安徽省農作物干旱損失動態評估模型及其試用＊

馬曉群,姚 筠,許 瑩

(安徽省氣象科學研究所、安徽省大氣科學與衛星遙感重點實驗室,安徽合肥 230031)

安徽省農作物干旱損失動態評估模型及其試用＊

馬曉群,姚 筠,許 瑩

(安徽省氣象科學研究所、安徽省大氣科學與衛星遙感重點實驗室,安徽合肥 230031)

利用安徽省78個氣象站1971-2005年資料,采用FAO Penman-Monteith模型和一季稻作物系數計算作物需水量,得到針對一季稻的農業干旱指標;在分析了1980年以來一季稻主要發育期變化不大的基礎上,利用多年農業氣象觀測資料,采用詹森乘法作物-水分模型新解法進行一季稻干旱敏感性系數分解,得到一季稻逐旬敏感性系數;建立了基于農業干旱強度、作物敏感性和區域脆弱性的一季稻旱災損失評估模型。試用結果表明,模型的相對誤差大部分為20%～35%,絕對誤差為2.9～4.0,基本滿足業務應用。由于各地水稻品種不同,抗災能力也有差異,因此模型誤差仍偏大,需進一步修正模型,并加強抗災能力對減輕災害損失貢獻的研究。

干旱損失;動態評估;模型;農作物;安徽

0 引言

安徽地處暖溫帶與亞熱帶過渡地區,受季風環流和地形的影響,降雨時空分布極為不均,旱澇災害頻繁發生,是我國旱澇災害發生最為嚴重的省份之一[1-2]。氣候變化使得降水的不確定性增加,降水異常的程度將進一步加重,旱澇災害的頻度和嚴重程度將不斷加劇;隨著人口的持續增長和社會經濟的發展,旱澇所造成的損失將不斷增長,而且影響最大的是農業[3-4],對糧食生產和農業的可持續發展構成嚴重威脅。安徽省目前經濟基礎尚較薄弱,農業防御氣象災害能力有限,難以在短時期內實現全方位的綜合減災,因此進行干旱的實時、定量評估,對政府有計劃有步驟地制定減災規劃和減災決策,實現經濟與減災協調發展具有重要意義。

農業干旱不同于普通的大氣干旱,它受水分供應和水分消耗的共同影響。農作物受旱損失程度不僅與干旱強度有關,還與作物種類品種、發育階段以及作物的生長環境有關[5-6],農作物不同發育階段對干旱的敏感性也存在差異。目前大多數氣象干旱指標的時間尺度為季、月或旬,而對農作物受旱敏感性的研究多針對發育期。考慮到農業氣象業務服務工作一般多為月(旬)尺度,為了提高干旱災害損失評估的時效性,有必要將干旱指標和作物敏感性指標在時間尺度上建立有機的聯系,解決月(旬)內農作物干旱敏感性確定的問題,為開展以月(旬)為時間尺度的干旱動態監測和損失評估奠定基礎。

1 資料和方法

1.1 資料

本文使用了安徽省78個氣象臺站的經緯度、海拔高度、1971-2005年逐日氣象要素資料(平均、最高、最低氣溫,降水量,風速,相對濕度等);五河、滁州和六安1988-2004年一季稻發育期觀測資料來源于安徽省氣候中心。1971-2004年一季稻分縣產量資料來源于安徽省統計年鑒。

1.2 農作物受災減產率

農作物的實際產量取決于當時的社會生產水平和氣象條件的影響,并受一些諸如病蟲害等的隨機因素影響。由于隨機因素具有其偶然性和局地性,在討論中忽略不計,這樣,氣象產量就可表示為趨勢產量和實際產量的差值。

式中:Yw為氣象產量;Yt為趨勢產量;Y為農作物實際產量。式(1)得到的氣象產量是絕對量,在不同的農業生產水平下對氣象條件影響的反映不具可比性,因此引入相對氣象產量的概念

式中:Yrw為相對氣象產量;Yt為趨勢產量;Yw為氣象產量。

其中趨勢產量采用11年滑動平均、直線相關等方法分段模擬。在相對氣象產量序列中,通常將相對氣象產量為-5%～5%的年份作為氣候平年,>5%的為氣候增產年,<-5%的為氣候減產年,因此,定義相對氣象產量Yrw<-5%作為農作物受災減產指標,Yrw<-5%的數值為災損率,在此基礎上,進行冬小麥和一季稻典型干旱年的選取。

1.3 農業干旱指標

農業干旱是由外界環境因素造成作物體內水分虧缺、影響作物正常生長發育、進而導致減產或失收的現象。農業干旱嚴重程度一般以農作物需水量和實際虧缺量的多少以及對產量的影響程度來衡量。由于農業干旱的發生發展有一個漸變的過程,因此農業干旱強度等級指標除了要反映水分供給和水分消耗的平衡關系外,還需具備逐步累積、前效影響的特征。為此構建了累積濕潤指數作為農業干旱指標。

式中:Mi為計算時段內的相對濕潤度指數;P為相應時段的降水量;ETm為相應時段的作物潛在蒸散量。

式中:ET0為相應時段的參考作物蒸散量;Kc為相應時段的作物系數,與作物本身的生物學特性(種類、生長發育階段)、產量水平、土壤條件等因素有關。Kc訂正后得到的ETm是某作物某階段的農田需水量,相應的相對濕潤度指數具有農業意義。

本文用FAO 1998年推薦的FAO Penman-Monteith方法(簡稱FAO P-M模型)計算參考作物蒸散量(ET0)[7],用評估作物的Kc值計算ETm,得到Mi。

用逐旬相對濕潤度指數構造反映旱澇漸變的累積濕潤指數經驗公式[8]。即

式中:Mα為累積濕潤指數;α為權重系數;M0為本旬濕潤度指數;Mi為前i旬的的濕潤度指數; n為向前滾動的旬數,因季節而異,冬季為5旬,春秋季為4旬,夏季為3旬。

1.4 農作物干旱敏感性系數求解

農作物受旱損失程度不僅與干旱強度有關,還與作物品種、發育階段以及作物的生長環境有關。不同的作物需水量不同,即使同一種作物,在不同地區、不同生長階段的需水量也不相同。由于農業氣象業務服務多以月、旬為時間尺度,而農作物對干旱的敏感性與發育期有關,因此需要將農業干旱指標和作物敏感性系數在時間尺度上建立有機的聯系,為開展以旬為時間尺度的干旱實時監測和損失評估奠定基礎。

選擇作物品種在一定時期內保持不變的農作物發育期觀測站點的資料,進行農作物發育進程時空變化分析,明確了安徽省冬小麥、一季稻等主要農作物發育期1980年代至今變化幅度不大,為多年農作物發育期的歷史觀測資料進行基于月(旬)的農作物干旱敏感性系數的分解提供了可能。

利用多年農作物發育期和土壤水分觀測資料,采用詹森乘法作物-水分模型進行農作物干旱敏感性系數水分敏感指數的新解法[9],將農作物生育期內每一天作為一個生育階段求算干旱敏感性系數。通過實際產量和潛在產量之比,N個生育階段實際蒸散和可能蒸散之比得到N個生育階段干

①中國氣象局《干旱監測和影響評價業務規定》(氣發〔2005〕135號(附件))旱敏感性系數。

式中:ksi為各階段土壤水分系數,與土壤水分狀況有關;

n為作物各階段的缺水敏感系數;Ya為作物的實際產量(kg/hm2),Ym取所有樣本年的期望產量(kg/hm2)。

于是,λi(i=1,2,…,N)可求。將水分敏感指數累積值z與時間t建立函數關系,并構造了不同的z(t)形式,從而可以推求每天的水分敏感指數及任意階段劃分的水分敏感指數。

1.5 農作物干旱損失評估模型

按照安徽省的氣候分區對農作物干旱損失進行分區評估。以區域內代表站資料為基礎,進行農作物災損率與干旱強度、作物對干旱的敏感性和區域干旱的相對脆弱性[10]等因素的關系分析,得到各代表站災損率的估算值,再將各代表站災損率的估算值進行加權綜合,作為區域災損率,進一步得到區域災損產量。該方法的優點是利用站點資料,擴大了區域災害損失的樣本容量,提高了評估的準確性,同時也方便業務應用。

農作物產量單站損失評估模型為

式中:Ygwi為某站(i)估算災損率;αi,k為某站(i)某時段(k)作物敏感系數;Zi,k為某站(i)某時段(k)的災害強度;Vi為某站(i)干旱相對脆弱度;i為時段數。

區域損失評估模型為

式中:Yzrw為區域損失率;Si為各代表站播種面積; Sz為全部代表站播種面積合計值;Yrwi為各代表站產量損失率;n為代表站數。

轉換為區域產量損失量(Ygw)

式中:Ygw為區域產量損失量;Yt為區域趨勢產量; Yzrw為估算的區域災害損失率。

2 農業干旱損失評估模型應用和檢驗

2.1 一季稻干旱損失評估模型

安徽省一季稻大多分布在沿淮和淮河以南地區,以沿淮、江淮和沿江江南為主要產區。本文以各區域臺站資料為基礎,選擇一季稻發育期內的典型干旱年,計算各臺站逐年災損率和農業干旱強度指標、累積濕潤指數。并分別求算一季稻的干旱敏感性系數(表1,其中所需參數Kc見表2)和相對脆弱度(表3)。

表1 安徽省江淮地區一季稻逐旬干旱敏感性系數

表2 一季稻的作物系數(Kc)

表3 一季稻各站點干旱相對脆弱性系數

通過災害強度、敏感系數和相對脆弱度之間不同的組合關系與災損率進行分析,確定評估模型自變量的組合形式,將災損率與自變量的不同組合形式進行統計分析,建立一季稻分區干旱損失評估模型。

(1)江淮區

自變量形式為

式中:Zi,k為干旱強度;α為干旱敏感性系數; V為旱災區域脆弱性;i為旬,n為旱災旬數;k為臺站。

評估模型為

模型的樣本容量n=18,相關系數R= 0.801 2,通過0.01水平顯著性檢驗。此模型回代結果與實況之間的絕對誤差平均值為4.06,相對誤差平均值為35.36%。

(2)沿江區

自變量形式為

式中各項含義同式(11)。

用Logistic曲線進行擬和,評估模型為

模型的樣本容量n=18,相關系數R=0.890 5,通過0.01水平顯著性檢驗。此模型回代結果與實況之間的絕對誤差平均值為2.88,相對誤差平均值為29.02%。

(3)沿淮區

自變量形式同式(13)。評估模型為

式(15)的樣本容量n=25,相關系數R= 0.568 7,通過0.01的顯著性水平檢驗。此模型回代結果與實況之間的絕對誤差平均為7.2,相對誤差平均為54.73%。由于一季稻的干旱敏感性系數是依據合肥站一季中稻的資料做出,因此對一季稻種植區江淮和沿江的適用性較好,而沿淮種植的是一季單晚,發育期較一季中稻偏遲20 d左右,因此合肥一季中稻的干旱敏感性用沿淮,盡管后移兩旬,回代誤差仍然偏大。

2.2 模型驗證及區域干旱損失評估

由于近年來水稻發育期間旱災較少,因此用2001年的旱災情況做模型的干旱損失評估驗證。由圖1可以看到2001年旱災損失評估結果和實際災損程度輕重趨勢基本一致,部分臺站評估結果值小于實際值,可能原因是水稻發育期間除了旱災以外還有其它災害。

圖1 2001年安徽省一季稻農業干旱評估結果(上)和實際災損(下)

應用單點資料采用區域評估模型(9～10式)得到的結果見表4。

表4 安徽省各區域一季稻干旱損失評估

從表4可見,沿淮區和江淮區均為實際減產,評估也減產,但是有一定的誤差。誤差來源有兩部分,一部分是因為只有建模各代表站的區域脆弱性系數,所以只能用區域內各代表站的損失率獲得全區域的損失率而產生的誤差;另一部分是模型本身存在的誤差。此外,隨著農業技術的進步,以及國家惠農政策的施行,農民種糧的積極性提高,田間管理措施得力,也減輕了干旱損失。沿江區由于本身水分條件好于沿淮和江淮區,而且溝塘湖庫等分布較密集,抗旱能力較強,因此實際并未減產,反而有所增產。

3 結論和討論

(1)以一季稻為例介紹了農作物干旱損失動態評估方法和試應用情況。利用可反映農業旱澇逐步累積、前效影響特征的累積濕潤指數作為農業干旱指標。計算一季稻的作物需水量,得到針對一季稻的農業干旱指標。

(2)確定了農作物逐旬干旱敏感性系數。在分析了1980年代以來一季稻主要發育期變化不大的基礎上,利用多年農作物發育期和土壤濕度觀測資料,采用詹森乘法作物-水分模型新解法進行農作物干旱敏感性系數分解,得到一季稻逐旬敏感性系數。

(3)建立了基于農業干旱強度、作物敏感性和區域脆弱性的農作物旱災損失評估模型。其中自變量為農業干旱強度、作物干旱敏感性和區域脆弱性的不同形式組合值,模型在空間上可用于分縣評估和區域評估,時間上可用于實時評估和災后評估。一季稻干旱損失評估模型的相對誤差大部分為20%～35%,絕對誤差為2.9～4.0,沿淮區由于沒有本地的干旱敏感性系數誤差偏大。模型精度基本滿足業務應用,還需在應用過程中擴大樣本容量不斷完善,提高精度。

(4)農業干旱損失評估模型尚需在業務應用過程中不斷完善。由于一方面我省糧食主產區近年來夏季以多雨氣候為主,大范圍的較嚴重的干旱發生較少,一季稻干旱損失評估模型尚未正式應用;另一方面,隨著農業生產條件改善和技術水平提高,應對旱災的能力不斷提高,一般情況下,輕至中等旱災已不會造成明顯減產。因此應重視各地區抗災能力對產量損失評估的影響,加強抗災能力對減輕旱災損失貢獻的研究。

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A Model for Dynam ic Assess ment of Crop Y ield Losses from Drought and Its Tryout in Anhui Province

Ma Xiaoqun,Yao Yun and Xu Ying
(AnhuiM eteorological Institute,Key Laboratory of A tm ospheric Science and Satellite Rem ote Sensing of Anhui Province,Hefei230031,China)

Based on the meteorological data of 78 weather stations ofAnhui Province in the period from 1971 to 2005,crop water requirements are calculated by use of coefficient of single cropping rice and FAO Penman-MonteithModel and agricultural drought index of single cropping rice are obtained.Analysison the data since 1980 shows that there is little change of main developmental phases of single cropping rice.By use of many years of agro-meteorological observation data and novel solution of Jensen crop-water equation,drought sensitivity coefficients of single cropping rice of each ten day was calculated.The model for assessing drought-related yield loss of single cropping rice is established based on the intensity of agricultural drought,crop sensitivity and regional vulnerability.The tryout results show that the most of relative errors of the model are 20%～35%and its absolute errors are 2.9～4.0,which can basically satisfy the application.Because there are differences in rice varieties and resistant ability to disasters in the different regions,the errors of the models are still large and the model needs to be further modified.It is thought that research on the contribution of disaster resistant ability to disaster reduction should be strengthened.

drought loss,dynamic assess ment;model;crops;Anhui province

S423

A

1000-811X(2010)01-0013-05

2009-08-07

中國氣象局重點支持省所項目“安徽主要農作物旱災損失評估業務化技術研究”資助(CMATG2006S02)

馬曉群(1954-),女,安徽蕪湖市人,正研級高工,主要從事農業氣象災害和氣候變化對農業的影響研究. E-mail:maxiaoqun@tom.com