甘肅東部蘋果多災(zāi)種氣象災(zāi)害綜合風(fēng)險評估*

楊小利，周 嘉，周安寧，張 煒，吳穎娟

（1.中國氣象局蘭州干旱氣象研究所/甘肅省干旱氣候變化與減災(zāi)重點試驗室/中國氣象局干旱氣候變化與減災(zāi)重點試驗室，蘭州730020；2.甘肅省平?jīng)鍪袣庀缶?，平?jīng)?744000；3.西安交通大學(xué)管理學(xué)院，西安 710049；4.甘肅省平?jīng)鲂畔⒐こ虒W(xué)校，平?jīng)?44000）

農(nóng)業(yè)氣象災(zāi)害風(fēng)險評估對于農(nóng)業(yè)防災(zāi)減災(zāi)對策和措施制定有重大意義，目前單災(zāi)種農(nóng)業(yè)氣災(zāi)害風(fēng)險評估研究已取得不少成果[1?6]，也有一些學(xué)者針對多災(zāi)種氣象災(zāi)害綜合風(fēng)險評估開展了研究[7?12]，王春乙等從危險性、脆弱性、暴露性和防災(zāi)減災(zāi)能力等方面，分別對東北地區(qū)玉米干旱、冷害風(fēng)險，華北地區(qū)冬小麥干旱、干熱風(fēng)風(fēng)險進行了綜合評價，陳家金等運用多指標綜合評估法對福建省橄欖、烤煙等綜合風(fēng)險進行了評估,陸魁東等建立綜合風(fēng)險指數(shù)，對湖南油菜氣象災(zāi)害風(fēng)險進行了評估。由于綜合集成量化等關(guān)鍵技術(shù)問題，針對多災(zāi)種氣象災(zāi)害風(fēng)險評估研究尚處于探索階段，也是當(dāng)前農(nóng)業(yè)氣象災(zāi)害風(fēng)險評估的主要發(fā)展趨勢和方向。

甘肅東部是農(nóng)業(yè)農(nóng)村部劃定的蘋果優(yōu)勢產(chǎn)區(qū)之一，蘋果種植面積占全省的90%以上。由于地處內(nèi)陸季風(fēng)氣候區(qū)，加之境內(nèi)多黃土高原殘塬溝壑或高原丘陵地貌，干旱、凍害、冰雹、連陰雨等各種氣象災(zāi)害頻繁發(fā)生，影響了蘋果生長發(fā)育和產(chǎn)量品質(zhì)的提高。近年來，隨著種植面積逐漸擴大，蘋果種植范圍有明顯北擴趨勢[13]，種植風(fēng)險加大，因此有必要對其種植風(fēng)險進行綜合評估。

近年來一些學(xué)者針對蘋果氣象災(zāi)害風(fēng)險評估進行了研究[14?17]，李美榮等基于連陰雨災(zāi)害指數(shù)，對陜西省蘋果產(chǎn)區(qū)蘋果生長風(fēng)險進行了量化分析；劉璐等對陜西省蘋果花期凍害風(fēng)險進行了評估；屈振江等篩選出影響蘋果花期凍害發(fā)生分布的暴露性指標和主要致災(zāi)氣象因子，評估了蘋果主產(chǎn)區(qū)花期凍害風(fēng)險；許彥平等分析了影響天水蘋果生長的主要農(nóng)業(yè)氣象災(zāi)害因子，進行量化評估影響研究。這些研究多集中于致災(zāi)因子或承災(zāi)體的單一評估，或是單一災(zāi)種的評估方面，缺少對蘋果多災(zāi)種農(nóng)業(yè)氣象災(zāi)害風(fēng)險的綜合評估。因此，本研究擬針對蘋果種植產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)調(diào)整的需要，辨識影響蘋果生長的多種類氣象災(zāi)害，依據(jù)自然災(zāi)害風(fēng)險分析理論，綜合分析篩選了4大類12個具體指標，構(gòu)建蘋果氣象災(zāi)害綜合風(fēng)險評估指標體系，采用折衷法綜合確定風(fēng)險指標權(quán)重，建立風(fēng)險指數(shù)評估模型，計算風(fēng)險指數(shù)，完成基于GIS技術(shù)的甘肅東部蘋果氣象災(zāi)害精細化綜合風(fēng)險評估，開展多災(zāi)種氣象災(zāi)害綜合風(fēng)險評估和區(qū)劃，以期為蘋果產(chǎn)業(yè)布局、種植結(jié)構(gòu)調(diào)整和防災(zāi)減災(zāi)提供科學(xué)依據(jù)。

1 資料與方法

1.1 資料及其來源

根據(jù)蘋果種植面積及地理位置分布，研究區(qū)（甘肅東部）包括隴東黃土高原種植區(qū)（平?jīng)鍪?、慶陽市）和隴東南淺山丘陵種植區(qū)（天水市），前者為優(yōu)質(zhì)富士蘋果生產(chǎn)基地和核心產(chǎn)區(qū)，后者為最大元帥系蘋果生產(chǎn)基地，截至2018年，三市蘋果種植面積274.2×103hm2，總產(chǎn)量278.3×103kg。

整個研究區(qū)包含22個縣（區(qū)、市），各縣（區(qū)、市）1965?2018年的逐日最低氣溫、降水量、日照時數(shù)等氣象資料，來源于中國氣象局全國綜合氣象信息共享平臺（CIMISS），1995?2018年蘋果產(chǎn)量和種植面積資料、2014?2018年農(nóng)民人均純收入資料來源于平?jīng)鼋y(tǒng)計年鑒、慶陽統(tǒng)計年鑒和天水統(tǒng)計年鑒，各縣（區(qū)、市）海拔高度、人工影響天氣高炮和火箭數(shù)量、1:25萬的基礎(chǔ)地理信息資料，包括行政邊界和分辨率100m×100m的DEM（Digital Elevation Model，數(shù)字化高程模型）等數(shù)據(jù)來源于甘肅省氣象局。

1.2 災(zāi)害風(fēng)險評估指標體系構(gòu)建方法

1.2.1 自然災(zāi)害風(fēng)險理論

依據(jù)自然災(zāi)害風(fēng)險理論和農(nóng)業(yè)氣象災(zāi)害風(fēng)險形成機制[18?19]，考慮影響甘肅東部蘋果產(chǎn)量和品質(zhì)的主要致災(zāi)因子危險性、承災(zāi)體易損性、孕災(zāi)環(huán)境敏感性和防災(zāi)減災(zāi)能力4個方面的因素，綜合確定果樹農(nóng)業(yè)氣象災(zāi)害風(fēng)險評估指標，構(gòu)建指標體系。

果樹農(nóng)業(yè)氣象災(zāi)害風(fēng)險=f（致災(zāi)因子危險性、承災(zāi)體易損性、孕災(zāi)環(huán)境敏感性、防災(zāi)減災(zāi)能力）。

1.2.2 指標權(quán)重計算方法

采用折衷方法融合主客觀賦權(quán)方法綜合確定權(quán)重[20]

式中，ωi為第i個指標的綜合風(fēng)險權(quán)重，m為評價指標個數(shù)。

其中主觀權(quán)重（ri）采用層次分析法（AHP）確定[21]，即通過專家咨詢打分，按照1～9比例標度法對各層指標進行兩兩比較，建立一個m×m階判斷矩陣，即

式中，R為判斷矩陣，rij為判斷矩陣中的系數(shù)（第i個指標和第j個指標比較的結(jié)果），i, j=1,2,3,…,m。對判斷矩陣進行歸一化處理，求出最大特征根和所對應(yīng)的特征向量，作為各指標權(quán)重，計算各層次總排序一致性比率，并進行一致性檢驗。

客觀權(quán)重（αi）采用熵權(quán)系數(shù)法確定[22]：設(shè)有n個評估單元，則每個指標的評價集為 Bi=（bi1,bi2,...,bin），m個指標的評價矩陣為

式中，i=1,2,3,…,m, k=1,2,3,…,n。對矩陣B中的特征值進行無量綱處理，構(gòu)成歸一化矩陣，即

按照熵權(quán)定義，計算第i個評價指標的熵值為

其中，Pik是第i個評價指標第k個評估單元的指標特征值比例，即

最后計算第i個評價指標的熵權(quán)重αi，即

1.2.3 風(fēng)險指數(shù)計算方法

采用加權(quán)綜合評價方法計算第k個單元的風(fēng)險指數(shù)值qk，即

1.3 綜合風(fēng)險評估模型建立與驗證

應(yīng)用氣象資料、蘋果面積、產(chǎn)量資料和其它社會經(jīng)濟統(tǒng)計資料計算出主要致災(zāi)因子危險性、承災(zāi)體易損性、孕災(zāi)環(huán)境敏感性和防災(zāi)減災(zāi)能力4個方面的指標，采用極差法對這些指標進行無量綱化處理，計算各指標風(fēng)險權(quán)重，根據(jù)權(quán)重建立各類指標評估模型，并利用多元回歸方法建立致災(zāi)因子危險性指標特征值與地理因子的回歸模型[23]。最終應(yīng)用加權(quán)求和法建立綜合風(fēng)險指數(shù)評估模型，通過災(zāi)害個例對風(fēng)險評估結(jié)果進行驗證。

2 結(jié)果與分析

2.1 甘肅東部蘋果氣象災(zāi)害風(fēng)險評估指標體系構(gòu)建

2.1.1 風(fēng)險評估指標體系

甘肅東部蘋果種植區(qū)氣象災(zāi)害風(fēng)險評估指標體系見圖1。由圖可見，該指標體系由4個二級指標組成，二級指標下設(shè)12個三級指標，三級指標危險因子下設(shè)11個四級指標。

圖1 甘肅東部蘋果氣象災(zāi)害綜合風(fēng)險評估指標體系Fig.1 Index system of the integrated risk evaluation for apple meteorological disasters in eastern Gansu

2.1.2 主要致災(zāi)因子危險性表征指標

影響甘肅東部蘋果正常生長及產(chǎn)量和品質(zhì)的氣象災(zāi)害較多，但以花期凍害、干旱、冰雹、著色成熟期連陰雨等氣象災(zāi)害發(fā)生范圍廣、影響程度重。其中花期凍害是影響蘋果產(chǎn)量和品質(zhì)最主要的氣象災(zāi)害，低溫凍害嚴重時蘋果花器受凍，果樹正常開花授粉受精產(chǎn)生影響，造成減產(chǎn)或品質(zhì)低下。據(jù)研究[24]，紅富士蘋果花蕾期、開花期和幼果期發(fā)生霜凍的臨界最低溫度分別為?3.8～?2.8℃、?1.7～?2.2℃和?1.1～?2.5℃。甘肅東部春季氣溫波動大，花期凍害時有發(fā)生，氣候變暖大背景下花期明顯提前，受凍幾率和程度更大[25]，如1995、2001、2005、2008、2010、2013和2018年春季，甘肅東部蘋果均遭受較嚴重的花期凍害，損失嚴重。干旱是影響蘋果生長的另一主要氣象災(zāi)害，水分脅迫情況下葉片奪取果實中的水分，果實停止生長甚至萎蔫，導(dǎo)致產(chǎn)量降低。甘肅東部蘋果種植區(qū)基本不具備灌溉條件，降水量少且時空分布不均，蘋果初始生長階段的春末初夏旱和旺盛生長階段的伏期干旱發(fā)生較為頻繁，前者影響幼果坐果及第一次膨大，后者影響果實膨大及內(nèi)在品質(zhì)，其中春末初夏干旱對蘋果產(chǎn)量影響最大[26]。此外，甘肅東部地理地形復(fù)雜，4?9月蘋果生長期間冰雹天氣多發(fā)，秋季果實成熟著色期多連陰雨，對蘋果產(chǎn)量和品質(zhì)也有較大影響。如2014年10月3日發(fā)生在靜寧的特大冰雹災(zāi)害，持續(xù)約2h，使即將成熟采摘的3700hm2蘋果遭受嚴重損害，損失慘重；2007年9月下旬?10月上旬持續(xù)連陰雨15d，蘋果著色差、果銹嚴重，商品率下降明顯。

通過對以上影響蘋果生長發(fā)育和產(chǎn)量品質(zhì)的5種致災(zāi)因子危險性分析，結(jié)合歷史災(zāi)情和文獻資料，確定影響蘋果生長的災(zāi)害評價指標及其等級劃分標準，結(jié)果見表1。由表中可見，以花期（4月中旬?5月上旬）極端最低氣溫、春末初夏（5月下旬?6月中旬）降水距平百分率、伏期（7月中旬?8月中旬）降水距平百分率、5?9月冰雹日數(shù)、9月上旬?10月上旬過程降水量5個因子不同等級發(fā)生頻率，作為蘋果花期凍害（C1）、幼果膨大期干旱（C2）、果實膨大期干旱（C3）、生長季冰雹（C4）和著色成熟期連陰雨（C5）等致災(zāi)危險性的表征指標。

表1 蘋果氣象災(zāi)害致災(zāi)危險性表征指標及其等級劃分Table 1 Characteristic index and its grading standard of disaster hazard factors for apple

2.1.3 承災(zāi)體易損性表征指標

易損性包括承災(zāi)體的暴露性和應(yīng)對災(zāi)害時產(chǎn)量的敏感性，以各評價單元（縣）蘋果種植面積占研究區(qū)總種植面積的比例代表其暴露性，種植面積越大風(fēng)險越大。以蘋果歉年平均減產(chǎn)率、歉年減產(chǎn)率變異系數(shù)和≥5%減產(chǎn)率發(fā)生概率3個指標作為蘋果產(chǎn)量對氣象災(zāi)害敏感性表征指標，并將這些指標進行標準化處理，利用GIS技術(shù)得到以縣域行政單元為基礎(chǔ)的蘋果氣象災(zāi)害承載體易損性評價結(jié)果。

2.1.4 孕災(zāi)環(huán)境敏感性表征指標

孕災(zāi)環(huán)境敏感性是指受到氣象災(zāi)害威脅的所在地區(qū)外部環(huán)境對災(zāi)害或損失的敏感程度[27]。對蘋果來說，孕災(zāi)環(huán)境包括小氣候環(huán)境、地理地形、土壤等因素，結(jié)合甘肅東部地理地形特征，不同海拔高度小氣候差異明顯，同等天氣條件下，蘋果花期凍害、越冬期凍害等主要氣象災(zāi)害災(zāi)情輕重與果園所處海拔高度相關(guān)顯著，因此，選用海拔高度來綜合反映孕災(zāi)環(huán)境的敏感性。

2.1.5 防災(zāi)減災(zāi)能力表征指標

防災(zāi)減災(zāi)能力是災(zāi)害發(fā)生時可能采取防災(zāi)減災(zāi)措施的能力。近5a各縣農(nóng)民人均可支配收入數(shù)據(jù)代表了農(nóng)村經(jīng)濟發(fā)展水平，可作為蘋果氣象災(zāi)害防災(zāi)減災(zāi)基礎(chǔ)能力評價指標；各縣高炮、火箭數(shù)量可作為旱災(zāi)、冰雹災(zāi)害防災(zāi)減災(zāi)能力的評價指標。為便于比較，利用標準化公式對其進行標準化處理，利用GIS技術(shù)得到以縣域行政單元為基礎(chǔ)的蘋果氣象災(zāi)害防災(zāi)減災(zāi)能力評價結(jié)果。

2.2 縣域尺度蘋果氣象災(zāi)害風(fēng)險指標權(quán)重和風(fēng)險指數(shù)計算

依式（1）和式（2）對風(fēng)險評估指標體系指標建立風(fēng)險評估矩陣，并構(gòu)建特征矩陣，由下而上對風(fēng)險評估特征矩陣進行計算，得到各風(fēng)險指標權(quán)重，結(jié)果見表2，依據(jù)式（3）逐級計算得到各縣（區(qū)、市）綜合風(fēng)險評估指數(shù)值，結(jié)果見表3。從表2和表3可看出，各風(fēng)險指標對氣象災(zāi)害風(fēng)險貢獻不同，致災(zāi)因子危險性貢獻最大，孕災(zāi)環(huán)境敏感性貢獻最小，各類致災(zāi)因子中，花期凍害影響最大，秋季連陰雨影響最小。

表2 蘋果氣象災(zāi)害風(fēng)險指標綜合權(quán)重值Table 2 Comprehensive weight of risk evaluation index for apple meteorological disasters

表3 各單元縣蘋果氣象災(zāi)害綜合風(fēng)險評估值Table 3 Evaluated value of integrated risk for apple meteorological disasters in each unit county

2.3 甘肅東部蘋果氣象災(zāi)害綜合風(fēng)險區(qū)劃

2.3.1 風(fēng)險區(qū)劃模型構(gòu)建

按照1.3.4?1.3.5分別建立致災(zāi)因子危險性FI、承災(zāi)體易損性VI和防災(zāi)減災(zāi)能力風(fēng)險CI指數(shù)模型，并建立綜合風(fēng)險評估模型DRI（表4）。為實現(xiàn)網(wǎng)格化評估，建立各致災(zāi)因子風(fēng)險評估指數(shù)特征值與經(jīng)度、緯度、海拔高度等關(guān)系的多元回歸模型（表5），結(jié)合GIS技術(shù)進行地理插值，將點狀數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化為面狀網(wǎng)格數(shù)據(jù)。以面上數(shù)據(jù)代表與地理因子無關(guān)評估指標（承災(zāi)體易損性、防災(zāi)減災(zāi)能力等）的單元數(shù)據(jù)。

表4 蘋果氣象災(zāi)害綜合風(fēng)險評估模型Table 4 Integrated risk evaluation models of apple meteorological disasters

表5 蘋果氣象災(zāi)害危險性因子與地理因子回歸模型Table 5 Regression models of hazard factors for apple meteorological disasters and geographic factors

2.3.2 風(fēng)險等級劃分與區(qū)劃

采用自然斷點法對風(fēng)險評估指標進行分級，結(jié)合歷史災(zāi)情和實地調(diào)查，將各風(fēng)險指標歸一化指數(shù)劃分為4個風(fēng)險等級（表6）?；陲L(fēng)險指標評估模型和風(fēng)險評估體系，應(yīng)用GIS技術(shù)，制作各因子風(fēng)險指數(shù)區(qū)劃柵格圖層，通過空間疊加分析，得到綜合風(fēng)險分布圖（圖2）。

表6 蘋果氣象災(zāi)害風(fēng)險等級劃分標準Table 6 Risk division standard of apple meteorological disasters

2.4 甘肅東部蘋果氣象災(zāi)害綜合風(fēng)險評估

2.4.1 致災(zāi)因子危險性評估

從圖2a可看出，致災(zāi)因子危險性重度以上風(fēng)險主要分布在沿關(guān)山山區(qū)和六盤山東西兩側(cè)，以及隴東黃土高原北部，這些區(qū)域海拔高，氣候陰涼或溫涼，重度凍害發(fā)生風(fēng)險高，干旱、冰雹、連陰雨等氣象災(zāi)害風(fēng)險等級也較高；輕度風(fēng)險區(qū)主要分布在東南部渭河川區(qū)和隴東黃土高原東南部，這些區(qū)域海拔相對較低，無重度凍害或重度凍害發(fā)生極少，冰雹和連陰雨發(fā)生風(fēng)險也為輕度或中度，雖然春旱和伏旱發(fā)生風(fēng)險較高，但影響權(quán)重不大；其余區(qū)域為中度風(fēng)險區(qū)，這些區(qū)域多為川、塬區(qū)，氣象災(zāi)害發(fā)生風(fēng)險介于輕度和重度之間。

2.4.2 承災(zāi)體易損性評估

從圖2b可看出，靜寧、莊浪、涇川三縣承災(zāi)體易損性為較高以上風(fēng)險，是由于三縣蘋果種植面積占至全區(qū)的近50%，承災(zāi)體暴露性高，減產(chǎn)率、減產(chǎn)概率和變異系數(shù)均相對較大；張家川蘋果種植面積小，暴露性低，天水、麥積產(chǎn)量損失敏感性相對較小，這三縣（區(qū)）易損性風(fēng)險為低度。其余多數(shù)區(qū)域?qū)儆谥卸蕊L(fēng)險區(qū)。

圖2 甘肅東部蘋果氣象災(zāi)害危險性（a）、敏感性（b）、脆弱性（c）和防災(zāi)減災(zāi)能力(d)風(fēng)險區(qū)劃Fig.2 Zonation of meteorological disaster hazard(a), vulnerability(b), sensitivity(c), and disaster prevention and mitigation capability(d) for apple plantation in eastern Gansu

2.4.3 孕災(zāi)環(huán)境敏感性評估

從圖2c可看出，渭河河谷和隴東黃土高原東南部海拔高度1200m以下的小部分區(qū)域，孕災(zāi)環(huán)境敏感性風(fēng)險為低度，海拔高度1200?1400m的區(qū)域，其風(fēng)險為中度，其余沿主要山脈或山脈邊緣分布的區(qū)域，海拔高度大于1400m，為高度風(fēng)險區(qū)。

2.4.4 防災(zāi)減災(zāi)能力評估

從圖2d可看出，西峰區(qū)、靜寧由于當(dāng)?shù)剞r(nóng)民人均純收入、高炮數(shù)量等相對較多，防災(zāi)減災(zāi)能力風(fēng)險為低度，環(huán)縣、慶城、合水、寧縣、鎮(zhèn)原、崇信、靈臺、莊浪、張家川、清水等縣防災(zāi)減災(zāi)資金能力等相對較弱，防災(zāi)減災(zāi)能力風(fēng)險為高度，其余縣（區(qū)、市）為中度風(fēng)險。

2.4.5 綜合風(fēng)險評估

從圖3可看出，重度以上風(fēng)險區(qū)風(fēng)險指數(shù)介于0.45～1.0，主要分布在沿關(guān)山山區(qū)的華亭、張家川和六盤山東西兩側(cè)的靜寧、莊浪、崆峒西部，以及環(huán)縣和華池北部，其中華亭、張家川屬高寒陰濕山區(qū)，海拔高，重度以上凍害時有發(fā)生，加之防災(zāi)減災(zāi)能力較弱，因而綜合風(fēng)險等級高，靜寧、莊浪海拔大于1600m，凍害、干旱、冰雹等災(zāi)害風(fēng)險較高，種植面積暴露性大，對農(nóng)業(yè)氣象災(zāi)害發(fā)生的敏感性更高。崆峒西部、環(huán)縣、華池北部氣候陰涼或溫涼，氣象災(zāi)害頻繁發(fā)生，蘋果減產(chǎn)概率較高，因而綜合風(fēng)險等級也較高。輕度風(fēng)險區(qū)風(fēng)險指數(shù)低于0.25，分散性分布在天水、麥積、甘谷等的川區(qū)和靈臺、西峰、正寧、合水、寧縣、正寧等地零星區(qū)域，這些區(qū)域海拔相對較低，凍害發(fā)生少，致災(zāi)因子危險性影響較小，減產(chǎn)概率低，因而綜合風(fēng)險等級低。其余多數(shù)區(qū)域風(fēng)險指數(shù)介于0.25～0.45，屬于中度風(fēng)險區(qū)，包括慶陽大部、平?jīng)鲋袞|部和天水大部。

圖3 甘肅東部蘋果氣象災(zāi)害綜合風(fēng)險區(qū)劃Fig.3 Zonation of intergrated risk for apple meteorological disaster in eastern Gansu

2.5 區(qū)劃結(jié)果驗證

經(jīng)實地調(diào)查走訪和歷史資料比對驗證，甘肅東部蘋果多災(zāi)種氣象災(zāi)害綜合風(fēng)險區(qū)劃與各單元縣氣象災(zāi)害發(fā)生的歷史輕重情況基本相符。以崆峒、西峰、麥積三區(qū)為例，崆峒區(qū)綜合風(fēng)險指數(shù)為0.59，為重度風(fēng)險區(qū)，西峰、麥積綜合風(fēng)險指數(shù)分別為0.37、0.27，為中度風(fēng)險區(qū)。2018年春季甘肅東部出現(xiàn)罕見寒潮大風(fēng)，果樹受凍嚴重，當(dāng)年蘋果減產(chǎn)率（與上年比）崆峒區(qū)為53.1%，西峰區(qū)和麥積區(qū)分別為30.0%和16.9%，災(zāi)損情況與風(fēng)險評估結(jié)果基本吻合。結(jié)合災(zāi)害個例分析，2020年4月22?27日平?jīng)鍪嗅轻紖^(qū)出現(xiàn)罕見晚霜凍災(zāi)害，正值花期的蘋果受凍嚴重。4月27日對受災(zāi)嚴重的草峰、白水、花所等幾個重點種植鄉(xiāng)鎮(zhèn)蘋果園進行災(zāi)情調(diào)查（表7），各鄉(xiāng)鎮(zhèn)蘋果花序受害率為50%～90%，花朵受害率為40%～80%，其中塬區(qū)災(zāi)害重于川區(qū)，塬心災(zāi)害重于塬邊，迎風(fēng)坡尤為嚴重。以凍害最重的4月26日為例，3個鄉(xiāng)鎮(zhèn)自動氣象站觀測到的極端最低氣溫分別為，草峰站?5.5℃，達到重度凍害標準，白水站?3.4℃，達到中度凍害標準，花所站?1.1℃，為輕度凍害。利用地理數(shù)據(jù)計算該時段花期凍害指數(shù)，草峰凍害風(fēng)險指數(shù)高于0.4，為較高風(fēng)險區(qū)，白水和花所高于0.15，為中度風(fēng)險區(qū)，調(diào)查到的各鄉(xiāng)鎮(zhèn)受災(zāi)情況與評估結(jié)果較為吻合。

表7 2020年4月26日崆峒區(qū)部分蘋果種植鄉(xiāng)鎮(zhèn)極端最低氣溫與凍害風(fēng)險指數(shù)Table 7 The extreme minimum temperature and freezing risk index in some apple-planting area of Kongtong on April 26,2020

3 結(jié)論與討論

3.1 結(jié)論

（1）影響甘肅東部蘋果氣象災(zāi)害綜合風(fēng)險的主要因素是致災(zāi)因子危險性，其中蘋果花期凍害和生長季冰雹是主要影響因子，旱災(zāi)、連陰雨影響較??；承災(zāi)體易損性對綜合風(fēng)險的影響次之；而孕災(zāi)環(huán)境敏感性和防災(zāi)減災(zāi)能力對綜合風(fēng)險的貢獻很小。

（2）甘肅東部沿關(guān)山山區(qū)和六盤山東西兩側(cè)，以及隴東黃土高原北部氣象災(zāi)害綜合風(fēng)險在重度以上，占研究區(qū)面積的45%以上，其中，崆峒、華亭西部，莊浪、張家川東部，靜寧北部，以及環(huán)縣北部氣象災(zāi)害綜合風(fēng)險尤為嚴重，因此，這些區(qū)域蘋果種植面積較少；靜寧南部、莊浪中西部由于氣溫日較差大、日照充足等因素，蘋果品質(zhì)優(yōu)良，但氣象災(zāi)害綜合風(fēng)險為重度，一定程度上制約了產(chǎn)量的提高，需要采取有效措施應(yīng)對春季凍害、生長季冰雹等氣象災(zāi)害。其余廣大區(qū)域包括平?jīng)鍪兄袞|部、慶陽市中南部和天水市大部，氣象災(zāi)害綜合風(fēng)險為輕度或中度，是甘肅東部蘋果種植的主要區(qū)域。

3.2 討論

（1）基于自然災(zāi)害風(fēng)險分析理論的甘肅東部多災(zāi)種氣象災(zāi)害綜合風(fēng)險評估，綜合分析了花期凍害、干旱、冰雹、連陰雨等多種氣象災(zāi)害的危險性，考慮了承災(zāi)體易損性、孕災(zāi)環(huán)境敏感性和防災(zāi)減災(zāi)能力等各方面影響因素，采用折衷方法確定風(fēng)險指標權(quán)重，克服了以往一些研究中分析災(zāi)種、考慮因素和賦權(quán)方法單一所帶來的評估局限性。風(fēng)險評估結(jié)果與蘋果種植的實際布局基本一致，與實際災(zāi)情也基本吻合，因而評估方法和評估結(jié)果相對客觀可靠，可為甘肅東部蘋果種植的風(fēng)險管理和決策提供理論依據(jù)。

（2）由于蘋果農(nóng)業(yè)氣象災(zāi)害系統(tǒng)具有一定的復(fù)雜性，因此風(fēng)險評估結(jié)果不可能與實際情況完全吻合，個別地方風(fēng)險評估結(jié)果與實際稍有出入，可隨著資料積累，結(jié)合實際調(diào)查情況對指標及模型進一步完善；風(fēng)險評估指標體系仍有需要完善的地方，一些指標如可能影響果實品質(zhì)的大風(fēng)、果實著色期低溫寡照等由于缺乏試驗觀測等資料來源，未能納入指標體系，可隨著資料的完善不斷充實改進。

（3）致災(zāi)危險性時段及指標等級，是結(jié)合甘肅東部蘋果災(zāi)情實際調(diào)查和歷史災(zāi)情資料，綜合考慮不同品種蘋果的危險性時段和指標等級而劃分的，但要盡可能減小因其差別導(dǎo)致的風(fēng)險評估偏差，可進一步針對同一區(qū)域某一品種蘋果進行災(zāi)害風(fēng)險區(qū)劃和評估；部分指標如花期凍害指標由于目前資料所限等級劃分較少，要提高風(fēng)險評估的精度，可隨著今后觀測試驗資料的完善對指標等級進行進一步細化。

（4）為實現(xiàn)致災(zāi)危險性網(wǎng)格化評估，構(gòu)建了災(zāi)害危險性因子與地理因子的回歸模型，但模型未考慮坡向、坡度因素的影響，致災(zāi)環(huán)境敏感性中也僅考慮了海拔因素，對于坡度、坡向等暴露性影響未考慮，隨著今后更多精細化像元值的獲取和觀測數(shù)據(jù)的增加，評估的精細化程度可進一步提高。