農業氣象災害損失評估方法在產量預報中的應用

葉曉冰

農業氣象災害損失評估方法在產量預報中的應用

葉曉冰

（福建省永春縣氣象局福建泉州362601）

文章對農業氣象災害與農作物產量之間的關系進行了分析，并以單站模型、區域模型為切入點，說明了農業氣象災害損失評估模型的構建，提出了在農作物期望產量中剔除災減產量這種實現農作物產量預報的方法。

農業氣象災害；災害損失評估模型；產量預報；應用

整個農業生產過程普遍受到多種因素的影響，不同地區一般會形成相對獨特的生態系統，且逐步趨于穩定。基于這樣的情況，農作物產量可以依托氣象災害的情況與社會生產力發展水平進行估計，因此能夠結合氣象災害損失評估完成產量預報。

1 農業氣象災害與農作物產量之間的關聯性分析

土壤、氣候、農業生產技術等均為對農作物產量產生影響的重要因素，同時，農作物的產量往往受到多種因素的綜合性影響，且各個影響因素之間存在著一定的相互作用。在以往的農作物產量分析實踐中，普遍依托性質與時間落實對農作物產量影響因素的劃分，具體包括農業生產技術與氣象條件，所對應的為技術趨勢產量與氣象產量。技術趨勢產量主要為在排除氣象災害的條件下，農業技術穩定時所得到的農作物基本產量特征；氣象產量主要為因氣象災害而引發的對農作物產量的直接影響[1]。在實際的農作物產量分析過程中，普遍會忽略高頻氣象年際變化對農作物產量的影響，這主要是因為在同一地區內部分氣象災害的連續出現較為常見。而就當前的情況來看，在農作物產量分析的過程中，并沒有對氣象災害方面的影響進行單獨考量，因此有必要重新搭建一種評估方法，以此更為精準地評估氣象災害對農作物產量所造成的影響。

2 農業氣象災害損失評估模型的構建

2.1 農業氣象災害的主要成災因素

2.1.1 農作物受到氣象災害影響的強度

農業氣象災害影響范圍與氣象災害影響的強度之間有著相對緊密的聯系。農作物受到氣象災害影響的強度直接反映氣候異常程度，一般情況下，與相應氣象要素距平值的大小息息相關。

2.1.2 農作物受到氣象災害影響的覆蓋度

氣象災害影響程度的大小不僅與其強度水平有著極為緊密的聯系，還與自身尺度息息相關，具體而言，就是與該氣象災害在同一地區內的覆蓋度有著密切的關聯。通常來說，若是某種氣象災害在同一地區內有著極大的覆蓋面積，則可以判定該氣象災害所產生的影響處于較高水平。從這一角度來看，可以使用氣象災害的覆蓋度反映不同氣象災害在同一區域面積中所占據的百分比。

2.1.3 農作物受到氣象災害影響的敏感程度

在所受氣象災害相同的條件下，不同種類農作物的產量受到的影響存在著一定的差異；而同種農作物在不同的生長階段，產量方面所受到的影響也存在著一定的差異，例如當農作物生長至灌漿期后發生干旱災害，則最終減產量明顯高于在小苗期發生干旱災害的減產量[2]。通常情況下，農作物在生長至生殖生長期后，對氣象災害影響的敏感程度更高，而若是農作物處于苗期、成熟期時受到氣象災害影響，則所表現出的敏感程度維持在較低水平。從這一角度來看，農作物在不同生長階段對氣象災害影響的敏感程度可以參考對應生長時期的氣象災害對于產量影響的大小從而完成確定。

2.2 氣象災害損失評估模型

2.2.1 單站模型

單站模型主要考量的是對單一氣象測站代表的地域氣象災害損失評估，此時可以搭建起如下模型：

其中，表示農作物減產量，表示農作物不同生長階段下對氣象災害影響的敏感程度，表示氣象災害覆蓋程度，表示氣象災害的強度。

在展開氣象損失評估模型的搭建之前，針對不同氣象災害序列，必須要提前完成標準化處理，即對原始的氣象災害序列進行變化處理，具體如下：

隨后，需要求取同一農作物在相同生長階段受到氣象災害影響的強度與覆蓋度的乘積，然后求和得到農作物在相同生長階段內受到的綜合氣象災害影響，所使用的表達式如下：

在該表達式內，表示同一農作物在同一生長階段受到的綜合氣象災害影響，表示農作物在同一生長階段受到的第種氣象災害，表示氣象災害覆蓋程度；表示氣象災害的強度。

在此基礎上，還要針對農作物在不同生長階段受到的所有氣象災害賦予權重值，相加處理后得到年度綜合氣象災害影響，結合歷年因為氣象災害而生成的農作物減產量數據，依托對權重系數的協調，獲取到農作物不同生長階段受到氣象災害影響的敏感程度。以某地區為例，該地區一年內只能收獲一季作物，生長周期可以劃分為四個階段，所受到的氣象災害敏感程度分別設定為A1、A2、A3及A4，此時則有：

A1，A2，A3，A4＞0

A1+A2+A3+A4=1

在上述表達式中，表示鑒定對象，1～4表示該地區農作物在不同生長階段（4個）中受到的綜合氣象災害。對的各種組合與農作物減產量分別展開普查，設定最終鑒定結果為相關系數的絕對值達到最高水平且穩定性強的組合，以此確定出農作物在不同生長階段受到氣象災害影響的權重值。

此時，可以獲取到一個綜合序列，不僅能夠對農作物在不同生長階段所受到氣象災害影響的敏感程度進行表示，還可以反映出氣象災害覆蓋程度以及氣象災害的強度。

2.2.2 區域模型

依托逐點相加的方式處理單站災害損失評估結果，即可獲取到區域范圍內的氣象災害損失評估結果。但是在實踐中能夠了解到，若是臺站數量相對較多，則逐一相加的處理方式煩瑣程度隨之提升。基于此，實踐中可以參考不同地區氣象條件的異同，將整個區域劃分為多個塊區，結合普查的方式確定出單個塊區內同一農作物：（1）在相同生長階段，歷年所受到氣象災害影響的強度與覆蓋度；（2）在不同生長階段，歷年所受到氣象災害影響的敏感程度。將各個片區所得到的氣象災害損失評估結果進行相加處理，即可獲取到區域模型。與單站模型相比，區域模型最為明顯的差異為必須要對每個片區的面積因素進行考量，一般可以使用下式進行表達：

在該表達式中，表示農作物減產量，表示片區面積，表示農作物在不同生長階段受到氣象災害影響的敏感程度，表示氣象災害覆蓋程度，表示氣象災害的強度。區域綜合變量一般可以應用下式進行表達：

3 產量預報中農業氣象災害損失評估的具體應用

以不同氣象災害對農作物產量造成的損失評估為切入點展開對氣象災害損失評估模型的搭建，在農作物期望產量中剔除災減產量，即可以獲取到農作物實際產量的估算數值，更為準確地完成農業氣象災害條件下的農作物產量預報。結合前文的分析能夠了解到，依托性質與時間落實對農作物產量影響因素的劃分，具體包括農業生產技術與氣象條件，所對應的為技術趨勢產量與氣象產量[3]，可以使用如下表達式進行表達：

=t+w

在該表達式中，表示農作物產量，t表示技術趨勢產量，w表示氣象產量。理論上來說，如果可以在不存在氣象災害的條件下，由影響農作物產量的其他因素確定出農作物產量大小，并在相應產量數據中剔除農作物實際產量，即可以更為直接地獲取到在農業氣象災害影響下的農作物損失量。

在當前的農業生產實踐中，受到多種因素的影響，不同地區一般會形成相對獨特的生態系統，且逐步趨于穩定。基于這樣的生態系統，農作物產量主要受到氣象災害的情況與社會生產力發展水平兩方面內容的影響。不可避免的是，農作物的產量也會受到除上述兩項內容之外的其他隨機“噪聲”的影響，例如病蟲害等等。但是，這些“噪聲”普遍可以依托人為操作進行控制，如推行病蟲害預警與定期查殺等等。因此為了方便得到最終估計結果，在本次研究中設定除上述氣象災害的情況與社會生產力發展水平之外的其他隨機“噪聲”因素可以忽略不計，此時則有：

D=h-

在該表達式中，D表示農業氣象災害減產量，h表示農作物期望產量，表示農作物實際產量。依托該公式即可完成對農業氣象災害減產量的評估，從而實現產量預報。

4 小結

農作物產量主要受到氣象災害的情況與社會生產力發展水平的影響。實踐中，以不同氣象災害對農作物產量造成的損失評估為切入點展開對氣象災害損失評估模型的搭建，在農作物期望產量中剔除災減產量，即可以獲取到農作物實際產量的估算數值，更為準確地完成農業氣象災害條件下的農作物產量預報。

[1]尹宜舟,高歌,王國復.災體模型的拓展及其在主要氣象災害損失年景評價中的應用[J].災害學,2021,36(2):19-23,29.

[2]徐莎莎,楊沈斌,高蘋.ORYZA2000模型與障礙型冷害損失評估模型耦合模擬水稻空殼率[J].江蘇農業科學,2018,46(13):68-73.

[3]楊沈斌.長江中下游一季稻農業氣象災害損失評估系統[Z].江蘇:南京信息工程大學,2018-01-10.

10.3969/j.issn.2095-1205.2021.11.20

S165.27

A

2095-1205(2021)11-44-02

葉曉冰（1987- ），女，漢族，福建泉州人，本科，高級工程師，研究方向為綜合氣象業務。