李 陽，馬力文※，趙金龍，朱永寧，楊 洋，馬國飛

(1.中國氣象局旱區(qū)特色農(nóng)業(yè)氣象災(zāi)害監(jiān)測預(yù)警與風(fēng)險(xiǎn)管理重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室，寧夏銀川 750002；2.寧夏氣象防災(zāi)減災(zāi)重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室，銀川 750002)

0 引言

玉米是我國乃至世界上種植最廣泛的谷類農(nóng)作物，除了用于食用和飼料之外，也廣泛用于工業(yè)原料和醫(yī)藥原料。目前，玉米逐步發(fā)展成為我國重要的食用作物、經(jīng)濟(jì)作物以及能源作物。我國糧食供求形勢以及畜牧業(yè)發(fā)展形勢一定程度上取決于玉米產(chǎn)量的高低[1]。西北地區(qū)廣泛種植玉米，但干旱災(zāi)害作為西北地區(qū)最主要的氣象災(zāi)害，發(fā)生范圍廣、頻率高、程度重，對西北地區(qū)經(jīng)濟(jì)危害巨大，尤其對農(nóng)業(yè)危害最為明顯。彭陽縣地處寧夏回族自治區(qū)東南部，盛產(chǎn)玉米、小麥、胡麻、蕎麥、豆類等農(nóng)作物，素有“糧倉油盆”之稱，但由于降水不充分，時(shí)空分布不均，年際變化較大，灌溉條件較差，很大程度上仍然“靠天吃飯”。因此，該地區(qū)農(nóng)業(yè)季節(jié)性干旱頻繁發(fā)生，范圍大且持久，常造成作物減產(chǎn)甚至絕收，成為制約彭陽縣農(nóng)業(yè)發(fā)展的主要?dú)庀鬄?zāi)害。

近年來，隨著自然災(zāi)害風(fēng)險(xiǎn)理論和方法的不斷發(fā)展，對農(nóng)業(yè)干旱風(fēng)險(xiǎn)的研究也有了很大的進(jìn)步。國內(nèi)學(xué)者們通過系統(tǒng)分析干旱災(zāi)害的起因、發(fā)展以及防災(zāi)減災(zāi)能力等影響，科學(xué)地評估農(nóng)業(yè)干旱風(fēng)險(xiǎn)，為干旱防災(zāi)減災(zāi)提供科學(xué)依據(jù)。田宏偉等[2]在農(nóng)業(yè)災(zāi)害風(fēng)險(xiǎn)評估理論基礎(chǔ)上，通過建立夏玉米水分虧缺為危險(xiǎn)性指標(biāo)、玉米種植面積為暴露度指標(biāo)、平均減產(chǎn)率為脆弱性指標(biāo)、社會(huì)經(jīng)濟(jì)條件為抗災(zāi)能力指標(biāo)，對河南省夏玉米干旱綜合風(fēng)險(xiǎn)進(jìn)行精細(xì)化區(qū)劃，為干旱災(zāi)害防御提供參考依據(jù)。楊平等[3]利用黃淮海地區(qū)氣象數(shù)據(jù)、地形數(shù)據(jù)及土地利用類型等，基于災(zāi)害風(fēng)險(xiǎn)評估原理，運(yùn)用信息擴(kuò)散法、加權(quán)綜合評價(jià)法和層次分析法，結(jié)合 GIS技術(shù)對黃淮海地區(qū)夏玉米干旱災(zāi)害進(jìn)行風(fēng)險(xiǎn)性評估與區(qū)劃。其他學(xué)者在四川省[4]、貴州省[5-6]、東北地區(qū)[7-9]、內(nèi)蒙古[10]等也做了相似的研究。對于旱災(zāi)發(fā)生頻繁的西北地區(qū)，有關(guān)玉米干旱風(fēng)險(xiǎn)區(qū)劃的研究也有很多。王有恒等[11]通過上述方法對我國北方地區(qū)春玉米干旱災(zāi)害進(jìn)行評估區(qū)劃，結(jié)果表明：春玉米干旱高風(fēng)險(xiǎn)區(qū)主要集中在內(nèi)蒙古中部、寧夏和甘肅等地。肖瑋鈺[1]在西北地區(qū)春玉米種植適宜性分析的基礎(chǔ)上，對干旱風(fēng)險(xiǎn)評估模型的4個(gè)要素進(jìn)行系統(tǒng)分析，最終建立春玉米干旱綜合風(fēng)險(xiǎn)評價(jià)指數(shù)模型，實(shí)現(xiàn)寧夏地區(qū)春玉米干旱風(fēng)險(xiǎn)區(qū)劃，結(jié)果表明：寧夏春玉米干旱風(fēng)險(xiǎn)總體上由北向南逐步加重，發(fā)生干旱風(fēng)險(xiǎn)較低的區(qū)域主要集中在寧夏的引黃灌溉區(qū)，這些區(qū)域雖然降水量較少，但由于優(yōu)越的灌溉條件對降低干旱風(fēng)險(xiǎn)起到了很大的作用；次低風(fēng)險(xiǎn)及中風(fēng)險(xiǎn)區(qū)位于寧夏中部干旱地帶；寧夏南部山區(qū)是干旱發(fā)生的重災(zāi)區(qū)，除隆德發(fā)生風(fēng)險(xiǎn)較低以外，固原、涇源均為重風(fēng)險(xiǎn)區(qū)，西吉為特重風(fēng)險(xiǎn)區(qū)。也有學(xué)者對地處西北地區(qū)的陜西省[12-13]和甘肅省[14]玉米干旱風(fēng)險(xiǎn)做了相似的研究，但已有研究并未涉及到寧夏回族自治區(qū)彭陽縣玉米干旱風(fēng)險(xiǎn)評估與區(qū)劃，且主要針對大范圍區(qū)域的干旱災(zāi)害風(fēng)險(xiǎn)區(qū)劃，涉及縣域的不多，特別是該研究考慮了社會(huì)資料，使得區(qū)劃更加科學(xué)。

文章采用目前比較成熟的四因子理論，認(rèn)為彭陽縣玉米干旱風(fēng)險(xiǎn)主要由致災(zāi)因子危險(xiǎn)性、孕災(zāi)環(huán)境脆弱性、承災(zāi)體暴露度、防災(zāi)減災(zāi)能力組成。在一個(gè)特定地理區(qū)域內(nèi)，孕災(zāi)環(huán)境一般具有相對穩(wěn)定性；致災(zāi)因子是自然變異的具體體現(xiàn)，對災(zāi)情的形成有著重要作用，是區(qū)劃的核心。用彭陽縣土壤類型表征該地區(qū)的孕災(zāi)環(huán)境脆弱性，玉米耕地面積占鄉(xiāng)鎮(zhèn)總面積的百分比表征承災(zāi)體暴露度、灌溉占比表征防災(zāi)減災(zāi)能力，致災(zāi)因子危險(xiǎn)性由玉米發(fā)育關(guān)鍵期的降水量決定?；跒?zāi)害風(fēng)險(xiǎn)評估原理，運(yùn)用相關(guān)分析法、層次分析法，結(jié)合GIS技術(shù)對彭陽縣玉米干旱災(zāi)害進(jìn)行風(fēng)險(xiǎn)區(qū)劃，為科學(xué)認(rèn)識農(nóng)業(yè)干旱、管理以及制定合理有效的防災(zāi)減災(zāi)方案提供科學(xué)參考。

1 研究區(qū)與數(shù)據(jù)

1.1 研究區(qū)域

研究區(qū)為彭陽縣，位于寧夏回族自治區(qū)東南部邊緣，六盤山東麓，面積2 528.65km2，介于106°32′E～106°58′E，35°41′N～36°17′N之間，海拔1 248～2 418m；年平均氣溫7.4～8.5℃，無霜期140～170d，降雨分布不均，主要集中在6—9月，約為350～550mm，屬典型的溫帶半干旱大陸性季風(fēng)氣候；該地區(qū)土壤以黃綿土和黑壚土為主，暗灰褐土、典型新積土少量存在，地貌包括北部黃土丘陵區(qū)、中部河谷殘塬區(qū)和西南部土石質(zhì)山區(qū)3個(gè)自然類型區(qū)。

1.2 資料來源

該文所用的數(shù)據(jù)包括地理信息資料、氣象資料、社會(huì)經(jīng)濟(jì)統(tǒng)計(jì)資料。

地理信息資料采用1 ∶50 000寧夏全境地理信息數(shù)據(jù)，包括經(jīng)緯度、DEM高程等基礎(chǔ)數(shù)據(jù)，通過GIS中的掩膜法將彭陽縣行政邊界、經(jīng)度、緯度、高程等地理信息資料從全區(qū)地理信息資料中提取出來，作為區(qū)劃的基礎(chǔ)資料。

氣象資料包括彭陽縣及周邊區(qū)(縣)103個(gè)區(qū)域自動(dòng)站2008—2017年逐日降水資料，經(jīng)質(zhì)量控制，最終使用91個(gè)區(qū)域自動(dòng)站降水?dāng)?shù)據(jù)，并將日數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)為月數(shù)據(jù)。

社會(huì)經(jīng)濟(jì)統(tǒng)計(jì)資料包括各鄉(xiāng)鎮(zhèn)經(jīng)緯度信息、海拔高度、土壤類型、耕地面積、總面積、耕地灌溉面積、玉米產(chǎn)量資料等。其中，玉米產(chǎn)量資料來自自治區(qū)統(tǒng)計(jì)年鑒，包括2008—2017年彭陽全縣玉米單產(chǎn)資料，將實(shí)際單產(chǎn)進(jìn)行分離，擬合得到趨勢產(chǎn)量，進(jìn)一步得到氣象產(chǎn)量。為了便于不同量綱的數(shù)據(jù)進(jìn)行疊加運(yùn)算，氣象數(shù)據(jù)和除玉米產(chǎn)量資料之外的社會(huì)數(shù)據(jù)均采用標(biāo)準(zhǔn)化方法消除量綱。

2 研究方法

2.1 農(nóng)業(yè)氣象災(zāi)害風(fēng)險(xiǎn)區(qū)劃方法簡述

農(nóng)業(yè)氣象災(zāi)害風(fēng)險(xiǎn)(A層)是孕災(zāi)環(huán)境脆弱性、致災(zāi)因子危險(xiǎn)性、承災(zāi)體暴露度和防災(zāi)減災(zāi)能力4個(gè)因子(B層)綜合作用的結(jié)果[15]，考慮到各風(fēng)險(xiǎn)評價(jià)指標(biāo)(C層)對風(fēng)險(xiǎn)的構(gòu)成所起作用可能不同，因此對B、C層因子分別賦予權(quán)重。即：組織多名專家就C層因子對其相應(yīng)B層因子的重要性、B層因子相對A層因子的重要性進(jìn)行打分，采用層次分析法計(jì)算C層與B層每個(gè)因子的權(quán)重，并整理得出A、B、C層各因子的指數(shù)表達(dá)式(圖1)。

圖1 農(nóng)業(yè)氣象災(zāi)害風(fēng)險(xiǎn)區(qū)劃

圖2 彭陽縣玉米單產(chǎn)趨勢產(chǎn)量分離

2.2 氣象產(chǎn)量趨勢分離

玉米產(chǎn)量取決于作物品種特性、農(nóng)業(yè)科技水平、管理水平和土壤、氣象條件。產(chǎn)量的時(shí)間序列可分為平穩(wěn)變化項(xiàng)Yw和顯著波動(dòng)項(xiàng)Yt以及隨機(jī)項(xiàng)ε[16]。即：

Y=Yw+Yt+ε

(1)

式(1)中，Y表示實(shí)際產(chǎn)量，Yw表示趨勢產(chǎn)量，Yt表示氣象產(chǎn)量，ε表示隨機(jī)產(chǎn)量(該文忽略不計(jì))。

引起年際間玉米單產(chǎn)波動(dòng)的主要原因是年際間氣象條件的差異，研究氣象因子對玉米產(chǎn)量所造成的影響，須剔除受品種特性、農(nóng)科和管理水平等因子所決定的趨勢產(chǎn)量。將歷史單產(chǎn)看作時(shí)間的函數(shù)，可以發(fā)現(xiàn)彭陽縣玉米單產(chǎn)隨時(shí)間的變化呈對數(shù)遞增(圖2)。

趨勢產(chǎn)量分離公式為：

Yw=1 649.5ln(x)+195.37

(2)

式(2)中，Yw為趨勢產(chǎn)量。x為年序，從1984年有氣象資料開始，即1984年x=1，1985年x=2，以此類推。通過信度0.001的檢驗(yàn)。

2.3 風(fēng)險(xiǎn)區(qū)劃指標(biāo)的選取

按照孕災(zāi)環(huán)境脆弱性、致災(zāi)因子危險(xiǎn)性、承災(zāi)體暴露度和防災(zāi)減災(zāi)能力4個(gè)因子進(jìn)行資料的選取。

2.3.1 孕災(zāi)環(huán)境脆弱性指標(biāo)的選取

選取彭陽縣土壤類型表征該地區(qū)的孕災(zāi)環(huán)境脆弱性。不同土壤類型保持水分的能力有所差異，土壤保水能力越弱，水分流失越快，易形成水分虧缺，土壤保水能力越強(qiáng)，水分流失越慢，對水分虧缺越不敏感。按照土壤滲水率高低將不同類型的土壤排序并由大到小賦值，如果某地存在2種及2種以上的土壤類型，則按照各種土壤所占的比例分配，將各地土壤類型數(shù)字化。

2.3.2 致災(zāi)因子危險(xiǎn)性指標(biāo)的選取

將氣象產(chǎn)量與不同月份降水量做相關(guān)分析，發(fā)現(xiàn)5月降水量和7月降水量對彭陽玉米氣象產(chǎn)量影響較大。

5月彭陽玉米處于苗期，期間的降水量與平均氣象產(chǎn)量呈極顯著線性相關(guān)，R=0.370 9(P>R0.05=0.312，n=38)。苗期降水量決定了玉米營養(yǎng)生長階段的質(zhì)量，若遇水分脅迫，玉米幼苗生長速度緩慢，生長量嚴(yán)重降低，主要是由于水分脅迫影響玉米幼苗的各項(xiàng)生理指標(biāo)，尤其是影響有機(jī)物的積累[17]。因此，5月降水量是彭陽縣玉米干旱風(fēng)險(xiǎn)的主要致災(zāi)因子之一。

7月彭陽玉米處于拔節(jié)至抽雄期，期間的降水量與平均氣象產(chǎn)量也呈極顯著線性相關(guān)，R=0.375 0(P>R0.05=0.312，n=38)。拔節(jié)至抽雄期是玉米從營養(yǎng)生長向生殖生長過渡的重要時(shí)段，也是玉米產(chǎn)量形成的關(guān)鍵時(shí)期。周斌等[18]通過研究發(fā)現(xiàn)寧夏中部干旱帶玉米拔節(jié)至抽穗期間，水分滿足率低，玉米植株偏矮，造成玉米減產(chǎn)或絕產(chǎn)。因此，7月降水量是彭陽縣玉米干旱風(fēng)險(xiǎn)的又一主要致災(zāi)因子。

2.3.3 承災(zāi)體暴露度指標(biāo)的選取

目前，玉米適宜種植區(qū)劃研究多集中于較大尺度，較少涉及針對縣域尺度的玉米適宜性研究。何奇瑾等[19]通過無霜期、≥10℃積溫、年降水以及最熱月、最冷月平均氣溫等10個(gè)潛在氣候因子，利用最大熵模型分析我國玉米種植的氣候適宜性。賈超杰[20]利用≥10℃積溫、4月、7月份平均氣溫、年降水量等氣候數(shù)據(jù)和各地高程等地形數(shù)據(jù)以及土壤質(zhì)地、土壤pH和田間持水量等土壤數(shù)據(jù)，通過多指標(biāo)綜合評價(jià)法，得到了我國玉米種植的氣候適宜區(qū)。上述兩項(xiàng)研究均把彭陽縣劃分為玉米氣候適宜區(qū)，彭陽縣多年氣候資料也表明適宜種植玉米，但存在一定干旱風(fēng)險(xiǎn)。根據(jù)統(tǒng)計(jì)資料，玉米為彭陽縣傳統(tǒng)作物，所轄鄉(xiāng)鎮(zhèn)也均有玉米種植，可以發(fā)現(xiàn)彭陽縣玉米適宜種植區(qū)與玉米種植現(xiàn)狀基本吻合。可選取彭陽縣各鄉(xiāng)鎮(zhèn)玉米耕地面積占鄉(xiāng)鎮(zhèn)總面積的百分比表征彭陽縣玉米風(fēng)險(xiǎn)區(qū)劃的承災(zāi)體暴露度指標(biāo)。玉米耕地面積占比越大，干旱承災(zāi)體暴露度越高，玉米發(fā)生干旱的風(fēng)險(xiǎn)也越大；反之，耕地面積所占總面積比例越小，玉米干旱受災(zāi)風(fēng)險(xiǎn)也越小。

2.3.4 抗災(zāi)能力指標(biāo)的選取

一個(gè)地區(qū)的抗災(zāi)能力是指對災(zāi)害進(jìn)行防御，避免作物受災(zāi)的能力，灌溉條件對降低干旱風(fēng)險(xiǎn)起到了很大的作用。因此選定灌溉面積占耕地面積的百分比為抗災(zāi)能力指標(biāo)。灌溉田比例越高，防災(zāi)減災(zāi)能力越強(qiáng)，玉米干旱發(fā)生風(fēng)險(xiǎn)低；灌溉田比例越低，防災(zāi)減災(zāi)能力越弱，干旱發(fā)生風(fēng)險(xiǎn)高。

2.4 資料的無量綱化

由于各指標(biāo)間的量綱和數(shù)量綱都不同，為了消除差異，需要對各指標(biāo)做標(biāo)準(zhǔn)化處理。該文采用比較普遍認(rèn)可的歸一化方法進(jìn)行資料的無量綱化。按照式(3)、(4)式進(jìn)行：

(3)

(4)

2.5 無資料地區(qū)資料推算

2.5.1 氣象資料的推算

利用GIS(地理信息系統(tǒng))采用小網(wǎng)格分析方法建立氣候要素與站點(diǎn)經(jīng)度、維度和海拔等地理信息的數(shù)學(xué)模型，將寧夏彭陽氣候資源數(shù)據(jù)推算到空間分辨率為250m×250m的面上數(shù)據(jù)。

氣候資源推算模型：

Y=f(λ，φ，h)+ε

(5)

式(5)中，Y為區(qū)劃氣候因子，該文指降水因子；λ、φ、h分別代表經(jīng)度、緯度、海拔高度等地理因子，ε為殘差，消除小地形影響，因彭陽縣地理范圍小，該文可忽略不計(jì)。λ表示經(jīng)度，φ表示緯度，h表示海拔由各個(gè)氣象站的經(jīng)度、緯度和海拔作為基本圖層，運(yùn)用GIS柵格圖層計(jì)算功能，得到氣候指標(biāo)因子分布圖層。借助回歸方程，采用GIS中的地圖代數(shù)功能進(jìn)行指標(biāo)數(shù)據(jù)空間推算，形成5月降水和7月降水的專題圖層。

2.5.2 土壤、社會(huì)資料的推算

因土壤類型、玉米耕地面積占比、保灌率等3個(gè)因素是社會(huì)因子，與所在地點(diǎn)的精度、緯度和海拔關(guān)系不明顯，故采用GIS軟件自帶的克里金推算法，將社會(huì)因子推算到250m×250m的面上，形成土壤類型、玉米耕地面積占鄉(xiāng)鎮(zhèn)總面積的比例、灌溉面積占耕地面積的比例3個(gè)圖層，由于僅有12個(gè)鄉(xiāng)鎮(zhèn)資料，推算結(jié)果精度不夠理想。

2.6 權(quán)重系數(shù)的確定

按照孕災(zāi)環(huán)境脆弱性、致災(zāi)因子危險(xiǎn)性、承災(zāi)體暴露度和抗災(zāi)能力4個(gè)方面，進(jìn)行專家打分，將一層次元素兩兩比較的重要性進(jìn)行定量描述，計(jì)算判斷矩陣的特征值和指標(biāo)權(quán)重。決定玉米干旱風(fēng)險(xiǎn)的層次結(jié)構(gòu)和經(jīng)專家打分后的權(quán)重系數(shù)示見圖3所示。

圖3 玉米干旱災(zāi)害風(fēng)險(xiǎn)評估層次及權(quán)重

經(jīng)過專家打分法后得到彭陽縣玉米干旱災(zāi)害風(fēng)險(xiǎn)評估模型(式6)其層次結(jié)構(gòu)圖3。各因子按照權(quán)重大小依次為：7月降水量、5月降水量、灌溉率、玉米耕地面積占比、土壤保水性?？梢钥闯?，決定彭陽玉米干旱的主要因子是氣象因子，降水少的年份干旱風(fēng)險(xiǎn)大、灌溉面積占耕地面積比例越小風(fēng)險(xiǎn)越大、玉米耕地面積占總面積比例越大風(fēng)險(xiǎn)越大，土壤保水能力越差風(fēng)險(xiǎn)越大。

A=0.070×C1+0.432 6×C2+0.228 4×C3+0.071×C4+0.138×C5

(6)

2.7 Arc-GIS空間分析

利用GIS中地圖柵格計(jì)算器將已經(jīng)推算好的C1～C5圖層，按照風(fēng)險(xiǎn)指數(shù)A層表達(dá)式(6)進(jìn)行柵格運(yùn)算，按照其對災(zāi)害風(fēng)險(xiǎn)的作用權(quán)重的不同進(jìn)行疊加；疊加后的綜合層(A)的取值范圍0.42～0.54間，無量綱。采用GIS中分類功能，將風(fēng)險(xiǎn)區(qū)劃圖分為4類。其中，≥0.52為高風(fēng)險(xiǎn)區(qū)、0.51～0.52之間為較高風(fēng)險(xiǎn)區(qū)、0.50～0.51之間為中風(fēng)險(xiǎn)區(qū)、0.48～0.50為較低風(fēng)險(xiǎn)區(qū)、≤0.48為低風(fēng)險(xiǎn)區(qū)，最終生成農(nóng)業(yè)氣象災(zāi)害風(fēng)險(xiǎn)區(qū)劃圖。

3 結(jié)果與分析

3.1 玉米干旱危險(xiǎn)性分析

根據(jù)前期研究，彭陽玉米干旱的致災(zāi)因子為5月降水量和7月降水量。采用無資料地區(qū)網(wǎng)格推算方法，得到彭陽5月降水和7月降水的單因子分布圖(圖4)?？煽闯?，彭陽多年平均5月降水量從北向南遞增，羅洼鄉(xiāng)、小岔鄉(xiāng)、馮莊鄉(xiāng)降水量較少，部分區(qū)域月降水量小于40mm；新集鄉(xiāng)、古城鎮(zhèn)、紅河鎮(zhèn)降水量相對較多，基本都在50mm以上；其余鄉(xiāng)鎮(zhèn)降水量介于40～50mm之間。多年平均7月降水量從西北向東南遞增，最大值在彭陽縣西南角竇家山莊附近以及孟塬鄉(xiāng)、城陽鄉(xiāng)少部分地區(qū)?？偟膩砜?，彭陽北部及西部降水偏少，致災(zāi)因子危險(xiǎn)性更大，更容易發(fā)生干旱，南部和東部降水相對較多，發(fā)生干旱的危險(xiǎn)性較低。

圖4 彭陽縣多年平均降水量分布圖(左：5月；右：7月)

3.2 玉米干旱脆弱性、暴露度及抗旱能力分析

將彭陽縣土壤類型、總面積、玉米耕地面積和灌溉面積列于表1。

表1 彭陽縣各鄉(xiāng)鎮(zhèn)土地類型及玉米種植情況

圖5 彭陽縣玉米干旱綜合風(fēng)險(xiǎn)區(qū)劃分布

通過計(jì)算，各鄉(xiāng)鎮(zhèn)土壤的保水性能順序?yàn)榘钻栨?zhèn)、城陽鄉(xiāng)>古城鎮(zhèn)>羅洼鄉(xiāng)、交岔鄉(xiāng)、小岔鄉(xiāng)>新集鄉(xiāng)、紅河鎮(zhèn)、馮莊鄉(xiāng)>孟塬鄉(xiāng)、王洼鎮(zhèn)>草廟鄉(xiāng)?？梢园l(fā)現(xiàn)，草廟鄉(xiāng)土壤保水能力最差，生態(tài)最為脆弱，容易發(fā)生玉米干旱，白陽鎮(zhèn)、城陽鄉(xiāng)土壤保水能力最好，生態(tài)較為穩(wěn)定，不容易發(fā)生玉米干旱，其他各鄉(xiāng)鎮(zhèn)介于中間。

統(tǒng)計(jì)彭陽縣各鄉(xiāng)鎮(zhèn)玉米耕地面積所占總面積的比例發(fā)現(xiàn)，新集鄉(xiāng)、白陽鎮(zhèn)、草廟鄉(xiāng)所占比例超過40%，其中，新集鄉(xiāng)耕地面積所占比例最大，為41.88%；紅河鎮(zhèn)、城陽鄉(xiāng)、孟塬鄉(xiāng)所占比例介于30%～40%，除小岔鄉(xiāng)耕地面積所占比例最小，為17.96%外，其余鄉(xiāng)鎮(zhèn)介于20%～30%?？梢园l(fā)現(xiàn)，新集鄉(xiāng)、白陽鎮(zhèn)、草廟鄉(xiāng)玉米干旱暴露度高，發(fā)生干旱風(fēng)險(xiǎn)最高，小岔鄉(xiāng)玉米干旱暴露度低，發(fā)生干旱風(fēng)險(xiǎn)最低。

統(tǒng)計(jì)彭陽縣各鄉(xiāng)鎮(zhèn)灌溉面積所占耕地面積的比例，可發(fā)現(xiàn)各鄉(xiāng)鎮(zhèn)比例也有較大差異，其中，白陽鎮(zhèn)灌溉田比例最高，為26.16%；新集鄉(xiāng)、孟塬鄉(xiāng)、紅河鎮(zhèn)、古城鎮(zhèn)所占比例介于10%～20%，分別為19.71%，17.92%，16.10%，11.53%；城陽鄉(xiāng)、馮莊鄉(xiāng)、草廟鄉(xiāng)所占比例分別為7.10%，2.99%，2.72%；王洼鎮(zhèn)、羅洼鄉(xiāng)、交岔鄉(xiāng)、小岔鄉(xiāng)沒有灌溉田，全部為旱作農(nóng)田?？梢钥闯觯钻栨?zhèn)玉米防災(zāi)減災(zāi)能力最強(qiáng)，發(fā)生干旱風(fēng)險(xiǎn)最低，而彭陽北部為黃土丘陵區(qū)，1鎮(zhèn)3鄉(xiāng)都沒有灌溉農(nóng)田，則該區(qū)域玉米防災(zāi)減災(zāi)能力最弱，最容易發(fā)生干旱風(fēng)險(xiǎn)。

3.3 玉米干旱綜合風(fēng)險(xiǎn)評價(jià)與區(qū)劃

根據(jù)上述分析對彭陽縣玉米干旱風(fēng)險(xiǎn)等級進(jìn)行劃分，分別為低風(fēng)險(xiǎn)區(qū)、較低風(fēng)險(xiǎn)區(qū)、中風(fēng)險(xiǎn)區(qū)、較高風(fēng)險(xiǎn)區(qū)和高風(fēng)險(xiǎn)區(qū)(圖5)。總得來看，彭陽縣西北部玉米干旱綜合風(fēng)險(xiǎn)較高，西南部和東南部風(fēng)險(xiǎn)較低，其余地區(qū)以中等風(fēng)險(xiǎn)為主。具體來看，羅洼鄉(xiāng)、交岔鄉(xiāng)、王洼鎮(zhèn)、白陽鎮(zhèn)大部區(qū)域?yàn)楦唢L(fēng)險(xiǎn)和較高風(fēng)險(xiǎn)區(qū)；孟塬鄉(xiāng)、城陽鄉(xiāng)、紅河鎮(zhèn)大部區(qū)域?yàn)橹酗L(fēng)險(xiǎn)和較低風(fēng)險(xiǎn)區(qū)；草廟鄉(xiāng)大部區(qū)域?yàn)橹酗L(fēng)險(xiǎn)區(qū)，少部區(qū)域?yàn)檩^低風(fēng)險(xiǎn)區(qū)；新集鄉(xiāng)大部區(qū)域?yàn)檩^低風(fēng)險(xiǎn)和低風(fēng)險(xiǎn)區(qū)；馮莊鄉(xiāng)、古城鎮(zhèn)、小岔鄉(xiāng)風(fēng)險(xiǎn)區(qū)劃比較復(fù)雜，包含多種風(fēng)險(xiǎn)等級。

4 結(jié)論與討論

從致災(zāi)因子危險(xiǎn)性來看，彭陽縣北部及西部降水偏少，致災(zāi)因子危險(xiǎn)性更大，更容易發(fā)生干旱，南部和東部降水相對較多，發(fā)生干旱的危險(xiǎn)性較低；從孕災(zāi)環(huán)境脆弱性來看，草廟鄉(xiāng)土壤保水能力差，生態(tài)最為脆弱，最容易發(fā)生玉米干旱，白陽鎮(zhèn)、城陽鄉(xiāng)土壤保水能力較好，生態(tài)較為穩(wěn)定，不容易發(fā)生玉米干旱，其他各鄉(xiāng)鎮(zhèn)介于中間；從承災(zāi)體暴露度來看，新集鄉(xiāng)、白陽鎮(zhèn)、草廟鄉(xiāng)玉米耕地面積所占總面積比例較大，干旱暴露度高，發(fā)生干旱風(fēng)險(xiǎn)也相對較高，小岔鄉(xiāng)耕地面積所占比例最小，干旱暴露度低，發(fā)生干旱風(fēng)險(xiǎn)最低，其他各鄉(xiāng)鎮(zhèn)介于中間；從防災(zāi)減災(zāi)能力來看，白陽鎮(zhèn)灌溉面積所占耕地面積比例最高，防災(zāi)減災(zāi)能力最強(qiáng)，干旱發(fā)生風(fēng)險(xiǎn)最低，而彭陽北部為黃土丘陵區(qū)，1鎮(zhèn)3鄉(xiāng)都沒有灌溉農(nóng)田，則該區(qū)域玉米防災(zāi)減災(zāi)能力最弱，也最容易發(fā)生干旱風(fēng)險(xiǎn)。總得來看，彭陽縣西北部玉米干旱綜合風(fēng)險(xiǎn)較高，西南部和東南部風(fēng)險(xiǎn)較低，其余地區(qū)以中等風(fēng)險(xiǎn)為主。

該研究利用地理信息數(shù)據(jù)、氣象數(shù)據(jù)、社會(huì)經(jīng)濟(jì)統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)等，分別求算與評估干旱災(zāi)害風(fēng)險(xiǎn)評估模型中的危險(xiǎn)性、脆弱性、暴露度和防災(zāi)減災(zāi)能力，再通過層次分析法綜合評價(jià)彭陽縣玉米干旱風(fēng)險(xiǎn)。該文綜合考慮了自然因素和社會(huì)因素，準(zhǔn)確揭示了彭陽縣玉米干旱風(fēng)險(xiǎn)區(qū)劃，對彭陽縣玉米干旱的防災(zāi)減災(zāi)有一定參考作用。但該研究也存在以下不足：(1)研究區(qū)域內(nèi)自動(dòng)站數(shù)據(jù)參差不齊，因此在統(tǒng)計(jì)多年平均降水時(shí)只能選取通過質(zhì)量控制的數(shù)據(jù)，個(gè)別站點(diǎn)缺失數(shù)據(jù)較多，會(huì)影響最后計(jì)算精度；(2)各鄉(xiāng)鎮(zhèn)社會(huì)數(shù)據(jù)程動(dòng)態(tài)變化，且只有12個(gè)樣點(diǎn)數(shù)據(jù)，將數(shù)據(jù)推到面上與實(shí)際吻合程度尚需驗(yàn)證，單因子圖層精度不夠；(3)由于干旱災(zāi)害風(fēng)險(xiǎn)評估模型由專家打分法確定，4個(gè)因子所占權(quán)重不同會(huì)影響干旱區(qū)劃結(jié)果；此外，玉米旱災(zāi)區(qū)劃應(yīng)當(dāng)以玉米適宜區(qū)劃為基礎(chǔ)，該文查閱前人研究得出寧夏彭陽縣為玉米適宜種植區(qū)，并依據(jù)統(tǒng)計(jì)調(diào)查數(shù)據(jù)得出彭陽縣玉米種植現(xiàn)狀與適宜種植區(qū)基本吻合的結(jié)論，但文中沒有開展彭陽縣的玉米適宜性區(qū)劃研究，而是使用了玉米種植現(xiàn)狀并作為承災(zāi)體暴露度指標(biāo)，這樣容易出現(xiàn)一定偏差。后續(xù)還需要進(jìn)一步加強(qiáng)研究，提高區(qū)劃精度。