基于ArcGIS平臺(tái)的農(nóng)業(yè)氣象災(zāi)害監(jiān)控與農(nóng)作物干旱脆弱性研究

蔡蕓瞳 戚超 阿迪拉

摘要 充分利用氣象地面觀測(cè)數(shù)據(jù)和氣象衛(wèi)星遙感監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)，結(jié)合ArcGIS平臺(tái)，對(duì)不同農(nóng)作物承受不同能力進(jìn)行評(píng)估，采取空間分區(qū)監(jiān)測(cè)，實(shí)現(xiàn)農(nóng)業(yè)氣象災(zāi)害監(jiān)控自動(dòng)化。以農(nóng)作物干旱脆弱性為研究對(duì)象，針對(duì)農(nóng)作物承受旱災(zāi)的情況，運(yùn)用“暴露性-敏感性-適應(yīng)能力”的評(píng)價(jià)模型，構(gòu)建農(nóng)作物干旱脆弱性評(píng)價(jià)模型，通過ArcGIS平臺(tái)實(shí)現(xiàn)農(nóng)作物脆弱性空間分區(qū)評(píng)價(jià)，以達(dá)到科學(xué)監(jiān)控農(nóng)業(yè)氣象災(zāi)害的目的。通過研究，以期為構(gòu)建農(nóng)作物特征承災(zāi)評(píng)價(jià)模型提供科學(xué)的方法論和有效的參考模型。

關(guān)鍵詞 ArcGIS;農(nóng)業(yè)氣象災(zāi)害;農(nóng)作物承災(zāi)力;干旱脆弱性

中圖分類號(hào)：P429文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼：B 文章編號(hào)：2095–3305（2021）04–0048–02

農(nóng)業(yè)氣象災(zāi)害是人們廣泛關(guān)注的一種不可抗自然災(zāi)害，主要指導(dǎo)致農(nóng)業(yè)產(chǎn)量顯著下降的不利氣候條件的總稱，包括旱災(zāi)、水災(zāi)、風(fēng)災(zāi)等。我國(guó)屬季風(fēng)氣候區(qū)，不同季節(jié)的氣候特征不同，造成全國(guó)各地氣溫、降水等氣象環(huán)境在一年內(nèi)變化頻繁。目前，我國(guó)農(nóng)業(yè)生產(chǎn)的基礎(chǔ)設(shè)施配備薄弱，傳統(tǒng)農(nóng)業(yè)生產(chǎn)模式仍占主導(dǎo)地位，農(nóng)作物抗災(zāi)能力較弱，對(duì)氣象條件的依賴性仍舊較強(qiáng)，尚未脫離氣象條件對(duì)農(nóng)作物生產(chǎn)的干擾。在當(dāng)前的農(nóng)業(yè)發(fā)展格局中，農(nóng)業(yè)氣象災(zāi)害監(jiān)控成為目前值得關(guān)注的焦點(diǎn)。通過農(nóng)業(yè)氣象災(zāi)害監(jiān)控劃分不同農(nóng)作物的受災(zāi)等級(jí)，針對(duì)不同災(zāi)害等級(jí)因地制宜地進(jìn)行有效防護(hù)治理，最大限度地減輕農(nóng)作物的受災(zāi)情況，以降低農(nóng)業(yè)生產(chǎn)損失[1-3]。

目前，地理信息系統(tǒng)（GIS）作為數(shù)字化空間載體，在農(nóng)業(yè)氣象災(zāi)害監(jiān)控方面的應(yīng)用效果顯著，通過運(yùn)用基礎(chǔ)氣象數(shù)據(jù)資料，構(gòu)建可視化農(nóng)業(yè)氣象監(jiān)控空間模型，對(duì)農(nóng)業(yè)受災(zāi)嚴(yán)重的地區(qū)進(jìn)行監(jiān)控，確保農(nóng)業(yè)生產(chǎn)穩(wěn)定，降低農(nóng)作物受災(zāi)風(fēng)險(xiǎn)。以農(nóng)作物旱災(zāi)承災(zāi)體脆弱性為研究對(duì)象，針對(duì)農(nóng)作物承受旱災(zāi)的情況，運(yùn)用“暴露性-敏感性-適應(yīng)能力”的評(píng)價(jià)模型，構(gòu)建農(nóng)作物干旱脆弱性評(píng)價(jià)模型，通過ArcGIS平臺(tái)實(shí)現(xiàn)農(nóng)作物脆弱性分區(qū)，從而達(dá)到科學(xué)的農(nóng)業(yè)氣象災(zāi)害監(jiān)測(cè)的目的[4-6]。

1 農(nóng)作物干旱脆弱性評(píng)價(jià)指標(biāo)

利用IPCC提出的農(nóng)作物脆弱性評(píng)估框架，通過研究農(nóng)作物的物理暴露性、敏感性和適應(yīng)能力，對(duì)農(nóng)作物承災(zāi)脆弱性進(jìn)行定量評(píng)估，基于ArcGIS平臺(tái)進(jìn)行空間分析和農(nóng)作物干旱脆弱性分區(qū)，從而實(shí)現(xiàn)農(nóng)作物干旱脆弱性評(píng)價(jià)，科學(xué)地分析干旱脆弱性和氣象影響的關(guān)系。

1.1 物理暴露性

承災(zāi)體的物理暴露性指暴露在致災(zāi)因子范圍內(nèi)的承災(zāi)體數(shù)量或價(jià)值量，承災(zāi)體的物理暴露性主要取決于致災(zāi)因子的危險(xiǎn)程度和暴露數(shù)量。暴露數(shù)量是指在某一區(qū)域內(nèi)農(nóng)作物的種植面積或者農(nóng)作物個(gè)體數(shù)量，種植面積越大，說明暴露數(shù)量越多，農(nóng)作物個(gè)體數(shù)量越多，說明暴露數(shù)量越多。

承災(zāi)體暴露數(shù)量評(píng)價(jià)指標(biāo)Q計(jì)算公式為：

式中：ai指某區(qū)域內(nèi)農(nóng)作物種植面積;Ai指某區(qū)域內(nèi)第i年農(nóng)作物播種面積;n指種植年數(shù)。致災(zāi)因子的危險(xiǎn)性是影響暴露數(shù)量的重要指標(biāo)，針對(duì)農(nóng)作物干旱脆弱性研究，降水量是衡量干旱程度的關(guān)鍵因素，采用干旱危險(xiǎn)性指數(shù)D來描述農(nóng)作物的干旱情況，公示表達(dá)為：

式中：L指農(nóng)作物干旱等級(jí)，用以衡量農(nóng)作物的干旱程度;P指不同干旱程度發(fā)生的頻率;i為農(nóng)作物的不同干旱等級(jí);n指干旱等級(jí)數(shù)。D值越大，表明農(nóng)作物的干旱危險(xiǎn)性越高。干旱等級(jí)L可通過標(biāo)準(zhǔn)化降水指標(biāo)（SPI值）衡量，當(dāng)-1.0

1.2 孕災(zāi)環(huán)境敏感性

孕災(zāi)環(huán)境敏感性指受災(zāi)區(qū)域周圍的外部環(huán)境對(duì)氣象災(zāi)害或農(nóng)作物損害的敏感性，主要包括受災(zāi)區(qū)周圍地形地貌環(huán)境、水系分布環(huán)境等，在致災(zāi)強(qiáng)度相同的情況下，敏感性越高，說明受災(zāi)地區(qū)承受災(zāi)害能力越差，受氣象災(zāi)害影響越嚴(yán)重。構(gòu)建孕災(zāi)環(huán)境敏感性模型的衡量指標(biāo)為地形中的高程與坡度，地勢(shì)低洼處易發(fā)生洪澇災(zāi)害，不易發(fā)生干旱;坡度較大的地方容易加速水分流失，使干旱惡化。綜上所述，孕災(zāi)環(huán)境敏感性S與高程h、坡度l呈正相關(guān)，即S=hl。

1.3 適應(yīng)能力

適應(yīng)能力表示農(nóng)作物或人為干預(yù)對(duì)實(shí)際或預(yù)期的災(zāi)害氣象影響做出的趨利避害的反應(yīng)能力。農(nóng)作物的脆弱性可由適應(yīng)能力來衡量，且呈反相關(guān)，適應(yīng)能力越強(qiáng)，農(nóng)作物的脆弱性越低，可承受災(zāi)害的能力越大，單產(chǎn)水平越高，故用農(nóng)作物的單產(chǎn)水平衡量農(nóng)作物的適應(yīng)能力，即適應(yīng)能力指數(shù)，n為年數(shù)，i為第i年農(nóng)作物的單產(chǎn)量;yi為某區(qū)域第i年的單產(chǎn)量;Yi為含y區(qū)域在內(nèi)的農(nóng)作物總面積第i年的單產(chǎn)量。

1.4 構(gòu)建農(nóng)作物干旱脆弱性評(píng)價(jià)模型

農(nóng)作物干旱脆弱性受農(nóng)作物物理暴露性、孕災(zāi)環(huán)境敏感性和適應(yīng)能力影響，農(nóng)作物的干旱脆弱性與物理暴露性S、孕災(zāi)環(huán)境敏感性E呈正相關(guān)，與適應(yīng)能力A呈反相關(guān)，故某地區(qū)農(nóng)作物干旱脆弱性評(píng)價(jià)指數(shù)。

2 評(píng)價(jià)模型構(gòu)建

基于ArcGIS平臺(tái)，利用氣象站點(diǎn)的數(shù)據(jù)資料，采用ArcGIS平臺(tái)中反距離權(quán)重法對(duì)受災(zāi)農(nóng)作物區(qū)域進(jìn)行空間差值，獲取所需指標(biāo)空間分布圖，并利用ArcGIS平臺(tái)中自然斷裂法實(shí)現(xiàn)要素空間等級(jí)劃分和空間差異分析，為消除構(gòu)建評(píng)價(jià)模型時(shí)不同因素影響，在參與上述公式進(jìn)行運(yùn)算前，需對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化處理，即Si=0.5+0.5

式中：Si表示標(biāo)準(zhǔn)化后數(shù)據(jù);xi表示原始數(shù)據(jù);xmin表示原始數(shù)據(jù)中最小值;xmax表示原始數(shù)據(jù)中最大值。通過標(biāo)準(zhǔn)化處理過的數(shù)據(jù)可進(jìn)行農(nóng)作物物理暴露性、孕災(zāi)環(huán)境敏感性和適應(yīng)能力公式計(jì)算，通過ArcGIS平臺(tái)，實(shí)現(xiàn)某地區(qū)（某省或某縣市）農(nóng)作物干旱脆弱性的空間分布情況。

3 結(jié)論

農(nóng)業(yè)氣象災(zāi)害監(jiān)控是目前農(nóng)業(yè)氣象領(lǐng)域研究的熱點(diǎn)。通過構(gòu)建農(nóng)作物干旱脆弱性評(píng)價(jià)模型，利用ArcGIS平臺(tái)實(shí)現(xiàn)農(nóng)作物干旱脆弱性監(jiān)控，從而實(shí)現(xiàn)對(duì)經(jīng)濟(jì)作物的氣象災(zāi)害監(jiān)控與防治。以農(nóng)作物干旱脆弱性為研究對(duì)象，通過農(nóng)作物干旱脆弱性的三個(gè)受控因素（即農(nóng)作物物理暴露性、孕災(zāi)環(huán)境敏感性和適應(yīng)能力），構(gòu)建定量評(píng)價(jià)模型，基于ArcGIS平臺(tái)實(shí)現(xiàn)農(nóng)作物區(qū)域氣象災(zāi)害監(jiān)控，此方法的思路與評(píng)價(jià)模型構(gòu)建方式適用于評(píng)價(jià)農(nóng)作物的其他受災(zāi)指標(biāo)，如抗旱性、耐澇性、受災(zāi)綜合性等，為農(nóng)作物的氣象災(zāi)害監(jiān)控提供了科學(xué)的方法論和有效的評(píng)價(jià)模型。

參考文獻(xiàn)

[1] 姚玉璧，張存杰，鄧振鏞，等.氣象、農(nóng)業(yè)干旱指標(biāo)綜述[J].干旱地區(qū)農(nóng)業(yè)研究，2007（1）：185-189，211.

[2] 楊志遠(yuǎn).氣候變化和LUCC對(duì)黑土區(qū)典型流域干旱影響的定量評(píng)價(jià)[D].哈爾濱：哈爾濱師范大學(xué)，2017.

[3] 張峰.川渝地區(qū)農(nóng)業(yè)氣象干旱風(fēng)險(xiǎn)區(qū)劃與損失評(píng)估研究[D].杭州：浙江大學(xué)，2013.

[4] 高晶.基于ArcGIS Engine的農(nóng)業(yè)遙感監(jiān)測(cè)系統(tǒng)的設(shè)計(jì)與應(yīng)用[D].北京：中國(guó)科學(xué)院大學(xué)，2017.

[5] 劉麗.ARCGIS在農(nóng)業(yè)氣象領(lǐng)域的應(yīng)用現(xiàn)狀與展望[J].農(nóng)業(yè)與技術(shù)，2015，35 （22）：171-172.

[6] 李翠.基于ArcGIS Engine的農(nóng)業(yè)資源信息管理系統(tǒng)的研建[D].北京：北京林業(yè)大學(xué)，2010.

責(zé)任編輯：黃艷飛