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    不同時(shí)空尺度旱災(zāi)風(fēng)險(xiǎn)評(píng)價(jià)數(shù)字平臺(tái)的建設(shè)*

    2018-01-04 07:32:50潘東華賈慧聰賀原惠子尹圓圓張萬(wàn)昌
    災(zāi)害學(xué) 2018年1期
    關(guān)鍵詞:旱災(zāi)尺度農(nóng)業(yè)

    潘東華 ,賈慧聰,賀原惠子,尹圓圓,張萬(wàn)昌

    (1.民政部國(guó)家減災(zāi)中心,北京 100124;2.中國(guó)科學(xué)院遙感與數(shù)字地球研究所 中科院數(shù)字地球重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室,北京 100094;3.中國(guó)科學(xué)院地理科學(xué)與資源研究所,北京 100101)

    不同時(shí)空尺度旱災(zāi)風(fēng)險(xiǎn)評(píng)價(jià)數(shù)字平臺(tái)的建設(shè)*

    潘東華1,賈慧聰2﹡,賀原惠子2,尹圓圓3,張萬(wàn)昌2

    (1.民政部國(guó)家減災(zāi)中心,北京 100124;2.中國(guó)科學(xué)院遙感與數(shù)字地球研究所 中科院數(shù)字地球重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室,北京 100094;3.中國(guó)科學(xué)院地理科學(xué)與資源研究所,北京 100101)

    首先以降水量為主要致災(zāi)因子,結(jié)合我國(guó)的干旱分區(qū)和主要農(nóng)業(yè)類型,構(gòu)建了干旱區(qū)-旱地農(nóng)業(yè)、半干旱區(qū)-農(nóng)牧交錯(cuò)雨養(yǎng)農(nóng)業(yè)、半濕潤(rùn)區(qū)-黃淮海平原灌溉農(nóng)業(yè)、濕潤(rùn)區(qū)-湖南水田農(nóng)業(yè)的匹配關(guān)系。在此基礎(chǔ)上,借助于地理信息系統(tǒng)、數(shù)據(jù)庫(kù)管理技術(shù)和網(wǎng)絡(luò)技術(shù)等,擬搭建全球-國(guó)家-區(qū)域不同尺度的旱災(zāi)基礎(chǔ)數(shù)據(jù)平臺(tái)?;跒?zāi)害系統(tǒng)理論和風(fēng)險(xiǎn)評(píng)價(jià)理論,針對(duì)三個(gè)典型區(qū),構(gòu)建了橫向以災(zāi)害系統(tǒng)的組成:致災(zāi)因子-孕災(zāi)環(huán)境-承災(zāi)體-災(zāi)情,縱向以不同的評(píng)價(jià)單元:縣域-鄉(xiāng)鎮(zhèn)-農(nóng)戶-地塊等多級(jí)尺度多種類型的農(nóng)業(yè)旱災(zāi)風(fēng)險(xiǎn)評(píng)價(jià)指標(biāo)體系。

    農(nóng)業(yè)旱災(zāi);風(fēng)險(xiǎn)評(píng)價(jià);時(shí)空尺度;數(shù)字平臺(tái);中國(guó)

    干旱是一個(gè)長(zhǎng)期存在的世界性難題,全球干旱區(qū)的總面積為61.5億hm2,占世界陸地面積的41%。主要分布在亞洲、非洲大部、澳大利亞大部、北美西部和南美西部地區(qū)[1-2]。旱災(zāi)是世界上影響面最廣、造成農(nóng)業(yè)損失最大的自然災(zāi)害類型[3-4]。從世界銀行組織編制的國(guó)家尺度的高風(fēng)險(xiǎn)地圖(Risk Hotspot)可以看出,廣大不發(fā)達(dá)地區(qū)仍然是因旱造成人口受災(zāi)和經(jīng)濟(jì)損失的高風(fēng)險(xiǎn)區(qū)域[5],諸如非洲、中美洲、以及亞洲大部地區(qū)[5]。中國(guó)作為世界上人口最多的農(nóng)業(yè)大國(guó),受季風(fēng)和地形的影響,旱災(zāi)對(duì)農(nóng)業(yè)生產(chǎn)影響巨大。根據(jù)中國(guó)旱災(zāi)報(bào)刊數(shù)據(jù)庫(kù)統(tǒng)計(jì),全國(guó)旱災(zāi)頻次>30%的高值縣域有225個(gè),約占全國(guó)總縣數(shù)的9.5%;旱災(zāi)頻次>20%的縣域有1 024個(gè),約占全國(guó)總縣數(shù)的43%[6-8]??芍?,中國(guó)處于旱災(zāi)高風(fēng)險(xiǎn)區(qū)域。

    全球環(huán)境變化所產(chǎn)生的強(qiáng)度更強(qiáng)、持續(xù)時(shí)間更長(zhǎng)的干旱,導(dǎo)致區(qū)域性旱災(zāi)風(fēng)險(xiǎn)增加。近50年來(lái),在全球變暖和北方干旱化的背景下,中國(guó)受旱面積和受旱成災(zāi)面積呈上升趨勢(shì),全國(guó)有77.4%的省區(qū)旱災(zāi)風(fēng)險(xiǎn)增加[9-10]。近年來(lái),我國(guó)的干旱災(zāi)害在發(fā)生的頻率和強(qiáng)度上都有明顯加劇的態(tài)勢(shì),農(nóng)業(yè)缺水壓力日益加劇。2001年初發(fā)生1949年10月新中國(guó)建國(guó)以來(lái)的首次全國(guó)性干旱,東北西部、華北大部、西北東部、西南東部、黃淮及長(zhǎng)江中下游地區(qū)旱情極為嚴(yán)重,受害范圍廣,受害程度重,旱災(zāi)損失巨大;2003 年發(fā)生的旱災(zāi)主要集中在江南大部、東部沿海和西南地區(qū),農(nóng)作物受旱特別嚴(yán)重;2010 年年初西南五省發(fā)生了百年不遇的特大旱災(zāi),其中云南大部、貴州西南部和廣西西北部的旱情非常嚴(yán)重,達(dá)到了特大干旱級(jí)別[11],2013 年我國(guó)南方地區(qū)夏季高溫伏旱、2015年遼寧遭遇64 年來(lái)最嚴(yán)重旱情[12]。研究我國(guó)農(nóng)業(yè)旱災(zāi)的風(fēng)險(xiǎn)性,對(duì)農(nóng)業(yè)可持續(xù)發(fā)展及糧食安全具有重大現(xiàn)實(shí)意義。

    旱災(zāi)風(fēng)險(xiǎn)評(píng)價(jià)的中心問(wèn)題之一就是尺度問(wèn)題,研究成果只有落實(shí)到具體的地域或空間,才便于指導(dǎo)減災(zāi)實(shí)踐。不同時(shí)空尺度的干旱對(duì)農(nóng)業(yè)系統(tǒng)的影響具有差異性。因此,建立不同時(shí)空尺度的農(nóng)業(yè)旱災(zāi)風(fēng)險(xiǎn)評(píng)價(jià)數(shù)據(jù)平臺(tái)是進(jìn)行旱災(zāi)風(fēng)險(xiǎn)評(píng)價(jià)的重要支撐和基礎(chǔ)。

    1 數(shù)字平臺(tái)搭建的理論基礎(chǔ)

    1.1 旱災(zāi)風(fēng)險(xiǎn)的空間差異性

    旱災(zāi)風(fēng)險(xiǎn)評(píng)價(jià)的首要問(wèn)題是評(píng)價(jià)單元的選取,即空間尺度問(wèn)題[13]。隨著空間的變化,旱災(zāi)系統(tǒng)的類型和結(jié)構(gòu)會(huì)發(fā)生相應(yīng)的變化,干旱的表現(xiàn)和衡量指標(biāo)也不同。同時(shí),在不同的空間范圍,由于人類活動(dòng)和土地利用方式的差異,旱災(zāi)災(zāi)情也會(huì)有不同的表現(xiàn)。旱災(zāi)風(fēng)險(xiǎn)的評(píng)估必須結(jié)合下墊面的自然地理情況和社會(huì)經(jīng)濟(jì)情況才能進(jìn)行比較精準(zhǔn)的評(píng)估[14-16]。

    基于不同的研究目標(biāo)和具體對(duì)象,空間尺度有所不同。農(nóng)業(yè)旱災(zāi)存在于農(nóng)戶、鄉(xiāng)鎮(zhèn)、縣域、國(guó)家等不同等級(jí)的社會(huì)地域空間。不同等級(jí)社會(huì)空間的農(nóng)業(yè)旱災(zāi)系統(tǒng)具有自上而下的兼容性和自下而上的累積性。旱災(zāi)損失風(fēng)險(xiǎn)是針對(duì)具體的受災(zāi)區(qū)域而言的,受災(zāi)區(qū)域的選擇對(duì)評(píng)價(jià)方法和評(píng)價(jià)結(jié)果有重大影響,致災(zāi)強(qiáng)度、脆弱性和損失的風(fēng)險(xiǎn)會(huì)因受災(zāi)對(duì)象選擇的范圍不同而存在明顯的差別。例如:在國(guó)家尺度上,我國(guó)降水地區(qū)性差異大,水分分布不均勻,以年降水量250 mm、400 mm、800 mm、1 600 mm為干濕分界線,從東南向西北依次形成濕潤(rùn)、半濕潤(rùn)、半干旱、干旱四種不同的干濕地區(qū)[17]。在區(qū)域尺度上,可以自然降水量距平百分率來(lái)表征降水量較氣候平均狀況的偏少程度,反映各地區(qū)的農(nóng)業(yè)干旱等級(jí)。在地方尺度(縣、鄉(xiāng)、村)上,隨著水源與地貌條件、土地利用結(jié)構(gòu)、作物種植結(jié)構(gòu)、地方經(jīng)濟(jì)結(jié)構(gòu)和經(jīng)濟(jì)水平的不同,農(nóng)業(yè)旱災(zāi)風(fēng)險(xiǎn)也隨之變化。在農(nóng)戶尺度上,人均占有耕地資源的數(shù)量和質(zhì)量、人均收入水平和收入構(gòu)成就成為農(nóng)業(yè)旱災(zāi)風(fēng)險(xiǎn)最主要的影響指標(biāo)。

    1.2 旱災(zāi)風(fēng)險(xiǎn)的時(shí)間差異性

    旱災(zāi)風(fēng)險(xiǎn)是隨時(shí)間動(dòng)態(tài)變化的,是漸進(jìn)性的一個(gè)過(guò)程。旱災(zāi)的災(zāi)情是致災(zāi)因子(干旱)、孕災(zāi)環(huán)境、承災(zāi)體等相互作用的結(jié)果[18],而致災(zāi)因子、孕災(zāi)環(huán)境和承災(zāi)體等三要素是在變化的。如全球增溫變暖導(dǎo)致干旱化加??;水土流失使旱災(zāi)程度加劇;承災(zāi)體方面如由于土地利用和種植結(jié)構(gòu)的發(fā)展導(dǎo)致農(nóng)業(yè)用地變化,但同時(shí)抗災(zāi)能力的提高,都會(huì)導(dǎo)致旱災(zāi)風(fēng)險(xiǎn)發(fā)生不同程度的變化。

    不同時(shí)間尺度可以構(gòu)成不同層面的干旱風(fēng)險(xiǎn)。有些指標(biāo)只在小時(shí)間范圍內(nèi)有效,而有些指標(biāo)適用的空間尺度大。有的區(qū)域在長(zhǎng)時(shí)間尺度內(nèi)受旱影響較平穩(wěn),而在短時(shí)間尺度內(nèi)就有較大風(fēng)險(xiǎn)。例如由降水量距平百分率劃分的干旱等級(jí)可以表征某一區(qū)域年際、年內(nèi)、月、季、旬的干旱風(fēng)險(xiǎn),而各地區(qū)的土地利用方式、農(nóng)業(yè)耕作方式不同,導(dǎo)致農(nóng)業(yè)干旱可以發(fā)生在作物生長(zhǎng)期的任何階段,半干旱區(qū)-農(nóng)牧交錯(cuò)雨養(yǎng)農(nóng)業(yè)的典型區(qū)—內(nèi)蒙興和縣雖然年降水量達(dá)到400 mm以上,但是降水變率大,極易發(fā)生春旱[19]。半濕潤(rùn)區(qū)-黃淮海平原灌溉農(nóng)業(yè)的典型區(qū)—河北省邢臺(tái)縣十年九旱,而春旱(3-5月)影響冬小麥返青和作物春播,干旱風(fēng)險(xiǎn)最大[20]。濕潤(rùn)區(qū)-湖南水田農(nóng)業(yè)的典型區(qū)—湖南省鼎城市降水量總體呈上升趨勢(shì),但年內(nèi)差異很大,降水在時(shí)間的分配不均使干旱對(duì)不同生育期內(nèi)各類水稻的威脅程度不同,夏秋旱(5-10月)主要表現(xiàn)在對(duì)中稻和晚稻的干旱風(fēng)險(xiǎn)[21]。

    2 數(shù)字平臺(tái)的構(gòu)建設(shè)想

    不同時(shí)間尺度的干旱變化形成了不同尺度的干旱期,生物和人類對(duì)長(zhǎng)期干旱和濕潤(rùn)的適應(yīng)性形成了干旱區(qū)、半干旱區(qū)、半濕潤(rùn)區(qū)和濕潤(rùn)區(qū)的空間格局,從而形成了一些獨(dú)特的自然景觀和農(nóng)業(yè)系統(tǒng)。數(shù)字平臺(tái)的構(gòu)建設(shè)想擬以降水量為主要致災(zāi)因子,把我國(guó)進(jìn)行干旱分區(qū),再結(jié)合我國(guó)的主要農(nóng)業(yè)類型,構(gòu)建干旱區(qū)-旱地農(nóng)業(yè)(新疆庫(kù)車)、半干旱區(qū)-農(nóng)牧交錯(cuò)雨養(yǎng)農(nóng)業(yè)、半濕潤(rùn)區(qū)-黃淮海平原灌溉農(nóng)業(yè)、濕潤(rùn)區(qū)-湖南水田農(nóng)業(yè)的匹配關(guān)系。在此基礎(chǔ)上,借助于地理信息系統(tǒng)、數(shù)據(jù)庫(kù)管理技術(shù)和網(wǎng)絡(luò)技術(shù)等,搭建全球-國(guó)家-區(qū)域不同尺度的旱災(zāi)基礎(chǔ)數(shù)據(jù)平臺(tái)。

    基于災(zāi)害系統(tǒng)理論和風(fēng)險(xiǎn)評(píng)價(jià)理論,針對(duì)河北、內(nèi)蒙古和湖南三個(gè)典型區(qū),構(gòu)建了橫向以災(zāi)害系統(tǒng)的組成:致災(zāi)因子-孕災(zāi)環(huán)境-承災(zāi)體-災(zāi)情??v向以不同的評(píng)價(jià)單元:縣域-農(nóng)戶-田間作物等多級(jí)尺度多種類型的農(nóng)業(yè)旱災(zāi)風(fēng)險(xiǎn)評(píng)價(jià)指標(biāo)體系。例如基于致災(zāi)因子危險(xiǎn)性的角度,在縣域尺度上,主要指標(biāo)有:地表水資源量、人均土地資源數(shù)量和質(zhì)量、灌溉難易程度等。在農(nóng)戶尺度上,主要指標(biāo)有:人均收入水平、非農(nóng)收入比例、收入來(lái)源多樣性等。在田間作物尺度上,主要指標(biāo)有:土地利用結(jié)構(gòu)、土地覆蓋狀況、作物種植結(jié)構(gòu)等(圖1-圖3)。

    圖1 田間作物尺度的旱災(zāi)風(fēng)險(xiǎn)評(píng)價(jià)數(shù)字平臺(tái)構(gòu)建框架(河北邢臺(tái)小麥為例)

    圖2 農(nóng)戶單元尺度的旱災(zāi)風(fēng)險(xiǎn)評(píng)價(jià)數(shù)字平臺(tái)構(gòu)建框架(內(nèi)蒙古興和為例)

    圖3 縣級(jí)單元尺度的旱災(zāi)風(fēng)險(xiǎn)評(píng)價(jià)數(shù)字平臺(tái)構(gòu)建(湖南常德為例)

    4 結(jié)論與討論

    (1)以降水量為主要致災(zāi)因子,結(jié)合我國(guó)的干旱分區(qū)和主要農(nóng)業(yè)類型,構(gòu)建了干旱區(qū)-旱地農(nóng)業(yè)、半干旱區(qū)-農(nóng)牧交錯(cuò)雨養(yǎng)農(nóng)業(yè)、半濕潤(rùn)區(qū)-黃淮海平原灌溉農(nóng)業(yè)、濕潤(rùn)區(qū)-湖南水田農(nóng)業(yè)的匹配關(guān)系。在此基礎(chǔ)上,借助于地理信息系統(tǒng)、數(shù)據(jù)庫(kù)管理技術(shù)和網(wǎng)絡(luò)技術(shù)等,可搭建全球-國(guó)家-區(qū)域不同尺度的旱災(zāi)基礎(chǔ)數(shù)據(jù)平臺(tái)。

    (2)基于災(zāi)害系統(tǒng)理論和風(fēng)險(xiǎn)評(píng)價(jià)理論,針對(duì)三個(gè)典型區(qū),構(gòu)建了橫向以災(zāi)害系統(tǒng)的組成:致災(zāi)因子-孕災(zāi)環(huán)境-承災(zāi)體-災(zāi)情,縱向以不同的評(píng)價(jià)單元:縣域-鄉(xiāng)鎮(zhèn)-農(nóng)戶-地塊等多級(jí)尺度多種類型的農(nóng)業(yè)旱災(zāi)風(fēng)險(xiǎn)評(píng)價(jià)指標(biāo)體系。指標(biāo)體系的構(gòu)建指導(dǎo)了旱災(zāi)風(fēng)險(xiǎn)評(píng)價(jià)數(shù)據(jù)庫(kù)的建設(shè),從而為不同空間尺度的旱災(zāi)風(fēng)險(xiǎn)評(píng)價(jià)提供了基礎(chǔ)數(shù)據(jù)平臺(tái)。

    (3)國(guó)內(nèi)的農(nóng)業(yè)風(fēng)險(xiǎn)分析大多僅聚焦在空間維度或者時(shí)間維度的風(fēng)險(xiǎn)分析,而農(nóng)業(yè)旱災(zāi)風(fēng)險(xiǎn)實(shí)際上是這兩種風(fēng)險(xiǎn)的綜合。本文的目標(biāo)是希望通過(guò)對(duì)農(nóng)業(yè)旱災(zāi)風(fēng)險(xiǎn)分析理論與方法的探索,嘗試建立一種系統(tǒng)完整的基于時(shí)空維度的農(nóng)業(yè)旱災(zāi)風(fēng)險(xiǎn)分析模式。

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    [21] 蘇筠,李蓮華,吳之正,等.農(nóng)業(yè)旱災(zāi)形成過(guò)程中的承災(zāi)體脆弱性分析——以湖南鼎城為例[J].自然災(zāi)害學(xué)報(bào),2005,14(6):83-87.

    Construction of Digital Platform of Agricultural Drought Risk Assessment in Different Spatial and Temporal Scales of China

    PAN Donghua1, JIA Huicong2, HE Yuanhuizi2, YIN Yuanyuan3and ZHANG Wanchang2

    (1.NationalDisasterReductionCenterofChina,MinistryofCivilAffairsofthePeople′sRepublicofChina,Beijing100124,China; 2.KeyLaboratoryofDigitalEarthScience,InstituteofRemoteSensingandDigitalEarth,ChineseAcademyofSciences.Beijing100094,China; 3.InstituteofGeographicSciencesandNaturalResourcesResearch,CAS,Beijing100101,China)

    Drought disaster is one of the world’s most popular disasters. It is also a kind of disaster that causes the most severe agricultural losses in China. Different spatial and temporal scales of drought affected the agricultural systems differently. Directed by disaster systems theory and risk assessment theory, based on the risk attributes such as risk of hazard-inducing factors, vulnerability and exposure of hazard-affected bodies, the digital platform was built for the spatial scales of county-county-town-household, the temporal scales of year-quater-month-deka-day. On the basis of digital platform, the assessment of different level of agricultural drought risk was done. It may provide the scientific bases for risk governance of agricultural drought in China.

    agricultural drought disaster; risk assessment; spatial and temporal scales; digital platform; China

    潘東華 ,賈慧聰 ,賀原惠子,等.不同時(shí)空尺度旱災(zāi)風(fēng)險(xiǎn)評(píng)價(jià)數(shù)字平臺(tái)的建設(shè)[J].災(zāi)害學(xué),2018,33(1):23-26.[PAN Donghua, JIA Huicong , HE Yuanhuizi,et al.Construction of Digital Platform of Agricultural Drought Risk Assessment in Different Spatial and Temporal Scales of China [J].Journal of Catastrophology,2018,33(1):23-26.

    10.3969/j.issn.1000-811X.2018.01.005.]

    2017-06-06

    2017-07-21

    國(guó)家自然科學(xué)基金項(xiàng)目(41471428;41671505);國(guó)家重點(diǎn)研發(fā)計(jì)劃資助(2016YFA0602302;2016YFB0502502);中國(guó)氣象局蘭州干旱氣象研究所資助項(xiàng)目(IAM201609)

    潘東華(1981-),男,漢族,江蘇丹陽(yáng)人,博士,副研究員,主要從事災(zāi)害損失評(píng)估與風(fēng)險(xiǎn)管理研究.

    E-mail: pandonghua@ndrcc.gov.cn

    賈慧聰(1981-),女,漢族,山東聊城人,博士,副研究員,主要從事GIS&RS在自然災(zāi)害風(fēng)險(xiǎn)分析中的應(yīng)用研究.

    E-mail: jiahc@radi.ac.cn

    X43;S423;P53

    A

    1000-811X(2018)01-0023-04

    10.3969/j.issn.1000-811X.2018.01.005

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