总产量为参考数列，以 1950-2016年山东省玉米5类农业气象灾害受灾比率为比较数列，计算山东省玉米总产量和5类农业气象灾害受灾比率的关联度(表3)。结果表明，第1、2阶段台风灾害与山东省玉米总产的关联度最高，其次是风雹。台风是山东省1950-1979年影响玉米总产的主要农业气象灾害。第3、4阶段受灾范围与山东省玉米总产的关联度最高分别为洪涝和旱灾。第5、6阶段风雹灾的受灾范围与山东省玉米总产的关联度最高，风雹是山东省1990-2009年影响玉米总产的主要农业气象灾害。第7阶段关联度由高到低排序为：低温、洪涝、风雹、旱灾和台风。从受灾范围看，在研究周期内，风雹是关键农业气象灾害，低温和旱灾次之，三者关联度分别为0.881、0.864和0.864。

在灾害强度分析中，以山东省玉米5类农业气象灾害的相对灾损量为比较数列。以1950-2016年山东省玉米单产为参考数列，计算山东省玉米单产与5类农业气象灾害的关联度(表4)。

结果表明，第1阶段洪涝、旱灾、风雹、低温和台风的灾害强度与山东省玉米单产的关联度由高到低排序为: 低温、台风、洪涝、旱灾和风雹; 第2阶段5类农业气象灾害强度与山东省玉米单产的关联度由高到低排序为: 洪涝、台风、低温、旱灾和风雹；第3～7阶段5类农业气象灾害强度与山东省玉米单产的关联度排序中，旱灾均为关联度最高者，洪涝和风雹次之。在研究周期内，5类农业气象灾害强度与山东省玉米单产的关联度排序由高到低为: 旱灾、洪涝、风雹、台风和低温。从灾害强度看，总体来说，旱灾对山东省玉米单产的危害最大，洪涝和风雹次之，而台风和低温对山东省玉米单产影响较小。

2.3 山东省棉花产量与农业气象灾害分析

1950-2016年，山东省棉花单产和棉花总产整体上均呈现上升的趋势(图3)。其中: 第1阶段、第2阶段和第3阶段，山东省棉花单产和总产均较为平稳。第4阶段和第5阶段均先剧烈上升后剧烈下降，且棉花总产量在1984年达到历史最高172.5万t后开始剧烈下降，棉花单产在剧烈下降后有所上升；第6阶段和第7阶段，山东省棉花单产呈波动上升趋势，在2016年达历史最高78.57 kg/hm2，而棉花总产则先上升后下降。1961年山东省棉花单产约为研究期内棉花单产峰值的6.75%，而1961年山东省棉花总产量约为研究期内棉花总产量峰值的1.86% 。

图3 1950-2016年棉花单产和总产量的变化

表6 棉花单产与相对灾损量的灰色关联分析

在受灾范围的关联分析中，以1950-2016年山东省棉花总产量为参考数列，以1950-2016年山东省棉花5类农业气象灾害受灾比率为比较数列，计算山东省棉花总产量和5类农业气象灾害受灾比率的关联度(表5)。结果表明，第1、2、3阶段台风的受灾范围与山东省棉花总产的关联度最高，台风是山东省1950-1979年影响棉花总产的主要农业气象灾害。第4阶段农业气象灾害的受灾范围与棉花总产的关联度由高到低排序为:旱灾、风雹、洪涝、低温和台风，旱灾是山东省1980-1989年影响棉花总产的主要农业气象灾害。第5～7阶段的关联度由高到低排序均为: 风雹、洪涝、旱灾、低温和台风，风雹是山东省1990-2016年影响棉花总产的主要农业气象灾害。但总体来看，风雹、旱灾和洪涝是影响山东棉花作物总产的关键农业气象灾害。

从受灾范围看，风雹、旱灾和洪涝对山东省棉花产量危害较大。风雹是关键农业气象灾害，旱灾和洪涝次之，三者关联度分别为0.900、0.875和0.869。在灾害强度分析中，以山东省棉花5类农业气象灾害的相对灾损量为比较数列。以1950-2016年山东省棉花单产为参考数列，计算山东省棉花单产与5类农业气象灾害的关联度(表6)。结果表明，第1阶段洪涝、旱灾、风雹、低温和台风的灾害强度与山东省棉花单产的关联度由高到低排序为: 低温、洪涝、台风、旱灾和风雹; 第2阶段的关联度由高到低排序为: 洪涝、台风、低温、旱灾和风雹；第3～6阶段5类农业气象灾害强度与山东省棉花单产的关联度排序中，旱灾均为关联度最高者，洪涝和风雹次之。在研究周期内，5类农业气象灾害强度与山东省棉花单产的关联度排序由高到低为: 旱灾、洪涝灾、风雹灾、台风灾和低温灾。

3 结论

本文采用灰色关联法对山东省主要农作物产量与气象灾害受灾范围及灾害强度间的关系进行研究。从整个研究周期来看，在受灾范围方面，风雹、旱灾是影响山东省三种农作物总产量的主要农业气象灾害。从受灾强度看，农作物单产主要受到旱灾和洪涝的影响。旱灾无论从受灾范围还是灾害强度上对农作物的生产影响都较大。低温和台风则无论从受灾范围还是受灾强度方面，对农作物的生产影响都较小。因此，种植具有耐干旱特质的农作物品种对山东省农户而言是一个较好的选择。