吉林省糧食主產區農業干旱防災減災能力評價及其變化分析

曹天琪　劉曉靜　鄒桃紅　張海潮

摘要 評價區域農業干旱防災減災能力，可為區域防災減災規劃的制定和農業生產的穩定持續發展提供科學依據。以吉林省糧食主產區為研究區，構建了研究區農業干旱防災減災能力指標體系和評價模型，以2014年和2017年為例，計算了吉林省糧食主產區農業干旱防災減災能力評價指數，結合研究區的實際情況，利用變化率模型，探討了研究區農業干旱防災減災能力的變化趨勢和原因，并借助GIS技術，繪制了研究區農業干旱防災減災等級圖。結果表明：研究區農業干旱防災減災能力可分為上升和下降兩類，通過變化率分析發現，呈上升趨勢的縣市主要表現在農業現代化水平的提升上，而呈下降趨勢的縣市主要是社會經濟水平指標普遍偏低。

關鍵詞 農業;干旱;防災減災能力;變化;分析

中圖分類號：S423 文獻標識碼：B 文章編號：2095–3305（2021）06–0045–06

合理的農業防災減災措施對減輕災害、提高經濟和社會效益具有十分重要的意義。隨著全球氣候變暖，干旱災害頻發，已對我國糧食生產和農業可持續發展構成了嚴重的威脅[1]。我國平均每年農業干旱受災面積為2.3105～3.0105 km2，糧食損失高達2.51010～3.01010 kg。吉林省作為我國重要的糧食主產區和商品糧基地，更應注重農業干旱災害風險預警與管理，以便區域規避農業干旱，減輕農業旱災損失[2]。

區域農業干旱防災減災評價是區域農業干旱災害風險評估的重要環節，是對區域防御農業干旱和減輕農業旱災損失能力的估算，包含區域為防旱減災制定、實施的政策、措施和技術手段等。評價區域農業干旱防災減災能力，能夠為區域防災減災規劃的制定和農業生產的穩定持續發展提供科學依據。

目前，國內外對農業干旱災害風險分析及評估做了大量研究[3-5]。例如，Jayanthi等[6]通過構建災害損失概率曲線，確定了干旱災害風險的定量評估模式。Petr M等[7]根據ESC模型開發了濕度指數調整線性回歸模型，從而評估農業干旱災害風險。Murthy等[8]利用方差法計算農業干旱暴露性、敏感性和適應性的綜合指數，并利用該綜合指數表征農業干旱的脆弱性。劉曉靜等[9]構建了農業干旱危險性評價指標和模型，并依據危險性指數分級對遼西北地區進行了區劃研究。包阿茹汗等[10]從干旱對玉米和小麥種植的危險性、脆弱性、暴露性和區域農業抗旱能力4個方面選取指標建立作物干旱風險模型。張雪等[11]從農業旱災適應性進行考慮，基于可變模糊集合理論，構建了多指標、多級別的評價模型。管孝艷、王少麗等[12]根據指標權重，利用Topis方法評價北方13個省市的農業抗旱能力。樊棟樑等[13]基于APSIM-wheat模型，對內蒙古地區農業生產系統的各主要成分進行了適應性評價。但是，大部分研究都集中在對農業干旱致災因子危險性和承災體脆弱性的分析上，鮮少評價量化后的區域防災減災能力，尤其是探討區域防災減災能力變化趨勢和原因的研究更少。為此，以吉林省糧食主產區為研究區，通過分析選取影響研究區防災減災能力的指標，利用主成分分析法確定各指標的權重，進而構建研究區農業干旱防災減災能力評價模型，以評價研究區的農業干旱防災減災能力現狀和變化趨勢，并利用變化率模型，揭示研究區農業干旱防災減災能力變化的原因，以期能夠為吉林省糧食主產區制定和調整區域防災減災決策提供依據。

1 資料與方法

1.1 研究區概況

吉林省糧食主產區主要分布在長春市的九臺、榆樹、德惠、雙陽、農安，吉林市的永吉、舒蘭、磐石，四平市的公主嶺、梨樹、伊通、雙遼，延邊朝鮮族自治州的敦化、和龍、安圖、延吉，松原市的扶余、前郭、長嶺、乾安、寧江，白城市的洮北、洮南、通榆、大安以及遼源市的東遼、東豐（圖1）。氣溫和降水是影響吉林省農作物分布的主要因素，吉林省冬、春兩季的降水增多，夏、秋兩個季節降水減少，年蒸發量大于年降水量，造成吉林省夏旱、秋旱災害頻發，對省內糧食生產造成了巨大的威脅和損害。

1.2 研究區農業干旱防災減災指標體系建立

通過綜合考慮影響吉林省糧食主產區農業干旱防災減災能力的主要因素，并根據吉林省糧食主產區的實際情況，構建了4個一級指標和17個二級指標，最終形成了吉林省糧食主產區干旱防災減災能力指標體系（表1）。

根據農業生產防災減災和農業產業技術示范推廣政策，選取的4個一級指標分別是科技教育、水電工程、社會經濟水平和農業現代化?？萍冀逃侵傅胤秸疄榉烙蜏p輕農業災害，在科學技術、宣傳教育等方面所實施的政策和措施，主要包括科學技術投入、中等教育普及率、農業技術人員比例與通有線電視村數。水電工程是指區域為社會經濟發展而建造的水利電力設施，這些基礎工程越完善，區域防御和抵抗農業干旱災害的能力越強，主要包括自來水受益村、污水處理廠集中處理率、農用排灌動力機械和配套機電井數。社會經濟水平與防災減災能力緊密相關，農業干旱災害直接影響社會經濟效益，區域社會經濟發展水平越高，用于農業防災減災的儲備物資也就越多，防災減災的投入力度越大。利用現代科學技術和現代工業管理農業，農業現代化程度越高，農業干旱災害發生的可能性就越低，災后的救援恢復能力就越強。農業現代化主要包括農業機械總動力、機耕面積、有效灌溉面積、設施農業占地面積和單位面積化肥負荷。其中，單位面積化肥負荷是負向指標，即單位耕地面積上化肥的施用總量越多，越易造成土壤養分結構失調，土壤持水能力下降，農業干旱災害發生概率越高。

1.3 權重的確定

主成分分析是通過分析協方差矩陣，在減少數據維數的情況下，保持數據集對方差貢獻最大[14]。主成分分析是利用降維的方式將復雜問題中的多指標轉化為少數幾個綜合指標，并在保證結果精度的基礎上提高效率[15]。與層次分析、專家打分等權重計算方法相比，主成分分析更強調指標的客觀性，減少了人對指標的主觀性偏見。為此，利用主成分分析法確定吉林省糧食主產區干旱防災減災能力各指標的權重。

1.4 農業干旱防災減災能力評價模型的建立

張繼權等[16]將防災減災能力定義為受災區短期或長期內能夠從災害中恢復的程度，主要包括以下3個方面：一是人類面對災害時需要的物資儲備，即資源準備;二是用于防災減災的資金投入、教育水平以及農業現代化手段投入力度，即防災減災投入力度;三是災害發生前、災中或災害后能快速恢復的管理對策，即應急預案管理等。防災減災能力越強，災害發生的風險越低，遭受的損失越小。據此，構建區域農業干旱防災減災能力評價模型，公式如下：

公式（1）中，P為糧食主產區農業干旱防災減災能力評價指數，取值[0，1]，值越大，表明農業干旱防災減災能力越高;反之，值越小，農業干旱防災減災能力越低。Wi表示第i個指標的權重。由于所選指標的量綱和單位不同，為便于計算，采用極差法，根據各指標與防災減災能力的正負向關系，對各指標進行標準化處理，表示數據標準化后的指標值，Xi為第i個指標的實際值，Xmax、Xmin分別為第i個指標的最大值、最小值。

1.5 變化率分析

相對變化率是用以表征某一指標某一時段內變化程度的特征量，可直觀反映出某地某一指標在某個時段內變化的速度與幅度，公式如下：

公式（4）中，Y為某地某一指標相對變化率指數;、分別為該指標在第t2時段和第t1時段的指標值。為了揭示研究區防災減災能力變化的程度和原因，需分析4個一級指標的變化。由于研究區各縣市的政策調整，各縣市一級指標下劃分的二級指標值變化有高有低，增量有正有負，且范圍相差過大，故無法解釋一級指標的整體變化程度。為此，改進相對變化率模型，得到各一級指標變化率公式：

公式（5）中，Yj為一級指標j的變化率指數;、分別為一級指標j中所包含的二級指標i在t1、t2兩個時段的指標值;Wi為第i個指標在j指標中所占的權重。

2 結果與分析

2.1 吉林省糧食主產區農業干旱防災減災能力現狀

利用2017年標準化后的指標，采用主成分分析法計算各指標的權重，利用農業干旱防災減災模型，計算2017年吉林省糧食主產區農業干旱防災減災能力評價指數，采用自然間斷點分級法將吉林省糧食主產區農業干旱防災減災能力指數分為3級，即低防災減災能力（≤0.3）、中防災減災能力（0.3～0.5）和高防災減災能力（>0.5），并利用GIS繪制成圖（圖2）。

吉林省糧食主產區農業干旱防災減災指數在0.12～0.70之間，整體防災減災能力偏低。按行政歸屬計算各縣市農業干旱防災減災指數的均值，研究區內以各地級市為單位，農業干旱防災減災能力由高到低依次：長春市、松原市、白城市、四平市和延邊朝鮮族自治州（表2）。吉林省糧食主產區農業干旱防災減災能力指數由北向南、由西向東呈下降趨勢，其中，具有高農業干旱防災減災能力的占吉林省糧食主產區23個縣市的35%，中防災減災能力占比43%，其余縣市為低防災減災能力。

吉林省糧食主產區農業干旱防災減災能力指數高的主要集中在北部，即長春和松原，占具有高農業干旱防災減災能力總數的75%。其中，榆樹、德惠、農安、公主嶺、通榆、長嶺、扶余和前郭的農業干旱防災減災指數均大于0.5，與其他縣市相比，其農業干旱防災減災能力最高，這是因為這些縣市的農業現代化水平較高，配套水電設施較完善，且地方政府用于農業、農機等的費用較多。其次是舒蘭、磐石、梨樹、雙遼、敦化、乾安、洮南、大安、東遼和東豐，農業干旱防災減災能力為中等，其中，舒蘭和磐石相對較為突出的優勢是地方政府在農林水事務的投入較多，有較多的農用排灌動力機械設備，而其他縣市主要表現在較多的配套機電井數上，其中東豐和梨樹還表現在較發達的經濟上，而敦化和東遼則表現在較高的教育水平和社會經濟水平指標上。農業干旱防災減災能力低的是永吉、伊通、和龍、安圖和延吉，其中延邊朝鮮族自治州占80%。防災減災能力最低的是和龍，僅為0.1，受滯后的地方經濟水平和薄弱的農業基礎生產條件制約，和龍在各項指標上的投入都遠遠低于平均值，而安圖則表現在偏低的農業現代化水平;延吉則是基礎設施不完善，政府投入不足以及相對較低的農業現代化水平。吉林省糧食主產區農業干旱防災減災能力由高到低依次為：前郭>榆樹>農安>扶余>公主嶺>德惠>長嶺>通榆>梨樹>洮南>大安>舒蘭>乾安>敦化>東遼>雙遼>磐石>東豐>伊通>延吉>安圖>永吉>和龍。

2.2 吉林省糧食主產區農業干旱防災減災能力變化分析

2.2.1 變化趨勢分析 計算2014年吉林省糧食主產區農業干旱防災減災指數，并仍采用自然斷點分級法將其分為低防災減災能力、中防災減災能力與高防災減災能力，并與其現狀比較（圖3、表3）。

2014年，吉林省糧食主產區農業干旱防災減災能力指數范圍在0.091～0.744，高防災減災能力的縣市有榆樹、德惠、農安、公主嶺、扶余、前郭、長嶺和通榆，中防災減災能力的縣市有舒蘭、磐石、梨樹、雙遼、敦化、乾安、洮南、大安和東豐，低防災減災能力的縣市有永吉、伊通、和龍、安圖、延吉和東遼。

圖3是2014年吉林省糧食主產區農業干旱防災減災能力指數分級圖。對比圖2和圖3可以看出，吉林省糧食主產區農業干旱防災減災能力指數等級分布在空間上沒有大的變化，只有東遼縣由2014年的低防災減災能力上升至為現在的高防災減災能力。表3是吉林省糧食主產區防災減災能力指數變化情況。由表3可知，吉林省糧食主產區農業干旱防災減災指數增加和減少的縣市各占一半，其中增加的是榆樹、德惠、公主嶺、梨樹、敦化、和龍、安圖、扶余、長嶺、洮南和東遼，而農業干旱防災減災指數下降的是農安、永吉、舒蘭、磐石、伊通、雙遼、延吉、前郭、乾安和通榆。農業干旱防災減災指數變化幅度最大的是東遼，為0.11，其余縣市的變化幅度最大未超過0.04。

2.2.2 變化原因分析 依據農業干旱防災減災能力評價指數變化情況，將吉林省糧食主產區農業干旱防災減災能力分為上升和下降兩大類別，分別計算不同類別各縣市4個一級指標的變化率，并探討其指標變化對區域農業干旱防災減災能力的影響。呈上升趨勢的榆樹、公主嶺、梨樹、敦化、安圖和扶余的科技教育呈增加趨勢，其中，公主嶺在科技教育指標上是所有縣市中增加率最大的，增加了約7.44倍，主要體現在其注重培養農業技術人員，農業技術人員比例是2014年的108倍。除東遼外，其余縣市的農業現代化水平均有上升。德惠在科技教育指標上沒有增加，在水電工程指標上增幅相對較高，增加了0.49倍。德惠、公主嶺、梨樹、和龍、安圖、洮南、東遼的水電工程明顯增加;和龍在水電工程上增幅最大，比2014年增加了約11.67倍，這是因為污水處理廠集中處理率得到了有效的提升，梨樹、和龍、安圖、扶余、東遼的社會經濟水平呈上升趨勢，其中安圖的社會經濟水平上升，主要是因為節能環保和農林水事務的投入較多，相比2014年增長了16.46倍，而扶余的社會經濟水平明顯上升的主要原因是農林水事務的支出較多。

呈下降趨勢的縣市有農安、永吉、舒蘭、磐石、伊通、雙遼、延吉、前郭、乾安、通榆、大安和東豐。其中，舒蘭在科技方面的投入下降最明顯，相比2014年下降了約56.04%。雙遼在農業技術人員占比和地區生產總值指標中均下降最多，說明該地區近幾年沒有重視農業技術人員的培養和各項生產活動的開展。農業技術人員占比下降最明顯的是永吉，約為45.07%。乾安通有限電視村數量相比2014年下降了7.51%。伊通主要在科學技術投入指標上下降明顯，下降了25.93%。延吉市中等教育占比是所有縣市中下降比較明顯的，下降了7.68%。通榆在污水處理廠集中處理率指標上下降最明顯，約為33.33%。磐石較弱的原因是農用排灌動力機械數量減少。大安在農村勞動力人口占比、地區生產總值、節能環保均呈現下降趨勢，并且在自來水受益村和農用排灌動力機械指標上上升不明顯。前郭的經濟水平較落后，地區生產總值相比2014年下降較明顯，為16.72%。東豐的節能環保相比2014年下降約48.36%。農安在節能環保和農業設施占地面積指標上呈大幅度下降趨勢（表4）。

3 結論與討論

（1）根據構建的防災減災能力評價模型，對2017年的吉林省糧食主產區防災減災能力現狀進行評價。結果表明：2017年，吉林省糧食主產區農業干旱防災減災能力指數介于0.12～0.70之間，防災減災能力普遍偏低。防災減災能力較高的主要集中在吉林省糧食主產區的北部和西部，防災減災能力較低的主要集中在南部和東部，其中防災減災能力最高的是前郭，最低的是和龍。農業防災減災能力較高的主要原因是農業現代化水平較高，農業防災減災能力較低的主要原因是基礎設施不夠完善，經濟水平相對落后。

（2）基于2014年和2017年吉林省糧食主產區農業干旱防災減災能力指數結果，可以看出這23個縣市的防災減災能力的時空變化情況。農業干旱防災減災能力指數呈上升趨勢的有榆樹、德惠、公主嶺、梨樹、敦化、和龍、安圖、扶余、長嶺、洮南、東遼，農業干旱防災減災能力指數呈下降趨勢的有農安、永吉、舒蘭、磐石、伊通、雙遼、延吉、前郭、乾安、通榆、大安和東豐。依據指數的變化情況，將防災減災能力分為上升和下降兩個類別，針對4個一級指標的變化率分析指標變化對農業干旱防災減災能力的影響情況，可以看出呈上升趨勢的縣市主要側重的指標是農業現代化水平，而呈下降趨勢的縣市主要是社會經濟水平指標普遍較低。

但是，本研究仍存在一定的不足，在指標選取的過程中，只注重了影響防災減災能力的因素，忽略了投入要素與防災減災能力之間的關系，而技術和規模是影響農業防災減災投入產出效率的主要原因，兩者有效結合，才能更深層次分析農業干旱防災減災能力。同時，有些指標的選取對農業干旱防災減災的影響程度低，因此今后還需考慮投入與產出之間的效率關系，指標的選取還應考慮干旱預報能力，以進一步完善該研究。

參考文獻

[1] 閻峰，李茂松，覃志豪.我國農業災害統計中存在的問題[J].自然災害學報， 2006（3）： 85-90.

[2] 董姝娜，龐澤源，張繼權，等.基于CERES- Maize模型的吉林西部玉米干旱脆弱性曲線研究[J].災害學， 2014， 29（3）： 115-119.

[3] 徐新創，葛全勝，鄭景云，等.區域農業干旱風險評估研究——以中國西南地區為例[J].地理科學進展， 2011， 30（7）： 883-890.

[4] 韓蘭英，張強，程英，等.農業干旱災害風險研究進展及前景分析[J].干旱區資源與環境， 2020， 34（6）： 97-102.

[5] 曹永強，李香云，馬靜，等.基于可變模糊算法的大連市農業干旱風險評價[J].資源科學， 2011， 33（5）： 983-988.

[6] Jayanthi H， Husak G J， Funk C，et al. Modeling rain-fed maize vulnerability to droughts using the standardized precipitation index from satellite estimated rainfall-Southern Malawi case study[J].International Journal of Disaster Risk Reduction， 2013（4）： 71-81.

[7] Petr M， Boerboom L G J， Veen A V D， et al. A spatial and temporal drought risk assessment of three major tree species in Britain using probabilistic climate change projections [J]. Climatic Change， 2014（4）： 791-803.

[8] Murthy C S， Laxman B， Sai M V R S. Geospatial analysis of agricultural drought vulnerability using a composite index based on exposure， sensitivity and adaptive capacity[J]. International Journal of Disaster Risk Reduction， 2015（12）： 163-171.

[9] 劉曉靜，陳鵬，劉家福.遼西北地區農業干旱危險性評價與區劃[J]. 中國農業資源與區劃， 2018， 39（10）： 191-195.

[10] 包阿茹汗，覃志豪，高懋芳，等.寧夏玉米和小麥干旱風險評價研究[J].中國農業資源與區劃， 2019， 40（4）： 70-84， 92.

[11] 張雪，陳軍飛.農業旱災適應性評價研究——以云南省曲靖市為例[J].科技管理研究， 2016， 36（8）： 58-63.

[12] 管孝艷，王少麗，呂燁，等.基于Topsis方法的北方地區農業干旱應對能力分析[J]. 灌溉排水學報， 2014， 33（Z1）： 374-377.

[13] 樊棟樑，潘志華，楊霏云，等.APSIM-wheat模型在我國干旱半干旱地區的適應性評價——以內蒙古地區為例[J]. 干旱區資源與環境， 2018， 32（6）： 99-105.

[14] 王鶯，王靜，姚玉璧，等.基于主成分分析的中國南方干旱脆弱性評價[J].生態環境學報， 2014， 23（12）： 1897-1904.

[15] 郭顯光.如何用SPSS軟件進行主成分分析[J]. 統計與信息論壇， 1998（2）： 61-65.

[16] 張繼權，岡田憲夫，多多納裕一.綜合自然災害風險管理——全面整合的模式與中國的戰略選擇[J].自然災害學報， 2006（1）： 29-37.

責任編輯：黃艷飛

Abstract The evaluation of regional agricultural drought disaster prevention and reduction ability can provide scientific basis for regional disaster prevention and reduction planning and sustainable development of agricultural production. The index system and evaluation model of agricultural drought disaster prevention and reduction capacity in the major grain-producing areas of Jilin Province were established， this paper calculates the evaluation index of agricultural drought disaster prevention and reduction ability in the main grain production area of Jilin Province， and discusses the changing trend and reason of agricultural drought disaster prevention and reduction ability in the study area by using the change rate model combined with the actual situation of the study area， with the help of GIS technology， the agricultural drought disaster prevention and reduction grade map of the research area is drawn. The results showed that in 2017， the ability of agricultural drought disaster prevention and reduction in major grain producing areas of Jilin Province ranked from high to low as follows： Qianguo > Yushu > Nongan > Fuyu > Gongzhuling > Dehui > Changling > Tongyu > Pear tree > Taonan > Daan > Shulan > Ganan > Dunhua > Dongliao > Shuangliao > Panshi > Dongfeng > Yitong > Yanji > Antu > Yongji > Helong; The ability of agricultural drought prevention and Disaster Reduction in the study area can be divided into two types： up and down. Through the analysis of the change rate， it is found that the counties and cities with an upward trend are mainly represented by the increase of the level of agricultural modernization， the decline trend of the county and city is mainly the general low socioeconomic level indicators.

Key words Agricultural; Drought; Disa-ster prevention and mitigation capabilities; Change; Analysis