山東省玉米薊馬災害風險的評估與區劃

左亞男，季 民，楊久濤，靳奉祥

（1.山東科技大學，山東 青島 266000；2.山東省農業技術推廣中心，山東 濟南 250014）

玉米薊馬（Corn thrips）屬纓翅目（Thysanoptera）薊馬科（Thripidae），是玉米苗期的主要害蟲之一，主要以成蟲或若蟲取食幼苗汁液為害，其分泌的黏液限制了心葉伸出，以致整株節間縮短、腫脹或彎曲，輕者雄穗無法抽出，重者則在苗期就生長停滯，嚴重影響玉米的產量及質量。山東省為我國玉米主要種植區及產量區，每年都因玉米薊馬造成不同程度的損失。因此，有效評估玉米薊馬的發生風險，對保障山東省玉米生產安全具有重要意義。

對不同地區的受災風險程度進行區劃，將有利于各地區有針對性地開展預防工作，以達到保障生產、降低損失的目的。袁福香等[1]依據吉林省主要農作物產量面積資料和相關病蟲害資料，通過計算防御指數，實現了吉林省主要農作物病蟲害的風險防御區劃。李陽等[2]利用彭陽縣的氣象、地形、土壤類型等數據，基于災害風險評估原理，對彭陽縣玉米的干旱災害進行風險評估與區劃。Singh 等[3]通過多尺度及多指標評估了印度農業氣候區的抗災能力。楊林菲[4]構建了蘋果病蟲害發生程度的氣象觀測模型，結合氣象觀測資料對洛陽市蘋果病蟲害風險進行了區劃。劉小雪等[5]從產量災損率的角度，構建了夏玉米產量災損風險評估模型，對河南省夏玉米產量災損進行了風險區劃。王復生等[6]利用蒙特卡羅輔助層次分析法確定指標權重，對南水北調東線山東段的洪災進行了風險區劃。還有大量關于農作物受各類氣象災害影響的風險評估與區劃研究報道[7-25]，前人研究報道中指標選取的多樣性為筆者建立評估體系提供了參考。

目前，國內外主要針對氣象災害及作物受氣象災害影響的風險區劃進行研究，關于農業病蟲害風險區劃的研究較少。為了較為精準地分析山東省農業病蟲害的危害程度，筆者對山東省2013—2019 年病蟲害發生資料、玉米生產資料及社會經濟統計數據進行詳細匯總，以此為基礎建立了玉米薊馬風險評估指標體系，運用自然災害風險指數法，對山東省玉米薊馬災害的綜合風險進行評估與區劃，旨在為山東省農業病蟲害防治提供參考依據。

1 材料與方法

1.1 研究區域與數據來源

1.1.1 研究區概況山東省位于中國東部沿海、黃河下游，地處東經114°36′—112°43′、北緯34°25′—38°23′，東西最長700 km，南北最寬420 km，陸地總面積15.67 萬 km2，是玉米生產和消費大省，玉米面價格和總產均居全國前列，常年種植面積在266.7 萬hm2左右。山東屬溫暖帶季風氣候，降水集中，雨熱同季，年平均氣溫11～14℃，年平均降水量550～950 mm，且降雨集中于夏季，年均光照時數2 290～2 890 h，自然條件非常適合玉米生長。玉米薊馬成蟲高發期在6—7月，此時正值夏玉米苗期與春玉米心葉期，嚴重危害玉米的品質和產量。

1.1.2 數據來源所用數據包括病蟲害發生資料、玉米生產資料及社會經濟統計數據，資料年限均為2013—2019 年。病蟲害資料來自山東省農業農村廳發布的全省植保情況，包括被害株率、蟲株率、百株蟲量、單株蟲量、卷葉率等指標。玉米生產資料及社會經濟統計數據來自《山東省統計年鑒》，包括玉米產量、玉米播種面積及人均GDP。

1.2 數據預處理

1.2.1 發生程度分級標準根據山東省農作物病蟲發生程度分級標準（DB 37/T232—1996），玉米薊馬以被害株率為分級指標，將發生程度分為5 級，即輕發生（1級）、偏輕發生（2 級）、中等發生（3 級）、偏重發生（4 級）、大發生（5 級），被害株率分別為10%～20%、21%～40%、41%～60%、61%～80%、＞80%。

1.2.2 發生程度頻數將山東省農業農村廳發布的全省植保情況進行數據提取與整理，并按照表1 進行發生程度定級，以往研究[1-5,7-25]中以年為單位的時間跨度過長，不能準確反映每個月玉米薊馬的發生情況。因此，該研究在定級工作完成后，分別以月為時間尺度統計各地市2013—2019 年6—7 月最高發生程度為輕發生（V1：0～1 級為輕發生）、中發生（V2：2～3級為中發生）、重發生（V3：4～5 級為重發生）的頻數，得到的玉米薊馬發生頻數如表1 所示。

1.3 研究方法

1.3.1 數據歸一化由于影響玉米薊馬災害風險的指標之間存在量級和量綱上的差異，為了使不同的數據層能夠計算和比較，需要將數據進行標準化處理。采用極差化標準方法將指標數據轉換至[0，1]范圍內的值。設研究區域內有m個評價指標，有n個評價單元，則有原始評價矩陣：R=（Xij）m×n。

用極差標準化方法按公式（1）進行換算。

式 中：i=1，2，…，m；j=1，2，…，n；Xij是第i個指標第j個單元對應的原始數據；max{Xij}和min{Xij}分別是第i個指標下所有單元數據中的最大值和最小值；Xij

′是標準化的單元數據。

1.3.2 加權綜合評價法主要通過云模型確定相應指標的權重系數，然后與相應的被評價對象各指標的量化值相乘后再相加，表示為公式（2）。

式中：C為評估指標，Wi為第i個指標的規范化值，Pi為第i個指標因子的權重。

致災因子危險性指標采用加權綜合評價法建立。

1.3.3 自然災害風險指數法根據自然災害風險的形成機理，自然災害風險是危險性、敏感性、易損性和防災減災能力綜合作用的結果，通常采用自然災害指數表征風險程度，需要注意的是防災減災能力強的地區其災害的發生風險會降低，因此，其表達式為公式（3）。

式中：R為玉米薊馬綜合風險指數；H為致災因子危險性；E為孕災環境敏感性；V為承載體易損性；D為防災減災能力；a、b、c、d為對應各因子權重。

玉米薊馬綜合風險的評估模型通過自然災害風險指數法建立。

1.3.4 云模型云模型（Cloud model）具有Ex、En、He3 個數字特征，通過它們可以反映所描述概念的模糊性與隨機性。它是一個用語言值表示某個定性概念與此概念的定量性表示之間轉換的模型，通過將定性概念與定量表示結合到一起，最終形成定性和定量間的映射關系。云模型法的基本步驟如下。

（1）根據病蟲害的自然特征和研究區域的典型性構建一個遞階層次結構，將復雜問題歸結為準則層、指標層相對于高層即目標層的權重次序的總排序問題。

（2）利用云模型表示語言值，將每個語言變量對應成為一朵云，利用黃金分割法計算云評價標度。根據專家群體的評價將區間[0，10]對應的期望值擬定為論域[Xmin，Xmax]，將超熵值He0確定為0.05，根據表2 的運算規則來制定評價的標度。

表2 黃金分割法計算云評價標度

由此可計算得到云評價的標度分別為：E2很重要（10，1.03，0.13），E1重要（6.91，0.64，0.08），E0一般（5，0.39，0.05），E-1不重要（3.09，0.64，0.08），E-2最不重要（0，1.03，0.13）。在云圖的設計中，通常將該評價值的確定度設置為坐標軸系的縱坐標，將評價值設置為坐標系的橫坐標。

（3）在正態云模型中，首先將云滴數n設置為1，接著使模型輸出云滴數為1 時該評價云通過正態模型轉化出的隨機定量值及與定量值相對應的確定度，在此基礎上進而計算風險評價指標之間的相對重要度。隨后在計算評價指標的權重時，輸入云滴數并取n=10，將定性的評價轉化為定量數值。

（4）在正向云模型中把指標評價標度所對應的3個特征值Ex、En、He依次輸入，然后使模型輸出一個云圖中確定的點（x，μ）。令評價指標的個數為m，且設對指標重要度進行評價的專家人數為μ，由此可得針對單個評價指標，能夠從μ個專家處獲得的自然語言評價個數為μ，也就是云滴數量為μ。每個評價指標都通過云模型將其評價數值轉化為（xi，μi），i=1，…，m。

（5）計算每個專家評價所對應的相對權重：

1.4 玉米薊馬病蟲害風險區劃模型

玉米薊馬病蟲害風險區劃模型由風險區劃指標及其對應的指標權重組成。

1.4.1 指標體系及選取玉米薊馬災害的形成受環境、氣候等多種因素的影響，具有自然因素和人類活動因素雙重屬性。在以往農作物病蟲害風險區劃研究中，大多從致災因子、孕災環境因子、承載體因子3方面建立風險評估指標體系[10-12]，該研究依據自然災害風險分析的理論，在前人研究的基礎上，考慮了影響病蟲害發生和發展的經濟社會因素，選取人均GDP作為防災減災能力的影響指標，完善了病蟲害風險評估體系。下面從這4 個方面闡述其對災害的影響，選擇具有代表性且可以量化的影響因子作為風險區劃指標。

（1）致災因子危險性。致災因子是指造成糧食作物損失的各種病蟲害，是重要的風險評估指標。選用玉米薊馬2013—2019 年不同危害程度（輕發生、中發生、重發生）的發生頻數（表1）作為致災因子的影響指標。

（2）孕災環境敏感性。孕災環境是指影響各種病蟲害生長、繁殖的外界環境條件。該研究所考慮的影響指標包括作物的種植面積以及導致病蟲害發生的氣象條件、地形地貌。由于氣象條件與地形地貌的適宜與否會直接影響病蟲害的發生程度，這2 個指標已經在致災因子的影響中有所反映，不再重復計算。因此，在孕災環境敏感性中氣象條件與地形地貌所賦權重為0。

（3）承載體易損性。承載體因子是指當病蟲害發生時農作物受病蟲害影響的因素，是致災因子作用的實體。該研究中，受玉米薊馬災害影響的承載體是玉米產量。

（4）防災減災能力。防災減災能力也是制約和影響病蟲害風險的經濟社會因素。選用人均GDP 作為防災減災能力的影響指標。

由上述4 個方面建立的風險評估指標體系見圖1。

圖1 病蟲害風險評估指標體系

1.4.2 指標權重分析根據云模型法的步驟，首先構建一個包括目標層、準則層和指標層的遞階層次結構，如表3 所示。

表3 遞階層次結構

根據黃金分割法計算的云評價標度，由10 位專家組成的專家群對評價指標重要度進行云語言評價，云語言設定為5 個等級：不重要（0，1.03，0.13）、一般（3.09，0.64，0.08）、較重要（5，0.39，0.05）、重要（6.91，0.64，0.08）、很重要（10，1.03，0.13）。云評價結果如表4 所示。

將評價指標的數據帶入模型，通過云發生器將評價指標定量化。采用公式（4）～（6）計算評估指標間的相對重要度，根據相對重要度所求得的風險評估指標權重和綜合權重結果如表5 所示。

2 結果與分析

2.1 危險性區劃

根據2013—2019 年山東省玉米薊馬為害資料，以各地市每月的最高發生程度統計發生程度頻數（表1），基于歷史發生程度的頻數利用云模型法確定的指標權重根據公式（2）求出玉米薊馬的風險指數，以風險指數代表各地市的危險性進行風險區劃，根據自然斷點分級法得到研究區域內玉米薊馬歷年發生風險的空間分布情況。從圖2 可以看出，菏澤市玉米薊馬的歷年發生頻率及危害程度最高，其次是濟南市、威海市。

圖2 山東省玉米薊馬災害危險性區劃圖

2.2 敏感性區劃

播種面積是孕災環境敏感性的主要影響指標，播種面積大，病蟲害越容易傳播和流行，則受害風險性大。播種面積的計算公式為各市播種面積占全省總播種面積的比重，所用播種面積為2013—2019 年平均值。計算所得播種面積影響因子即為各地市孕災環境敏感性指數，根據敏感性指數得到敏感性區劃圖（圖3）。從圖3 可以看出，山東省玉米主要種植區分布在省中西部地區，其中高敏感區位于德州市、菏澤市、聊城市及濰坊市；濟寧市、臨沂市、濱州市、濟南市及青島市為較高敏感區。

圖3 山東省玉米薊馬災害敏感性區劃圖

2.3 易損性區劃

玉米薊馬發生區域產量越高，損失越大，則易損性強，玉米薊馬發生風險越大。產量影響因子的取值為各市產量占全省總產量的比重，產量值為所研究時段的平均值。具體區劃方法與敏感性區劃相同，不再重復贅述，所得易損性區劃如圖4。從圖4 可以看出，山東省西部地區及濰坊市為玉米高產區，也是玉米薊馬發生的高風險地區，其中德州市、菏澤市、聊城市和濰坊市產量較高；其次為濟寧市、青島市、濱州市及臨沂市。

圖4 山東省玉米薊馬災害易損性區劃圖

2.4 防災減災能力

防災減災能力的強弱也會對病蟲害的發生造成影響，人均GDP 高的地區受人為因素影響較大，則發生病蟲害的概率會降低。人均GDP 的取值為2013—2019 年各市平均值。從圖5 可以看出，人均GDP 最高的為東營市、濟南市，其次是青島市、威海市、煙臺市、淄博市。

圖5 山東省玉米薊馬災害防災減災能力區劃圖

2.5 山東省玉米薊馬危害綜合風險區劃

根據災害風險評估原理，將危險性指數、敏感性指數、易損性指數和防災減災能力指數根據公式（1）進行標準化處理，利用云模型法確定的指標權重，根據自然災害風險指數法，使其乘以各自的權重值后相加得到研究區域內的綜合風險指數，根據綜合風險指數得到山東省玉米薊馬的綜合風險區劃結果如圖6 。由圖6 可知，綜合風險指數最大發生在菏澤市，為0.926，該地歷年玉米薊馬發生頻率最高，尤其是中、重發生的頻數高，則越冬基數增大，且產量高，種植面積大，玉米秸稈為越冬幼蟲的存活提供了有利條件，而該地人均GDP 低，防災減災能力較弱。因此，此處是玉米薊馬為害造成損失的高風險區，應作為山東省玉米薊馬的重點防御地區；綜合風險指數最小出現在東營市，該地玉米薊馬發生頻率低，種植面積小，產量低，且人均GDP 最高，玉米薊馬的為害最輕，是玉米薊馬發生的低風險區；其次聊城市、德州市、濟南市、濰坊市為較高風險區，主要集中在山東省中西部主要產量區，應提前做好預防工作；濟寧市、臨沂市、青島市、濱州市、泰安市、威海市為玉米薊馬發生中風險區，條件適宜就容易發生玉米薊馬為害，或有局部暴發玉米薊馬的危險；其他地區是玉米薊馬發生的較低風險區，比較不容易發生玉米薊馬為害。

圖6 山東省玉米薊馬綜合風險區劃圖

3 結 論

（1）在以月為單位對山東省玉米薊馬歷年發生程度的頻數進行統計的基礎上，將玉米薊馬發生頻數、玉米播種面積、玉米產量、人均GDP 分別作為致災因子危險性、孕災環境敏感性、承載體易損性、防災減災能力的影響指標，計算權重系數后將各指數相乘后相加，定量分析玉米薊馬災害的發生風險，為山東省玉米薊馬的預測及防治提供科學依據。

（2）傳統層次分析法雖然簡單實用，但是受決策者的主觀認知限制，具有一定的不確定性，往往會使權重計算出現偏差，對結果產生重大影響，該研究引入云模型可以有效降低權重計算的不確定性，提高病蟲害風險指標權重計算的準確性，使風險區劃結果更客觀合理，更具參考價值。

（3）風險區劃結果表明，山東省玉米薊馬發生的重點風險區集中在山東省中西部地區，中西部地區為玉米主要種植區及高產區，同時也是玉米薊馬災害高發區，其中菏澤市為玉米薊馬發生的高風險區，聊城市、德州市、濟南市、濰坊市為較高風險區。這些地市應作為玉米薊馬發生的重點防御區，在玉米的生長過程中應提早進行防治。