田宏偉，李樹(shù)巖

(1.河南省氣象科學(xué)研究所，河南 鄭州 450003；2.中國(guó)氣象局河南省農(nóng)業(yè)氣象保障與應(yīng)用技術(shù)重點(diǎn)開(kāi)放實(shí)驗(yàn)室，河南 鄭州 450003)

?

河南省夏玉米干旱綜合風(fēng)險(xiǎn)精細(xì)化區(qū)劃

田宏偉1,2，李樹(shù)巖1,2

(1.河南省氣象科學(xué)研究所，河南 鄭州 450003；2.中國(guó)氣象局河南省農(nóng)業(yè)氣象保障與應(yīng)用技術(shù)重點(diǎn)開(kāi)放實(shí)驗(yàn)室，河南 鄭州 450003)

利用1981—2010年河南省118站夏玉米生長(zhǎng)季(6月中旬—9月下旬)逐日降水量、日照時(shí)數(shù)、最高最低氣溫、平均風(fēng)速、平均水汽壓等氣象資料，通過(guò)交叉驗(yàn)證確定較優(yōu)的克里金插值方法，進(jìn)行基于百米網(wǎng)格的空間要素插值。對(duì)插值后的數(shù)據(jù)進(jìn)行空間運(yùn)算，計(jì)算各生育階段夏玉米水分虧缺量，建立全生育階段干旱危險(xiǎn)性指標(biāo)；以基于遙感反演的夏玉米種植面積作為暴露性指標(biāo)；以多年平均減產(chǎn)率作為脆弱性指標(biāo)；以近6 a社會(huì)經(jīng)濟(jì)條件構(gòu)建綜合抗災(zāi)能力指標(biāo)；在此基礎(chǔ)上綜合各項(xiàng)風(fēng)險(xiǎn)要素建立干旱綜合風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估模型。最后，利用風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估模型結(jié)合土地利用信息進(jìn)行河南省夏玉米干旱綜合風(fēng)險(xiǎn)精細(xì)化區(qū)劃，把河南全省劃分為高、中、低3個(gè)風(fēng)險(xiǎn)區(qū)，低風(fēng)險(xiǎn)區(qū)主要位于豫東和豫東南，高風(fēng)險(xiǎn)區(qū)主要分布在周口、駐馬店及豫西北地區(qū)，其它地區(qū)為中度風(fēng)險(xiǎn)區(qū)，與歷史夏季旱災(zāi)發(fā)生頻次的空間分布趨勢(shì)基本一致。區(qū)劃結(jié)果充分考慮夏玉米種植面積和土地利用信息，具有較高的精度，可為夏玉米干旱災(zāi)害防御提供參考依據(jù)。

夏玉米；干旱災(zāi)害；風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估模型；風(fēng)險(xiǎn)區(qū)劃；水分虧缺量

引 言

河南是全國(guó)重要的農(nóng)業(yè)大省和糧食生產(chǎn)大省。2010年河南省政府提出建設(shè)糧食生產(chǎn)核心區(qū)的重大戰(zhàn)略舉措，把糧食生產(chǎn)擺在經(jīng)濟(jì)工作的重要位置。夏玉米是河南省僅次于小麥的重要糧食作物，生長(zhǎng)期內(nèi)極易發(fā)生旱、澇等自然災(zāi)害[1-2]，干旱是各類氣象災(zāi)害中成災(zāi)面積最大的，且華北地區(qū)災(zāi)情最為嚴(yán)重[3]，伏旱更是河南省發(fā)生頻率最高的干旱[4]，是制約河南省夏玉米生產(chǎn)的主要?dú)庀鬄?zāi)害之一[5]，其對(duì)夏玉米的生長(zhǎng)發(fā)育以及產(chǎn)量形成均會(huì)造成不利影響[6-7]。在氣候變化背景下，夏玉米生長(zhǎng)季降水量空間分布呈現(xiàn)兩極分化趨勢(shì)，干旱少雨地區(qū)雨量減少，雨量較豐沛地區(qū)降水量增加，旱澇災(zāi)害發(fā)生的風(fēng)險(xiǎn)加劇[8]。如2014年夏季干旱使河南省秋糧受災(zāi)面積達(dá)154×104hm2，嚴(yán)重干旱面積41×104hm2。因此，掌握夏玉米干旱的發(fā)生規(guī)律及風(fēng)險(xiǎn)分布，可為開(kāi)展糧食產(chǎn)量預(yù)測(cè)、制定農(nóng)業(yè)保險(xiǎn)理賠指數(shù)等提供參考依據(jù)，并對(duì)夏玉米生產(chǎn)防災(zāi)減災(zāi)、保障高產(chǎn)穩(wěn)產(chǎn)等具有重要意義。

判定干旱的指標(biāo)主要有降水量、降水距平、作物水分虧缺指數(shù)等[9-10]。針對(duì)不同的評(píng)價(jià)量，有不同的等級(jí)評(píng)價(jià)指標(biāo)[11-12]，各種指標(biāo)在干旱時(shí)空分布等研究中有比較廣泛的應(yīng)用[13-15]。干旱區(qū)劃方面，吳榮軍等[16]基于自然水分虧缺指數(shù)、降水距平百分率和抗災(zāi)指數(shù)構(gòu)建了干旱風(fēng)險(xiǎn)綜合指標(biāo)，并開(kāi)展了風(fēng)險(xiǎn)區(qū)劃；劉小雪等[17]從災(zāi)損的角度分析1971—2010年河南省夏玉米災(zāi)損風(fēng)險(xiǎn)并進(jìn)行了區(qū)劃。但以往研究多從氣候角度對(duì)干旱的發(fā)生規(guī)律進(jìn)行分析，而全面考慮災(zāi)害承災(zāi)體、社會(huì)抗災(zāi)能力等因素的災(zāi)害風(fēng)險(xiǎn)區(qū)劃較少。且以往對(duì)干旱風(fēng)險(xiǎn)的研究多是對(duì)最終風(fēng)險(xiǎn)指數(shù)進(jìn)行插值，較少對(duì)運(yùn)算前的基礎(chǔ)數(shù)據(jù)直接插值，插值方法的選擇也比較隨意。因此，本研究擬根據(jù)災(zāi)害風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估理論，綜合考慮災(zāi)害的危險(xiǎn)性、暴露性、脆弱性和抗災(zāi)因子，優(yōu)化基于百米網(wǎng)格的氣象要素插值方法，建立河南省夏玉米干旱綜合風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估模型，并進(jìn)行夏玉米干旱綜合風(fēng)險(xiǎn)區(qū)劃，以期為農(nóng)業(yè)生產(chǎn)部門(mén)制定適宜的防災(zāi)減災(zāi)政策、決策和措施提供科學(xué)依據(jù)。

1 資料與方法

1.1 數(shù)據(jù)來(lái)源

(1)選取河南省118個(gè)氣象站1981—2010年逐日日照時(shí)數(shù)、最高氣溫、最低氣溫、平均風(fēng)速、平均水汽壓、降水量等資料計(jì)算逐日蒸散量，降水量還用來(lái)表示生育期水分供給量。資料來(lái)源為河南省氣象局30 a氣候資料整編。

(2)夏玉米種植面積來(lái)源于2013和2014年5月15日—7月31日MODIS遙感資料反演結(jié)果。

(3)河南省基礎(chǔ)地理信息及土地利用類型數(shù)據(jù)來(lái)源于1:25萬(wàn)國(guó)家基礎(chǔ)地理信息系統(tǒng)，空間分辨率為90 m，對(duì)土地利用類型用最近鄰域法重采樣至100 m，與氣象要素插值結(jié)果相匹配。

(4)夏玉米產(chǎn)量、耕灌比、農(nóng)機(jī)動(dòng)力、農(nóng)民人均收入等資料來(lái)源于河南省農(nóng)村統(tǒng)計(jì)年鑒，取2008—2013年平均值。其中產(chǎn)量數(shù)據(jù)用于計(jì)算脆弱性指數(shù)，其余要素用于計(jì)算綜合抗災(zāi)能力指數(shù)。

1.2 要素插值處理

通過(guò)交叉驗(yàn)證法對(duì)比不同插值方法的效果。綜合考慮站點(diǎn)空間及海拔分布，選取103個(gè)站點(diǎn)建模插值，15個(gè)站點(diǎn)作為驗(yàn)證站點(diǎn)，將驗(yàn)證站點(diǎn)實(shí)際觀測(cè)值與估算值的均方根誤差(RMSE)作為評(píng)價(jià)不同插值方法精度的標(biāo)準(zhǔn)[18]。以海拔300 m為界比較不同插值方法對(duì)月降水量插值結(jié)果的均方根誤差(表1)，當(dāng)海拔≥300 m時(shí)，反距離權(quán)重法和克里金法的RMSE分別為37.2 mm和38.9 mm，插值效果較好；當(dāng)海拔<300 m時(shí)，克里金法RMSE最小，為21.6 mm。結(jié)合相關(guān)文獻(xiàn)研究結(jié)果[19]，確定克里金法為最優(yōu)插值方法?？紤]到河南省大部分地區(qū)海拔在300 m以下，全省統(tǒng)一選擇克里金法對(duì)每年各發(fā)育期降水量、需水量等要素進(jìn)行百米網(wǎng)格精度的插值。

表1 不同插值方法月降水量插值的均方根誤差(單位：mm)

1.3 風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估模型

根據(jù)風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估理論，一定區(qū)域自然災(zāi)害風(fēng)險(xiǎn)是由自然災(zāi)害危險(xiǎn)性、暴露性、脆弱性和綜合抗災(zāi)能力4個(gè)因素綜合作用而形成的。災(zāi)害綜合風(fēng)險(xiǎn)一般可表述為：

(1)

式中，M為綜合風(fēng)險(xiǎn)指數(shù)，aj為土地利用類型的權(quán)重，bi為各風(fēng)險(xiǎn)因素權(quán)重，F(xiàn)i為歸一化后的4個(gè)風(fēng)險(xiǎn)因素。根據(jù)災(zāi)種及承災(zāi)體特點(diǎn)，選取夏玉米水分虧缺指數(shù)作為災(zāi)害危險(xiǎn)性評(píng)價(jià)指標(biāo)，夏玉米播種面積作為暴露性評(píng)價(jià)指標(biāo)，夏玉米多年平均減產(chǎn)率作為脆弱性評(píng)價(jià)指標(biāo)，各類社會(huì)經(jīng)濟(jì)指標(biāo)作為抗災(zāi)能力指標(biāo)，并結(jié)合土地使用類型，進(jìn)行河南省夏玉米干旱綜合風(fēng)險(xiǎn)區(qū)劃。以專家打分法確定4個(gè)因素的權(quán)重，危險(xiǎn)性的權(quán)重為0.4，暴露性、脆弱性和綜合抗災(zāi)能力權(quán)重均為0.2。根據(jù)土地使用類型對(duì)綜合風(fēng)險(xiǎn)進(jìn)行權(quán)重調(diào)整，各土地使用類型權(quán)重為：水田0.3、旱田1.0、灘地0.5、鹽堿地0.4、其他土地利用類型均為0。

1.3.1 危險(xiǎn)性

水分供給不足造成干旱，用區(qū)域的標(biāo)準(zhǔn)化水分虧缺量表示氣候風(fēng)險(xiǎn)大小，作為干旱危險(xiǎn)性指數(shù)。將夏玉米全生育期劃分為出苗—拔節(jié)期(6月中旬—7月上旬)、拔節(jié)—抽雄期(7月中旬—7月下旬)和抽雄—乳熟期(8月上旬—8月下旬)3個(gè)階段。將夏玉米各生育階段水分虧缺量進(jìn)行區(qū)域標(biāo)準(zhǔn)化處理作為階段干旱危險(xiǎn)性指數(shù)，對(duì)各生育階段危險(xiǎn)性指數(shù)進(jìn)行加權(quán)求和作為全生育期干旱危險(xiǎn)性指數(shù)，公式如下：

(2)

式中CWDIi為標(biāo)準(zhǔn)化的3個(gè)階段的水分虧缺量，ki為各階段干旱影響權(quán)重系數(shù)。在不考慮灌溉的條件下，水分虧缺量為需水量和降水量的差值：

(3)

式中，ETc為作物需水量，R為降水量。本文采用聯(lián)合國(guó)糧農(nóng)組織(FAO) 推薦的Penman-Monteith公式計(jì)算參考作物蒸散量[20-21]，逐日累加得到各個(gè)生育階段的參考作物蒸散量。

(4)

ET0為計(jì)算時(shí)段內(nèi)的參考作物蒸散量，Kc為相應(yīng)時(shí)段的作物系數(shù)。各生育階段作物系數(shù)參考前人研究成果確定[22]，各階段干旱影響權(quán)重系數(shù)根據(jù)方文松等[23]提出的夏玉米水分—產(chǎn)量反應(yīng)系數(shù)來(lái)確定，具體取值見(jiàn)表2。

表2 不同生育階段的夏玉米作物系數(shù)和干旱影響權(quán)重系數(shù)

1.3.2 暴露性

暴露性是指承災(zāi)體夏玉米可能受到干旱威脅的程度，在此用夏玉米種植面積比例來(lái)表示。單個(gè)像元夏玉米種植面積占的比例越大，暴露性越大。根據(jù)2014年夏玉米生長(zhǎng)季的MODIS資料，計(jì)算夏玉米生長(zhǎng)季內(nèi)逐半月的NDVI，通過(guò)實(shí)地調(diào)查確定一定數(shù)量的夏玉米純凈像元，提取其N(xiāo)DVI變化特征，再利用J-M光譜可分性距離[24]，用混合像元分解方程對(duì)全區(qū)域進(jìn)行逐像元分解，得到河南省夏玉米實(shí)際的種植面積比例分布[25-26]。

1.3.3 脆弱性

脆弱性指承災(zāi)體遭受特定強(qiáng)度災(zāi)害后可能的損失程度，反應(yīng)承災(zāi)體對(duì)特定災(zāi)害的敏感性。干旱是影響河南省夏玉米產(chǎn)量的主要?dú)庀鬄?zāi)害之一，初步選用30 a平均減產(chǎn)率作為夏玉米脆弱性評(píng)價(jià)指標(biāo)。計(jì)算公式如下：

(5)

式中Ywa為負(fù)相對(duì)氣象產(chǎn)量，n為年份數(shù)，文中取30。

(6)

式中，Yt為趨勢(shì)產(chǎn)量，通過(guò)王素艷等[27]提出的直線滑動(dòng)平均法計(jì)算，參考?xì)庀笮袠I(yè)標(biāo)準(zhǔn)《小麥干旱災(zāi)害等級(jí)》(QX/T81-2007)，Y為作物歷年單產(chǎn)。

1.3.4 綜合抗災(zāi)能力

農(nóng)業(yè)抗旱能力受到自然條件、地域條件和人類活動(dòng)等多方面因素的共同影響，對(duì)于各地區(qū)抗旱能力大小的評(píng)價(jià)需要通過(guò)多個(gè)抗旱因子綜合判定。通過(guò)與多年平均減產(chǎn)率進(jìn)行相關(guān)分析，以通過(guò)α=0.05顯著性水平為標(biāo)準(zhǔn)，篩選出耕灌比、人均農(nóng)機(jī)動(dòng)力、農(nóng)民人均純收入和土壤有效保水系數(shù)等4個(gè)因子，根據(jù)李樹(shù)巖等[28]建立的農(nóng)業(yè)綜合抗旱能力模型，計(jì)算綜合抗災(zāi)能力指數(shù)，公式如下：

(7)

式中Si為各因子的權(quán)重系數(shù)，Xn為各因子的原始數(shù)據(jù)，m為站點(diǎn)數(shù)。權(quán)重系數(shù)Si根據(jù)各因子與多年平均減產(chǎn)率的相關(guān)系數(shù)大小來(lái)確定：

(8)

式中，Ri為各因子相關(guān)系數(shù)，n為因子總數(shù)，各因子相關(guān)系數(shù)及權(quán)重系數(shù)見(jiàn)表3。

表3 各抗災(zāi)因子與減產(chǎn)率的相關(guān)系數(shù)及其權(quán)重系數(shù)

注：**和*分別表示通過(guò)α=0.01和α=0.05的顯著性水平

2 結(jié)果與分析

2.1 夏玉米干旱氣候風(fēng)險(xiǎn)

2.1.1 各生育階段夏玉米需水量

由于氣溫、日照、相對(duì)濕度等氣象條件的地域差異，作物的蒸騰、蒸散及生長(zhǎng)速度有明顯差別，導(dǎo)致其需水量也隨地域變化。河南省夏玉米各生育階段30 a平均需水量分布如圖1所示。夏玉米各生育階段需水量差別較大，以拔節(jié)—抽雄期需水最多，全省均在120 mm以上；抽雄—乳熟期需水量最少，均在90 mm以下；播種—拔節(jié)期在90～130 mm?？臻g分布上播種—拔節(jié)期需水量呈明顯的南少北多；拔節(jié)—抽雄期東南多西北少；抽雄—乳熟期需水量較多地區(qū)主要分布在豫南和沿黃河地區(qū)，其余地區(qū)較少。

2.1.2 各生育階段夏玉米供水量

夏玉米各生育階段30 a平均供水量如圖2所示。播種—拔節(jié)期水分供給量全省在85～285 mm之間，呈明顯的南多北少分布，信陽(yáng)局部地區(qū)可達(dá)285 mm以上，三門(mén)峽、洛陽(yáng)、鄭州、開(kāi)封及商丘北部均在135 mm以下；拔節(jié)—抽雄期全省在85～210 mm，豫北和豫西部分地區(qū)略少；抽雄—乳熟期水分供給量最少，全省在135 mm以下，且空間分布差異較小。

圖1 夏玉米各生育階段需水量30 a平均值(單位：mm)空間分布(a)播種—拔節(jié)期，(b) 拔節(jié)—抽雄期，(c)抽雄—乳熟期

圖2 夏玉米各階段水分供給量30 a平均值(單位：mm)的空間分布(a)播種—拔節(jié)期，(b) 拔節(jié)—抽雄期，(c)抽雄—乳熟期

2.1.3 各生育階段夏玉米水分虧缺量

逐格點(diǎn)統(tǒng)計(jì)所有水分虧缺量為正值的年份，并將其進(jìn)行平均后作為各生育階段的水分虧缺量(圖3)。夏玉米各生育階段水分虧缺量差別不大，基本在0～60 mm。播種—拔節(jié)期和拔節(jié)—抽雄期水分虧缺量均呈南少北多分布，拔節(jié)—抽雄期豫西三門(mén)峽北部的虧缺量最大，在50 mm以上；抽雄—乳熟階段空間分布趨勢(shì)不明顯。

圖3 夏玉米各階段水分虧缺量30 a平均值(單位：mm)分布(a)播種—拔節(jié)期，(b) 拔節(jié)—抽雄期，(c)抽雄—乳熟期

2.1.4 危險(xiǎn)性

河南省夏玉米全生育期干旱危險(xiǎn)性指數(shù)如圖4所示。危險(xiǎn)性指數(shù)呈北高南低分布：三門(mén)峽、濟(jì)源、焦作、洛陽(yáng)、新鄉(xiāng)、安陽(yáng)、濮陽(yáng)等沿黃河一帶地區(qū)危險(xiǎn)性較高，南部及東部危險(xiǎn)性較低，其中信陽(yáng)南部及南陽(yáng)北部危險(xiǎn)性最低，安陽(yáng)西部及新鄉(xiāng)西北部危險(xiǎn)性也較低。

2.2 暴露性

由全省夏玉米種植面積比例分布(圖5)可知，周口、漯河、南陽(yáng)及黃河以北地區(qū)，種植比例達(dá)80%以上，東部開(kāi)封、商丘及東南部信陽(yáng)、駐馬店地區(qū)種植面積比例較低，西部主要以山區(qū)為主，夏玉米種植較少。

2.3 脆弱性

對(duì)各站30 a平均減產(chǎn)率進(jìn)行歸一化處理，得到脆弱性指數(shù)，如圖6所示。全省夏玉米干旱脆弱性指數(shù)有2個(gè)高值區(qū)，分別位于三門(mén)峽、洛陽(yáng)、濟(jì)源交界地區(qū)和駐馬店及周邊地區(qū)；低值區(qū)主要分布在鄭州東部及黃河以北地區(qū)；其余地區(qū)為中值區(qū)。

圖4 夏玉米干旱危險(xiǎn)性指數(shù)分布

圖5 河南省夏玉米種植面積比例(單位：%)分布

圖6 河南省夏玉米脆弱性指數(shù)分布

2.4 綜合抗災(zāi)能力

如圖7所示，夏玉米綜合抗災(zāi)能力指數(shù)呈西南低東北高的分布。周口東南部、信陽(yáng)、駐馬店、平頂山南部、南陽(yáng)大部、洛陽(yáng)、三門(mén)峽南部綜合抗災(zāi)能力指數(shù)較低，統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)表明北部及中東部農(nóng)業(yè)基礎(chǔ)設(shè)施較為完善，綜合抗災(zāi)能力指數(shù)較高，其中焦作、新鄉(xiāng)及許昌東部抗災(zāi)能力指數(shù)最高。

2.5 夏玉米干旱綜合風(fēng)險(xiǎn)區(qū)劃

根據(jù)歸一化的夏玉米干旱綜合風(fēng)險(xiǎn)指數(shù)，把河南省夏玉米干旱風(fēng)險(xiǎn)分為3個(gè)等級(jí)，分別為高風(fēng)險(xiǎn)區(qū)(風(fēng)險(xiǎn)指數(shù)>0.6)、中風(fēng)險(xiǎn)區(qū)(風(fēng)險(xiǎn)指數(shù)介于0.5～0.6)和低風(fēng)險(xiǎn)區(qū)(風(fēng)險(xiǎn)指數(shù)<0.5)，如圖8所示。信陽(yáng)大部、南陽(yáng)北部、商丘東部及商丘、周口、開(kāi)封、許昌交界地區(qū)為低風(fēng)險(xiǎn)區(qū)，沿黃河兩岸及新鄉(xiāng)也有部分低風(fēng)險(xiǎn)區(qū)。高風(fēng)險(xiǎn)區(qū)主要分布在三門(mén)峽、洛陽(yáng)、駐馬店北部、周口東部、濟(jì)源和焦作等地，南陽(yáng)東部、新鄉(xiāng)東部、安陽(yáng)和濮陽(yáng)等地也有零星的高風(fēng)險(xiǎn)區(qū)分布，其余大部分地區(qū)均為中風(fēng)險(xiǎn)區(qū)。

圖7 河南省夏玉米干旱綜合抗災(zāi)能力指數(shù)分布

圖8 河南省夏玉米干旱綜合風(fēng)險(xiǎn)區(qū)劃

夏玉米干旱綜合風(fēng)險(xiǎn)和危險(xiǎn)性空間分布相比有明顯區(qū)別，周口和駐馬店地區(qū)危險(xiǎn)性不高，但暴露性高、抗災(zāi)能力較弱、脆弱性較高，導(dǎo)致該地區(qū)綜合風(fēng)險(xiǎn)較高。西部山區(qū)不僅氣候風(fēng)險(xiǎn)較高，而且綜合抗災(zāi)能力較弱、脆弱性較高，雖然種植面積少，但綜合風(fēng)險(xiǎn)也較高。新鄉(xiāng)和鶴壁等地區(qū)雖然危險(xiǎn)性較高，但脆弱性低、綜合抗災(zāi)指數(shù)高，因此綜合風(fēng)險(xiǎn)較低。

2.6 區(qū)劃結(jié)果驗(yàn)證

根據(jù)《中國(guó)氣象災(zāi)害大典》(河南卷)[29]，統(tǒng)計(jì)河南省1971—2000年各地市6—9月夏季旱災(zāi)發(fā)生的頻率(圖9)。結(jié)果顯示，西部的三門(mén)峽、洛陽(yáng)及黃河以北地區(qū)干旱發(fā)生頻率較高，東部及南部較低，與綜合風(fēng)險(xiǎn)區(qū)劃空間分布基本一致，表明本研究得到的風(fēng)險(xiǎn)區(qū)劃結(jié)果基本合理。與楊平等[30]區(qū)劃結(jié)果相比，周口和南陽(yáng)西南部地區(qū)結(jié)果相似，而本區(qū)劃由于選取作物種植面積作為暴露性指標(biāo)，將種植面積較低的信陽(yáng)地區(qū)劃為低風(fēng)險(xiǎn)，而西北部作為高風(fēng)險(xiǎn)區(qū)也與河南省的實(shí)際情況相符。

圖9 河南省各地市夏季干旱頻率分布

3 結(jié)論與討論

基于災(zāi)害風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估原理，本文從危險(xiǎn)性、暴露性、脆弱性和綜合抗災(zāi)能力4個(gè)方面，構(gòu)建了河南省夏玉米干旱綜合風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估模型。以百米網(wǎng)格的空間插值數(shù)據(jù)為基礎(chǔ)，利用綜合風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估模型，計(jì)算各格點(diǎn)夏玉米干旱綜合風(fēng)險(xiǎn)指數(shù)，并根據(jù)風(fēng)險(xiǎn)指數(shù)的大小，把河南省夏玉米干旱綜合風(fēng)險(xiǎn)分為高、中和低3個(gè)等級(jí)，進(jìn)行更為精細(xì)化的河南省夏玉米干旱綜合風(fēng)險(xiǎn)區(qū)劃。這3個(gè)等級(jí)較好地反映了河南省夏玉米干旱綜合風(fēng)險(xiǎn)分布和區(qū)域特征：低風(fēng)險(xiǎn)區(qū)主要位于豫東和豫東南，高風(fēng)險(xiǎn)區(qū)主要分布在周口、駐馬店及豫西北地區(qū)。通過(guò)對(duì)《中國(guó)氣象災(zāi)害大典》(河南卷)夏季干旱頻次的整理分析，表明本研究建立的風(fēng)險(xiǎn)區(qū)劃結(jié)果較為合理。

隨著防災(zāi)減災(zāi)、農(nóng)業(yè)保險(xiǎn)等工作的開(kāi)展，對(duì)災(zāi)害風(fēng)險(xiǎn)區(qū)劃的精細(xì)化程度提出了更高的要求。一方面，以往災(zāi)害風(fēng)險(xiǎn)區(qū)劃大多是先計(jì)算風(fēng)險(xiǎn)指數(shù)，僅對(duì)最后的風(fēng)險(xiǎn)結(jié)果進(jìn)行空間插值、分區(qū)。本文首先優(yōu)選插值方法，進(jìn)行百米網(wǎng)格尺度的空間要素插值，再通過(guò)空間運(yùn)算，統(tǒng)計(jì)分析各項(xiàng)災(zāi)害風(fēng)險(xiǎn)指數(shù)，是提高區(qū)劃結(jié)果精度的一種有益嘗試。另一方面，承災(zāi)體情況是確定災(zāi)害是否發(fā)生的重要方面，用夏玉米種植面積遙感監(jiān)測(cè)結(jié)果表示暴露性指標(biāo)，較單純依賴統(tǒng)計(jì)資料的行政區(qū)域內(nèi)的種植面積相比，結(jié)果更加客觀，空間分辨率更高。最后，在區(qū)劃結(jié)果中加入土地利用信息，對(duì)不同類型的下墊面進(jìn)行加權(quán)處理，反映了社會(huì)對(duì)于不同土地類型的產(chǎn)出預(yù)期及其對(duì)于農(nóng)業(yè)生產(chǎn)的重要性。本文夏玉米干旱危險(xiǎn)性空間分布與李喜平[14]、薛昌穎[31]等的研究結(jié)果基本吻合，干旱綜合風(fēng)險(xiǎn)區(qū)劃結(jié)果與楊平等[30]的區(qū)劃結(jié)果有相似之處，但由于使用的數(shù)據(jù)源不同，部分地區(qū)風(fēng)險(xiǎn)值又有所差別。本文通過(guò)引入MODIS遙感面積監(jiān)測(cè)、土地利用信息等資料，提高了空間針對(duì)性和分辨率，使區(qū)劃結(jié)果空間精度有了一定提高，在指導(dǎo)夏玉米干旱災(zāi)害防御等領(lǐng)域具有一定的實(shí)用價(jià)值。

通過(guò)綜合考慮多種要素，建立的災(zāi)害風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估模型并開(kāi)展區(qū)劃，較全面地考慮了干旱風(fēng)險(xiǎn)影響因子，在插值方法選擇時(shí)考慮了不同海拔高度對(duì)要素插值的影響，但是對(duì)于地形、坡度、坡向等因素的影響考慮還不夠充分，需要在以后的研究中不斷深入。

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Refined Zonation of Integrated Drought Risk About Summer Maize in He’nan Province

TIAN Hongwei1,2, LI Shuyan1,2

(1.He’nanInstituteofMeteorologicalSciences,Zhengzhou450003,China;2.He’nanKeyLaboratoryofAgrometeorologicalSupportandAppliedTechnique,CMA，Zhengzhou450003,China)

In this paper, the 100 m grid spatial weather data were obtained from Kringing interpolation method based on the daily weather data including precipitation, sunshine duration, maximum and minimum air temperature, wind velocity and water vapor pressure during summer maize growing season (June 11 to September 30) at 118 weather stations of He’nan Province from 1981 to 2010. The Kringing interpolation method was optimized by cross validation. Water deficit indexes during different stages of summer maize were calculated by using the interpolated weather data. Drought dangerousness index was formed by water deficit index of different stages. The summer maize planting area retrieval from remote sensing, averaged yield reduction rate and social economic condition were used as the evaluation index for exposure, vulnerability and disaster resistant ability, respectively. The integrated risk evaluation model was established using the above indexes for risk assessment and division of summer maize drought in He’nan Province, and the whole province was divided into three risk grades. The low risk area mainly located in east and southeast regions of He’nan, while the high risk area mainly distributed in Zhoukou, Zhumadian and northwest part of He’nan, and the rest regions were moderate risk, which presented the similar spatial distribution with historic frequency of summer drought. The zonation results fully considered the summer maize plant area and land use information, therefore it had highly precision and could provide a reference for prevention and mitigation of summer maize drought disaster.

summer maize; drought disaster; risk zonation; risk evaluation model; water deficit

10.11755/j.issn.1006-7639(2016)-05-0852

2015-07-28；改回日期：2016-05-16

中國(guó)氣象局氣象關(guān)鍵技術(shù)集成與應(yīng)用項(xiàng)目“河南省市縣級(jí)農(nóng)業(yè)氣象災(zāi)害風(fēng)險(xiǎn)區(qū)劃技術(shù)應(yīng)用”(CMAGJ2014M32)和河南省氣象局科學(xué)技術(shù)研究項(xiàng)目“河南省夏玉米關(guān)鍵期干旱影響評(píng)估方法研究與應(yīng)用”(Z201603)共同資助

田宏偉(1982-)，男，河南永城人，工程師，從事農(nóng)業(yè)氣象與衛(wèi)星遙感研究. E-mail：thwenigma@163.com

1006-7639(2016)-05-0852-08 DOI:10.11755/j.issn.1006-7639(2016)-05-0852

S166

A

田宏偉，李樹(shù)巖.河南省夏玉米干旱綜合風(fēng)險(xiǎn)精細(xì)化區(qū)劃[J].干旱氣象，2016，34(5)：852-859, [TIAN Hongwei, LI Shuyan. Refined Zonation of Integrated Drought Risk About Summer Maize in He’nan Province[J]. Journal of Arid Meteorology, 2016, 34(5):852-859],