乌蒙山区毕节市农业旱灾风险评估*
2021-05-17贺一雄赵翠薇
贺一雄,赵翠薇,2▲
(1贵州师范大学地理与环境科学学院,贵州 贵阳 550025;2喀斯特山地生态环境保护与资源利用协调创新中心,贵州 贵阳 550025)
0 引言
干旱是全球影响最广的自然灾害[1],中国是干旱发生频率最高的国家之一[2],气候变暖背景下,灾害发生频次增加、范围扩大、程度加剧[3]。农业旱灾抑制农作物生长,导致减产甚至绝产,社会经济遭受严重损失[4]。评估农业旱灾风险,估计旱灾发生情况、危险程度和经济损失,全面反映灾情,对于旱灾预警、优化防御措施、指导救灾有重要意义[5]。
灾害发生是致灾因子、孕灾环境和承灾体综合作用的结果,承灾体受灾害程度不仅取决于致灾因子,更大程度上取决于承灾体自身的脆弱性[6]。依据农业旱灾风险概念模型,以农业旱灾致灾因子为指标,研究全球农业旱灾脆弱性[1],从敏感性和恢复力两个维度,评价并对比分析河南、山东两省农业旱灾脆弱性[7],从干旱暴露度、敏感性与适应能力3个方面评价鄱阳湖生态经济区农业干旱脆弱性[8]。运用信息扩散理论,从旱灾灾害后果出发,评价贵州旱灾风险等级[9];从致灾因子危险性、孕灾环境脆弱性、承灾体易损性,评价云南省旱灾风险[10];从致灾因子、孕灾环境、承灾体3个方面评价西南五省2010年旱灾风险[11];从旱灾致灾因子、承灾体、孕灾环境和防灾减灾措施4个方面,评估江淮分水岭地区旱灾风险[12]。综上,对区域旱灾风险研究,围绕致灾因子、成灾环境、承灾体、脆弱性等方面展开。旱灾发生主要包括大气水平衡打破引发干旱(诱发阶段),综合环境影响下干旱逐渐演变、积量(演变阶段),最终质变成灾(成灾阶段),而后集聚人力、物力、财力积极抗灾(救灾阶段)4个阶段。从诱发到救灾整个过程,完整揭示旱灾风险,有利于全面认识旱灾风险、减轻灾害损失、提高抗灾救灾能力。
旱灾是贵州省历史上发生频率最高的自然灾害[13]。毕节市地处贵州省西北部、乌蒙山连片特困区,降水较少,旱灾严重,尤其是春旱和夏旱更甚[14]。从诱发到救灾各阶段出发,构建旱灾风险评估指标体系,从县域尺度进行旱灾风险评估,有助于揭示欠发达地区抗旱减灾工作的主要短板,为区域可持续发展和同类地区抗旱救灾提供参考。
1 研究区概况
毕节市位于贵州省西北部、乌蒙山腹地,东经103°36′~106°43′和北纬26°21′~27°46′之间,西邻云南,北接四川,处于滇黔三省交通要冲(图1),是全国唯一一个以“开发扶贫、生态建设”为主题的试验区。2019年,年末人口密度249人/km2,高于贵州省平均密度(205人/km2),属于贵州人口密度大、经济欠发达的区域。
图1 毕节市位置示意图Fig.1 Location of Bijie City
地处滇东高原向黔中山原丘陵过渡的倾斜地带,山高谷深,地形破碎,以山地丘陵为主,喀斯特地貌发育。气候为北亚热带季风湿润气候,多年平均降水量为849~1399 mm,属于贵州少雨区,降水集中在夏季。毕节市旱灾严重,1949年以来平均1.5年发生1次旱灾,3.5年发生1次大旱。春旱尤其频繁,中旱3年左右1次,大旱7、8年1次;夏旱一般5年1次大旱,4年1次中旱[14,15,16]。
2 研究方法及数据来源
首先根据旱灾发生各阶段特征,构建旱灾风险评估体系,收集相关数据并通过数据初步处理后得到指标评估用值,再采用熵值法计算旱灾风险指数,利用ArcMap绘制旱灾风险图,最后进行风险评价和空间分析。
2.1 指标体系建立
对旱灾发生各阶段,从致灾因子、孕灾环境、承灾体、救灾保障4个方面构建旱灾风险评估体系(表1):致灾因子危险性即水分条件是旱灾发生的直接因素;区域自然及社会经济条件综合催化旱灾;成灾体即农作物脆弱性影响旱灾灾情;救灾保障能力是减轻灾损的重要因素。
干旱状况是影响成灾程度的重要因素,而水平衡则是表征干旱程度的关键因子。相对湿润度指数可表征致灾因子危险性,故选取基于其的干旱等级累计频次表征。孕灾环境包括自然环境和社会环境,主要测度综合环境对旱灾催化、加剧的影响,自然方面选取高差、森林覆盖率2个指标;社会环境方面,选取人均综合用水量、农业产值比重、工业耗水量、农业灌溉有效率4个指标。旱灾成灾阶段,农业受旱灾影响最大,农作物脆弱性是表征农业旱灾损失的常用指标,故选取毕节市主要粮食作物(玉米、水稻、小麦)、油料作物(油菜)、经济作物(烟叶)生长期内降水满足度作为评价指标。旱灾救灾效果主要取决于抗旱人力、物力、财力的保障程度,选取耕地劳动力资源系数、人均占有水资源量、人均粮食产量、农村居民人均可支配收入、地均一般公共财政预算收入5个指标。指标具体含义详见表1。
图2 技术路线图Fig.2 Technical route
表1 毕节市旱灾风险评估指标体系Tab.1 Drought risk assessment indicator system of Bijie City
续表1
2.2 数据来源
气象数据源于贵州省毕节市气象局,水资源及用水数据源于《2018年毕节市水资源公报》;森林覆盖率等统计数据源于《毕节年鉴(2017)》。烟叶等主要作物数据源于贵州农业生产资料[16-17]与田敏等人的研究成果[18];海拔高差值提取于分辨率为90 m×90 m的毕节市DEM影像图,DEM影像图源于“地理空间数据云”(http://www.gscloud.cn/)。
2.3 相关参数计算
2.3.1 相对湿润度计算
根据《气象干旱等级(GB/T 20481—2017)》[15]划分干旱等级:
1)计算毕节市各区县1988—2017年每月潜在蒸散量PET(单位:mm/月):
(1)
式中:Ti为i月气温值(℃);H为年热量指数;A为常数。
各月热量指数Hi由式(2)计算:
(2)
年热量指数H计算见式(3):
(3)
常数A由式(4)计算:
A=6.75×10-7H3-7.71×10-5H2+1.792×10-2H+0.49
(4)
当月平均气温≤0 ℃时,月热量指数Hi=0,潜在蒸散量PET=0(mm/月)。
2)计算各区县每月相对湿润度MI:
(5)
式中:P为月降水量(mm)。
3)结合干旱等级划分标准:-0.65 2.3.2 农作物生长期降水满足度 计算农作物降水满足度Rj: (6) 式中:mij为i年j农作物的降水满足度,i为年份,j为农作物品种。 mij计算公式为: (7) 式中:Rtj为i年j农作物生长期内的降水总量(mm);Nj为i年j农作物生长期内的需水总量(mm)。 表2 主要农作物信息Tab.2 Main crop information 运用熵值法[19]确定指标权重: 1)归一化处理,正向指标计算方法: (8) 负向指标计算方法: (9) 式中:i为毕节市各区县;j为各项指标;xij为i地j项指标数值;min(xj)为j项指标的最小数值,max(xj)则为最大数值。 2)计算指标熵值ej: (10) 式中:n为毕节市区县总数,此处为8。 3)计算信息效用值dj: dj=1-ej (11) 4)计算指标权重值wj: (12) 式中:m为评价指标总数,此处为21。 5)计算准则层的权重值hk: (13) 式中:Dk为第k个风险源所有指标的信息效用值dj总和;k为风险源序号。最终计算得到的权重值见表1。 旱灾风险指数分为单风险指数和综合风险指数,综合风险指数由单风险指数复合计算得出。单旱灾风险指数计算公式: (14) 式中,vα为旱灾风险指数,α为风险来源;β为指标序号,xαβ为α风险源中第β个指标的归一化值;wαβ为指标层权重值;n为α风险源中指标个数。 旱灾综合风险指数计算公式如下: (15) 式中:Q为旱灾综合风险指数,vα为α风险源风险指数值;Wα为α风险源对应的准则层权重值;k为风险源序号。 通过公式(14)计算结果乘以10000得到县域尺度不同因素风险指数,采用自然间断点法将风险等级划分为4级,得到毕节市不同阶段旱灾风险图,图3-图6。 从致灾因子的危险性来看,毕节市平均旱灾风险等级为中等,高风险区和较高风险区面积占全市的68.43%。其中西部的威宁、赫章两县旱灾频次累计较多,风险等级最高;七星关区、织金县和黔西县为较高风险等级;金沙县、纳雍县与大方县致灾因子危险性小。 图3 致灾因子危险性旱灾风险图Fig.3 Drought risk map during the induction period 从孕灾环境敏感性看,毕节市中部与西部易发生旱灾,平均风险为中等风险,高与较高旱灾风险区约占全市70.41%。其中七星关区、大方县、纳雍县与威宁县综合环境容易加剧干旱、催化旱灾;相较之,赫章县环境孕灾作用低;织金县、黔西县与金沙县孕灾环境风险较低,主要是这3县的农业灌溉有效率较高。 七星关区海拔高差大,导致灌溉取水困难与土壤水分流失增加;此外,其是毕节市的经济中心,聚集人口与产业多,则用水量大。在这种保水不易、灌溉较难和用水较多的环境下,七星关区在干旱发生时易于质变成灾。 大方县由于森林覆盖率较低,致使土壤水易流失;另外,该县经济对水资源依赖度较大,则社会经济旱灾妥协程度较高,旱灾经济损失可能会较多。在这种保水不易和社会经济旱灾妥协程度较高的环境下,大方县旱灾风险加剧。 纳雍县人均用水量大,且经济依赖水程度高;威宁县土壤水分易于流失,且第一产业占比大而农业用水效率低。两地旱灾风险均较高。 赫章县由于经济对第一产业依赖较大,而灌溉用水效率低,使得该县用水多且损耗大,从而加剧旱灾风险。 织金县与黔西县综合环境较好,自然环境对旱灾催化、加剧的程度以及社会环境的旱灾妥协程度均较低;金沙县所处环境,虽用水较多,但取水较易、保水又好、农业水利用率也高,则孕灾作用低。 图4 演变期旱灾风险图Fig.4 Drought risk map during the evolution period 成灾期,毕节市西部、东部与北部容易发生旱灾,平均风险为较高风险,高与较高旱灾风险区约占全市80.19%。其中赫章县、威宁县与七星关区的主要农作物历史降水满足度较低,即三地农业愈发脆弱而旱灾更具有易发性特征。相较之,金沙县、大方县与黔西县农作物遭受灾损几率较低;而纳雍县、织金县的农作物降水满足度高,不易发生农业旱灾。 图5 成灾期旱灾风险图Fig.5 Drought risk map during the disaster period 毕节市中部与西部抗旱救灾的能力较弱,平均风险为中等风险,高与较高旱灾风险区约占全市67.23%。其中金沙县、七星关区、织金县救灾能力强:金沙县抗旱资金与物资的保障情况好,七星关区水资源保障较差,但其资金、劳动力丰富,织金县劳动力和水源保障能力是全市最好的。黔西县、纳雍县和大方县抗旱能力一般。赫章县、威宁县的救灾能力较弱:赫章县救灾资金保障十分薄弱;而威宁县单位耕地农村劳动力资源最少,且人均占有水资源量和地均一般公共财政收入都处于低值水平,人力、物力、财力都是比较匮乏的。 图6 救灾期旱灾风险图Fig.6 Drought risk map during the disaster relief period 运用公式(15),计算得到毕节市各区县旱灾综合风险指数,采用自然间断点法将旱灾综合风险等级划分为四级(表3,图7)。 毕节市平均旱灾风险为较高风险,高与较高旱灾风险区域约占全市70.41%,整体旱灾风险较高,其中致灾因子危险性指数与救灾保障匮乏性指数的平均得分较低,说明诱发时期与救灾时期旱灾风险较大。从区域差异来看,旱灾风险由西部向东部逐渐变小,威宁县与赫章县旱灾风险等级高;大方县旱灾风险较高;黔西县、金沙县旱灾风险等级为中等;织金县为低等。受降水自西向东逐渐增多的空间[20]分布影响大。 表3 毕节市旱灾风险综合评估表Tab.3 Comprehensive assessment of drought risk in Bijie City 图7 旱灾综合风险评估图Fig.7 Comprehensive assessment map of drought risk 从致灾因子、孕灾环境、承灾体脆弱性、救灾能力4个方面,综合考察毕节市旱灾风险状况,得到结论如下: 毕节市综合旱灾风险较高,高风险区占全市面积的48.24%,较高风险区、中风险区和低风险区分别占22.17%、18.92%、10.67%。由西部向东部,综合旱灾风险逐渐变小,高风险区分布在赫章县、威宁县、七星关区;较高风险区在大方县与纳雍县;中等风险区分布在黔西县和金沙县;而低等风险区是织金县。 从影响旱灾损失各因子来看,毕节市降水较少,因此,诱发旱灾发生的水分条件风险较大,尤其是西部的威宁县与赫章县,致灾因子危险性高;旱灾演变阶段风险较小,中部与西部孕灾环境敏感性较高,其中七星关区、大方县、威宁县和纳雍县综合环境孕灾作用更强;从农作物遭受旱灾的脆弱性看,赫章县、威宁县、七星关区农作物更易遭受旱灾损失;救灾阶段,毕节市旱灾风险较大,西部、中部救灾保障较差,威宁县、赫章县抵抗旱灾能力更弱,与毕节市整个经济发展水平较低有关。 旱灾影响因素众多,由于研究区处于地貌复杂的喀斯特山区,在地形影响下,降水微地形差异较大[21]。所以,致灾因子危险性方面可考虑加入地形因子的影响。此外,现代城市用水压力日益增加,许多城市出现水资源短缺的情况,而一旦旱灾发生,造成的损失将不可估量[22]。因此,承灾体脆弱性需进一步考虑旱灾对城市的影响。2.4 指标权重的确定
2.5 旱灾风险指数
3 结果分析
3.1 单因素旱灾风险分析
3.2 旱灾综合风险评估
4 结论与讨论