貴州省農(nóng)業(yè)氣象災(zāi)害的變化特征及其對主要農(nóng)作物的影響

姚清仿

摘要 運(yùn)用貴州省1998—2017年水災(zāi)、旱災(zāi)、風(fēng)雹、冷凍4種農(nóng)業(yè)氣象災(zāi)害受災(zāi)面積及主要農(nóng)作物產(chǎn)量的數(shù)據(jù)，使用曲線擬合分析了貴州氣象災(zāi)害變化特征。同時(shí)，基于灰色關(guān)聯(lián)度研究了4種農(nóng)業(yè)氣象災(zāi)害的變化對稻谷、小麥、玉米單產(chǎn)的影響。結(jié)果表明，4種農(nóng)業(yè)氣象災(zāi)害受災(zāi)面積整體呈下降趨勢，農(nóng)作物受災(zāi)面積的大小排序?yàn)椋焊珊?水災(zāi)>風(fēng)雹>冷凍。4種氣象災(zāi)害對貴州整個糧食單產(chǎn)的影響排序?yàn)椋汉禐?zāi)>風(fēng)雹、冷凍>水災(zāi)。4種氣象災(zāi)害對稻谷、小麥、玉米3種主要農(nóng)作物單產(chǎn)的影響排序?yàn)椋猴L(fēng)雹>水災(zāi)>旱災(zāi)>冷凍。針對稻谷、小麥、玉米3種農(nóng)作物，同一種氣象災(zāi)害的影響程度不同。

關(guān)鍵詞 農(nóng)業(yè);氣象災(zāi)害;曲線擬合;灰色關(guān)聯(lián)度

貴州省處于云貴高原東側(cè)，是氣象及其次生災(zāi)害高發(fā)省。近10年來，貴州省因氣象災(zāi)害及其次生、衍生災(zāi)害造成的直接經(jīng)濟(jì)損失占自然災(zāi)害損失的95%以上，平均每年造成的直接經(jīng)濟(jì)損失都在100億元以上[1]。顯然，掌握農(nóng)業(yè)氣象災(zāi)害的特點(diǎn)和發(fā)生規(guī)律，對于防御氣象災(zāi)害，提高防災(zāi)減災(zāi)的能力，趨利避害，保障農(nóng)業(yè)增產(chǎn)具有十分重要的意義[2]。雖然目前許多學(xué)者[2-5]就貴州農(nóng)業(yè)氣象災(zāi)害對農(nóng)作物整體產(chǎn)量的影響開展了研究，但沒有就貴州省不同的農(nóng)作物做深入的展開。筆者運(yùn)用貴州省1998—2017年水災(zāi)、旱災(zāi)、風(fēng)雹、冷凍4種農(nóng)業(yè)氣象災(zāi)害受災(zāi)面積及農(nóng)作物產(chǎn)量的數(shù)據(jù)，基于灰色關(guān)聯(lián)度找出了4種農(nóng)業(yè)氣象災(zāi)害（水災(zāi)、旱災(zāi)、風(fēng)雹、冷凍）分別對稻谷、小麥、玉米3種主要農(nóng)作物影響的主次關(guān)系，從而為有關(guān)決策部門指導(dǎo)農(nóng)業(yè)生產(chǎn)和防災(zāi)減災(zāi)工作提供科學(xué)性的依據(jù)，為貴州省主要農(nóng)業(yè)氣象災(zāi)害影響評估和風(fēng)險(xiǎn)區(qū)劃提供參考。

1資料與方法

1.1數(shù)據(jù)來源

貴州省1998—2017年水災(zāi)、旱災(zāi)、風(fēng)雹、冷凍4種農(nóng)業(yè)氣象災(zāi)害受災(zāi)面積來源于國家統(tǒng)計(jì)局（http：//data.stats.gov.cn/easyquery.htm？cn=EO103）和《中國氣象災(zāi)害年鑒》。主要農(nóng)作物（稻谷、小麥、玉米）單位面積產(chǎn)量的數(shù)據(jù)來自于貴州省統(tǒng)計(jì)局（http：//stjj.guizhou.gov.cn/）。

1.2分析方法

為了探究不同農(nóng)業(yè)氣象災(zāi)害的特征及其對主要農(nóng)作物的影響。一方面，使用指數(shù)曲線擬合四大災(zāi)害（水災(zāi)、旱災(zāi)、風(fēng)雹、冷凍）的變化趨勢，從而得到貴州省氣象災(zāi)害變化趨勢。另一方面，由于灰色關(guān)聯(lián)分析能夠通過計(jì)算系統(tǒng)母因素與子因素相關(guān)程度，從而分析引起該系統(tǒng)發(fā)展的主要和次要因素[6]。所以，該文使用灰色關(guān)聯(lián)分析各種災(zāi)害對主要農(nóng)作物（稻谷、小麥、玉米）的影響。與此同時(shí)，灰色關(guān)聯(lián)分析基于較低的數(shù)據(jù)要求更是在農(nóng)業(yè)氣象災(zāi)害研究中得到了廣泛使用[4，7-11]?；疑P(guān)聯(lián)度分析的步驟如下。

2結(jié)果與分析

2.1農(nóng)業(yè)氣象災(zāi)害變化的特征

為了分析各種氣象災(zāi)害變化的特征，分別就各種農(nóng)業(yè)氣象災(zāi)害的受災(zāi)面積進(jìn)行指數(shù)曲線擬合，分析各種自然災(zāi)害在1998—2017年的變化。

2.1.1水災(zāi)由圖1可知，1998—2017年貴州省水災(zāi)平均受災(zāi)面積為25.346萬hm2。水災(zāi)受災(zāi)面積整體呈下降趨勢，其每年平均以-0.03的變化率下降。貴州省在1999、2000、2010、2012年農(nóng)作物水災(zāi)受災(zāi)面積較大，尤其是1999年遭受水災(zāi)的面積最大，為52.9萬hm2。2006、2011、2013年所遭受的水災(zāi)受災(zāi)面積較少，其中2011年水災(zāi)的受災(zāi)面積最少，為11.11萬hm2。

2.1.2旱災(zāi)由圖2可知，1998—2017年貴州省旱災(zāi)平均受災(zāi)面積為44.663萬hm2。旱災(zāi)受災(zāi)面積整體呈下降趨勢，其每年平均以-0.13的變化率下降，其變化幅度顯著地大于水災(zāi)受災(zāi)面積的變化幅度。貴州省旱災(zāi)受災(zāi)面積在1998—2007年變化較為平穩(wěn)，2008—2014年旱災(zāi)受災(zāi)面積則出現(xiàn)較大幅度變化。貴州省2010、2011、2013年農(nóng)作物旱災(zāi)受災(zāi)面積較大，尤其是2011年旱災(zāi)受災(zāi)面積最大，為182.25萬hm2。2014—2017年所遭受的旱災(zāi)受災(zāi)面積較少，其中2016年旱災(zāi)受災(zāi)面積最少，為0.7萬hm2。

2.1.3 風(fēng)雹由圖3可知，1998—2017年貴州省風(fēng)雹平均受災(zāi)面積為11.543 5萬hm2。風(fēng)雹受災(zāi)面積整體呈下降趨勢，其每年平均以-0.05的變化率下降，其變化幅度大于水災(zāi)受災(zāi)面積的變化幅度。貴州省1998、1999、2002、2013、2014年農(nóng)作物風(fēng)雹受災(zāi)面積較大，尤其是2011年遭受風(fēng)雹的面積最大，為32.3萬hm2。2008—2012年、2015—2017年農(nóng)作物風(fēng)雹受災(zāi)面積較少，其中2017年的風(fēng)雹受災(zāi)面積最少，為3.6萬hm2。

2.1.4冷凍由圖4可知，1998—2017年貴州省冷凍平均受災(zāi)面積為15.606萬hm2，其整體呈下降趨勢。冷凍受災(zāi)面積對時(shí)間變量的彈性為-83.1，尤其是2007—2012年波動比較大。貴州省2000、2002、2008、2013、2011年農(nóng)作物冷凍受災(zāi)面積較大，其中2008年冷凍受災(zāi)面積最大，為149.87萬hm2，原因在于2008年我國南方遭受了百年不遇的特大持續(xù)性低溫雨雪冰凍災(zāi)害[13]。2004—2007年、2012—2017年農(nóng)作物冷凍受災(zāi)面積較少，變動平穩(wěn)，其中2004年冷凍受災(zāi)面積最少，為0.27萬hm2。

2.1.5不同氣象災(zāi)害的對比分析由圖5可知，冷凍受災(zāi)面積在4種災(zāi)害中最低，但2008—2011年造成受災(zāi)面積瞬間達(dá)到了最大值，這意味著冷凍天氣對農(nóng)作物的影響雖然一般較小，但是一旦遇到突發(fā)性、持續(xù)性的低溫天氣，將會給農(nóng)作物造成巨大損失。旱災(zāi)受災(zāi)面積普遍高于其他3種農(nóng)業(yè)氣象災(zāi)害受災(zāi)的面積，這意味著干旱應(yīng)當(dāng)是貴州省農(nóng)作物生產(chǎn)中考慮的首要因素。水災(zāi)和風(fēng)雹受災(zāi)面積的變化較為平穩(wěn)，其中水災(zāi)受災(zāi)面積顯著大于風(fēng)雹受災(zāi)面積。不難發(fā)現(xiàn)，單從氣象災(zāi)害的受災(zāi)面積來看，各種氣象災(zāi)害對農(nóng)作物產(chǎn)量影響的排序?yàn)椋焊珊?水災(zāi)>風(fēng)雹>冷凍，該結(jié)果與伍國勇等[5]的結(jié)論一致。

2.2主要農(nóng)作物產(chǎn)量影響的灰色關(guān)聯(lián)性分析

雖然前文從災(zāi)害受災(zāi)面積大小的角度分析了其對農(nóng)作物的影響，但是針對具體的農(nóng)作物（稻谷、小麥、玉米），使用灰色關(guān)聯(lián)度的方法，結(jié)果表明同一災(zāi)害對農(nóng)作物有不同的影響（表1）。

對于整個糧食單產(chǎn)而言，4種氣象災(zāi)害影響的排序?yàn)椋汉禐?zāi)>風(fēng)雹、冷凍>水災(zāi)（表1）。旱災(zāi)仍然是影響貴州糧食單產(chǎn)的重要因素，做好蓄水或抗旱作物的培育才能在一定程度上提高整個糧食的單產(chǎn)，風(fēng)雹和冷凍對整個糧食單產(chǎn)的影響相當(dāng)，其影響程度顯著地大于水災(zāi)，這意味著在糧食的生產(chǎn)過程中要注意風(fēng)雹和冷凍的防護(hù)。

由表1可知，4種氣象災(zāi)害對稻谷、小麥、玉米3種不同農(nóng)作物的單產(chǎn)影響排序皆為風(fēng)雹>水災(zāi)>旱災(zāi)>冷凍。風(fēng)雹對稻谷的影響最大，貴州應(yīng)在稻谷、小麥、玉米生長過程中注意防風(fēng)和防雹措施的建設(shè)。冷凍災(zāi)害對稻谷、玉米的關(guān)聯(lián)度最小。水災(zāi)對3種農(nóng)作物的影響顯著大于旱災(zāi)的影響，這意味著在稻谷、小麥、玉米的生長過程中，應(yīng)注意水澇的疏通，防汛設(shè)施的建設(shè)。

同一種氣象災(zāi)害對稻谷、小麥、玉米的影響程度也不一樣。水災(zāi)對3種農(nóng)作物影響的排序?yàn)椋河衩?小麥>稻谷，旱災(zāi)對3種農(nóng)作物影響的排序?yàn)椋旱竟?玉米>小麥，這主要是因?yàn)?種作物對水的依賴程度不同。風(fēng)雹對3種作物影響的排序?yàn)椋旱竟?小麥>玉米，其原因主要在于風(fēng)雹災(zāi)害在貴州持續(xù)時(shí)間長，損害強(qiáng)度大。冷凍對3種作物影響的排序?yàn)椋盒←?玉米>稻谷，其原因主要在于3種農(nóng)作物生長時(shí)間不同。

3結(jié)論與啟示

運(yùn)用貴州省1998—2017年水災(zāi)、旱災(zāi)、風(fēng)雹、冷凍4種農(nóng)業(yè)氣象災(zāi)害受災(zāi)面積及主要農(nóng)作物產(chǎn)量的數(shù)據(jù)，使用曲線擬合分析了貴州氣象災(zāi)害變化特征，同時(shí)，基于灰色關(guān)聯(lián)度研究了4種農(nóng)業(yè)氣象災(zāi)害變化對稻谷、小麥、玉米單產(chǎn)的影響，結(jié)論如下：貴州4種農(nóng)業(yè)氣象災(zāi)害受災(zāi)面積整體呈下降趨勢，農(nóng)作物受災(zāi)面積的大小排序?yàn)椋焊珊?水災(zāi)>風(fēng)雹>冷凍。氣象災(zāi)害對貴州整個糧食單產(chǎn)的影響排序?yàn)椋汉禐?zāi)>風(fēng)雹、冷凍>水災(zāi);氣象災(zāi)害對稻谷、小麥、玉米3種主要農(nóng)作物單產(chǎn)的影響排序?yàn)轱L(fēng)雹>水災(zāi)>旱災(zāi)>冷凍。稻谷、小麥、玉米不同的生長條件以及氣象災(zāi)害不同的周期性，使得同一種氣象災(zāi)害對稻谷、小麥、玉米3種農(nóng)作物呈現(xiàn)了不同程度的影響。

基于上述結(jié)論，不同的氣象災(zāi)害對整個糧食單產(chǎn)和具體農(nóng)作物的影響大小不一樣，在指導(dǎo)具體某種農(nóng)作物生產(chǎn)時(shí)應(yīng)當(dāng)具體分析。此外，無論是整個糧食的單產(chǎn)還是具體的農(nóng)作物，風(fēng)雹的影響均位于自然災(zāi)害前列，這意味貴州省在農(nóng)業(yè)生產(chǎn)中，應(yīng)加強(qiáng)風(fēng)雹措施的建設(shè)，或者劃分區(qū)域，重點(diǎn)防范。

參考文獻(xiàn)

[1] 趙勇軍. 今年我省氣候狀況受超強(qiáng)厄爾尼諾影響較大[EB/OL]. 2016-04-16. http：//m.sohu.com/a/69611297_119665.

[2] 王春乙，婁秀榮，王建林. 中國農(nóng)業(yè)氣象災(zāi)害對作物產(chǎn)量的影響[J]. 自然災(zāi)害學(xué)報(bào)，2007，16（5）：37-43.

[3] 鮑文. 貴州農(nóng)業(yè)氣象災(zāi)害及其防災(zāi)減災(zāi)能力建設(shè)[J]. 湖北農(nóng)業(yè)科學(xué)，2013，52（3）：533-537.

[4] 邱爽，周光美.農(nóng)業(yè)氣象災(zāi)害對糧食產(chǎn)量影響的實(shí)證研究——基于西南四省市數(shù)據(jù)[J].生態(tài)經(jīng)濟(jì)，2019，35（1）：108-113，124.

[5] 伍國勇，陸安霞. 農(nóng)業(yè)氣象災(zāi)害對農(nóng)業(yè)產(chǎn)出的影響程度研究——基于貴州省1980—2011年數(shù)據(jù)的實(shí)證[J]. 農(nóng)村經(jīng)濟(jì)與科技，2014，25（3）：20-23.

[6] 唐啟義. DPS數(shù)據(jù)處理系統(tǒng)：實(shí)驗(yàn)設(shè)計(jì)、統(tǒng)計(jì)分析及數(shù)據(jù)挖掘[M]. 北京：科學(xué)出版社，2010.

[7] 林志宇，田貴良. 氣象災(zāi)害對福建糧食產(chǎn)量影響的灰色關(guān)聯(lián)分析[J]. 中國農(nóng)業(yè)氣象，2016，37（1）：77-83.

[8] 馬雅麗，欒青，王志偉，等.山西省主要農(nóng)業(yè)氣象災(zāi)害變化特征及其對農(nóng)作物產(chǎn)量的影響[J].中國農(nóng)業(yè)氣象，2010，31（S1）：150-154.

[9] 彭傳梅. 河南省農(nóng)業(yè)氣象災(zāi)害對糧食產(chǎn)量影響的灰色關(guān)聯(lián)度分析[J]. 江西農(nóng)業(yè)學(xué)報(bào)，2017，29（4）：106-110.

[10] 王秋京，馬國忠，李宇光，等.黑龍江省主要農(nóng)業(yè)氣象災(zāi)害特征及其對糧食產(chǎn)量影響的灰色關(guān)聯(lián)分析[J].南方農(nóng)業(yè)學(xué)報(bào)，2015，46（5）：823-827.

[11] 朱夢媛.遼寧省主要農(nóng)業(yè)氣象災(zāi)害變化特征及其對農(nóng)作物產(chǎn)量的影響[J]. 安徽農(nóng)學(xué)通報(bào)，2019，25（4）：133-135，44.

[12] 申卯興，薛西鋒，張小水. 灰色關(guān)聯(lián)分析中分辨系數(shù)的選取[J]. 空軍工程大學(xué)學(xué)報(bào)，2003（1）：68-70.

[13] 金傳芳，鄭國璋，韓軍青. 2008年初我國南方低溫雨雪冰凍災(zāi)害分析 [J]. 山西師范大學(xué)學(xué)報(bào)，2009，23（2）：94-98.

責(zé)任編輯：鄭丹丹