靜海區(qū)玉米作物暴雨致災風險閾值研究

廖云琛，李興陽，黃冬梅，戴 彤，馮 帥，閆 俊

(天津市靜海區(qū)氣象局 天津301600)

0 引 言

在我國，氣象災害是自然災害中最重要的方面。氣象災害的評估在防災減災中占據有重要地位。天津市位于海河水系尾閭，是我國北方重要的沿海大城市[1]。農業(yè)對于天津的發(fā)展起到了至關重要的作用。靜海區(qū)農業(yè)生產面積位列全市第四，玉米是其重要的糧食作物之一。雨澇是靜海區(qū)玉米農業(yè)生產面臨的主要氣象災害之一。雨澇是由于降雨量過大或過于集中，造成農田積水，使得作物受災。靜海地區(qū)大部分地勢低平，在低洼地區(qū)易形成積水，造成雨澇。暴雨致災影響評估是氣象部門決策氣象服務的首要工作，是政府和有關部門有效組織避險防災等工作的重要依據，是決策服務工作迫切需要解決的問題[2]。在國家防災減災工作要求下，評估農作物暴雨致災風險，建立農作物因暴雨致災風險閾值非常必要。

不少學者在暴雨災害風險評估方面取得了大量的成果。黃朝迎等[3]建立了公路路基水毀長度與農田受澇、成災面積的統(tǒng)計模型；李鳳琴[4]研究了寧夏50年來暴雨洪澇災害的發(fā)生規(guī)律及其對農業(yè)生產的影響；田心如等[5-6]對江蘇省梅雨及其災害影響進行了分析評估；蔡冰等[7]對江蘇省設施農業(yè)氣象災害風險等級進行了區(qū)劃；Plummer[8]、Zhai[9]、鞠笑生[10]、李慶祥等[11]提出了不同的方法來確定暴雨災害風險的閾值；魏慶朝等[12]對災害損失及災害等級進行了定義和指標的確定。前人對于暴雨災害風險閾值已有很多研究，但并沒有針對不同閾值量化農業(yè)生產損失程度的研究。此外，針對影響天津市靜海區(qū)農業(yè)生產的暴雨災害風險閾值還未見研究。

本文針對 2009—2017年 5～9月的靜海區(qū)暴雨災害風險以及玉米因暴雨致災風險進行評估和區(qū)劃，通過線性回歸方法建立了玉米作物暴雨致災風險閾值，量化不同暴雨災害風險閾值所對應的玉米受災情況，能夠為農業(yè)生產提供理論性建議，還可以在降水預報的基礎上為農業(yè)生產提供預警服務，減少暴雨災害對農業(yè)生產造成的損失，為制定有效的防災減災政策提供科學的依據和保障，具有一定科學價值和實際意義。

1 資料來源和研究方法

1.1 資料來源

本文研究數據來源于靜海區(qū)氣象本站和20個區(qū)域自動站的 12,h(08時至 20時、20時至 08時)、24,h(20時至轉天 20時)的降水量數據，以及由靜海區(qū)中國人民保險公司提供的靜海區(qū)各鄉(xiāng)鎮(zhèn)因暴雨受損的玉米減產率數據。降水量數據時間尺度為2009—2017年5～9月。玉米減產率數據時間尺度為2013—2017年。

1.2 研究方法

本文采用統(tǒng)計方法計算靜海區(qū)12,h、24,h暴雨發(fā)生概率以及玉米暴雨致災概率，并繪制風險(概率)分布圖。此外，使用相關分析[13]及線性回歸[14]的方法研究玉米作物減產率與所對應的 12,h降水量數據之間的關系，從而劃分出玉米暴雨致災閾值。

2 暴雨災害風險評估及區(qū)劃

本文整理了 2009—2017年靜海區(qū) 21個自動站5～9月08時～20時與20時～08時(12,h)、20時～20時(24,h)的降水量資料。定義 12,h降水量≥30,mm，24,h降水量≥50,mm 為暴雨的標準。基于此標準，從整理好的靜海區(qū) 21個自動站的降水量數據中挑選出達到暴雨的日期。將不同站的達到暴雨的次數累積后計算出不同站12,h、24,h降水量達到暴雨的概率，見表1、表2。

表1 靜海區(qū)各自動站暴雨概率(12小時降水量)Tab.1 Rainstorm probabilities of all automatic station in Jinghai(12 hours)

表2 靜海區(qū)各自動站暴雨概率(24小時降水量)Tab.2 Rainstorm probabilities of all automatic station in Jinghai(24,hours)

將以上概率數據匯總后，通過克里金插值法對數據進行插值，繪制出 12小時、24小時靜海區(qū)暴雨概率分布圖，如圖1、圖2。

圖1 靜海區(qū)暴雨概率分布圖(12 h)(單位：%)Fig.1 Rainstorm probabilities in Jinghai(12,hours)(unit：%)

圖2 靜海區(qū)暴雨概率分布圖(12 h)(單位：%)Fig.2 Rainstorm probabilities in Jinghai(12,hours)(unit：%)

從圖1中可以看出，在12,h的尺度上，靜海區(qū)暴雨發(fā)生概率呈自西北向東南逐步增加的分布，發(fā)生暴雨災害風險較低的地區(qū)為臺頭鎮(zhèn)、大邀堡、團泊、沿莊、紀莊子等地，暴雨發(fā)生概率在 5%以下，發(fā)生暴雨災害風險較高的區(qū)域為東南部的薛莊子、中旺以及中部的靜海等地，暴雨發(fā)生概率在5%以上。

從圖2中可以看出，在24,h的尺度上，靜海區(qū)的暴雨發(fā)生概率分布與圖1在12小時尺度上的分布較為一致，大致呈現出自西北向東南增加的分布，臺頭、團泊仍是發(fā)生暴雨災害風險較低的地區(qū)，但是沿莊在24,h的尺度上發(fā)生暴雨災害的概率較12,h的尺度上明顯減少。東南部的中旺、薛莊子、胡連莊以及中部的靜海的暴雨發(fā)生概率均在 7%以上，暴雨災害發(fā)生的風險較高。

本研究從靜海區(qū)中國人民保險公司獲取了2013—2017年靜海區(qū)各鄉(xiāng)鎮(zhèn)玉米作物暴雨致災出險數據。中國人民保險公司的農業(yè)保險在靜海區(qū)的投保范圍較廣、保戶較多，屬于農業(yè)保險中主要的提供方，因此其數據具有較好的代表性。

對各鄉(xiāng)鎮(zhèn)玉米作物暴雨致災出險的次數進行整理，結合靜海區(qū)氣象臺開具的氣象證明所對應的災情，計算得到靜海區(qū)各鄉(xiāng)鎮(zhèn)玉米暴雨致災概率(見表3)，并使用克里金插值法對數據進行插值，從而繪制出靜海區(qū)玉米暴雨致災風險概率分布圖(見圖3)。

表3 靜海區(qū)各鄉(xiāng)鎮(zhèn)玉米作物暴雨致災概率Tab.3 Probabilities of maize production loss caused by rainstorm in Jinghai

圖3 靜海區(qū)玉米作物暴雨致災風險概率分布圖(單位：%)Fig.3 Probabilities of maize production loss caused by rainstorm in Jinghai(unit：%)

從圖3可以看出，靜海區(qū)玉米作物暴雨致災概率呈現出自西南向東北逐漸減少的分布。南部的中旺鎮(zhèn)的暴雨致災概率與暴雨發(fā)生概率較為一致，表現出略高的致災風險。臺頭、子牙、團泊等區(qū)域的暴雨致災概率也與暴雨發(fā)生概率一致，表現出較低的致災風險。但是沿莊和陳官屯區(qū)域卻出現了玉米作物暴雨致災風險概率的最大值，表現出了很高的暴雨致災風險，這與圖1、圖2的結果不對應。通過查閱《靜海縣志》及《靜海區(qū)統(tǒng)計年鑒》，發(fā)現沿莊鎮(zhèn)、陳官屯鎮(zhèn)的玉米播種面積占全區(qū)比重較高，分別占靜海區(qū)播種總面積的 10.1%、7.8%，且有黑龍港河與南運河貫穿，其地勢較為平整，低洼地區(qū)易形成積水，造成雨澇，較小的降水量可能會引起較大的農作物暴雨災害。

3 靜海區(qū)玉米作物暴雨致災風險閾值

利用收集整理的靜海區(qū)各鄉(xiāng)鎮(zhèn)2013—2017年玉米作物減產率及其所對應的 12,h降水量數據，剔除異常值后，進行回歸分析。結果表明，12,h的降水量和減產率具有顯著的相關關系(P＜0.05)，其結果見圖4。可以看出，隨著 12,h降水量的增加，玉米作物的減產率呈現顯著增加的趨勢，二者有顯著的正相關關系。通過回歸分析，得到了玉米作物減產率與 12,h降水量之間的回歸方程：y＝0.008,2x+0.066

圖4 靜海區(qū)12 h降水量和減產率之間的一元線性回歸Fig.4 Linear regression between 12 h precipitation and production loss of maize

本文劃分出減產率的4個區(qū)間，分別代表玉米減產的低、中、高、極高等級，并根據 12,h降水量和玉米作物減產率之間的方程推算出靜海區(qū)玉米暴雨致災風險閾值。另外考慮到風險閾值在實際應用過程中要便于推廣和記憶，因此對公式推導出的閾值進行適當的微調，最終得到了靜海區(qū)玉米暴雨致災風險等級及對應的閾值(見表4)。

表4 靜海區(qū)12 h玉米暴雨致災風險閾值Tab.4 12-hour precipitation thresholds for maize production loss

從表4可以看出，12,h降水量＜10,mm時，則靜海區(qū)的玉米可能出現風險較低的減產，而當 12,h降水量＞41,mm時可能出現極高風險的減產情況。利用 1991—2015年靜海區(qū)的玉米氣象產量和 12,h大于 10,mm的降水總量之間的關系對這一重要閾值進行了驗證(氣象產量通過回歸分析方法得到的玉米趨勢產量和實際產量進行計算)，結果表明(見圖5)，靜海區(qū)的玉米氣象產量和12h大于10,mm降水總量之間有顯著的相關關系(P＜0.05)。因此 12,h降水量10,mm作為靜海區(qū)玉米暴雨致災的重要風險閾值，也是符合實際情況的。

圖5 靜海區(qū)玉米年氣象產量與 12 h大于 10,mm的年降水總量的一元線性回歸Fig.5 Liner regression between the annual meteorological production of maize in Jinghai and the annual precipitation which is greater than 10,mm

4 結論與討論

在 12,h降水量尺度上，靜海區(qū)暴雨發(fā)生概率呈自西北向東南逐步增加的分布，發(fā)生暴雨災害風險較低的地區(qū)為西北部的臺頭、子牙、團泊、沿莊、陳官屯等地區(qū)，發(fā)生暴雨災害風險較高的區(qū)域為東南部的薛莊子、中旺以及中部的靜海鎮(zhèn)等地區(qū)。

在 24,h降水量尺度上，靜海區(qū)的暴雨發(fā)生概率分布與 12,h尺度上的分布較為一致，大致呈現出自西北向東南增加的分布。

靜海區(qū)玉米作物暴雨致災概率呈現出自西南向東北逐漸減少的分布。南部的中旺鎮(zhèn)表現出較高的致災風險。臺頭、子牙、團泊區(qū)域表現出較低的致災風險。沿莊和陳官屯區(qū)域出現了玉米作物暴雨致災風險概率的最大值，表現出了很高的暴雨致災風險。

在 12,h降水量尺度上劃分出了靜海區(qū)玉米暴雨致災風險閾值，12,h降水量＜10,mm以上時，靜海區(qū)的玉米可能出現風險較低的減產，而當 12,h降水量＞40,mm時，預測出現極高風險的減產情況。

玉米的生長發(fā)育受多種自然災害影響，并且各種自然災害影響的程度不一樣，為了能夠更加全面地進行玉米致災評估，在今后的研究中需要轉向多災種的綜合災害評估研究。