石河子垦区鲜食葡萄冬季休眠期冻害风险评估

黄 娟，顾雅文，王 曼，谷 然

（新疆兴农网信息中心，新疆 乌鲁木齐 830002）

新疆葡萄冻害发生频繁，是常见的自然灾害之一。在特殊年份，如遇冬季低温提前来临，极端温度过低，低温持续时间长或者晚霜危害的时候，葡萄容易受到伤害，从而造成极大的经济损失。如2007年12月—2008年3月，喀什、和田、伊利、石河子和昌吉等地出现较长时间的严寒天气，最低气温降至-36 ℃，面积为7000 hm2的石河子垦区中的鲜食葡萄，149团、150团的受冻面积超过80%，136团将近400 hm2的葡萄园中的葡萄全部冻死。越冬冻害已成为影响新疆特色林果业发展的一个重要制约因素［1］。目前，国内有关葡萄越冬冻害风险的研究方法主要有2种：一方面，结合对受冻葡萄园的实地调查，根据历年冻害减产情况，对冻害发生的原因进行综合分析［2-4］；另一方面，结合地理信息系统(GIS)技术，以气象资料、单产、种植面积资料为基础，从致灾因子危险性、承灾体易损性、孕灾环境敏感性、防灾减灾能力等方面进行分析评估，构建模型，进行风险区划［5-8］。

近年来，由于冻害造成石河子市葡萄园减产甚至毁园的现象时有发生，造成了较大的经济损失［9］。灾前防范措施能在一定程度上减轻气象灾害对农业生产造成的损失，例如改善农田管理技术措施、增设农业气象防灾减灾设施、调整土地管理计划等，但农业保险的灾后重建功能是其他防范措施无法替代的［10］。在一些没有农业灾害风险评估及补贴的地区，发生相关农业气象灾害后，农户只能依靠紧急贷款、社会援助或亲属救济来恢复灾后生产与建设［11］。本研究通过构建葡萄休眠期冻害气象指标，从孕灾环境敏感性、致灾因子危险性、承灾体脆弱性、防灾减灾能力4个方面进行分析，对石河子垦区葡萄休眠期冻害风险进行综合风险评估，以期为今后气象指数保险的应用和发展提供科学参考依据。

1 材料与方法

1.1 试验区概况

石河子垦区地处84°58′~86°24′E， 43°26′~45°20′N。辖14个团场，总面积6007 km2，耕地面积为2456 km2。石河子垦区冬季寒冷漫长、夏季炎热短暂，无霜期168~171 d，属于温带大陆性气候。气候条件适于鲜食葡萄的种植，因此，石河子垦区是全国鲜食葡萄种植面积最大的地区之一，2021年种植面积达7333.3 hm2。2013年9月10日，“石河子鲜食葡萄”获批地理标志农产品［12］。

1.2 数据来源

气象资料来自石河子气象站的地面气象观测资料，时间序列为1981—2020年冬季（12月—翌年2月），主要数据包括逐日的地面最高温度、地面最低温度、平均地面温度(0 cm)、平均地温(40 cm)、最高气温、最低气温、平均气温、平均最高气温、平均最低气温、最大雪深等。鲜食葡萄越冬冻害资料来自石河子市农业部门1981—2020年灾情统计数据，以及《中国气象灾害大典——新疆卷》《新疆生产建设兵团统计年鉴》及气象部门灾情直报信息。

1.3 数据处理

主成分分析(Principal Components Analysis)作为一种把多个变量化为少数几个主成分的降维技术统计方法，是常用降维方法之一［13］。计算主成分得分及主成分变量的值。主成分分析等数据相关处理采用SPSS 19.0 统计软件实现。

2 结果与分析

2.1 综合冻害指数的构建

通过查阅相关文献［14-17］，筛选出1981—2020年可能影响石河子垦区鲜食葡萄冬季休眠期冻害的气象因子：地面最高温度、地面最低温度、平均地面温度、平均地温、最高气温、最低气温、平均气温、平均最高气温、平均最低气温、最大雪深，分别定义为变量V1~V10，进行相关性分析（表1），这10个表征冬季低温的因子之间，除V1、V2、V10之外，其余7个因子呈极显著的相关关系（P＜0.01）。表明7个因子之间的共线性很强，存在信息重合，可以对因子的主要成分进行分析，将其构建为一个综合性的因子。

表1 1981—2020年冬季10种冻害因子的相关系数

对以上7个因子进行主成分分析，利用SPSS统计软件实现。各因子间KMO统计量值为 0.762，表明上述7个冻害因子样本适用于进行主成分分析，Bartlett球形检验Sig值为1.71E-137，小于P=0.01显著水平，说明变量之间存在相关性，适用于主成分分析。由表2可见，前3个主成分能够解释总方差的83.464%，故主成分载荷分析选用前3个主成分进行，即主成分个数m=3(表3)。

表2 冬季7种冻害因子主成分分析结果

表3 主成分因子载荷矩阵

表3中系数的绝对值越大，则该主成分与指标间的关联性越强。由表3可知，V6、V7、V9在第1主成分中的载荷较大，是用来表征冬季平均气温的3个因子，说明第1主成分基本反映了平均气温的信息；V5、V8在第2主成分上有较高的载荷，说明第2主成分反映了最高气温的信息；V3、V4在第3主成分上有较高的载荷，说明第3主成分反映了地面温度的信息。因此，提取3个主成分基本能够反映全部指标的信息，选用3个新变量代替原来7个变量的主要信息。

通过主成分因子载荷矩阵和相应的特征值计算，得出对应的单位特征向量（表4），将得到的特征向量与标准化后的原始因子数据相乘，即得出主成分函数计算式为：

表4 特征向量矩阵

式（1）、（2）、（3）中，Zi1、Zi2、Zi3分别为第i年的第1、第2、第3主成分得分值，Vi′为原始数据标准化后的数据。根据各主成分分析中的方差百分比计算出综合得分函数，即

式(4)中，Zi为第i年的综合主成分得分，定义为鲜食葡萄休眠期综合冻害指数。

2.2 综合冻害指数的验证

利用主成分分析方法计算得出1981—2020年石河子鲜食葡萄休眠期综合冻害指数，结合各年冻害调查资料及文献中冷冬（年度负积温距平高于标准差为冷冬，低于标准差为暖冬，中间年份为正常年）年份分析［18］，求解40 a间莫索湾、炮台、石河子、乌兰乌苏等站点的冬季综合冻害指数，划分冻害等级（表5）。

表5 冻害等级的划分

其中，取1981—2020年间的实际冷冬年份1984、1985、1987、1993、1995、2001、2004、2007、2010、2017年为验证年份［19］，在验证年份中特重等级准确率为100%，重度为67%以上（莫索湾为67%，其余站点为100%），中度为67%以上（莫索湾为67%，其余站点为100%），轻度和较轻度在50%以上（莫索湾误差较大，其余站点准确率均在70%以上）（表6）。灾害等级均与实际相符，说明该综合冻害指数能够很好地反映石河子的实际灾情，尤其是重度、特重冻害。

表6 验证年份准确率 %

2.3 孕灾环境敏感性分析

一般来说，孕育灾害的环境主要包括大气环流、天气系统、水文条件、地形、植被条件、社会经济条件等。这些环境因素通常被理解为风险载体对破坏的敏感性。葡萄根部的冻害是一种较常见的自然灾害，石河子冬季寒冷多雨，当温度较低或急剧下降时，土壤中的含水量越多，对葡萄根系的损害就越严重［20］。

土壤容重应称为干容重，也称为土壤拟比重，是指一定容积的土壤（包括土壤颗粒和颗粒之间的孔隙）在干燥后的质量与干燥前的体积之比。土壤的体积密度表示其密实度，容重越大，压实度就越大，容重也与土壤质量有关。

本研究选取田间持水量、土壤容重作为孕灾环境敏感性的指标，其中土壤容重、田间持水量则直接决定着土壤的持水能力，能够表征石河子复杂的土壤类型。对2个因子分别赋予5个影响等级（表7）；依据不同土壤的田间持水量确定不同的分级标准，利用德尔菲法来确定2个因子的权重分别为田间持水量0.67、土壤容重0.33。分析确定石河子葡萄休眠期冻害的敏感性分级标准（表8）。

表7 孕灾环境敏感性因子的分级标准

表8 孕灾环境敏感性等级的划分

由孕灾环境敏感性分级指标计算得出，乌兰乌苏（143团）、133团、135团、141团、142团、144团、147团、148团、149团为孕灾环境高级敏感区，莫索湾、136团为中级敏感区，炮台、151团为次低级敏感区，122团、132团、134团、152团为低级敏感区。

2.4 承灾体脆弱性分析

气象灾害的危险程度与人类经济社会活动相关，只有当人类社会生活和经济生产活动受到切实影响时，致灾因子作用于承灾体的灾害风险才能够体现。承载体的特征要素主要反映其脆弱性、承载力和可恢复性，包括承载体的类型、范围、数量和密度。承灾体的决定作用体现在以下2个方面：一方面，承灾体决定了气象灾害风险存在的可能性；另一方面，承灾体的性质对灾害风险的形式和大小都起到决定作用。在国外，灾害承受体的灾害脆弱性通常被理解为灾害承受体对损害的敏感性，或其被灾害事件损坏的可能性。

在气象研究中，灾害承载体的脆弱性是指一旦发生灾害，它们可能受到的影响程度［21］。脆弱性在一定程度上也反映出了承灾体的暴露程度，暴露程度越大，脆弱性程度就越高。由于承灾体的脆弱性反映了灾前和灾后区域经济对灾害的敏感性，因此选择种植面积作为分析承灾体脆弱性的指标（表9）。

表9 鲜食葡萄种植面积影响程度的划分

本研究结果表明，承灾体脆弱性5级团场有石河子、炮台、莫索湾、142团、147团、148团、151团、152团；4级团场有122团、132团、133团、141团、149团；3级团场有乌兰乌苏、134团、144团；2级团场有135团，1级团场有136团。

2.5 防灾减灾能力分析

防灾减灾能力是指各个地区对于气象灾害的防御能力和抵抗水平。防灾减灾能力值大的地区，说明灾害发生前对气象灾害的防御和抵抗能力强，灾害发生后的恢复能力也强；防灾减灾能力值小的地区，说明灾前抵御能力和灾后恢复能力都较弱。在农业气象灾害发生时，防灾减灾能力越强，农业生产水平就越高，自然灾害对作物的减产作用就越小。因此，防灾减灾能力评估对农业气象灾害风险评估的影响至关重要。

本研究计划选择研究区域的人均GDP作为防灾减灾能力的指标。人均国内生产总值越大，地方经济发展水平越高，可用于应对冻害的潜在投资资源就越大，防灾减灾能力就越强。但是在实际分析中发现人均GDP单一因素的局限性，所以此处引用汪海霞［22］的研究成果，引入“经济指标”概念，包含人均GDP、人均收入、人均社会总产值（按照1∶1∶1的比例分配），划分经济指标影响度（表10）。

表10 经济指标影响度划分

表10的结果表明，防灾减灾能力5级的有135团、136团、151团；4级 的 有122团、132团、133团、134团、141团、144团、147团、152团；3级的有乌兰乌苏、炮台、142团、148团、149团；2级的有莫索湾，1级的有石河子。

2.6 致灾因子危险性分析

气象灾害发生的必要条件是致灾因子，没有致灾因子灾害的发生就缺乏必要条件。致灾因子表示气象条件的异常程度，致灾因子危险性表示气象灾害的风险程度。作用范围越大，风险程度越高，受灾面积越大，灾害等级越高，对农业生产经济的破坏性越大。破坏性越大，对人类生产生活的影响程度越大，灾害的风险等级也越高。此处直接用上文计算出的综合冻害指数表示致灾因子危险性（表5）。

2.7 风险评估模型的建立

风险评估模型的组成部分有孕灾环境敏感性、承灾体脆弱性、致灾因子危险性、防灾减灾能力等4个因子，运用层次分析法、加权综合平均法确定系数，建立垦区葡萄休眠期冻害风险评估模型如式（5），冻害风险等级划分指标见表11。

表11 石河子垦区葡萄休眠期冻害风险等级的划分

基于石河子垦区18个团场（乡镇）葡萄休眠期冻害风险指数及等级划分指标，利用ArcGIS技术完成垦区鲜食葡萄越冬休眠期冻害风险区划（图1）。

图1 石河子垦区鲜食葡萄休眠期冻害风险区划

由图1可知，垦区南部冻害等级低，冻害风险程度较轻，由南向北冻害风险程度呈增加趋势。这与石河子垦区冬季北部沙漠冷湖效应，故温度较低相符合，与孙桂香等［23］的研究结果相一致。

3 小结与讨论

（1）1981—2020年期间影响石河子鲜食葡萄休眠期冻害的气象因子为：逐日平均地面温度（0 cm)、平均地温(40 cm)、最高气温、最低气温、平均气温、平均最高气温、平均最低气温，这与孙桂香等［23］发现石河子葡萄冬季冻害与1—2月平均气温、40 cm地温相关的研究结果相符。本研究完善了气象要素因子，筛选出平均气温指标的信息、最高气温的指标信息、地面温度的指标信息，与王进等［24］的研究结论相一致。

本研究选取田间持水量、土壤容重作为孕灾环境敏感性的指标，土壤容重、田间持水量表征土壤的持水能力，不同的土壤类型有不同的热容量，考虑不同热容量对气温的反映不同，因此影响葡萄园内的地表热量。选取种植面积作为分析承灾体脆弱性的指标，与当前典型的灾害风险评估研究方法相同［25-26］，引入“经济指标”概念（包含人均GDP、人均收入、人均社会总产值）作为防灾减灾能力的指标，不同于以往研究，能更全面地反映减灾能力。本研究构建了鲜食葡萄休眠期综合冻害指数，经验证，综合冻害指数在验证年份中特重等级准确率为100%，重度为67%以上，中度为67%以上，轻度和较轻度在50%以上。灾害等级均与实际相符，说明该综合冻害指数能够很好地反映石河子的实际灾情，尤其在重度、特重冻害预测中具有参考价值。

本研究运用层次分析法、加权综合平均法建立垦区葡萄休眠期冻害风险评估模型，结果显示垦区南部冻害等级低，冻害风险程度较轻，由南向北冻害风险程度呈增加趋势，这与石河子垦区冬季北部沙漠冷湖效应，故温度较低相符合。该研究还可以进行延展，用风险指数结合当地经济系数，进行保险费率的厘定，可以结合遥感等技术手段进行不同地物类型下垫面的差别分析。