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      連平縣早稻暴雨致災(zāi)閾值研究

      2024-02-19 00:00:00謝俊駒鄭學(xué)華鐘優(yōu)科賴曉華
      農(nóng)業(yè)災(zāi)害研究 2024年11期
      關(guān)鍵詞:氣象災(zāi)害早稻暴雨

      摘 要:氣象災(zāi)害的評估在防災(zāi)減災(zāi)中占據(jù)重要地位。廣東省河源市連平縣屬亞熱帶季風(fēng)氣候,水稻生產(chǎn)分為早稻和晚稻。氣候的主要特征為夏長冬短,氣候溫和,日照充足,熱量豐富,雨量充沛,降水季節(jié)性明顯。前汛期暴雨是影響連平縣早稻產(chǎn)量的主要氣象災(zāi)害之一。前汛期暴雨發(fā)生概率較大且集中,導(dǎo)致農(nóng)田積水,作物受災(zāi),產(chǎn)量降低。再加上連平縣地處山區(qū),而早稻種植地多為地勢較低較平地區(qū),進而導(dǎo)致農(nóng)業(yè)生產(chǎn)受災(zāi)概率增加。對此,評估連平縣早稻暴雨致災(zāi)風(fēng)險,建立連平縣早稻暴雨致災(zāi)風(fēng)險閾值,為制定有效的防災(zāi)減災(zāi)政策提供科學(xué)依據(jù)和研究思路。

      關(guān)鍵詞:暴雨;早稻;氣象災(zāi)害;避險防災(zāi);風(fēng)險閾值

      中圖分類號:P426.616 文獻標(biāo)志碼:B 文章編號:2095–3305(2024)11–0-03

      隨著全球氣候變暖加劇,各類極端天氣事件頻發(fā),其中暴雨災(zāi)害對農(nóng)業(yè)經(jīng)濟可持續(xù)發(fā)展產(chǎn)生不利影響。國內(nèi)外諸多學(xué)者對暴雨災(zāi)害風(fēng)險評估進行了一定研究。其中,魏慶朝等[1]定義了災(zāi)害損失指標(biāo)及災(zāi)害等級;鞠笑生等[2]、李慶洋等[3]在確定暴雨致災(zāi)風(fēng)險的閾值上提出了不同的方法;李巧媛等[4]通過選?。ù螅┍┯耆蘸停ù螅┍┯耆漳杲邓繛槟杲涤炅康闹聻?zāi)因子,結(jié)合水稻受災(zāi)率,建立模型,評價水稻受災(zāi)大??;馬潤佳等[5]通過對1961—2011年長江中下游地區(qū)一季稻洪澇災(zāi)害時空變化進行風(fēng)險評估。對此,針對影響廣東省河源市連平縣農(nóng)業(yè)生產(chǎn)的暴雨災(zāi)害風(fēng)險閾值,參考韓秀君等[6]暴雨致災(zāi)指標(biāo)及災(zāi)害影響評估的方法和蔡冰等[7]對農(nóng)業(yè)氣象災(zāi)害風(fēng)險等級區(qū)劃,利用線性回歸方程的分析,對連平縣早稻暴雨致災(zāi)閾值進行研究。

      1 資料與方法

      1.1 資料來源

      各鄉(xiāng)鎮(zhèn)因暴雨受損對早稻減產(chǎn)率由連平縣農(nóng)業(yè)農(nóng)村局提供,氣候資料源自連平縣國家基本觀測站和12個中尺度區(qū)域自動站所得的10年(2012—2021年)平均資料,主要選取12 h(08:00~20:00、20:00~08:00)、

      24 h(20:00至翌日20:00)的降雨量數(shù)據(jù)。

      1.2 研究方法

      通過統(tǒng)計連平縣2012—2021年3—7月的數(shù)據(jù),分別計算出連平縣12 h和24 h暴雨發(fā)生概率。根據(jù)當(dāng)?shù)卦绲颈┯曛聻?zāi)次數(shù)數(shù)據(jù),從而計算出連平縣早稻暴雨致災(zāi)概率,并繪制風(fēng)險(概率)分布圖。此外,運用相關(guān)分析及線性回歸方法,找出連平縣早稻減產(chǎn)率與降水量數(shù)據(jù)之間的關(guān)系,從而得到相應(yīng)的回歸方程,計算出早稻暴雨致災(zāi)閾值。

      1.3 相關(guān)性分析

      主要利用SPSS軟件,采用皮爾遜相關(guān)系數(shù)分析

      12 h和24 h暴雨概率與早稻減產(chǎn)率的相關(guān)性。

      對于x和y的n對觀測資料x1,x2,…,xn和y1,y2,…,yn,則樣本相關(guān)系數(shù)rxy可這樣計算。

      (1)

      式(1)中,兩個算式均可計算相關(guān)系數(shù),其中x,y是樣本平均值。|rxy|≤1,當(dāng)rxy=±1時,表示x與y之間有一一對應(yīng)的函數(shù)關(guān)系;當(dāng)rxy<0時,表示x與y之間為負相關(guān)關(guān)系,當(dāng)rxy>0時,表示x與y之間為正相關(guān)關(guān)系。因此,當(dāng)|rxy|越大,表示x與y的關(guān)系越密切。|rxy|與相關(guān)強度的關(guān)系具體見表1。

      1.4 回歸方程建立

      根據(jù)相關(guān)性分析,建立12 h和24 h暴雨概率與早稻減產(chǎn)率的多元線性回歸方程。

      1.4.1 多元線性回歸方程建立

      假設(shè)某一因變量y受k個自變量x1,x2,…,xk的影響,其中n組觀測值為(ya,x1a,x2a,…,xka),a=1,2,…,n。那么,多元線性回歸模型的結(jié)構(gòu)形式如下:

      ya=β0+β1x1a+β2x2a+…+βkxka+εa(2)

      式(2)中,β0,β1,…,βk為待定參數(shù);εa為隨機變量。

      1.4.2 擬合度檢驗

      TSS=∑(Yi-Y)2為總離差平方和;ESS=∑(i-Y)2為回歸平方差;RSS=(∑Yi-i)2剩余平方和。得出判定系數(shù)R2==1-,該統(tǒng)計量越接近于1,表明模型的擬合優(yōu)度越高。

      2 暴雨災(zāi)害風(fēng)險評估及區(qū)劃

      選取2012—2021年連平縣國家基本觀測站和12個中尺度區(qū)域自動站早稻從分蘗至成熟(即3—7月)12 h(08:00~20:00、20:00至翌日08:00)、24 h(20:00至翌日20:00)的降水量資料。采用廣東省暴雨標(biāo)準(zhǔn):R12 h≥30 mm,R24 h≥50 mm。將不同站的達到暴雨的次數(shù)累積后計算出不同站12 h、24 h降水量達到暴雨的概率,具體見表2、表3。再將上述數(shù)據(jù)利用克里金插值法進行分析,分別繪制出12 h、24 h連平縣暴雨概率分布圖(圖1、圖2)。

      由圖1可知,在12 h的尺度上,連平縣暴雨發(fā)生概率自北向南逐步增加。其中,隆街鎮(zhèn)、繡緞鎮(zhèn)、油溪鎮(zhèn)、田源鎮(zhèn)發(fā)生暴雨災(zāi)害風(fēng)險較高,暴雨發(fā)生概率在2.5%以上。上坪鎮(zhèn)、內(nèi)莞鎮(zhèn)、連平縣城、高莞鎮(zhèn)、陂頭鎮(zhèn)發(fā)生暴雨災(zāi)害風(fēng)險較低,暴雨發(fā)生概率在2.3%以下。

      由圖2可知,在24 h的尺度上,連平縣暴雨發(fā)生概率自北向南逐步增加。隆街鎮(zhèn)、忠信鎮(zhèn)、油溪鎮(zhèn)、三角鎮(zhèn)、溪山鎮(zhèn)發(fā)生暴雨災(zāi)害風(fēng)險較高,暴雨發(fā)生概率在2.5%以上。上坪鎮(zhèn)、內(nèi)莞鎮(zhèn)、高莞鎮(zhèn)、大湖鎮(zhèn)、田源鎮(zhèn)發(fā)生暴雨災(zāi)害風(fēng)險較低,暴雨發(fā)生概率在2.3%以下。

      對三防辦2012—2021年早稻暴雨致災(zāi)次數(shù)進行整理,結(jié)合連平縣氣象臺開局的氣象證明所對應(yīng)的災(zāi)情,計算得到連平縣各鄉(xiāng)鎮(zhèn)早稻暴雨致災(zāi)概率(表4),并使用克里金插值法對數(shù)據(jù)進行插值,從而繪制出連平縣早稻暴雨致災(zāi)風(fēng)險概率分布圖(圖3)。由圖3可知,連平縣早稻暴雨致災(zāi)風(fēng)險概率大致呈自北向南逐步增加的分布。發(fā)生暴雨致災(zāi)概率與暴雨發(fā)生概率較為一致。

      3 連平縣早稻暴雨致災(zāi)風(fēng)險閾值

      結(jié)合上述資料及連平縣各鎮(zhèn)2012—2021年早稻減產(chǎn)率及其所對應(yīng)的12、24 h降水量進行回歸分析。結(jié)果表明:12、24 h降水量和減產(chǎn)率均具有顯著的相關(guān)關(guān)系(P<0.05),但12 h的擬合度高于24 h,因此只討論12 h降水量,其結(jié)果見圖4。

      由圖4可知,12 h降水量與早稻減產(chǎn)率存在顯著的正相關(guān)關(guān)系,早稻減產(chǎn)率隨著R12 h增加而增加。通過早稻減產(chǎn)率與12 h降水量進行回歸分析,得到回歸方程:y=0.007 3x+0.006 7。

      將致災(zāi)風(fēng)險等級分為低風(fēng)險、中風(fēng)險、高風(fēng)險、極高風(fēng)險4個等級,并劃分出對應(yīng)的減產(chǎn)率的4個區(qū)

      間[8-10]。根據(jù)上述的一元線性回歸方程,結(jié)合專家建議,適當(dāng)微調(diào)得到連平縣12 h暴雨致災(zāi)風(fēng)險閾值(表5)。從表5可知,當(dāng)R12 h>55 mm時,連平縣早稻極有可能出現(xiàn)產(chǎn)量減少情況;而R12 h<20 mm時,早稻減產(chǎn)風(fēng)險較低。

      4 結(jié)論

      (1)在12 h的尺度上,連平縣暴雨發(fā)生概率呈自北向南逐步增加的分布特征。隆街鎮(zhèn)、繡緞鎮(zhèn)、油溪鎮(zhèn)、田源鎮(zhèn)發(fā)生暴雨災(zāi)害風(fēng)險較高;上坪鎮(zhèn)、內(nèi)莞鎮(zhèn)、連平縣城、高莞鎮(zhèn)、陂頭鎮(zhèn)發(fā)生暴雨災(zāi)害風(fēng)險較低。

      (2)在24 h的尺度上,連平縣暴雨發(fā)生概率呈自北向南逐步增加的分布特征。隆街鎮(zhèn)、忠信鎮(zhèn)、油溪鎮(zhèn)、三角鎮(zhèn)、溪山鎮(zhèn)發(fā)生暴雨災(zāi)害風(fēng)險較高;上坪鎮(zhèn)、內(nèi)莞鎮(zhèn)、高莞鎮(zhèn)、大湖鎮(zhèn)、田源鎮(zhèn)發(fā)生暴雨災(zāi)害風(fēng)險較低。

      (3)通過對連平縣各鎮(zhèn)暴雨致災(zāi)概率和早稻減產(chǎn)率進行研究,從而得到連平縣早稻12 h暴雨致災(zāi)風(fēng)險閾值,當(dāng)R12 h>55 mm時,連平早稻減產(chǎn)風(fēng)險較高,而R12 h<20 mm時,早稻減產(chǎn)風(fēng)險較低。

      (4)早稻的生長發(fā)育受溫度、濕度、雨量、光照等自然因素影響,并且各種因素影響的程度不一樣。未來的研究可以進一步細化閾值,完善指標(biāo)。

      參考文獻

      [1] 魏慶朝,張慶珩.災(zāi)害損失及災(zāi)害等級的確定[J].災(zāi)害學(xué), 1996(1):1-5.

      [2] 鞠笑生,楊賢為,陳麗娟,等.我國單站旱澇指標(biāo)確定和區(qū)域旱澇級別劃分的研究[J].應(yīng)用氣象學(xué)報,1997(1):27-34.

      [3] 李慶祥,黃嘉佑.北京地區(qū)強降水極端氣候事件閾值[J].水科學(xué)進展,2010,21(5):660-665.

      [4] 李巧媛,丁賢法,許霖.降水量對湖南省水稻生產(chǎn)的影響分析[J].湖北農(nóng)業(yè)科學(xué),2013(2):265-274.

      [5] 馬潤佳,申雙和,陶蘇林.1961—2011年長江中下游地區(qū)一季稻洪澇災(zāi)害時空變化及風(fēng)險評估[J].科學(xué)技術(shù)與工程,2017,17(2):22-30.

      [6] 韓秀君,孫曉巍,李爽,等.遼寧暴雨致災(zāi)指標(biāo)及災(zāi)害影響預(yù)評估[J].氣象與環(huán)境學(xué)報,2014,30(6):80-84.

      [7] 蔡冰,劉壽東,費玉娟,等.江蘇省設(shè)施農(nóng)業(yè)氣象災(zāi)害風(fēng)險等級區(qū)劃[J].中國農(nóng)學(xué)通報,2011,27(20):285-291.

      [8] 王旭輝.暴雨災(zāi)害對贛州西部早稻生產(chǎn)的影響[J].糧油與飼料科技,2023(2):135-137.

      [9] 程斌,武智君,蔡河章,等.福建順昌縣早稻暴雨洪澇災(zāi)害的風(fēng)險區(qū)劃[J].農(nóng)技服務(wù),2020,37(10):104-108.

      [10] 應(yīng)達,蔡河章,鄭君亮,等.浦城縣早稻暴雨洪澇災(zāi)害的風(fēng)險評估[J].貴州農(nóng)業(yè)科學(xué),2020,48(2):2,116-120.

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