甘肃东部苹果多灾种气象灾害综合风险评估*

杨小利，周 嘉，周安宁，张 炜，吴颖娟

（1.中国气象局兰州干旱气象研究所/甘肃省干旱气候变化与减灾重点试验室/中国气象局干旱气候变化与减灾重点试验室，兰州730020；2.甘肃省平凉市气象局，平凉 744000；3.西安交通大学管理学院，西安 710049；4.甘肃省平凉信息工程学校，平凉744000）

农业气象灾害风险评估对于农业防灾减灾对策和措施制定有重大意义，目前单灾种农业气灾害风险评估研究已取得不少成果[1−6]，也有一些学者针对多灾种气象灾害综合风险评估开展了研究[7−12]，王春乙等从危险性、脆弱性、暴露性和防灾减灾能力等方面，分别对东北地区玉米干旱、冷害风险，华北地区冬小麦干旱、干热风风险进行了综合评价，陈家金等运用多指标综合评估法对福建省橄榄、烤烟等综合风险进行了评估,陆魁东等建立综合风险指数，对湖南油菜气象灾害风险进行了评估。由于综合集成量化等关键技术问题，针对多灾种气象灾害风险评估研究尚处于探索阶段，也是当前农业气象灾害风险评估的主要发展趋势和方向。

甘肃东部是农业农村部划定的苹果优势产区之一，苹果种植面积占全省的90%以上。由于地处内陆季风气候区，加之境内多黄土高原残塬沟壑或高原丘陵地貌，干旱、冻害、冰雹、连阴雨等各种气象灾害频繁发生，影响了苹果生长发育和产量品质的提高。近年来，随着种植面积逐渐扩大，苹果种植范围有明显北扩趋势[13]，种植风险加大，因此有必要对其种植风险进行综合评估。

近年来一些学者针对苹果气象灾害风险评估进行了研究[14−17]，李美荣等基于连阴雨灾害指数，对陕西省苹果产区苹果生长风险进行了量化分析；刘璐等对陕西省苹果花期冻害风险进行了评估；屈振江等筛选出影响苹果花期冻害发生分布的暴露性指标和主要致灾气象因子，评估了苹果主产区花期冻害风险；许彦平等分析了影响天水苹果生长的主要农业气象灾害因子，进行量化评估影响研究。这些研究多集中于致灾因子或承灾体的单一评估，或是单一灾种的评估方面，缺少对苹果多灾种农业气象灾害风险的综合评估。因此，本研究拟针对苹果种植产业结构调整的需要，辨识影响苹果生长的多种类气象灾害，依据自然灾害风险分析理论，综合分析筛选了4大类12个具体指标，构建苹果气象灾害综合风险评估指标体系，采用折衷法综合确定风险指标权重，建立风险指数评估模型，计算风险指数，完成基于GIS技术的甘肃东部苹果气象灾害精细化综合风险评估，开展多灾种气象灾害综合风险评估和区划，以期为苹果产业布局、种植结构调整和防灾减灾提供科学依据。

1 资料与方法

1.1 资料及其来源

根据苹果种植面积及地理位置分布，研究区（甘肃东部）包括陇东黄土高原种植区（平凉市、庆阳市）和陇东南浅山丘陵种植区（天水市），前者为优质富士苹果生产基地和核心产区，后者为最大元帅系苹果生产基地，截至2018年，三市苹果种植面积274.2×103hm2，总产量278.3×103kg。

整个研究区包含22个县（区、市），各县（区、市）1965−2018年的逐日最低气温、降水量、日照时数等气象资料，来源于中国气象局全国综合气象信息共享平台（CIMISS），1995−2018年苹果产量和种植面积资料、2014−2018年农民人均纯收入资料来源于平凉统计年鉴、庆阳统计年鉴和天水统计年鉴，各县（区、市）海拔高度、人工影响天气高炮和火箭数量、1:25万的基础地理信息资料，包括行政边界和分辨率100m×100m的DEM（Digital Elevation Model，数字化高程模型）等数据来源于甘肃省气象局。

1.2 灾害风险评估指标体系构建方法

1.2.1 自然灾害风险理论

依据自然灾害风险理论和农业气象灾害风险形成机制[18−19]，考虑影响甘肃东部苹果产量和品质的主要致灾因子危险性、承灾体易损性、孕灾环境敏感性和防灾减灾能力4个方面的因素，综合确定果树农业气象灾害风险评估指标，构建指标体系。

果树农业气象灾害风险=f（致灾因子危险性、承灾体易损性、孕灾环境敏感性、防灾减灾能力）。

1.2.2 指标权重计算方法

采用折衷方法融合主客观赋权方法综合确定权重[20]

式中，ωi为第i个指标的综合风险权重，m为评价指标个数。

其中主观权重（ri）采用层次分析法（AHP）确定[21]，即通过专家咨询打分，按照1～9比例标度法对各层指标进行两两比较，建立一个m×m阶判断矩阵，即

式中，R为判断矩阵，rij为判断矩阵中的系数（第i个指标和第j个指标比较的结果），i, j=1,2,3,…,m。对判断矩阵进行归一化处理，求出最大特征根和所对应的特征向量，作为各指标权重，计算各层次总排序一致性比率，并进行一致性检验。

客观权重（αi）采用熵权系数法确定[22]：设有n个评估单元，则每个指标的评价集为 Bi=（bi1,bi2,...,bin），m个指标的评价矩阵为

式中，i=1,2,3,…,m, k=1,2,3,…,n。对矩阵B中的特征值进行无量纲处理，构成归一化矩阵，即

按照熵权定义，计算第i个评价指标的熵值为

其中，Pik是第i个评价指标第k个评估单元的指标特征值比例，即

最后计算第i个评价指标的熵权重αi，即

1.2.3 风险指数计算方法

采用加权综合评价方法计算第k个单元的风险指数值qk，即

1.3 综合风险评估模型建立与验证

应用气象资料、苹果面积、产量资料和其它社会经济统计资料计算出主要致灾因子危险性、承灾体易损性、孕灾环境敏感性和防灾减灾能力4个方面的指标，采用极差法对这些指标进行无量纲化处理，计算各指标风险权重，根据权重建立各类指标评估模型，并利用多元回归方法建立致灾因子危险性指标特征值与地理因子的回归模型[23]。最终应用加权求和法建立综合风险指数评估模型，通过灾害个例对风险评估结果进行验证。

2 结果与分析

2.1 甘肃东部苹果气象灾害风险评估指标体系构建

2.1.1 风险评估指标体系

甘肃东部苹果种植区气象灾害风险评估指标体系见图1。由图可见，该指标体系由4个二级指标组成，二级指标下设12个三级指标，三级指标危险因子下设11个四级指标。

图1 甘肃东部苹果气象灾害综合风险评估指标体系Fig.1 Index system of the integrated risk evaluation for apple meteorological disasters in eastern Gansu

2.1.2 主要致灾因子危险性表征指标

影响甘肃东部苹果正常生长及产量和品质的气象灾害较多，但以花期冻害、干旱、冰雹、着色成熟期连阴雨等气象灾害发生范围广、影响程度重。其中花期冻害是影响苹果产量和品质最主要的气象灾害，低温冻害严重时苹果花器受冻，果树正常开花授粉受精产生影响，造成减产或品质低下。据研究[24]，红富士苹果花蕾期、开花期和幼果期发生霜冻的临界最低温度分别为−3.8～−2.8℃、−1.7～−2.2℃和−1.1～−2.5℃。甘肃东部春季气温波动大，花期冻害时有发生，气候变暖大背景下花期明显提前，受冻几率和程度更大[25]，如1995、2001、2005、2008、2010、2013和2018年春季，甘肃东部苹果均遭受较严重的花期冻害，损失严重。干旱是影响苹果生长的另一主要气象灾害，水分胁迫情况下叶片夺取果实中的水分，果实停止生长甚至萎蔫，导致产量降低。甘肃东部苹果种植区基本不具备灌溉条件，降水量少且时空分布不均，苹果初始生长阶段的春末初夏旱和旺盛生长阶段的伏期干旱发生较为频繁，前者影响幼果坐果及第一次膨大，后者影响果实膨大及内在品质，其中春末初夏干旱对苹果产量影响最大[26]。此外，甘肃东部地理地形复杂，4−9月苹果生长期间冰雹天气多发，秋季果实成熟着色期多连阴雨，对苹果产量和品质也有较大影响。如2014年10月3日发生在静宁的特大冰雹灾害，持续约2h，使即将成熟采摘的3700hm2苹果遭受严重损害，损失惨重；2007年9月下旬−10月上旬持续连阴雨15d，苹果着色差、果锈严重，商品率下降明显。

通过对以上影响苹果生长发育和产量品质的5种致灾因子危险性分析，结合历史灾情和文献资料，确定影响苹果生长的灾害评价指标及其等级划分标准，结果见表1。由表中可见，以花期（4月中旬−5月上旬）极端最低气温、春末初夏（5月下旬−6月中旬）降水距平百分率、伏期（7月中旬−8月中旬）降水距平百分率、5−9月冰雹日数、9月上旬−10月上旬过程降水量5个因子不同等级发生频率，作为苹果花期冻害（C1）、幼果膨大期干旱（C2）、果实膨大期干旱（C3）、生长季冰雹（C4）和着色成熟期连阴雨（C5）等致灾危险性的表征指标。

表1 苹果气象灾害致灾危险性表征指标及其等级划分Table 1 Characteristic index and its grading standard of disaster hazard factors for apple

2.1.3 承灾体易损性表征指标

易损性包括承灾体的暴露性和应对灾害时产量的敏感性，以各评价单元（县）苹果种植面积占研究区总种植面积的比例代表其暴露性，种植面积越大风险越大。以苹果歉年平均减产率、歉年减产率变异系数和≥5%减产率发生概率3个指标作为苹果产量对气象灾害敏感性表征指标，并将这些指标进行标准化处理，利用GIS技术得到以县域行政单元为基础的苹果气象灾害承载体易损性评价结果。

2.1.4 孕灾环境敏感性表征指标

孕灾环境敏感性是指受到气象灾害威胁的所在地区外部环境对灾害或损失的敏感程度[27]。对苹果来说，孕灾环境包括小气候环境、地理地形、土壤等因素，结合甘肃东部地理地形特征，不同海拔高度小气候差异明显，同等天气条件下，苹果花期冻害、越冬期冻害等主要气象灾害灾情轻重与果园所处海拔高度相关显著，因此，选用海拔高度来综合反映孕灾环境的敏感性。

2.1.5 防灾减灾能力表征指标

防灾减灾能力是灾害发生时可能采取防灾减灾措施的能力。近5a各县农民人均可支配收入数据代表了农村经济发展水平，可作为苹果气象灾害防灾减灾基础能力评价指标；各县高炮、火箭数量可作为旱灾、冰雹灾害防灾减灾能力的评价指标。为便于比较，利用标准化公式对其进行标准化处理，利用GIS技术得到以县域行政单元为基础的苹果气象灾害防灾减灾能力评价结果。

2.2 县域尺度苹果气象灾害风险指标权重和风险指数计算

依式（1）和式（2）对风险评估指标体系指标建立风险评估矩阵，并构建特征矩阵，由下而上对风险评估特征矩阵进行计算，得到各风险指标权重，结果见表2，依据式（3）逐级计算得到各县（区、市）综合风险评估指数值，结果见表3。从表2和表3可看出，各风险指标对气象灾害风险贡献不同，致灾因子危险性贡献最大，孕灾环境敏感性贡献最小，各类致灾因子中，花期冻害影响最大，秋季连阴雨影响最小。

表2 苹果气象灾害风险指标综合权重值Table 2 Comprehensive weight of risk evaluation index for apple meteorological disasters

表3 各单元县苹果气象灾害综合风险评估值Table 3 Evaluated value of integrated risk for apple meteorological disasters in each unit county

2.3 甘肃东部苹果气象灾害综合风险区划

2.3.1 风险区划模型构建

按照1.3.4−1.3.5分别建立致灾因子危险性FI、承灾体易损性VI和防灾减灾能力风险CI指数模型，并建立综合风险评估模型DRI（表4）。为实现网格化评估，建立各致灾因子风险评估指数特征值与经度、纬度、海拔高度等关系的多元回归模型（表5），结合GIS技术进行地理插值，将点状数据转化为面状网格数据。以面上数据代表与地理因子无关评估指标（承灾体易损性、防灾减灾能力等）的单元数据。

表4 苹果气象灾害综合风险评估模型Table 4 Integrated risk evaluation models of apple meteorological disasters

表5 苹果气象灾害危险性因子与地理因子回归模型Table 5 Regression models of hazard factors for apple meteorological disasters and geographic factors

2.3.2 风险等级划分与区划

采用自然断点法对风险评估指标进行分级，结合历史灾情和实地调查，将各风险指标归一化指数划分为4个风险等级（表6）。基于风险指标评估模型和风险评估体系，应用GIS技术，制作各因子风险指数区划栅格图层，通过空间叠加分析，得到综合风险分布图（图2）。

表6 苹果气象灾害风险等级划分标准Table 6 Risk division standard of apple meteorological disasters

2.4 甘肃东部苹果气象灾害综合风险评估

2.4.1 致灾因子危险性评估

从图2a可看出，致灾因子危险性重度以上风险主要分布在沿关山山区和六盘山东西两侧，以及陇东黄土高原北部，这些区域海拔高，气候阴凉或温凉，重度冻害发生风险高，干旱、冰雹、连阴雨等气象灾害风险等级也较高；轻度风险区主要分布在东南部渭河川区和陇东黄土高原东南部，这些区域海拔相对较低，无重度冻害或重度冻害发生极少，冰雹和连阴雨发生风险也为轻度或中度，虽然春旱和伏旱发生风险较高，但影响权重不大；其余区域为中度风险区，这些区域多为川、塬区，气象灾害发生风险介于轻度和重度之间。

2.4.2 承灾体易损性评估

从图2b可看出，静宁、庄浪、泾川三县承灾体易损性为较高以上风险，是由于三县苹果种植面积占至全区的近50%，承灾体暴露性高，减产率、减产概率和变异系数均相对较大；张家川苹果种植面积小，暴露性低，天水、麦积产量损失敏感性相对较小，这三县（区）易损性风险为低度。其余多数区域属于中度风险区。

图2 甘肃东部苹果气象灾害危险性（a）、敏感性（b）、脆弱性（c）和防灾减灾能力(d)风险区划Fig.2 Zonation of meteorological disaster hazard(a), vulnerability(b), sensitivity(c), and disaster prevention and mitigation capability(d) for apple plantation in eastern Gansu

2.4.3 孕灾环境敏感性评估

从图2c可看出，渭河河谷和陇东黄土高原东南部海拔高度1200m以下的小部分区域，孕灾环境敏感性风险为低度，海拔高度1200−1400m的区域，其风险为中度，其余沿主要山脉或山脉边缘分布的区域，海拔高度大于1400m，为高度风险区。

2.4.4 防灾减灾能力评估

从图2d可看出，西峰区、静宁由于当地农民人均纯收入、高炮数量等相对较多，防灾减灾能力风险为低度，环县、庆城、合水、宁县、镇原、崇信、灵台、庄浪、张家川、清水等县防灾减灾资金能力等相对较弱，防灾减灾能力风险为高度，其余县（区、市）为中度风险。

2.4.5 综合风险评估

从图3可看出，重度以上风险区风险指数介于0.45～1.0，主要分布在沿关山山区的华亭、张家川和六盘山东西两侧的静宁、庄浪、崆峒西部，以及环县和华池北部，其中华亭、张家川属高寒阴湿山区，海拔高，重度以上冻害时有发生，加之防灾减灾能力较弱，因而综合风险等级高，静宁、庄浪海拔大于1600m，冻害、干旱、冰雹等灾害风险较高，种植面积暴露性大，对农业气象灾害发生的敏感性更高。崆峒西部、环县、华池北部气候阴凉或温凉，气象灾害频繁发生，苹果减产概率较高，因而综合风险等级也较高。轻度风险区风险指数低于0.25，分散性分布在天水、麦积、甘谷等的川区和灵台、西峰、正宁、合水、宁县、正宁等地零星区域，这些区域海拔相对较低，冻害发生少，致灾因子危险性影响较小，减产概率低，因而综合风险等级低。其余多数区域风险指数介于0.25～0.45，属于中度风险区，包括庆阳大部、平凉中东部和天水大部。

图3 甘肃东部苹果气象灾害综合风险区划Fig.3 Zonation of intergrated risk for apple meteorological disaster in eastern Gansu

2.5 区划结果验证

经实地调查走访和历史资料比对验证，甘肃东部苹果多灾种气象灾害综合风险区划与各单元县气象灾害发生的历史轻重情况基本相符。以崆峒、西峰、麦积三区为例，崆峒区综合风险指数为0.59，为重度风险区，西峰、麦积综合风险指数分别为0.37、0.27，为中度风险区。2018年春季甘肃东部出现罕见寒潮大风，果树受冻严重，当年苹果减产率（与上年比）崆峒区为53.1%，西峰区和麦积区分别为30.0%和16.9%，灾损情况与风险评估结果基本吻合。结合灾害个例分析，2020年4月22−27日平凉市崆峒区出现罕见晚霜冻灾害，正值花期的苹果受冻严重。4月27日对受灾严重的草峰、白水、花所等几个重点种植乡镇苹果园进行灾情调查（表7），各乡镇苹果花序受害率为50%～90%，花朵受害率为40%～80%，其中塬区灾害重于川区，塬心灾害重于塬边，迎风坡尤为严重。以冻害最重的4月26日为例，3个乡镇自动气象站观测到的极端最低气温分别为，草峰站−5.5℃，达到重度冻害标准，白水站−3.4℃，达到中度冻害标准，花所站−1.1℃，为轻度冻害。利用地理数据计算该时段花期冻害指数，草峰冻害风险指数高于0.4，为较高风险区，白水和花所高于0.15，为中度风险区，调查到的各乡镇受灾情况与评估结果较为吻合。

表7 2020年4月26日崆峒区部分苹果种植乡镇极端最低气温与冻害风险指数Table 7 The extreme minimum temperature and freezing risk index in some apple-planting area of Kongtong on April 26,2020

3 结论与讨论

3.1 结论

（1）影响甘肃东部苹果气象灾害综合风险的主要因素是致灾因子危险性，其中苹果花期冻害和生长季冰雹是主要影响因子，旱灾、连阴雨影响较小；承灾体易损性对综合风险的影响次之；而孕灾环境敏感性和防灾减灾能力对综合风险的贡献很小。

（2）甘肃东部沿关山山区和六盘山东西两侧，以及陇东黄土高原北部气象灾害综合风险在重度以上，占研究区面积的45%以上，其中，崆峒、华亭西部，庄浪、张家川东部，静宁北部，以及环县北部气象灾害综合风险尤为严重，因此，这些区域苹果种植面积较少；静宁南部、庄浪中西部由于气温日较差大、日照充足等因素，苹果品质优良，但气象灾害综合风险为重度，一定程度上制约了产量的提高，需要采取有效措施应对春季冻害、生长季冰雹等气象灾害。其余广大区域包括平凉市中东部、庆阳市中南部和天水市大部，气象灾害综合风险为轻度或中度，是甘肃东部苹果种植的主要区域。

3.2 讨论

（1）基于自然灾害风险分析理论的甘肃东部多灾种气象灾害综合风险评估，综合分析了花期冻害、干旱、冰雹、连阴雨等多种气象灾害的危险性，考虑了承灾体易损性、孕灾环境敏感性和防灾减灾能力等各方面影响因素，采用折衷方法确定风险指标权重，克服了以往一些研究中分析灾种、考虑因素和赋权方法单一所带来的评估局限性。风险评估结果与苹果种植的实际布局基本一致，与实际灾情也基本吻合，因而评估方法和评估结果相对客观可靠，可为甘肃东部苹果种植的风险管理和决策提供理论依据。

（2）由于苹果农业气象灾害系统具有一定的复杂性，因此风险评估结果不可能与实际情况完全吻合，个别地方风险评估结果与实际稍有出入，可随着资料积累，结合实际调查情况对指标及模型进一步完善；风险评估指标体系仍有需要完善的地方，一些指标如可能影响果实品质的大风、果实着色期低温寡照等由于缺乏试验观测等资料来源，未能纳入指标体系，可随着资料的完善不断充实改进。

（3）致灾危险性时段及指标等级，是结合甘肃东部苹果灾情实际调查和历史灾情资料，综合考虑不同品种苹果的危险性时段和指标等级而划分的，但要尽可能减小因其差别导致的风险评估偏差，可进一步针对同一区域某一品种苹果进行灾害风险区划和评估；部分指标如花期冻害指标由于目前资料所限等级划分较少，要提高风险评估的精度，可随着今后观测试验资料的完善对指标等级进行进一步细化。

（4）为实现致灾危险性网格化评估，构建了灾害危险性因子与地理因子的回归模型，但模型未考虑坡向、坡度因素的影响，致灾环境敏感性中也仅考虑了海拔因素，对于坡度、坡向等暴露性影响未考虑，随着今后更多精细化像元值的获取和观测数据的增加，评估的精细化程度可进一步提高。