基于ArcGIS平臺的農業氣象災害監控與農作物干旱脆弱性研究

蔡蕓瞳 戚超 阿迪拉

摘要 充分利用氣象地面觀測數據和氣象衛星遙感監測數據，結合ArcGIS平臺，對不同農作物承受不同能力進行評估，采取空間分區監測，實現農業氣象災害監控自動化。以農作物干旱脆弱性為研究對象，針對農作物承受旱災的情況，運用“暴露性-敏感性-適應能力”的評價模型，構建農作物干旱脆弱性評價模型，通過ArcGIS平臺實現農作物脆弱性空間分區評價，以達到科學監控農業氣象災害的目的。通過研究，以期為構建農作物特征承災評價模型提供科學的方法論和有效的參考模型。

關鍵詞 ArcGIS;農業氣象災害;農作物承災力;干旱脆弱性

中圖分類號：P429文獻標識碼：B 文章編號：2095–3305（2021）04–0048–02

農業氣象災害是人們廣泛關注的一種不可抗自然災害，主要指導致農業產量顯著下降的不利氣候條件的總稱，包括旱災、水災、風災等。我國屬季風氣候區，不同季節的氣候特征不同，造成全國各地氣溫、降水等氣象環境在一年內變化頻繁。目前，我國農業生產的基礎設施配備薄弱，傳統農業生產模式仍占主導地位，農作物抗災能力較弱，對氣象條件的依賴性仍舊較強，尚未脫離氣象條件對農作物生產的干擾。在當前的農業發展格局中，農業氣象災害監控成為目前值得關注的焦點。通過農業氣象災害監控劃分不同農作物的受災等級，針對不同災害等級因地制宜地進行有效防護治理，最大限度地減輕農作物的受災情況，以降低農業生產損失[1-3]。

目前，地理信息系統（GIS）作為數字化空間載體，在農業氣象災害監控方面的應用效果顯著，通過運用基礎氣象數據資料，構建可視化農業氣象監控空間模型，對農業受災嚴重的地區進行監控，確保農業生產穩定，降低農作物受災風險。以農作物旱災承災體脆弱性為研究對象，針對農作物承受旱災的情況，運用“暴露性-敏感性-適應能力”的評價模型，構建農作物干旱脆弱性評價模型，通過ArcGIS平臺實現農作物脆弱性分區，從而達到科學的農業氣象災害監測的目的[4-6]。

1 農作物干旱脆弱性評價指標

利用IPCC提出的農作物脆弱性評估框架，通過研究農作物的物理暴露性、敏感性和適應能力，對農作物承災脆弱性進行定量評估，基于ArcGIS平臺進行空間分析和農作物干旱脆弱性分區，從而實現農作物干旱脆弱性評價，科學地分析干旱脆弱性和氣象影響的關系。

1.1 物理暴露性

承災體的物理暴露性指暴露在致災因子范圍內的承災體數量或價值量，承災體的物理暴露性主要取決于致災因子的危險程度和暴露數量。暴露數量是指在某一區域內農作物的種植面積或者農作物個體數量，種植面積越大，說明暴露數量越多，農作物個體數量越多，說明暴露數量越多。

承災體暴露數量評價指標Q計算公式為：

式中：ai指某區域內農作物種植面積;Ai指某區域內第i年農作物播種面積;n指種植年數。致災因子的危險性是影響暴露數量的重要指標，針對農作物干旱脆弱性研究，降水量是衡量干旱程度的關鍵因素，采用干旱危險性指數D來描述農作物的干旱情況，公示表達為：

式中：L指農作物干旱等級，用以衡量農作物的干旱程度;P指不同干旱程度發生的頻率;i為農作物的不同干旱等級;n指干旱等級數。D值越大，表明農作物的干旱危險性越高。干旱等級L可通過標準化降水指標（SPI值）衡量，當-1.0

1.2 孕災環境敏感性

孕災環境敏感性指受災區域周圍的外部環境對氣象災害或農作物損害的敏感性，主要包括受災區周圍地形地貌環境、水系分布環境等，在致災強度相同的情況下，敏感性越高，說明受災地區承受災害能力越差，受氣象災害影響越嚴重。構建孕災環境敏感性模型的衡量指標為地形中的高程與坡度，地勢低洼處易發生洪澇災害，不易發生干旱;坡度較大的地方容易加速水分流失，使干旱惡化。綜上所述，孕災環境敏感性S與高程h、坡度l呈正相關，即S=hl。

1.3 適應能力

適應能力表示農作物或人為干預對實際或預期的災害氣象影響做出的趨利避害的反應能力。農作物的脆弱性可由適應能力來衡量，且呈反相關，適應能力越強，農作物的脆弱性越低，可承受災害的能力越大，單產水平越高，故用農作物的單產水平衡量農作物的適應能力，即適應能力指數，n為年數，i為第i年農作物的單產量;yi為某區域第i年的單產量;Yi為含y區域在內的農作物總面積第i年的單產量。

1.4 構建農作物干旱脆弱性評價模型

農作物干旱脆弱性受農作物物理暴露性、孕災環境敏感性和適應能力影響，農作物的干旱脆弱性與物理暴露性S、孕災環境敏感性E呈正相關，與適應能力A呈反相關，故某地區農作物干旱脆弱性評價指數。

2 評價模型構建

基于ArcGIS平臺，利用氣象站點的數據資料，采用ArcGIS平臺中反距離權重法對受災農作物區域進行空間差值，獲取所需指標空間分布圖，并利用ArcGIS平臺中自然斷裂法實現要素空間等級劃分和空間差異分析，為消除構建評價模型時不同因素影響，在參與上述公式進行運算前，需對數據進行標準化處理，即Si=0.5+0.5

式中：Si表示標準化后數據;xi表示原始數據;xmin表示原始數據中最小值;xmax表示原始數據中最大值。通過標準化處理過的數據可進行農作物物理暴露性、孕災環境敏感性和適應能力公式計算，通過ArcGIS平臺，實現某地區（某省或某縣市）農作物干旱脆弱性的空間分布情況。

3 結論

農業氣象災害監控是目前農業氣象領域研究的熱點。通過構建農作物干旱脆弱性評價模型，利用ArcGIS平臺實現農作物干旱脆弱性監控，從而實現對經濟作物的氣象災害監控與防治。以農作物干旱脆弱性為研究對象，通過農作物干旱脆弱性的三個受控因素（即農作物物理暴露性、孕災環境敏感性和適應能力），構建定量評價模型，基于ArcGIS平臺實現農作物區域氣象災害監控，此方法的思路與評價模型構建方式適用于評價農作物的其他受災指標，如抗旱性、耐澇性、受災綜合性等，為農作物的氣象災害監控提供了科學的方法論和有效的評價模型。

參考文獻

[1] 姚玉璧，張存杰，鄧振鏞，等.氣象、農業干旱指標綜述[J].干旱地區農業研究，2007（1）：185-189，211.

[2] 楊志遠.氣候變化和LUCC對黑土區典型流域干旱影響的定量評價[D].哈爾濱：哈爾濱師范大學，2017.

[3] 張峰.川渝地區農業氣象干旱風險區劃與損失評估研究[D].杭州：浙江大學，2013.

[4] 高晶.基于ArcGIS Engine的農業遙感監測系統的設計與應用[D].北京：中國科學院大學，2017.

[5] 劉麗.ARCGIS在農業氣象領域的應用現狀與展望[J].農業與技術，2015，35 （22）：171-172.

[6] 李翠.基于ArcGIS Engine的農業資源信息管理系統的研建[D].北京：北京林業大學，2010.

責任編輯：黃艷飛