基于主成分分析和层次分析法相结合的陕西省农业干旱风险评估

农业干旱灾害发生机理复杂,评价指标众多,为确定合理的干旱风险评价指标,以陕西省为研究对象,提出基于主成分分析和层次分析法(AHP)相结合的农业干旱风险评价指标体系和评估方法。运用主成分分析,结合陕西省干旱成因及特点,基于风险四要素(危险性、暴露性、脆弱性和抗旱能力)筛选并构建了农业干旱风险评价指标体系,采用AHP评估了陕西省农业干旱风险。结果表明,在考虑地区抗旱能力情况下,陕西省农业干旱风险从北向南,从东向西均呈现出递减趋势,北部榆林地区和东部渭南、商洛地区,农业干旱风险较高。通过主成分分析和AHP相结合的评价体系,可以合理选取评价指标,缩减指标个数;准确评估干旱风险,指出风险要素来源,为抗旱部门有效识别致灾因子,提出相应的抗旱减灾方法。     

基于模糊聚类循环迭代模型的陕西省农业干旱风险评估与区划

为了加强陕西省农业干旱风险评估和应急管理能力,以10个地级市为研究对象,选择表征农业干旱风险的危害性、暴露性、脆弱性和抗旱能力等方面的17个代表性指标,建立了具有区域适用性的农业干旱风险评价指标体系;基于模糊聚类循环迭代方法构建了农业干旱风险评估模型,并结合GIS技术,对陕西省农业干旱风险进行评估和区划研究。结果表明:全省农业干旱风险具有明显的区域差异性和规律性,极严重-严重干旱风险区主要分布在榆林、渭南、商洛地区;中度干旱风险区主要分布在延安、宝鸡和咸阳地区;一般-轻度干旱风险区主要分布在铜川、安康、西安和汉中地区,农业干旱风险总体呈北部地区大于南部地区,关中东部地区高于西部地区的特点。依据研究结果,为管理部门决策制定提出了不同风险区抗旱减灾措施建议。     

广西大石山区农业干旱灾害综合风险管理战略

伴随着我国干旱灾害管理从危机模式到综合风险模式的转变,以广西大石山岩溶区为研究对象,在对该区近20年农业干旱灾害调查分析的基础上,采用模糊信息扩散方法对该区26个县农业干旱风险进行了评估。研究结果表明:广西大石山区近20年来平均每2年至少会发生农业干旱1次,且强度呈逐渐增加的变化趋势;该区平均发生轻度、中度、重度和特大农业干旱灾害的频次分别为1.3年/次、2.2年/次、6.3年/次、15.3年/次。根据区域干旱灾害风险模型:区域干旱灾害风险=(危险性H×暴露性E×脆弱性V)/抗旱减灾能力C,加强该区抗旱减灾能力建设是有效应对日益复杂的干旱灾害和减轻灾害风险最有效的途径和手段。广西大石山区应开展具有可操作性的干旱防备与应对系统以实现该区干旱灾害综合风险管理战略的实施。     

基于干旱综合指数的模糊信息分配法的农业干旱风险评估研究

影响农业干旱的因素复杂,而因素之间存在较大的随机性和模糊性。本研究采用模糊线性信息分配方法,以干燥度指数和有效降水指数相结合的综合干旱指标数据系列寻找概率估计分布函数,以广西田东县为例对农业干旱风险进行评估,并与采用连续无雨日数指标的常规概率统计分析法评估进行了对比。研究结果表明：田东县的春、秋季节农业干旱几乎年年发生,中、重度干旱3～5年可能会发生1次。干旱风险概率分别为冬季69.79%,春季72.78%,夏季5.79%,秋季80.50%。基于干旱综合指数的模糊信息分配法比连续无雨日数采用概率统计分析法进行农业干旱风险评估更有效可靠,更能反映干旱实际情况,是一种行之有效、简单实用的方法。     

基于作物生长模型的农业干旱灾害风险动态评估

在阐述干旱灾害风险基本概念的基础上,分析了农业干旱灾害风险动态评估的难点。通过作物生长模型——DNDC模型模拟作物逐日生长,得到最终的粮食产量。采用情景分析方法,对不同气象条件下的作物产量进行估计,进而计算作物粮食因旱损失,实现农业干旱灾害风险动态分析。研究选择辽宁省为研究区,以玉米作物为代表,空间分析单元为县级行政区,利用15年的序列数据进行粮食因旱损失评估,模型模拟辽宁省的总误差控制在15%左右。风险分析结果表明,辽宁省西北部地区干旱灾害风险高于其他地区,这也与辽宁省干旱实际情况相吻合。     

改进的TOPSIS模型在陕西省农业干旱脆弱性区划中的应用

以陕西10个地市作为研究对象,从暴露性、敏感性以及恢复能力三个方面选取12个指标构建农业干旱脆弱性评价指标体系,应用改进的TOPSIS模型计算得出各市区的相对贴近度,对陕西省农业干旱脆弱性进行综合评价。结果表明:陕西省农业干旱脆弱性存在地域性差异,10个市区的农业干旱脆弱性由高到低排序依次为安康(0.7841)商洛(0.7650)汉中(0.6939)西安(0.5977)榆林(0.4657)延安(0.4605)渭南(0.4555)铜川(0.4319)宝鸡(0.3525)咸阳(0.2996),整体呈现"南高北低"的分布格局;从暴露性来看,陕西省农业干旱暴露性指数最高为渭南,其次为咸阳和西安,其它市区均较低;从敏感性来看,陕西省农业干旱敏感性分布两极分化严重,主要表现为陕南地区敏感性总体偏高,关中地区和陕北地区除铜川市和延安市敏感性较高外,均处于较低水平;从恢复能力来看,陕西省农业干旱的恢复力分布无明显规律,按其恢复力由高到底排序依次为:延安渭南榆林咸阳西安铜川宝鸡汉中安康商洛。改进的TOPSIS模型能较合理地从整体上对农业干旱脆弱性进行评价分区,符合实际情况,为其他多属性综合评价提供了一个新的思路和算法。     

农业干旱预警研究现状及发展趋势

在分析国内外干旱预警研究现状的基础上,分析农业干旱成灾过程胁迫、成灾过程,指出国内现有农业干旱预警研究存在的不足。运用灾害社会工程学理论,综合分析孕灾环境、致灾因子和承灾体、灾情等四方面对旱情的可能影响,探讨未来农业干旱预警发展方向和研究方法,提出农业干旱预警体系建设的基本思路,为进一步开展干旱预警提供参考,为政府减轻...     

西北地区农业干旱脆弱性评估及时空分布特征

西北地区是重要农牧交错区,生态环境脆弱,农业生产对气候变化极为敏感,研究其农业干旱脆弱性时空分布特征是有效应对干旱气候的关键。基于IPCC评估框架,考虑蒸散对土壤含水量的影响,将多时间尺度干旱指数纳入指标体系,研究西北地区农业干旱脆弱性及其时空分布特征。结果表明:2010—2020年该地区农业干旱脆弱性呈现下降态势,其中2010—2015年下降幅度最大,但区域均衡性减弱,出现“两极”现象;2015—2020年脆弱重心逐渐向南部地区转移,形成“辐射”效应。该地区农业干旱脆弱性冷热点区域变化显著,2010年热点区域集中在新疆西南部,冷点区域分布在新疆北部和宁夏;2020年热点区域转移至甘肃和青海南部,且呈现向外辐射现象,冷点区域主要集中在新疆北部地区。     

气象、农业干旱指标综述

介绍了以降水量统计特征作为指标和以降水量、气温统计特征作为指标的气象干旱指标,以土壤含水量、作物旱情、作物需水量、供需水比例、作物水分综合统计特征为指标的农业干旱指标.列出气象、农业干旱指标计算公式,介绍计算方法和干旱指标的详细等级标准,并对各指标计算所需统计资料观测、收集的难易程度,各指标的优缺点、适用性及其适用区域范围评述,为干旱的监测、评估、预警和研究提供依据.     

基于熵权法的陕西省农业干旱脆弱性评价及影响因子识别

以陕西省10个城市为研究对象,从农业干旱的敏感性和恢复力2个角度选取14个指标,对全省的农业干旱脆弱性进行评价。利用熵权法和贡献度模型,根据陕西省2014年水资源、气象与社会经济统计数据,对10个城市的农业干旱脆弱性及主要贡献因子进行分析。结果表明:(1)陕南的3个城市安康、商洛和汉中的农业干旱脆弱性水平较高,分别为0.7128、0.7110和0.5897,关中和陕北的7个城市农业干旱脆弱性处于中等水平;(2)陕西省农业干旱脆弱性的空间差异与城市社会经济发展水平和气候条件不完全一致,陕南地区敏感性总体较高,其中最高为安康(0.4238),关中和陕北地区敏感性总体较低,其中最低为宝鸡(0.2123);陕南地区三个城市的恢复力水平最低,关中和陕北对于干旱的恢复能力差异不大,其中咸阳(0.0992)、渭南(0.1301)、榆林(0.1554)3市的恢复力最强。(3)从影响因子来看,西安、咸阳和渭南的主要影响因子为人口密度,贡献度分别为27.11%,15.11%和14.18%;安康、汉中和商洛的主要影响因子为旱地面积比重,贡献度分别为29.36%,17.20%和18.38%;延安和榆林的主要影响因子为旱地面积比重和耕地灌溉率,前者贡献度分别为32.18%和29.36%,后者贡献度均为17.24%;铜川的主要影响因子为耕地灌溉率,贡献度为16.49%;宝鸡的主要影响因子为水库调蓄率,贡献度为10.76%。最后,根据评价结果提出不同城市控制农业干旱脆弱性的相应措施。