彭陽縣玉米干旱風險評估與區劃*

李 陽，馬力文※，趙金龍，朱永寧，楊 洋，馬國飛

(1.中國氣象局旱區特色農業氣象災害監測預警與風險管理重點實驗室，寧夏銀川 750002；2.寧夏氣象防災減災重點實驗室，銀川 750002)

0 引言

玉米是我國乃至世界上種植最廣泛的谷類農作物，除了用于食用和飼料之外，也廣泛用于工業原料和醫藥原料。目前，玉米逐步發展成為我國重要的食用作物、經濟作物以及能源作物。我國糧食供求形勢以及畜牧業發展形勢一定程度上取決于玉米產量的高低[1]。西北地區廣泛種植玉米，但干旱災害作為西北地區最主要的氣象災害，發生范圍廣、頻率高、程度重，對西北地區經濟危害巨大，尤其對農業危害最為明顯。彭陽縣地處寧夏回族自治區東南部，盛產玉米、小麥、胡麻、蕎麥、豆類等農作物，素有“糧倉油盆”之稱，但由于降水不充分，時空分布不均，年際變化較大，灌溉條件較差，很大程度上仍然“靠天吃飯”。因此，該地區農業季節性干旱頻繁發生，范圍大且持久，常造成作物減產甚至絕收，成為制約彭陽縣農業發展的主要氣象災害。

近年來，隨著自然災害風險理論和方法的不斷發展，對農業干旱風險的研究也有了很大的進步。國內學者們通過系統分析干旱災害的起因、發展以及防災減災能力等影響，科學地評估農業干旱風險，為干旱防災減災提供科學依據。田宏偉等[2]在農業災害風險評估理論基礎上，通過建立夏玉米水分虧缺為危險性指標、玉米種植面積為暴露度指標、平均減產率為脆弱性指標、社會經濟條件為抗災能力指標，對河南省夏玉米干旱綜合風險進行精細化區劃，為干旱災害防御提供參考依據。楊平等[3]利用黃淮海地區氣象數據、地形數據及土地利用類型等，基于災害風險評估原理，運用信息擴散法、加權綜合評價法和層次分析法，結合 GIS技術對黃淮海地區夏玉米干旱災害進行風險性評估與區劃。其他學者在四川省[4]、貴州省[5-6]、東北地區[7-9]、內蒙古[10]等也做了相似的研究。對于旱災發生頻繁的西北地區，有關玉米干旱風險區劃的研究也有很多。王有恒等[11]通過上述方法對我國北方地區春玉米干旱災害進行評估區劃，結果表明：春玉米干旱高風險區主要集中在內蒙古中部、寧夏和甘肅等地。肖瑋鈺[1]在西北地區春玉米種植適宜性分析的基礎上，對干旱風險評估模型的4個要素進行系統分析，最終建立春玉米干旱綜合風險評價指數模型，實現寧夏地區春玉米干旱風險區劃，結果表明：寧夏春玉米干旱風險總體上由北向南逐步加重，發生干旱風險較低的區域主要集中在寧夏的引黃灌溉區，這些區域雖然降水量較少，但由于優越的灌溉條件對降低干旱風險起到了很大的作用；次低風險及中風險區位于寧夏中部干旱地帶；寧夏南部山區是干旱發生的重災區，除隆德發生風險較低以外，固原、涇源均為重風險區，西吉為特重風險區。也有學者對地處西北地區的陜西省[12-13]和甘肅省[14]玉米干旱風險做了相似的研究，但已有研究并未涉及到寧夏回族自治區彭陽縣玉米干旱風險評估與區劃，且主要針對大范圍區域的干旱災害風險區劃，涉及縣域的不多，特別是該研究考慮了社會資料，使得區劃更加科學。

文章采用目前比較成熟的四因子理論，認為彭陽縣玉米干旱風險主要由致災因子危險性、孕災環境脆弱性、承災體暴露度、防災減災能力組成。在一個特定地理區域內，孕災環境一般具有相對穩定性；致災因子是自然變異的具體體現，對災情的形成有著重要作用，是區劃的核心。用彭陽縣土壤類型表征該地區的孕災環境脆弱性，玉米耕地面積占鄉鎮總面積的百分比表征承災體暴露度、灌溉占比表征防災減災能力，致災因子危險性由玉米發育關鍵期的降水量決定。基于災害風險評估原理，運用相關分析法、層次分析法，結合GIS技術對彭陽縣玉米干旱災害進行風險區劃，為科學認識農業干旱、管理以及制定合理有效的防災減災方案提供科學參考。

1 研究區與數據

1.1 研究區域

研究區為彭陽縣，位于寧夏回族自治區東南部邊緣，六盤山東麓，面積2 528.65km2，介于106°32′E～106°58′E，35°41′N～36°17′N之間，海拔1 248～2 418m；年平均氣溫7.4～8.5℃，無霜期140～170d，降雨分布不均，主要集中在6—9月，約為350～550mm，屬典型的溫帶半干旱大陸性季風氣候；該地區土壤以黃綿土和黑壚土為主，暗灰褐土、典型新積土少量存在，地貌包括北部黃土丘陵區、中部河谷殘塬區和西南部土石質山區3個自然類型區。

1.2 資料來源

該文所用的數據包括地理信息資料、氣象資料、社會經濟統計資料。

地理信息資料采用1 ∶50 000寧夏全境地理信息數據，包括經緯度、DEM高程等基礎數據，通過GIS中的掩膜法將彭陽縣行政邊界、經度、緯度、高程等地理信息資料從全區地理信息資料中提取出來，作為區劃的基礎資料。

氣象資料包括彭陽縣及周邊區(縣)103個區域自動站2008—2017年逐日降水資料，經質量控制，最終使用91個區域自動站降水數據，并將日數據統計為月數據。

社會經濟統計資料包括各鄉鎮經緯度信息、海拔高度、土壤類型、耕地面積、總面積、耕地灌溉面積、玉米產量資料等。其中，玉米產量資料來自自治區統計年鑒，包括2008—2017年彭陽全縣玉米單產資料，將實際單產進行分離，擬合得到趨勢產量，進一步得到氣象產量。為了便于不同量綱的數據進行疊加運算，氣象數據和除玉米產量資料之外的社會數據均采用標準化方法消除量綱。

2 研究方法

2.1 農業氣象災害風險區劃方法簡述

農業氣象災害風險(A層)是孕災環境脆弱性、致災因子危險性、承災體暴露度和防災減災能力4個因子(B層)綜合作用的結果[15]，考慮到各風險評價指標(C層)對風險的構成所起作用可能不同，因此對B、C層因子分別賦予權重。即：組織多名專家就C層因子對其相應B層因子的重要性、B層因子相對A層因子的重要性進行打分，采用層次分析法計算C層與B層每個因子的權重，并整理得出A、B、C層各因子的指數表達式(圖1)。

圖1 農業氣象災害風險區劃

圖2 彭陽縣玉米單產趨勢產量分離

2.2 氣象產量趨勢分離

玉米產量取決于作物品種特性、農業科技水平、管理水平和土壤、氣象條件。產量的時間序列可分為平穩變化項Yw和顯著波動項Yt以及隨機項ε[16]。即：

Y=Yw+Yt+ε

(1)

式(1)中，Y表示實際產量，Yw表示趨勢產量，Yt表示氣象產量，ε表示隨機產量(該文忽略不計)。

引起年際間玉米單產波動的主要原因是年際間氣象條件的差異，研究氣象因子對玉米產量所造成的影響，須剔除受品種特性、農科和管理水平等因子所決定的趨勢產量。將歷史單產看作時間的函數，可以發現彭陽縣玉米單產隨時間的變化呈對數遞增(圖2)。

趨勢產量分離公式為：

Yw=1 649.5ln(x)+195.37

(2)

式(2)中，Yw為趨勢產量。x為年序，從1984年有氣象資料開始，即1984年x=1，1985年x=2，以此類推。通過信度0.001的檢驗。

2.3 風險區劃指標的選取

按照孕災環境脆弱性、致災因子危險性、承災體暴露度和防災減災能力4個因子進行資料的選取。

2.3.1 孕災環境脆弱性指標的選取

選取彭陽縣土壤類型表征該地區的孕災環境脆弱性。不同土壤類型保持水分的能力有所差異，土壤保水能力越弱，水分流失越快，易形成水分虧缺，土壤保水能力越強，水分流失越慢，對水分虧缺越不敏感。按照土壤滲水率高低將不同類型的土壤排序并由大到小賦值，如果某地存在2種及2種以上的土壤類型，則按照各種土壤所占的比例分配，將各地土壤類型數字化。

2.3.2 致災因子危險性指標的選取

將氣象產量與不同月份降水量做相關分析，發現5月降水量和7月降水量對彭陽玉米氣象產量影響較大。

5月彭陽玉米處于苗期，期間的降水量與平均氣象產量呈極顯著線性相關，R=0.370 9(P>R0.05=0.312，n=38)。苗期降水量決定了玉米營養生長階段的質量，若遇水分脅迫，玉米幼苗生長速度緩慢，生長量嚴重降低，主要是由于水分脅迫影響玉米幼苗的各項生理指標，尤其是影響有機物的積累[17]。因此，5月降水量是彭陽縣玉米干旱風險的主要致災因子之一。

7月彭陽玉米處于拔節至抽雄期，期間的降水量與平均氣象產量也呈極顯著線性相關，R=0.375 0(P>R0.05=0.312，n=38)。拔節至抽雄期是玉米從營養生長向生殖生長過渡的重要時段，也是玉米產量形成的關鍵時期。周斌等[18]通過研究發現寧夏中部干旱帶玉米拔節至抽穗期間，水分滿足率低，玉米植株偏矮，造成玉米減產或絕產。因此，7月降水量是彭陽縣玉米干旱風險的又一主要致災因子。

2.3.3 承災體暴露度指標的選取

目前，玉米適宜種植區劃研究多集中于較大尺度，較少涉及針對縣域尺度的玉米適宜性研究。何奇瑾等[19]通過無霜期、≥10℃積溫、年降水以及最熱月、最冷月平均氣溫等10個潛在氣候因子，利用最大熵模型分析我國玉米種植的氣候適宜性。賈超杰[20]利用≥10℃積溫、4月、7月份平均氣溫、年降水量等氣候數據和各地高程等地形數據以及土壤質地、土壤pH和田間持水量等土壤數據，通過多指標綜合評價法，得到了我國玉米種植的氣候適宜區。上述兩項研究均把彭陽縣劃分為玉米氣候適宜區，彭陽縣多年氣候資料也表明適宜種植玉米，但存在一定干旱風險。根據統計資料，玉米為彭陽縣傳統作物，所轄鄉鎮也均有玉米種植，可以發現彭陽縣玉米適宜種植區與玉米種植現狀基本吻合。可選取彭陽縣各鄉鎮玉米耕地面積占鄉鎮總面積的百分比表征彭陽縣玉米風險區劃的承災體暴露度指標。玉米耕地面積占比越大，干旱承災體暴露度越高，玉米發生干旱的風險也越大；反之，耕地面積所占總面積比例越小，玉米干旱受災風險也越小。

2.3.4 抗災能力指標的選取

一個地區的抗災能力是指對災害進行防御，避免作物受災的能力，灌溉條件對降低干旱風險起到了很大的作用。因此選定灌溉面積占耕地面積的百分比為抗災能力指標。灌溉田比例越高，防災減災能力越強，玉米干旱發生風險低；灌溉田比例越低，防災減災能力越弱，干旱發生風險高。

2.4 資料的無量綱化

由于各指標間的量綱和數量綱都不同，為了消除差異，需要對各指標做標準化處理。該文采用比較普遍認可的歸一化方法進行資料的無量綱化。按照式(3)、(4)式進行：

(3)

(4)

2.5 無資料地區資料推算

2.5.1 氣象資料的推算

利用GIS(地理信息系統)采用小網格分析方法建立氣候要素與站點經度、維度和海拔等地理信息的數學模型，將寧夏彭陽氣候資源數據推算到空間分辨率為250m×250m的面上數據。

氣候資源推算模型：

Y=f(λ，φ，h)+ε

(5)

式(5)中，Y為區劃氣候因子，該文指降水因子；λ、φ、h分別代表經度、緯度、海拔高度等地理因子，ε為殘差，消除小地形影響，因彭陽縣地理范圍小，該文可忽略不計。λ表示經度，φ表示緯度，h表示海拔由各個氣象站的經度、緯度和海拔作為基本圖層，運用GIS柵格圖層計算功能，得到氣候指標因子分布圖層。借助回歸方程，采用GIS中的地圖代數功能進行指標數據空間推算，形成5月降水和7月降水的專題圖層。

2.5.2 土壤、社會資料的推算

因土壤類型、玉米耕地面積占比、保灌率等3個因素是社會因子，與所在地點的精度、緯度和海拔關系不明顯，故采用GIS軟件自帶的克里金推算法，將社會因子推算到250m×250m的面上，形成土壤類型、玉米耕地面積占鄉鎮總面積的比例、灌溉面積占耕地面積的比例3個圖層，由于僅有12個鄉鎮資料，推算結果精度不夠理想。

2.6 權重系數的確定

按照孕災環境脆弱性、致災因子危險性、承災體暴露度和抗災能力4個方面，進行專家打分，將一層次元素兩兩比較的重要性進行定量描述，計算判斷矩陣的特征值和指標權重。決定玉米干旱風險的層次結構和經專家打分后的權重系數示見圖3所示。

圖3 玉米干旱災害風險評估層次及權重

經過專家打分法后得到彭陽縣玉米干旱災害風險評估模型(式6)其層次結構圖3。各因子按照權重大小依次為：7月降水量、5月降水量、灌溉率、玉米耕地面積占比、土壤保水性。可以看出，決定彭陽玉米干旱的主要因子是氣象因子，降水少的年份干旱風險大、灌溉面積占耕地面積比例越小風險越大、玉米耕地面積占總面積比例越大風險越大，土壤保水能力越差風險越大。

A=0.070×C1+0.432 6×C2+0.228 4×C3+0.071×C4+0.138×C5

(6)

2.7 Arc-GIS空間分析

利用GIS中地圖柵格計算器將已經推算好的C1～C5圖層，按照風險指數A層表達式(6)進行柵格運算，按照其對災害風險的作用權重的不同進行疊加；疊加后的綜合層(A)的取值范圍0.42～0.54間，無量綱。采用GIS中分類功能，將風險區劃圖分為4類。其中，≥0.52為高風險區、0.51～0.52之間為較高風險區、0.50～0.51之間為中風險區、0.48～0.50為較低風險區、≤0.48為低風險區，最終生成農業氣象災害風險區劃圖。

3 結果與分析

3.1 玉米干旱危險性分析

根據前期研究，彭陽玉米干旱的致災因子為5月降水量和7月降水量。采用無資料地區網格推算方法，得到彭陽5月降水和7月降水的單因子分布圖(圖4)。可看出，彭陽多年平均5月降水量從北向南遞增，羅洼鄉、小岔鄉、馮莊鄉降水量較少，部分區域月降水量小于40mm；新集鄉、古城鎮、紅河鎮降水量相對較多，基本都在50mm以上；其余鄉鎮降水量介于40～50mm之間。多年平均7月降水量從西北向東南遞增，最大值在彭陽縣西南角竇家山莊附近以及孟塬鄉、城陽鄉少部分地區。總的來看，彭陽北部及西部降水偏少，致災因子危險性更大，更容易發生干旱，南部和東部降水相對較多，發生干旱的危險性較低。

圖4 彭陽縣多年平均降水量分布圖(左：5月；右：7月)

3.2 玉米干旱脆弱性、暴露度及抗旱能力分析

將彭陽縣土壤類型、總面積、玉米耕地面積和灌溉面積列于表1。

表1 彭陽縣各鄉鎮土地類型及玉米種植情況

圖5 彭陽縣玉米干旱綜合風險區劃分布

通過計算，各鄉鎮土壤的保水性能順序為白陽鎮、城陽鄉>古城鎮>羅洼鄉、交岔鄉、小岔鄉>新集鄉、紅河鎮、馮莊鄉>孟塬鄉、王洼鎮>草廟鄉。可以發現，草廟鄉土壤保水能力最差，生態最為脆弱，容易發生玉米干旱，白陽鎮、城陽鄉土壤保水能力最好，生態較為穩定，不容易發生玉米干旱，其他各鄉鎮介于中間。

統計彭陽縣各鄉鎮玉米耕地面積所占總面積的比例發現，新集鄉、白陽鎮、草廟鄉所占比例超過40%，其中，新集鄉耕地面積所占比例最大，為41.88%；紅河鎮、城陽鄉、孟塬鄉所占比例介于30%～40%，除小岔鄉耕地面積所占比例最小，為17.96%外，其余鄉鎮介于20%～30%。可以發現，新集鄉、白陽鎮、草廟鄉玉米干旱暴露度高，發生干旱風險最高，小岔鄉玉米干旱暴露度低，發生干旱風險最低。

統計彭陽縣各鄉鎮灌溉面積所占耕地面積的比例，可發現各鄉鎮比例也有較大差異，其中，白陽鎮灌溉田比例最高，為26.16%；新集鄉、孟塬鄉、紅河鎮、古城鎮所占比例介于10%～20%，分別為19.71%，17.92%，16.10%，11.53%；城陽鄉、馮莊鄉、草廟鄉所占比例分別為7.10%，2.99%，2.72%；王洼鎮、羅洼鄉、交岔鄉、小岔鄉沒有灌溉田，全部為旱作農田。可以看出，白陽鎮玉米防災減災能力最強，發生干旱風險最低，而彭陽北部為黃土丘陵區，1鎮3鄉都沒有灌溉農田，則該區域玉米防災減災能力最弱，最容易發生干旱風險。

3.3 玉米干旱綜合風險評價與區劃

根據上述分析對彭陽縣玉米干旱風險等級進行劃分，分別為低風險區、較低風險區、中風險區、較高風險區和高風險區(圖5)。總得來看，彭陽縣西北部玉米干旱綜合風險較高，西南部和東南部風險較低，其余地區以中等風險為主。具體來看，羅洼鄉、交岔鄉、王洼鎮、白陽鎮大部區域為高風險和較高風險區；孟塬鄉、城陽鄉、紅河鎮大部區域為中風險和較低風險區；草廟鄉大部區域為中風險區，少部區域為較低風險區；新集鄉大部區域為較低風險和低風險區；馮莊鄉、古城鎮、小岔鄉風險區劃比較復雜，包含多種風險等級。

4 結論與討論

從致災因子危險性來看，彭陽縣北部及西部降水偏少，致災因子危險性更大，更容易發生干旱，南部和東部降水相對較多，發生干旱的危險性較低；從孕災環境脆弱性來看，草廟鄉土壤保水能力差，生態最為脆弱，最容易發生玉米干旱，白陽鎮、城陽鄉土壤保水能力較好，生態較為穩定，不容易發生玉米干旱，其他各鄉鎮介于中間；從承災體暴露度來看，新集鄉、白陽鎮、草廟鄉玉米耕地面積所占總面積比例較大，干旱暴露度高，發生干旱風險也相對較高，小岔鄉耕地面積所占比例最小，干旱暴露度低，發生干旱風險最低，其他各鄉鎮介于中間；從防災減災能力來看，白陽鎮灌溉面積所占耕地面積比例最高，防災減災能力最強，干旱發生風險最低，而彭陽北部為黃土丘陵區，1鎮3鄉都沒有灌溉農田，則該區域玉米防災減災能力最弱，也最容易發生干旱風險。總得來看，彭陽縣西北部玉米干旱綜合風險較高，西南部和東南部風險較低，其余地區以中等風險為主。

該研究利用地理信息數據、氣象數據、社會經濟統計數據等，分別求算與評估干旱災害風險評估模型中的危險性、脆弱性、暴露度和防災減災能力，再通過層次分析法綜合評價彭陽縣玉米干旱風險。該文綜合考慮了自然因素和社會因素，準確揭示了彭陽縣玉米干旱風險區劃，對彭陽縣玉米干旱的防災減災有一定參考作用。但該研究也存在以下不足：(1)研究區域內自動站數據參差不齊，因此在統計多年平均降水時只能選取通過質量控制的數據，個別站點缺失數據較多，會影響最后計算精度；(2)各鄉鎮社會數據程動態變化，且只有12個樣點數據，將數據推到面上與實際吻合程度尚需驗證，單因子圖層精度不夠；(3)由于干旱災害風險評估模型由專家打分法確定，4個因子所占權重不同會影響干旱區劃結果；此外，玉米旱災區劃應當以玉米適宜區劃為基礎，該文查閱前人研究得出寧夏彭陽縣為玉米適宜種植區，并依據統計調查數據得出彭陽縣玉米種植現狀與適宜種植區基本吻合的結論，但文中沒有開展彭陽縣的玉米適宜性區劃研究，而是使用了玉米種植現狀并作為承災體暴露度指標，這樣容易出現一定偏差。后續還需要進一步加強研究，提高區劃精度。