寧夏釀酒葡萄凍害風險評估與區劃

秦文思 韓穎娟 王連喜

摘要：根據寧夏24個站點1961—2006年越冬期氣象數據、1 ∶ 250 000的地理信息數據、社會經濟數據以及寧夏區域土壤資料，采用層次分析法以及加權綜合評價法，從孕災環境敏感性、致災因子危險性、承災體脆弱性以及防災減災能力等4個方面對寧夏釀酒葡萄凍害風險進行分析，以此構建凍害綜合風險評估模型。同時結合地理信息系統（GIS）技術對寧夏釀酒葡萄凍害風險進行區劃。結果表明，寧夏釀酒葡萄凍害風險分布自西南向東北呈高-低-高的趨勢，其中青銅峽市、中寧縣、吳忠市、同心縣等區域屬于釀酒葡萄種植適宜區。本研究結果可為寧夏釀酒葡萄種植區劃提供科學參考依據。

關鍵詞：寧夏;釀酒葡萄;凍害;風險評估;風險區劃

中圖分類號：S425 ? 文獻標志碼： A ?文章編號：1002-1302（2019）07-0129-05

釀酒葡萄種植地的氣候條件和地理環境對酒型、酒質有著巨大的影響，因此種植地對釀酒葡萄酒質量的形成和影響備受葡萄酒行業的重視，國內主要釀酒葡萄種植地相繼開展過產地適應性評價和區劃工作[1-6]。王蕾等以我國2 294個氣象站點1982—2011年30年平均氣象數據和我國全境 90 m 分辨率數字高程模型數據為基礎，建立了無霜期和活動積溫的多元逐步回歸模型，并在此基礎上繪制了高精度的中國釀酒葡萄氣候區劃圖和品種區域化圖，將釀酒葡萄適宜栽培劃分為4區12亞區[7]。霜凍是制約葡萄產業發展的主要災害之一，張磊等對影響寧夏釀酒葡萄種植區霜凍災害的氣象因子進行分析，綜合評價了各地的霜凍氣候風險[8]。根據寧夏的氣候、地形以及灌溉條件等因素，對寧夏釀酒葡萄種植區域進行氣候精細區劃，得到作物農業氣候區劃空間數據集合，并劃分出葡萄種植優質區[9-11]。研究結果對推動我國釀酒葡萄產業的發展起到很大的促進作用。

寧夏賀蘭山東麓是寧夏葡萄種植的適宜區，是我國釀酒葡萄生產的最佳生態區之一，被葡萄專家稱為“中國的波爾多”[12]。但由于凍害問題的存在，寧夏釀酒葡萄產業一直受到制約，尤其是冬季的葡萄根系凍害發生頻繁，幾乎每年都有不同程度的發生。凍害風險作為防災減災的重要部分，也倍受研究者的重視[13]。有研究者在風險理論的基礎上，綜合考慮多因子，從凍害致災因子危險性、孕災環境敏感性、承災體脆弱性等3個方面構建霜凍風險評估指標體系、方法和模型，為研究區域潛在災害風險區劃研究提供了可行性的方法[14]。

目前，相關學者對葡萄品種及酒種區域化方面均已開展了大量工作，并提出了一系列氣候區化指標和研究方法[15]。但在寧夏區域，對于葡萄凍害的區劃卻不夠精細。因此，本研究將在總結前人研究成果的基礎上，選取凍害孕災環境敏感性、致災因子危險性、承災體脆弱性、防災減災能力等4個方面構建霜凍風險評估模式，同時利用地理信息系統（GIS）技術，對寧夏釀酒葡萄凍害風險進行評估與區劃，以期為當地釀酒葡萄產業的防災減災提供科學依據。

1 材料與方法

1.1 資料來源

根據寧夏凍害風險評估指標體系建立標準，本研究選取寧夏24個站點1961—2006年的氣象數據、地理信息數據以及社會經濟數據。氣象數據主要包括越冬期極端最低氣溫、日最低氣溫小于-19 ℃的天數、平均最低氣溫以及平均氣溫。地理信息資料來源于1 ∶ 250 000基礎地理背景資料，包括數字高程模型（DEM）、行政邊界等數據。

1.2 方法與流程

由于寧夏釀酒葡萄凍害風險指標體系中每個指標對最終風險構成的貢獻率不同[16]，因此，本研究采取層次分析法以及加權綜合平均法來確定不同指標和模型的權重。在構建凍害風險模型時，本研究利用ArcGIS軟件空間分析模塊中的內插分析、自然斷點分級、疊加分析等方法，得出致災因子危險性、孕災環境敏感性、承災體脆弱性、防災減災能力的圖層，結合各項指標權重，最終得到釀酒葡萄越冬期凍害風險區劃圖。

2 寧夏釀酒葡萄凍害風險評估結果

越冬期凍害是影響釀酒葡萄生長最主要的氣象災害。凍害的發生與否決定著釀酒葡萄品質的優劣，因此，構建一個合理的風險區劃模型來指導寧夏釀酒葡萄的種植區劃調整、產品結構變化是十分必要的。本研究將從孕災環境敏感性、致災因子危險性、承災體脆弱性、防災減災等4個方面對寧夏釀酒葡萄越冬期凍害進行風險評估與區劃。根據當地的氣候因子和生態因子，將該種植區劃分為北部、中部和南部（圖1）。

2.1 孕災環境敏感性分析

一般而言，孕災環境主要包括大氣環流、天氣系統、水文條件、地形地貌、植被條件、社會經濟條件等。這些背景因素通常被理解為風險載體對破壞或損害的敏感性[17]。

葡萄的根系凍害是普遍發生的災害，寧夏冬季寒冷少雨，當溫度偏低或急劇下降時，土壤含水量越多，葡萄根系受損越嚴重。本研究選取了高程、坡向以及土壤類型作為孕災環境敏感性的指標，其中高程和坡向在一定程度上會影響溫度與日照的分布，土壤類型則直接決定著土壤的持水能力。對3個因子分別賦予5個影響等級（表1），其中高程標準差表示高程對凍害的敏感程度，從低到高逐漸減小;寧夏冬季以西北向為主要風向，因此坡向從西北到東南劃分為5個等級;寧夏土壤類型豐富[18]，本研究采用耿秀華等的研究結果[19]，依據不同土壤的持水力確定不同的分級標準。在此基礎上，利用層次分法來確定3個因子的權重（表2），并確定寧夏釀酒葡萄越冬期凍害的敏感性分級標準（表3），利用GIS的圖層疊加功能得到孕災環境敏感性的空間分布（圖2）。

從圖2可以看出，賀蘭山以及寧夏中南部地區的一些縣（市）處于中高敏感區，其中南部地區的西吉縣、隆德縣、固原市、涇源縣、海源縣南部以及彭陽縣大部分區域分布在高敏感區，賀蘭山東麓一帶葡萄的種植區較多處于低敏感區。

2.2 致災因子危險性分析

根據災害風險理論，致災因子的危險性是由災害發生的強度和頻率一起決定。本研究選取越冬期極端最低氣溫、日最低氣溫小于-19 ℃的天數、平均最低氣溫以及平均氣溫來構建一個釀酒葡萄的綜合凍害指數。經統計分析，本研究所選取的4個指標兩兩之間存在顯著的線性相關關系，因此利用主成分分析法對4個指標進行權重賦值，通過公式Y=∑si=1αixi得到該區域釀酒葡萄的綜合凍害指數：

Y=0.519 1x1-0.466 2x2+0.510 4x3+0.502 9x4。

式中：Y表示逐年凍害指數;x1、x2、x3、x4分別為越冬期極端最低氣溫、日最低氣溫小于-19 ℃的天數、平均最低氣溫、平均氣溫。結合永寧縣歷年葡萄凍害調查資料，發現該指數模擬效果較好。因此，可應用該指數來分析寧夏酗酒葡萄的綜合凍害致災因子分布情況。

利用ArcGIS軟件對4個致災因子的圖層進行疊加運算，并結合表4中致災因子危險性指數等級劃分標準，得到凍害致災因子危險性分布。從圖3可以看出，寧夏凍害致災因子自西南至東北走向上呈高-低-高的趨勢，致災因子高危區主要分布在中衛南部、海原西部以及西吉大部分地區，鹽池東部地區，陶樂鎮、惠農區大部分地區。而北部的賀蘭山沿線一帶、中寧縣大部以及吳忠市、同心縣大部分地區處于中級或低級危險區。

2.3 承災體脆弱性分析

承災體脆弱性是指災害一旦發生時承災體可能遭受的影響程度[20]，同時它還體現了承災體的暴露程度，暴露程度越大則脆弱性越大。由于承災體脆弱性是反應災前區域經濟對災害發生之后的敏感程度，因此選取寧夏釀酒葡萄種植面積作為分析承災體脆弱性的指標。本研究釀酒葡萄種植面積來自《寧夏統計年鑒2010》以及寧夏葡萄產業發展戰略[21]。

利用ArcGIS軟件的反距離加權插值方法將幾個重要的釀酒葡萄種植基地的種植面積進行插值，并根據表5的劃分標準，形成寧夏釀酒葡萄承災體脆弱性分布。

從圖4中可以看出，寧夏釀酒葡萄的脆弱性在空間上由南到北呈現出低-高-低的趨勢。其中青銅峽市和吳忠市屬于脆弱性高敏感區;永寧縣、賀蘭縣、銀川市以及平羅縣處于中級以及次高級區;固原市、西吉縣、海源縣、彭陽縣、涇源縣等處于低敏感區。

2.4 防災減災能力分析

在生產與管理中采取相應的措施，能夠對葡萄凍害的防災減災起到一定的作用，良好的評價指標是進行防災減災能力評價的基礎[22]。本研究選取2015年寧夏的人均GDP作為防災減災能力的指標，人均GDP越大，說明當地經濟發展水平越高，可用于投入應對凍害的潛在資源也更大，其防災減災能力也越強。

將寧夏各市（縣、區）的人均GDP等進行歸一化處理，再利用ArcGIS軟件的反距離加權插值法得到相應的圖層，結合表6所示的分類范圍分別對人均GDP數據進行處理，即可得到寧夏地區人均GDP指數分布圖，最后得到寧夏釀酒葡萄凍害防災減災能力指數。

從圖5可以看出，寧夏南部地區由于經濟發展較為緩慢，大部分縣（市）防災減災能力較低，中部地區經濟發展適中，大部分縣（市）防災減災能力處于中等水平，而北部地區經濟發展較快，防災減災能力也相應較高，但北部地區仍有一部分市（縣）（惠農縣、靈武市、永寧縣和青銅峽市的少部分地區）的防災減災能力較低。

3 寧夏釀酒葡萄越冬期凍害風險區劃

3.1 風險區劃

釀酒葡萄越冬期凍害是致災因子危險性、孕災環境敏感性、承災體脆弱性、防災減災能力等4個因子綜合作用的結果。利用層次分析法及加權綜合平均法對這4個因子分別賦予0.576、0.256、0.117、0.051的權重系數，從而得到寧夏釀酒葡萄越冬期凍害風險評價模型。

風險指數=致災因子危險性×0.576+孕災環境敏感 性×0.256+承災體脆弱性×0.117-防災減災能力×0.051。根據上式，結合表7的風險等級劃分閾值，最終得到寧夏釀酒葡萄越冬期凍害風險區劃。從圖6中可以看出，自西南向東北，釀酒葡萄凍害風險呈高-低-高的趨勢。中衛市、海原縣以及西吉大部分地區、陶樂鎮、平羅縣、惠農區以及鹽池東北部區域處于凍害高級風險區以及次高級風險區，同心縣西部、海原縣東北部、彭陽縣大部分區域、鹽池中北部、賀蘭縣、永寧縣、銀川大部分區域、靈武市北部區域均處于中級風險區，青銅峽市、中寧縣、吳忠市、同心縣大部地區、靈武市中部及南部、鹽池西部區域均處于次低級風險區以及低級風險區。

根據風險評估模型以及各因子在寧夏區域的分布可以看出，釀酒葡萄的凍害區劃受致災因子危險性的影響最為明顯。

3.2 區劃驗證

由于氣象災害發生時往往伴隨著次生災害，因此很難得到某單一災害的災損數據，使得災損數據精度不高。而《中國氣象災害大典：寧夏卷》所統計的災損數據大多是多個致災因子共同作用下的結果，若僅利用災損數據驗證本研究風險區劃結果，可能導致二者之間存在較大的偏差。因此，受寧夏釀酒葡萄凍害數據的限制，無法進行直接的對比驗證。

本研究結合有關學者關于寧夏釀酒葡萄區劃進行相關分析。張曉煜等認為，寧夏南部的彭陽縣、涇源縣、固原市、西吉縣、隆德縣及與賀蘭山一帶相鄰的銀川市、賀蘭縣、平羅縣等地區是釀酒葡萄的非適宜種植區[10]。王華等在寧夏釀酒葡萄氣候區劃中指出，鹽池縣和靈武市屬于不適宜種植區，適宜區與優質區主要存在于吳忠市、青銅峽市、中衛市、永寧縣等[11]。將2位學者的研究結果與本研究的區劃結果進行對比，可認為釀酒葡萄種植區分布情況大致相同，但局部地區仍存在一定差異。而造成差異的原因主要是種植區劃中其劃分標準是以氣候條件和水熱條件，但實際上還應考慮到種植區防災減災能力以及種植面積的變化。綜上所述，本研究得到的凍害風險區劃結果在整體上與前人的研究成果[10-11]較一致，但本研究綜合考慮了孕災環境、防災減災能力等因素，因此與實際情況更符合，適用性和指導性也更強。

4 結論與討論

基于自然災害風險形成原理，本研究結合GIS的空間分析，根據寧夏地區氣候特點、地理特性及地理信息數據，從致災因子危險性、孕災環境敏感性、承災體脆弱性以及防災減災能力等4個方面綜合評估了寧夏葡萄越冬期凍害的風險程度，得到了寧夏釀酒葡萄綜合凍害風險分布情況，結果表明，中衛市、海原縣以及西吉大部分地區、陶樂鎮、平羅縣、惠農區以及鹽池東北部區域處于凍害高級風險區或次高級風險區，而青銅峽市、中寧縣、吳忠市、同心縣等區域屬于釀酒葡萄綜合凍害風險的低級或次低級風險區，單從凍害風險來看，這些區域應該是種植釀酒葡萄的主要推廣區域。

本研究采用ArcGIS中自然斷點法來進行釀酒葡萄的凍害區劃，但實際上由于地形地貌的問題，可能導致凍害分布與實際情況有出入。同時，本研究采取的層次分析法及加權源合平均法對各因子的權重賦值具有一定的主觀性，不同因子對研究結果作用的程度與實際的吻合情況可能不夠理想。因此在今后的研究中，可考慮采用更精確更客觀的方法，使其結果與實際情況更加吻合。

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