馬曉群,姚 筠,許 瑩

(安徽省氣象科學(xué)研究所、安徽省大氣科學(xué)與衛(wèi)星遙感重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室,安徽合肥 230031)

安徽省農(nóng)作物干旱損失動(dòng)態(tài)評(píng)估模型及其試用＊

馬曉群,姚 筠,許 瑩

(安徽省氣象科學(xué)研究所、安徽省大氣科學(xué)與衛(wèi)星遙感重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室,安徽合肥 230031)

利用安徽省78個(gè)氣象站1971-2005年資料,采用FAO Penman-Monteith模型和一季稻作物系數(shù)計(jì)算作物需水量,得到針對(duì)一季稻的農(nóng)業(yè)干旱指標(biāo);在分析了1980年以來一季稻主要發(fā)育期變化不大的基礎(chǔ)上,利用多年農(nóng)業(yè)氣象觀測(cè)資料,采用詹森乘法作物-水分模型新解法進(jìn)行一季稻干旱敏感性系數(shù)分解,得到一季稻逐旬敏感性系數(shù);建立了基于農(nóng)業(yè)干旱強(qiáng)度、作物敏感性和區(qū)域脆弱性的一季稻旱災(zāi)損失評(píng)估模型。試用結(jié)果表明,模型的相對(duì)誤差大部分為20%～35%,絕對(duì)誤差為2.9～4.0,基本滿足業(yè)務(wù)應(yīng)用。由于各地水稻品種不同,抗災(zāi)能力也有差異,因此模型誤差仍偏大,需進(jìn)一步修正模型,并加強(qiáng)抗災(zāi)能力對(duì)減輕災(zāi)害損失貢獻(xiàn)的研究。

干旱損失;動(dòng)態(tài)評(píng)估;模型;農(nóng)作物;安徽

0 引言

安徽地處暖溫帶與亞熱帶過渡地區(qū),受季風(fēng)環(huán)流和地形的影響,降雨時(shí)空分布極為不均,旱澇災(zāi)害頻繁發(fā)生,是我國(guó)旱澇災(zāi)害發(fā)生最為嚴(yán)重的省份之一[1-2]。氣候變化使得降水的不確定性增加,降水異常的程度將進(jìn)一步加重,旱澇災(zāi)害的頻度和嚴(yán)重程度將不斷加劇;隨著人口的持續(xù)增長(zhǎng)和社會(huì)經(jīng)濟(jì)的發(fā)展,旱澇所造成的損失將不斷增長(zhǎng),而且影響最大的是農(nóng)業(yè)[3-4],對(duì)糧食生產(chǎn)和農(nóng)業(yè)的可持續(xù)發(fā)展構(gòu)成嚴(yán)重威脅。安徽省目前經(jīng)濟(jì)基礎(chǔ)尚較薄弱,農(nóng)業(yè)防御氣象災(zāi)害能力有限,難以在短時(shí)期內(nèi)實(shí)現(xiàn)全方位的綜合減災(zāi),因此進(jìn)行干旱的實(shí)時(shí)、定量評(píng)估,對(duì)政府有計(jì)劃有步驟地制定減災(zāi)規(guī)劃和減災(zāi)決策,實(shí)現(xiàn)經(jīng)濟(jì)與減災(zāi)協(xié)調(diào)發(fā)展具有重要意義。

農(nóng)業(yè)干旱不同于普通的大氣干旱,它受水分供應(yīng)和水分消耗的共同影響。農(nóng)作物受旱損失程度不僅與干旱強(qiáng)度有關(guān),還與作物種類品種、發(fā)育階段以及作物的生長(zhǎng)環(huán)境有關(guān)[5-6],農(nóng)作物不同發(fā)育階段對(duì)干旱的敏感性也存在差異。目前大多數(shù)氣象干旱指標(biāo)的時(shí)間尺度為季、月或旬,而對(duì)農(nóng)作物受旱敏感性的研究多針對(duì)發(fā)育期?？紤]到農(nóng)業(yè)氣象業(yè)務(wù)服務(wù)工作一般多為月(旬)尺度,為了提高干旱災(zāi)害損失評(píng)估的時(shí)效性,有必要將干旱指標(biāo)和作物敏感性指標(biāo)在時(shí)間尺度上建立有機(jī)的聯(lián)系,解決月(旬)內(nèi)農(nóng)作物干旱敏感性確定的問題,為開展以月(旬)為時(shí)間尺度的干旱動(dòng)態(tài)監(jiān)測(cè)和損失評(píng)估奠定基礎(chǔ)。

1 資料和方法

1.1 資料

本文使用了安徽省78個(gè)氣象臺(tái)站的經(jīng)緯度、海拔高度、1971-2005年逐日氣象要素資料(平均、最高、最低氣溫,降水量,風(fēng)速,相對(duì)濕度等);五河、滁州和六安1988-2004年一季稻發(fā)育期觀測(cè)資料來源于安徽省氣候中心。1971-2004年一季稻分縣產(chǎn)量資料來源于安徽省統(tǒng)計(jì)年鑒。

1.2 農(nóng)作物受災(zāi)減產(chǎn)率

農(nóng)作物的實(shí)際產(chǎn)量取決于當(dāng)時(shí)的社會(huì)生產(chǎn)水平和氣象條件的影響,并受一些諸如病蟲害等的隨機(jī)因素影響。由于隨機(jī)因素具有其偶然性和局地性,在討論中忽略不計(jì),這樣,氣象產(chǎn)量就可表示為趨勢(shì)產(chǎn)量和實(shí)際產(chǎn)量的差值。

式中:Yw為氣象產(chǎn)量;Yt為趨勢(shì)產(chǎn)量;Y為農(nóng)作物實(shí)際產(chǎn)量。式(1)得到的氣象產(chǎn)量是絕對(duì)量,在不同的農(nóng)業(yè)生產(chǎn)水平下對(duì)氣象條件影響的反映不具可比性,因此引入相對(duì)氣象產(chǎn)量的概念

式中:Yrw為相對(duì)氣象產(chǎn)量;Yt為趨勢(shì)產(chǎn)量;Yw為氣象產(chǎn)量。

其中趨勢(shì)產(chǎn)量采用11年滑動(dòng)平均、直線相關(guān)等方法分段模擬。在相對(duì)氣象產(chǎn)量序列中,通常將相對(duì)氣象產(chǎn)量為-5%～5%的年份作為氣候平年,>5%的為氣候增產(chǎn)年,<-5%的為氣候減產(chǎn)年,因此,定義相對(duì)氣象產(chǎn)量Yrw<-5%作為農(nóng)作物受災(zāi)減產(chǎn)指標(biāo),Yrw<-5%的數(shù)值為災(zāi)損率,在此基礎(chǔ)上,進(jìn)行冬小麥和一季稻典型干旱年的選取。

1.3 農(nóng)業(yè)干旱指標(biāo)

農(nóng)業(yè)干旱是由外界環(huán)境因素造成作物體內(nèi)水分虧缺、影響作物正常生長(zhǎng)發(fā)育、進(jìn)而導(dǎo)致減產(chǎn)或失收的現(xiàn)象。農(nóng)業(yè)干旱嚴(yán)重程度一般以農(nóng)作物需水量和實(shí)際虧缺量的多少以及對(duì)產(chǎn)量的影響程度來衡量。由于農(nóng)業(yè)干旱的發(fā)生發(fā)展有一個(gè)漸變的過程,因此農(nóng)業(yè)干旱強(qiáng)度等級(jí)指標(biāo)除了要反映水分供給和水分消耗的平衡關(guān)系外,還需具備逐步累積、前效影響的特征。為此構(gòu)建了累積濕潤(rùn)指數(shù)作為農(nóng)業(yè)干旱指標(biāo)。

式中:Mi為計(jì)算時(shí)段內(nèi)的相對(duì)濕潤(rùn)度指數(shù);P為相應(yīng)時(shí)段的降水量;ETm為相應(yīng)時(shí)段的作物潛在蒸散量。

式中:ET0為相應(yīng)時(shí)段的參考作物蒸散量;Kc為相應(yīng)時(shí)段的作物系數(shù),與作物本身的生物學(xué)特性(種類、生長(zhǎng)發(fā)育階段)、產(chǎn)量水平、土壤條件等因素有關(guān)。Kc訂正后得到的ETm是某作物某階段的農(nóng)田需水量,相應(yīng)的相對(duì)濕潤(rùn)度指數(shù)具有農(nóng)業(yè)意義。

本文用FAO 1998年推薦的FAO Penman-Monteith方法(簡(jiǎn)稱FAO P-M模型)計(jì)算參考作物蒸散量(ET0)[7],用評(píng)估作物的Kc值計(jì)算ETm,得到Mi。

用逐旬相對(duì)濕潤(rùn)度指數(shù)構(gòu)造反映旱澇漸變的累積濕潤(rùn)指數(shù)經(jīng)驗(yàn)公式[8]。即

式中:Mα為累積濕潤(rùn)指數(shù);α為權(quán)重系數(shù);M0為本旬濕潤(rùn)度指數(shù);Mi為前i旬的的濕潤(rùn)度指數(shù); n為向前滾動(dòng)的旬?dāng)?shù),因季節(jié)而異,冬季為5旬,春秋季為4旬,夏季為3旬。

1.4 農(nóng)作物干旱敏感性系數(shù)求解

農(nóng)作物受旱損失程度不僅與干旱強(qiáng)度有關(guān),還與作物品種、發(fā)育階段以及作物的生長(zhǎng)環(huán)境有關(guān)。不同的作物需水量不同,即使同一種作物,在不同地區(qū)、不同生長(zhǎng)階段的需水量也不相同。由于農(nóng)業(yè)氣象業(yè)務(wù)服務(wù)多以月、旬為時(shí)間尺度,而農(nóng)作物對(duì)干旱的敏感性與發(fā)育期有關(guān),因此需要將農(nóng)業(yè)干旱指標(biāo)和作物敏感性系數(shù)在時(shí)間尺度上建立有機(jī)的聯(lián)系,為開展以旬為時(shí)間尺度的干旱實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)和損失評(píng)估奠定基礎(chǔ)。

選擇作物品種在一定時(shí)期內(nèi)保持不變的農(nóng)作物發(fā)育期觀測(cè)站點(diǎn)的資料,進(jìn)行農(nóng)作物發(fā)育進(jìn)程時(shí)空變化分析,明確了安徽省冬小麥、一季稻等主要農(nóng)作物發(fā)育期1980年代至今變化幅度不大,為多年農(nóng)作物發(fā)育期的歷史觀測(cè)資料進(jìn)行基于月(旬)的農(nóng)作物干旱敏感性系數(shù)的分解提供了可能。

利用多年農(nóng)作物發(fā)育期和土壤水分觀測(cè)資料,采用詹森乘法作物-水分模型進(jìn)行農(nóng)作物干旱敏感性系數(shù)水分敏感指數(shù)的新解法[9],將農(nóng)作物生育期內(nèi)每一天作為一個(gè)生育階段求算干旱敏感性系數(shù)。通過實(shí)際產(chǎn)量和潛在產(chǎn)量之比,N個(gè)生育階段實(shí)際蒸散和可能蒸散之比得到N個(gè)生育階段干

①中國(guó)氣象局《干旱監(jiān)測(cè)和影響評(píng)價(jià)業(yè)務(wù)規(guī)定》(氣發(fā)〔2005〕135號(hào)(附件))旱敏感性系數(shù)。

式中:ksi為各階段土壤水分系數(shù),與土壤水分狀況有關(guān);

n為作物各階段的缺水敏感系數(shù);Ya為作物的實(shí)際產(chǎn)量(kg/hm2),Ym取所有樣本年的期望產(chǎn)量(kg/hm2)。

于是,λi(i=1,2,…,N)可求。將水分敏感指數(shù)累積值z(mì)與時(shí)間t建立函數(shù)關(guān)系,并構(gòu)造了不同的z(t)形式,從而可以推求每天的水分敏感指數(shù)及任意階段劃分的水分敏感指數(shù)。

1.5 農(nóng)作物干旱損失評(píng)估模型

按照安徽省的氣候分區(qū)對(duì)農(nóng)作物干旱損失進(jìn)行分區(qū)評(píng)估。以區(qū)域內(nèi)代表站資料為基礎(chǔ),進(jìn)行農(nóng)作物災(zāi)損率與干旱強(qiáng)度、作物對(duì)干旱的敏感性和區(qū)域干旱的相對(duì)脆弱性[10]等因素的關(guān)系分析,得到各代表站災(zāi)損率的估算值,再將各代表站災(zāi)損率的估算值進(jìn)行加權(quán)綜合,作為區(qū)域?yàn)?zāi)損率,進(jìn)一步得到區(qū)域?yàn)?zāi)損產(chǎn)量。該方法的優(yōu)點(diǎn)是利用站點(diǎn)資料,擴(kuò)大了區(qū)域?yàn)?zāi)害損失的樣本容量,提高了評(píng)估的準(zhǔn)確性,同時(shí)也方便業(yè)務(wù)應(yīng)用。

農(nóng)作物產(chǎn)量單站損失評(píng)估模型為

式中:Ygwi為某站(i)估算災(zāi)損率;αi,k為某站(i)某時(shí)段(k)作物敏感系數(shù);Zi,k為某站(i)某時(shí)段(k)的災(zāi)害強(qiáng)度;Vi為某站(i)干旱相對(duì)脆弱度;i為時(shí)段數(shù)。

區(qū)域損失評(píng)估模型為

式中:Yzrw為區(qū)域損失率;Si為各代表站播種面積; Sz為全部代表站播種面積合計(jì)值;Yrwi為各代表站產(chǎn)量損失率;n為代表站數(shù)。

轉(zhuǎn)換為區(qū)域產(chǎn)量損失量(Ygw)

式中:Ygw為區(qū)域產(chǎn)量損失量;Yt為區(qū)域趨勢(shì)產(chǎn)量; Yzrw為估算的區(qū)域?yàn)?zāi)害損失率。

2 農(nóng)業(yè)干旱損失評(píng)估模型應(yīng)用和檢驗(yàn)

2.1 一季稻干旱損失評(píng)估模型

安徽省一季稻大多分布在沿淮和淮河以南地區(qū),以沿淮、江淮和沿江江南為主要產(chǎn)區(qū)。本文以各區(qū)域臺(tái)站資料為基礎(chǔ),選擇一季稻發(fā)育期內(nèi)的典型干旱年,計(jì)算各臺(tái)站逐年災(zāi)損率和農(nóng)業(yè)干旱強(qiáng)度指標(biāo)、累積濕潤(rùn)指數(shù)。并分別求算一季稻的干旱敏感性系數(shù)(表1,其中所需參數(shù)Kc見表2)和相對(duì)脆弱度(表3)。

表1 安徽省江淮地區(qū)一季稻逐旬干旱敏感性系數(shù)

表2 一季稻的作物系數(shù)(Kc)

表3 一季稻各站點(diǎn)干旱相對(duì)脆弱性系數(shù)

通過災(zāi)害強(qiáng)度、敏感系數(shù)和相對(duì)脆弱度之間不同的組合關(guān)系與災(zāi)損率進(jìn)行分析,確定評(píng)估模型自變量的組合形式,將災(zāi)損率與自變量的不同組合形式進(jìn)行統(tǒng)計(jì)分析,建立一季稻分區(qū)干旱損失評(píng)估模型。

(1)江淮區(qū)

自變量形式為

式中:Zi,k為干旱強(qiáng)度;α為干旱敏感性系數(shù); V為旱災(zāi)區(qū)域脆弱性;i為旬,n為旱災(zāi)旬?dāng)?shù);k為臺(tái)站。

評(píng)估模型為

模型的樣本容量n=18,相關(guān)系數(shù)R= 0.801 2,通過0.01水平顯著性檢驗(yàn)。此模型回代結(jié)果與實(shí)況之間的絕對(duì)誤差平均值為4.06,相對(duì)誤差平均值為35.36%。

(2)沿江區(qū)

自變量形式為

式中各項(xiàng)含義同式(11)。

用Logistic曲線進(jìn)行擬和,評(píng)估模型為

模型的樣本容量n=18,相關(guān)系數(shù)R=0.890 5,通過0.01水平顯著性檢驗(yàn)。此模型回代結(jié)果與實(shí)況之間的絕對(duì)誤差平均值為2.88,相對(duì)誤差平均值為29.02%。

(3)沿淮區(qū)

自變量形式同式(13)。評(píng)估模型為

式(15)的樣本容量n=25,相關(guān)系數(shù)R= 0.568 7,通過0.01的顯著性水平檢驗(yàn)。此模型回代結(jié)果與實(shí)況之間的絕對(duì)誤差平均為7.2,相對(duì)誤差平均為54.73%。由于一季稻的干旱敏感性系數(shù)是依據(jù)合肥站一季中稻的資料做出,因此對(duì)一季稻種植區(qū)江淮和沿江的適用性較好,而沿淮種植的是一季單晚,發(fā)育期較一季中稻偏遲20 d左右,因此合肥一季中稻的干旱敏感性用沿淮,盡管后移兩旬,回代誤差仍然偏大。

2.2 模型驗(yàn)證及區(qū)域干旱損失評(píng)估

由于近年來水稻發(fā)育期間旱災(zāi)較少,因此用2001年的旱災(zāi)情況做模型的干旱損失評(píng)估驗(yàn)證。由圖1可以看到2001年旱災(zāi)損失評(píng)估結(jié)果和實(shí)際災(zāi)損程度輕重趨勢(shì)基本一致,部分臺(tái)站評(píng)估結(jié)果值小于實(shí)際值,可能原因是水稻發(fā)育期間除了旱災(zāi)以外還有其它災(zāi)害。

圖1 2001年安徽省一季稻農(nóng)業(yè)干旱評(píng)估結(jié)果(上)和實(shí)際災(zāi)損(下)

應(yīng)用單點(diǎn)資料采用區(qū)域評(píng)估模型(9～10式)得到的結(jié)果見表4。

表4 安徽省各區(qū)域一季稻干旱損失評(píng)估

從表4可見,沿淮區(qū)和江淮區(qū)均為實(shí)際減產(chǎn),評(píng)估也減產(chǎn),但是有一定的誤差。誤差來源有兩部分,一部分是因?yàn)橹挥薪８鞔碚镜膮^(qū)域脆弱性系數(shù),所以只能用區(qū)域內(nèi)各代表站的損失率獲得全區(qū)域的損失率而產(chǎn)生的誤差;另一部分是模型本身存在的誤差。此外,隨著農(nóng)業(yè)技術(shù)的進(jìn)步,以及國(guó)家惠農(nóng)政策的施行,農(nóng)民種糧的積極性提高,田間管理措施得力,也減輕了干旱損失。沿江區(qū)由于本身水分條件好于沿淮和江淮區(qū),而且溝塘湖庫等分布較密集,抗旱能力較強(qiáng),因此實(shí)際并未減產(chǎn),反而有所增產(chǎn)。

3 結(jié)論和討論

(1)以一季稻為例介紹了農(nóng)作物干旱損失動(dòng)態(tài)評(píng)估方法和試應(yīng)用情況。利用可反映農(nóng)業(yè)旱澇逐步累積、前效影響特征的累積濕潤(rùn)指數(shù)作為農(nóng)業(yè)干旱指標(biāo)。計(jì)算一季稻的作物需水量,得到針對(duì)一季稻的農(nóng)業(yè)干旱指標(biāo)。

(2)確定了農(nóng)作物逐旬干旱敏感性系數(shù)。在分析了1980年代以來一季稻主要發(fā)育期變化不大的基礎(chǔ)上,利用多年農(nóng)作物發(fā)育期和土壤濕度觀測(cè)資料,采用詹森乘法作物-水分模型新解法進(jìn)行農(nóng)作物干旱敏感性系數(shù)分解,得到一季稻逐旬敏感性系數(shù)。

(3)建立了基于農(nóng)業(yè)干旱強(qiáng)度、作物敏感性和區(qū)域脆弱性的農(nóng)作物旱災(zāi)損失評(píng)估模型。其中自變量為農(nóng)業(yè)干旱強(qiáng)度、作物干旱敏感性和區(qū)域脆弱性的不同形式組合值,模型在空間上可用于分縣評(píng)估和區(qū)域評(píng)估,時(shí)間上可用于實(shí)時(shí)評(píng)估和災(zāi)后評(píng)估。一季稻干旱損失評(píng)估模型的相對(duì)誤差大部分為20%～35%,絕對(duì)誤差為2.9～4.0,沿淮區(qū)由于沒有本地的干旱敏感性系數(shù)誤差偏大。模型精度基本滿足業(yè)務(wù)應(yīng)用,還需在應(yīng)用過程中擴(kuò)大樣本容量不斷完善,提高精度。

(4)農(nóng)業(yè)干旱損失評(píng)估模型尚需在業(yè)務(wù)應(yīng)用過程中不斷完善。由于一方面我省糧食主產(chǎn)區(qū)近年來夏季以多雨氣候?yàn)橹?大范圍的較嚴(yán)重的干旱發(fā)生較少,一季稻干旱損失評(píng)估模型尚未正式應(yīng)用;另一方面,隨著農(nóng)業(yè)生產(chǎn)條件改善和技術(shù)水平提高,應(yīng)對(duì)旱災(zāi)的能力不斷提高,一般情況下,輕至中等旱災(zāi)已不會(huì)造成明顯減產(chǎn)。因此應(yīng)重視各地區(qū)抗災(zāi)能力對(duì)產(chǎn)量損失評(píng)估的影響,加強(qiáng)抗災(zāi)能力對(duì)減輕旱災(zāi)損失貢獻(xiàn)的研究。

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A Model for Dynam ic Assess ment of Crop Y ield Losses from Drought and Its Tryout in Anhui Province

Ma Xiaoqun,Yao Yun and Xu Ying
(AnhuiM eteorological Institute,Key Laboratory of A tm ospheric Science and Satellite Rem ote Sensing of Anhui Province,Hefei230031,China)

Based on the meteorological data of 78 weather stations ofAnhui Province in the period from 1971 to 2005,crop water requirements are calculated by use of coefficient of single cropping rice and FAO Penman-MonteithModel and agricultural drought index of single cropping rice are obtained.Analysison the data since 1980 shows that there is little change of main developmental phases of single cropping rice.By use of many years of agro-meteorological observation data and novel solution of Jensen crop-water equation,drought sensitivity coefficients of single cropping rice of each ten day was calculated.The model for assessing drought-related yield loss of single cropping rice is established based on the intensity of agricultural drought,crop sensitivity and regional vulnerability.The tryout results show that the most of relative errors of the model are 20%～35%and its absolute errors are 2.9～4.0,which can basically satisfy the application.Because there are differences in rice varieties and resistant ability to disasters in the different regions,the errors of the models are still large and the model needs to be further modified.It is thought that research on the contribution of disaster resistant ability to disaster reduction should be strengthened.

drought loss,dynamic assess ment;model;crops;Anhui province

S423

A

1000-811X(2010)01-0013-05

2009-08-07

中國(guó)氣象局重點(diǎn)支持省所項(xiàng)目“安徽主要農(nóng)作物旱災(zāi)損失評(píng)估業(yè)務(wù)化技術(shù)研究”資助(CMATG2006S02)

馬曉群(1954-),女,安徽蕪湖市人,正研級(jí)高工,主要從事農(nóng)業(yè)氣象災(zāi)害和氣候變化對(duì)農(nóng)業(yè)的影響研究. E-mail:maxiaoqun@tom.com