基于模糊聚類循環(huán)迭代模型的陜西省農(nóng)業(yè)干旱風(fēng)險評估與區(qū)劃

吳 迪，張海濤，何 斌，王全九，周蓓蓓

(1.中國灌溉排水發(fā)展中心，北京 100054；2.水利部發(fā)展研究中心，北京 100038；3.西安理工大學(xué)水利水電學(xué)院/西北旱區(qū)生態(tài)水利工程國家重點實驗室培育基地，陜西 西安 710048)

在全球氣候變暖背景下，洪水、干旱、高溫、臺風(fēng)、雨雪冰凍等極端天氣/氣候事件加劇，特別是20世紀(jì)80年代以來，極端天氣/氣候事件頻繁發(fā)生，給社會經(jīng)濟和人民生活造成嚴重影響和損失[1,2]。2011年11月，在烏干達坎帕拉召開的政府間氣候變化專門委員會(IPCC)會議上，第一工作組(WGⅠ)和第二工作組(WGⅡ)聯(lián)合發(fā)布了《管理極端事件和災(zāi)害風(fēng)險推進氣候變化適應(yīng)特別報告》。報告認為：極端事件影響的嚴重性不僅取決于極端事件本身，還取決于承災(zāi)體的暴露度和脆弱性，兩者是災(zāi)害風(fēng)險的主要決定因素[3]。因此，在目前對致災(zāi)因子風(fēng)險性認識不足并難以調(diào)控的情況下，采取有效措施減少干旱的暴露度和脆弱性，并提高對各種潛在極端氣候不利影響的應(yīng)變能力，是達到防旱減災(zāi)目的的主要途徑。

根據(jù)對自然災(zāi)害的認識過程，早期Maskrey[4]提出自然災(zāi)害風(fēng)險度可通過易損性與危險性之和來評價，Smith[5]提出風(fēng)險度是概率和損失的乘積，隨后Okada等[6]認為自然災(zāi)害風(fēng)險是由致災(zāi)因子危險性、承災(zāi)體暴露性和脆弱性這3項因素共同作用形成的。近年來，國內(nèi)學(xué)者在干旱風(fēng)險概念模型及定量研究方面也開展了大量工作，并將原有理論和方法進行豐富[7]，認為自然災(zāi)害風(fēng)險除了包括危險性、暴露性、脆弱性要素外，還應(yīng)包括抗旱減災(zāi)能力要素[8,9]，由于該方法綜合考慮了干旱影響因素的所有過程，因此在自然災(zāi)害風(fēng)險評估中應(yīng)用廣泛。常用方法有層次分析法(AHP)[10-12]、模糊綜合評價法[13]、熵權(quán)法和德爾菲法(專家經(jīng)驗法)[14]，還有基于信息擴散理論[15]、馬爾柯夫鏈模型[16]等其它評價方法。綜合目前已有研究成果，干旱風(fēng)險研究還存在以下不足：1)干旱風(fēng)險概念框架還不明晰，缺乏準(zhǔn)確統(tǒng)一的概念界定，因此，尚未建立統(tǒng)一的干旱風(fēng)險評價指標(biāo)體系；2)農(nóng)業(yè)干旱風(fēng)險形成機理復(fù)雜，影響因素多、不確定性大，傳統(tǒng)層次分析法等雖簡單實用，但在指標(biāo)權(quán)重確定上還存在一定的主觀性和片面性，同時評價指標(biāo)較多時，判斷矩陣也不易構(gòu)建；3)多數(shù)研究以單一作物或特定空間尺度及某一時間截面展開，評估時段多為一年，干旱風(fēng)險單元空間分布格局與特征研究較多。但在時間維度上，年際間變化研究較少；4)缺乏對社會經(jīng)濟因素的考慮，尤其是抗旱能力方面相關(guān)指標(biāo)考慮不足。

針對上述問題，本文以陜西省10個地級市為評價單元，建立能反映干旱風(fēng)險危害性、暴露性、脆弱性和抗旱能力方面的陜西農(nóng)業(yè)干旱風(fēng)險評價指標(biāo)體系；構(gòu)建基于多層次、多指標(biāo)模糊聚類循環(huán)迭代方法的區(qū)域農(nóng)業(yè)干旱風(fēng)險評估模型，并結(jié)合GIS技術(shù)對全省農(nóng)業(yè)干風(fēng)險進行評估和區(qū)劃。研究中嘗試將循環(huán)迭代算法與模糊綜合評判法相結(jié)合，通過設(shè)定目標(biāo)函數(shù)，得到滿足計算精度要求的最優(yōu)指標(biāo)權(quán)向量，拓展了干旱風(fēng)險的定量評估方法。研究成果可為陜西省抗旱減災(zāi)決策制定和干旱風(fēng)險管理提供參考。

1 研究區(qū)概況

如圖1所示，陜西地處我國內(nèi)陸腹地，地域南北跨度大，總面積20.56萬km2。全省下轄10市1區(qū)，包括榆林、延安、銅川、渭南、西安、咸陽、寶雞、商洛、漢中、安康和楊凌示范區(qū)。陜西屬典型的大陸季風(fēng)氣候，南北氣候差異明顯。降水分布特點是南部大于北部，山區(qū)大于平原、河谷地帶，關(guān)中平原、陜南地區(qū)的西部大于東部；而溫度分布自南向北、自東向西呈逐漸降低趨勢。陜西地貌類型復(fù)雜多樣，地勢總體特點南北高中間低，并以秦嶺、北山為界，形成北部陜北黃土高原、中部關(guān)中平原和南部秦巴山區(qū)三大自然區(qū)域。

陜西自然災(zāi)害頻繁，干旱是對全省國民經(jīng)濟(尤其是農(nóng)業(yè)生產(chǎn))危害最大的自然災(zāi)害之一，并具有頻率高、范圍廣、時間長、危害大的特點[17]。

圖1 陜西省地理位置Fig.1 Geographical location of Shaanxi Province

1950-2011年，全省每年都有不同程度的旱情，62年間全省累計發(fā)生旱災(zāi)56年次，可謂“十年九旱”。2008-2011年，全省年均受旱面積約占耕地面積的40.6%。圖2為2006-2014年陜西省因旱受災(zāi)面積統(tǒng)計[18]?？傮w上看，近年來在極端天氣/氣候事件頻率和強度增加態(tài)勢下，全省旱情及旱災(zāi)損失呈加重趨勢，給抗旱管理帶來嚴峻挑戰(zhàn)。

圖2 2006-2014年陜西省因旱受災(zāi)面積統(tǒng)計Fig.2 Statistics of affected area by drought from 2006 to 2014 in Shaanxi

2 數(shù)據(jù)和方法

2.1 數(shù)據(jù)來源

本文選擇陜西省10個地級市作為評價單元，由于楊凌示范區(qū)耕地面積較小，研究中將其納入咸陽市一并討論。氣象數(shù)據(jù)來源于陜西省氣象局，包括1957-2013年全省23個氣象站逐日降水、最高氣溫和最低氣溫、平均相對濕度、平均風(fēng)速、日照時數(shù)等；社會經(jīng)濟數(shù)據(jù)來源于2010-2014年《陜西統(tǒng)計年鑒》；水資源數(shù)據(jù)來源于2009-2013年《陜西省水資源公報》和《陜西省水資源調(diào)查評價》，具體詳見表1。

2.2 研究方法

通常認為，農(nóng)業(yè)干旱風(fēng)險由危險性、暴露性、脆弱性和抗旱能力四項要素構(gòu)成[19]，其中致災(zāi)因子危險性、承災(zāi)體暴露性和環(huán)境脆弱性增強了干旱風(fēng)險，而區(qū)域抗旱能力對干旱發(fā)生起到抑制作用，降低了旱災(zāi)風(fēng)險。基于上述原理，通過構(gòu)建農(nóng)業(yè)干旱風(fēng)險綜合指數(shù)ADRCI(Agricultural Drought Risk Comprehensive Index)來度量區(qū)域農(nóng)業(yè)干旱風(fēng)險程度；同時在此基礎(chǔ)上乘以100，使綜合指數(shù)介于0～100之間。其表達式為：

ADRCI=(100×H×E×V)/R

(1)

式中，H為致災(zāi)因子的危險性，E為承災(zāi)體的暴露性，V為環(huán)境的脆弱性，R為區(qū)域的抗旱能力。乘以100是把綜合指數(shù)值放大，使結(jié)果更加直觀。ADRCI為農(nóng)業(yè)干旱風(fēng)險綜合指數(shù)，其大小可以表示區(qū)域發(fā)生干旱風(fēng)險的高低，指標(biāo)值越大，風(fēng)險越高。

2.2.1 農(nóng)業(yè)干旱風(fēng)險評價指標(biāo) 借鑒相關(guān)研究成果，并結(jié)合對研究區(qū)農(nóng)業(yè)干旱成因分析，研究提出了能反映陜西農(nóng)業(yè)干旱風(fēng)險的危險性、暴露性、脆弱性和抗旱能力方面的17個代表性指標(biāo)(表1)，具體分述如下：

(1)危險性(hazard，Ha)指由于旱災(zāi)發(fā)生的強度和頻率導(dǎo)致可能造成的危害劇烈程度。由于冬小麥?zhǔn)顷兾髦饕Z食作物，以及冬小麥休閑期的土壤含水量和需水關(guān)鍵期的降水量對冬小麥產(chǎn)量的形成影響很大，因此選取了冬小麥休閑期前期降水指數(shù)(API)和需水關(guān)鍵期水分虧缺指數(shù)(CWDI)作為危險性評價的2個指標(biāo)；鑒于玉米、水稻等其它季節(jié)作物生長期的需水要求，以及在氣候暖干化條件下會加劇農(nóng)業(yè)干旱的發(fā)生和降水距平百分率在陜西具有較好適用性[20,21]，還選取全年干燥度指數(shù)(AI)和降水距平百分率(Dp)，一并構(gòu)成了危險性評價的主要指標(biāo)。

前期降水指數(shù)(Ha1)[22]反映了作物生育前期降水對土壤水分的補給情況，其大小直接影響作物的苗期生長，其值越大，危險性越小。冬小麥休閑期的前期降水指數(shù)計算公式如下：

(2)

式中，API(i)為休閑期共i天的降水指數(shù)；i為休閑期的天數(shù)，陜西冬小麥休閑期一般在6月中旬至9月中旬，即i=93 d；d為距休閑期最后一天的日數(shù)，大小從0到i-1；k為衰減系數(shù)，k值越小，衰減越快，本文k取經(jīng)驗值0.955，袁文平等[23]研究中的k取0.9，k取值較大時相對降低了API對當(dāng)前降水的敏感性，可以避免API由于較小降水過程而出現(xiàn)頻繁波動；P為降水量(mm)。

水分虧缺指數(shù)(Ha2)[24]是表征作物水分虧缺程度的指標(biāo)，其值為作物需水量與實際供水量之差。研究表明[25]能否保證冬小麥需水關(guān)鍵期的供水量，直接影響到它的最終產(chǎn)量，水分虧缺指數(shù)越大，危險性越大。分別計算各地級市冬小麥需水關(guān)鍵期50 d內(nèi)的水分虧缺指數(shù)，計算公式如下：

CWDI=a×CWDIi+b×CWDIi-1+

c×CWDIi-2+d×CWDIi-3+e×CWDIi-4

(3)

式中,CWDI為生育期按旬時段計算的累計水分虧缺指數(shù)，由于作物干旱主要體現(xiàn)為累積效應(yīng)，水分虧缺指數(shù)一般計算連續(xù)5旬的作物虧缺指數(shù)；CWDIi、CWDIi-1、CWDIi-2、CWDIi-3、CWDIi-4分別為該旬及前4旬水分虧缺指數(shù)；a、b、c、d、e為對應(yīng)的累計權(quán)重系數(shù)，一般情況下，a取值0.3、b取值0.25、c取值0.2、d取值0.15、e取值0.1[24, 26]。第i旬的水分虧缺指數(shù)計算公式如下：

(4)

式中,CWDIi是第i旬作物水分虧缺指數(shù)(%)；ETc是該旬作物需水量(mm)；Pi是第i旬降水量(mm)。

ETc=kc×ET0

(5)

式中,kc為冬小麥需水關(guān)鍵期平均作物系數(shù)，陜北、關(guān)中、陜南地區(qū)分別取0.971、1.207和1.092[27]；ET0為參考作物潛在蒸散量，采用FAO推薦的ET0Calcuator軟件計算。

干燥度指數(shù)(Ha3)[28]是表征一個地區(qū)干濕程度的指標(biāo)，用某一地區(qū)水分收支與熱量平衡來表示。在陜西氣候暖干化背景下[29]，溫度升高，干燥度指數(shù)加大，導(dǎo)致農(nóng)作物耗水量增加，加劇農(nóng)業(yè)干旱的危害，計算公式如下：

(6)

式中,AI為干燥度指數(shù)；ET0為參考作物潛在蒸散量(mm)；P為降水量(mm)。

降水距平百分率(Ha4)[30]反映了一段時期內(nèi)，水文要素值偏離同期多年平均值的程度。降水是農(nóng)業(yè)生產(chǎn)的主要水源，其值越大，危險性越小，計算公式如下：

(7)

(2)暴露性(exposure，Ex)指在干旱災(zāi)害發(fā)生過程中承災(zāi)體與致災(zāi)因子的接觸程度。農(nóng)業(yè)干旱方面主要反映在農(nóng)作物播種面積上，考慮到陜西糧食、水果典型作物播種面積以及耕地灌溉條件，選取復(fù)種指數(shù)、糧食作物播種面積比、果園面積占土地面積百分率和雨養(yǎng)農(nóng)業(yè)占耕地面積的比例作為暴露性評價的指標(biāo)。復(fù)種指數(shù)(Ex1)指耕地上全年作物總播種面積與耕地面積之比，是反映耕地利用程度的指標(biāo)；糧食作物播種面積比(Ex2)指糧食作物播種面積與總播種面積之比；果園面積占土地面積百分率(Ex3)反映了區(qū)域水果種植面積的大小，近年來隨著果園面積不斷增加，干旱暴露性風(fēng)險也在不斷加大；雨養(yǎng)農(nóng)業(yè)占耕地面積的比例(Ex4)指非灌溉耕地面積占耕地面積的比例。以上4個指標(biāo)值越大，暴露性越高。

(3)脆弱性(vulnerability，Vu)指承災(zāi)體抵御干旱災(zāi)害能力的大小，主要體現(xiàn)在農(nóng)灌用水量、水資源可利用量和生態(tài)環(huán)境優(yōu)劣上。農(nóng)業(yè)用水是各行業(yè)用水中最多的部分，保證它的供給是確保糧食豐收的前提；引漢濟渭工程投入運行后，關(guān)中地下水取水工程和已經(jīng)封存的地下水工程將作為抗旱應(yīng)急備用水源；產(chǎn)水模數(shù)指水資源總量與區(qū)域面積之比，它反映區(qū)域地表水和地下水的資源總量情況；水土流失會導(dǎo)致生態(tài)環(huán)境惡化，是陜北、陜南普遍的自然災(zāi)害。因此，選取農(nóng)灌用水比(Vu1)、單位面積地下水可利用量(Vu2)、產(chǎn)水模數(shù)(Vu3)和水土流失面積比(Vu4)作為脆弱性評價的指標(biāo)。其中，Vu1、Vu2、Vu3越大，脆弱性越低，Vu4越大，脆弱性越高。

(4)抗旱能力(resistance，Re)指受災(zāi)區(qū)通過抗旱行動減少災(zāi)害損失的能力。一般認為，農(nóng)用機械化水平越高，可以保證在干旱發(fā)生前作物得到及時收獲，降低旱災(zāi)損失；農(nóng)田水利設(shè)施和水源工程是灌溉農(nóng)業(yè)的基礎(chǔ)，旱災(zāi)發(fā)生時，通過引水灌溉可有效緩解農(nóng)業(yè)旱情；抗旱資金投入和農(nóng)民的抗旱意識在災(zāi)后恢復(fù)中能起到指導(dǎo)抗旱、減少損失的作用。因此，選取了單位耕地面積上農(nóng)業(yè)機械總動力(Re1)、單位耕地面積上人均生產(chǎn)總值(Re2)、灌溉水利用系數(shù)(Re3)、單位耕地面積上水源工程供水能力(Re4)和普通中學(xué)在校人數(shù)比(Re5)作為抗旱能力評價的指標(biāo)。以上指標(biāo)值越大，抗旱能力越強。

表1 陜西省農(nóng)業(yè)干旱風(fēng)險評價指標(biāo)

注Note:Ha1—antecedent precipitation index;Ha2—water deficit index of winter wheat;Ha3—aridity index;Ha4—percentage of precipitation anomaly;Ex1—multiple cropping index;Ex2—rate of grain crops sown area to total sown area;Ex3—rate of orchard area to land area;Ex4—rate of rain-fed agriculture area to cultivated land area;Vu1—rate of farmland irrigation water to total water use;Vu2—rate of reliable ground water quantity to regional area;Vu3—water production module;Vu4—rate of soil and water loss area to land area;Re1—agricultural machinery power to cultivated land area;Re2—rate of gross domestic product per capitato cultivated land area;Re3—effective utilization coefficient of irrigated water use;Re4—water supply capacity to cultivated land area;Re5—rate of regular secondary schools enrollment to usual residents by city.

2.2.2 模糊聚類循環(huán)迭代模型 模糊綜合評判法是一種基于模糊數(shù)學(xué)的綜合評價方法。該方法應(yīng)用模糊變換原理和最大隸屬度原則，考慮與被評價事物相關(guān)的各個因素，對其所作的綜合評判與決策。當(dāng)事物影響因素較多，又具有很強的模糊性時，具有明顯優(yōu)勢[33]；同時結(jié)合循環(huán)迭代算法，通過設(shè)定目標(biāo)函數(shù)，可得到滿足計算精度要求的最優(yōu)指標(biāo)權(quán)向量。

在干旱風(fēng)險評價中，依據(jù)一定的評價標(biāo)準(zhǔn)分c級對由n個評價樣本的m個指標(biāo)進行評價。n個樣本組成評價指標(biāo)集X={x1,x2, …,xn}，用m個指標(biāo)特征值向量xj={x1j,x2j, …,xmj}對樣本進行聚類，則有指標(biāo)特征值矩陣X=(xij)，xij為樣本j指標(biāo)的特征值；i=1, 2, …,m；j=1, 2, …,n。

標(biāo)準(zhǔn)樣本集特征矩陣Y=(yih)m×c，Yih為標(biāo)準(zhǔn)樣本對應(yīng)指標(biāo)xi(i=1, 2, …,m)的標(biāo)準(zhǔn)限值。由于m個指標(biāo)特征值量綱不同，為增加評價樣本特征指標(biāo)值之間的可比性，需對指標(biāo)特征值進行[0,1]規(guī)格化處理，得到指標(biāo)特征值規(guī)格化矩陣R=(rij)，rij指標(biāo)特征值規(guī)格化數(shù)；0≤rij≤1；i=1, 2, …,m；j=1, 2, …,n。

(8)

式中，rij為第j(j=1, 2, …,n)個評價樣本關(guān)于指標(biāo)xi(i=1, 2, …,m)的模糊特征值，且滿足如下條件：評價樣本指標(biāo)特征量值越大越優(yōu)型

(9)

評價樣本指標(biāo)特征量值越小越優(yōu)型

(10)

評價樣本指標(biāo)特征量值越靠近中間某值越優(yōu)型

(11)

式(9)-(11)即為評價樣本指標(biāo)特m征值規(guī)格化處理公式。

設(shè)n個樣本依據(jù)m個指標(biāo)特征值按c個類別進行聚類，其模糊聚類矩陣為U=(uhj),uhj為樣本j隸屬于類別h的相對隸屬度；h=i=1, 2, …,c；j=1, 2, …,n。滿足條件：

(12)

設(shè)類別h的m個指標(biāo)特征值規(guī)格化數(shù)為h類的聚類中心，則c個類別的聚類中心可用m×c階模糊聚類中心矩陣：

S=(sih)

(13)

sih為類別h指標(biāo)i的聚類中心規(guī)格化數(shù)；0≤sih≤1；i=1, 2, …,m；h=1, 2, …,c。

樣本j的m個指標(biāo)特征值規(guī)格化數(shù)用向量表示為：

rj=(r1j,r2j, …,rmj)T

(14)

類別h的聚類中心規(guī)格化數(shù)用向量表示為：

sh=(s1h,s2h, …,smh)T

(15)

(16)

考慮不同指標(biāo)對聚類的影響不同，引入指標(biāo)權(quán)向量：

ωi=(ω1,ω2, …,ωm)，i=1, 2, …,m

(17)

滿足：

(18)

樣本j與類別h之間的差異，用廣義歐氏權(quán)距離

(19)

表示。

樣本j隸屬于類別h的相對隸屬度為uhj，為求解樣本j隸屬于類別h的最優(yōu)相對隸屬度，建立目標(biāo)函數(shù)：

(20)

樣本j與c個類別的差異的綜合權(quán)衡量可以表示為：

(21)

建立目標(biāo)函數(shù)：

min{f(u,s,ω)=

[f1(u1,s,ω),f2(u2,s,ω), …,fn(un,s,ω)]}

(22)

由于樣本沒有偏好關(guān)系，目標(biāo)函數(shù)式可用等權(quán)重的線性加權(quán)平均法集結(jié)為單目標(biāo)優(yōu)化問題，構(gòu)造拉格朗日函數(shù)并計算后得到：

(23)

模糊聚類循環(huán)迭代模型的求解步驟如下：

1)給定聚類數(shù)c及迭代計算精度ε1，ε2；

3 結(jié)果與討論

3.1 評價指標(biāo)權(quán)重確定

ω=(0.080,0.053,0.087,0.057,0.038,0.059,0.045,0.058,0.061,0.049,0.062,0.0561,0.091,0.053,0.047,0.068,0.036)

由表2可見，在農(nóng)業(yè)干旱風(fēng)險危險性因子中，干燥度指數(shù)對危險性因子影響最大，其次是前期降水指數(shù)，而降水距平百分率和冬小麥水分虧缺指數(shù)對危險性因子影響相對較小，說明在水資源短缺的陜西降水量偏少是決定干旱嚴重程度的主要因素；在干旱風(fēng)險暴露性因子中，糧食作物播種面積和雨養(yǎng)農(nóng)業(yè)占耕地面積的比例對暴露性因子影響相對較大，其次是果園面積占土地面積百分率，而復(fù)種指數(shù)對暴露性因子影響相對較小，說明以傳統(tǒng)糧食生產(chǎn)為主的雨養(yǎng)農(nóng)業(yè)，其灌溉得不到有效保證，越容易發(fā)生干旱；在干旱風(fēng)險脆弱性因子中，產(chǎn)水模數(shù)和農(nóng)灌用水比對脆弱性因子影響相對較大，其次是水土流失面積比，而單位面積地下水可利用量對脆弱性因子影響相對較小，說明區(qū)域水資源稟賦和農(nóng)業(yè)灌溉條件越好，供水能力強，干旱就不容易發(fā)生；在干旱風(fēng)險抗旱能力因子中，單位耕地面積上農(nóng)用機械總動力對抗旱能力因子影響最大，其次是單位耕地面積上水源工程供水能力，再次是單位耕地面積上人均生產(chǎn)總值和灌溉水利用系數(shù)，而普通中學(xué)在校學(xué)生人數(shù)比對抗旱能力因子影響相對較小，說明對農(nóng)業(yè)的投入和重視程度越高，越有利于農(nóng)業(yè)干旱發(fā)生之后的恢復(fù)?？傮w上看，通過模糊聚類循環(huán)迭代模型計算的各指標(biāo)權(quán)重值大小基本能夠反映陜西農(nóng)業(yè)干旱形成的主要自然和社會因素，具有一定的代表性。

表2 陜西省農(nóng)業(yè)干旱風(fēng)險評價指標(biāo)權(quán)重值

注 Note:Ha1—antecedent precipitation index;Ha2—water deficit index of winter wheat;Ha3—aridity index;Ha4—percentage of precipitation anomaly;Ex1—multiple cropping index;Ex2—rate of grain crops sown area to total sown area;Ex3—rate of orchard area to land area;Ex4—rate of rain-fed agriculture area to cultivated land area;Vu1—rate of farmland irrigation water to total water use;Vu2—rate of reliable groundwater quantity to regional area;Vu3—water production module;Vu4—rate of soil and water loss area to land area;Re1—agricultural machinery power to cultivated land area;Re2—rate of gross domestic product per capita to cultivated land area;Re3—effective utilization coefficient of irrigated water use;Re4—water supply capacity to cultivated land area;Re5—rate of regular secondary schools enrollment to usual residents by city.

3.2 干旱風(fēng)險因子空間特征

不同干旱風(fēng)險因子采用相應(yīng)的指數(shù)來表示，其大小等于該因子所涉及的各評價指標(biāo)的歸一化值與其權(quán)重乘積之和。各因子空間分布特征分述如下：

從圖3a可以看出，極嚴重危害區(qū)位于陜北榆林地區(qū)，其危害性指數(shù)最大，達到了99.2；嚴重區(qū)分布在延安、渭南和西安，其危害性指數(shù)分別達到了71.3、71.0和68.2；輕度區(qū)分布在漢中和安康地區(qū)，其危害性指數(shù)相對較小，僅為8.0和0.9?？傮w上看，危害性指數(shù)空間分布大致呈由北向南、由東向西逐漸遞減趨勢，這與全省降水分布特點基本一致。

從圖3b可以看出，極嚴重-嚴重暴露區(qū)分布在陜北的延安、榆林地區(qū)，其暴露性指數(shù)最大，分別達到了99.8和87.6，可能是由于陜北大部分是雨養(yǎng)農(nóng)業(yè)，糧食作物、經(jīng)濟林果種植面積較大所致；中度暴露區(qū)分布在銅川、商洛和安康地區(qū)，其暴露性指數(shù)分別為80.6、77.1和73.6，主要是該區(qū)復(fù)種指數(shù)相對較高，農(nóng)作物播種面積較大；一般暴露區(qū)分布在寶雞、漢中地區(qū)，其暴露性指數(shù)相對較低，分別為31.6和19.3，主要是該區(qū)糧食作物播種面積比例相對較小所致；輕度暴露區(qū)分布在渭南、咸陽和西安地區(qū)，其暴露性指數(shù)最低，僅為12.4、10.7和0.2，主要是該區(qū)為全省主要灌溉農(nóng)業(yè)區(qū)，大、中型灌區(qū)集中，灌溉條件優(yōu)越。總體上看，暴露性指數(shù)空間分布大致呈南北高、中間低的特點，這與全省的地形地貌、作物種植結(jié)構(gòu)和農(nóng)業(yè)灌溉特點較為一致。

從圖3c可以看出，極嚴重脆弱區(qū)分布在漢中、渭南地區(qū)，其脆弱性指數(shù)相對較大，分別為99.4和77.7，主要是該區(qū)經(jīng)濟發(fā)展相對滯后，地表水源工程蓄水少，地下水可利用量有限；嚴重脆弱區(qū)集中在榆林、安康、咸陽和寶雞地區(qū)，其脆弱性指數(shù)分別達到了69.3、65.9、62.9和60.9，主要是該區(qū)雨季降水集中，溝壑縱橫，土質(zhì)疏松，植被稀少，水土流失面積較大，生態(tài)環(huán)境較為脆弱；同時灌溉基礎(chǔ)設(shè)施薄弱，抗御干旱能力較差；中度脆弱區(qū)分布在商洛和西安地區(qū)，脆弱性指數(shù)分別為37.2和23.9；輕度脆弱區(qū)主要分布在延安和銅川，脆弱性指數(shù)僅為7.6和0.5，其值相對較小。

從圖3d可以看出，抗旱能力較強的區(qū)域分布在關(guān)中地區(qū)的西安、寶雞和咸陽，主要是該區(qū)大、中型灌區(qū)較為集中，通過近年的灌區(qū)續(xù)建配套與節(jié)水改造，農(nóng)業(yè)生產(chǎn)和灌溉基礎(chǔ)條件得到較大改善；其次是陜北的延安、榆林、銅川、渭南，該區(qū)天然降水少，但重視抗旱水源工程建設(shè)，農(nóng)民抗旱積極性較高，農(nóng)業(yè)節(jié)水技術(shù)推廣力度大，因此抗御干旱能力較強；漢中和安康地區(qū)抗旱能力相對較弱，主要是該區(qū)降水量較大，水資源相對豐沛，但灌溉基礎(chǔ)設(shè)施薄弱，除河谷盆地外耕地面積相對較少，相比陜北地區(qū)抗旱能力略顯不足?？傮w上看，抗旱能力指數(shù)空間分布特征與降水空間變化趨勢相反，與灌溉工程和經(jīng)濟發(fā)展水平分布特點具有較好一致性。

圖3 陜西省農(nóng)業(yè)干旱風(fēng)險因子空間分布Fig.3 Spatial distribution of agricultural drought risk factors in Shaanxi

3.3 農(nóng)業(yè)干旱風(fēng)險評估和區(qū)劃

如圖4所示，由全省10個地級市農(nóng)業(yè)干旱風(fēng)險評估結(jié)果可知，榆林市農(nóng)業(yè)干旱風(fēng)險綜合指數(shù)最大，達到了73.1；其次是渭南市，綜合指數(shù)達到了58.8，而漢中市的綜合指數(shù)最小，僅為35.9。全省農(nóng)業(yè)干旱風(fēng)險變化存在明顯的區(qū)域差異性，總體表現(xiàn)為北部地區(qū)農(nóng)業(yè)干旱風(fēng)險大于南部地區(qū)，關(guān)中地區(qū)東部干旱風(fēng)險高于西部的特點，這主要是由于不同區(qū)域的氣候條件、地形地貌、水資源開發(fā)利用程度、種植結(jié)構(gòu)、社會經(jīng)濟發(fā)展和農(nóng)業(yè)生產(chǎn)力水平等的差異所致。

風(fēng)險區(qū)劃研究中指標(biāo)分級對評估結(jié)果至關(guān)重要，參照《旱情等級標(biāo)準(zhǔn)》和《旱情風(fēng)險評價導(dǎo)則》，將陜西省農(nóng)業(yè)干旱風(fēng)險區(qū)分為極嚴重風(fēng)險區(qū)(Ⅰ)、嚴重風(fēng)險區(qū)(Ⅱ)、中度風(fēng)險區(qū)(Ⅲ)、一般風(fēng)險區(qū)(Ⅳ)、輕度風(fēng)險區(qū)(Ⅴ)五個等級。針對研究區(qū)實際情況，以及對各指標(biāo)的綜合分析，確定了綜合指數(shù)和要素指數(shù)的邊界值，采用ArcGIS10.1中的自然斷點法，對綜合指數(shù)和要素指數(shù)區(qū)間進行劃分。脆弱性綜合指數(shù)和要素指數(shù)區(qū)間劃分結(jié)果見表3。

如圖5所示：(1)陜西省農(nóng)業(yè)干旱風(fēng)險極嚴重區(qū)主要分布在陜北的榆林地區(qū)，該區(qū)降水偏少，蒸發(fā)大，土壤類型主要為風(fēng)沙土，土壤儲水和持水能力較差，植被覆蓋率較低，是生態(tài)農(nóng)業(yè)最脆弱的地區(qū)；(2)嚴重干旱風(fēng)險區(qū)主要分布在渭南、商洛地區(qū)，主要是由于該區(qū)氣候的干旱化和大陸性氣候的增強，使得降水變率加大，更易形成旱澇災(zāi)害，同時渭南也是關(guān)中平原東部的旱災(zāi)頻發(fā)區(qū)[34,35]；(3)中度干旱風(fēng)險區(qū)主要分布在延安、寶雞和咸陽地區(qū)，該區(qū)主要位于黃土高原和渭北塬區(qū)，溝壑密布、干旱少雨但暴雨集中，水土流失嚴重，生態(tài)環(huán)境脆弱；由于該區(qū)光熱資源較豐富，塬面開闊平坦，耕地相對集中連片，土層深厚，土壤類型以黑壚土、黃綿土為主，質(zhì)地優(yōu)良，是中國的蘋果主產(chǎn)區(qū)；(4)一般干旱風(fēng)險區(qū)主要分布在銅川和安康地區(qū)，該區(qū)主要是丘陵山區(qū)，降水豐沛，水資源開發(fā)潛力大，但耕地面積相對較小，主要分布在河谷盆地和低山丘陵；5)輕度干旱風(fēng)險區(qū)主要分布在西安和漢中地區(qū)，該區(qū)農(nóng)業(yè)發(fā)展歷史悠久，土質(zhì)肥沃，灌區(qū)分布集中，灌溉設(shè)施完善，農(nóng)業(yè)生產(chǎn)和灌溉條件較好，農(nóng)業(yè)綜合生產(chǎn)力水平較高?？傮w上看，干旱風(fēng)險區(qū)劃成果與陜西省抗旱規(guī)劃中的旱災(zāi)易發(fā)縣分布(圖6)基本一致[36]，研究成果較好地反映了陜西農(nóng)業(yè)干旱風(fēng)險程度和分布特點，可為管理部門抗旱減災(zāi)決策提供參考。

圖4 陜西省各地級市農(nóng)業(yè)干旱風(fēng)險綜合指數(shù)Fig.4 Agricultural drought comprehensive index in various cities of Shaanxi

等級Classification等級區(qū)劃Classification regionalization農(nóng)業(yè)干旱風(fēng)險綜合指數(shù)范圍Range of agricultural drought risk comprehensive index(Dr)要素指數(shù)范圍Range offactor indexⅠ極嚴重區(qū)Very high region58.8≤Dr<73.171.3≤Ha<99.287.6≤Ex<99.877.7≤Vu<99.427.1≤Re<99.6Ⅱ嚴重區(qū)High region56.1≤Dr<58.852.9≤Ha<71.380.6≤Ex<87.669.3≤Vu<77.717.2≤Re<27.1Ⅲ中度區(qū)Moderate region49.7≤Dr<56.135.3≤Ha<52.931.6≤Ex<80.637.2≤Vu<69.36.1≤Re<17.2Ⅳ一般區(qū)Slight region37.9≤Dr<49.78.0≤Ha<35.312.4≤Ex<31.67.6≤Vu<37.21.5≤Re<6.1Ⅴ輕度區(qū)Low regionDr<37.9Ha<8.0Ex<12.4Vu<7.6Re<1.5

圖5 陜西省農(nóng)業(yè)干旱風(fēng)險綜合指數(shù)空間分布Fig.5 Spatial distribution of comprehensive index ofagricultural drought risk in Shaanxi

圖6 陜西省易旱縣分布Fig.6 Distribution of reliable drought country in Shaanxi

4 結(jié) 論

4.1 主要結(jié)論

以陜西省10個地級市為研究對象，通過構(gòu)建農(nóng)業(yè)干旱風(fēng)險評價指標(biāo)和評估模型，對研究區(qū)農(nóng)業(yè)干旱風(fēng)險進行定量評估，并采用GIS技術(shù)進行了干旱風(fēng)險區(qū)劃研究，初步得到以下結(jié)論：

(1)極嚴重干旱風(fēng)險區(qū)主要分布在陜北的榆林地區(qū)；嚴重干旱風(fēng)險區(qū)主要分布在渭南和商洛地區(qū)；

中度干旱風(fēng)險區(qū)主要分布在延安、寶雞和咸陽地區(qū)，該區(qū)大部分位于黃土高原溝壑區(qū)和渭北旱塬區(qū)；一般-輕度干旱風(fēng)險區(qū)主要分布在銅川、安康、西安和漢中地區(qū)，該區(qū)大部分位于關(guān)中平原地區(qū)，大中型灌區(qū)集中，灌溉條件較好。

(2)全省農(nóng)業(yè)干旱風(fēng)險因子具有明顯空間分布規(guī)律。危害性指數(shù)大致呈由北向南、由東向西逐漸遞減的趨勢，這與全省降水分布特征基本一致；暴露性指數(shù)空間分布呈顯南北高、中間低的特點，這與灌溉和雨養(yǎng)農(nóng)業(yè)分布格局較為一致，與實際情況吻合；抗旱能力指數(shù)分布與降水空間分布趨勢相反，與全省灌區(qū)分布大體一致。因此，在抗旱管理中，應(yīng)充分考慮區(qū)域危害性、暴露性、脆弱性和抗旱能力空間分布特點，以此為依據(jù)制定有針對性的抗旱減災(zāi)對策措施。

(3)針對干旱風(fēng)險評估的模糊性、不確定性等特點，采用多層次、多指標(biāo)模糊聚類循環(huán)迭代法進行農(nóng)業(yè)干旱風(fēng)險研究。其特點是模糊綜合評判法能較好地消除權(quán)重賦值時的主觀隨意性，而結(jié)合循環(huán)迭代算法，通過設(shè)定目標(biāo)函數(shù)，得到滿足計算精度要求的最優(yōu)指標(biāo)權(quán)向量。該方法可為涉及多因素的干旱風(fēng)險定量評估提供一種新思路。

(4)由于農(nóng)業(yè)干旱形成過程復(fù)雜，以有限的資料和技術(shù)手段精確表達干旱的孕育、發(fā)生和演變過程，達到全面準(zhǔn)確地分析評價干旱風(fēng)險仍有一定難度。建議今后應(yīng)加強遙感、地理信息系統(tǒng)等技術(shù)，以及農(nóng)田水循環(huán)、作物生長等機理性模型在農(nóng)業(yè)干旱風(fēng)險評價、監(jiān)測和預(yù)警中的應(yīng)用。

4.2 對策建議

(1)對于嚴重干旱風(fēng)險區(qū)，要在北部風(fēng)沙攤區(qū)以及延河、無定河、北洛河等沿線階地重點建設(shè)地下水取水工程，解決關(guān)鍵需水期農(nóng)作物灌溉問題；井灌區(qū)可考慮管道輸水結(jié)合噴、微灌和膜上灌，以減少輸水和田間無效蒸發(fā)，提高灌溉用水效率和效益；加快種植業(yè)由傳統(tǒng)“糧食-經(jīng)濟作物”為主的二元結(jié)構(gòu)向“糧食-經(jīng)濟-飼料”協(xié)調(diào)發(fā)展、農(nóng)牧結(jié)合、產(chǎn)供銷一體化的三元結(jié)構(gòu)轉(zhuǎn)變；加強以灌草結(jié)合為主的生態(tài)環(huán)境保護措施，防風(fēng)固沙，涵養(yǎng)水源，改善局地小氣候。

(2)嚴重干旱風(fēng)險區(qū)，因地制宜加強中、小型水源工程建設(shè)，增加汛期蓄水能力，并配套完善已有農(nóng)田水利設(shè)施，提高灌溉供水保證率；積極發(fā)展耗水少、產(chǎn)量高、效益好的特色農(nóng)業(yè)，提高農(nóng)民收入水平；科學(xué)選育節(jié)水抗旱作物品種，推廣覆蓋保墑農(nóng)業(yè)節(jié)水技術(shù)，大力發(fā)展“管道輸水+噴微灌”、“管道輸水+小畦灌”等節(jié)水灌溉方式；加大抗旱投入力度，擴大農(nóng)機具補貼范圍，鼓勵群眾購置抗旱設(shè)備，增強自我抗旱救災(zāi)能力。

(3)中度干旱風(fēng)險區(qū)，積極開展以水窖等雨水集蓄利用工程、低壩引水工程為主的小(微)型抗旱水源工程建設(shè)，修復(fù)老化水利工程設(shè)施，保證農(nóng)業(yè)適時灌溉；加強水土保持綜合治理，加快坡改梯和壩地建設(shè)，改善農(nóng)業(yè)生產(chǎn)條件，提高抗旱能力；大力發(fā)展微灌、地下滲灌等節(jié)水灌溉技術(shù)和秸稈覆蓋、地膜覆蓋等農(nóng)藝節(jié)水措施；利用區(qū)位資源優(yōu)勢，發(fā)展水土保持型生態(tài)農(nóng)業(yè)、特色農(nóng)業(yè)，重點培育具有區(qū)域優(yōu)勢的林果業(yè)及其精深加工業(yè)，提高區(qū)域經(jīng)濟水平和增加農(nóng)民收入，增強災(zāi)后恢復(fù)能力。

(4)一般-輕度干旱風(fēng)險區(qū)，加強應(yīng)急水源工程和節(jié)水灌溉工程建設(shè)資金投入，完善灌溉工程配套設(shè)施，大力發(fā)展管道輸水，推行“大改小、長改短、寬改窄”的標(biāo)準(zhǔn)畦田建設(shè)，提高水資源的利用效率和效益，結(jié)合小農(nóng)水重點縣和新增糧食產(chǎn)能項目的大中型灌區(qū)末級渠系配套改造工程，有效解決“最后一公里”問題；大力推廣節(jié)水型耕作栽培技術(shù)、田間節(jié)水灌溉技術(shù)和蓄水保墑技術(shù)，如推廣非充分灌溉、調(diào)虧灌溉以及噴微灌等農(nóng)業(yè)節(jié)水新技術(shù)，以及秸稈覆蓋、薄膜覆蓋等；加強土壤墑情監(jiān)測和農(nóng)業(yè)干旱預(yù)警，建立和完善干旱應(yīng)急響應(yīng)制度和機制；積極探索水價綜合改革和水權(quán)交易，制定合理的水價，實行按方收費，利用經(jīng)濟杠桿激發(fā)農(nóng)民節(jié)水積極性；加強水情、水量、抗旱預(yù)案與對策措施的宣傳報道，增強農(nóng)民抗旱節(jié)水意識。