沧州市设施农业抗风能力研究

彭洁文 梅凤玉

摘要 为提高气象部门的设施农业气象服务水平，为沧州市设施农业发展提供技术支撑，选取1981—2010年年沧州市的一般气象站最大风速、大风灾情数据等，分析大风灾害气候特征、灾情特征，并进行大风灾害风险区划，计算设施农业抗风能力，提出大风灾害防御措施。结果表明：沧州市区、沧县、黄骅、海兴、盐山等地大风灾害风险等级较高，任丘、青县、南皮、孟村等地大风灾害风险等级中等，肃宁、河间、献县、泊头、东光、吴桥等地大风灾害风险等级较低；温室所能承受的最大风速约为17 m/s，大棚、中棚、小棚所能承受的最大风速分别为14、11、8 m/s。

关键词 设施农业；风险区划；临界风速；抗风能力；风险预报

中图分类号：S424 文献标识码：B 文章编号：2095–3305（2023）12–0-03

Study on the Wind Resistance Ability of Facility Agriculture in Cangzhou City

Peng Jie-wen et al（Cangzhou Meteorological Bureau， Cangzhou， Hebei 061000）

Abstract In order to improve the level of meteorological services for facility agriculture in the meteorological department and provide technical support for the development of facility agriculture in Cangzhou City， the maximum wind speed data and strong wind disaster data from general meteorological stations in Cangzhou City from 1981 to 2010 were selected to analyze the climate and disaster characteristics of strong wind disasters. The risk zoning of strong wind disasters was carried out， the wind resistance capacity of facility agriculture was calculated， and measures for preventing strong wind disasters were proposed. The results show that the risk level of strong wind disasters in Cangzhou urban area， Cangxian， Huanghua， Haixing， Yanshan and other places is relatively high， while the risk level of strong wind disasters in Renqiu， Qingxian， Nanpi， Mengcun and other places is moderate， while the risk level of strong wind disasters in Suning， Hejian， Xianxian， Botou， Dongguang， Wuqiao and other places is relatively low. The maximum wind speed that a greenhouse can withstand is about 17 m/s， while the maximum wind speeds that a greenhouse， a medium greenhouse， and a small greenhouse can withstand are 14， 11， and 8 m/s， respectively.

Key words Facility agriculture; Risk zoning; Critical wind speed; Wind resistance; Risk prediction

滄州市设施农业发展迅速，是实现沧州市农业现代化的重要举措，也是农业增产、农民增收的主要手段。设施农业生产对天气条件的依赖程度较高，受灾害性天气的影响较大。大风是影响沧州市设施农业主要的气象灾害，因此，做好设施农业大风风险等级预报工作，对提前防范大风灾害具有实际意义。

目前，针对设施农业的研究较多[1-3]，黄川容等[4]利用北京市1981—2010年30年的气象观测资料，结合温室灾情数据，计算了不同风力对北京温室可造成的灾害的概率，确定了日光温室风灾等级划分的量化标准，并对日光温室风灾风险的时空变化进行了评估。张淑杰等[5]利用东北地区176个气象站1987—2010年的10 min平均最大风速资料，采用极值Ⅰ型分布函数计算了5、10、20、30年重现期的风速极值和风速，结合东北地区日光温室结构特点，确定了日光温室所受最大风压，最终得出了东北各区域日光温室遭受大风危害的临界风压和风速指标。

然而，针对沧州市设施农业的研究仍处于空白。因此，在前人的基础上[6-14]，选取1981—2010年年沧州市一般气象站最大风速数据、大风灾情数据等，分析大风灾害气候特征、灾情特征，划分大风灾害风险区划，计算设施农业抗风能力，提出大风灾害防御措施，以期更好地为沧州市设施农业发展、农业增产及农民增收提供保障。

1 资料与方法

1.1 区域概况及资料来源

沧州市地处河北省东南部、河北平原东部的黑龙港流域，位于北纬37°29′～38°57′，东经115°42′～117°50′之间。东部濒临渤海，北部与天津、廊坊接壤，西部及西南部与保定、衡水毗邻，南隔漳卫新河，与山东省的滨州、德州相望。

研究采用1981—2010年沧州市的一般气象站数据、沧州市大风灾情数据、沧州市统计年鉴数据、沧州市县级行政边界数据、沧州市2015年土地利用类型数据。

1.2 研究方法

1.2.1 加权综合评价法 加权综合评价法综合考虑所有指标对评价因子的不同影响程度，将每个指标的作用大小综合集中于一个数量化指标，以评价对象的优劣。

1.2.2 层次分析法 层次分析法是一种将定性与定量分析相结合的方法，可以减轻主观因素对权重的影响。层次分析法通过数量化、模型化的方式处理复杂系统的决策思维过程。大致可分为4个基本步骤：（1）构建此次分析模型；（2）构建判断矩阵；（3）各层次单排序指标权重设定及计算；（4）一致性检验。

1.2.3 评价指标归一化 大风灾害影响因子包括致灾因子、承灾体、防灾减灾能力，每个影响因子又有多个指标，对每个指标进行归一化处理，消除各个指标的量纲和数量级的差异。

正向指标计算公式如下：

Yij=（1）

负向指标计算公式如下：

Yij=（2）

式（1）、式（2）中：Xij是第i个评价指标第j个评价单元的原始数据；Yij是第i个评价指标第j个评价单元标准化后的值；Ximax是第i个评价指标各个评价单元中的最大值；Ximin是第i个评价指标各个评价单元中的最小值；m表示评价指标个数，i＝1，2，3，…m；n表示评价单元个数，j＝1，2，3，…n。

1.2.4 不同重现期温室基本风压计算

采用多种概率分布模型计算不同的重现期，并通过K-S检验、A-D检验和卡方检验比较拟合效果，选择拟合效果最优的概率分布模型，估算不同重现期最大风速，利用风荷载公式、基本风压公式计算不同重现期温室基本风压。

2 结果与分析

2.1 大风灾害气候特征

对沧州市1981—2010年风观测资料进行统计分析，结果表明：沧州市最大风速的极值在年际分布并不具有明显的趋势和一致性，在月际分布上，最大风速极值的4—7月较高，11月较低，各站比较来看，海兴、盐山较强，河间较弱；由大风日数的年际统计结果可见，各站大风日数变化并没有明显的趋势；从年际变化来看，各站大风日数曲线不太叠合，反映的大风日数特征信息并不一致；根据大风日数的月际统计结果，各站大风日数的分布曲线基本叠合，反映出大风日数分布特征比较一致，大风日数月分布在4—6月较高，9月较低。

2.2 大风灾害灾情特征

根据1985—2014年的大风灾害灾情记录，30年间沧州市各县市区共有133起大风灾害灾情记录，其中，17年有详细损失描述的灾情记录。直接经济损失较大的集中在1990、1995、1997、2002年。各地灾情记录以任丘、河间、盐山、肃宁最多，分别为19、17、16和15次。市区没有灾情记录，考虑到市区的防灾能力强于其他区，这种对比说明了防灾能力在人类面对自然灾害时的重要性。

根据1985——2014年的大风灾害灾情记录，选取直接经济损失记录较为完整的17个年份，绘制直接经济损失图。大风灾害的发生较为频繁，在1988、1990、2002和2006年达到最高；大风灾害造成直接经济损失較高的在1990、1995、1997和2002年。

根据1985—2014年间的大风灾害灾情记录，选取资料较为完整、农作物受灾较为严重的几年，绘制大风灾害中农作物的受损面积统计图，1990年为大风灾害灾情最严重的一年，农作物受灾面积175 631.63 hm2，成灾62 039.36 hm2。

2.3 大风灾害风险区划

选取最大风速、大风日数为大风灾害致灾因子，人口密度、GDP、农业用地作为大风承灾体，农民人均收入、公共财政收入、农林水利投入、医疗保险参保比例、医护能力作为防灾减灾能力，进行归一化处理。利用层次分析法计算得到各指标权重，计算得到致灾危险性指数、承灾体脆弱性指数、防灾减灾能力指数。

研究结果表明：沧州市区、黄骅、盐山、海兴、孟村等地致灾危险性等级较高，青县、南皮、沧县等地致灾危险性等级中等，肃宁、任丘、南皮、河间、泊头、东光、吴桥等地致灾危险性等级较低；沧州市区、任丘等地承灾体脆弱性等级较高，河间、沧县等地承灾体脆弱性等级中等，青县、黄骅、海兴、盐山、孟村、南皮、东光、吴桥、泊头、献县、肃宁承灾体脆弱性等级较低；沧州市区、沧县、任丘、河间、黄骅、青县、献县的防灾减灾能力较强，肃宁、泊头、南皮、盐山、吴桥的防灾减灾能力中等，海兴、东光、孟村的防灾减灾能力较弱。

综合致灾危险性、承灾体脆弱性、防灾减灾能力的影响，计算得出大风灾害风险指数，利用自然断点法划分大风灾害风险等级，结果表明：沧州市区、沧县、黄骅、海兴、盐山等地大风灾害风险等级较高，任丘、青县、南皮、孟村等地大风灾害风险等级中等，肃宁、河间、献县、泊头、东光、吴桥等地大风灾害风险等级较低（图1）。

2.4 抗风能力划分

2.4.1 设施农业类型分布 按照河北省蔬菜设施类型的地方标准（DB13/T 951—2008）规定，结合沧州市实地调查结果，将沧州市设施农业分为日光温室、大拱棚、中拱棚和小拱棚。

2.4.2 不同重现期最大风速 采用多种概率分布模型计算不同的重现期，并通过K-S检验、A-D检验和卡方检验比较拟合效果，选择拟合效果最优的概率分布模型，估算不同重现期最大风速。主要计算过程通过Easyfit软件实现，不同重现期大风日数的计算方法同最大风速。

根据1981—2010年沧州市各气象站的最大风速数据，利用Easyfit软件对最大风速的极值分布进行拟合，并选取最优拟合函数分布，估算沧州市5、10、20、50、100年重现期的最大风速。结果表明：不同重现期最大风速整体上呈现西低东高的分布特征，沧州市各站5年重现期风速最大值为21.01 m/s，出现在海兴，最小值为14.6 m/s，出现在河间；沧州市各站10年重现期风速最大值为21.93 m/s，出现在海兴，最小值为15.66 m/s，出现在河间；沧州市各站20年重现期风速最大值为22.68 m/s，出现在盐山，最小值为16.68 m/s，出现在河间；沧州市各站50年重现期风速最大值为24.57 m/s，出现在盐山，最小值为17.00 m/s，出现在河间；沧州市各站100年重现期风速最大值为26.01 m/s，出现在盐山，最小值为18.83 m/s，出现在泊头。

2.4.3 临界风速 以温室为例，利用风荷载公式、基本风压伯努利方程等，根据不同重现期最大风速结果，计算得到10 m高度处不同重现期的基本风压值。沧州地区日光温室高度一般都在5 m以下，且一般都建造在地势平坦、四周空旷的地方，符合规定的B类地区。在不考虑风载体型系数的情况下，根据温室风压计算公式可以得出沧州地区不同重现期5 m高度处温室风压分布情况，结果表明：沧州地区不同重现期5 m高度处基本风压整体上呈东高西低分布特征。

计算得到沧州地区不同重现期温室风压分布情况，考虑温室使用年限和高度，此处将5 m高度处20年重现期基本风压作为日光温室的临界风压，计算得出，温室所能承受的最大风速约为17 m/s，风力为8级左右。由此计算出大棚、中棚、小棚所能承受的最大风速分别为14、11、8 m/s。取对棚室影响较小的低风险的最大值作为抗风等级，从而得到不同类型设施农业大风灾害风险等级，即日光温室、大拱棚、中拱棚和小拱棚的抗风等级分别为抗8级、抗7级、抗6级和抗5级大风。

3 结论

（1）沧州市最大风速的极值在年际分布并不具有明显的趋势和一致性，在月际分布上最大风速极值的4—7月较高，11月较低，各站比较海兴、盐山较强，河间较弱；大风日数的年际统计结果，各站大风日数变化并没有明显的趋势，年际变化来看，各站大风日数曲线不太叠合，反映的大风日数特征信息并不一致；大风日数的月际统计结果，各站大风日数的分布曲线基本叠合，反映出大风日数分布特征比较一致，大风日数月分布在4—6月较高，9月较低。

（2）直接经济损失较大的集中在1990、1995、1997、2002年。各地灾情记录以任丘、河间、盐山、肃宁为最多，分别为19、17、16和15次；大风灾害的发生比较频繁，在1988、1990、2002和2006年达到最高；大风灾害造成直接经济损失较高的在1990、1995、1997和2002年；1990年为大风灾害灾情最严重的一年，农作物受灾面积175 631.63 hm2，成灾面积62 039.36 hm2。

（3）沧州市区、黄骅、盐山、海兴、孟村等地致灾危险性等级较高，青县、南皮、沧县等地致灾危险性等级中等，肃宁、任丘、南皮、河间、泊头、东光、吴桥等地致灾危险性等级较低；沧州市区、任丘等地承灾体脆弱性等级较高，青县、黄骅、海兴、盐山、孟村、南皮、东光、吴桥、泊头、献县、肃宁承灾体脆弱性等级较低；沧州市区、沧县、任丘、河间、黄骅、青县、献县防灾减灾能力较强，海兴、东光、孟村防灾减灾能力较弱；沧州市区、沧县、黄骅、海兴、盐山等地大风灾害风险等级较高，肃宁、河间、献县、泊头、东光、吴桥等地大风灾害风险等级较低。

（4）大棚、中棚、小棚所能承受的最大风速分别为14、11、8 m/s，取对棚室影响较小的低風险的最大值作为抗风等级，从而得到不同类型设施农业大风灾害风险等级，即日光温室、大拱棚、中拱棚和小拱棚的抗风等级分别为抗8级、抗7级、抗6级和抗5级风。

参考文献

[1] 李天来.我国日光温室产业发展现状与前景[J].沈阳农业大学学报，2005（2）： 131-138.

[2] 王笃利，陈青云，曲梅.温室基本风压取值方法探讨[J].农业工程学报，2005 （11）：179-182.

[3] 杨再强，张波，薛晓萍，等.设施塑料大棚风洞试验及风压分布规律[J].生态学报，2012，32（24）：7730-7737.

[4] 黄川容，杨再强，刘洪，等.北京日光温室风灾风险分析及区划[J].自然灾害学报，2012，21（3）：43-49.

[5] 张淑杰，孙立德，马成芝，等.东北日光温室最大风荷载特征及风灾预警指标研究[J].资源科学，2015，37（1）：211-218.

[6] 杜鹏，李世奎.农业气象灾害风险评价模型及应用[J].气象学报，1997（1）：96-103.

[7] 于飞，谷晓平，罗宇翔，等.贵州农业气象灾害综合风险评价与区划[J].中国农业气象，2009，30（2）：267-270.

[8] 谢佰承，罗伯良，帅细强，等.湖南洪涝灾害农业风险评估研究[J].中国农业气象，2009，30（S2）：307-309.

[9] 刘洪，郭文利，李慧君.北京地区日光温室光环境模拟及分析[J].应用气象学报，2008（3）：350-355.

[10] 魏瑞江，李春强，康西言.河北省日光温室低温寡照灾害风险分析[J].自然灾害学报，2008（3）：56-62.

[11] 王鹏飞，于秀捷.从气象角度对防御塑料大棚风灾的思考[J].辽宁农业科学， 1999（5）：34-38.

[12] 蒋秀根，剧锦三，张丽莉.考虑桁架刚度的温室结构风载效应分析方法[J].中国农业大学学报，2005（6）：70-74.

[13] 武燕飞.风压作用下温室结构荷载的研究[D].南京：南京农业大学，2007.

[14] 张连永，李进京，孙新年.华东连栋塑料温室结构设计风荷载研究[J].农机化研究，2008（1）：62-65.