1961-2017年环渤海地区气象干旱时空特征及致灾危险性评估

基于1961-2017年环渤海地区60个地面气象站点的逐日气温和降水资料,计算了各站点逐日气象干旱综合指数（Meteorological drought Composite Index,MCI）,统计近57年各站点的气象干旱过程,并进一步分析了环渤海地区各季节气象干旱的时空变化特征及致灾危险性等级分布。结果表明：（1）环渤海地区春季干旱覆盖范围和持续日数呈下降趋势,但干旱强度有所增加,夏、秋两季干旱覆盖范围和持续日数呈上升趋势,而干旱强度有所减少,冬季干旱覆盖范围和干旱强度均呈增加状态,干旱持续日数有所下降。（2）春季干旱覆盖范围、干旱持续日数、干旱强度以及干旱发生频率均居四季之首,干旱状况最严重,夏、秋季次之,冬季最轻。（3）各季节干旱强度和干旱发生频率的高值区主要分布在辽宁西北部、河北中南部以及山东大部分地区,低值区主要位于辽宁东部地区。（4）各季节干旱致灾危险性等级总体呈西高东低、南高北低的分布特征,其中,河北中南部气象干旱的致灾危险性较高,辽宁东部的较低;春旱致灾危险性总体较高,夏、秋季次之,冬季最低。     

吉林省农业气象干旱灾害的风险分析及区划

利用1961-2010年吉林省50个站气候观测资料、1981-2010年干旱灾情和农业经济资料,基于灾害风险系统分析理论、农田水分平衡法和综合灾害风险指数法,在分析干旱对吉林省农业影响致灾因子危险性、孕灾环境敏感性、承灾体脆弱性和防旱减灾能力的基础上,应用加权综合法得到不同单元的综合风险度指数;基于GIS技术,开展了干旱对吉林省农业影响的风险区划.结果表明:致灾因子危险性的高值区分布在西部的白城和松原大部分地区,孕灾环境敏感性的高值区分布在白城地区、松原地区、四平地区北部和通化地区南部,承灾体脆弱性的高值区主要分布在经济较发达的松原大部分地区、长春大部分地区、四平地区等,防旱减灾能力的高值区分布在松原、长春、四平、吉林和通化市区及其周边地区.考虑各因子的综合风险度,干旱对吉林省农业影响的风险可分为高风险、次高风险、中等风险、次低风险和低风险5个等级,其中,高、次高风险主要分布在吉林省中西部的白城、松原、长春和四平地区.     

热带气旋对浙江省农业影响的风险区划

依据自然灾害风险系统分析理论、热带气旋和农业经济资料,综合灾害风险指数法,在分析热带气旋对浙江省农业影响的致灾因子的危险性、孕灾环境的暴露性、承灾体的脆弱性和防灾减灾能力的基础上,应用加权综合法得到不同网格的综合风险度指数.基于GIS技术,开展了热带气旋对浙江省农业影响的风险区划.结果表明:致灾因子危险性的最大值分布在浙江东南沿海,孕灾环境暴露性的最大值分布在丽水山区,承灾体脆弱性的最高值分布在杭州、绍兴市区以及兰溪市,防灾减灾能力的最高值主要分布在杭州、宁波、温州市区及其周边地区.综合考虑各因子的综合风险度,热带气旋对浙江省农业影响的风险可分为高风险、次高风险、中等风险、次低风险和低风险5个等级.该研究可为浙江省农业结构调整和防灾减灾提供科学依据.     

基于GIS的四川盆区小麦条锈病风险评价与区划

利用四川盆区1961—2017年气象数据、1999—2016年小麦条锈病监测资料以及农业生产、地理信息等数据,基于自然灾害风险评估原理和四川盆区小麦条锈病发生机理,运用集优法、加权综合评价法、层次分析法等,构建了四川盆区小麦条锈病发生风险评价指标体系和评价模型。在GIS技术支持下,对条锈病孕灾环境敏感性、致灾因子危险性、承载体易损性和防灾减灾能力4要素分别进行了评价,对四川盆区小麦条锈病发生风险进行了评估和分区。结果表明:四川盆区整体气象环境对小麦条锈病越冬和春季流行适宜;危险性指数较高的区域主要分布在盆地的西部地区;盆西平原、盆中浅丘的易损性指数较高;盆西、盆南和盆中与盆东北相交的浅丘地区防灾减灾能力较强。研究将条锈病发生风险划分为轻、低、中、高4个不同等级,高风险区分布在盆地西部;中、低风险区分布面积相当广,前者呈零散状分布,后者主要集中在盆地西部和中部;轻风险区分布面积最广。     

江淮地区小麦涝渍灾害风险评估与区划

基于灾害风险分析理论,根据历年气候资料,小麦生长发育、种植面积和产量资料,对江淮地区各县小麦涝渍脆弱性、自然气候风险、灾损风险和抗灾能力等方面进行分析评估,建立了包括涝渍脆弱度、气候风险指数、灾损风险指数、涝渍综合风险评估系数等不同的涝渍风险表征模型,并构建了涝渍综合风险评估系数作为区划指标,对江淮地区小麦涝渍灾害风险进行了空间区域划分。结果表明:涝渍脆弱度、气候风险指数、灾损风险指数和抗灾力系数4个因子的组合,可以较好地反映江淮地区小麦涝渍风险特征;按照高、较高、中和低4个等级对小麦涝渍综合风险进行了区划;安徽省江淮南部为高风险区;沿淮中部以及江淮中部南部、沿洪泽湖区域为涝渍较高风险区;河南省33°N以南区域、以及安徽、江苏省淮北中部区域为涝渍中风险区;33°N以北地区为涝渍低风险区。     

海南岛橡胶(Hevea brasiliensis)寒害风险区划

寒害是海南岛橡胶面临的主要气象灾害之一,开展橡胶寒害风险区划能够有效提高海南岛橡胶寒害防御能力。根据海南岛1964—2016年的气象资料和1988—2016年橡胶种植面积、产量、社会经济等数据,通过构建橡胶寒害指数和台风灾害指数,实现了橡胶寒害减产率的分离,基于风险形成的机理,选择橡胶寒害的致灾因子危险性、孕灾环境敏感性、承灾体脆弱性和防灾减灾能力4个因子,建立海南岛橡胶寒害风险评估模型,计算橡胶寒害风险指数,并按自然断点法划分为5个风险等级。结果表明:海南岛橡胶寒害风险总体呈现西北部和中部较高,其他沿海地区较低的特征;西北部临高风险最高,其次为中部五指山地区;西南部东方、乐东沿海地区,以及北部海口、文昌风险最低;南部三亚和陵水无寒害风险。     

安吉白茶精细化气象灾害风险分析与区划

气象灾害严重威胁茶产业高质量发展,开展气象灾害风险精细评价可为茶叶生产灾害精准防控提供科学依据。本文基于自然灾害风险理论、安吉县及周边7个国家气象站1971—2020年和安吉县23个区域自动气象站2012—2020年的逐日气象资料、15个乡镇农业社会经济统计资料,以及源于GF-2卫星遥感数据解译出的茶树种植现状分布图和DEM高程等多源信息,采用加权综合指数法、模糊层次分析法和GIS技术,对安吉白茶进行了精细化气象灾害风险分析与区划。结果表明：安吉白茶致灾因子危险性、孕灾环境暴露性的高值主要位于南部山区,承灾体脆弱性的高值集中于中部平原地区,防灾减灾能力的高值多位于中东部平原地区;综合考虑各因子的综合风险度,安吉白茶气象灾害风险可分为低风险、中风险和高风险3个等级;低风险区主要分布于安吉中北部平原区域,占安吉县地域面积的66.55%;中风险区主要分布于安吉西部、南部的中高海拔区域,占安吉县地域面积的30.54%;高风险区主要位于南部高海拔山区,占安吉县地域面积的3.01%;集成格点化的茶树种植现状,安吉县内61.21%的茶园分布在低风险区,38.17%的茶园分布在中风险区,0.62%的茶...     

北方冬小麦产量灾损风险类型的地理分布

根据风险分析原理,利用北方各县市冬小麦近50年的实际单产资料和气象资料,进行冬小麦产量灾损风险评估和风险类型划分.以历年平均减产率、灾年减产率变异系数、不同减产率及其发生的概率和抗灾指数作为产量灾损风险评估指标.结果表明,产量灾损风险量化指标在北方冬麦区的分布具有明显的区域分异性和一定的连片性.在各风险评估指标的基础上构建了北方冬小麦产量灾损综合风险指数模式,提出了北方冬小麦产量灾损综合风险类型分类指标.根据分类指标将北方冬麦区划分为高、中、低3个风险类型,并进行了分类评述.分类结果表明,高风险类型主要分布在水土条件较差的陕、晋黄土高原地区和华北平原部分地区;中风险类型分布在华北平原东北部和河南南部以及太行山区;低风险类型主要分布在有灌溉条件和农业生产水平较好的华北平原的大部分地区和关中地区.     

浙江省热带气旋灾损和等级评估

利用2004-2008年浙江省各县的热带气旋灾情资料和同期社会经济数据,通过订正的转化函数建立区域对比度较好的相对受灾人口、相对受灾面积、倒塌房屋和相对直接经济损失指标值,用多项式拟合的客观分析方法建立各指标相对损失值与致灾因子(过程雨量、暴雨日数、大暴雨日数、日最大雨量、极大风速、最大风速、极大风速≥8 m·s-1的天数、最大风速≥18 m·s-1的天数等)的灾情评估模型;运用灰度聚类分析和专家定权相结合的方法,对热带气旋灾害指标进行灾情精细化定级.在此基础上,对2009年影响浙江省的"莫拉克"热带气旋进行灾情损失评估和等级划分.结果表明:根据各单指标灾情模型计算的受灾面积指数、受灾人口指数、房屋倒塌指数和直接经济损失指数与实际值的相关系数分别达到0.70、0.63、0.75和0.54,基本能反映因致灾因子造成各方面的灾损等级分布."莫拉克"综合灾情评估结果较准确反映了热带气旋影响期间不同县域的空间分布特点;但受其他因素(孕灾环境、易损性、抗灾能力等)的影响,拟合灾情值存在轻灾高估、重灾低估的现象.     

华北平原冬小麦干旱灾损风险区划

干旱是华北平原最严重的农业气象灾害之一,是冬小麦产量稳定上升的重要限制因素。本文从冬小麦产量的实际灾损角度,对减产率、发生概率及产量的变异系数等因子进行了分析,构建了华北平原冬小麦干旱产量灾损风险评估模型,并对华北平原冬小麦进行了实际灾损风险区划。结果表明,风险高值区约占该地区19.8%,主要分布于鲁西、鲁西北-冀东北,鲁西南-豫东地区;中值区约占34%,主要分布在冀中南、豫北、豫中和豫西以及山东中部丘陵地区;风险低值区占46.2%,主要集中于鲁中部、南部和豫中南、西南的广大地区。     

华南地区香蕉、荔枝寒害的气候风险区划

基于华南地区（广东、广西、福建）224个气象站点1951—2006年气候资料和香蕉、荔枝历史灾情资料,采用日最低气温≤5.0 ℃、持续日数≥3 d寒害过程的积寒和表征香蕉、荔枝年度寒害的气候致灾风险信息,构建了基于气候变化背景下的寒害综合气候风险指标,编制了香蕉、荔枝寒害等级风险概率地理分布图和气候风险区划图,并评述了香蕉、荔枝寒害气候风险的区域分异规律.结果表明：随着气候变暖,研究区香蕉、荔枝抗寒性降低,寒害致灾风险增加;香蕉、荔枝寒害各等级气候风险概率均呈纬向分布.基于综合气候风险指数的大小将香蕉、荔枝寒害划分为高、中、低3个气候风险区,这为农业结构布局的调整提供了重要依据.     

辽宁省玉米旱灾时空分布特征及综合风险评价

以辽宁省气象数据、空间数据和田间管理数据集为基础,首先,依据自然灾害风险形成理论,从危险性、脆弱性、暴露性和防灾减灾能力四因子入手,选择10个副指标,构建辽宁省玉米旱灾综合风险评价指标体系,并利用组合加权法和GIS空间分析方法,确定其权重及区域化。利用自然灾害风险指数法和加权综合评价方法,建立辽宁省玉米旱灾综合风险评价模型,并进行了辽宁省玉米旱灾时空分布特征分析及综合风险评价研究。结果表明：（1）自1960年以来,研究区干旱频率总体呈上升趋势,尤其2010年以后有明显增加态势。其中1970-1979年间干旱发生频率较低,2010-2019年间干旱频率最高。不管是月尺度、季节尺度、生长季尺度还是年际尺度,辽宁省西北部干旱频率普遍较高,而东南部干旱频率较低。干旱强度呈现从辽宁省中部地区向东西地区两个方向递减的趋势,高值出现在辽宁省中部的阜新、锦州、铁岭、辽阳、盘锦、鞍山、营口和大连等地。干旱历时从辽宁省东部向西部区域递减的趋势,其中高值出现在铁岭北部、盘锦、鞍山、营口和丹东南部等地,低值分布在朝阳西南部、葫芦岛西北部、本溪西部和丹东等地。（2）从4个因子角度来说,辽宁省朝阳西部和葫芦岛西北部玉米旱灾危险性指数较低以外其他区域玉米旱灾危险性指数均较高。然而,辽宁省西北玉米主产区玉米旱灾脆弱性指数和暴露性指数均较高,且防灾减灾能力较低。当4个因子加权综合评价时,辽宁省西北部玉米旱灾综合风险呈现较高的现象。研究结果可为保障辽宁省粮食安全及制定防灾减灾政策提供理论依据和科学指导。     

海南省辣椒春季干旱灾害等级指标

以辣椒品种海泡一号为试验材料,采用温室大棚人工控制方式,在春季分别设置持续干旱日数(10、15、20、25、30、35、40、45、50 d)和补水量(0、2、4、6、8、10、12、14、16 mm)2因素9水平的干旱均匀试验,分析了各处理对辣椒死苗率、生理特性和产量的影响,确定了辣椒春季干旱灾害致灾因子和等级指标。结果表明:辣椒死苗率与20 cm土壤相对湿度呈显著负相关(r=-0.73);辣椒死苗率与持续干旱日数的回归关系显著,与补充水量的相关性较小,持续干旱日数可以作为辣椒春季干旱指标;随着持续干旱日数的增加,辣椒净光合速率、蒸腾速率和气孔导度均呈下降趋势,辣椒相对产量损失呈明显加重趋势;辣椒轻度、中度、重度干旱灾害等级的临界值分别为持续干旱日数27、32和36 d,经对比验证,该干旱灾害等级指标与历史灾情相符。     

华南地区龙眼寒害灾损风险评估

基于华南地区64个基本气象站1961—2012年逐日气象资料,采用公认的龙眼寒害灾害指标,结合农业气象灾害风险研究的方法与模拟技术,并考虑龙眼寒害灾损减产风险在不同生育期（花芽生理期、花芽形态分化期、休眠期）之间的差别,对1961—2012年华南地区龙眼不同发育时段的寒害灾损最大风险进行定量评估与分析.结果表明： 在花芽生理期,各地区龙眼受灾最严重的是轻度寒害,其次为重度寒害,最后为中度寒害;不同寒害致灾等级对各地龙眼造成的危害程度不同,在轻度寒害威胁下,龙眼受灾轻重次序为福建、广东和海南、广西,中度寒害威胁下,龙眼受灾轻重次序为海南、广东和广西、福建,重度寒害威胁下,龙眼受灾轻重次序为海南、广东和广西、福建.在花芽形态分化期,各地区龙眼受灾最严重的是轻度寒害,其次为重度寒害,最后为中度寒害;该时段内不同寒害致灾等级对各地龙眼造成的危害程度相似,龙眼受灾轻重次序均为海南、广东和广西、福建.在休眠期,各地区龙眼寒害受灾最严重的是轻度寒害,其次为重度寒害,最后为中度寒害;该时段内不同寒害致灾等级对各地龙眼造成的危害程度不完全相同,轻度和重度寒害威胁下,各地龙眼受灾轻重次序为海南、广东和广西、福建,中度寒害威胁下,海南和广西龙眼受灾最轻,其次为广东,福建受灾最严重.同一寒害致灾等级下,不同发育时段龙眼寒害灾损减产最大风险指数差异显著：轻度寒害威胁下,各地区龙眼在花芽生理期受到危害最重,其次为花芽形态分化期,休眠期危害最轻;中度和重度寒害威胁下,各地区龙眼在花芽生理期受到危害最重,其次为休眠期,花芽形态分化期危害最轻.     

基于GIS的四川盆周北部山区夏玉米农业气象灾害风险评估——以旺苍县为例

气象灾害是制约我国农业发展的主要因素之一,明确夏玉米农业气象灾害风险对于防灾减灾具有重要意义。本研究基于自然灾害风险理论,以四川盆地北部山区的典型区域(旺苍县)1981—2018年气象数据和玉米产量数据为基础,确定影响夏玉米生产的主要致灾因子,并结合孕灾环境敏感性及承灾体脆弱性构建夏玉米综合农业气象灾害风险评估模型,对四川盆地北部山区夏玉米生产过程中的农业气象灾害风险进行评估。结果表明: 研究期间,成熟期高温、花期暴雨、成熟期暴雨、灌浆期连阴雨和孕穗期干旱是影响研究区夏玉米生长发育的主要农业气象灾害。旺苍县夏玉米农业气象灾害综合风险分布大致呈西南-东北走向,高风险和较高风险区分布区域约占旺苍县总面积的二分之一;灾害风险高值区主要位于研究区西南部,基本与致灾因子危险性高值区一致;灾害风险低值区多集中在西部边缘,此区域亦为成熟期高温、成熟期暴雨、花期暴雨气象灾害的低风险区。     

四川省盆地区玉米干旱灾害风险评估及区划

利用四川省盆地区玉米产量资料、生育期资料和相关气象资料,建立了适用于四川省盆地区玉米干旱风险评估的气候干旱风险模型、作物干旱风险模型、产量灾损风险模型、抗灾性能模型和相应的指标体系,并构建了四川省盆地区玉米旱灾综合风险评估模型,确定了综合风险区划指标.结果表明： 四川省盆地区玉米各项风险评估指标具有明显的区域差异和一定的连片性;玉米旱灾综合风险评价指标,可将四川省盆地区玉米种植区划分为高、中、低3个风险区,其中,风险高值区主要集中在盆西北大部、盆中及盆南部分地区,风险中值区主要分布在盆北及盆南部分地区,风险低值区主要分布在盆东北、盆西南及盆东南部分地区.     

福建省台风灾害风险评估与区划

应用GIS技术,采用灾害风险指数法和加权综合评价法对福建省台风灾害风险进行评估及区划.结果表明:致灾因子危险性最大值分布在福建省东部沿海,承灾体的脆弱性最高值分布在东部的福州、厦门、泉州、漳州、莆田和宁德沿海以及西部的三明、龙岩、南平等地级市辖区,防灾减灾能力的分布比较分散,最高值主要分布在闽南的漳州、厦门、同安,闽中的泉州沿海以及莆田与福州沿海地区,另外还零散分布在福建西部的龙岩、三明、南平等地级市;综合考虑各因子指数的台风灾害风险度最高值(即风险度＞0.126)集中分布在福建省东部沿海的漳州、厦门、泉州、莆田、福州和宁德沿海地区.福建省台风灾害风险评估及区划可为福建省可持续发展和防灾减灾决策提供科学依据.     

基于减产概率的辽宁水稻灾害风险区划

关于灾害风险评价的危险性研究多考虑某一种或者多种灾害的出现概率,由于多数灾害指标难以与作物产量直接相关,常常出现有灾无害现象,难以正确评价灾害风险;依据产量变异的风险研究多从产量变异出发,但对不同减产程度的风险评价研究较少。以辽宁水稻减产风险为例,分析了辽宁省水稻歉年减产率、灾年减产率变异系数及5%和10%两种减产率等级风险概率的空间分布特征。采用K-平均聚类算法将辽宁省水稻产量灾害风险划分为高、较高、中、低4类风险区。结果显示:水稻单产歉年减产率的分布总体呈中部、东部低,向东北西南增高的趋势。水稻单产的灾年减产率变异系数具有西北-东南方向条带状分布特点,中部、东部最小,整体上呈向西南、东北方向递增的趋势。减产率大于5%和10%的风险概率的低值区主要分布于辽宁中部,中值区主要分布于中部、北部、东南,高值区主要分布于东北、西部、南部,整体呈中间低,四周高的特点。辽宁省水稻产量灾害的不同等级风险区域呈整体上分散,小面积连片的特点。辽宁西部、东北部为高风险区,中南部地区为较高风险区,而辽宁中部、东南部为中、低风险区。探讨了各地区的地形气候特征与水稻减产的关系,给出了针对不同区域水稻产量灾损的防御措施。     

基于灾害风险综合指标的陕西省农业干旱时空特征

随着气候变化,农业干旱直接威胁粮食安全.本文以陕西省为研究对象,基于自然灾害风险理论,综合考虑干旱灾害影响因素,从致灾因子的危险性、承灾体的暴露性、环境的脆弱性和地区的抗旱能力4个风险要素选取指标,采用层次分析法确定指标权重,构建自然灾害风险综合指标,分析2009—2013年陕西省农业干旱时空特征.结果表明: 研究期间,陕北地区农业干旱风险略呈下降趋势;陕南地区呈急剧升高态势,以商洛市为甚;关中地区基本稳定,以咸阳市最高、西安市最低.陕西省农业干旱风险大体呈现从南向北逐渐递增现象.     

台湾番石榴在福建引种的寒冻害风险分析与区划

基于灾害风险系统分析理论和灾害风险指数法,利用福建番石榴引种区历年气象资料、种植面积、产量及其他社会经济资料,分析了寒冻害对福建省番石榴影响致灾因子危险性、承险体脆弱性和防寒防冻能力;应用加权综合法得到不同单元的综合风险指数,并应用GIS技术对福建省番石榴引种区的寒冻害风险进行区划。结果表明:致灾因子危险性的高值区分布在龙岩市、漳州和泉州两市的西部山区、莆田市西北部、福州市西部和宁德市大部;番石榴脆弱性高值区分布在平和县;防寒防冻能力的低值区主要分布在东部的部分县市。考虑各因子的综合风险度,寒冻害对福建省番石榴引种的风险可分为轻度、中度、重度和严重4个风险等级,其中重度以上的风险主要分布在龙岩市、漳州市西部山区、泉州和莆田两市的高海拔山区、福州市内陆山区和宁德市大部。