基于信息擴散理論的四川盆地農(nóng)業(yè)旱災(zāi)風(fēng)險評估

陳建杰,余錦華

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基于信息擴散理論的四川盆地農(nóng)業(yè)旱災(zāi)風(fēng)險評估

陳建杰①②③,余錦華①②*

① 南京信息工程大學(xué) 氣象災(zāi)害教育部重點實驗室,江蘇 南京 210044;

② 南京信息工程大學(xué) 大氣科學(xué)學(xué)院,江蘇 南京 210044;

③ 駐馬店市氣象局,河南 駐馬店 463000

2013-04-27收稿，2013-06-28接受

國家重點基礎(chǔ)研究發(fā)展計劃(973計劃)項目(2012CB955903);江蘇省高校自然科學(xué)研究重大項目(13KJA170002);江蘇高校優(yōu)勢學(xué)科建設(shè)工程項目(PAPD)

采用四川盆地農(nóng)業(yè)旱災(zāi)災(zāi)情資料數(shù)據(jù),基于信息擴散理論,研究了不同風(fēng)險水平下的農(nóng)業(yè)旱災(zāi)發(fā)生的概率及其分布,并對四川盆地的農(nóng)業(yè)旱災(zāi)風(fēng)險進行區(qū)劃。結(jié)果表明:正態(tài)信息擴散方法可以較好地擬合農(nóng)業(yè)旱災(zāi)受災(zāi)率的風(fēng)險分布。與20世紀(jì)末相比,21世紀(jì)初四川盆地的眉山、重慶等地區(qū)發(fā)生受災(zāi)率xi≥10%和xi≥40%的農(nóng)業(yè)旱災(zāi)風(fēng)險增加。以受災(zāi)率xi≥5%和xi≥40%的超越概率作為農(nóng)業(yè)旱災(zāi)風(fēng)險區(qū)劃閾值,四川盆地農(nóng)業(yè)旱災(zāi)風(fēng)險表現(xiàn)出區(qū)域性差異,農(nóng)業(yè)干旱災(zāi)害高風(fēng)險區(qū)位于巴中、中江、瀘縣等地區(qū);西部地區(qū)發(fā)生農(nóng)業(yè)干旱災(zāi)害的風(fēng)險較小,與該地區(qū)豐富的降水量以及平原地形有關(guān)。該風(fēng)險區(qū)劃結(jié)果較為合理,可為當(dāng)?shù)卣婪掇r(nóng)業(yè)旱災(zāi)提供決策依據(jù)。

信息擴散

旱災(zāi)受災(zāi)率

風(fēng)險評估

風(fēng)險區(qū)劃

中國是世界上遭受自然災(zāi)害最嚴(yán)重的國家之一,在我國所有的自然災(zāi)害中,氣象災(zāi)害造成的經(jīng)濟損失約占60%～70%。旱災(zāi)是危害最嚴(yán)重的一種氣象災(zāi)害(董加瑞和王昂生,1997;祁海霞等,2011;晏紅明等,2012),而旱災(zāi)又有分布面積廣、持續(xù)時間長等特點,旱災(zāi)一旦發(fā)生,極易造成巨大的社會經(jīng)濟損失。四川盆地是中國四大盆地之一,也是重要的農(nóng)業(yè)區(qū),因此,針對四川盆地農(nóng)業(yè)旱災(zāi)風(fēng)險分布的研究與評估工作,有助于提高該區(qū)域旱災(zāi)風(fēng)險的認識和決策水平。

Blaikei et al.(1994)從致災(zāi)因子、孕災(zāi)環(huán)境和承災(zāi)體綜合作用的角度,系統(tǒng)總結(jié)了資源開發(fā)與自然災(zāi)害的關(guān)系,指出災(zāi)害是脆弱性承災(zāi)體與致災(zāi)因子綜合作用的結(jié)果。自然災(zāi)害風(fēng)險本質(zhì)上是自然災(zāi)害的量級、時間等不確定性的概率分布(Kaplan and Garrick,1981),對其評估就是尋找科學(xué)的途徑去進行有關(guān)災(zāi)害風(fēng)險概率分布的估計(Petak and Atkisson,1982)。自然災(zāi)害風(fēng)險評估的數(shù)學(xué)理論問題基本等同于相關(guān)的概率統(tǒng)計問題,可以使用概率的方法加以描述(劉引鴿等,2005)。通常的概率統(tǒng)計分析方法要求樣本數(shù)量大于等于30個,在進行災(zāi)害風(fēng)險評估的過程中,尤其是以縣市等較精細的區(qū)域作為評估單元時,經(jīng)常會遇到災(zāi)情資料年限短、災(zāi)情的具體統(tǒng)計數(shù)據(jù)不完整等問題。因此,以數(shù)量有限的災(zāi)情數(shù)據(jù)為樣本,用傳統(tǒng)的統(tǒng)計方法來進行風(fēng)險評估,難以反映出研究區(qū)域災(zāi)害風(fēng)險的變化規(guī)律,所得到的結(jié)果往往與實際情況有很大的偏差。

為了彌補樣本信息不足,優(yōu)化利用樣本模糊信息,Parzen(1962)提出信息擴散方法。信息擴散(黃崇福等,1998)是一種對樣本進行集值化的模糊數(shù)學(xué)處理方法,通過將單值樣本點變成集值樣本點,使得基于小樣本資料的自然災(zāi)害風(fēng)險評估也能取得較滿意的評估結(jié)果。王新洲(1999)、王新洲等(2003)從數(shù)學(xué)角度對信息擴散方法進行理論與應(yīng)用研究。于中偉等(2009)對多參數(shù)信息擴散估計進行精度評定,進一步完善了信息擴散理論。基于信息擴散理論的風(fēng)險評估方法被廣泛應(yīng)用于氣象災(zāi)害的風(fēng)險評估工作(盧峰本等,2009;張麗娟等,2009;劉亞彬等,2010)。張竟竟(2012)應(yīng)用信息擴散方法對河南省農(nóng)業(yè)旱災(zāi)進行風(fēng)險評估,所得結(jié)果與實際情況基本吻合。龐西磊等(2012)以地級市為評估單元,對整個東北地區(qū)的農(nóng)業(yè)洪災(zāi)進行風(fēng)險評估,直觀地展示了東北地區(qū)農(nóng)業(yè)洪災(zāi)風(fēng)險的空間分布和變化趨勢。

圖1　四川盆地有播種面積地區(qū)的年份分布Fig.1　Yearly distribution of sown area in the Sichuan basin

涵蓋四川盆地的農(nóng)業(yè)旱災(zāi)風(fēng)險評估工作較少(徐新創(chuàng)等,2011),且主要是以地市級為評估單元。農(nóng)業(yè)受災(zāi)面積與災(zāi)害本身(強度和影響范圍)有關(guān),可以使用災(zāi)損擬合方法(Wilhelmi and Wilhite,2002;胡雪瓊等,2011)評估農(nóng)業(yè)災(zāi)害風(fēng)險。本文在四川盆地農(nóng)業(yè)旱災(zāi)風(fēng)險評估中,利用四川盆地的各縣(區(qū))農(nóng)業(yè)旱災(zāi)災(zāi)情資料和主要農(nóng)作物播種面積資料,運用正態(tài)信息擴散方法,計算不同災(zāi)害風(fēng)險水平下的農(nóng)業(yè)旱災(zāi)每年發(fā)生的概率,研究其年代際變化特征,并按照一定標(biāo)準(zhǔn)進行風(fēng)險區(qū)劃,為該區(qū)域的農(nóng)業(yè)旱災(zāi)風(fēng)險管理和決策提供一定的理論依據(jù)。

1　資料和方法

1.1資料

本文所使用的四川盆地各縣(區(qū))的旱災(zāi)災(zāi)情資料來源于國家氣候中心提供的中國干旱災(zāi)害數(shù)據(jù)集四川、重慶部分以及中國氣象災(zāi)害大典四川卷和重慶卷中的旱災(zāi)災(zāi)情記錄。其中,計算用到的是四川盆地各縣(區(qū))1984—2007年農(nóng)作物受災(zāi)面積和成災(zāi)面積資料,各縣(區(qū))的農(nóng)作物播種面積資料來源于四川統(tǒng)計年鑒(2005—2011年)和重慶統(tǒng)計年鑒(2000—2012年)。圖1給出了有播種面積的年份和地區(qū)的分布。可見,四川盆地四川省部分有播種面積記錄的年份是2004—2010年,重慶市部分的年份是1999—2011年,無播種面積的縣主要位于盆地的邊緣地區(qū)。

1.2方法

正態(tài)信息擴散方法的概率密度函數(shù)表示為(黃崇福,2005):

(1)

其中:uj為災(zāi)害指數(shù);取自災(zāi)害指數(shù)論域U={u1,u2,…um},uj∈U。災(zāi)害指數(shù)論域是災(zāi)害指數(shù)所有可能取值的集合,m是災(zāi)害指數(shù)的所有可能取值的個數(shù),xi是觀測的災(zāi)害指數(shù),本文用農(nóng)業(yè)旱災(zāi)受災(zāi)率表示,h為擴散系數(shù),可以根據(jù)樣本中最大值b、最小值a和樣本個數(shù)n來確定,即

(2)

(3)

稱μxi(uj)為樣本點xi的歸一化信息分布,表示觀測樣本xi等于災(zāi)害指數(shù)uj的概率密度與取遍整個理論災(zāi)害指數(shù)論域的概率之比值。

(4)

1.3農(nóng)業(yè)旱災(zāi)受災(zāi)風(fēng)險計算

選取農(nóng)業(yè)旱災(zāi)受災(zāi)率(xi)和成災(zāi)率(yi)作為研究對象,農(nóng)業(yè)旱災(zāi)受(成)災(zāi)率是農(nóng)業(yè)旱災(zāi)受(成)災(zāi)面積和相應(yīng)年份農(nóng)作物播種面積的比值,旱災(zāi)受災(zāi)面積指因旱災(zāi)農(nóng)作物產(chǎn)量減少超過一成的農(nóng)作物播種面積,而旱災(zāi)成災(zāi)面積是農(nóng)作物產(chǎn)量減少超過三成的農(nóng)作物播種面積。由于難于獲取從1984—2007年四川盆地各縣市每年的農(nóng)作物播種面積資料,而各個年份的農(nóng)作物播種面積之間相差很小,將所獲得的各縣(區(qū))的農(nóng)作物播種面積求多年平均,以這個平均值作為沒有農(nóng)作物播種面積資料年份的數(shù)據(jù)。

為了滿足計算的精度要求,由于旱災(zāi)受災(zāi)率是0到1之間的實數(shù),本文取旱災(zāi)受(成)災(zāi)指數(shù)論域U={u1,u2,…um}={0,0.000 1,0.000 2,…1},然后運用正態(tài)信息擴散方法計算不同風(fēng)險水平(受災(zāi)率和成災(zāi)率)下的超越概率風(fēng)險估計值以及區(qū)間概率風(fēng)險估計值。

2　結(jié)果分析

2.1擬合優(yōu)度檢驗

前文提到,信息擴散原理在氣象災(zāi)害風(fēng)險評估中得到了廣泛的應(yīng)用,這些評估工作也多是以受災(zāi)率為研究對象,但并未給出不同風(fēng)險水平(受災(zāi)率或成災(zāi)率)的風(fēng)險估計值與樣本值的比較,即信息擴散方法得出的受災(zāi)率分布與原始數(shù)據(jù)的受災(zāi)率分布相一致的程度。因此,有必要進行擬合優(yōu)度檢驗。選用柯爾莫哥洛夫—斯米爾洛夫(K-S)檢驗統(tǒng)計量Dn(么枕生,1984)為檢驗指標(biāo)。其中:

Dn=max|F(x)-Fn(x)|。

(5)

2.2四川盆地農(nóng)業(yè)旱災(zāi)受災(zāi)風(fēng)險分布

本文以同等受災(zāi)程度為基礎(chǔ),用不同風(fēng)險水平(受災(zāi)率和成災(zāi)率)下的超越概率風(fēng)險估計值來反映四川盆地每年遭受農(nóng)業(yè)旱災(zāi)風(fēng)險的分布情況。圖3a—d為四川盆地農(nóng)業(yè)旱災(zāi)受災(zāi)率xi≥5%、xi≥10%、xi≥20%和xi≥30%的超越概率的風(fēng)險估計值的分布。由圖3a可知,四川盆地絕大部分地區(qū)發(fā)生旱災(zāi)造成農(nóng)作物受災(zāi)面積超過5%風(fēng)險值都超過了0.5,可以認為上述區(qū)域發(fā)生受災(zāi)率超過5%的農(nóng)業(yè)旱災(zāi)至少是兩年一遇。該風(fēng)險水平下,有3個風(fēng)險大值區(qū)域,分別是巴中南部和南充東北部,綿陽西南部、德陽東部和資陽西北部,以及瀘州北部。風(fēng)險值的最大值超過0.9,分別位于平昌縣(0.903 2)和資陽市雁江區(qū)(0.901 4)。

圖2　4個站點的農(nóng)業(yè)旱災(zāi)受災(zāi)率超越概率估計(虛線)、觀測累積概率(實線)與受災(zāi)率的關(guān)系　　a.平昌;b.中江;c.金堂;d.大竹Fig.2　Relationship between exceeding probability(dashed lines),cumulative frequency by observational data(solid lines) and the disaster rate for four stations:(a)Pingchang;(b)Zhongjiang;(c)Jintang;(d)Dazhu

圖3　四川盆地農(nóng)業(yè)旱災(zāi)受災(zāi)風(fēng)險分布(xi為受災(zāi)率)a.xi≥5%;b.xi≥10%;c.xi≥20%;d.xi≥30%;e.5%≤xi<25%;f.25%≤xi<50%Fig.3　Distribution of agricultural drought risk in the Sichuan basin(xi indicate disaster rates):(a)xi≥5%;(b)xi≥10%;(c)xi≥20%;(d)xi≥30%;(e)5%≤xi<25%;(f)25%≤xi<50%

農(nóng)業(yè)旱災(zāi)是致災(zāi)因子(降水)、承災(zāi)體(農(nóng)作物)和孕災(zāi)環(huán)境綜合作用的結(jié)果,三者之間的相互作用關(guān)系在不同地區(qū)可能會有不同的表現(xiàn)。四川盆地按其地理差異可分為川西平原區(qū)、川中丘陵區(qū)和川東平行嶺谷區(qū)。在降水起主要作用的區(qū)域,干旱災(zāi)害風(fēng)險與降水量的多少關(guān)系密切,如風(fēng)險較大的綿陽西南部、德陽東部和資陽西北部位于四川盆地年降水量的小值區(qū);風(fēng)險較小的漢源縣、石棉縣等位于四川盆地年降水量的大值區(qū)(圖略)。由圖3a—d對比可以看出,四川盆地不同的風(fēng)險水平農(nóng)業(yè)旱災(zāi)的風(fēng)險值的分布具有一致性,各圖中風(fēng)險值的相對大值區(qū)和相對小值區(qū)的中心位置是固定的,隨著風(fēng)險水平的增高,風(fēng)險值逐漸減小。

圖3e、f分別是四川盆地每年發(fā)生受災(zāi)率為5%～25%和25%～50%旱災(zāi)的風(fēng)險分布。由圖3e可知,四川盆地大部發(fā)生受災(zāi)率為5%～25%旱災(zāi)的風(fēng)險估計值大于0.3,最大值為華鎣市的0.639 7,表明華鎣市今后每年發(fā)生旱災(zāi)造成農(nóng)作物受災(zāi)面積占農(nóng)作物總播種面積比值為5%～25%的風(fēng)險是0.639 7。風(fēng)險的小值區(qū)位于南部縣、高縣和廣漢市,同圖3a的小值區(qū)是一致的。由圖3f大部分區(qū)域風(fēng)險概率估計值在0.1以上,最大值為武勝縣的0.477 1,表明武勝縣發(fā)生受災(zāi)率為25%～50%的旱災(zāi)的風(fēng)險是最高的,達到兩年一遇。

2.3四川盆地農(nóng)業(yè)旱災(zāi)成災(zāi)風(fēng)險分布

圖4a—d為四川盆地農(nóng)業(yè)旱災(zāi)成災(zāi)率yi≥5%、yi≥10%、yi≥20%和yi≥30%的超越概率風(fēng)險估計值的分布。農(nóng)業(yè)旱災(zāi)成災(zāi)率yi≥5%的風(fēng)險估計值意義為,今后每年四川盆地發(fā)生旱災(zāi)造成農(nóng)作物成災(zāi)面積占農(nóng)作物總播種面積超過5%這一情況出現(xiàn)的概率,同理,以此類推。

由圖4a可知,該成災(zāi)風(fēng)險(成災(zāi)率yi≥5%)分布上,風(fēng)險值在0～0.9之間,有3個成災(zāi)風(fēng)險大值區(qū)域,分別是巴中東南部、綿陽東南部和瀘州北部,其中3個站點的風(fēng)險值都超過了0.8,分別是三臺縣(0.848 3)、平昌縣(0.846 9)和涪城區(qū)(0.812 4)。風(fēng)險值較小的區(qū)域分布比較分散,例如有重慶市南部地區(qū)、德陽與成都交界地區(qū)等。相應(yīng)的風(fēng)險最低的站點有新津縣(0.101 5)和什邡市(0.086 6)。由圖4b可知,四川盆地農(nóng)業(yè)旱災(zāi)成災(zāi)率yi≥10%的風(fēng)險在0～0.8之間,與圖4a類似,風(fēng)險值較大的區(qū)域包括巴中與南充以及與達州交界地區(qū)、綿陽東南部等地區(qū),其中有2個站點的風(fēng)險值超過了0.7,分別是三臺縣(0.700 2)和平昌縣(0.711 2)。風(fēng)險值低于0.1的地區(qū)在綿陽、德陽和成都的西部以及雅安的北部部分地區(qū)等區(qū)域。風(fēng)險值最小的幾個站點分別是梓潼縣、墊江縣、什邡市、北碚區(qū)和新津縣,他們的成災(zāi)率yi≥10%的風(fēng)險在0～0.1之間;由圖4c可見,四川盆地農(nóng)業(yè)旱災(zāi)成災(zāi)率yi≥20%的風(fēng)險在0～0.5之間,風(fēng)險值在0～0.1之間的區(qū)域范圍進一步擴大,但其風(fēng)險值較大的區(qū)域與前幾個風(fēng)險水平下的分布一致。風(fēng)險值最大的站點分別是平昌縣(0.498 4)、三臺縣(0.450 3)和豐都縣(0.420 7);由圖4d可見,除巴中東部、綿陽東南部、重慶中部和南部及瀘州,四川盆地其他地區(qū)農(nóng)業(yè)旱災(zāi)成災(zāi)率yi≥30%的風(fēng)險值都小于0.1。

2.4四川盆地農(nóng)業(yè)旱災(zāi)隨時間變化

為了研究四川盆地農(nóng)業(yè)旱災(zāi)風(fēng)險隨時間的變化,將各站點的農(nóng)業(yè)旱災(zāi)受災(zāi)率分為1984—1999年和2000—2007年兩部分,分別應(yīng)用信息擴散方法計算不同風(fēng)險水平下的超越概率風(fēng)險估計值,作為20世紀(jì)末和21世紀(jì)初兩個時期的農(nóng)業(yè)旱災(zāi)受災(zāi)風(fēng)險。并用后者減去前者,兩個風(fēng)險之差稱為風(fēng)險差值。風(fēng)險差值為正(負),則發(fā)生農(nóng)業(yè)旱災(zāi)風(fēng)險增加(減少),以此來表征四川盆地20世紀(jì)末和21世紀(jì)初兩個時期農(nóng)業(yè)旱災(zāi)風(fēng)險的變化。

圖4　四川盆地農(nóng)業(yè)旱災(zāi)成災(zāi)風(fēng)險分布(yi為成災(zāi)率)a.yi≥5%;b.yi≥10%;c.yi≥20%;d.yi≥30%Fig.4　Distribution of agricultural drought disaster risk in the Sichuan basin(yi indicate actually disaster rates):(a)yi≥5%;(b)yi≥10%;(c)yi≥20%;(d)yi≥30%

圖5　四川盆地農(nóng)業(yè)旱災(zāi)風(fēng)險差值分布(xi為受災(zāi)率)　　a.xi≥10%;b.xi≥40%Fig.5　Distribution of the agricultural drought risk difference in the Sichuan basin(xi indicate disaster rates):(a)xi≥10%;(b)xi≥40%

圖5a、b分別為四川盆地旱災(zāi)受災(zāi)率xi≥10%和xi≥40%時的風(fēng)險差值分布。由圖5a可知,風(fēng)險差值為正的區(qū)域明顯大于風(fēng)險差值為負的區(qū)域,風(fēng)險差值為負的區(qū)域主要包括巴中、南充、雅安、樂山、宜賓等地區(qū),馬邊彝族自治縣和南溪縣為2個最小值中心,風(fēng)險差值分別為-0.690 2和-0.417 4。風(fēng)險差值為正的區(qū)域有3個最大值中心,分別是重慶巴南區(qū)(0.637 5)、眉山東坡區(qū)(0.714 5)和內(nèi)江市中區(qū)(0.745 1)。圖5b風(fēng)險差值為負的區(qū)域包括巴中、南充、成都、雅安、宜賓、瀘州等地區(qū),最小值在丹巴縣(-0.313 0)。風(fēng)險差值為正的區(qū)域主要在重慶、廣元、德陽、樂山、眉山等地區(qū),最大值在樂至縣(0.486 7)。

四川省眉山、內(nèi)江、廣安、資陽、綿陽、德陽等地區(qū)及重慶市大部風(fēng)險差值為正,表明由20世紀(jì)末進入21世紀(jì)初,上述區(qū)域發(fā)生受災(zāi)率xi≥10%和xi≥40%的農(nóng)業(yè)旱災(zāi)的風(fēng)險是有所增加的。

2.5四川盆地旱災(zāi)風(fēng)險區(qū)劃

由于不同受災(zāi)率區(qū)間旱災(zāi)的超越概率風(fēng)險估計值在空間分布上具有一致性,采用受災(zāi)率xi≥5%和xi≥40%時的超越概率P5%和P40%作為四川盆地旱災(zāi)風(fēng)險劃分標(biāo)準(zhǔn),可以同時將旱災(zāi)發(fā)生風(fēng)險和高災(zāi)損旱災(zāi)發(fā)生風(fēng)險結(jié)合起來進行風(fēng)險區(qū)劃。劃分標(biāo)準(zhǔn)如下:1)低風(fēng)險區(qū)P5%≤0.50;2)中風(fēng)險區(qū)0.500.15。

圖6　四川盆地農(nóng)業(yè)旱災(zāi)風(fēng)險區(qū)劃Fig.6　The zoning of agricultural drought risk in the Sichuan basin

圖6是根據(jù)上述旱災(zāi)風(fēng)險區(qū)劃標(biāo)準(zhǔn)按照行政區(qū)域進行劃分的四川盆地農(nóng)業(yè)旱災(zāi)風(fēng)險區(qū)劃圖。低風(fēng)險區(qū)包括高縣、宜賓縣、石柱縣等40個縣(區(qū)),主要位于四川盆地的西部,這與四川盆地年降水量的大值區(qū)是一致的。中風(fēng)險區(qū)包括射洪縣、鄰水縣、西充縣等96個縣(區(qū))。高風(fēng)險區(qū)包括開江縣、井研縣、忠縣等29個縣(區(qū))。

3　結(jié)論與討論

本文以四川盆地所轄縣(區(qū))的農(nóng)業(yè)旱災(zāi)災(zāi)情資料為數(shù)據(jù)支撐,基于信息擴散理論,研究以不同風(fēng)險水平(受災(zāi)率和成災(zāi)率)為評價標(biāo)準(zhǔn)的農(nóng)業(yè)旱災(zāi)發(fā)生的風(fēng)險及其分布。風(fēng)險區(qū)劃的低風(fēng)險區(qū)主要位于四川盆地的西部。由20世紀(jì)末進入21世紀(jì)初,四川盆地眉山、內(nèi)江、廣安、重慶等地區(qū)發(fā)生受災(zāi)率

xi≥10%和xi≥40%的旱災(zāi)的風(fēng)險有所增加。

信息擴散方法可以將小樣本災(zāi)情數(shù)據(jù)應(yīng)用于自然災(zāi)害風(fēng)險評估,評估數(shù)據(jù)的準(zhǔn)確性和完整性對評估結(jié)果至關(guān)重要,鑒于災(zāi)情資料記錄具有一定的主觀性及其與農(nóng)作物播種面積數(shù)據(jù)在時間上的不完全匹配,所得結(jié)果有一定的不確定性。該方法屬于無時間約束的災(zāi)害風(fēng)險評估方法,只能對所研究地區(qū)已發(fā)生的災(zāi)害風(fēng)險進行統(tǒng)計,來代表該區(qū)域發(fā)生自然災(zāi)害風(fēng)險水平的高低。我們將進一步通過致災(zāi)因子(如氣象干旱指數(shù))超越概率的研究,對未來長時間的干旱風(fēng)險做出有效的預(yù)估。

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Natural disasters result from the complex relationships and interactions of the vulnerability of disaster-bearing bodies with the disaster-causing factors.The nature of natural disaster risk is described by the probability distribution which is associated with the magnitude and duration of the natural disaster.Evaluating a risk involves establishing a scientifically robust method to estimate the probability magnitude of a natural disaster risk.The mathematical theory of natural disaster risk assessment is essentially equivalent to an issue of probability and statistics,which can be described by the method of probability.The usual sample size required in probability-based statistical analyses is at least 30.However,in disaster risk assessment,especially when small areas are adopted as the evaluation unit,the data collection period is often short and statistics are incomplete.Therefore,it is difficult to reflect the variation in the risk of a disaster over certain study areas and big bias of computed results from observation often happen if we use traditional statistical methods to assess risk.

Drought is one of the most serious meteorological disaster and often causes considerable socioeconomic losses in the affected region.The Sichuan basin China is a very important agricultural production area.Researching and assessing the risk of agricultural drought in this region is helpful in making service decisions and carries huge social significance.However,risk assessment work on agricultural drought in the Sichuan basin has been minimal,and mainly focused at the city prefecture level.Agricultural disaster area is related to the disaster strength and scale,thus,the assessment of agricultural drought risk can be accomplished via a method 'disaster loss evaluation'.

Based on agricultural drought disaster data in Sichuan basin during 1984—2007 and information diffusion theory,the probability of agricultural drought,and its spatial distribution,are discussed under different risk levels.Accordingly,the risk of agricultural drought disaster in the Sichuan basin is separated(spatially) into a few of zones.Results show that the normal information diffusion method can provide a good fit for the agricultural drought disaster rate which is a proportion of the disaster area to the cultivated one.Further investigation shows that the difference in risk between Chongqing and Meishan,where the agricultural drought disaster rate is greater than or equal to 10% and 40%,respectively,increasing from the end of the 20th century to the beginning of the 21st century.An exceeding probability means an accumulated probability when the drought disaster rate is larger than a threshold,which is defined as 5% and 40% in this study,respectively.Cities such as Bazhong,Zhongjiang and Luxian are found to be high-risk regions.Low-risk regions are located in the western Sichuan basin,owing to its abundant precipitation.The research provides some useful decision-making information for those involved in disaster reduction and emergency management.

This study shows that small samples of disaster data can be applied in natural disaster risk assessment by using the information diffusion method.The accuracy and completeness of assessment data is probably the most crucial aspect in evaluating results.Due to the disaster data record being subjective and the sown area of the crop not completely matching the data in time,the result is not completely satisfactory.The method is a time-independent disaster risk assessment method that can be used to carry out statistical analysis of the disaster risk for a region where disaster events have occurred,and can also provide an indication of the natural disaster risk level of the region.Further research is necessary to help us make effective forecasts of long-term drought risk in the future.

information diffusion;drought disaster ratio;risk assessment;risk zoning

(責(zé)任編輯：孫寧)

Risk assessment of drought on agricultural land in the Sichuan Basin based on information diffusion theory

CHEN Jianjie1,2,3,YU Jinhua1,2

1KeyLaboratoryofMeteorologicalDisaster,MinistryofEducation(KLME),NanjingUniversityofInformationScience&Technology,Nanjing210044,China;2CollegeofAtmosphericSciences,NanjingUniversityofInformationScience&Technology,Nanjing210044,China;3ZhumadianMeteorologicalBureau,Zhumadian463000,China

10.13878/j.cnki.dqkxxb.20130331001

引用格式：陳建杰,余錦華,2016.基于信息擴散理論的四川盆地農(nóng)業(yè)旱災(zāi)風(fēng)險評估[J].大氣科學(xué)學(xué)報,39(5):712-720.

Chen J J,Yu J H,2016.Risk assessment of drought on agricultural land in the Sichuan Basin based on information diffusion theory[J].Trans Atmos Sci,39(5):712-720.doi：10.13878/j.cnki.dqkxxb.20130331001.(in Chinese).

*聯(lián)系人，E-mail:jhyu@nuist.edu.cn