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干旱對(duì)遼寧省玉米產(chǎn)量影響及風(fēng)險(xiǎn)區(qū)劃*

2010-01-26 09:17:02張繼權(quán)佟志軍劉興朋
災(zāi)害學(xué) 2010年2期
關(guān)鍵詞:產(chǎn)量

張 琪,張繼權(quán),佟志軍,劉興朋

(1.東北師范大學(xué)城市與環(huán)境科學(xué)學(xué)院,吉林長(zhǎng)春 130024;2.東北師范大學(xué)自然災(zāi)害研究所,吉林長(zhǎng)春 130024)

0 引言

干旱是在一定地區(qū)一段時(shí)間內(nèi)近地面生態(tài)系統(tǒng)和社會(huì)經(jīng)濟(jì)水分缺乏時(shí)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(gè)歷史時(shí)期,它不僅僅是自然問題也是社會(huì)問題[1-2]。當(dāng)干旱發(fā)生在有人類生產(chǎn)和生活的地區(qū)就會(huì)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(shí)間長(zhǎng)、影響范圍廣已成為我國(guó)最為嚴(yán)重的農(nóng)業(yè)氣象災(zāi)害,對(duì)農(nóng)業(yè)產(chǎn)量造成了嚴(yán)重的損失[3-4]。目前國(guó)內(nèi)外對(duì)農(nóng)業(yè)干旱的研究側(cè)重在3個(gè)方面:農(nóng)業(yè)干旱的識(shí)別與評(píng)價(jià)指標(biāo)研究、農(nóng)業(yè)干旱風(fēng)險(xiǎn)研究、農(nóng)業(yè)干旱監(jiān)測(cè)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(jī)理,受到多種自然因素的影響,干旱指標(biāo)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(biāo)對(duì)農(nóng)業(yè)干旱進(jìn)行刻畫,而目前眾多學(xué)者研究應(yīng)用的指標(biāo)相對(duì)單一[7]。農(nóng)業(yè)干旱識(shí)別與評(píng)價(jià)指標(biāo)雖然眾多,但多數(shù)研究都只側(cè)重于自然要素對(duì)農(nóng)業(yè)干旱災(zāi)害形成的影響,而忽略了在整個(gè)農(nóng)業(yè)生態(tài)系統(tǒng)中社會(huì)要素對(duì)農(nóng)業(yè)干旱災(zāi)害的重要作用。目前人文因素對(duì)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(jìn)行因旱減產(chǎn)風(fēng)險(xiǎn)區(qū)劃時(shí)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(duì)玉米產(chǎn)量的影響,根據(jù)各地因旱減產(chǎn)風(fēng)險(xiǎn)的大小進(jìn)行風(fēng)險(xiǎn)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(duì)策提供依據(jù)。

1 研究區(qū)域概況

遼寧省地處我國(guó)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(shì)山地、丘陵分居?xùn)|西兩側(cè),中間為東北西南向的長(zhǎng)方形平原。遼寧省地處歐亞大陸東岸,屬于溫帶大陸性季風(fēng)氣候區(qū)。主要?dú)夂蛱攸c(diǎn)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(dòng)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(zhǎng)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]。

2 研究方法與數(shù)據(jù)

研究根據(jù)氣候氣象學(xué)、干旱氣象學(xué)、災(zāi)害學(xué)、風(fēng)險(xiǎn)管理等基本理論,采用滑動(dòng)直線平均法、相關(guān)分析、回歸分析等數(shù)理統(tǒng)計(jì)方法,結(jié)合GIS技術(shù)分析遼寧省干旱對(duì)玉米產(chǎn)量的影響。

研究所需數(shù)據(jù)包括遼寧省14個(gè)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(jì)局的相關(guān)統(tǒng)計(jì)年鑒。個(gè)別數(shù)據(jù)缺失的年份用歷年平均值代替。

3 遼寧省干旱對(duì)玉米產(chǎn)量影響定量分析

3.1 玉米產(chǎn)量波動(dòng)的計(jì)算

玉米的產(chǎn)量主要受氣象災(zāi)害的影響,產(chǎn)量波動(dòng)可以綜合反映農(nóng)業(yè)氣象因素對(duì)其的影響。產(chǎn)量波動(dòng)為負(fù)值的年份即為減產(chǎn)年,大小為減產(chǎn)率。一般產(chǎn)量波動(dòng)可以用實(shí)際產(chǎn)量偏離趨勢(shì)產(chǎn)量的百分比表示,計(jì)算公式如下:

式中:Yr為產(chǎn)量波動(dòng);Y為作物實(shí)際產(chǎn)量;Yt為作物趨勢(shì)產(chǎn)量。

趨勢(shì)產(chǎn)量的求法通常有滑動(dòng)直線平均、線性模擬、多項(xiàng)式模擬如三次多項(xiàng)式。對(duì)全省玉米單位面積平均產(chǎn)量分別用滑動(dòng)直線平均、線性模擬、三次多項(xiàng)式模擬三種方法求出趨勢(shì)產(chǎn)量,再將所求出的三組趨勢(shì)產(chǎn)量與實(shí)際產(chǎn)量做相關(guān)分析,其中用滑動(dòng)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(dòng)直線平均的方法計(jì)算玉米趨勢(shì)產(chǎn)量,滑動(dòng)步長(zhǎng)取11[9]。圖1為1967-2006年遼寧省玉米實(shí)際產(chǎn)量與趨勢(shì)產(chǎn)量圖,可知在此期間遼寧省玉米單產(chǎn)隨著時(shí)間的增長(zhǎng)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(huì)經(jīng)濟(jì)的發(fā)展等對(duì)農(nóng)作物產(chǎn)量的貢獻(xiàn),具有漸進(jìn)性和穩(wěn)定性。而在產(chǎn)量增加的同時(shí)伴隨著隨機(jī)波動(dòng)(實(shí)線表示),而且從1990年起產(chǎn)量波動(dòng)的頻率、幅度都有較為明顯的增加。

圖1 遼寧省玉米實(shí)際產(chǎn)量與趨勢(shì)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(shí)間長(zhǎng)、覆蓋面積大,對(duì)農(nóng)業(yè)尤其是玉米造成的產(chǎn)量損失最為嚴(yán)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(qiáng)度可以反映出一個(gè)地區(qū)干旱災(zāi)害的情況。我國(guó)研究干旱常用的指標(biāo)有降水量、連續(xù)無雨日數(shù)、降水距平百分?jǐn)?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?jǐn)?shù)表示干旱,作為判斷干旱災(zāi)害發(fā)生的指標(biāo),該方法的優(yōu)點(diǎn)是數(shù)據(jù)獲取容易,計(jì)算過程簡(jiǎn)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?jǐn)?shù)的計(jì)算如下:

3.2.1 地區(qū)干旱類型的劃分

對(duì)遼寧省14個(gè)市的1967-2006年生育期降水距平百分率與產(chǎn)量波動(dòng)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(gè)市分為兩類,相關(guān)系數(shù)大于零的A類包括:朝陽(yáng)、錦州、阜新、葫蘆島、遼陽(yáng)、鐵嶺、營(yíng)口;相關(guān)系數(shù)小于零的B類包括:沈陽(yáng)、大連、鞍山、撫順等。對(duì)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(dòng)存在正相關(guān)關(guān)系,降水量的減少會(huì)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(fù)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(duì)降水的依賴就小。

3.2 干旱對(duì)玉米產(chǎn)量影響定量分析

3.2.2 因旱減產(chǎn)指標(biāo)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(biāo)時(shí)只根據(jù)A類地區(qū)。求出A類地區(qū)降水距平百分?jǐn)?shù)與產(chǎn)量波動(dòng)的回歸方程:

式中:Y為產(chǎn)量波動(dòng);X為降水距平百分率。根據(jù)回歸方程計(jì)算不同降水負(fù)距平情況下各地玉米減產(chǎn)率(表2)。不同降水負(fù)距平發(fā)生的概率是根據(jù)該等級(jí)的降水負(fù)距平發(fā)生的年數(shù)占總年數(shù)的百分比計(jì)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(fù)距平發(fā)生概率及對(duì)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(fù)距平確定干旱的等級(jí)。當(dāng)降水負(fù)距平<20%時(shí)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(biāo)(表3)。該指標(biāo)適用于遼寧西部、北部。

表3 玉米因旱減產(chǎn)指標(biāo)

4 遼寧省玉米因旱減產(chǎn)風(fēng)險(xiǎn)區(qū)劃

4.1 風(fēng)險(xiǎn)影響因素分析

4.1.1 產(chǎn)量波動(dòng)系數(shù)

產(chǎn)量的波動(dòng)情況在一定程度上綜合反映了一個(gè)地區(qū)降水、氣溫、灌溉能力、抗旱能力等對(duì)玉米產(chǎn)量的影響[12]。因此可以用產(chǎn)量波動(dòng)來反映一個(gè)地區(qū)因旱減產(chǎn)風(fēng)險(xiǎn)的大小。產(chǎn)量波動(dòng)可用下式表示:

式中:V為產(chǎn)量波動(dòng)系數(shù);Yi為i年的實(shí)際產(chǎn)量;yi為i年的趨勢(shì)產(chǎn)量;n為總年數(shù)。V越大表示產(chǎn)量波動(dòng)越嚴(yán)重風(fēng)險(xiǎn)越大。各地產(chǎn)量波動(dòng)情況(表4)。遼寧省東部地區(qū)波動(dòng)系數(shù)較小,這與遼寧省降水量分布、社會(huì)經(jīng)濟(jì)情況相符合。

表4 因旱減產(chǎn)各風(fēng)險(xiǎn)因子值

4.1.2 因旱減產(chǎn)強(qiáng)度

不同地區(qū)發(fā)生干旱的強(qiáng)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。可以用一個(gè)地區(qū)的減產(chǎn)強(qiáng)度來表示這一地區(qū)的因旱減產(chǎn)風(fēng)險(xiǎn)的大小,減產(chǎn)強(qiáng)度計(jì)算公式如下:

式中:G為減產(chǎn)強(qiáng)度;i為降水負(fù)距平;Pi為第i級(jí)降水負(fù)距平發(fā)生的概率;Ji為第i級(jí)降水負(fù)距平造成的減產(chǎn)率。由于B類地區(qū)降水負(fù)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(duì)玉米產(chǎn)量減少影響不明顯,所以計(jì)算減產(chǎn)強(qiáng)度時(shí)只計(jì)算A類地區(qū),B類地區(qū)按最低值表示,減產(chǎn)強(qiáng)度越大風(fēng)險(xiǎn)越大。各市的減產(chǎn)強(qiáng)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(huì)經(jīng)濟(jì)狀況不同,地區(qū)的抗旱能力也就不同。抗旱能力弱的地區(qū),發(fā)生同樣的干旱災(zāi)害因旱減產(chǎn)量會(huì)更大即因旱減產(chǎn)風(fēng)險(xiǎn)更大。選取地區(qū)的水庫(kù)數(shù)量、有效灌溉面積、化肥使用量3個(gè)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(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行去量綱處理。水庫(kù)要素用各地的水庫(kù)庫(kù)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(duì)得數(shù)做標(biāo)準(zhǔn)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(qiáng)。各地的抗旱能力系數(shù)在0.15~0.81之間(表4)。

4.2 綜合風(fēng)險(xiǎn)區(qū)劃

將產(chǎn)量波動(dòng)、減產(chǎn)強(qiáng)度、抗旱能力綜合考慮能夠更好地反應(yīng)出因旱減產(chǎn)風(fēng)險(xiǎn)的大小,綜合反映出降水、灌溉、社會(huì)經(jīng)濟(jì)等因素對(duì)產(chǎn)量的影響。用如下公式計(jì)算綜合風(fēng)險(xiǎn)指數(shù)U:

式中:U為綜合風(fēng)險(xiǎn)指數(shù);G為減產(chǎn)強(qiáng)度;V為產(chǎn)量波動(dòng);Q為抗旱能力。各地的綜合風(fēng)險(xiǎn)指數(shù)在0.06~4.28之間(表5)。

表5 綜合風(fēng)險(xiǎn)指數(shù)

綜合風(fēng)險(xiǎn)指數(shù)>1定義為因旱減產(chǎn)風(fēng)險(xiǎn)高值區(qū);1~0.3風(fēng)險(xiǎn)較高區(qū);0.3~0.2為風(fēng)險(xiǎn)中值區(qū);0.2~0.1為風(fēng)險(xiǎn)較低區(qū);<0.1為風(fēng)險(xiǎn)低值區(qū)。根據(jù)綜合風(fēng)險(xiǎn)指數(shù)繪制玉米因旱減產(chǎn)風(fēng)險(xiǎn)區(qū)劃圖(圖2)。

圖2 遼寧省玉米因旱減產(chǎn)綜合風(fēng)險(xiǎn)區(qū)劃

5 結(jié)語(yǔ)

(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(huì)經(jīng)濟(jì)基礎(chǔ)、農(nóng)業(yè)投入等會(huì)削弱干旱造成的農(nóng)業(yè)減產(chǎn)。本文通過對(duì)生育期降水負(fù)距平與玉米減產(chǎn)率的相關(guān)分析定量表示出了干旱對(duì)玉米產(chǎn)量的影響;同時(shí),綜合考慮地區(qū)的灌溉能力、農(nóng)業(yè)投入等因素對(duì)遼寧省玉米因旱減產(chǎn)風(fēng)險(xiǎn)進(jìn)行了區(qū)劃。

(2)分析表明,遼寧省不同地區(qū)的降水負(fù)距平與減產(chǎn)率相關(guān)性差別很大。可分為兩類地區(qū):正相關(guān)的A類地區(qū),降水量的減少會(huì)引起產(chǎn)量的降低,即干旱是產(chǎn)量的一個(gè)主要制約因素,主要分布在遼寧西部、北部;負(fù)相關(guān)的B類地區(qū),降水豐沛一般降水量的減少不會(huì)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(duì)A類地區(qū)進(jìn)行分析得出:當(dāng)降水負(fù)距平分別為<20%、20%~40%、40%~60%時(shí)對(duì)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(biāo)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(dòng)情況、減產(chǎn)強(qiáng)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(fēng)險(xiǎn)指標(biāo),對(duì)遼寧省各地區(qū)進(jìn)行因旱減產(chǎn)風(fēng)險(xiǎn)區(qū)劃。將遼寧省分為五類風(fēng)險(xiǎn)區(qū):因旱減產(chǎn)風(fēng)險(xiǎn)高值區(qū)、較高值區(qū)、中值區(qū)、較低值區(qū)、低值區(qū)。風(fēng)險(xiǎn)大致由西向東逐漸減弱。

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