1949—2016年中国旱灾规律及其对粮食产量的影响

目的 探究1949—2016年中国干旱灾害长时间序列时空变化特征及其对粮食生产的影响,为我国农业干旱灾害预警体系和保障粮食产量提供参考。方法 基于Python语言获取1949年以来中国各省、市农业自然灾害和粮食生产数据,然后利用Pearson相关性统计分析、回归分析、自然断点分级法、GIS平台和R语言定性和定量地探讨干旱灾害对粮食生产的影响,阐述我国农业旱灾变化规律和粮食安全态势,探讨农业旱灾对粮食生产的影响。结果 ①农业干旱灾害呈现明显周期性波动,干旱轻重灾情交替出现,1949—1970年为波动阶段,1971—2000年为波动上升阶段,2001—2016年为波动下降阶段,发生特大干旱和严重干旱的年份所占比重较大;②农业干旱在空间上呈“北重南轻、中东部重西部轻”的格局。山东受灾最重,灾损高达208.2万hm²,西藏最轻,灾损为2163.53 hm²;③粮食产量和粮食单产总体呈稳步增长态势,波动幅度较平缓,二者受旱灾影响程度较大,粮食产量和粮食单产的年变化率均与干旱受灾率、成灾率、灾害强度指数、受灾率异常指数和成灾率异常指数等指标显著负相关,其中以受灾率异常指数和成灾率异常指数对粮食生产的影响更为显著,且受灾率异常指数的影响最为显著;④粮食产量的多少和受灾面积的大小在空间上具有相关性,粮食单产与干旱受灾面积呈负相关。结论 干旱灾害制约我国粮食生产,各农业干旱灾害指标对粮食灾损的解释力较强,对粮食产量估测具有参考作用。建立和完善农业灾害预警体系,可以提高应对农业干旱灾害的能力,进一步为粮食进出口提供指导意见。此外,干旱灾害仅是影响粮食产量的一个方面,农业科技水平、社会经济制度、农业政策等也对其具有不容小觑的影响。     

1949-2016年我国粮食主产区旱灾变化趋势分析

采用趋势线法、Mann-Kendall（M-K）趋势检验法及Mann-Kendall（M-K）突变检验法对1949-2016年我国粮食主产区旱灾变化趋势进行分析,以期为降低粮食主产区旱灾风险及灾害损失的措施制定提供理论依据。结果表明：1）除江苏省外,干旱发生率均高于60%,干旱受灾率和成灾率的变异系数均在50%以上。2）东北地区各省干旱受灾率和成灾率均呈现增加趋势且通过M-K趋势检验,增加趋势显著;长江流域的湖北和四川省干旱受灾率呈增加趋势,江西和湖南省干旱受灾率呈减少趋势,但均未通过M-K趋势检验,变化趋势不显著;上述长江流域四省干旱成灾率均呈增加趋势,但只有湖北和四川省通过M-K趋势检验,增加趋势显著;黄淮海地区除江苏省干旱受灾率呈微弱线性增加趋势外,其他各省干旱受灾率均呈减少趋势,但只有安徽省通过M-K趋势检验,表现出显著的减少趋势;黄淮海五省成灾率均呈增加趋势,但只有河北和江苏省通过M-K趋势检验,增加趋势显著。3）M-K突变检验结果表明,安徽省旱灾受灾率变化突变点为2002年,之后呈减少趋势;东北三省及内蒙古自治区干旱受灾率变化突变点分别为1977、1970、1983和1977年,之后干旱受灾率呈增加趋势;各省区干旱成灾率突变点如下：东北地区的黑龙江、吉林和辽宁省及内蒙古自治区分别为1988、1977、1981和1984年,黄淮海地区的河北和江苏省分别为1961和1978年,长江中下游地区的湖北和四川省分别为1986和1975年,各省区干旱成灾率在突变点之后均呈增加趋势。综上,粮食主产区干旱灾害发生率普遍较高且年际变化大,东北地区旱灾影响范围、规模以及致灾程度均呈显著增加趋势;黄淮海地区的河北和江苏省以及长江中下游地区的湖北和四川省虽然干旱影响范围和规模没有表现出显著的变化趋势,但是旱灾的致灾程度却表现出显著的增加趋势;干旱受灾率显著期普遍发生在2000年后;干旱成灾率增加趋势显著期普遍发生在20世纪90年代末-2010年前后。     

基于农业灾情数据的贵州省粮食单产灾损估算模型

【目的】探明贵州省粮食气候减产量与灾情程度的关系,为贵州省防范农业自然灾害风险和科学预测粮食单产提供决策依据。【方法】利用2010—2020年贵州省粮食灾情统计数据,计算干旱、洪涝、风雹、低温的受灾率、成灾率及绝收率,并用灰色关联法评价各灾种及灾害程度对全年粮食及水稻、玉米、马铃薯气候单产的影响,运用多元回归方法分析粮食气候减产量与灾情的关系,构建基于灾情的粮食单产灾损估算模型。【结果】从发生频率看,干旱为贵州省2010—2013年主要的农业气象灾害,2014年起逐步由旱转涝;发生程度中等、范围较广的干旱及程度较重、局地性强的低温灾害是造成贵州省粮食作物减产的主要灾害。构建了粮食气候减产量(ΔY_w)与总受灾率(Kts)、总成灾率(Ktc)、总绝收率(Ktj)的灾损评估模型：ΔY_w=189.2Kts+4 490.6Ktc+50.0Ktj+85.2(R²=0.760,P<0.01),通过模型估算得到的模拟单产与实际单产的相关性极显著(P<0.01),且误差在合理范围内。【结论】贵州省粮食总受灾率、总成灾率和总绝收...     

中国农业气象灾害定量评估

利用1949—2012年中国农业气象灾害资料,采用数值分析方法,计算干旱、洪涝、风雹和低温冷害等气象灾害的成灾率,并对各类气象灾害分级赋值;采用灰色关联分析法,计算各类气象灾害与总灾害的关联度,进而确定其对农业生产的影响权重和影响程度,并分析其时空演变特征。结果表明,64年来,中国农业气象灾害平均成灾率、各类灾害平均成灾率均呈增加趋势,以干旱平均成灾率增长最快,达0.98%/10年;干旱占气象灾害影响权重最高,并主要分布在中国北方地区;农业气象灾害总体以Ⅲ级灾害为主;特别是近10年,Ⅴ级灾害发生频率升高。研究结果为分析农业气象灾害时空演变、农业防灾减灾、粮食生产稳产提供科学参考。     

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。     

1978—2014年江西省农业气象灾害对农作物生产的影响

本文分析了1978—2014年江西省农业气象灾害对农作物生产的影响,结果表明,对江西省农作物影响的大小依次为洪涝、低温、干旱、风雹,其受灾率的10年变化趋向率分别为2.244%、1.172%、-1.775%、0.443%,成灾率的10年变化趋向率分别为1.396%、0.615%、-0.835%、0.114%。整体来看,除了干旱灾害外,洪涝、低温和风雹的受灾率和成灾率均呈不断增加的趋势,因而在今后的防灾减灾中应重点关注,并做好相应的防治措施。     

黑龙江省主要农业气象灾害特征及其对粮食产量影响的灰色关联分析

[目的]了解黑龙江省主要农业灾害的变化特征及其对粮食产量的影响,为相关部门制订粮食生产决策提供科学依据.[方法]以黑龙江省1972～2012年干旱、洪涝、风雹及低温灾害的受灾面积数据、同期粮食平均单产及四大粮食作物(玉米、水稻、大豆、小麦)单产数据为样本,利用灰色关联分析法探讨主要农业气象灾害特征及其对粮食产量的影响因素.[结果]20世纪80年代黑龙江省受涝灾影响较严重,受灾比相对较高,而干旱受灾比相对较低;20世纪70、90年代及2000年以后黑龙江省干旱受灾比相对较高,处于较干旱阶段.20世纪70年代是低温冷害和风雹灾害相对集中的时期,80年代受灾比减弱,但后期出现反弹趋势.1972～2012年黑龙江省农业受灾程度和粮食总产呈波动性变化,受灾严重年份粮食总产基本呈下降趋势,灾害性天气直接影响粮食生产.灰色关联分析表明,干旱是影响粮食作物平均单产及水稻单产最大的农业气象灾害,洪涝灾害次之;对于玉米和大豆,洪涝的影响略大于干旱;小麦受干旱和低温影响较大,而风雹和洪涝次之.[结论]干旱和洪涝是影响黑龙江省粮食生产的主要气象灾害.根据黑龙江省西旱东涝的特点因地制宜推广减灾技术,可有效减轻灾害损失.     

湖北省近50年旱涝灾害变化及其驱动因素分析

利用湖北省71个气象台站1960-2007年地面观测资料以及旱涝受灾面积、成灾面积资料,在当地常用旱涝指标的基础上,提出全省性的旱涝指数,并采用最小二乘法对湖北省旱涝气象灾害变化特征以及旱涝受灾面积、受灾率、成灾率与旱涝气象灾害指数、水稻种植百分率进行了分析.结果表明:6-8月是湖北省的主汛期,85%以上中涝、90%以上的大涝均发生在这一时期;干旱每月都有可能出现,但4-9月干旱对湖北省农业的影响最大;湖北省旱涝气象灾害每年都有不同程度发生;近50年大涝出现的频率为3年一遇,大旱为4年一遇,旱涝指数随年际的变化加强或减弱的趋势并不明显.洪涝受灾面积、受灾率、成灾率以及干旱成灾率加重趋势较为显著,其原因一方面是农业种植结构的变化,耐涝性能较强的水稻种植面积的大量减少,而旱地面积相对增加,另一方面水利设施设备老化,河道淤积,排洪灌溉能力减弱.     

气象灾害对新疆地区主要作物产量影响的灰色关联分析

基于新疆1978—2014年洪涝、旱灾、风雹灾及冷冻4种农业气象灾害受灾面积、同期粮食平均单产及粮食作物单产有关统计数据,采用线性和灰色关联分析法对新疆地区37年气象灾害特征及其对主要粮食、经济作物单产影响进行分析。结果表明,气象灾害灾情总体呈受灾面积大、成灾率高、波动幅度大的特点,干旱灾和风雹灾危害较大,冷冻灾和洪涝灾其次;所有作物与干旱灾受灾面积关联度最大,冬小麦、春小麦和玉米与冷冻灾受灾面积关联度最小,而棉花和甜菜与洪涝灾受灾面积关联度最小;干旱和风雹是影响新疆地区农业生产的主要气象灾害。     

黑龙江省农业干旱灾害时空变化特征研究

为促进黑龙江省农业发展,利用Mann-kendall检验、Morlet小波法和GIS软件对黑龙江省1986-2015年的农业干旱灾害数据进行了分析,研究了农业干旱灾害的时空变化特征。结果表明:在1986-2015年,黑龙江省受干旱影响的面积最大,由其造成的受灾面积约占总受灾面积的50%以上。农业干旱导致的农业受灾率和成灾率总体呈下降趋势,但下降趋势不明显,发生中度干旱、轻度干旱、特大干旱和重度干旱的年数依次减少。通过Morlet小波分析可知,干旱受灾率在1986-2015年间呈周期性变化,变化的周期分别为3、5和14a,其中14a为变化主周期。在2016-2020年,黑龙江省干旱受灾率处于负相位,但有发生干旱灾害的可能,需要有关部门提前进行水利设施的维修、维护,做好防旱部署。通过GIS软件对基于降水距平百分率和受灾率的干旱指数进行模拟可知,黑龙江省西南部是干旱高危害区,须同时做好春旱和夏旱的防治工作。     

广西农业气象灾害特征分析及其对农业生产的影响

摘要：利用广西1981～2012年干旱、洪涝、低温冷害和风雹等4种农业气象灾害数据,并结合粮食作物单产资料,采用线性回归、滑动平均和灰色关联分析方法,研究了广西近32a来农业气象灾害的变化特征及其对广西农业生产的影响。结果表明,1981～2012年4种农业气象灾害的受灾率变化均不明显,但具有阶段性特征。20世纪80年代至90年代初,干旱受灾率呈递增趋势,1988-1992年受灾率居高不下,均在20%以上,90年代中后期较小且变化平缓,21世纪以后广西又处于较旱阶段;洪涝、风雹、低温冷害在20世纪80年代至90年代初受灾率均相对较小,尤其是低温冷害少有发生;90年代中后期及以后,洪涝受灾率呈明显周期性波动减小,风雹受灾率呈明显周期性波动增大,低温冷害也呈周期性的暴发。4种农业气象灾害对农业影响程度为：粮食作物平均单产、早稻单产、晚稻单产、玉米单产是干旱＞洪涝＞风雹＞低温灾害;对单季稻而言,洪涝＞干旱＞风雹＞低温灾害,说明干旱和洪涝是影响广西农业生产的主要气象灾害。     

邯郸农业气象灾情分析与评估

基于《邯郸市统计年鉴》1994-2007年有关数据统计资料,对邯郸市的主要农业气象灾害及综合灾情进行统计分析,并就气象灾害对粮油棉产量影响做灰色关联度分析。结果表明,1994-2007年邯郸农业因气象灾害造成的总受灾率和总成灾率呈现出波动性下降趋势,灾损严重年份农业总产基本也呈减产趋势,灾害性天气直接影响着农业生产;干旱造成的农业受灾面积最大,风雹造成的灾害次之。灰色关联度分析表明风雹灾对邯郸粮油棉产量造成的影响程度最大,其次为旱灾和水灾;气象灾害造成的农业受（成）灾面积与农业产量之间无明显的正相关关系。     

淄博市农业气象灾害时空分布及对粮食产量的影响

为揭示淄博市农业气象灾害风险,保障粮食安全生产,根据1983—2020年淄博市农业气象灾情资料和粮食产量数据,运用趋势分析、灰色关联法和Hurst指数等方法,分析了淄博主要农业气象灾害时空分布,并对灾害发展趋势及与粮食产量的关联度进行了探讨。结果表明：（1）淄博市农业气象灾害频发,从发生频率排序依次为干旱、大风、冰雹、暴雨洪涝、台风、冷冻灾害,灾害比重年际差异大。（2）4类主要农业气象灾害受灾率均以下降趋势为主,空间分布不均：干旱灾害高青、沂源受灾最重;暴雨洪涝灾害高青最为严重;大风灾害桓台和周村受灾最为严重;冰雹灾害高青受灾最为严重。（3）受灾率未来变化趋势为反持续性上升趋势;与粮食产量关联分析显示,干旱关联度最大,大风、暴雨洪涝灾害次之。未来淄博市农业气象灾害风险严峻,干旱是影响粮食产量的主要气象灾害,应加强防治。     

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。     

1982—2011年旱灾对中国粮食产量影响研究

旱灾严重危害粮食生产,进而危及国家粮食安全乃至社会的稳定和经济的发展。利用1982—2011年的旱灾受灾、成灾和绝收数据,从灾害面积、旱灾强度指数(ξn)、旱灾强度异常指数(Id)、灾损量(Fd)、粮食波动系数(Ip)和灾损比例及旱灾影响等角度定量分析了中国与各省区旱灾的时空特征及其对中国粮食安全的影响。研究表明,1982—2011年,我国年均受灾、成灾和绝收面积为361.68×106、186.38×106、38.43×106hm2,分别占农业气象灾害年平均面积的53.3%、53.2%和47.1%;粮食灾损量在20.46×106~83.63×106t,年均粮食灾损量为39.40×106t;灾损比例在8.02%~18.97%,平均灾损比例为13.96%,年人均旱灾粮食损失32.56 kg;我国旱灾严重的中心在北方,西南地区为次中心,而东南沿海地区的旱灾较轻;干旱强度与粮食单产波动、粮食灾损量的统计分析表明,干旱对二者有显著影响。因此,建立和完善农业防灾减灾体系,增强应对旱灾的能力对于保证我国粮食安全具有重要意义。     

山东省农业生产风险因素分析与粮食产量预测

农业生产风险是指由于多种灾害因子造成的农作物区域产量低于预期正常产量所产生的随机不确定性。根据山东省统计资料,在山东省粮食综合生产能力评价研究的基础上,讨论了各类风险因素对粮食生产的影响,分析了全省粮食生产情况、各种自然灾害的受灾面积以及农田成灾率与粮食总产量的关系。结果表明,干旱对粮食总产量影响最大．且发生频率最高。山东省粮食单产是影响粮食总量变化的首要因素,粮食总产量的变化趋势与粮食单产变化趋势基本一致,而在小麦、玉米两大作物中,玉米产量的波动影响着粮食作物总产量的变化趋势。农田成灾率对粮食总产量具有明显影响,二者呈明显的负相关关系。自然灾害是山东省目前主要的粮食风险影响因素,对山东省粮食综合生产能力具有显著影响。未来几年,山东粮食总产量应该稳中有升。     

辽宁省农业气象灾害对农业生产的影响及评估

利用辽宁省1971~2008年农业生产资料及气象灾害资料,计算了干旱、洪涝、大风冰雹、低温冻害的影响权重、成灾率及其变异值,进一步分析了农业气象灾害的时间序列变化特征,并对农业气象灾害进行了等级划分和综合评估。结果表明,粮食产量与相应年农业气象灾害存在负相关关系,1989、1997、2000年农业气象灾害较为严重,粮食产量相应严重减产。辽宁省农业气象灾害小灾情出现频率最大,占总年数的39%,同时农业气象灾害对农业生产的危害随年代逐渐增大;干旱影响权重为63.0%,成为当前影响农业生产的主要因素。     

北方农业气象灾害的时空分布特征研究

[目的]研究北方农业气象灾害发生的时空分布特征。[方法]基于北方各省区多年的统计数据,采用地学统计以及GIS相结合的方法,对北方各地区多年的干旱、洪涝、冰冻、风雹等主要农业气象灾害数据进行了时空格局的分析,阐述了近年来我国北方地区各种农业气象灾害发生的频率和动态变化的空间分布特征。[结果]北方不同的农业气象灾害具有明显的时空分布特征,20世纪80年代受干旱和风雹影响较大,90年代以洪涝灾害为主,2000—2010年则以洪涝和低温冷冻为主;从整体受灾率和成灾率上讲,北方各地区从大到小依次为华北区、东北区、西北区。[结论]该研究为北方各地区农业气象灾害预警机制的建立和完善提供依据。     

干旱灾害对粮食安全的影响及应对措施

阐述了农业气象灾害的概念,分析了干旱灾害对粮食生产的重要影响;以河南省为例,进一步提出针对现状所采取的一系列措施,以期保证粮食生产的安全。     

干旱的特性及应对措施

近几年来干旱灾害逐渐增多,受灾区域也逐渐扩大,严重影响着农业生产,为确保粮食稳步增长,根据镇沅县的自然条件和农业环境,提出符合镇沅的科学的农业技术抗旱措施.