臺風災害對農業影響的風險分析
——以陽江市為例

曾 玲，阮可照，梁筱儀，伊帕爾古麗·衣明，盧俞君，吳 卓

（廣州大學地理科學與遙感學院，廣東 廣州 510006）

【研究意義】在全球氣候變暖背景下，臺風等極端天氣氣候事件的頻率和強度呈增加趨勢，臺風災害已經成為我國沿海地區近年來面臨的重大自然災害之一[1-3]，給沿海地區造成了巨大的經濟損失和安全威脅。沿海地區的農業更是臺風災害相對敏感的承災體[2]。開展臺風災害對沿海地區農業影響的研究，對保障區域糧食安全和人民生活穩定具有重要意義，對區域重大氣象災害風險防范提供一定的技術支撐。【前人研究進展】臺風災害風險評估是對災害的損失進行估算與測算，為確定臺風災害影響程度、減災和災后恢復提供理論依據。迄今為止，不同學者從不同的側重點提出了很多臺風災害風險評估的方法。例如，葉金玉等[3]通過建立基于地理空間參數的多元線性回歸模型分析中國沿海地區的臺風災害暴露性；陳香[4]運用加權綜合評價法和災害風險指數法對福建省的臺風災害風險進行評估；朱婧等[5]結合多指標綜合評價方法和主成分分析法進行福建省臺風災害風險評估；林江豪等[6]通過建立基于BP神經網絡和空間向量模型（VSM）相結合的臺風災害經濟損失評估模型，對1988—2008年廣東省的臺風災害經濟損失開展風險評估。這些研究更加側重災害指數的構建和綜合評估模型的建立，是對區域災害風險的綜合評價。此外，一些學者更加注重實地調研工作，通過抽樣調查和統計分析來量化臺風災害的影響程度。例如，魏玉晗等[7]實地抽樣調查分析臺風“山竹”過后廣州市樹木受損情況，探究臺風對城市園林景觀的損害；郭子燕等[8]基于2016年9月16日1614號臺風對廈門綠地的嚴重影響，通過對臺風現場實地調研，了解廈門重要園林樹種的受害狀況；田韞鈺等[9]以深圳市區綠地中的喬木為研究對象，采用相關統計方法以及生物量評估方法，探討臺風“山竹”對深圳市區綠地的影響。【本研究切入點】目前，學者和公眾關注焦點主要集中在城市，尤其是人口集聚相對集中的大中型城市的臺風災害風險研究，而對農村及農業的影響研究還較少，且對于臺風災害對區域農業影響的驅動機制尚未清晰[10]。因此，本研究以陽江市為研究區，從臺風災害的成因機制與擴散特征出發，建立與農業生產相關的敏感性、暴露性和抗災能力3方面的臺風災害綜合風險評價模型，分析臺風災害對農業影響的風險及驅動力。【擬解決的關鍵問題】識別臺風災害對農業影響的重點風險區及臺風災害對陽江市農業影響的重要驅動因子，以期為農業健康穩定發展提供參考。

1 材料與方法

1.1 研究區概況

陽江市位于廣東西南沿海，緊鄰珠三角，北與羅定市、新興縣和信宜市接壤，南靠南海，西連高州市、電白區，東與恩平市、臺山市交界，國土面積800 520 hm2，海岸線總長度458.6 km，主要島嶼（大于0.05 hm2的海島）40個。該區屬亞熱帶季風氣候，雨水分布不均，夏秋多臺風，漁業和種植業是陽江市農業的兩大支柱性產業，合計占農業總產值的74%；山地、丘陵和平原的面積分別占41.97%、25.57%和21.77%，森林覆蓋率達59.28%，地勢由北向南傾斜，東南地勢低平，臺風容易從東南沿海一側登陸。

臺風“山竹”是2018年登陸我國的最強臺風。據國家應急管理部統計，陽江市超過6 666.67 hm2農作物遭受臺風“山竹”侵襲，是廣東此次臺風災害中受災最重的地區，全市6個縣（市、區）48個鎮（街道）15.82萬人受災，直接經濟損失7.3537億元。其中，陽春市直接經濟損失達4.7億元；江城區全區10個街道農作物受災面積1 966.67 hm2，水產養殖受損面積113.33 hm2，損壞堤防邊坡200多m、水閘5座，全區直接經濟損失約4 000萬元；崗列街道有417.07 hm2農作物受災，2處灌溉水利設施損壞，不少樹木倒塌，受災嚴重。

1.2 數據來源

臺風“山竹”路徑、風圈半徑、每小時最大風速等數據來自中央氣象臺臺風網（http://typhoon.nmc.cn），降水量數據源于中國氣象局官網（http://www.cma.gov.cn）。

2017年陽江市各區的淡水養殖面積和果林面積，以及2012—2017年陽江市各區的糧食產量、淡水養殖產量和水果產量數據來自2014—2018年《陽江市統計年鑒》。

1.3 研究方法

1.3.1 自然災害風險指數法 一定區域自然災害風險通常是由危險性（Hazard）、暴露性（Exposure）、脆弱性（Vulnerability）以及抗災減災能力（Resistance） 4個重要因素相互作用而形成的[11]。本研究所建立的臺風災害對農業綜合風險評價模型包括臺風災害孕災環境和致災因子的敏感性、農業承災體的暴露性和抗災能力三大指標體系。計算臺風災害農業風險指數：

式中，TDAi為i地區臺風災害農業風險指數，數值越大表示災害風險越大；Si、Ei和Ri分別為i地區的災害敏感性、暴露性、抗災能力。

敏感性指標取決于大風和暴雨兩個重要臺風災害致災因子。農作物對臺風災害的敏感性程度越高，莖葉、授粉情況越易受到不良影響，土壤剝蝕越嚴重，使農作物容易倒伏，樹干折損[2,12-13]。結合文獻的權重設置，臺風災害對農業綜合風險評價模型中的敏感性計算公式如下[14]：

式中，Si為某氣象站風雨綜合強度指數，數值越大表示敏感性越大；E為氣象站過程降水量（mm），r為氣象站過程極大風速（m/s）；A、B分別為降水、風速權重系數，分別取0.6542和0.6848；p、q分別為經過訂正后的臺風過程降水量與最大風速。

暴露性指標由種植業暴露性、漁業暴露性、林業暴露性分等定級結果加權綜合得出。基于GIS技術提取2015年陽江市土地利用數據中的水田和旱地、坑塘水面、果林分別為種植業、漁業、林業暴露區；綜合考慮2018年《陽江市統計年鑒》中淡水養殖業、果林面積等數據確定暴露性等級分級標準（表1），等級越高，暴露性程度越強。

抗災能力指標綜合考慮防風林抵抗力和旱澇保收抵抗力得出。提取2015年陽江市土地利用數據中的相關林地，計算2012—2017年間各行政區種植業、林業和漁業的年單產標準差，綜合衡量農業生產設施抵擋臺風的摧毀能力，共同確定抵抗力等級分級標準（表2）。臺風災害對農業綜合風險評價模型中的抗災能力計算公式為：

式中，Ri為i地區農業抗災能力，數值越大表示抗災能力越強；Fi、Hi分別表示i地區的防風林抵抗力和旱澇保收抵抗力；Wc、Wd分別為防風林抵抗力和旱澇保收抵抗力的權重，均取值0.5。

表1 暴露性等級分級標準Table 1 Classification standard for exposure level

表2 抵抗力等級分級標準Table 2 Classification standard for resistance

1.3.2 地理探測器 地理探測器是一種識別多因子之間交互作用的模型，同時也是探測某一現象的時空分布，揭示其背后驅動力的一組統計學方法[15]。其基本思想是以假設研究區分為若干子區域為基礎，若區域總方差大于子區域的方差之和，則存在空間分異性；如果兩變量的空間分布趨于一致，則兩者存在統計關聯性[16-18]。本研究借助因子探測分析敏感性、暴露性以及抗災能力3個驅動因子分別在多大程度解釋TDA的空間分異以及探測TDA的空間分異性；交互作用探測用以識別多兩因子或多因子共同對TDA有影響時的作用是否會增加或減弱這種影響，用生態探測判斷兩因子共同作用時對TDA的空間分布是否具有顯著差異[15]。

2 臺風災害綜合風險及其驅動力分析

2.1 區域敏感度

基于GIS技術分析臺風災害發災場、臺風登陸地點、移動路徑、風圈半徑等臺風自然孕災環境[19]。明確山竹臺風對陽江的影響范圍以及不同地區的受災程度，計算區域敏感度，得出其受災敏感程度，編繪成“山竹”臺風風圈及對陽江市敏感度專題圖（圖1）。由圖1可知，陽東區和江城區為最敏感區域，陽西縣為中度敏感區域，陽春市為最不敏感區域。可見，距離臺風登陸點越近，臺風過境時最大降水量和最大風速越大，農業受臺風災害影響越嚴重。

圖1 “山竹”臺風路徑、風圈影響范圍及陽江市對其敏感程度Fig. 1 Path and wind circle influence range of Typhoon Mangkhut and the sensitivity of Yangjiang City to Typhoon Mangkhut

2.2 承災體暴露性

陽江市的種植業暴露區主要分布于從東北至西南以及南部沿海的平原地帶（圖2）；漁業暴露區以陽西縣、江城區靠近南部沿海地區的連片魚塘和北部陽春市淡水養殖區為主；果林主要分布在山地丘陵地帶，且整體呈現西北多東南少的分布特點，尤其是陽春市的西部林業規模較大，暴露程度高，易受臺風摧殘。

圖2 陽江市種植業（A）、漁業（B）、林業（C）以及農業（D）暴露程度Fig. 2 Exposure degree of planting industry (A),fishery industry (B), forestry industry (C)and agriculture (D) in Yangjiang City

全市的農業暴露圖（圖2D）顯示，平原及地勢相對低洼的區域暴露級別最高，因此臺風容易從海上長驅直入。這些區域不僅面臨農作物倒伏、生產設施被吹倒等風災侵襲，還要經受暴雨可能引發的山洪內澇等水災侵襲，在臺風災害中暴露程度極高。其次，林業面積廣闊，難以采取全方位的防風措施，臺風必然影響果樹正常生長發育，重創果農當年的經濟收入。

2.3 承災體抵抗力

防風林的臺風抵抗力與樹木郁閉度、樹干抗風能力、樹木高度等有關，有林地的防風效果相對較好。由圖3可知，陽江市西北偏遠山區的防風林條件較理想，抵抗力最強，南部沿海的防風林抵抗力最弱，最難削弱臺風及其次生災害帶來的影響；旱澇保收抵抗力以江城區最弱，海陵島四面環海，江城區整體地勢平坦，而且過去幾年間農產品的單產波動大，受臺風等自然災害影響明顯。整體抵抗力以北部的陽春市抵抗力最強，南部沿海地區的抵抗力較弱。

2.4 農業風險指數

基于敏感性、暴露性和抗災能力三大指標體系建立的臺風災害對農業綜合風險評價模型計算得到農業風險指數并編繪成風險區劃圖（圖4）。由圖4可知，陽江市沿海地區尤其是江城區風險指數最高，其次是靠近沿海地區且腹地平坦的種植業區和漁業區，北部山林的風險指數相對低一些，即江城區、陽西縣、陽東區、陽春市的農業風險指數依次遞減。其中，最高風險區域面積3 308.10 hm2、占研究區農業生產面積的0.52%，較高風險區域面積368.67 hm2、占0.06%，中等風險區域面積86 059.56 hm2、占13.55%，較低風險區域面積184 054.27 hm2、占28.97%，最低風險區域面積361 390.72 hm2、占56.90%。

圖3 陽江市防風林（A）、旱澇保收（B）以及農業（C）抵抗力程度Fig. 3 Resistance degree of windbreak (A), drought and waterlogging with stable yields (B) and agriculture (C) in Yangjiang City

圖4 陽江市臺風災害農業風險指數分布區域Fig. 4 Distribution of agricultural risk index of typhoon disaster in Yangjiang City

2.5 驅動因子分析

地理探測器模型的因子探測分析表明，敏感性、暴露性以及抗災能力3個驅動因子的解釋程度大小表現為敏感性（0.12）＞抗災能力（0.07）＞暴露性（0.04），即敏感性對臺風災害農業風險指數（TDA）影響最大，臺風大風和暴雨強度越大，農作物、漁業等農業較敏感，易遭受破壞，從而造成農作物、人員以及基礎設施巨大的經濟損失風險。陽江市林地面積占比較大，防風林具有抵御大風的能力，旱澇保收表征農業方面抵抗自然災害的能力，抗災能力在很大程度上能削弱對TDA的影響。

交互作用探測分析顯示，敏感性驅動因子對TDA的影響（即q值）為0.12，抗災能力驅動因子對TDA的影響為0.07，敏感性因子和抗災能力因子共同作用對TDA的影響為0.24，即敏感性因子和抗災能力因子共同作用加強了對TDA的影響（表3）。因此，敏感性、暴露性以及抗災能力3個驅動因子兩兩交互作用均大于單獨一種因子對TDA的影響，呈現非線性增強關系，如臺風大風和暴雨強度大的水田、旱地、坑塘水面、林地，其風險指數越大。

生態探測采用顯著性水平為0.05的t檢驗，結果（表3）表明，敏感性與抗災能力對TDA空間分布的影響存在顯著差異，敏感性與暴露性對TDA空間分布的影響亦存在顯著差異，而抗災能力與暴露性的TDA空間分布基本一致。

表3 “山竹”臺風的農業風險指數因子探測、交互作用探測及生態探測結果Table 3 Result of factors, interaction and ecology detection of Typhoon Mangkhut to agriculture risk index

3 討論

臺風災害的風險分析是災害學、氣象學等學科的熱門話題，從災害學的角度分析，臺風導致的大風、強降雨、異常的高潮位和風暴大浪是主要災害，因此，探討致災因子強度和災害承受體脆弱性的相關關系，是進行臺風風險分析的基礎[20]。本研究根據致災因子和孕災環境的敏感性、承災體暴露性以及抗災能力，構建臺風災害對農業影響綜合風險評價模型，借助地理探測器軟件分析敏感性、暴露性以及抗災能力3個因子對TDA的解釋力，并基于各因子間的空間差異性對降低風險指數提出建議。劉方田等[21]以海南省歷史災情為例，揭示了歷史災情與致災因子有顯著的正相關關系：致災因子危險性高值區,災情損失較嚴重；危險性較低，災情損失則較輕；同時指出防災減災能力的高低也影響了臺風實際造成的損失。本研究結果表明，距離臺風登陸點越近，臺風過境時的降水量和風速越大，致災因子強度越大，農業受臺風災害影響越嚴重。承載體暴露區多分布于平原及地勢相對低洼的區域，承載體抵抗力以沿海地區最為薄弱，與地形關系密切。地理探測器分析結果表明，致災因子強度和災害承載體脆弱性都會對TDA產生影響，它們之間呈非線性增強關系，且致災因子強度對TDA的影響更大。從這3個驅動因子的相對貢獻可知，提升抗災能力、降低暴露性是當前有效的提高農業風險的措施，此外，也可以通過調控農業種植制度、農業保險等手段降低臺風災害對區域農業生產帶來的損失[22-23]。

4 結論

本研究結果表明，臺風災害對農業影響風險涉及臺風災害和農業兩個主體，通過臺風災害風險評估和區劃能夠科學解釋臺風災害對農業的時空分布影響；臺風災害對農業影響風險等級由沿海向內陸逐漸減小，但仍與地形和地表覆被的變化有密切聯系；地理探測器因子分析結果表明敏感性、抗災能力、暴露性3個因子對風險指數的影響依次減弱，驅動因子兩兩共同作用時會使風險指數增大。因此，相關氣象部門應重點關注臺風的登陸軌跡和可能的災害重創區，并結合當地地形狀況，在預防臺風災害和災害重建工作中合理分配資源，對影響敏感性、抗災能力、暴露性的土地利用及土地覆被類型的空間分布進行合理布局。由于驅動因子兩兩共同作用會使臺風災害風險指數增大，因此須避免敏感性和暴露性分布在同一地區，可在敏感性高的地區適當調整農業結構，減少大面積農作物種植，增加林地比例，且在樹種選擇上盡量選擇抗風性強的樹種，從而避免臺風災害對農業影響風險加劇。