贵州省农业气象灾害的变化特征及其对主要农作物的影响

姚清仿

摘要 运用贵州省1998—2017年水灾、旱灾、风雹、冷冻4种农业气象灾害受灾面积及主要农作物产量的数据，使用曲线拟合分析了贵州气象灾害变化特征。同时，基于灰色关联度研究了4种农业气象灾害的变化对稻谷、小麦、玉米单产的影响。结果表明，4种农业气象灾害受灾面积整体呈下降趋势，农作物受灾面积的大小排序为：干旱>水灾>风雹>冷冻。4种气象灾害对贵州整个粮食单产的影响排序为：旱灾>风雹、冷冻>水灾。4种气象灾害对稻谷、小麦、玉米3种主要农作物单产的影响排序为：风雹>水灾>旱灾>冷冻。针对稻谷、小麦、玉米3种农作物，同一种气象灾害的影响程度不同。

关键词 农业;气象灾害;曲线拟合;灰色关联度

贵州省处于云贵高原东侧，是气象及其次生灾害高发省。近10年来，贵州省因气象灾害及其次生、衍生灾害造成的直接经济损失占自然灾害损失的95%以上，平均每年造成的直接经济损失都在100亿元以上[1]。显然，掌握农业气象灾害的特点和发生规律，对于防御气象灾害，提高防灾减灾的能力，趋利避害，保障农业增产具有十分重要的意义[2]。虽然目前许多学者[2-5]就贵州农业气象灾害对农作物整体产量的影响开展了研究，但没有就贵州省不同的农作物做深入的展开。笔者运用贵州省1998—2017年水灾、旱灾、风雹、冷冻4种农业气象灾害受灾面积及农作物产量的数据，基于灰色关联度找出了4种农业气象灾害（水灾、旱灾、风雹、冷冻）分别对稻谷、小麦、玉米3种主要农作物影响的主次关系，从而为有关决策部门指导农业生产和防灾减灾工作提供科学性的依据，为贵州省主要农业气象灾害影响评估和风险区划提供参考。

1资料与方法

1.1数据来源

贵州省1998—2017年水灾、旱灾、风雹、冷冻4种农业气象灾害受灾面积来源于国家统计局（http：//data.stats.gov.cn/easyquery.htm？cn=EO103）和《中国气象灾害年鉴》。主要农作物（稻谷、小麦、玉米）单位面积产量的数据来自于贵州省统计局（http：//stjj.guizhou.gov.cn/）。

1.2分析方法

为了探究不同农业气象灾害的特征及其对主要农作物的影响。一方面，使用指数曲线拟合四大灾害（水灾、旱灾、风雹、冷冻）的变化趋势，从而得到贵州省气象灾害变化趋势。另一方面，由于灰色关联分析能够通过计算系统母因素与子因素相关程度，从而分析引起该系统发展的主要和次要因素[6]。所以，该文使用灰色关联分析各种灾害对主要农作物（稻谷、小麦、玉米）的影响。与此同时，灰色关联分析基于较低的数据要求更是在农业气象灾害研究中得到了广泛使用[4，7-11]。灰色关联度分析的步骤如下。

2结果与分析

2.1农业气象灾害变化的特征

为了分析各种气象灾害变化的特征，分别就各种农业气象灾害的受灾面积进行指数曲线拟合，分析各种自然灾害在1998—2017年的变化。

2.1.1水灾由图1可知，1998—2017年贵州省水灾平均受灾面积为25.346万hm2。水灾受灾面积整体呈下降趋势，其每年平均以-0.03的变化率下降。贵州省在1999、2000、2010、2012年农作物水灾受灾面积较大，尤其是1999年遭受水灾的面积最大，为52.9万hm2。2006、2011、2013年所遭受的水灾受灾面积较少，其中2011年水灾的受灾面积最少，为11.11万hm2。

2.1.2旱灾由图2可知，1998—2017年贵州省旱灾平均受灾面积为44.663万hm2。旱灾受灾面积整体呈下降趋势，其每年平均以-0.13的变化率下降，其变化幅度显著地大于水灾受灾面积的变化幅度。贵州省旱灾受灾面积在1998—2007年变化较为平稳，2008—2014年旱灾受灾面积则出现较大幅度变化。贵州省2010、2011、2013年农作物旱灾受灾面积较大，尤其是2011年旱灾受灾面积最大，为182.25万hm2。2014—2017年所遭受的旱灾受灾面积较少，其中2016年旱灾受灾面积最少，为0.7万hm2。

2.1.3 风雹由图3可知，1998—2017年贵州省风雹平均受灾面积为11.543 5万hm2。风雹受灾面积整体呈下降趋势，其每年平均以-0.05的变化率下降，其变化幅度大于水灾受灾面积的变化幅度。贵州省1998、1999、2002、2013、2014年农作物风雹受灾面积较大，尤其是2011年遭受风雹的面积最大，为32.3万hm2。2008—2012年、2015—2017年农作物风雹受灾面积较少，其中2017年的风雹受灾面积最少，为3.6万hm2。

2.1.4冷冻由图4可知，1998—2017年贵州省冷冻平均受灾面积为15.606万hm2，其整体呈下降趋势。冷冻受灾面积对时间变量的弹性为-83.1，尤其是2007—2012年波动比较大。贵州省2000、2002、2008、2013、2011年农作物冷冻受灾面积较大，其中2008年冷冻受灾面积最大，为149.87万hm2，原因在于2008年我國南方遭受了百年不遇的特大持续性低温雨雪冰冻灾害[13]。2004—2007年、2012—2017年农作物冷冻受灾面积较少，变动平稳，其中2004年冷冻受灾面积最少，为0.27万hm2。

2.1.5不同气象灾害的对比分析由图5可知，冷冻受灾面积在4种灾害中最低，但2008—2011年造成受灾面积瞬间达到了最大值，这意味着冷冻天气对农作物的影响虽然一般较小，但是一旦遇到突发性、持续性的低温天气，将会给农作物造成巨大损失。旱灾受灾面积普遍高于其他3种农业气象灾害受灾的面积，这意味着干旱应当是贵州省农作物生产中考虑的首要因素。水灾和风雹受灾面积的变化较为平稳，其中水灾受灾面积显著大于风雹受灾面积。不难发现，单从气象灾害的受灾面积来看，各种气象灾害对农作物产量影响的排序为：干旱>水灾>风雹>冷冻，该结果与伍国勇等[5]的结论一致。

2.2主要农作物产量影响的灰色关联性分析

虽然前文从灾害受灾面积大小的角度分析了其对农作物的影响，但是针对具体的农作物（稻谷、小麦、玉米），使用灰色关联度的方法，结果表明同一灾害对农作物有不同的影响（表1）。

对于整个粮食单产而言，4种气象灾害影响的排序为：旱灾>风雹、冷冻>水灾（表1）。旱灾仍然是影响贵州粮食单产的重要因素，做好蓄水或抗旱作物的培育才能在一定程度上提高整个粮食的单产，风雹和冷冻对整个粮食单产的影响相当，其影响程度显著地大于水灾，这意味着在粮食的生产过程中要注意风雹和冷冻的防护。

由表1可知，4种气象灾害对稻谷、小麦、玉米3种不同农作物的单产影响排序皆为风雹>水灾>旱灾>冷冻。风雹对稻谷的影响最大，贵州应在稻谷、小麦、玉米生长过程中注意防风和防雹措施的建设。冷冻灾害对稻谷、玉米的关联度最小。水灾对3种农作物的影响显著大于旱灾的影响，这意味着在稻谷、小麦、玉米的生长过程中，应注意水涝的疏通，防汛设施的建设。

同一种气象灾害对稻谷、小麦、玉米的影响程度也不一样。水灾对3种农作物影响的排序为：玉米>小麦>稻谷，旱灾对3种农作物影响的排序为：稻谷>玉米>小麦，这主要是因为3种作物对水的依赖程度不同。风雹对3种作物影响的排序为：稻谷>小麦>玉米，其原因主要在于风雹灾害在贵州持续时间长，损害强度大。冷冻对3种作物影响的排序为：小麦>玉米>稻谷，其原因主要在于3种农作物生长时间不同。

3结论与启示

运用贵州省1998—2017年水灾、旱灾、风雹、冷冻4种农业气象灾害受灾面积及主要农作物产量的数据，使用曲线拟合分析了贵州气象灾害变化特征，同时，基于灰色关联度研究了4种农业气象灾害变化对稻谷、小麦、玉米单产的影响，结论如下：贵州4种农业气象灾害受灾面积整体呈下降趋势，农作物受灾面积的大小排序为：干旱>水灾>风雹>冷冻。气象灾害对贵州整个粮食单产的影响排序为：旱灾>风雹、冷冻>水灾;气象灾害对稻谷、小麦、玉米3种主要农作物单产的影响排序为风雹>水灾>旱灾>冷冻。稻谷、小麦、玉米不同的生长条件以及气象灾害不同的周期性，使得同一种气象灾害对稻谷、小麦、玉米3种农作物呈现了不同程度的影响。

基于上述结论，不同的气象灾害对整个粮食单产和具体农作物的影响大小不一样，在指导具体某种农作物生产时应当具体分析。此外，无论是整个粮食的单产还是具体的农作物，风雹的影响均位于自然灾害前列，这意味贵州省在农业生产中，应加强风雹措施的建设，或者划分区域，重点防范。

参考文献

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责任编辑：郑丹丹