張 琪,張繼權(quán),佟志軍,劉興朋
(1.東北師范大學城市與環(huán)境科學學院,吉林長春 130024;2.東北師范大學自然災(zāi)害研究所,吉林長春 130024)
干旱是在一定地區(qū)一段時間內(nèi)近地面生態(tài)系統(tǒng)和社會經(jīng)濟水分缺乏時的一種自然現(xiàn)象,它普遍存在于世界各地,頻繁發(fā)生于各個歷史時期,它不僅僅是自然問題也是社會問題[1-2]。當干旱發(fā)生在有人類生產(chǎn)和生活的地區(qū)就會轉(zhuǎn)化為災(zāi)害,如城市缺水、農(nóng)業(yè)干旱等。其中農(nóng)業(yè)干旱由于其發(fā)生頻率高、持續(xù)時間長、影響范圍廣已成為我國最為嚴重的農(nóng)業(yè)氣象災(zāi)害,對農(nóng)業(yè)產(chǎn)量造成了嚴重的損失[3-4]。目前國內(nèi)外對農(nóng)業(yè)干旱的研究側(cè)重在3個方面:農(nóng)業(yè)干旱的識別與評價指標研究、農(nóng)業(yè)干旱風險研究、農(nóng)業(yè)干旱監(jiān)測預(yù)警研究[5-6]。農(nóng)業(yè)干旱的發(fā)生有著極其復(fù)雜的機理,受到多種自然因素的影響,干旱指標廣泛地涉及到與大氣、作物、土壤、水體等相關(guān)的因子,很難用單一方面的指標對農(nóng)業(yè)干旱進行刻畫,而目前眾多學者研究應(yīng)用的指標相對單一[7]。農(nóng)業(yè)干旱識別與評價指標雖然眾多,但多數(shù)研究都只側(cè)重于自然要素對農(nóng)業(yè)干旱災(zāi)害形成的影響,而忽略了在整個農(nóng)業(yè)生態(tài)系統(tǒng)中社會要素對農(nóng)業(yè)干旱災(zāi)害的重要作用。目前人文因素對農(nóng)業(yè)旱災(zāi)造成的影響已經(jīng)逐漸引起干旱災(zāi)害研究者的重視。本研究在進行因旱減產(chǎn)風險區(qū)劃時考慮了人文因素的影響。
從歷史數(shù)據(jù)著手定量化表示干旱災(zāi)害對玉米產(chǎn)量的影響,根據(jù)各地因旱減產(chǎn)風險的大小進行風險區(qū)劃,旨在表現(xiàn)不同地區(qū)玉米產(chǎn)量受干旱影響程度的不同,為政府制定各種農(nóng)業(yè)決策、抗旱對策提供依據(jù)。
遼寧省地處我國東北地區(qū)南部,遼河下游,位于118°53′E~125°46′E,38°43′N~43°26′N之間。遼寧省的地勢山地、丘陵分居東西兩側(cè),中間為東北西南向的長方形平原。遼寧省地處歐亞大陸東岸,屬于溫帶大陸性季風氣候區(qū)。主要氣候特點是雨熱同期、日照豐富、積溫較高,但雨量不均,東濕西干,各地氣候差異顯著。全年平均氣溫7.0~11.0℃,且自西南向東北、自平原向山區(qū)遞減。全年≥10℃活動積溫2 731~3 674℃。無霜期124~215 d。省內(nèi)各地降水量變異較大,在350~1 200 mm之間,降水量西部少東部多。由于玉米生長條件的限制,遼寧省玉米生育期從4月下旬持續(xù)到9月份。4-9月降水量約占全年的80%,約300~900 mm[8]。
研究根據(jù)氣候氣象學、干旱氣象學、災(zāi)害學、風險管理等基本理論,采用滑動直線平均法、相關(guān)分析、回歸分析等數(shù)理統(tǒng)計方法,結(jié)合GIS技術(shù)分析遼寧省干旱對玉米產(chǎn)量的影響。
研究所需數(shù)據(jù)包括遼寧省14個市1967-2006年逐月降水量數(shù)據(jù)和玉米單位面積產(chǎn)量(kg/hm2)數(shù)據(jù),數(shù)據(jù)主要來源于遼寧省氣象局、農(nóng)業(yè)局、統(tǒng)計局的相關(guān)統(tǒng)計年鑒。個別數(shù)據(jù)缺失的年份用歷年平均值代替。
玉米的產(chǎn)量主要受氣象災(zāi)害的影響,產(chǎn)量波動可以綜合反映農(nóng)業(yè)氣象因素對其的影響。產(chǎn)量波動為負值的年份即為減產(chǎn)年,大小為減產(chǎn)率。一般產(chǎn)量波動可以用實際產(chǎn)量偏離趨勢產(chǎn)量的百分比表示,計算公式如下:
式中:Yr為產(chǎn)量波動;Y為作物實際產(chǎn)量;Yt為作物趨勢產(chǎn)量。
趨勢產(chǎn)量的求法通常有滑動直線平均、線性模擬、多項式模擬如三次多項式。對全省玉米單位面積平均產(chǎn)量分別用滑動直線平均、線性模擬、三次多項式模擬三種方法求出趨勢產(chǎn)量,再將所求出的三組趨勢產(chǎn)量與實際產(chǎn)量做相關(guān)分析,其中用滑動直線平均擬合的相關(guān)系數(shù)最大,效果最好。這里采用滑動直線平均的方法計算玉米趨勢產(chǎn)量,滑動步長取11[9]。圖1為1967-2006年遼寧省玉米實際產(chǎn)量與趨勢產(chǎn)量圖,可知在此期間遼寧省玉米單產(chǎn)隨著時間的增長而增加(虛線表示),體現(xiàn)出農(nóng)業(yè)技術(shù)水平的提高、社會經(jīng)濟的發(fā)展等對農(nóng)作物產(chǎn)量的貢獻,具有漸進性和穩(wěn)定性。而在產(chǎn)量增加的同時伴隨著隨機波動(實線表示),而且從1990年起產(chǎn)量波動的頻率、幅度都有較為明顯的增加。
圖1 遼寧省玉米實際產(chǎn)量與趨勢產(chǎn)量(1967-2006年)
東北地區(qū)眾多氣象災(zāi)害中干旱災(zāi)害由于其發(fā)生頻繁、持續(xù)時間長、覆蓋面積大,對農(nóng)業(yè)尤其是玉米造成的產(chǎn)量損失最為嚴重[10]。干旱是干旱災(zāi)害發(fā)生的前提和誘發(fā)因素,干旱發(fā)生的頻率、強度可以反映出一個地區(qū)干旱災(zāi)害的情況。我國研究干旱常用的指標有降水量、連續(xù)無雨日數(shù)、降水距平百分數(shù)、土壤水分、帕墨爾干旱指數(shù)等[11]。本文采用生育期(4-9月)的降水距平百分數(shù)表示干旱,作為判斷干旱災(zāi)害發(fā)生的指標,該方法的優(yōu)點是數(shù)據(jù)獲取容易,計算過程簡單,能夠較好的反映出降水量的年際差異,表示出干旱情況。降水距平百分數(shù)的計算如下:
3.2.1 地區(qū)干旱類型的劃分
對遼寧省14個市的1967-2006年生育期降水距平百分率與產(chǎn)量波動數(shù)據(jù)做相關(guān)分析(表1)。結(jié)果表明,在遼寧省的中東部地區(qū)降水量與玉米產(chǎn)量之間沒有明顯的正相關(guān)關(guān)系,而在遼寧的西北部地區(qū)正相關(guān)關(guān)系明顯。根據(jù)相關(guān)系數(shù)可將14個市分為兩類,相關(guān)系數(shù)大于零的A類包括:朝陽、錦州、阜新、葫蘆島、遼陽、鐵嶺、營口;相關(guān)系數(shù)小于零的B類包括:沈陽、大連、鞍山、撫順等。對于A類地區(qū)來說,相關(guān)系數(shù)大于零說明這些地區(qū)的降水距平百分比與產(chǎn)量波動存在正相關(guān)關(guān)系,降水量的減少會造成玉米的減產(chǎn)。B類地區(qū)的降水距平百分比與減產(chǎn)率成負相關(guān)關(guān)系,即在這些地區(qū)降水量的減少與玉米產(chǎn)量減少之間關(guān)系不是很密切,這說明在這些地區(qū)水分不是玉米生產(chǎn)的主要制約因素。這與地區(qū)的歷年平均降水量、地區(qū)灌溉能力等有關(guān),灌溉能力高的地區(qū)農(nóng)作物對降水的依賴就小。
3.2.2 因旱減產(chǎn)指標的確定
在B類地區(qū)水分不是玉米生產(chǎn)的主要制約因素,故在制定因旱減產(chǎn)指標時只根據(jù)A類地區(qū)。求出A類地區(qū)降水距平百分數(shù)與產(chǎn)量波動的回歸方程:
式中:Y為產(chǎn)量波動;X為降水距平百分率。根據(jù)回歸方程計算不同降水負距平情況下各地玉米減產(chǎn)率(表2)。不同降水負距平發(fā)生的概率是根據(jù)該等級的降水負距平發(fā)生的年數(shù)占總年數(shù)的百分比計算的。
表1 生育期降水距平與減產(chǎn)率相關(guān)分析
表2 各地不同降水負距平發(fā)生概率及對應(yīng)減產(chǎn)率
降水的減少是干旱發(fā)生的主要因素,根據(jù)降水負距平確定干旱的等級。當降水負距平<20%時為輕旱;20%~40%為中旱;40%~60%為重旱。根據(jù)表2得到因旱減產(chǎn)指標(表3)。該指標適用于遼寧西部、北部。
表3 玉米因旱減產(chǎn)指標
4.1.1 產(chǎn)量波動系數(shù)
產(chǎn)量的波動情況在一定程度上綜合反映了一個地區(qū)降水、氣溫、灌溉能力、抗旱能力等對玉米產(chǎn)量的影響[12]。因此可以用產(chǎn)量波動來反映一個地區(qū)因旱減產(chǎn)風險的大小。產(chǎn)量波動可用下式表示:
式中:V為產(chǎn)量波動系數(shù);Yi為i年的實際產(chǎn)量;yi為i年的趨勢產(chǎn)量;n為總年數(shù)。V越大表示產(chǎn)量波動越嚴重風險越大。各地產(chǎn)量波動情況(表4)。遼寧省東部地區(qū)波動系數(shù)較小,這與遼寧省降水量分布、社會經(jīng)濟情況相符合。
表4 因旱減產(chǎn)各風險因子值
4.1.2 因旱減產(chǎn)強度
不同地區(qū)發(fā)生干旱的強度、頻率不同,在相同的干旱情況下由于地區(qū)抗旱能力、灌溉能力等的不同造成的減產(chǎn)情況也不盡相同??梢杂靡粋€地區(qū)的減產(chǎn)強度來表示這一地區(qū)的因旱減產(chǎn)風險的大小,減產(chǎn)強度計算公式如下:
式中:G為減產(chǎn)強度;i為降水負距平;Pi為第i級降水負距平發(fā)生的概率;Ji為第i級降水負距平造成的減產(chǎn)率。由于B類地區(qū)降水負距平與減產(chǎn)率之間正相關(guān)關(guān)系不明顯,降水量的減少對玉米產(chǎn)量減少影響不明顯,所以計算減產(chǎn)強度時只計算A類地區(qū),B類地區(qū)按最低值表示,減產(chǎn)強度越大風險越大。各市的減產(chǎn)強度在0.015~0.083之間(表4)。
4.1.3 地區(qū)抗旱能力
不同地區(qū)水資源占有量、社會經(jīng)濟狀況不同,地區(qū)的抗旱能力也就不同??购的芰θ醯牡貐^(qū),發(fā)生同樣的干旱災(zāi)害因旱減產(chǎn)量會更大即因旱減產(chǎn)風險更大。選取地區(qū)的水庫數(shù)量、有效灌溉面積、化肥使用量3個要素來表示地區(qū)的抗旱能力。為了更具可比性,便于分析對數(shù)據(jù)進行去量綱處理。水庫要素用各地的水庫庫容總量與總播種面積之比表示;有效灌溉面積用有效灌溉面積與總播種面積之比表示;化肥使用量用它與總播種面積之比表示。對得數(shù)做標準化處理,用3組數(shù)據(jù)的平均值表示地區(qū)的抗旱能力,數(shù)值越大越地區(qū)的抗旱能力越強。各地的抗旱能力系數(shù)在0.15~0.81之間(表4)。
將產(chǎn)量波動、減產(chǎn)強度、抗旱能力綜合考慮能夠更好地反應(yīng)出因旱減產(chǎn)風險的大小,綜合反映出降水、灌溉、社會經(jīng)濟等因素對產(chǎn)量的影響。用如下公式計算綜合風險指數(shù)U:
式中:U為綜合風險指數(shù);G為減產(chǎn)強度;V為產(chǎn)量波動;Q為抗旱能力。各地的綜合風險指數(shù)在0.06~4.28之間(表5)。
表5 綜合風險指數(shù)
綜合風險指數(shù)>1定義為因旱減產(chǎn)風險高值區(qū);1~0.3風險較高區(qū);0.3~0.2為風險中值區(qū);0.2~0.1為風險較低區(qū);<0.1為風險低值區(qū)。根據(jù)綜合風險指數(shù)繪制玉米因旱減產(chǎn)風險區(qū)劃圖(圖2)。
圖2 遼寧省玉米因旱減產(chǎn)綜合風險區(qū)劃
(1)干旱是造成遼寧省玉米減產(chǎn)最主要的原因之一,而干旱則主要是由生育期降水量的減少所引起的。地區(qū)的灌溉能力、社會經(jīng)濟基礎(chǔ)、農(nóng)業(yè)投入等會削弱干旱造成的農(nóng)業(yè)減產(chǎn)。本文通過對生育期降水負距平與玉米減產(chǎn)率的相關(guān)分析定量表示出了干旱對玉米產(chǎn)量的影響;同時,綜合考慮地區(qū)的灌溉能力、農(nóng)業(yè)投入等因素對遼寧省玉米因旱減產(chǎn)風險進行了區(qū)劃。
(2)分析表明,遼寧省不同地區(qū)的降水負距平與減產(chǎn)率相關(guān)性差別很大??煞譃閮深惖貐^(qū):正相關(guān)的A類地區(qū),降水量的減少會引起產(chǎn)量的降低,即干旱是產(chǎn)量的一個主要制約因素,主要分布在遼寧西部、北部;負相關(guān)的B類地區(qū),降水豐沛一般降水量的減少不會引起減產(chǎn),干旱不是農(nóng)業(yè)的主要制約因素,主要分布在遼寧省東部、南部。對A類地區(qū)進行分析得出:當降水負距平分別為<20%、20%~40%、40%~60%時對應(yīng)的玉米減產(chǎn)量分別為<5%、5%~11%、11%~17%,發(fā)生的概率分別為26.3%、21.8%、3.0%。指標適用于干旱是產(chǎn)量主要制約因素的A類地區(qū)。
(3)綜合考慮各地的歷年玉米產(chǎn)量波動情況、減產(chǎn)強度、地區(qū)脆弱性如灌溉能力、農(nóng)業(yè)投入等制定因旱減產(chǎn)綜合風險指標,對遼寧省各地區(qū)進行因旱減產(chǎn)風險區(qū)劃。將遼寧省分為五類風險區(qū):因旱減產(chǎn)風險高值區(qū)、較高值區(qū)、中值區(qū)、較低值區(qū)、低值區(qū)。風險大致由西向東逐漸減弱。
[1] 張書余.干旱氣象學[M].北京:氣象出版社,2008.
[2] 王燕,王潤元,張凱,等.干旱氣候災(zāi)害及甘肅省干旱氣候災(zāi)害研究綜述[J].災(zāi)害學,2009,24(1):117-121.
[3] 郭建平,莊立偉,陳玥煜.東北玉米熱量指數(shù)預(yù)測方法研究(Ⅰ)——熱量指數(shù)與玉米產(chǎn)量[J].災(zāi)害學,2009,24(4):6-10.
[4] 郭建平,莊立偉,陳玥煜.東北玉米熱量指數(shù)預(yù)測方法研究(Ⅱ)——逐步回歸預(yù)測方法[J].災(zāi)害學,2009,24(4):11-14.
[5] 王春乙.重大農(nóng)業(yè)氣象災(zāi)害研究進展[M].北京:氣象出版社,2007.
[6] 張繼權(quán),李寧.主要氣象災(zāi)害風險評價與管理的數(shù)量化方法及其應(yīng)用[M].北京:北京師范大學出版社,2007.
[7] 杜繼穩(wěn).陜西省干旱監(jiān)測預(yù)警評估與風險管理[M].北京:氣象出版社,2008.
[8] 張帥.遼寧省玉米種植區(qū)劃研究[J].種子世界,2008(1):28-31.
[9] 王素艷.北方冬小麥干旱風險評估及風險區(qū)劃研究[D].北京:中國農(nóng)業(yè)大學資源與環(huán)境學院,2004.
[10] Zhang Jiquan.A study on damage degree and risk assess ment and regional classification of meteorological disaster:case studies of Yamaguchi prefecture in Japan and Songliao Plain in chain[D].Tottori University,2000.
[11] 袁文平,周廣勝.干旱指標的理論分析與研究展望[J].地球科學進展,2004,19(6):982-991.
[12] 劉榮花,朱自璽,方文松,等.華北平原冬小麥干旱的產(chǎn)量災(zāi)損風險區(qū)劃[R].鄭州:河南省氣象科學研究所,2004.