田貴良，林志宇

(河海大學(xué) 商學(xué)院，江蘇 南京 211100)

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氣象災(zāi)害對(duì)糧食生產(chǎn)的影響研究——以福建省為例

田貴良，林志宇

(河海大學(xué) 商學(xué)院，江蘇 南京 211100)

摘要:利用1984-2013年統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)，分析福建省糧食產(chǎn)量和氣象災(zāi)害的變化趨勢(shì)。運(yùn)用相關(guān)分析和敏感性分析，分別研究了5種氣象災(zāi)害對(duì)5種糧食作物的影響程度，并在此基礎(chǔ)上提出政策建議，為福建省糧食生產(chǎn)的持續(xù)發(fā)展和科學(xué)決策提供借鑒。結(jié)果表明：①氣象災(zāi)害對(duì)福建省糧食生產(chǎn)具有負(fù)面影響；②對(duì)福建省糧食生產(chǎn)影響最大的氣象災(zāi)害是臺(tái)風(fēng)，其次是風(fēng)雹，受一般強(qiáng)度和高強(qiáng)度臺(tái)風(fēng)影響最大的分別是稻谷和小麥，而受一般強(qiáng)度和高強(qiáng)度風(fēng)雹影響最大的分別是玉米和小麥；③氣象災(zāi)害受災(zāi)率和成災(zāi)率每變動(dòng)1%，福建省糧食單產(chǎn)分別變動(dòng)6.35%和21.56%。稻谷、玉米、薯類(lèi)、大豆均對(duì)一般強(qiáng)度旱災(zāi)和高強(qiáng)度風(fēng)雹最為敏感，其中又分別以薯類(lèi)和玉米為最，僅有小麥對(duì)一般強(qiáng)度和高強(qiáng)度的霜凍最為敏感。

關(guān)鍵詞:糧食生產(chǎn)；氣象災(zāi)害；相關(guān)分析；敏感性分析；福建省

農(nóng)為邦本，糧食安全是關(guān)系國(guó)計(jì)民生的重大問(wèn)題。由于人口增長(zhǎng)[1]、糧食格局變化[2]、水資源短缺以及氣候變化[3]，中國(guó)的糧食安全形勢(shì)將面臨巨大挑戰(zhàn)。福建省作為傳統(tǒng)缺糧大省，人多地少，自然災(zāi)害頻發(fā)，糧食安全形勢(shì)一直非常嚴(yán)峻[4]。因此，氣象災(zāi)害對(duì)福建省糧食生產(chǎn)的影響具有重要的研究意義。

目前，國(guó)內(nèi)外學(xué)者已經(jīng)就氣象災(zāi)害對(duì)糧食生產(chǎn)的影響進(jìn)行了大量研究。UNEP[5]研究結(jié)果表明，直至2020年，與天氣相關(guān)的事件引發(fā)的經(jīng)濟(jì)成本預(yù)計(jì)將增加兩倍，達(dá)到1 500億美元/年。Vellinga等[6]研究表明雖然氣象與非氣象災(zāi)害所造成的損失均不斷增加，但相對(duì)于非氣象災(zāi)害，氣象災(zāi)害的發(fā)生率顯著上升。H?ppe[7]分析了1950-2005年間大規(guī)模自然災(zāi)害事件的發(fā)展趨勢(shì)，發(fā)現(xiàn)其所造成的損失劇烈增加。史培軍等[8]分析了1980-1994年農(nóng)業(yè)自然災(zāi)害對(duì)糧食生產(chǎn)的影響，得出這15年來(lái)的農(nóng)業(yè)自然災(zāi)害(主要為水旱災(zāi)害)致使中國(guó)糧食減產(chǎn)達(dá)到同期糧食產(chǎn)量的15%左右，其中僅氣象災(zāi)害占到40%左右。劉明亮等[9]通過(guò)分解糧食產(chǎn)量的時(shí)間趨勢(shì)項(xiàng)與波動(dòng)項(xiàng)，分析了1949-1995年間中國(guó)主要糧食作物生產(chǎn)的波動(dòng)性以及主要農(nóng)業(yè)自然災(zāi)害對(duì)糧食生產(chǎn)的影響，得出中國(guó)糧食生產(chǎn)的波動(dòng)性在很大程度上受制于受災(zāi)情況。馬九杰等[10]根據(jù)2002和2003年的分省相關(guān)數(shù)據(jù)，通過(guò)相關(guān)分析等方法，分析了農(nóng)業(yè)自然災(zāi)害對(duì)糧食綜合生產(chǎn)能力的影響，發(fā)現(xiàn)自然災(zāi)害對(duì)中國(guó)糧食綜合生產(chǎn)能力具有顯著影響。羅小鋒[11]利用描述性統(tǒng)計(jì)和C-D生產(chǎn)函數(shù)，分析了自然災(zāi)害對(duì)湖北省糧食產(chǎn)量的影響，指出自然災(zāi)害已成為影響湖北省糧食產(chǎn)量的重大因素。莊道元等[12]利用全國(guó)31個(gè)省市1979-2007年糧食生產(chǎn)的面板數(shù)據(jù)，引入變截距雙對(duì)數(shù)模型對(duì)不同階段自然災(zāi)害對(duì)糧食產(chǎn)量的影響進(jìn)行計(jì)量分析，結(jié)果顯示三個(gè)階段中自然災(zāi)害對(duì)糧食產(chǎn)量的負(fù)面影響均較顯著，而且自然災(zāi)害對(duì)糧食產(chǎn)量影響的程度呈不斷下降的趨勢(shì)。龍方等[13]對(duì)中國(guó)1950-2008年稻谷單產(chǎn)和氣象災(zāi)害數(shù)據(jù)進(jìn)行灰色關(guān)聯(lián)分析，結(jié)果表明中國(guó)稻谷單產(chǎn)水平變化是由技術(shù)因素、社會(huì)因素和自然因素決定的，其中，社會(huì)因素占15%~17%，技術(shù)因素占28%~35%，自然因素占48%~56%。高云等[14]通過(guò)對(duì)2000-2008年自然災(zāi)害發(fā)生面積與農(nóng)業(yè)發(fā)展的各項(xiàng)指標(biāo)進(jìn)行了對(duì)比分析和回歸分析，得出自然災(zāi)害對(duì)中國(guó)農(nóng)業(yè)發(fā)展的影響較為顯著，并具體指出水災(zāi)與旱災(zāi)的影響較為顯著，且水災(zāi)比旱災(zāi)的影響更為顯著。劉曉敏等[15]利用灰色關(guān)聯(lián)分析自然災(zāi)害對(duì)河北省糧食產(chǎn)量的影響，結(jié)果表明風(fēng)雹災(zāi)受災(zāi)未成災(zāi)率，糧食風(fēng)雹災(zāi)成災(zāi)率、糧食旱災(zāi)受災(zāi)未成災(zāi)率對(duì)1985-2010年河北省糧食產(chǎn)量影響較強(qiáng)。上述研究明確了氣象災(zāi)害對(duì)糧食生產(chǎn)的負(fù)面影響，具有一定的現(xiàn)實(shí)指導(dǎo)意義，但前人研究主要集中于總體受災(zāi)情況對(duì)糧食產(chǎn)量的影響，而忽視了不同氣象災(zāi)害對(duì)不同糧食作物的作用機(jī)理和影響程度存在差異。此外，前人研究更加重視對(duì)氣象災(zāi)害和糧食產(chǎn)量間的相關(guān)性分析，而忽視了糧食作物對(duì)氣象災(zāi)害的敏感性研究，即無(wú)法定量衡量單位氣象災(zāi)害變動(dòng)所引致的糧食產(chǎn)量的變動(dòng)幅度。

有鑒于此，本研究分析了1984-2013年福建省糧食產(chǎn)量和氣象災(zāi)害的變化趨勢(shì)，并通過(guò)相關(guān)分析和敏感性分析，分別研究5種氣象災(zāi)害與5種糧食作物之間的相關(guān)程度和敏感程度，提出政策建議，為福建省糧食生產(chǎn)的穩(wěn)定發(fā)展和科學(xué)決策提供借鑒。

1數(shù)據(jù)來(lái)源與模型設(shè)置

1.1　變量選取及數(shù)據(jù)來(lái)源

本研究分別以稻谷、小麥、玉米、薯類(lèi)、大豆單產(chǎn)為因變量，在糧食單產(chǎn)與氣象災(zāi)害受災(zāi)率和成災(zāi)率的分析中，分別以旱災(zāi)、水災(zāi)、風(fēng)雹、霜凍、臺(tái)風(fēng)的受災(zāi)率和成災(zāi)率為自變量。福建省的糧食產(chǎn)量和氣象災(zāi)害的受災(zāi)面積、成災(zāi)面積等數(shù)據(jù)來(lái)源于《福建統(tǒng)計(jì)年鑒》、《中國(guó)農(nóng)村統(tǒng)計(jì)年鑒》(1985-2014年)。由于福建省從1998年起才將臺(tái)風(fēng)的受災(zāi)面積和成災(zāi)面積數(shù)據(jù)列入統(tǒng)計(jì)年鑒，所以在分析臺(tái)風(fēng)對(duì)糧食產(chǎn)量的影響時(shí)僅考慮2004-2013年的數(shù)據(jù)。

1.2　模型設(shè)置

1.2.1相關(guān)分析

本研究采用相關(guān)系數(shù)表示氣象災(zāi)害與糧食單產(chǎn)之間的相關(guān)程度，分別取顯著性水平0.01、0.05和0.1進(jìn)行雙側(cè)檢驗(yàn)。

對(duì)于氣象災(zāi)害受災(zāi)率(或成災(zāi)率)和糧食單產(chǎn)兩個(gè)變量，假設(shè)它們的樣本值分別為Mi與Cj(i，j=1，2，…，n)，則兩個(gè)變量之間的相關(guān)系數(shù)為：

(1)

(2)

R為兩個(gè)變量之間的相關(guān)系數(shù)，其值界于[-1，1]。R>0，表示正相關(guān)，R<0，表示負(fù)相關(guān)。R的絕對(duì)值越接近于1，表示兩個(gè)變量的關(guān)系越密切，越接近于0，表示兩個(gè)變量的關(guān)系越不密切。

1.2.2敏感性分析

為定量衡量單位氣象災(zāi)害變動(dòng)引發(fā)的糧食產(chǎn)量變動(dòng)幅度高低，本研究引入敏感性的概念。糧食產(chǎn)量對(duì)氣象災(zāi)害的敏感性是指氣象災(zāi)害的變化對(duì)糧食生產(chǎn)系統(tǒng)的所造成的影響程度。若氣象災(zāi)害發(fā)生較大變動(dòng)，但其造成的糧食產(chǎn)量變動(dòng)幅度較小，表明糧食產(chǎn)量對(duì)氣象災(zāi)害的敏感性較??；反之，則敏感性較大。

本研究分別以氣象災(zāi)害受災(zāi)率(或成災(zāi)率)和糧食單產(chǎn)來(lái)反映糧食生產(chǎn)系統(tǒng)輸入量和輸出量的變化，以敏感度來(lái)表示糧食產(chǎn)量對(duì)氣象災(zāi)害的敏感性的強(qiáng)弱程度。敏感度的計(jì)算步驟如下所示。

(1)計(jì)算糧食單產(chǎn)變化率

(3)

式中：ΔCk為當(dāng)年的糧食單產(chǎn)變化率，Ck為當(dāng)年糧食單產(chǎn)；Ck-1為上一年糧食單產(chǎn)，k=2,3，…，n。

福特成為美國(guó)歷史上惟一一位未經(jīng)選舉就接任副總統(tǒng)以及總統(tǒng)的人——因?yàn)樗T(mén)事件，副總統(tǒng)辭職，他接任；總統(tǒng)尼克松辭職后，他成為美國(guó)總統(tǒng)。也是因?yàn)樗T(mén)事件，1976年，福特難以挽回失望的選民，以微弱的差距輸給了卡特。他在1980年競(jìng)選羅納德·里根政府的副總統(tǒng)，但是里根選擇了喬治·H·W·布什作為他的副總統(tǒng)。離職后的福特依舊活躍，美國(guó)重要的歷史性和儀式性大事。1981年他在大急流村開(kāi)設(shè)杰拉爾德·福特博物館，在安娜堡開(kāi)辦杰拉爾德·福特圖書(shū)館。1999年被前總統(tǒng)比爾·克林頓授予總統(tǒng)自由勛章。由于他特赦尼克松，2001年被授予肯尼迪勇敢人物獎(jiǎng)?wù)隆?/p>

(2)計(jì)算氣象災(zāi)害變化率

(4)

式中：ΔMk為當(dāng)年氣象災(zāi)害受災(zāi)率(或成災(zāi)率)的變化率，Mk為當(dāng)年氣象災(zāi)害受災(zāi)率(或成災(zāi)率)，Mk-1為上一年的氣象災(zāi)害受災(zāi)率(或成災(zāi)率)，k=2,3，…，n。

(3)計(jì)算樣本間敏感度

(5)

式中：rk為當(dāng)年糧食單產(chǎn)對(duì)氣象災(zāi)害受災(zāi)率(或成災(zāi)率)的敏感度，k=2,3,…,n。

(4)計(jì)算變量間敏感度

(6)

式中：r為糧食單產(chǎn)對(duì)氣象災(zāi)害受災(zāi)率(或成災(zāi)率)的敏感度。

2氣象災(zāi)害和糧食產(chǎn)量變化趨勢(shì)

2.1　氣象災(zāi)害變化趨勢(shì)

統(tǒng)計(jì)局和農(nóng)業(yè)部將糧食減產(chǎn)10%以上稱(chēng)作受災(zāi)，減產(chǎn)30%以上稱(chēng)作成災(zāi)，本研究分別以受災(zāi)率和成災(zāi)率表征一般強(qiáng)度和高強(qiáng)度氣象災(zāi)害的受災(zāi)范圍。由圖1可知，受災(zāi)率和成災(zāi)率的年均值較高，分別為26.70%和12.53%，但分別以每年0.7%和0.3%的趨勢(shì)下滑，這說(shuō)明雖然近1984年以來(lái)福建省氣象災(zāi)害的受災(zāi)范圍比較廣，但總體呈減小趨勢(shì)，而且一般氣象災(zāi)害的受災(zāi)范圍減小得更為明顯。

此外，對(duì)5種氣象災(zāi)害受災(zāi)率進(jìn)行回歸分析，結(jié)果表明，旱災(zāi)、水災(zāi)、風(fēng)雹、臺(tái)風(fēng)的受災(zāi)率分別以0.3%、0.7%、0.1%、1.5%的趨勢(shì)逐年遞減，僅有霜凍的受災(zāi)率保持平穩(wěn)。

圖1　1984-2013年福建省氣象災(zāi)害受災(zāi)率和成災(zāi)率的年際變化

2.2　糧食產(chǎn)量變化趨勢(shì)

由圖2可知，1984-2013年，福建省糧食單產(chǎn)總體以71.60 kg/hm2的年趨勢(shì)波動(dòng)上升。1984年全省糧食單產(chǎn)僅有4 216.52 kg/hm2，而2013年則達(dá)到6 002.30 kg/hm2，是1984年的1.42倍。1984-1997年間，福建省糧食總產(chǎn)也呈波動(dòng)上升趨勢(shì)，直至1997年達(dá)到最大產(chǎn)量961.78萬(wàn)t，但從1998年起，受播種面積減少的影響，糧食總產(chǎn)逐年降低，直至2013年達(dá)到最低產(chǎn)量，為523.60萬(wàn)t，僅占到1997年糧食總產(chǎn)量的54%。

此外，對(duì)5種糧食作物單產(chǎn)進(jìn)行回歸分析，結(jié)果表明，稻谷、小麥、玉米、薯類(lèi)、大豆的單產(chǎn)分別以54.61、44.44、102.79、43.65、52.32 kg/hm2的趨勢(shì)逐年遞增。

圖2　1984-2013年福建省糧食單產(chǎn)和糧食總產(chǎn)的年際變化

3氣象災(zāi)害對(duì)糧食產(chǎn)量的影響分析

3.1　相關(guān)分析

本研究以氣象災(zāi)害受災(zāi)率與糧食單產(chǎn)的相關(guān)系數(shù)表示一般強(qiáng)度氣象災(zāi)害對(duì)糧食生產(chǎn)的影響程度。分析結(jié)果顯示，1984-2013年福建省糧食單產(chǎn)與氣象災(zāi)害受災(zāi)率的相關(guān)系數(shù)為-0.479，說(shuō)明氣象災(zāi)害對(duì)全省糧食單產(chǎn)具有一定負(fù)面影響，但由于糧食生產(chǎn)還受到技術(shù)進(jìn)步、社會(huì)經(jīng)濟(jì)等因素的影響，所以相關(guān)程度并不高。

從表1中可以看出，5種作物受到不同氣象災(zāi)害的相對(duì)影響程度基本一致，但5種氣象災(zāi)害對(duì)不同作物的相對(duì)影響程度卻有較大差異。其中，受旱災(zāi)影響較大的是大豆、稻谷，受水災(zāi)影響較大的是薯類(lèi)、稻谷，受風(fēng)雹影響較大的是玉米和大豆，受臺(tái)風(fēng)影響較大的是稻谷和玉米，但5種作物受霜凍的影響均非常小。

本研究以氣象災(zāi)害成災(zāi)率與糧食單產(chǎn)的相關(guān)系數(shù)表示高強(qiáng)度氣象災(zāi)害對(duì)糧食生產(chǎn)的影響程度。分析結(jié)果顯示，1984-2013年福建省糧食單產(chǎn)與氣象災(zāi)害成災(zāi)率的相關(guān)系數(shù)為-0.435，低于與受災(zāi)率的，說(shuō)明總體上高強(qiáng)度氣象災(zāi)害對(duì)全省糧食單產(chǎn)的影響要小于一般強(qiáng)度的氣象災(zāi)害。

從表2中可以看出，除稻谷受高強(qiáng)度臺(tái)風(fēng)的影響大于風(fēng)雹外，5種作物受到不同高強(qiáng)度氣象災(zāi)害的相對(duì)影響程度基本一致，但5種高強(qiáng)度氣象災(zāi)害對(duì)不同作物的相對(duì)影響程度卻有較大差異。其中，受高強(qiáng)度旱災(zāi)影響較大的是稻谷和大豆，受高強(qiáng)度水災(zāi)影響較大的是稻谷和薯類(lèi)，受高強(qiáng)度風(fēng)雹影響較大的是小麥和玉米，受高強(qiáng)度臺(tái)風(fēng)影響較大的是小麥和稻谷，但5種作物受高強(qiáng)度霜凍的影響均非常小。

表1　1984-2013年福建省糧食單產(chǎn)與氣象災(zāi)害受災(zāi)率的相關(guān)系數(shù)與排序

注：表中***表示通過(guò)顯著性檢驗(yàn)P<0.01；**表示通過(guò)顯著性檢驗(yàn)P<0.05；*表示通過(guò)顯著性檢驗(yàn)P<0.1。

表2　1984-2013年福建省糧食單產(chǎn)與氣象災(zāi)害成災(zāi)率的相關(guān)系數(shù)與排序

注：表中***表示通過(guò)顯著性檢驗(yàn)P<0.01；**表示通過(guò)顯著性檢驗(yàn)P<0.05；*表示通過(guò)顯著性檢驗(yàn)P<0.1。

3.2　敏感性分析

本研究以氣象災(zāi)害受災(zāi)率與糧食單產(chǎn)的敏感度表示糧食產(chǎn)量對(duì)一般強(qiáng)度氣象災(zāi)害的敏感性程度，敏感度越大表示氣象災(zāi)害受災(zāi)率每變動(dòng)1%，糧食單產(chǎn)相應(yīng)的變動(dòng)幅度越大。分析結(jié)果顯示，1984-2013年福建省糧食單產(chǎn)與氣象災(zāi)害受災(zāi)率的敏感度為6.35%，說(shuō)明氣象災(zāi)害受災(zāi)率每變動(dòng)1%，全省糧食單產(chǎn)相應(yīng)的變動(dòng)6.35%。

從表3可以看出，5種作物對(duì)不同氣象災(zāi)害，以及不同作物對(duì)5種氣象災(zāi)害的敏感度均有較大差異。其中，稻谷、玉米、薯類(lèi)、大豆對(duì)旱災(zāi)最為敏感，僅有小麥對(duì)霜凍最為敏感，但所有作物均對(duì)臺(tái)風(fēng)最不敏感。然而，對(duì)旱災(zāi)較為敏感的是薯類(lèi)和玉米，對(duì)風(fēng)雹較為敏感的是玉米和大豆，而對(duì)水災(zāi)、霜凍和臺(tái)風(fēng)較為敏感的是玉米和小麥。

表3　1984-2013年糧食單產(chǎn)與氣象災(zāi)害受災(zāi)率的

本研究以氣象災(zāi)害成災(zāi)率與糧食單產(chǎn)的敏感度表示糧食產(chǎn)量對(duì)高強(qiáng)度氣象災(zāi)害的敏感程度。分析結(jié)果顯示，1984-2013年福建省糧食單產(chǎn)與氣象災(zāi)害成災(zāi)率的敏感度為21.56%，說(shuō)明氣象災(zāi)害成災(zāi)率每變動(dòng)1%，全省糧食單產(chǎn)相應(yīng)的變動(dòng)21.56%，明顯高于與受災(zāi)率的變動(dòng)輻度，可見(jiàn)全省糧食單產(chǎn)對(duì)高強(qiáng)度氣象災(zāi)害更為敏感。

從表4可以看出，5種作物對(duì)不同的高強(qiáng)度氣象災(zāi)害，以及不同作物對(duì)5種高強(qiáng)度氣象災(zāi)害的敏感度均有較大差異。其中，稻谷、玉米、薯類(lèi)、大豆對(duì)高強(qiáng)度風(fēng)雹最為敏感，而對(duì)高強(qiáng)度水災(zāi)次之，僅有小麥對(duì)高強(qiáng)度霜凍最為敏感，其次才是風(fēng)雹。然而，對(duì)高強(qiáng)度旱災(zāi)較為敏感的是玉米和大豆，對(duì)高強(qiáng)度風(fēng)雹較為敏感的是玉米和薯類(lèi)，而對(duì)高強(qiáng)度水災(zāi)、霜凍和臺(tái)風(fēng)較為敏感的是小麥和玉米。

表4　1984-2013年糧食單產(chǎn)與氣象災(zāi)害

4結(jié)論與建議

(1)氣象災(zāi)害對(duì)福建省糧食生產(chǎn)具有負(fù)面影響。1984年來(lái)全省氣象災(zāi)害受災(zāi)范圍總體呈減小趨勢(shì)，在一定程度上促進(jìn)了糧食生產(chǎn)，使得糧食單產(chǎn)逐年遞增。為實(shí)現(xiàn)全省糧食生產(chǎn)穩(wěn)定發(fā)展，建議相關(guān)部門(mén)采取一系列防災(zāi)減災(zāi)措施：①提高氣象災(zāi)害監(jiān)測(cè)預(yù)警能力，健全氣象災(zāi)害監(jiān)測(cè)預(yù)警系統(tǒng)；②提高氣象災(zāi)害應(yīng)急處理能力，健全氣象災(zāi)害應(yīng)急救援體系；③加強(qiáng)氣象災(zāi)害防御人才培養(yǎng)，提高氣象防災(zāi)減災(zāi)科技支撐能力；④強(qiáng)化氣象災(zāi)害防御法制建設(shè)，構(gòu)筑氣象防災(zāi)減災(zāi)法律體系；⑤加強(qiáng)氣象災(zāi)害防御工作組織領(lǐng)導(dǎo)和宣傳教育等。

(2)對(duì)福建省糧食生產(chǎn)影響最大的氣象災(zāi)害是臺(tái)風(fēng)，其次是風(fēng)雹。受一般強(qiáng)度和高強(qiáng)度臺(tái)風(fēng)影響最大的分別是稻谷和小麥，而受一般強(qiáng)度和高強(qiáng)度風(fēng)雹影響最大的分別是玉米和小麥。因此，建議相關(guān)部門(mén)對(duì)危害較大的氣象災(zāi)害和受氣象災(zāi)害影響較大的糧食作物采取針對(duì)性措施。

(3)氣象災(zāi)害受災(zāi)率和成災(zāi)率每變動(dòng)1%，福建省糧食單產(chǎn)分別變動(dòng)6.35%和21.56%。稻谷、玉米、薯類(lèi)、大豆分別對(duì)一般強(qiáng)度干旱和高強(qiáng)度風(fēng)雹最為敏感，其中又分別以薯類(lèi)和玉米為最，僅有小麥對(duì)一般強(qiáng)度和高強(qiáng)度的霜凍最為敏感。因此，在今后衡量氣象災(zāi)害對(duì)糧食產(chǎn)量的影響時(shí)，除了相關(guān)性程度，建議將糧食產(chǎn)量對(duì)氣象災(zāi)害的敏感性程度也納入考慮范圍。

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Research on Impact of Meteorological Disasters on Food Production——Taking Fujian Province for Example

Tian Guiliang and Lin Zhiyu

(BusinessSchool,HohaiUniversity,Nanjing211100,China)

Abstract:Based on statistics from 1984 to 2013, the change trend of grain outputs and meteorological disasters are analyzed in Fujian province. The effects of 5 kinds of meteorological disasters on 5 kinds of food production are analyzed by sensitivity analysis and correlation analysis respectively. On this basis, some policy recommendations are put forward in order to provide references for the sustainable development and scientific decision-making of grain production. Results showed that: ①M(fèi)eteorological disasters had negative impacts on grain yieldin Fujian. ②Typhoon had the greatest impacts on food production in Fujian, followed by wind-hail. The general-strength and high-strength typhoon had the greatest impacts on rice and wheat respectively, but the general-strength and high-strength wind-hail had the greatest impacts on corn and wheat respectively. ③As the meteorological disaster-affected and disaster-inundated rate changed 1%,the grain yield changed 6.35% and 21.56% respectively in Fujian. Rice, corn, potato, soybean are the most sensitive to the general-strength drought and the high-strength wind-hailrespectively, in which potato and soybean are the most sensitive respectively. Only wheat is the most sensitive to the general-strength and high-strength frost.

Key words:food production; meteorological disaster; correlation analysis; sensitivity analysis; Fujian province

作者簡(jiǎn)介：田貴良(1982-)，男，江蘇睢寧人，副教授，碩士生導(dǎo)師，主要從事資源與環(huán)境經(jīng)濟(jì)學(xué)、水資源管理研究. E-mail：tianguiliang@hhu.edu.cn

基金項(xiàng)目：國(guó)家自然科學(xué) “基于糧食安全的虛擬水貿(mào)易對(duì)氣候變化動(dòng)態(tài)響應(yīng)與調(diào)整”(41471456)；國(guó)家自然科學(xué) “區(qū)域經(jīng)濟(jì)系統(tǒng)虛擬水(VW)測(cè)算的可計(jì)算非線性動(dòng)態(tài)水資源I-O模型研究”(41001377)

收稿日期：2015-06-05修回日期：2015-09-06

中圖分類(lèi)號(hào)：X43

文獻(xiàn)標(biāo)志碼：A

文章編號(hào)：1000-811X(2016)01-0148-05

doi:10.3969/j.issn.1000-811X.2016.01.028