王永超，焦樹林，黃福衛(wèi)

(貴州師范大學(xué) 地理與環(huán)境科學(xué)學(xué)院，貴州 貴陽　550001)

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西南喀斯特地區(qū)農(nóng)業(yè)旱災(zāi)脆弱性評價研究

王永超，焦樹林*，黃福衛(wèi)

(貴州師范大學(xué) 地理與環(huán)境科學(xué)學(xué)院，貴州 貴陽550001)

摘要：基于SPSS19.0軟件的主成分分析法，通過選取影響西南喀斯特地區(qū)農(nóng)業(yè)旱災(zāi)脆弱性評價的3個主要影響因子，即承災(zāi)體因子、孕災(zāi)環(huán)境因子和致災(zāi)因子，采用加權(quán)綜合評分方式，對農(nóng)業(yè)旱災(zāi)脆弱性進(jìn)行評價。結(jié)果表明：西南喀斯特地區(qū)農(nóng)業(yè)旱災(zāi)脆弱性排序為：云南>貴州>廣西>四川>重慶。同時，聚類分析研究表明西南喀斯特地區(qū)農(nóng)業(yè)旱災(zāi)脆弱性具有顯著的梯度差異，其中云南和貴州歸為同一類，廣西和四川為同一類，重慶單獨為一類；而且受災(zāi)嚴(yán)重的地區(qū)多具有山地面積大，地形結(jié)構(gòu)復(fù)雜，喀斯特地貌廣布，地下多溶洞、暗河等特征，導(dǎo)致這些地區(qū)的地表水難以儲存，且工程性缺水嚴(yán)重。

關(guān)鍵詞：農(nóng)業(yè)旱災(zāi)；脆弱性；主成分分析法；喀斯特地區(qū)

0引言

我國是世界上發(fā)生自然災(zāi)害種類較多的國家之一。其中，旱災(zāi)在我國的影響范圍最廣，持續(xù)時間最長，對農(nóng)業(yè)生產(chǎn)造成的損失也最大[1]。農(nóng)業(yè)具有天然的弱質(zhì)性和高風(fēng)險性，自身抵御自然災(zāi)害的能力十分有限[2]。農(nóng)業(yè)旱災(zāi)是指偶然氣候異常引致旱情發(fā)生后，由于水源、生產(chǎn)能力或經(jīng)濟(jì)條件的限制，未能及時采取有效措施，以致造成農(nóng)作物減產(chǎn)或絕收的災(zāi)情[3]。脆弱性(Vulnerability)是一個相對的概念，雖然概念至今尚未形成統(tǒng)一，但其內(nèi)涵卻得到不斷豐富[4-9]。農(nóng)業(yè)旱災(zāi)脆弱性是特指農(nóng)業(yè)生產(chǎn)系統(tǒng)各要素在實現(xiàn)其功能的動態(tài)過程中，易受到干旱影響并引致?lián)p失的特性，是致災(zāi)因子、孕災(zāi)環(huán)境、承災(zāi)體三者脆弱性相互疊加的結(jié)果[10]。何艷芬等[11]對農(nóng)業(yè)干旱和旱災(zāi)進(jìn)行了系統(tǒng)性分析，從致災(zāi)因子、孕災(zāi)環(huán)境以及承災(zāi)體或災(zāi)損角度對農(nóng)業(yè)旱災(zāi)指標(biāo)進(jìn)行系統(tǒng)分類。農(nóng)業(yè)旱災(zāi)的脆弱性評價是旱災(zāi)風(fēng)險防范的重要基礎(chǔ)，農(nóng)業(yè)系統(tǒng)脆弱性程度決定了形成旱災(zāi)的強(qiáng)度，已成為制約農(nóng)業(yè)可持續(xù)發(fā)展的障礙因素[12]。開展脆弱性評價對旱災(zāi)形成機(jī)理及防旱抗旱具有非常重要的意義[13]。研究旱災(zāi)的脆弱性產(chǎn)生的方法模型及評價方法也頗多，主要有層次分析法[14，15]、熵值法[16]、灰色關(guān)聯(lián)度法[17]、數(shù)據(jù)包絡(luò)分析法[18]、模糊分析模型[19]等。針對2010年西南五省市(區(qū))發(fā)生的嚴(yán)重干旱情況，通過對各地區(qū)的農(nóng)業(yè)旱災(zāi)脆弱性進(jìn)行評價研究，揭示地區(qū)農(nóng)業(yè)旱災(zāi)脆弱性的演變規(guī)律和驅(qū)動機(jī)制，旨在客觀認(rèn)識該地區(qū)的農(nóng)業(yè)干旱的脆弱性，為開展防旱抗旱工作提供參考。

1研究區(qū)基本概況及其研究方法

1.1研究區(qū)基本概況

西南喀斯特地區(qū)以山地為主，地形結(jié)構(gòu)非常復(fù)雜。這一區(qū)域中部和北部以長江流域的河流侵蝕為主。與地形區(qū)域相對應(yīng)，該區(qū)域有亞熱帶季風(fēng)氣候和一些熱帶雨林季風(fēng)氣候區(qū)，干濕季分明。2010年西南地區(qū)發(fā)生嚴(yán)重的干旱，共5 104.9萬人受災(zāi)。其中，飲水困難人口達(dá)1 609萬人，牲畜達(dá)1 105.5萬頭；農(nóng)作物受災(zāi)面積4 348.6×103ha，其中絕收面積940.2×103ha；因災(zāi)直接經(jīng)濟(jì)損失190.2億元。

1.2研究方法

主成分分析法，是將初始數(shù)據(jù)變量線性組合，使研究對象的影響因子特征更為集中和更為典型，來表示原來變量的主要信息。其主要目的是集中數(shù)據(jù)，更好地分析研究，對西南喀斯特農(nóng)業(yè)旱災(zāi)脆弱性進(jìn)行評價。借助SPSS19.0統(tǒng)計分析軟件，選取能夠反映絕大部分信息的前n個主因子，進(jìn)行加權(quán)計算出各個省區(qū)的綜合評價結(jié)果。其步驟如下：

1)由于原始數(shù)據(jù)中不同評價指標(biāo)間存在量綱不同與數(shù)量級差距，以消除該影響，即對原始數(shù)據(jù)進(jìn)行歸一化處理：

(1)

γij表示第i個評價對象在第j個評價指標(biāo)下所對應(yīng)的經(jīng)過歸一化處理后的指標(biāo)值。

2)運(yùn)用SPSS統(tǒng)計分析軟件進(jìn)行分析得出相關(guān)系數(shù)矩陣、主成分的特征值和貢獻(xiàn)率、旋轉(zhuǎn)后的因子載荷矩陣以及主成分得分矩陣。

3)計算各省市區(qū)農(nóng)業(yè)旱災(zāi)脆弱性。

(2)

W表示每個省份的農(nóng)業(yè)旱災(zāi)脆弱性，si表示第i主成分的得分，rj表示第j主成分方差的貢獻(xiàn)率。

2影響因子選取和數(shù)據(jù)歸一化處理

依據(jù)《中國統(tǒng)計年鑒2011》和《中國水災(zāi)旱災(zāi)公報2010》統(tǒng)計，選取9項指標(biāo)作為影響西南各省區(qū)農(nóng)業(yè)旱災(zāi)脆弱性綜合評價指標(biāo)：農(nóng)村居民人均純收入(元)-X1、人口密度(人/km2)-X2、旱地面積比(%)-X3、旱災(zāi)成災(zāi)面積(103ha)-X4、農(nóng)作物播種面積(103ha)-X5、作物絕收面積(103ha)-X6、因旱飲水困難人口(104人)-X7、水庫總庫容量(108m3)-X8、森林覆蓋率(%)-X9。由公式(1)將原始數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)化(表1)。

表1　原始數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)化

3主因子的選取

應(yīng)用SPSS19.0軟件進(jìn)行主成分分析，可得出西南喀斯特地區(qū)農(nóng)業(yè)旱災(zāi)脆弱性綜合評價影響因子的標(biāo)準(zhǔn)化指標(biāo)的相關(guān)系數(shù)矩陣(表2)、主成分特征值及貢獻(xiàn)率(表3)、旋轉(zhuǎn)后的因子載荷矩陣(表4)以及影響西南喀斯特地區(qū)農(nóng)業(yè)旱災(zāi)脆弱性綜合評價3大主成分的得分矩陣(表5)。

表2　標(biāo)準(zhǔn)化指標(biāo)的相關(guān)系數(shù)矩陣

表3　主成分的特征值和貢獻(xiàn)率

由表3可知，前3個主成分的旋轉(zhuǎn)累計貢獻(xiàn)率達(dá)88.948%(通常大于85%即可)，說明這3個主成分包含的信息量占總體信息量很大，且前3個特征值對應(yīng)的特征向量變化也明顯。所以選取前3個公共因子作為主成分(分別用Z1、Z2、Z3表示)進(jìn)行分析，即可充分表示西南喀斯特地區(qū)農(nóng)業(yè)旱災(zāi)脆弱性狀況。

表4　轉(zhuǎn)后的因子載荷矩陣

通過對表4中的數(shù)據(jù)分析可得：1)第Z1主成分與旱地面積比、旱災(zāi)成災(zāi)面積、作物絕收面積及因旱飲水困難成明顯正相關(guān)，而與農(nóng)村居民人均純收入成明顯的負(fù)相關(guān)。承災(zāi)體在宏觀上表現(xiàn)為作物受旱面積、因災(zāi)損失的產(chǎn)量、受災(zāi)頻次等[9]。農(nóng)業(yè)遭受旱災(zāi)后，則農(nóng)作物成為主要承災(zāi)體遭受的損失對象，這說明第Z1主成分因子代表了農(nóng)業(yè)干旱的承災(zāi)體；2)第Z2主成分因子與農(nóng)作物播種面積成明顯的正相關(guān)，與人口密度成明顯的負(fù)相關(guān)。農(nóng)作物的種植面積越大，則需要土壤環(huán)境水分越多，形成農(nóng)業(yè)旱災(zāi)的可能性就越高，導(dǎo)致發(fā)生的損失也就越大，這說明第Z2主成分代表了孕災(zāi)害環(huán)境因子；3)第Z3主成分與水庫總庫容成明顯的正相關(guān)。降水量的多少是影響農(nóng)業(yè)旱災(zāi)形成最直接的因素，也是形成農(nóng)業(yè)旱災(zāi)的重要原因[9]。農(nóng)業(yè)旱災(zāi)被認(rèn)為是一種氣象災(zāi)害，因為給農(nóng)作物供水的主要來源是通過降水方式，這說明第Z3主成分代表了致災(zāi)因子。

4西南喀斯特地區(qū)農(nóng)業(yè)旱災(zāi)脆弱性綜合評價結(jié)果及分析

由表5主成分得分和旋轉(zhuǎn)后的方差貢獻(xiàn)率代入公式(2)加權(quán)求得出“綜合得分”，得出基于主成分分析法的綜合評價結(jié)果(表6)

表5　主成分得分矩陣

表6　綜合評價結(jié)果

表7　基于TOPSIS法的西南地區(qū)農(nóng)業(yè)旱災(zāi)脆弱性綜合評價結(jié)果[10]

由表6可知，基于綜合評價西南喀斯特地區(qū)農(nóng)業(yè)旱災(zāi)脆弱性強(qiáng)度，在2010年中排序情況為：云南>貴州>廣西>四川>重慶，排序位居前兩位省份的為云南和貴州，這種結(jié)果與文獻(xiàn)[10]基于TOPSIS法評價的結(jié)果(見表7)一致。這可能是由于云貴高原山地面積大，喀斯特地貌廣布，地下多溶洞和暗河，加之該高原區(qū)易發(fā)地質(zhì)災(zāi)害，斷層多等因素，不利于建造大型水庫存儲水，所以水資源開發(fā)和儲備不足，工程性缺水嚴(yán)重，導(dǎo)致這些區(qū)域成為2010年農(nóng)業(yè)旱災(zāi)中的重災(zāi)區(qū)。四川和廣西兩省(區(qū))喀斯特地貌分布也較廣，通常四川地區(qū)有一部分靠青藏高原積雪來補(bǔ)給水，但由于2010年積雪補(bǔ)給比往年少，加之降水少等其它自然因素影響，導(dǎo)致這些地區(qū)發(fā)生較嚴(yán)重的干旱；而廣西的西部地區(qū)，由于地表土層較薄、石灰?guī)r分布，易造成地表水滲漏，水難以留存，致使發(fā)生較嚴(yán)重的農(nóng)業(yè)干旱。重慶市與四川和廣西兩省(區(qū))相比干旱性強(qiáng)度較弱，重慶市地勢西北部和中部以丘陵、低山為主，也是此次受災(zāi)最為嚴(yán)重的地區(qū)；重慶市在中國屬高濕區(qū)，年平均相對濕度大；長江干流自西向東橫貫全境，有著名的瞿塘峽、巫峽，三峽水庫的蓄水功能也減輕了此次旱災(zāi)的程度。最后，還通過采用主成分分析法來評價脆弱性的綜合得分。脆弱性得分越高，適應(yīng)性越差，反之適應(yīng)性越好。由該法評價脆弱性的綜合得分，可知，西南喀斯特地區(qū)干旱的適應(yīng)性排序為：重慶>四川>廣西>貴州>云南。根據(jù)SPSS19.0系統(tǒng)軟件對系統(tǒng)類聚分類分析，并使用平均聯(lián)結(jié)(組間)的樹狀圖表示(如圖1)，結(jié)果表明西南喀斯特地區(qū)農(nóng)業(yè)旱災(zāi)脆弱性具有顯著的梯度差異，其中云南和貴州屬于一類，廣西和四川為同一類，而重慶單獨為一類。

圖1　平均聯(lián)結(jié)(組間)的樹狀圖Fig.1　Used the average coupling (between groups) tree

5結(jié)論

研究采用主成分分析法，從9個指標(biāo)中選取影響西南喀斯特地區(qū)農(nóng)業(yè)旱災(zāi)脆弱性評價的3大主成分(承災(zāi)體因子、孕災(zāi)害環(huán)境因子和致災(zāi)因子)，采用加權(quán)綜合評分方式，對農(nóng)業(yè)旱災(zāi)脆弱性進(jìn)行評價。研究區(qū)的農(nóng)業(yè)旱災(zāi)脆弱性的排序為：云南>貴州>廣西>四川>重慶，可以看出受災(zāi)最嚴(yán)重的地貌特征屬于喀斯特高原和山地區(qū)等。研究結(jié)果表明西南喀斯特地區(qū)的農(nóng)業(yè)旱災(zāi)脆弱性排序和適應(yīng)性排序都具有顯著的梯度差異。通過與汪霞[10]基于TOPSIS法對西南省區(qū)農(nóng)業(yè)旱災(zāi)綜合評價進(jìn)行對比分析，二者結(jié)果一致，但主成分分析法中，以主成分得分具體量化為依據(jù)，采用綜合評價方式，結(jié)果直觀，應(yīng)用在該研究中可能有一定的優(yōu)勢?？陀^地評價了西南喀斯特地區(qū)農(nóng)業(yè)旱災(zāi)脆弱性的演變規(guī)律，望下一步為開展防旱抗旱工作提供一些理論依據(jù)。

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文章編號：1004—5570(2016)03-0013-05

收稿日期：2015-12-29

基金項目：國家自然科學(xué)基金項目(41263011)

作者簡介：王永超(1989-)，男，碩士研究生，研究方向：巖溶水資源與GIS應(yīng)用，E-mail:341222a03w5.cdb@sina.cn. *通訊作者：焦樹林(1969-)，男，博士，教授，研究方向：流域水文水資源及地表過程與環(huán)境變化，E-mail:jiaoshulin@gznu.edu.cn.

中圖分類號：X43；S165.25

文獻(xiàn)標(biāo)識碼：A

Evaluation researches on agricultural drought vulnerability in Karst areas in southwest China

WANG Yongchao,JIAO Shulin*,HUANG Fuwei

(Guizhou Normal University, School of Geography and Environmental Science, Guiyang, Guizhou 550001, China)

Abstract:Based on SPSS 19.0 software, principal component analysis method was selected three main factors to study the impact assessment of agricultural drought disaster vulnerability in the southwest Karst areas, i. e., supporting body, pregnancy hazards caused by environmental factors and factors. We also used SPSS software together with the weighted composite score, agricultural drought disaster vulnerability was evaluated. Results showed that agricultural drought disaster vulnerability of these provinces in Southwest Karst areas ranked to Yunnan>Guizhou>Guangxi>Sichuan>Chongqing. Cluster analysis showed that Southwest gradient of agricultural drought disaster vulnerability in Karst areas with prominent differences. It displayed Yunnan and Guizhou provinces are of the same category, while Guangxi and Sichuan are of another same category, together with Chongqing city is of another category. In addition, results also showed that the disaster areas extremely possessed features of belonging to mountainous areas, the complex terrain structures, widespread Karst geomorphology, underground caves and rivers and so on. These areas were so hard to store surface water that it resulted in engineering water shortage seriously.

Key words:agricultural drought; vulnerability; principal component analysis method; Karst area