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    1971—2016年東北地區(qū)農(nóng)業(yè)氣象災(zāi)害損失變化特征及影響

    2020-11-16 08:10:00劉玉汐任景全馬云飛襲祝香郭春明陳長勝
    干旱氣象 2020年4期
    關(guān)鍵詞:風(fēng)雹成災(zāi)洪澇

    劉玉汐,任景全,孫 月,馬云飛,襲祝香,郭春明,陳長勝

    (1.吉林省氣象臺,吉林 長春 130062;2.吉林省氣象科學(xué)研究所,吉林 長春 130062;3.吉林省氣象探測保障中心,吉林 長春 130062;4.吉林省氣象信息網(wǎng)絡(luò)中心,吉林 長春 130062)

    引 言

    政府間氣候變化專門委員會(IPCC)第五次評估報告[1]指出,全球氣候變暖已成為不爭事實,氣候變暖使高溫、干旱、暴雨、洪澇等極端天氣事件在時空分布上發(fā)生顯著變化。自20世紀80年代以來,國際社會高度關(guān)注自然災(zāi)害問題[2-3]。中國地理環(huán)境復(fù)雜、氣候波動大,災(zāi)害類型多、頻次高、強度大,是世界上受自然災(zāi)害影響最為嚴重的國家之一[4-6]。

    氣候變化背景下,考慮防災(zāi)減災(zāi)能力因素后,我國洪澇災(zāi)害對不同承災(zāi)體的經(jīng)濟損失有所減少[7],而農(nóng)業(yè)旱災(zāi)綜合損失率呈增加趨勢,風(fēng)險明顯增大[8]。東北地區(qū)位于中高緯度地區(qū),屬溫帶季風(fēng)性氣候,是中國最大的商品糧基地和農(nóng)業(yè)生產(chǎn)最具發(fā)展?jié)摿Φ牡貐^(qū)之一[9]。近年來,東北地區(qū)農(nóng)業(yè)氣象災(zāi)害事件頻發(fā),對農(nóng)作物生長發(fā)育及產(chǎn)量造成較大威脅,制約了當(dāng)?shù)剞r(nóng)業(yè)發(fā)展[10-12]。開展東北地區(qū)農(nóng)業(yè)氣象災(zāi)害、農(nóng)作物災(zāi)害損失等變化特征研究,為防災(zāi)減災(zāi)工作提供科學(xué)的客觀依據(jù),顯得極具現(xiàn)實意義[13-15]。針對東北地區(qū)農(nóng)業(yè)氣象災(zāi)害的探索與研究[16-19]發(fā)現(xiàn),東北地區(qū)干旱對農(nóng)業(yè)生產(chǎn)的影響權(quán)重最大[20],而且干旱災(zāi)害對東北三省玉米主要農(nóng)業(yè)氣象災(zāi)害的綜合危險性的貢獻率隨時間呈增加趨勢[21]。

    目前針對東北地區(qū)農(nóng)業(yè)氣象災(zāi)害損失研究方面還存在一些不足。首先,大多數(shù)研究采用農(nóng)作物受災(zāi)、成災(zāi)和絕收面積代表受災(zāi)、成災(zāi)和絕收情況,而每年農(nóng)作物播種面積并不相同,因此不能準確反映農(nóng)業(yè)氣象災(zāi)害的趨勢變化。其次,大多研究針對單一災(zāi)害,在農(nóng)作物生長季經(jīng)常會有幾種災(zāi)害發(fā)生,某單一災(zāi)害損失不能真實反映當(dāng)年農(nóng)作物產(chǎn)量損失情況。鑒于此,本文利用東北三省風(fēng)雹、干旱、洪澇和低溫災(zāi)害損失數(shù)據(jù),通過數(shù)理統(tǒng)計方法分析1971—2016年東北地區(qū)農(nóng)業(yè)氣象災(zāi)害的變化特征及其影響,以期為提高東北地區(qū)防災(zāi)減災(zāi)能力提供參考依據(jù)。

    1 數(shù)據(jù)與方法

    1.1 數(shù) 據(jù)

    數(shù)據(jù)來源于中華人民共和國農(nóng)業(yè)部種植業(yè)管理司網(wǎng)站(http://www.zzys.moa.gov.cn)、《新中國農(nóng)業(yè)60年統(tǒng)計資料》和《中國氣象災(zāi)害年鑒》,包括東北地區(qū)吉林省、遼寧省、黑龍江省風(fēng)雹、干旱、洪澇和低溫災(zāi)害的受災(zāi)、成災(zāi)和絕收面積,農(nóng)作物種植面積及產(chǎn)量數(shù)據(jù),考慮數(shù)據(jù)質(zhì)量、缺測數(shù)據(jù)以及數(shù)據(jù)序列的完整性,選取1971—2016年逐年災(zāi)害數(shù)據(jù)。

    1.2 方 法

    1.2.1 受災(zāi)率、成災(zāi)率和絕收率

    為消除農(nóng)作物播種面積年際變化對災(zāi)害趨勢變化的影響,定義農(nóng)作物受災(zāi)、成災(zāi)和絕收面積與當(dāng)年農(nóng)作物播種面積的百分比值為受災(zāi)率、成災(zāi)率和絕收率[22]。計算公式如下:

    (1)

    (2)

    (3)

    式中:Ai(%)、Bi(%)和Ci(%)分別為第i年農(nóng)作物受災(zāi)率、成災(zāi)率和絕收率;H1i、H2i和H3i(hm2)分別為第i年的受災(zāi)、成災(zāi)和絕收面積;Si(hm2)為第i年的農(nóng)作物播種面積;i為年份,即1971,1972,…,2016。

    1.2.2 災(zāi)害強度指數(shù)

    災(zāi)害強度指數(shù)是一種反映災(zāi)害強度大小的加權(quán)百分數(shù),能夠更好地解釋農(nóng)業(yè)氣象災(zāi)害真實的演變特征。參考趙映慧等[2]的研究,文中主要使用受災(zāi)率、成災(zāi)率和絕收率計算災(zāi)害強度指數(shù),分別賦值0.3、0.7于成災(zāi)率、絕收率,來構(gòu)建災(zāi)害強度指數(shù)Q,公式如下:

    (4)

    式中:Q為災(zāi)害強度指數(shù);A(%)為受災(zāi)率;B(%)為成災(zāi)率;C(%)為絕收率。

    1.2.3 災(zāi)害變異系數(shù)

    災(zāi)害變異系數(shù)表示災(zāi)害比率的變化幅度偏離其平均值的程度,是標(biāo)準差與平均值之比,表示災(zāi)害的波動程度[20]。變異系數(shù)越大,則災(zāi)害的波動性越大。

    (5)

    1.2.4 小波分析

    采用Morlet連續(xù)小波分析方法進行周期檢驗分析。小波分析方法是一種窗口面積固定、時間窗和頻率窗均可改變的時頻局部化優(yōu)化方法,具有時頻多分辨特性,可同時在時域和頻域上揭示信號的細微變化[23-25]。本文利用α=0.05紅噪聲標(biāo)準譜作為背景譜來進行顯著性檢驗,當(dāng)檢驗線低于小波譜曲線時,說明該區(qū)段對應(yīng)的周期特征通過了0.05顯著性檢驗。由小波譜可以確定一個時間序列中各種尺度的相對強度,小波譜對應(yīng)峰值處的尺度稱該序列的主要時間尺度,以反映時間序列的主要周期[26-27]。

    1.2.5 農(nóng)業(yè)氣象災(zāi)害對糧食產(chǎn)量的影響

    收集的農(nóng)業(yè)氣象災(zāi)害數(shù)據(jù)是針對所有農(nóng)作物,糧食包含在農(nóng)作物之中。因此通過比重法來確定糧食災(zāi)損量[28],公式如下:

    Fd=L×Y×(M1×P1+M2×P2+M3×P3)

    (6)

    式中:Fd(104t)為糧食災(zāi)損量;L(%)為糧食種植面積占農(nóng)作物種植面積的百分比;M1、M2、M3(hm2)分別為輕災(zāi)、中災(zāi)和重災(zāi)的作物面積;Y(kg·hm-2)為糧食單產(chǎn)水平;P1、P2和P3分別為受災(zāi)、成災(zāi)和絕收糧食產(chǎn)量下降程度,根據(jù)受災(zāi)、成災(zāi)和絕收的定義,通過中值法確定其值分別為20%,45%和80%。

    災(zāi)損率公式如下:

    (7)

    式中:Zd(%)為糧食災(zāi)損率;Gd(104t)為糧食總產(chǎn)量。

    2 結(jié)果分析

    2.1 農(nóng)業(yè)氣象災(zāi)害受災(zāi)率、成災(zāi)率和絕收率年際變化

    表1列出1971—2016年東北地區(qū)農(nóng)業(yè)氣象災(zāi)害受災(zāi)率、成災(zāi)率和絕收率的氣候傾向率和變異系數(shù)??梢钥闯?,東北地區(qū)各主要農(nóng)業(yè)氣象災(zāi)害受災(zāi)率均呈下降趨勢,其中,遼寧和吉林風(fēng)雹受災(zāi)率下降趨勢極顯著(p<0.01),且吉林下降趨勢最大,氣候傾向率為-2.01%·(10 a)-1;東北地區(qū)干旱成災(zāi)率均呈上升趨勢,遼寧上升趨勢最大。風(fēng)雹和洪澇成災(zāi)率均呈下降趨勢,其中,吉林風(fēng)雹和洪澇成災(zāi)率下降趨勢均最大,氣候傾向率分別為-0.46%·(10 a)-1和-0.88%·(10 a)-1;干旱和低溫絕收率均呈上升趨勢,其中吉林干旱絕收率呈顯著上升趨勢(p<0.05)。黑龍江風(fēng)雹絕收率呈極顯著下降趨勢(p<0.01),吉林呈顯著上升趨勢(p<0.05),遼寧上升趨勢不顯著??傊?,東北地區(qū)農(nóng)作物受災(zāi)率和成災(zāi)率以下降趨勢為主,絕收率以上升趨勢為主。

    東北地區(qū)農(nóng)業(yè)氣象災(zāi)害絕收率變異系數(shù)最大,波動性最大,其次是成災(zāi)率,受災(zāi)率的變異系數(shù)最小。洪澇和低溫受災(zāi)率的波動性明顯大于風(fēng)雹和干旱,干旱受災(zāi)率的波動性最小,低溫最大;低溫成災(zāi)率波動性最大,而干旱成災(zāi)率波動性較?。坏蜏亟^收率波動性最大,而風(fēng)雹絕收率波動性最小。

    表1 1971—2016年東北地區(qū)農(nóng)業(yè)氣象災(zāi)害受災(zāi)率、成災(zāi)率和絕收率的氣候傾向率和變異系數(shù)Tab.1 The climate trend rate and coefficient of variation of disaster rate, hazard rate and no harvest rate of agrometeorological disaster in Northeast China from 1971 to 2016

    2.2 農(nóng)業(yè)氣象災(zāi)害受災(zāi)率、成災(zāi)率和絕收率年代際變化

    圖1為1971—2016年東北地區(qū)農(nóng)業(yè)氣象災(zāi)害受災(zāi)率、成災(zāi)率和絕收率年代際變化??梢钥闯觯|寧干旱受災(zāi)率2001—2010年最大,其次為1991—2000年,2011—2016年最??;洪澇受災(zāi)率1991—2000年最大,其次是1981—1990年;風(fēng)雹和低溫受災(zāi)率均在5.6%以下。吉林干旱受災(zāi)率2001—2010年最大,其次是1991—2000年,2011—2016年最??;洪澇受災(zāi)率1981—1990年最大,其次是1991—2000年。黑龍江干旱受災(zāi)率2001—2010年最大,其次是1971—1980年;洪澇受災(zāi)率1981—1990年最大,1991—2000年次之;風(fēng)雹和低溫受災(zāi)率較小。

    各省災(zāi)害成災(zāi)率與受災(zāi)率變化規(guī)律基本一致。遼寧、吉林和黑龍江干旱成災(zāi)率均在2001—2010年最大,分別為17.7%、17.2%和13.0%;洪澇成災(zāi)率均在1981—1990年最大,分別為11.5%、11.8%和9.6%;風(fēng)雹和低溫成災(zāi)率均在1.7%以下。遼寧和吉林干旱絕收率均在1991—2000年最大,分別為5.2%和4.3%,黑龍江干旱絕收率在2001—2010年最大,為2.7%。遼寧洪澇絕收率在1991—2000年最大,為2.6%。吉林和黑龍江洪澇絕收率在1981—1990年最大,分別為3.5%和3.7%。整體上,東北地區(qū)干旱受災(zāi)率和成災(zāi)率在2001—2010年最大,絕收率在1991—2000年較大,洪澇受災(zāi)率、成災(zāi)率和絕收率在1981—1990年較大。

    圖1 1971—2016年東北地區(qū)遼寧(a、d、g)、吉林(b、e、h)和黑龍江(c、f、i)農(nóng)業(yè)氣象災(zāi)害受災(zāi)率(a、b、c)、成災(zāi)率(d、e、f)和絕收率(g、h、i)年代際變化Fig.1 The decadal variation of disaster rate (a, b, c), hazard rate (d, e, f) and no harvest rate (g, h, i) of agrometeorological disaster in Liaoning (a, d, g), Jilin (b, e, h) and Heilongjiang (c, f, i) in Northeast China from 1971 to 2016

    2.3 農(nóng)業(yè)氣象災(zāi)害周期

    以農(nóng)業(yè)氣象災(zāi)害受災(zāi)率為例,表2列出1971—2016年東北地區(qū)農(nóng)業(yè)氣象災(zāi)害受災(zāi)率周期??梢钥闯?,1971—2016年東北地區(qū)風(fēng)雹存在2.5 a、3 a、3.5 a和5 a的變化周期,主周期為3 a左右;干旱和洪澇主周期為3.5 a左右;低溫的主周期為3 a左右。

    2.4 農(nóng)業(yè)氣象災(zāi)害強度變化

    圖2為1971—2016年東北地區(qū)農(nóng)業(yè)氣象災(zāi)害強度指數(shù)年際變化。可以看出,遼寧4種災(zāi)害強度指數(shù)呈先增大后波動性減小趨勢,風(fēng)雹、干旱、洪澇和低溫災(zāi)害強度指數(shù)分別為21.3%、35.7%、24.3%和8.8%。吉林4種災(zāi)害強度指數(shù)呈波動增大趨勢,風(fēng)雹、干旱、洪澇和低溫災(zāi)害強度指數(shù)分別為22.7%、18.5%、27.8%和13.9%。黑龍江4種災(zāi)害強度指數(shù)基本呈先增大后逐漸減小趨勢,風(fēng)雹、干旱、洪澇和低溫災(zāi)害強度指數(shù)分別為21.3%、15.5%、23.2%和15.4%。綜上所述,遼寧干旱強度指數(shù)最大,吉林和黑龍江洪澇災(zāi)害強度指數(shù)最大,三省低溫災(zāi)害強度指數(shù)均最小。

    2.5 農(nóng)業(yè)氣象災(zāi)害對糧食產(chǎn)量的影響

    圖3為1971—2016年東北地區(qū)農(nóng)業(yè)氣象災(zāi)害糧食的災(zāi)損量和災(zāi)損率??梢钥闯?,4種農(nóng)業(yè)氣象災(zāi)害糧食災(zāi)損量黑龍江>吉林>遼寧,干旱災(zāi)損率遼寧>吉林>黑龍江。干旱災(zāi)損量和災(zāi)損率最大,洪澇次之,低溫最小,且干旱、洪澇災(zāi)損量和災(zāi)損率均明顯大于風(fēng)雹、低溫。遼寧、吉林和黑龍江干旱平均災(zāi)損量分別為186.47×104t、217.83×104t和221.36×104t,平均災(zāi)損率分別為13.34%、11.73%和8.37%。遼寧、吉林和黑龍江洪澇平均災(zāi)損量分別為69.43×104t、91.67×104t和135.21×104t,平均災(zāi)損率分別為5.10%、5.16%和5.27%。

    表2 1971—2016年東北地區(qū)農(nóng)業(yè)氣象災(zāi)害受災(zāi)率周期Tab.2 The disaster rate period of agrometeorological disaster in Northeast China from 1971 to 2016 單位:a

    表3列出1971—2016年東北地區(qū)農(nóng)業(yè)氣象災(zāi)害災(zāi)損量和災(zāi)損率的氣候傾向率??梢钥闯?,1971—2016年東北地區(qū)主要農(nóng)業(yè)氣象災(zāi)害災(zāi)損量以上升趨勢為主,除干旱外,災(zāi)損率以下降趨勢為主。吉林和黑龍江風(fēng)雹災(zāi)損量呈上升趨勢,黑龍江風(fēng)雹災(zāi)損量上升趨勢極顯著(p<0.01);東北地區(qū)干旱災(zāi)損量呈顯著上升趨勢,其中,吉林和黑龍江干旱災(zāi)損量呈極顯著(p<0.01)上升趨勢,氣候傾向率分別為69.81×104t·(10 a)-1和76.50×104t·(10 a)-1;東北地區(qū)洪澇災(zāi)損量均呈上升趨勢;低溫災(zāi)損量以下降趨勢為主。東北地區(qū)干旱災(zāi)損率呈上升趨勢,其他災(zāi)害災(zāi)損率均呈下降趨勢,其中,吉林風(fēng)雹災(zāi)損率下降趨勢顯著,氣候傾向率為-0.49 %·(10 a)-1。

    圖2 1971—2016年東北地區(qū)遼寧(a)、吉林(b)和黑龍江(c)農(nóng)業(yè)氣象災(zāi)害強度指數(shù)年際變化Fig.2 Inter-annual variation of agrometeorological disaster intensity index in Liaoning (a), Jilin (b) and Heilongjiang (c) in Northeast China from 1971 to 2016

    圖3 1971—2016年東北地區(qū)農(nóng)業(yè)氣象災(zāi)害糧食災(zāi)損量(a)和災(zāi)損率(b)Fig.3 The mean yield loss amount (a) and yield loss rate (b) of food caused by agrometeorological disaster in Northeast China from 1971 to 2016

    表3 1971—2016年東北地區(qū)農(nóng)業(yè)氣象災(zāi)害糧食災(zāi)損量和災(zāi)損率的氣候傾向率Tab.3 The climate trend rate of yield loss amount and loss rate of food caused by agrometeorological disaster in Northeast China from 1971 to 2016

    3 結(jié)論與討論

    (1)東北地區(qū)農(nóng)作物受災(zāi)率和成災(zāi)率以下降趨勢為主,絕收率以上升趨勢為主。東北地區(qū)農(nóng)業(yè)氣象災(zāi)害絕收率波動性最大,其次是成災(zāi)率,受災(zāi)率最小,其中,干旱受災(zāi)率和成災(zāi)率的波動性較小,低溫最大。干旱受災(zāi)率和成災(zāi)率在2001—2010年最大,絕收率在1991—2000年較大,洪澇受災(zāi)率、成災(zāi)率和絕收率均在1981—1990年較大。風(fēng)雹和低溫主周期均為3 a左右,干旱和洪澇的主周期均為3.5 a左右。遼寧干旱強度指數(shù)最大,吉林和黑龍江洪澇災(zāi)害強度指數(shù)最大,低溫災(zāi)害強度指數(shù)均最小。

    (2)1971—2016年東北地區(qū)主要農(nóng)業(yè)氣象災(zāi)害災(zāi)損量以上升趨勢為主,災(zāi)損率以下降趨勢為主。4種災(zāi)害災(zāi)損量為黑龍江>吉林>遼寧,干旱災(zāi)損率為遼寧>吉林>黑龍江。干旱災(zāi)損量和災(zāi)損率最大,洪澇次之,低溫最小,且干旱和洪澇災(zāi)損量和災(zāi)損率均明顯大于風(fēng)雹和低溫。

    1971—2016年東北地區(qū)農(nóng)作物干旱受災(zāi)率和成災(zāi)率的波動性較小,低溫最大,這與胡亞男等[29]研究結(jié)果基本一致。干旱災(zāi)損量和災(zāi)損率最大,洪澇次之,低溫最小,且干旱和洪澇災(zāi)損量和災(zāi)損率均明顯大于風(fēng)雹和低溫,與于小兵等[30]和王丹丹等[31]研究結(jié)果基本一致。這可能與東北地區(qū)農(nóng)作物生育期降水的減少[32]和潛在蒸散量的顯著增加[33]促進了其農(nóng)作物干旱災(zāi)害的易發(fā)性有關(guān)。康蕾等[34]研究表明,受氣候變化影響,東北地區(qū)干旱災(zāi)害加劇,成災(zāi)率和致災(zāi)率均較高,受旱程度較為嚴重。吉林省年降水總量、強降水量、降水強度在1981—1990年均較強[35]。吉林省極端氣溫指數(shù)在20世紀80年代發(fā)生突變,突變后冷指數(shù)降低,暖指數(shù)上升,這與本文吉林省農(nóng)業(yè)氣象災(zāi)害變化特征基本一致[36]。

    災(zāi)害強度大對應(yīng)的糧食災(zāi)損量并不一定大,糧食災(zāi)損量不僅受災(zāi)害強度影響,還與當(dāng)?shù)胤N植結(jié)構(gòu)和糧食作物播種面積有關(guān),災(zāi)害強度大但糧食種植面積小的區(qū)域,其糧食災(zāi)損量和災(zāi)損率也相應(yīng)較小。以干旱為例,黑龍江災(zāi)損量最大、吉林次之、遼寧最小,但是黑龍江糧食種植面積大于吉林和遼寧,導(dǎo)致災(zāi)損率較小。從災(zāi)損量看,干旱是影響東北的最重災(zāi)害,其次是洪澇,風(fēng)雹和低溫影響較小。影響糧食災(zāi)損量因素眾多,氣候和自然條件的改變、抗災(zāi)能力、種植結(jié)構(gòu)調(diào)整、品種改良等都會降低災(zāi)害對糧食產(chǎn)量的影響。本文分析了東北地區(qū)主要農(nóng)業(yè)氣象災(zāi)害損失變化特征,在今后的研究過程中,還需利用多源數(shù)據(jù),通過科學(xué)試驗、模式運算等多種方法,全面且精細研究致災(zāi)機理,為農(nóng)業(yè)安全生產(chǎn)制定合理的防御措施提供技術(shù)保障。

    DOI:10. 1007/s00704-015-1503-1.

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