基于過程降水量的長江中下游地區單季稻洪澇災害指標構建*

張桂香，霍治國，楊建瑩，吳 立，楊宏毅

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基于過程降水量的長江中下游地區單季稻洪澇災害指標構建*

張桂香1,2，霍治國1,3**，楊建瑩1，吳 立4，楊宏毅1

（1．中國氣象科學研究院災害天氣國家重點實驗室，北京 100081；2．廣州市氣候與農業氣象中心，廣州 511430；3．南京信息工程大學氣象災害預報預警與評估協同創新中心，南京 210044；4．福建省氣象服務中心，福州 350001）

基于長江中下游地區1961?2014年297個氣象站的日雨量數據，耦合單季稻生育期和洪澇災情數據，統計單季稻不同生育階段、不同等級的洪澇災害樣本過程降水量序列，基于S-W分布擬合檢驗，采用t-分布區間估計法計算樣本序列95%可信區間的下限值，確定指標閾值，構建各省單季稻分生育階段洪澇災害的等級指標，并采用預留獨立水稻洪澇災害樣本進行指標驗證，分析了區域1961?2010年單季稻洪澇災害的時空分布和風險分布。結果表明：同等洪澇災情等級時，抽穗-成熟期的洪澇災害指標閾值最高，拔節-孕穗期次之，移栽-分蘗期最低；同一生育階段、同等災情等級時，5省份的洪澇災害指標閾值從低到高依次是江蘇、安徽、湖北、湖南、浙江；各省每年均有單季稻洪澇災害發生，發生次數呈波動增減，無明顯的線性趨勢；隨著洪澇災害等級加大，洪澇發生的次數減少；災害的多發區主要位于鄱陽湖和黃山地區、浙江沿海及恩施和張家界一帶；移栽-分蘗期災害風險指數普遍較高，大部分地區風險指數在0.6以上；拔節-成熟期，風險指數高值區明顯縮小，主要位于浙江沿海地區，其余大部分地區處于低值區，風險指數大都低于0.3。

長江中下游地區；單季稻；過程降水量；洪澇災害指標；時空分析；風險分析

洪澇對作物的危害主要有兩種：直接的機械損傷，如折斷莖稈致植株倒伏；水分脅迫破壞作物的生理機能[1]。受亞熱帶季風氣候、地形和地貌等影響，長江中下游地區是暴雨洪澇頻發、受災面積最廣的地區之一。該區水稻種植面積占全國的3/5[2]，其中單季稻主要分布在江北[3]。全球氣候變化背景下，該區的暴雨頻次和強度在過去以及未來都呈現增長的趨勢，潛在洪澇風險增大[4]。洪澇災害是影響該區水稻生長發育及其產量形成的主要農業氣象災害，開展該區水稻洪澇災害的指標研究，探索其時空變化規律具有重要的現實意義。

國外對水稻洪澇指標的研究較少，多是針對洪澇災害脆弱性的研究[5-6]。Okazumi等[7]基于當地洪水特性，利用衛星的數字高程地圖、江河水位數據和水稻產量易損性地圖，對柬埔寨湄公河泛濫平原的水稻種植進行了洪水脆弱性評價；Yamagata等[8]基于1986年8月6日和9月7日的日本關東地區TM圖像和地表反射率，計算水濁度（WTI）和垂直植被指數（PVI），并結合受災和未受災稻田的水稻產量，評價了洪水對水稻造成的損失。國內對水稻洪澇指標的研究多是基于水稻淹澇控制試驗，從淹水歷時和淹水深度兩個方面分析水稻的耐淹能力，從而選擇耐淹水稻品種或者制定排水標準[9]。部分學者分析了生育期內暴雨的雨日、雨量與水稻的減產率（或受災率）等的聯系，構建水稻洪澇災損模擬模型，以評價暴雨洪澇對水稻生產的危害。如李巧媛等[10]選取暴雨日及暴雨日年降水量、大暴雨日及大暴雨日年降水量為致災因子，結合水稻洪澇受災率，建立主成分回歸模型，進而評價水稻受洪澇影響的大小；陳家金等[11]考慮到不同生育期水稻抗暴雨的能力不同，引入效力暴雨量，并結合典型年份的水稻減產率，建立水稻單產災損模型；黃河等[12]采用水稻受淹減產率的數學模型，結合淹沒水稻面積和區域單位面積水稻產值，計算區域損失率，評估區域水稻洪澇損失；徐鵬等[13]借助衛星遙感技術，探討洪澇災害發生后的泥沙含量、垂直植被指數與受災水稻減產的關系，建立水稻災損估算數學模型，便于災后及時評估水稻損失。

不同生育期淹水對水稻產量的影響不同，生殖生長階段淹水更易造成減產[14-15]。在營養生長階段和生殖生長階段對淹水最敏感的生育期分別是分蘗末期和抽穗期[16]。基于淹水深度和天數的水稻耐淹指標，能直觀地體現水稻不同生育期耐淹性的差異，但需要長期的控制試驗，受水稻品種差異的影響較大，又因洪澇發生前的淹水深度和持續天數不易預測，而不適用于短時的災情預測評估中。基于年減產率和降水量的水稻洪澇指標，難以分離出一次洪澇過程造成的產量損失。因此，為實現水稻洪澇災害的短時監測預警和風險評估，構建針對一次洪澇過程的水稻洪澇災害等級指標是關鍵。

鑒于此，以長江中下游地區單季稻的洪澇災害為研究對象，結合洪澇史實和洪澇過程降水量，篩選出分生育階段、分等級的洪澇樣本，基于區間估計方法計算過程降水量的閾值，構建分省單季稻分生育階段洪澇等級指標，定量描述了近50a研究區內單季稻洪澇災害的時空分布和風險分布特征，以期為優化作物布局、減輕災害危害及制定災害保險政策等提供科學依據，從而保證糧食安全和農業生產持續穩定發展。

1 資料與方法

1.1 數據來源與預處理

氣象資料來源于國家氣象信息中心，包括長江中下游地區297個氣象站點（圖1）1961?2014年的逐日降水量資料；單季稻種植分布范圍（圖1）參考國家氣象中心2012年編著的《農業氣象業務服務手冊》（非出版物），主要包括湖北省（鄖西縣除外）、安徽省、江蘇省、上海市、浙江省、湖南北部和西北部、江西北部；單季稻生育期資料來源于研究區內農業氣象觀測站觀測數據（其中江西省單季稻的生育期借鑒湖北省的）；水稻洪澇災情資料來源于長江中下游地區7省市的《中國氣象災害大典》和《中國氣象災害年鑒（2005?2014年）》，以及各地民政部門統計信息。

圖1 長江中下游地區單季稻種植區域及297個氣象站點的分布

根據已有研究，將單季稻的大田生育期劃分為3個階段，即移栽-分蘗期、拔節-孕穗期和抽穗-成熟期。依據水稻洪澇歷史災情中的受災程度，將災情分為重、中、輕澇3個等級，其中重澇的災情描述為：沖毀、絕收、改種；中澇的災情描述為：成災，部分絕收、改種；輕澇的災情描述為：倒伏、受災、受澇。根據水稻洪澇歷史災情中洪澇發生時間和地點，反演到站點洪澇過程，分省、分生育階段、分等級統計每次洪澇過程的累計降水量，構建單季稻生育期洪澇樣本，1961?2014年共得到樣本1224個。隨機抽取其中52個覆蓋單季稻各生育階段的各等級洪澇驗證樣本，用于指標驗證，剩余1172個洪澇樣本用于指標構建。

1.2 研究方法

1.2.1 指標構建

（1）洪澇樣本的分布型檢驗。過程降水量指一次連續降水過程的累計降雨量，大于1d 的過程其間不能出現降水量小于0.1mm的日降水量，如出現則認為該過程中斷。按照分省、分生育階段、分洪澇等級的原則，將1224個洪澇樣本分為45組，分別統計單季稻洪澇過程降水量。用S-W檢驗方法[17]檢驗每組過程降水量序列是否符合正態分布。S-W檢驗是由Shapiro和Wilk提出的單樣本正態分布檢驗方法，將m個過程降水量隨機排列，記為x1，x2，…，xm，則檢驗統計量W為

1.2.2 指標驗證

根據52個單季稻洪澇驗證樣本中記載的洪澇發生時間、地點，依據構建的單季稻洪澇等級指標，計算站點單季稻洪澇災害的等級，對比其與實際災情等級是否一致。

1.2.3 洪澇災害風險分析

（1）災害風險概率計算。根據單季稻分生育階段洪澇災害等級指標，統計297個氣象站1961?2010年歷年單季稻分生育階段各等級洪澇災害的發生次數，選取正態信息擴散法分別計算不同等級洪澇災害的風險概率值。針對樣本信息模糊不完善，通過單值樣本擴散成集值樣本，信息擴散法能優化利用少量數據[19]。其具體計算步驟如下：

設災害指數樣本集合為

即各氣象站歷年的作物澇漬災害發生次數。

災害指數論域為

災害指數論域取為[0，y]點在歷年研究時段內洪澇災害理論上發生次數的最大值，0為理論上的洪澇災害發生次數可能出現的最小值。

按照式（4）將樣本信息擴散給U。

其中

令

其中

而超越uj的概率值為

P(uj)即為超越概率風險估計值。

（2）災害風險指數的構建。主要針對單季稻洪澇災害致災因子的危險性進行分析，綜合各站點單季稻分生育階段洪澇災害的發生概率和強度，構建洪澇災害風險指數。計算式為

2 結果與分析

2.1 基于過程降水量的單季稻洪澇等級指標的構建

2.1.1 洪澇等級指標閾值

表1 研究區單季稻的生育階段劃分（月.日）

Note: Tr-ti represents the transplanting-tillering stage; Jo-bo represents Jointing-booting stage; Ta-ma represents the tasselling-maturity stage. The same as below.

表2 洪澇樣本過程降水量的正態分布顯著性檢驗與95%可信區間（95CI）

將95%可信區間的下限值取整數，作為洪澇災害等級指標的閾值，得到單季稻分生育階段洪澇等級指標，結果見表3。由表可見，同等洪澇災情等級時，抽穗-成熟期的閾值最高，拔節-孕穗期次之，移栽-分蘗期最低。已有研究表明，水稻在一定淹水深度下持續淹水之后才會受災，而從移栽-抽穗開花期水稻是不斷增高的，抽穗期之后水稻的株高變化很小，且抽穗期和乳熟期淹澇之后水稻氣生根的產生可以緩解根系缺氧以適應淹澇環境[20]，所以移栽-分蘗、拔節-孕穗和抽穗-成熟期的洪澇指標閾值遞增是合理的。

表3 基于過程降水量（R）確定研究區各地單季稻各生育階段的洪澇等級指標

由表3還可見，同一生育階段、同等災情等級時，6省份的洪澇指標閾值從低到高依次是江蘇、安徽、湖北和江西、湖南、浙江，這與6省份的地形、地貌密切相關。對比6省份的地形地貌可知，湖北和江西、湖南和浙江4省的海拔相對較高，安徽次之，江蘇最低。江蘇90%的地形是平原和湖泊，絕大部分地區的海拔小于50m；安徽東鄰江蘇，境內平原面積約為45%，地勢稍高于江蘇；湖北省內多山地和丘陵，平原湖區約占20%；湖南省單季稻種植區主要位于西北山地和湘北平原；浙江的地形以山地和丘陵為主，其中盆地、平原、河流和湖泊約占30%。

2.1.2 單季稻洪澇等級指標驗證

采用預留的52個獨立樣本對構建的分省單季稻分生育階段洪澇等級指標（表3）進行驗證。結果發現，52個驗證樣本中符合程度為“符合（含基本符合）”的為43個，占82.7%。其中，基本符合和偏重（輕）的多為20世紀60、70年代的記載，這可能是由于近50a來各地區的行政區劃不斷調整，具體記錄個別站點的洪澇情況時出現偏差造成的，但基本沒有出現跨等級的判斷失誤。所以，基于過程降水量構建的分省單季稻分生育階段洪澇等級指標能很好地反映長江中下游地區單季稻洪澇災害的實際發生情況。

2.2 基于過程降水量判定單季稻洪澇災害的時空變化分析

2.2.1 單季稻洪澇災害的時間變化

根據構建的分省單季稻分生育階段洪澇等級指標（表3），分別統計1961?2010年研究區內297個站點逐年分生育階段大、中、小和總洪澇次數，計算分省逐年累計次數，即一年所有站點洪澇次數之和，結果見圖2。

就單季稻全生育期的洪澇災害而言，各省每年均有洪澇發生，洪澇次數呈波動增減，沒有明顯的線性趨勢。隨著洪澇災害等級加大，洪澇發生的次數減少。湖北和湖南的年代際變化趨勢相似，在20世紀90年代災害發生顯著增加，21世紀初又明顯減少。安徽和浙江在80?90年代災害發生相對較多。江蘇的洪澇災害發生年代際變化不大，僅在70年代相對較少。湖北省的大澇年有1969、1970、1980、1983、1996和1998年；湖南省的大澇年有1973、1980、1995、1996、1998、1999和2002年；安徽省的大澇年有1969、1975、1980、1983、1984、1987、1991、1996、1998和1999年；江蘇省的大澇年有1962、1965、1969、1975、1980、1987、1991、2003、2005、2007和2009年；浙江省的大澇年有1983、1987、1989、1992、1997、1999、2002和2007年。

移栽-分蘗期各省單季稻的各等級洪澇災害發生最頻繁，幾乎每年都有發生。湖北移栽-分蘗期洪澇災害在1983、1991和1999年重澇異常偏多，20世紀70年代和21世紀初顯著減少，在20世紀90年代顯著增加；湖南移栽-分蘗期洪澇災害在80年代發生相對較少，70年代重澇相對較多；安徽移栽-分蘗期洪澇災害在80?90年代災害發生相對較多，在1991年重澇異常偏多；江蘇移栽-分蘗期洪澇災害年代際變化不大，1991和2003年重澇異常偏多；浙江移栽-分蘗期洪澇災害在80?90年代災害發生相對較多，在1989和1997年重澇異常偏多。拔節-孕穗期和抽穗-成熟期，各省單季稻的各等級洪澇災害發生明顯減少，尤其是重澇僅在個別年份才發生，且總洪澇次數的年代際差異也不大。

2.2.2 單季稻洪澇災害的空間分布

根據統計的單站單季稻生育期各等級50a累計洪澇次數，運用ArcGIS中的反距離插值法，生成研究區單季稻生育期洪澇災害發生次數的分布圖（圖3）。由圖中可見，就全生育期而言，災害的高發區主要位于鄱陽湖和黃山地區、浙江沿海及恩施、張家界一帶（圖3a）。圖3b?d顯示，不同生育階段災害的高發區不盡相同，從移栽-分蘗、拔節-孕穗和抽穗-成熟期，洪澇發生次數逐漸減少，高發區面積也逐漸縮小。而在同一生育階段內，單季稻輕澇、中澇、重澇發生的空間分布基本一致，且隨著災害等級的增大，災害高發區逐漸縮小。移栽-分蘗期，災害的高發區主要位于鄱陽湖和黃山地區、恩施和張家界一帶（圖3b）；拔節-孕穗期，災害的高發區主要位于恩施和張家界一帶、浙江沿海地區（圖3c）；抽穗-成熟期，災害的高發區主要位于湖南和浙江沿海地區（圖3d）。

圖2 1961?2010年各省單季稻生育期洪澇次數統計

圖3 1961?2010年單季稻生育期各等級洪澇次數的統計

2.3 基于過程降水量判定單季稻洪澇災害的風險分析

基于分省單季稻分生育階段洪澇等級指標、長江中下游地區297個氣象站點降水數據，利用信息擴散法計算單季稻分生育階段和全生育期各等級洪澇災害歷年發生次數≥1次的概率，作為洪澇災害的發生概率，將概率與洪澇災害對應等級的發生強度加權得到洪澇災害風險指數，繪制長江中下游地區單季稻洪澇災害風險指數圖（圖4）。總體上看，單季稻全生育期洪澇災害風險指數的高值區主要分布在湖北恩施、安徽和江西交界一帶（圖4a）。隨著單季稻生育進程的推進，災害風險指數高值區的面積逐漸縮小，且分布明顯不同。移栽-分蘗期災害風險指數普遍較高，除湖北省的西北局部地區外，大部分地區風險指數在0.6以上（圖4b）；拔節-孕穗期災害風險指數高值區明顯縮小，主要位于浙江沿海、恩施和張家界一帶，大都高于0.5（圖4c）；抽穗-成熟期災害風險指數高值區集中在浙江沿海地區，其余大部分地區為低值區，風險指數低于0.3（圖4d）。

圖4 單季稻生育期洪澇災害風險指數的空間分布

3 結論與討論

（1）構建了基于過程降水量的單季稻分生育階段洪澇災害等級指標，同等災情時，抽穗-成熟期的指標閾值最高；同一生育階段、同等災情時，江蘇、安徽的洪澇指標閾值相對較低。基于單季稻歷史洪澇災害的過程降水量樣本，構建的分省分生育階段單季稻洪澇災害指標，在一定程度上，指標閾值的差異反映了不同地區、不同時段的單季稻洪澇災害的孕災環境、致災因子和承災體綜合影響的不同，能夠更全面地評價單季稻一次洪澇過程災害的災情。方法簡單，且數據可實時獲取，可以用于該區單季稻洪澇災害的實時監測與預警評估，進一步為及時、準確地防災減災提供科學依據。受水稻洪澇歷史災情數據的限制，用于部分生育階段構建指標的災害樣本較少，且指標等級劃分較粗，未來在獲取更精細的水稻洪澇災情數據的基礎上，可以細化災級，進一步完善指標。單季稻不同生育階段受災的表現不同，未來可以結合單季稻淹澇控制試驗，深入探討災害形成機理，運用到水稻災情災級評判中。

（2）該區近50a單季稻洪澇災害的時空變化分析顯示，總體上近50a研究區單季稻洪澇災害在20世紀90年代的發生明顯增多，原因是90年代該區的暴雨量和頻次明顯增多[21]，1991、1995、1996、1998和1999年該區發生的大洪水災害，造成極為嚴重的損失[22]。受不同生育階段單季稻的耐澇性差異和研究區降雨的季節性分布不均等影響，移栽-分蘗期洪澇災害發生最頻繁，幾乎每年都有發生，拔節-成熟期，災害發生明顯減少，尤以重澇極少發生。洪澇除了對水稻造成直接危害如機械損傷、生理機能損壞外，還會誘發和加重病蟲害的發生。明確易受淹區域的情況下，應完善水利設施和合理安排種植耐淹水稻；淹澇后的稻田應及時排水和清除雜物，合理施肥和注意病蟲害防治[23]。災害多發區主要位于鄱陽湖和黃山地區、浙江沿海及恩施張家界一帶，與馬潤佳等[24]指出的該區單季稻洪澇災害發生概率高值區基本一致。

（3）分析該區近50a單季稻洪澇災害風險分布，發現總體上單季稻全生育期洪澇災害風險指數的高值區主要分布在湖北恩施、安徽和江西交界一帶，這些地區是長江中下游地區汛期最大降水量和暴雨量大值中心之一[21]。隨著單季稻生育進程的推進，災害風險指數高值區的面積逐漸縮小，移栽-分蘗期單季稻洪澇災害風險指數普遍較高，拔節-成熟期風險指數明顯減小，原因是受季風的影響，長江中下游地區的汛期暴雨在夏季發生最多、范圍最廣，而春季5月和秋季9?10月的暴雨范圍和頻率明顯減少。拔節-孕穗期災害風險指數高值區主要位于浙江沿海、恩施和張家界一帶，抽穗-成熟期災害風險指數高值區集中在浙江沿海地區。研究區6?8月正值單季稻移栽-孕穗期，暴雨量高值區集中在湖北東部和西南部、江西北部、安徽西南部和江蘇北部，到抽穗-成熟期的9月，暴雨高值區集中在浙江沿海地區，其余地區暴雨較少[21]；而浙江省單季稻拔節-孕穗期和抽穗-成熟期主要處在臺汛期（7月中下旬?9月），降水量以東南沿海最大[25]；湖南省單季稻的拔節-成熟期處于7?8月，此時湘西山丘區暴雨較多，易發生洪澇[26]，與本文中單季稻的洪澇災害風險指數分布規律基本吻合。

[1]霍治國,王石立.農業和生物氣象災害[M].北京:氣象出版社,2009.

Huo Z G,Wang S L.Agricultural and biological meteorological disasters[M].Beijing:China Meteorological Press,2009.(in Chinese)

[2]劉巽浩,陳阜.中國農作制[M].北京:中國農業出版社,2005.

Liu X H,Chen F.Farming system in China[M].Beijing:China Agriculture Press,2005.(in Chinese)

[3]龔紹先.糧食作物與氣象[M].北京:北京農業大學出版社,1988.

Gong S X.Food crops and meteorology[M].Beijing:Beijing Kasetsart University Press,1988.(in Chinese)

[4]卞潔.長江中下游暴雨洪澇災害的風險性評估與預估[D].南京:南京信息工程大學,2011.

Bian J.Risk assessment and forecast of heavy rain flood disaster in the Yangtze River[D].Nanjing:Nanjing University of Information Science and Technology,2011.(in Chinese)

[5]Chau V N,Holland J,Cassells S,et al.Using GIS to map impacts upon agriculture from extreme floods in Vietnam[J]. Applied Geography,2013,41(4):65-74.

[6]Büchele B,Kreibich H,Kron A,et al.Flood-risk mapping: contributions towards an enhanced assessment of extreme events and associated risks[J].Natural Hazards And Earthsystems Sciences,2006,6(4):485-503.

[7]Okazumi T,Tanaka S,Kwak Y,et al.Flood vulnerability assessment in the light of rice cultivation characteristics in Mekong River flood plain in Cambodia[J].Paddy & Water Environment,2013,12(2):1-12.

[8]Yamagata Y,Wiegand C,Akiyama T,et al.Water turbidity and perpendicular vegetation indices for paddy rice flood damage analyses[J].Remote Sensing of Environment,1988,26(3):241- 251.

[9]俞雙恩,郭杰,陳軍,等.探索澇漬連續抑制天數指標作為水稻排水標準的試驗[J].水科學進展,2014,25(2):282-287.

Yu S E,Guo J,Chen J,et al.Experimental study of continuous stress-day index of water logging and excessive soil water as drainage standard of rice paddy fields[J].Advances in Water Science,2014,25(2):282-287.(in Chinese)

[10]李巧媛,丁賢法,許霖,等.降水量對湖南省水稻生產的影響分析[J].湖北農業科學,2013,52(2):265-268,274.

Li Q Y,Ding X F,Xu L,et al.Impact of precipitation on Hunan rice production[J].Hubei Agricultural Science,2013,52(2): 265-268,274.(in Chinese)

[11]陳家金,林晶,李麗純,等.暴雨災害對福建水稻產量影響的災損評估方法研究[A].農業環境科學峰會論文集,2009:14.

Chen J J,Lin J,Li L C,et al.A study on assessing method of rice yield affected by rainstorm disasters in Fujian[A]. Proceedings of the Summit on Agricultural Environmental Science,2009:14.(in Chinese)

[12]黃河,朱大勇,盧睿,等.基于ArcGIS的潁上縣水稻洪澇災害淹沒損失分析[J].合肥工業大學學報(自然科學版), 2013,(12):1477-1480.

Huang H,Zhu D Y,Lu R,et al.Analysis of flood inundation loss of rice in Yingshang County based on ArcGIS[J].Journal of Hefei University of Technology,2013,(12):1477-1480.(in Chinese)

[13]徐鵬,顧曉鶴,邱賀,等.基于多時相腳影像的水稻洪澇災情和產量監測[J].災害學,2014,29(2):188-192.

Xu P,Gu X H,Qiu H,et a1.Monitoring of disaster situation and yield of rice under flood and waterlogging based on Multi-temporal HJ Images[J].Journal of Catastrophology, 2014,29(2):188-192.(in Chinese)

[14]李陽生,李紹清.淹澇脅迫對水稻生育后期的生理特性和產量性狀的影響[J].武漢植物學研究,2000,18(2):117-122.

Li Y S,Li S Q.Effect of submergence on physiological indexes and yield component at reproductive stage in rice[J].Journal of Wuhan Botanical Research,2000,18(2): 117-122.(in Chinese)

[15]周興兵,張林,熊洪,等.淹澇脅迫對雜交中稻生長特性及產量形成的影響[J].中國稻米,2014,20(3):23-29.

Zhou X B,Zhang L,Xiong H,et a1.Effects of submergence stress on growth characteristics and yield formation of mid-season hybrid rice combinations[J].China Rice,2014,20 (3):23-29.(in Chinese)

[16]Kotera A,Nawata E.Role of plant height in the submergence tolerance of rice: a simulation analysis using an empirical model[J].Agricultural Water Management,2007,89(1):49-58.

[17]羅文海,王玖,韓春蕾,等.基于SPSS的正態性檢驗方法的選擇[J].中國醫院統計,2015,22(1):48-51.

Luo W H,Wang J,Han C L,et a1.The selection of normality test method based on SPSS[J].Chinese Journal of Hospital Statistics,2015,22(1):48-51.(in Chinese)

[18]張文彤,閆潔.SPSS統計分析基礎教程[M].北京:高等教育出版社,2004.

Zhang W T,Yan J.Basic course of SPSS statistical analysis[M]. Beijing:Higher Education Press,2004.(in Chinese)

[19]黃崇福,劉新立,周國賢,等.以歷史災情資料為依據的自然災害風險評估方法[J].自然災害學報,1998,7(2):1-9.

Huang C F,Liu X L,Zhou G X,et a1.Agricultural natural disaster risk assessment method according to the historic disaster data[J].Journal of Natural Disasters,1998,7(2):1-9.(in Chinese)

[20]寧金花,霍治國,陸魁東,等.不同生育期淹澇脅迫對雜交稻形態特征和產量的影響[J].中國農業氣象,2013,34(6):678-684.

Ning J H,Huo Z G,Lu K D,et al.Effects of water logging on morphology characteristics and yield of hybrid rice during growth stages[J].Chinese Journal of Agrometeorology,2013, 34(6):678-684.(in Chinese)

[21]卞潔,何金海,李雙林.近50年來長江中下游汛期暴雨變化特征[J].氣候與環境研究,2012,17(1):68-80.

Bian J,He J H,Li S L.Heavy rain variation characteristics in flood season in the middle and lower reaches of Yangtze River in the last 50 years[J].Climatic and Environmental Research,2012,17(1):68-80.(in Chinese)

[22]秦年秀,姜彤.基于GIS 的長江中下游地區洪災風險分區及評價[J].自然災害學報,2005,14(5):1-7.

Qin N X,Jiang T.GIS based risk zoning and assessment of flood disaster in the middle and lower reaches of the Yangtze River Basin[J].Journal of Natural Disasters,2005,14(5):1-7. (in Chinese)

[23]謝彥,張茂文,劉許生,等.洪澇對早、中稻生產的影響調查與研究結果簡報[J].中國農學通報,2011,27(9):281-286.

Xie Y,Zhang M W,Liu X S,et al.Brief report on survey and research results of the effects of flooding on early and middle rice production[J].Chinese Agricultural Science Bulletin, 2011,27(9):281-286.(in Chinese)

[24]馬潤佳,申雙和,陶蘇林.1961-2011年長江中下游地區一季稻洪澇災害時空變化及風險評估[J].科學技術與工程,2017, 17(2):22-30.

Ma R J,Shen S H,Tao S L.Spatial-temporal variation and risk assessment of flood disaster for single cropping rice in Middle and Lower Yangtze River from 1961-2011[J].Science Technology and Engineering,2017,17(2):22-30.(in Chinese)

[25]滕衛平,俞善賢,胡波,等.浙江省汛期降水量的區域特征分析[J].科技通報,2010,26(1):32-38.

Teng W P,Yu S X,Hu B,et a1.The regional characteristics of rainfall in flood seasons in Zhejiang[J].Bulletin of Science and Technology,2010,26(1):32-38.(in Chinese)

[26]劉蘭芳,彭蝶飛,鄒君.湖南省農業洪澇災害易損性分析與評價[J].資源科學,2006,28(6):60-67.

Liu L F,Peng D F,Zou J.Assessment of agricultural vulnerability to flood-waterloggingdisaster in Hunanprovince[J].Resources Science,2006,28(6):60-67.(in Chinese)

Flood Disaster Index Construction of Single Cropping Rice Based on Process Rainfall in Middle and Lower Yangtze River

ZHANG Gui-xiang1,2，HUO Zhi-guo1,3，YANG Jian-ying1，WU Li4，YANG Hong-yi1

（1．State Key Laboratory of Severe Weather, Chinese Academy of Meteorological Sciences，Beijing 100081, China; 2．Climatic & Agrometeorological Center of Guangzhou City, Guangzhou 511430; 3．Colloborative Innovation Center on Forecast and Evaluation of Meteorological Disasters, Nanjing University of Information Science & Technology, Nanjing 210044; 4．Meteorological Service Center of Fujian Province, Fuzhou 350001）

The single cropping rice is mainly distributed in the north of Yangtze River. Affected by climate, topography and landforms, Middle and Lower Yangtze River is one of the areas where floods occur most frequently. Therefore, it is very important to study the spatiotemporal variation law and risk distribution of single cropping rice flood in this area. In this study, daily precipitation data of 297 meteorological stations from 1961 to 2014, rice phenophase and flood disaster data in Middle and Lower Yangtze River were integrated to count process rainfall sequences at different stages of single cropping rice growth and different disaster levels. The lower limit of 95% confidence interval for sample sequences was calculated by t-distribution interval estimation method. Flood disaster index for each province in different single cropping rice growth stage was validated by the reserved independent samples of rice flood disaster. Afterwards, spatiotemporal and risk distribution of flood disaster for single cropping rice were analyzed in the area from 1961 to 2010. The results showed that tasselling-maturity stage’s index threshold was the highest in the same flood grade, followed by the jointing-booting stage’s and transplanting-tillering stage’s. In the same growth stage and same flood grade, index threshold of 5 provinces from low to high was Jiangsu, Anhui, Hubei, Hunan, Zhejiang. Single cropping rice flood occurred annually in each province, and without obvious tendency. With flood disaster level increasing, times of rice flood decreased. The high incidence areas of flood disaster for single cropping rice were mainly located in Poyang Lake, Zhejiang coast, Enshi and Zhangjiajie. Transplanting-tillering stage was faced with highest flood risk, with risk index >0.6. Except the coastal areas of Zhejiang, risk index in most areas decreased significantly with < 0.3 during the period from jointing to maturity.

Middle and Lower Yangtze River; Single cropping rice; Process rainfall; Flood disaster index; Spatiotemporal analysis; Risk analysis

10.3969/j.issn.1000-6362.2018.05.004

張桂香,霍治國,楊建瑩,等.基于過程降水量的長江中下游地區單季稻洪澇災害指標構建[J].中國農業氣象,2018,39(5):325-336

2017?08?13

。E-mail: huozg@cma.gov.cn

中國氣象科學研究院科技發展基金（2018KJ012）；“十二五”國家科技支撐計劃課題（2012BAD20B02）

張桂香(1989-)，女，碩士，主要從事農業氣象災害風險預測與評估研究。E-mail：mubeiguaiguai@163.com