葉曉冰
農(nóng)業(yè)氣象災(zāi)害損失評估方法在產(chǎn)量預(yù)報(bào)中的應(yīng)用
葉曉冰
(福建省永春縣氣象局福建泉州362601)
文章對農(nóng)業(yè)氣象災(zāi)害與農(nóng)作物產(chǎn)量之間的關(guān)系進(jìn)行了分析,并以單站模型、區(qū)域模型為切入點(diǎn),說明了農(nóng)業(yè)氣象災(zāi)害損失評估模型的構(gòu)建,提出了在農(nóng)作物期望產(chǎn)量中剔除災(zāi)減產(chǎn)量這種實(shí)現(xiàn)農(nóng)作物產(chǎn)量預(yù)報(bào)的方法。
農(nóng)業(yè)氣象災(zāi)害;災(zāi)害損失評估模型;產(chǎn)量預(yù)報(bào);應(yīng)用
整個(gè)農(nóng)業(yè)生產(chǎn)過程普遍受到多種因素的影響,不同地區(qū)一般會形成相對獨(dú)特的生態(tài)系統(tǒng),且逐步趨于穩(wěn)定?;谶@樣的情況,農(nóng)作物產(chǎn)量可以依托氣象災(zāi)害的情況與社會生產(chǎn)力發(fā)展水平進(jìn)行估計(jì),因此能夠結(jié)合氣象災(zāi)害損失評估完成產(chǎn)量預(yù)報(bào)。
土壤、氣候、農(nóng)業(yè)生產(chǎn)技術(shù)等均為對農(nóng)作物產(chǎn)量產(chǎn)生影響的重要因素,同時(shí),農(nóng)作物的產(chǎn)量往往受到多種因素的綜合性影響,且各個(gè)影響因素之間存在著一定的相互作用。在以往的農(nóng)作物產(chǎn)量分析實(shí)踐中,普遍依托性質(zhì)與時(shí)間落實(shí)對農(nóng)作物產(chǎn)量影響因素的劃分,具體包括農(nóng)業(yè)生產(chǎn)技術(shù)與氣象條件,所對應(yīng)的為技術(shù)趨勢產(chǎn)量與氣象產(chǎn)量。技術(shù)趨勢產(chǎn)量主要為在排除氣象災(zāi)害的條件下,農(nóng)業(yè)技術(shù)穩(wěn)定時(shí)所得到的農(nóng)作物基本產(chǎn)量特征;氣象產(chǎn)量主要為因氣象災(zāi)害而引發(fā)的對農(nóng)作物產(chǎn)量的直接影響[1]。在實(shí)際的農(nóng)作物產(chǎn)量分析過程中,普遍會忽略高頻氣象年際變化對農(nóng)作物產(chǎn)量的影響,這主要是因?yàn)樵谕坏貐^(qū)內(nèi)部分氣象災(zāi)害的連續(xù)出現(xiàn)較為常見。而就當(dāng)前的情況來看,在農(nóng)作物產(chǎn)量分析的過程中,并沒有對氣象災(zāi)害方面的影響進(jìn)行單獨(dú)考量,因此有必要重新搭建一種評估方法,以此更為精準(zhǔn)地評估氣象災(zāi)害對農(nóng)作物產(chǎn)量所造成的影響。
2.1.1 農(nóng)作物受到氣象災(zāi)害影響的強(qiáng)度
農(nóng)業(yè)氣象災(zāi)害影響范圍與氣象災(zāi)害影響的強(qiáng)度之間有著相對緊密的聯(lián)系。農(nóng)作物受到氣象災(zāi)害影響的強(qiáng)度直接反映氣候異常程度,一般情況下,與相應(yīng)氣象要素距平值的大小息息相關(guān)。
2.1.2 農(nóng)作物受到氣象災(zāi)害影響的覆蓋度
氣象災(zāi)害影響程度的大小不僅與其強(qiáng)度水平有著極為緊密的聯(lián)系,還與自身尺度息息相關(guān),具體而言,就是與該氣象災(zāi)害在同一地區(qū)內(nèi)的覆蓋度有著密切的關(guān)聯(lián)。通常來說,若是某種氣象災(zāi)害在同一地區(qū)內(nèi)有著極大的覆蓋面積,則可以判定該氣象災(zāi)害所產(chǎn)生的影響處于較高水平。從這一角度來看,可以使用氣象災(zāi)害的覆蓋度反映不同氣象災(zāi)害在同一區(qū)域面積中所占據(jù)的百分比。
2.1.3 農(nóng)作物受到氣象災(zāi)害影響的敏感程度
在所受氣象災(zāi)害相同的條件下,不同種類農(nóng)作物的產(chǎn)量受到的影響存在著一定的差異;而同種農(nóng)作物在不同的生長階段,產(chǎn)量方面所受到的影響也存在著一定的差異,例如當(dāng)農(nóng)作物生長至灌漿期后發(fā)生干旱災(zāi)害,則最終減產(chǎn)量明顯高于在小苗期發(fā)生干旱災(zāi)害的減產(chǎn)量[2]。通常情況下,農(nóng)作物在生長至生殖生長期后,對氣象災(zāi)害影響的敏感程度更高,而若是農(nóng)作物處于苗期、成熟期時(shí)受到氣象災(zāi)害影響,則所表現(xiàn)出的敏感程度維持在較低水平。從這一角度來看,農(nóng)作物在不同生長階段對氣象災(zāi)害影響的敏感程度可以參考對應(yīng)生長時(shí)期的氣象災(zāi)害對于產(chǎn)量影響的大小從而完成確定。
2.2.1 單站模型
單站模型主要考量的是對單一氣象測站代表的地域氣象災(zāi)害損失評估,此時(shí)可以搭建起如下模型:
其中,表示農(nóng)作物減產(chǎn)量,表示農(nóng)作物不同生長階段下對氣象災(zāi)害影響的敏感程度,表示氣象災(zāi)害覆蓋程度,表示氣象災(zāi)害的強(qiáng)度。
在展開氣象損失評估模型的搭建之前,針對不同氣象災(zāi)害序列,必須要提前完成標(biāo)準(zhǔn)化處理,即對原始的氣象災(zāi)害序列進(jìn)行變化處理,具體如下:
隨后,需要求取同一農(nóng)作物在相同生長階段受到氣象災(zāi)害影響的強(qiáng)度與覆蓋度的乘積,然后求和得到農(nóng)作物在相同生長階段內(nèi)受到的綜合氣象災(zāi)害影響,所使用的表達(dá)式如下:
在該表達(dá)式內(nèi),表示同一農(nóng)作物在同一生長階段受到的綜合氣象災(zāi)害影響,表示農(nóng)作物在同一生長階段受到的第種氣象災(zāi)害,表示氣象災(zāi)害覆蓋程度;表示氣象災(zāi)害的強(qiáng)度。
在此基礎(chǔ)上,還要針對農(nóng)作物在不同生長階段受到的所有氣象災(zāi)害賦予權(quán)重值,相加處理后得到年度綜合氣象災(zāi)害影響,結(jié)合歷年因?yàn)闅庀鬄?zāi)害而生成的農(nóng)作物減產(chǎn)量數(shù)據(jù),依托對權(quán)重系數(shù)的協(xié)調(diào),獲取到農(nóng)作物不同生長階段受到氣象災(zāi)害影響的敏感程度。以某地區(qū)為例,該地區(qū)一年內(nèi)只能收獲一季作物,生長周期可以劃分為四個(gè)階段,所受到的氣象災(zāi)害敏感程度分別設(shè)定為A1、A2、A3及A4,此時(shí)則有:
A1,A2,A3,A4>0
A1+A2+A3+A4=1
在上述表達(dá)式中,表示鑒定對象,1~4表示該地區(qū)農(nóng)作物在不同生長階段(4個(gè))中受到的綜合氣象災(zāi)害。對的各種組合與農(nóng)作物減產(chǎn)量分別展開普查,設(shè)定最終鑒定結(jié)果為相關(guān)系數(shù)的絕對值達(dá)到最高水平且穩(wěn)定性強(qiáng)的組合,以此確定出農(nóng)作物在不同生長階段受到氣象災(zāi)害影響的權(quán)重值。
此時(shí),可以獲取到一個(gè)綜合序列,不僅能夠?qū)r(nóng)作物在不同生長階段所受到氣象災(zāi)害影響的敏感程度進(jìn)行表示,還可以反映出氣象災(zāi)害覆蓋程度以及氣象災(zāi)害的強(qiáng)度。
2.2.2 區(qū)域模型
依托逐點(diǎn)相加的方式處理單站災(zāi)害損失評估結(jié)果,即可獲取到區(qū)域范圍內(nèi)的氣象災(zāi)害損失評估結(jié)果。但是在實(shí)踐中能夠了解到,若是臺站數(shù)量相對較多,則逐一相加的處理方式煩瑣程度隨之提升。基于此,實(shí)踐中可以參考不同地區(qū)氣象條件的異同,將整個(gè)區(qū)域劃分為多個(gè)塊區(qū),結(jié)合普查的方式確定出單個(gè)塊區(qū)內(nèi)同一農(nóng)作物:(1)在相同生長階段,歷年所受到氣象災(zāi)害影響的強(qiáng)度與覆蓋度;(2)在不同生長階段,歷年所受到氣象災(zāi)害影響的敏感程度。將各個(gè)片區(qū)所得到的氣象災(zāi)害損失評估結(jié)果進(jìn)行相加處理,即可獲取到區(qū)域模型。與單站模型相比,區(qū)域模型最為明顯的差異為必須要對每個(gè)片區(qū)的面積因素進(jìn)行考量,一般可以使用下式進(jìn)行表達(dá):
在該表達(dá)式中,表示農(nóng)作物減產(chǎn)量,表示片區(qū)面積,表示農(nóng)作物在不同生長階段受到氣象災(zāi)害影響的敏感程度,表示氣象災(zāi)害覆蓋程度,表示氣象災(zāi)害的強(qiáng)度。區(qū)域綜合變量一般可以應(yīng)用下式進(jìn)行表達(dá):
以不同氣象災(zāi)害對農(nóng)作物產(chǎn)量造成的損失評估為切入點(diǎn)展開對氣象災(zāi)害損失評估模型的搭建,在農(nóng)作物期望產(chǎn)量中剔除災(zāi)減產(chǎn)量,即可以獲取到農(nóng)作物實(shí)際產(chǎn)量的估算數(shù)值,更為準(zhǔn)確地完成農(nóng)業(yè)氣象災(zāi)害條件下的農(nóng)作物產(chǎn)量預(yù)報(bào)。結(jié)合前文的分析能夠了解到,依托性質(zhì)與時(shí)間落實(shí)對農(nóng)作物產(chǎn)量影響因素的劃分,具體包括農(nóng)業(yè)生產(chǎn)技術(shù)與氣象條件,所對應(yīng)的為技術(shù)趨勢產(chǎn)量與氣象產(chǎn)量[3],可以使用如下表達(dá)式進(jìn)行表達(dá):
=t+w
在該表達(dá)式中,表示農(nóng)作物產(chǎn)量,t表示技術(shù)趨勢產(chǎn)量,w表示氣象產(chǎn)量。理論上來說,如果可以在不存在氣象災(zāi)害的條件下,由影響農(nóng)作物產(chǎn)量的其他因素確定出農(nóng)作物產(chǎn)量大小,并在相應(yīng)產(chǎn)量數(shù)據(jù)中剔除農(nóng)作物實(shí)際產(chǎn)量,即可以更為直接地獲取到在農(nóng)業(yè)氣象災(zāi)害影響下的農(nóng)作物損失量。
在當(dāng)前的農(nóng)業(yè)生產(chǎn)實(shí)踐中,受到多種因素的影響,不同地區(qū)一般會形成相對獨(dú)特的生態(tài)系統(tǒng),且逐步趨于穩(wěn)定。基于這樣的生態(tài)系統(tǒng),農(nóng)作物產(chǎn)量主要受到氣象災(zāi)害的情況與社會生產(chǎn)力發(fā)展水平兩方面內(nèi)容的影響。不可避免的是,農(nóng)作物的產(chǎn)量也會受到除上述兩項(xiàng)內(nèi)容之外的其他隨機(jī)“噪聲”的影響,例如病蟲害等等。但是,這些“噪聲”普遍可以依托人為操作進(jìn)行控制,如推行病蟲害預(yù)警與定期查殺等等。因此為了方便得到最終估計(jì)結(jié)果,在本次研究中設(shè)定除上述氣象災(zāi)害的情況與社會生產(chǎn)力發(fā)展水平之外的其他隨機(jī)“噪聲”因素可以忽略不計(jì),此時(shí)則有:
D=h-
在該表達(dá)式中,D表示農(nóng)業(yè)氣象災(zāi)害減產(chǎn)量,h表示農(nóng)作物期望產(chǎn)量,表示農(nóng)作物實(shí)際產(chǎn)量。依托該公式即可完成對農(nóng)業(yè)氣象災(zāi)害減產(chǎn)量的評估,從而實(shí)現(xiàn)產(chǎn)量預(yù)報(bào)。
農(nóng)作物產(chǎn)量主要受到氣象災(zāi)害的情況與社會生產(chǎn)力發(fā)展水平的影響。實(shí)踐中,以不同氣象災(zāi)害對農(nóng)作物產(chǎn)量造成的損失評估為切入點(diǎn)展開對氣象災(zāi)害損失評估模型的搭建,在農(nóng)作物期望產(chǎn)量中剔除災(zāi)減產(chǎn)量,即可以獲取到農(nóng)作物實(shí)際產(chǎn)量的估算數(shù)值,更為準(zhǔn)確地完成農(nóng)業(yè)氣象災(zāi)害條件下的農(nóng)作物產(chǎn)量預(yù)報(bào)。
[1]尹宜舟,高歌,王國復(fù).災(zāi)體模型的拓展及其在主要?dú)庀鬄?zāi)害損失年景評價(jià)中的應(yīng)用[J].災(zāi)害學(xué),2021,36(2):19-23,29.
[2]徐莎莎,楊沈斌,高蘋.ORYZA2000模型與障礙型冷害損失評估模型耦合模擬水稻空殼率[J].江蘇農(nóng)業(yè)科學(xué),2018,46(13):68-73.
[3]楊沈斌.長江中下游一季稻農(nóng)業(yè)氣象災(zāi)害損失評估系統(tǒng)[Z].江蘇:南京信息工程大學(xué),2018-01-10.
10.3969/j.issn.2095-1205.2021.11.20
S165.27
A
2095-1205(2021)11-44-02
葉曉冰(1987- ),女,漢族,福建泉州人,本科,高級工程師,研究方向?yàn)榫C合氣象業(yè)務(wù)。