2000-2019年我国农业气象灾害灾情特征分析

气象灾害是制约农业生产的重要因素之一,对气象灾害的灾情特征进行分析,可以为我国农业技术发展、防灾减灾决策部署提供依据。基于2000—2019年农业气象灾害数据,本文对近20年我国主要农业气象灾害的受灾特点和变化规律进行分析,结果表明,近20年间,我国主要农业气象灾害引起的农业受灾面积均有不同程度下降;虽然旱灾引起的农业受灾面积下降趋势最为明显,但其目前仍然是我国最主要的农业气象灾害;作为第二大农业气象灾害的水灾,其农业受灾面积整体呈下降趋势但存在起伏波动变化。风雹灾和冷冻灾引起的受灾面积仅占农业受灾总面积的10%左右,且均呈不显著下降趋势。未来农业发展和防灾减灾工作中,应加强政策导向,不断提升农业技术创新推广、完善气象灾害预测预警系统、制定全面有效的灾害应对措施。     

浙江省农业气象灾害发生特点、规律及防灾、减灾措施

浙江省地处东海之滨，是西风带天气系统和副热带系统交汇地区，加之省内地形复杂，造成气候多变，灾害天气频发，严重影响农业生产和国民经济建设以及人民生命财产安全，是全国多灾重灾的省份之一。因自然灾害造成的损失中，我省有90％以上是由气象灾害造成的，在农业生产中因灾减产机率高达83．3％。据统计，1996—2004年累计造成农作物受灾面积11686．3万亩，成灾6236．8万亩，绝收1513万亩；农业直接经济损失542．6亿元，占农业总产值的5．6％，年均损失60．3亿元。因此，了解和掌握农业气象灾害的特点及规律，采取必要的防灾、减灾、抗灾措施，有利于降低灾害损失程度。     

广东省自然灾害损失的灰色关联分析

根据《广东防灾减灾年鉴》2000—2009年资料,对广东近10年的自然灾害进行统计,并采用灰色关联法对影响广东直接经济损失及受灾人口的主要灾害种类进行定量辨析与评价,得到各灾种对直接经济损失及受灾人口的影响权重：台风＆gt;暴雨洪涝＆gt;高温、干旱、雷击风雹、低温霜冻等其他灾害＆gt;地质地震。合理客观地对各种自然灾害进行综合评价,对于做好防灾减灾工作具有基础性的指导意义。     

基于GIS的关中地区自然灾害脆弱性评价

为政府部门开展城市防灾减灾工作及可持续发展提供参考,利用陕西省关中地区2015年自然灾害灾情数据,采用数理统计分析方法对该区域自然灾害特征进行分析,并对其灾害脆弱性进行评价。结果表明:研究区的受灾人口和农作物受灾面积是影响自然灾害脆弱性的直接因素,灾害造成的直接经济损失是影响自然灾害脆弱性的间接因素;关中地区自然灾害脆弱性具有明显的空间分布差异性,北部的渭南和咸阳是自然灾害脆弱性等级较高地区,南部的西安是自然灾害脆弱性较低地区。     

湖南省暴雨灾害气象防灾减灾服务效益评估研究

针对暴雨灾害气象防灾减灾服务,重点考虑决策服务效益、公众服务效益、社会服务效益指标及不可避免损失因子,基于逆推法建立湖南省暴雨灾害气象防灾减灾服务效益评估模型。利用该模型对湖南省2011—2015年6次典型暴雨天气过程的气象防灾减灾服务效益进行评估。结果表明,近年来湖南省暴雨灾害决策服务效益、社会服务效益基本呈上升趋势,公众服务效益波动性较大;暴雨灾害气象防灾减灾服务效益占灾害直接经济损失的38.6%～57.0%,单次暴雨过程气象防灾减灾服务效益值最高达13.66亿元。     

健全防灾减灾体系 提升农业抗灾水平——关于甘肃农业防灾减灾体系建设的思考

甘肃生态环境脆弱,自然灾害频繁,资源制约问题突出。干旱、洪暴、泥石流等自然灾害频繁,十年九旱,年年有灾,全省农业常年因灾直接经济损失在30亿元以上。2007年,全省农业受灾面积143.61万hm^2,占农作物播种面积的37.50%。其中旱灾97.57万hm^2,水灾11.05万hm^2,风雹灾14.51万hm^2,霜冻灾8.07万hm^2,病虫害9．59万hm^2,其它灾害2．83万hm^2。     

论自然灾害的社会属性及防灾减灾对策——兼论发展防灾减灾农业

本文对自然灾害发生背后潜在的社会性因素进行了深入系统地剖析。分析了自然灾害社会属性的具体表现,包括致灾原因的社会性、灾害影响的社会性和防灾减灾的社会性;以及认识自然灾害社会属性的现实意义,即有利于帮助人们全面、客观地分析灾害发生的原因,有利于规范人类的生产生活行为,实现人与自然的和谐,有利于增强相关部门防灾减灾的责任意识,有利于化灾为利、造福人类;提出了发挥社会力量增强防灾减灾成效的思路。     

青海省防灾减灾决策气象服务浅析

青海省是一个自然灾害多发的省份,其中气象灾害及其次生灾害在自然灾害中所占比例达85%以上。随着社会和经济的快速发展,气象灾害的影响已深入到社会、经济、城市、农业、牧业等各个方面,造成的经济损失也日益严重。因此,做好防灾减灾决策气象服务意义重大。该文结合近5年青海省防灾减灾决策气象服务典型案例,在总结、分析决策气象服务经验的基础上,对决策气象服务策略进行了探讨和思考,以期为进一步做好防灾减灾决策气象服务提供借鉴与参考,更好地发挥防灾减灾气象服务效益。     

四川省自然灾害特点及损失演变趋势分析

【目的】分析四川省自然灾害的特点及损失演变趋势,并做出短期预测。【方法】通过文献和数据资料分析四川省自然灾害的特点,并建立长期趋势拟合、谐波周期分析、误差预测调整的时间序列组合模型,以此对四川省自然灾害直接经济损失进行趋势分析和预测。【结果】四川省自然灾害活动频繁,常年主要受到洪涝及旱灾的威胁,灾害具有显著的地域性和周期性,灾害组合具有链带性和群发性;灾害直接经济损失具有明显的上升趋势,且存在10年左右的长周期和2、4年左右的短周期。【结论】未来3年四川省自然灾害仍旧严重,应重视减灾工作开展,把生态环境改善放在首要地位,做好防洪和抗旱及地质灾害的排查和整治工作,并规范人类行为,强化社会系统减灾作用。     

完善灾害预警体系 实现农业主动防灾

<正>农业生产是露天工厂,对自然条件的依赖性较强,增强自然灾害预警和防灾减灾能力,是实现农业丰产丰收的重要保障。近年来,各种极端性气候增多,农业灾害对农业生产的影响越来越突出,进一步加强灾害预警,完善防灾减灾体系,对于促进农业生产持续稳定发展具有十分重要的意义。1农业灾害呈现新的变化特点受极端性气候增多影响,近年来农业自然灾害发生次数增多,灾害类型复杂,对农业生产造成了不利影响。1.1发生频率增多从近年来的生产实践看,农业自然灾害年年发生,发生频率高,呈多发、重发趋势。据统计,近年来干旱、     

旱涝灾害对陕西省粮食生产的影响研究

为揭示旱涝灾害发生的特征及对当地粮食生产的影响,运用数理统计方法对陕西省1971—2010年期间的旱涝灾害和粮食生产数据进行统计分析,研究旱涝灾害的发生对当地粮食生产的影响。结果表明:1971年以来,旱涝灾害发生在时间上呈单峰变化,1991—2000年期间,旱涝灾害发生最重,年平均灾害强度为25.7%;因旱涝灾害导致的粮食减产量也呈单峰变化规律,1991—2000年期间,旱涝灾害对陕西的粮食生产影响最重(年平均粮食减产量达157.7万t),进入21世纪的10年间,陕西因旱涝灾害导致的粮食减产量呈下降趋势(年平均粮食减产量达104.1万t)。20世纪90年代,旱涝灾害的发生强度及其对粮食产量的影响最大,进入21世纪后旱涝灾害对陕西粮食生产的影响程度较20世纪90年代有所缓解。     

安徽省旱涝受灾时空特征及与降水关系研究

旱涝灾害是安徽省主要的气象灾害,对农业生产有着重要的影响。研究安徽省旱涝灾害变化特征对降低灾害损失十分重要。基于安徽省2000—2017年旱涝受灾面积数据、降水数据,利用M-K突变检验、趋势分析法和相关性分析方法研究了安徽省旱涝受灾情况以及降水对其的影响。结果表明：安徽省旱涝受灾面积年际变化较大,且干旱受灾面积要高于洪涝受灾面积;旱涝受灾情况分别在2013年和2007年存在明显的突变,通过突变前后区域受灾情况对比可知,旱灾受灾率有明显的下降趋势,洪涝受灾率大部分呈下降趋势,但长江下游区以及长江-东南诸河区呈上升趋势;旱灾受灾面积整体都有下降趋势,南方地区下降趋势尤其显著,洪灾受灾面积南方呈上升趋势,北方呈下降趋势,且旱涝受灾面积的升降趋势与降水存在一定的关系;在3个极端降水指数中,强降水日数与旱涝受灾面积的关系最为密切。     

河北省主要生态灾害成因与减灾对策探析

总结了河北省生态灾害的主要特点,对生态灾害的成因进行了分析,并提出了防灾减灾的相关对策建议。     

宁夏自然灾害综合分区与评价

利用宁夏1978~2007年自然灾害（旱灾、洪涝灾害、风雹灾、霜冻灾害、病虫灾害及其他灾害）、受灾面积（成灾面积）、受灾人口（死伤人口）、牲畜伤亡、倒塌房屋（损坏房屋）、粮食减产、经济损失（直接损失和间接损失）及同期物价指数资料,采用灰色关联分析方法,建立定量化模型,在灾害等级划分的基础上,以县为单位将宁夏自然灾害分为轻灾害区、小灾害区、中灾害区、大灾害区等4个灾害等级区域,进一步分析了其区域差异特征,并结合不同区域的自然环境与社会经济状况进行了自然灾害的综合分析与评价。     

基于支持向量机的生鲜农产品风险损失预估

生鲜农产品的损失预测对我国的农业生产和应急处理具有重要的意义，本论文在考虑自然 灾害风险如:多旱、涝、风、雹、霜冻等农业气象灾害的条件下，构建了基于网格搜索的支持向量机 （Support vector machine，SVM ）生鲜农产品损失预测模型。对多项指标进行预测。选取1999 年- 2015 年的河南受灾数据作为研究样本，结果验证了基于网格搜索的支持向量机损失预测模型在生鲜 农产品损失预估上的合理性和有效性。     

韶关盆地农业旱灾年际分布规律及重灾年份预测

韶关盆地是广东省典型的秋旱受灾地区,旱灾频率高、范围广、强度大、损失重。分析了韶关盆地1985~2005年农业旱灾的时间分布规律,结果表明:在研究时段内,韶关盆地农业旱灾总体呈减缓趋势。1994年以来,受灾率异常指数和成灾率异常指数均值较1994年以前减小。受灾率和成灾率呈正相关,表明韶关盆地农业生产系统的抗灾能力总体上较弱。运用灰色系统理论的建模方法,建立旱灾受灾率-成灾率的重灾年景灰色灾变GM(1,1)预测模型,对未来10年韶关盆地农业趋势进行了预测分析,得出今后10年将出现2个重灾年份,分别在2010~2011年和2017年。     

自然灾害对山东省粮食产量影响的实证分析

以山东省1978~2014年自然灾害及粮食生产的数据资料为依据,运用灰色关联分析方法对二者之间的关系进行了统计分析,得到以下结论:第一,山东省粮食总产量年际变化主要由粮食单产变化和播种面积变化决定,而单产的提高是对粮食总产量变化影响最大的因素;第二,在影响单产的因素中,自然因素影响最为显著,其影响度占45%~53%;第三,在山东省常发的几种自然灾害中,旱灾成灾率与粮食产量变化的关联度最大,达0.7106,之后依次是水灾受灾未成灾率、其他灾害成灾率、旱灾受灾未成灾率和其他灾害受灾未成灾率,其关联度分别为0.6983、0.6935、0.6812和0.6714,而水灾成灾率与粮食产量变化的关联度最小,为0.6341。之后,通过构建抗灾能力评估的动态二维博弈模型对山东省粮食生产对各种自然灾害的抵抗能力进行了分析,发现:第一,1978~2014年山东省粮食生产对旱灾的抵抗能力总体是增强的,对水灾的抵抗能力总体有所减弱,而对其他灾害的抵抗能力适中;第二,粮食生产抵御旱灾和其他灾害的能力整体呈现出比较明显的周期性,而抵御水灾能力周期性不明显。据此研究,认为要稳定山东省粮食生产,必须重视农业防灾,尤其是要增强抗旱防汛能力,并针对性地提出了一系列具体应对措施,包括加强农田水利基础设施建设与管理、加快完善农业自然灾害预警预报系统,优化灾害防治思路,提升灾害保险能力,探索筹建农业自然灾害风险基金等。     

长沙市主要农业气象灾害风险区划

该文采用长沙地区四个国家气象站1981～2010年逐日气象资料与长沙地区地形高程资料(DEM),对影响长沙的六种气象灾害进行风险等级区划分析,以期为长沙市农业生产的气象灾害防御提供依据。结果表明：(1)长沙市大部分地区为高温热害高风险区,干旱灾害、倒春寒灾害中等风险区,洪涝灾害、五月低温灾害、寒露风灾害低风险区。(2)大围山、连云山、伪山为洪涝灾害、倒春寒灾害、五月低温灾害、寒露风灾害次高或高风险区,干旱灾害、高温热害低风险区。(3)连云山与大围山之间的峡谷地带为洪涝灾害高风险区,长沙市区南部湘江河谷地带为倒春寒灾害高风险区。(4)通过K-means聚类分析,长沙市农业气象灾害气候风险可划分为高温热害、干旱,较高的倒春寒的气候风险区等六个区。     

云南旱灾综合指数时间序列趋势分析

选取云南省1950～2009年体现旱灾经济损失的旱灾受灾面积、旱灾成灾面积、旱灾粮食损失3类指标数据,计算旱灾综合指数,构成云南旱灾综合指数序列,对其进行分级评估,并采用Mann-Kendall法分析云南省1950～2009年旱灾综合指数时间序列的变化趋势。结果表明:60年来云南干旱灾害频发,旱灾损失严重,平均2.5年出现一次重大以上的旱灾;1950～2009年云南旱灾综合指数呈显著上升趋势,特别是1986年以来旱灾损失明显上升,防灾、减灾形势严峻。