西南喀斯特地区农业旱灾脆弱性评价———以贵州省为例

农业旱灾脆弱性是涉及致灾因子、孕灾环境以及承灾体3方面的复杂系统,其脆弱性程度决定了干旱灾害的生成和强度.科学评价农业旱灾脆弱性对防旱抗旱有着重要现实意义.构建了贵州农业旱灾脆弱性评价指标体系,并应用时间序列数据,建立了基于主成分分析—德尔菲法的改进TOPSIS模型,对2006-2012年期间贵州农业旱灾脆弱性发展态势进行分析,以期为促进贵州农业持续健康发展提供参考借鉴.     

四川省季节性干旱综合防控技术研究

农业旱灾是致灾因子（降水不足）、孕灾环境（土地利用）、承灾体（农作物和农业人口）相互作用的产物。四川省坡耕地比例大，可灌溉面积小，土壤瘠薄，降雨时空分布不均，生态环境脆弱，季节性干旱问题十分突出。旱灾是四川省发生频率最高、持续时间最长、危害范围最广、经济损失最大的农业自然灾害。季节性干旱是制约四川粮食生产能力提升最突出的问题之一，旱灾已成为该区域农村经济与社会可持续发展的重要制约因素。     

贵州省农业气象灾害风险区划研究

从风险的角度出发,分析农业气象孕灾环境,致灾因子,承灾体的抗灾能力和灾情,计算出主要农业气象灾害风险度,并进行了灾害风险评估,进一步揭示农业气象灾害对农业生产的影响程度,作出农业气象灾害风险区划,并进行了评述。     

关中西部地区农业旱灾脆弱性评估

农业旱灾是影响农业生产最主要的灾害之一,加强农业旱灾脆弱性研究对于减轻干旱灾害给农业生产带来的损失具有重要的现实意义。利用熵值法,以关中西部地区的宝鸡市为例,选取易损性和适应性12项指标,对该区域2001-2012年的农业旱灾脆弱性进行分析。结果表明:宝鸡地区农业旱灾易损性呈现出不稳定的波动状态;区域的农业旱灾适应性能力逐年提升;宝鸡地区农业旱灾脆弱性呈现出不稳定的下降趋势,农业的抗旱能力逐年上升。通过对农业旱灾脆弱性进行分析评价,可以有效地为关中西部地区开展农业干旱灾害风险管理提供定量化依据。     

东北地区玉米主要气象灾害风险评价模型研究

【目的】农业生产过程中经常面临着一种以上气象灾害的威胁。目前,农业气象灾害风险评估普遍是以单一灾种对承灾体的影响为研究对象,无法反映真实气象条件下农业生产面临的综合风险;作物在不同发育时期或发育阶段遭受气象灾害对最终产量的影响有所不同。本文以东北地区玉米为例,研究基于作物不同发育阶段多种气象灾害风险评价方法与技术体系。【方法】将东北玉米生育期划分为播种-七叶、七叶-抽雄、抽雄-乳熟、乳熟-成熟4个发育阶段,把冷害、干旱、涝害作为3种主要气象灾害,利用玉米发育期、气象、土壤、作物面积和产量等多元资料,根据自然灾害风险理论和农业气象灾害风险形成机制,以一定区域自然灾害风险由自然灾害危险性、承灾体的暴露性和脆弱性及人类防灾减灾能力4个因素综合作用的“自然灾害风险四要素说”为理论依据,在全面分析东北玉米发育阶段冷害、干旱、涝害的孕灾环境和致灾因子的危险性、承灾体的暴露性和脆弱性、人类防灾减灾能力四要素的基础上,从风险四要素的内涵出发选取风险评价指标。采用孕灾环境多指标法,从气象、作物、自然地理等方面选取指标全面反映发育阶段主要气象灾害的危险性;从承灾体暴露性、脆弱性的内涵出发选取评估指标;鉴于防灾减灾能力比较滞后的研究现状,选用产量变异系数综合反映防灾减灾能力,形成了比较完备的发育阶段主要气象灾害风险评价指标体系。由于农业气象灾害成因的多要素性、复杂性,影响要素之间的模糊性和不确定性,利用层次分析法确定发育阶段主要气象灾害风险四要素及危险性指标的权重。利用自然灾害风险指数法构建发育阶段主要气象灾害风险评估模型。利用加权综合评分法构建发育阶段主要气象灾害危险性评价模型,发育阶段3种主要气象灾害频率之比作为权重系数反映不同发育阶段主要气象灾害的相对严重程度。【结果】在发育阶段主要气象灾害风险评价的基础上,利用加权综合评分法构建作物生育期主要气象灾害风险评估模型,根据作物减产率与4个发育阶段主要气象灾害风险指数的相关性调试确定各发育阶段风险指数的权重系数,建立比较完备的基于发育阶段的主要气象灾害风险评价指标体系,构建发育阶段主要气象灾害风险评价模型、发育阶段主要气象灾害危险性评价模型及生育期主要气象灾害风险评价模型,进而初步建立了东北玉米基于发育阶段的多种农业气象灾害风险评价技术体系。【结论】对东北典型全域灾害年份及代表站点主要气象灾害典型年份关键发育阶段主要危险性指标与减产率的分析表明,发育阶段主要气象灾害危险性指标的选取是合理的。     

农业气象灾害风险评估研究进展

农业气象灾害风险研究是灾害学以及农业气象研究中的热点问题,针对现有农业气象灾害风险评估过程中存在的较多不足之处,需要在以往研究的基础上,适当优化与完善研究体制。本文主要介绍了农业气象灾害风险评估的研究发展概况,从致灾因子危险性评估、承灾体脆弱性评估、灾害期望损失评估3个方面总结了其主要内容,并提出了农业气象灾害风险评估的主要方法。     

基于Arcgis的阿拉善左旗霜冻风险区划

以阿拉善左旗的霜冻为研究对象,在分析阿拉善左旗地区霜冻灾害气候背景和经济环境的基础上,从霜冻灾害发生的成灾环境、灾害发生的可能性、以及承灾体的易损性三个方面选取了地貌、灾害频率、人口、社会经济条件等评价因子;应用模糊评价法建立了霜冻灾害孕灾背景、灾害危险性、承灾体易损性等数学模型;运用ARCGIS10.0软件,通过对属性数据库和图形数据库的操作得到霜冻灾害的孕灾背景、灾害危险性、承灾体易损性评价图层,经过图层叠加以及等级划分得到霜冻灾害的风险评估及其区划。     

基于云模型和GIS的神农架林区洪灾风险评价

以神农架林区内10 m×10 m大小的区域为研究单元,从灾害损失成因和洪灾形成机制出发,形成包含自然环境危险性和承灾体承灾能力两大部分20余项指标,建立了基于云模型和熵值的洪灾风险综合评价模型,从灾害成因和灾损成因的角度出发对山区村镇洪灾风险的各成分进行了指标因子分析,使用逆向云发生器结合熵值修正的方法确定各级指标权重,通过GIS实现指标的空间数据和属性数据的表达,并予以评价度量,最后结合权重获取水位上升5 m洪水强度下的自然环境危险性、承灾体承灾能力,用洪灾自然危险性评价结果代表值减去承灾能力代表值得到洪灾综合风险评价结果,为林区规划提供科学依据。结果表明,林区的灾害危险区域分布广泛,带有一定的集中度,主要因为全区自然环境危险度较高,而大部分地区经济发展落后、灾害防御工事缺失或不健全;风险较高的区域主要有木鱼镇、九湖镇、松柏镇、阳日镇、宋洛乡东部,下谷坪乡、新华镇和松柏镇北部风险相对较低。     

海南省主要热带作物灾害脆弱性评价及影响因素分析——以天然橡胶种植业为例

基于区域自然灾害系统理论,构建了天然橡胶种植业灾害脆弱性评价指标体系及评价模型,并从区域孕灾环境敏感性以及承灾体对灾害的适应性两方面,对海南省天然橡胶种植业脆弱性进行了评价。研究结果表明,海南省各市县天然橡胶种植业灾害脆性空间差异性显著,各市县灾害脆弱性与该区域的经济发展水平密切相关。     

林业气象灾害风险区划方法

气象灾害是威胁林业安全和增大林业风险的主要自然灾害之一。不断提升林业生产对气象灾害的防御能 力,是保障林业生态文明建设的重要举措。本文从林业气象灾害的灾害类型、承灾体、孕灾环境、致灾因子等四个方面 入手,提出了林业气象灾害风险评价模型,给出了空间区划方法,为林业气候变化管理提供一个风险预判手段。     

寒旱区农业信息传播的障碍因子剖析及其对策新探

农业信息传播是个复杂的系统工程,具有基础性和服务性“双重”性质．文章把关注点指向大西北寒区旱区,在论述该区域农业信息传播现状特征的基础上,提取其障碍因子并进行结构化分析;最后构筑科研、体系、环境、效益四个维度,探索性地求解适地性的信息传播体系和推广对策．     

西南喀斯特地区农业旱灾脆弱性演化分析———以贵州省为例

农业旱灾脆弱性刻画了农业系统应对旱灾过程中致灾因子危险性、孕灾环境敏感性和承载体易损性的叠加效应,从系统的角度揭示了农业干旱灾害的生成机制和受灾程度.构建了贵州农业旱灾脆弱性指标体系,结合贵州农业旱灾的时序特征,运用时序因子分析成功提取了致灾因子、孕灾环境和承载体3个公共因子,并对贵州农业旱灾脆弱性演化趋势(2006-2012年)进行实证分析,所得结论与贵州农业旱灾的实际情况高度吻合.     

安徽省淮河流域农业旱灾风险正态云模型评估

为合理评估农业旱灾风险,文章从危险性、暴露性、灾损敏感性、抗旱能力四个方面分析安徽省各地区农业旱灾风险等级,建立正态云评估模型。结果表明,淮北、亳州、宿州、蚌埠、阜阳农业旱灾风险为中险;淮南、合肥淮河流域、滁州淮河流域、六安淮河流域为轻险。评估模型可实现评语与评估指标值间不确定映射,体现旱灾评估随机性,为安徽省淮河流域农业旱灾防控提供科学决策参考。     

基于灾损的安徽冬小麦干旱灾害风险评估

为了解干旱对冬小麦生长发育及产量形成产生的重要的影响,基于作物水分亏缺指数(CWDIa)、累积湿润度指数(Ma)、综合气象干旱指数(CI)以及降水距平百分率(Pa)开展对比分析及在安徽省冬麦区适应性研究,最终选取CWDIa作为干旱致灾危险性最优指标。根据冬小麦期望减产率划分干旱危险性强度等级,计算超越致灾临界值频次,结合承灾体脆弱度及暴露度构建风险评估模型,开展冬小麦干旱风险评估研究。结果表明:受地理位置、承灾体脆弱性等因素影响,不同干旱风险等级频率空间差异明显,总体上冬麦区中北部干旱高风险频率较高,而南部高风险频率较低。1999/2000年典型年干旱风险也呈北高南低分布,减产率分布与干旱风险基本一致。由此可见,所构建的干旱风险指标及评估模型适用于安徽省冬小麦干旱风险评估,研究结果对于提升区域灾害风险管理和决策水平提供参考,以减轻干旱灾害造成的损失。     

Interpretation of Climate Change and Agricultural Adaptations by Local Household Farmers: a Case Study at Bin County,Northeast China

Although climate change impacts and agricultural adaptations have been studied extensively, how smallholder farmers perceive climate change and adapt their agricultural activities is poorly understood. Survey-based data (presents farmers' personal perceptions and adaptations to climate change) associated with external biophysical-socioeconomic data (presents real-world climate change) were used to develop a farmer-centered framework to explore climate change impacts and agricultural adaptations at a local level. A case study at Bin County (1980s–2010s), Northeast China, suggested that increased annual average temperature (0.6°C per decade) and decreased annual precipitation (46 mm per decade, both from meteorological datasets) were correctly perceived by 76 and 66.9%, respectively, of farmers from the survey, and that a longer growing season was confirmed by 70% of them. These reasonably correct perceptions enabled local farmers to make appropriate adaptations to cope with climate change: Longer season alternative varieties were found for maize and rice, which led to a significant yield increase for both crops. The longer season also affected crop choice: More farmers selected maize instead of soybean, as implicated from survey results by a large increase in the maize growing area. Comparing warming-related factors, we found that precipitation and agricultural disasters were the least likely causes for farmers' agricultural decisions. As a result, crop and variety selection, rather than disaster prevention and infrastructure improvement, was the most common ways for farmers to adapt to the notable warming trend in the study region.     

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。     

河南省农业气象灾害时序特征及对粮食生产的影响

对河南省自1978年以来的农业气象灾害时序特征及对粮食生产的影响从受灾和成灾两个层面进行综合研究.结果表明,在各类农业气象灾害中以旱灾最为严重,其次是水灾,再次是冰雹和霜冻灾害,其中旱灾和水灾占到了80％以上,是河南省的主要农业气象灾害;各类农业气象灾害均呈现出规律性波动变化,表明进行农业气象灾害周期性规律研究是可行的;受灾与成灾的面积呈现出一定周期性波动,并且相应年份的农业气象灾害受(成)灾面积的灾损程度与粮食总产呈负相关.研究结果与河南省农业气象灾害发生的实际情况基本吻合,为河南省的农业生产及灾害防治提供了理论依据.     

区域农业水旱灾害风险评价研究进展

综述了国内外农业水旱灾害风险评价研究进展,指出农业水旱灾害风险评价存在的问题。依据国内外自然灾害风险评价的理论,给出了农业水旱灾害风险的定义,确定了区域农业水旱灾害评价的内容,设计了区域农业水旱灾害风险评价与管理的程序。     

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。     

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。