基于物候期的霜凍災(zāi)害林果減產(chǎn)風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估：以河北省為例*

王 瑛，邱星霖，李雨欣，陳笑娟，陳小雷

基于物候期的霜凍災(zāi)害林果減產(chǎn)風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估：以河北省為例*

王 瑛1,２，邱星霖1,２，李雨欣1,２，陳笑娟3**，陳小雷3

（1. 北京師范大學(xué)環(huán)境演變與自然災(zāi)害教育部重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室，北京 100875；2. 應(yīng)急管理部-教育部減災(zāi)與應(yīng)急管理研究院，北京 100875；3. 河北省氣象災(zāi)害防御中心，石家莊 050021）

基于河北省氣象站點(diǎn)1974-2015年氣溫?cái)?shù)據(jù)，計(jì)算每年1月以來(lái)各地的積溫，從而確定每年3個(gè)易受霜凍災(zāi)害影響的蘋(píng)果和杏的物候期即初蕾期、花期、幼果期的起始和結(jié)束時(shí)間；再基于Gumbel分布計(jì)算不同重現(xiàn)期下三個(gè)物候期的日最低氣溫，即霜凍災(zāi)害的危險(xiǎn)強(qiáng)度；結(jié)合由相關(guān)文獻(xiàn)構(gòu)建的三個(gè)物候期的脆弱性曲線(xiàn)即日最低溫度所對(duì)應(yīng)的減產(chǎn)率，評(píng)估霜凍災(zāi)害減產(chǎn)風(fēng)險(xiǎn)。以百年一遇重現(xiàn)期為例，河北省北部地區(qū)的蘋(píng)果和杏在幼果期和花期更容易遭受霜凍的影響，張家口市各個(gè)物候期受影響最大，平均減產(chǎn)率高達(dá)47.44%，花期風(fēng)險(xiǎn)最高，減產(chǎn)59.79%；承德市蘋(píng)果和杏的花期，減產(chǎn)率達(dá)51.42%；而南部地區(qū)的邢臺(tái)市相對(duì)特殊，初蕾期減產(chǎn)率最高，達(dá)37.91%，根據(jù)評(píng)估結(jié)果，可以針對(duì)性地加強(qiáng)這些地區(qū)各個(gè)物候期的霜凍災(zāi)害監(jiān)測(cè)預(yù)警，適當(dāng)調(diào)整種植結(jié)構(gòu)，加快研制新型環(huán)保的林果抗低溫防護(hù)技術(shù)。

霜凍；風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估；減產(chǎn)；物侯期；水果

在全球變暖背景下，低溫霜凍災(zāi)害（簡(jiǎn)稱(chēng)霜凍災(zāi)害）發(fā)生次數(shù)并未減少，反而有加重的跡象[1]，因?yàn)樵鰷貢?huì)帶來(lái)花期提前，但整體溫度不平穩(wěn)，突然的降溫，會(huì)使脆弱的花蕾幼果受凍，最后導(dǎo)致林果大幅減產(chǎn)[2]。2018年4月的三次全國(guó)性寒潮天氣過(guò)程西北東北部、華北、東北東部和南部、黃淮大部、江淮西部及內(nèi)蒙古等地大幅降溫，最大降溫幅度14℃以上，全國(guó)8個(gè)省（區(qū)、市）遭受?chē)?yán)重低溫凍害，造成2018年全國(guó)蘋(píng)果產(chǎn)量總體減產(chǎn)30%[3]，蘋(píng)果庫(kù)存不足，批發(fā)價(jià)相比于往年上漲了1～2倍。因此，開(kāi)展精細(xì)化霜凍災(zāi)害的林果業(yè)減產(chǎn)風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估研究，是完善氣象災(zāi)害風(fēng)險(xiǎn)管理的第一步，對(duì)于減少林果損失風(fēng)險(xiǎn)，穩(wěn)定市場(chǎng)供應(yīng)，具有重要意義。

目前霜凍災(zāi)害林果減產(chǎn)風(fēng)險(xiǎn)研究中的關(guān)鍵是脆弱性研究，可以分為兩類(lèi)：一是利用歷史災(zāi)情數(shù)據(jù)得到經(jīng)驗(yàn)性霜凍減產(chǎn)率，屈振江等[4]利用蘋(píng)果花期凍害與氣象因子的關(guān)系模型，提取主要致災(zāi)因子，對(duì)蘋(píng)果主產(chǎn)區(qū)的花期凍害進(jìn)行評(píng)估；Pradana等[5]采用ILWIS軟件的空間多準(zhǔn)則評(píng)價(jià)（GIS-based spatial multi-criteria evaluation，簡(jiǎn)稱(chēng)SMCE）方法，結(jié)合霜凍災(zāi)害的物理、社會(huì)和經(jīng)濟(jì)脆弱性以及農(nóng)戶(hù)的應(yīng)對(duì)能力進(jìn)行了脆弱性評(píng)估；劉瑞娜等[6]基于歷史氣象數(shù)據(jù)和茶葉產(chǎn)量資料，利用加權(quán)指數(shù)求和法構(gòu)建了茶樹(shù)霜凍害風(fēng)險(xiǎn)指數(shù)，對(duì)安徽茶樹(shù)春霜凍害風(fēng)險(xiǎn)進(jìn)行了評(píng)估。二是通過(guò)室內(nèi)實(shí)驗(yàn)，得到不同溫度環(huán)境下林果花蕾的受損率，進(jìn)而折算林果減產(chǎn)率，王靜等[7]在實(shí)驗(yàn)室中針對(duì)果樹(shù)的不同器官進(jìn)行試驗(yàn)得到霜凍臨界溫度，由此來(lái)判斷各霜凍等級(jí)下的果樹(shù)受損率。

目前，區(qū)域性霜凍災(zāi)害定量風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估還較為缺少。一是由于林果的空間分布較為分散，而且溫度受海拔高程影響較大，即使在同一縣域內(nèi)霜凍災(zāi)害風(fēng)險(xiǎn)也差別巨大[8]，二是實(shí)驗(yàn)性減產(chǎn)脆弱性研究成果沒(méi)有真正應(yīng)用于區(qū)域霜凍災(zāi)害風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估中。因此，霜凍災(zāi)害高精度定量減產(chǎn)風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估亟待開(kāi)展。

河北省是中國(guó)水果生產(chǎn)大省之一，林果業(yè)為當(dāng)?shù)剞r(nóng)業(yè)三大主導(dǎo)產(chǎn)業(yè)之一[9]，但其受霜凍災(zāi)害影響也較大。2016年3月，河北省出現(xiàn)大范圍的霜凍災(zāi)害，蔚縣、圍場(chǎng)縣、赤城縣、康?？h、邯鄲市、邢臺(tái)市大部分、石家莊市西南部以及衡水市的中南部均受災(zāi)嚴(yán)重，致使河北省2016年蘋(píng)果產(chǎn)量?jī)H365.58萬(wàn)t，相比于2015年減產(chǎn)了30%[10]。2018年4月，受冷空氣和暖濕氣流共同影響，河北蔚縣出現(xiàn)大范圍低溫降雪天氣，全縣杏扁遭受低溫冷凍災(zāi)害，造成當(dāng)年杏扁顆粒無(wú)收[11]。因此，科學(xué)研究分析河北省林果各物候期風(fēng)險(xiǎn)，對(duì)在林果各物候期間制定相應(yīng)的防范措施十分必要。本研究以河北省蘋(píng)果和杏為例，通過(guò)文獻(xiàn)整理，確定其進(jìn)入春季三個(gè)物候期的條件及各自的脆弱性；在多年氣象觀測(cè)數(shù)據(jù)的基礎(chǔ)上，統(tǒng)計(jì)林果在各個(gè)物候期的日最低氣溫，計(jì)算不同重現(xiàn)期下霜凍災(zāi)害的強(qiáng)度，再評(píng)估不同重現(xiàn)期下林果的霜凍災(zāi)害減產(chǎn)風(fēng)險(xiǎn)。

1 資料與方法

1.1 數(shù)據(jù)及其來(lái)源

1974?2015年河北省142個(gè)（實(shí)際因數(shù)據(jù)缺失，僅使用其中137個(gè)）氣象站點(diǎn)氣溫?cái)?shù)據(jù)（包括平均、最低氣溫），來(lái)自河北省氣象局。2015年河北省土地利用圖來(lái)自文獻(xiàn)[12]。30m分辨率數(shù)字高程模型（DEM）數(shù)據(jù)來(lái)自地理空間數(shù)據(jù)云（https://www. gscloud.cn/）。2014年河北省蘋(píng)果產(chǎn)量、種植面積數(shù)據(jù)來(lái)自于河北省2015年統(tǒng)計(jì)年鑒[13]，杏的產(chǎn)量、種植面積來(lái)自景晨娟等[14]對(duì)河北省杏產(chǎn)業(yè)發(fā)展的調(diào)研與分析。

1.2 氣溫?cái)?shù)據(jù)的空間插值

由于研究區(qū)范圍廣，全省海拔高度范圍在50?2882m，研究范圍內(nèi)氣象站點(diǎn)分布相對(duì)較少，而林果種植相對(duì)分散，進(jìn)行較大區(qū)域風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估時(shí)，需要將站點(diǎn)數(shù)據(jù)區(qū)域化，具體過(guò)程包括兩大步驟，首先，將監(jiān)測(cè)站點(diǎn)的實(shí)際溫度轉(zhuǎn)為海平面溫度，并通過(guò)空間插值方法，獲得研究區(qū)域的海平面溫度分布。第二步，根據(jù)研究區(qū)地形將海平面溫度轉(zhuǎn)化為各網(wǎng)格點(diǎn)的實(shí)際溫度，從而實(shí)現(xiàn)氣溫?cái)?shù)據(jù)包括平均氣溫或最低氣溫等的空間插值。

溫度轉(zhuǎn)化的垂直遞減公式為

式中，Th表示海拔為h的溫度；T表示海平面溫度；△H為海拔高度（m）。若海拔低于海平面，式中取“+”，高于海平面取“-”。

基于分辨率為30m×30m的DEM數(shù)據(jù)進(jìn)行溫度轉(zhuǎn)化，故該溫度分布也為30m×30m。

1.3 研究框架和步驟

霜凍林果業(yè)風(fēng)險(xiǎn)是指對(duì)未來(lái)某個(gè)時(shí)段內(nèi)的霜凍災(zāi)害造成的林果業(yè)減產(chǎn)損失。計(jì)算式為

式中，R(t)為t年一遇的氣象災(zāi)害損失期望值，表示風(fēng)險(xiǎn)程度；t為重現(xiàn)期，H(t)為t年一遇的致災(zāi)強(qiáng)度，通過(guò)對(duì)歷史災(zāi)情數(shù)據(jù)的擬合，得到最優(yōu)擬合分布函數(shù)，從而計(jì)算不同重現(xiàn)期（Return Period，RP）氣象災(zāi)害對(duì)應(yīng)的致災(zāi)強(qiáng)度；V[H(t)]為致災(zāi)強(qiáng)度為H(t) 時(shí)承災(zāi)體的損失率，E為承災(zāi)體的價(jià)值。

本研究中，H(t) 即不同物候期內(nèi)的日最低溫度；V[H(t)] 為脆弱性函數(shù)，即不同霜凍災(zāi)害強(qiáng)度下的減產(chǎn)率。由圖1可見(jiàn)，研究框架可分為霜凍災(zāi)害危險(xiǎn)性評(píng)估、脆弱性曲線(xiàn)構(gòu)建、承災(zāi)體分布和風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估四大模塊。其中，模塊一為霜凍災(zāi)害危險(xiǎn)性評(píng)估，通過(guò)輸入各站點(diǎn)的逐日氣溫?cái)?shù)據(jù)，最終獲取全省范圍內(nèi)不同重現(xiàn)期的最低氣溫分布；模塊二為為脆弱性曲線(xiàn)構(gòu)建，主要通過(guò)文獻(xiàn)整理，構(gòu)建不同物候期下不同最低溫對(duì)應(yīng)的減產(chǎn)率。模塊三為承災(zāi)體分布，通過(guò)土地利用分布圖以及統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)，獲得林果產(chǎn)量空間分布。模塊四為風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估模塊，就是綜合上述的危險(xiǎn)性分布、承災(zāi)體分布、脆弱性曲線(xiàn)，基于風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估理論及方法，獲取不同重現(xiàn)霜凍災(zāi)害的減產(chǎn)分布圖，即霜凍災(zāi)害風(fēng)險(xiǎn)圖。

1.4 計(jì)算軟件

采用Matlab軟件編程進(jìn)行林果積溫、物候期計(jì)算以及各回歸期下每個(gè)站點(diǎn)的最低溫度；采用ArcGIS軟件進(jìn)行IDW插值分析以及相關(guān)的空間分析。

2 結(jié)果與分析

2.1 關(guān)鍵物候期霜凍災(zāi)害危險(xiǎn)性分析

2.1.1 關(guān)鍵物候期推算

以林果的關(guān)鍵物候期最低氣溫的最小值作為霜凍災(zāi)害危險(xiǎn)性判斷指標(biāo)。因此，首先確定各網(wǎng)格點(diǎn)林果關(guān)鍵物候期的起止時(shí)間。

根據(jù)河北農(nóng)業(yè)大學(xué)主編的《果樹(shù)栽培學(xué)總論》[15]，蘋(píng)果和杏花期的出現(xiàn)，需要有效溫度（高于生物學(xué)零度）積累到一定程度，即生物學(xué)有效積溫（解除休眠后生育時(shí)期內(nèi)有效溫度的總和）達(dá)到一定閾值。參考文獻(xiàn)[16?20]，河北蘋(píng)果和杏易受霜凍災(zāi)害影響的物候期集中在初蕾期、花期、幼果期。對(duì)于蘋(píng)果而言，積溫達(dá)到419℃·d的前10d為初蕾期，達(dá)到419℃·d的第1?10天為花期（含當(dāng)天），第11?20天為幼果期[16?23]。對(duì)于杏而言，積溫達(dá)到220℃·d后第1?5天為初蕾期，第6?10天為花期，第11?15天為幼果期[16]。

圖1 研究框架

2.1.2 各關(guān)鍵物候期日最低氣溫最低值的分布概率

利用歷史氣溫資料，計(jì)算每個(gè)物候期內(nèi)日最低氣溫的最小值，進(jìn)行Gumbel概率分布擬合[23?24]，計(jì)算得到各站點(diǎn)不同物候期不同重現(xiàn)期的日最低氣溫。

Gumbel分布是一種極值型分布，適用于水文、氣象等領(lǐng)域的極值分布[26?27]，李倩等[28]借助Gumbel分布研究了河北臺(tái)風(fēng)災(zāi)害的降水特征，陳晶等[29]利用Gumbel Copula研究了滇中高原湖泊區(qū)域的濕度變化特征。Gumbel分布函數(shù)表達(dá)式為

經(jīng)典矩法估算參數(shù)表達(dá)式為

式中，σM為極小樣本標(biāo)準(zhǔn)差，uM為極小樣本期望值，c為歐拉常數(shù)，取0. 5772。

每個(gè)重現(xiàn)期（如20a、50a、100a及200a等）對(duì)應(yīng)一個(gè)極值分位數(shù)，以此來(lái)表示極端事件的極值變量大小。分析可知，極值分位數(shù)越大，其超越概率就越小，該極端事件發(fā)生的可能性就越小。每個(gè)重現(xiàn)期下三個(gè)物候期的日最低氣溫計(jì)算方式為

式中，x為每個(gè)物候期內(nèi)日最低氣溫的最小值；EP為超越概率(Exceeding probability)；RP為相對(duì)應(yīng)的重現(xiàn)期（Return period）；f(x)為變量x的密度分布；F(x)為變量x的累計(jì)分布，P(X≤x)為X不大于日最低氣溫x值的概率。

據(jù)此可得到研究所選每個(gè)物候期不同重現(xiàn)期日最低氣溫的最小值。

2.1.3 百年一遇關(guān)鍵物候期霜凍災(zāi)害危險(xiǎn)性分析

根據(jù)河北省137個(gè)國(guó)家氣象站的歷史日平均氣溫和日最低氣溫?cái)?shù)據(jù)，確定各地蘋(píng)果和杏的關(guān)鍵物候期起止時(shí)間；統(tǒng)計(jì)每年初蕾期、花期、幼果期日最低氣溫，構(gòu)建1974?2015年受霜凍影響的物候期內(nèi)最低氣溫?cái)?shù)據(jù)集。

根據(jù)Gumbel分布函數(shù)，計(jì)算重現(xiàn)期100a時(shí)，初蕾期、花期和幼果期對(duì)應(yīng)的日最低氣溫最小值。結(jié)合地形溫度轉(zhuǎn)化和反距離權(quán)重空間插值（IDW）方法，得到河北省不同重現(xiàn)期霜凍災(zāi)害危險(xiǎn)性（即日最低氣溫最小值）分布圖。其中，100a一遇（頻率為1/100）的霜凍災(zāi)害危險(xiǎn)性（即日最低氣溫最小值）分布結(jié)果見(jiàn)圖2。

由圖2a1?圖2a3可見(jiàn)，在蘋(píng)果生長(zhǎng)的三個(gè)春季重要物候期即初蕾期、花期和幼果期，霜凍災(zāi)害的危險(xiǎn)性分布存在差異。各物候期內(nèi)均表現(xiàn)為北部重于南部，北部的承德市和張家口市的大部分地區(qū)在蘋(píng)果三個(gè)物候期的日最低氣溫最小值均低于南部各市，南部重度霜凍基本只發(fā)生于太行山山區(qū)的平山縣、井陘縣、阜平縣、贊皇縣、邢臺(tái)縣、武安縣等局部區(qū)域。各物候期霜凍災(zāi)害危險(xiǎn)性分布不同點(diǎn)表現(xiàn)為初蕾期霜凍范圍相對(duì)最大，但強(qiáng)度不強(qiáng)，花期重度霜凍范圍最大，幼果期霜凍范圍有所減少，但太行山區(qū)的霜凍強(qiáng)度在幼果期有所增強(qiáng)。

對(duì)比圖2b1?圖2b3可知，杏的霜凍災(zāi)害危險(xiǎn)性分布規(guī)律大體與蘋(píng)果類(lèi)似，但杏相對(duì)蘋(píng)果更耐低溫。霜凍災(zāi)害較嚴(yán)重的地區(qū)主要發(fā)生在承德市和張家口市，以及平山縣、井陘縣、阜平縣、贊皇縣、邢臺(tái)縣、武安縣等。其他地區(qū)幾乎沒(méi)有遭受霜凍災(zāi)害。在河北南部，初蕾期的霜凍危險(xiǎn)分布較廣，但強(qiáng)度不高；花期，邢臺(tái)市和衡水市南部地區(qū)分布著中度危險(xiǎn)程度的霜凍災(zāi)害；幼果期，霜凍災(zāi)害范圍增大，全省多地均有分布。

2.2 關(guān)鍵物候期霜凍災(zāi)害脆弱性曲線(xiàn)構(gòu)建

收集已有的研究[15?22]進(jìn)行整理，得到不同日最低氣溫值范圍對(duì)應(yīng)的減產(chǎn)率，如表1所示。其中，由于品種及種植區(qū)域的不同，林果在霜凍災(zāi)害下的減產(chǎn)率，即脆弱性會(huì)有所差異。因此先考慮與河北省主要種植種類(lèi)相同的文獻(xiàn)[17,21?22]。

a.蘋(píng)果Apple, b.杏Apricot, 1. 初蕾期Initial budding stage, 2.花期Flowering stage, 3.幼果期Young fruit stage.

注：基于1974?2015年氣象數(shù)據(jù)，100a一遇。圖4同。

Note: Based on the meteorological data in 1974?2015 (once-in-a-hundred-year). The same as Fig.4.

由此，按照表1的溫度范圍計(jì)算平均值，繪制關(guān)鍵點(diǎn)，再將關(guān)鍵節(jié)點(diǎn)按log函數(shù)曲線(xiàn)形式擬合，得到河北省蘋(píng)果和杏霜凍災(zāi)害脆弱性曲線(xiàn)圖，如圖3所示。由圖可見(jiàn)，蘋(píng)果和杏，在幼果期遭遇霜凍災(zāi)害時(shí)減產(chǎn)最多，以?4℃為例，減產(chǎn)率分別為100%、60%；其次是花期，?4℃時(shí)減產(chǎn)率分別為52%、20%；而初蕾期的耐寒性相對(duì)強(qiáng)一些，?4℃時(shí)減產(chǎn)率分別為20%、5%。無(wú)論是哪個(gè)物候期，杏的耐寒性整體比蘋(píng)果更強(qiáng)。

2.3 百年一遇霜凍災(zāi)害減產(chǎn)風(fēng)險(xiǎn)分析

從河北省土地利用圖[12]中提取林果類(lèi)的分布，得到河北省主要林果種植分布范圍，河北林果主要種植區(qū)以北部居多，包括張家口南部、承德東南區(qū)、唐山秦皇島南部；南部的種植相對(duì)分散，零星分布于石家莊、邢臺(tái)、衡水等地。林果的種植呈零星間種，在空間上很難區(qū)分林果的具體類(lèi)型，因此，根據(jù)各地市的產(chǎn)量統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)，均勻分配計(jì)算得到蘋(píng)果和杏的產(chǎn)量分布。

表1 河北省蘋(píng)果和杏不同日最低氣溫下的減產(chǎn)率調(diào)研結(jié)果

圖3 河北省蘋(píng)果(a)和杏(b)霜凍災(zāi)害脆弱性曲線(xiàn)

按照式（2），基于脆弱性曲線(xiàn)，將百年一遇霜凍災(zāi)害的危險(xiǎn)性分布與蘋(píng)果（杏）的產(chǎn)量分布進(jìn)行空間運(yùn)算，結(jié)果如圖4所示。

由圖4a1?圖4a3可知，河北省霜凍災(zāi)害蘋(píng)果減產(chǎn)最高風(fēng)險(xiǎn)區(qū)，主要分布于蔚縣、承德市南部、廊坊市，石家莊平山縣、內(nèi)丘縣，以及衡水冀州市也有分布。從三個(gè)物候期來(lái)看，初蕾期減產(chǎn)風(fēng)險(xiǎn)高和極高區(qū)在蔚縣、懷安縣、涿鹿縣、邢臺(tái)縣、冀州市；花期，除前述幾個(gè)地區(qū)，還增加了陽(yáng)原縣、懷來(lái)縣以及承德市大部分地區(qū)；而幼果期高風(fēng)險(xiǎn)區(qū)的范圍有所減少，分別為蔚縣、涿鹿縣、邢臺(tái)縣和冀州市。如前所述，蘋(píng)果三個(gè)物候期的耐寒性表現(xiàn)為初蕾期>花期>幼果期，分析可知，雖然幼果期的抗凍性最低，但河北省幼果期霜凍災(zāi)害范圍相對(duì)較小，因此，這一物候期蘋(píng)果的減產(chǎn)率并不高，所以河北蘋(píng)果花期的霜凍災(zāi)害減產(chǎn)風(fēng)險(xiǎn)最大。

由圖4b1?圖4b3可知，對(duì)于杏的主要三個(gè)物候期，重度風(fēng)險(xiǎn)區(qū)分布于蔚縣附近以及承德市東北部、南部以及邢臺(tái)市西部地區(qū)。大體上與蘋(píng)果的霜凍風(fēng)險(xiǎn)分布規(guī)律相似，但是對(duì)于杏的幼果期，卻有著極大不同。在廊坊市廣陽(yáng)區(qū)、安次區(qū)、永清縣等地，杏的霜凍受災(zāi)風(fēng)險(xiǎn)極為嚴(yán)重。

基于百年一遇霜凍災(zāi)害強(qiáng)度下蘋(píng)果的減產(chǎn)風(fēng)險(xiǎn)分布圖，按地級(jí)市統(tǒng)計(jì)河北省各地的蘋(píng)果減產(chǎn)量，結(jié)果見(jiàn)表2。由表中可見(jiàn)，張家口市受霜凍災(zāi)害影響最大，平均減產(chǎn)率高達(dá)47.44%，其中花期風(fēng)險(xiǎn)最高，為59.79%。其次是承德市花期減產(chǎn)51.42%。邢臺(tái)市的初蕾期減產(chǎn)率達(dá)37.91%。相對(duì)而言，唐山、衡水等地，溫度偏高，不易受霜凍災(zāi)害影響，更適宜蘋(píng)果的種植。

將風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估結(jié)果與河北省歷史霜凍災(zāi)害災(zāi)情進(jìn)行比較可以發(fā)現(xiàn)，歷史上的霜凍災(zāi)害重災(zāi)區(qū)基本就是上述高風(fēng)險(xiǎn)區(qū)，如蔚縣、涿鹿、懷安、灤平、平泉、興隆以及平山縣、內(nèi)丘縣、冀州市等地，可見(jiàn)評(píng)估結(jié)果與歷史災(zāi)情分布較符合。

2.4 霜凍災(zāi)害減產(chǎn)風(fēng)險(xiǎn)結(jié)果校驗(yàn)

計(jì)算霜凍災(zāi)害30a、50a、200a一遇的危險(xiǎn)性強(qiáng)度，得到各等級(jí)霜凍災(zāi)害減產(chǎn)風(fēng)險(xiǎn)，與100a一遇的全省蘋(píng)果減產(chǎn)量和減產(chǎn)率相對(duì)比，結(jié)果見(jiàn)表3。由表3可見(jiàn)，30a一遇、50a一遇的霜凍災(zāi)害強(qiáng)度下，減產(chǎn)量相對(duì)較少，減產(chǎn)量最多的是50a一遇強(qiáng)度下的花期，減產(chǎn)在10%左右（10.32%）。

a.蘋(píng)果Apple, b.杏Apricot, 1. 初蕾期Initial budding stage, 2.花期Flowering stage, 3.幼果期Young fruit stage. A 對(duì)照組Control group A, B 對(duì)照組 Control group B.

對(duì)比近年來(lái)河北重大霜凍災(zāi)害案例，2018年4月10日全國(guó)各地遭受霜凍災(zāi)害影響，氣溫度下降2～7℃，蔚縣當(dāng)月最低氣溫降至?8℃，河北省蔚縣全縣杏扁顆粒無(wú)收，減產(chǎn)率達(dá)98%；2016年3月河北省最低氣溫下降至?4℃，全省蘋(píng)果年減產(chǎn)28%。而根據(jù)本研究的評(píng)估模型，在蘋(píng)果處于花期時(shí)，最低氣溫在?4.5℃～?3.1℃便遭受了50a一遇霜凍災(zāi)害，預(yù)估全省減產(chǎn)率為26.96%。模擬結(jié)果與歷史災(zāi)情數(shù)據(jù)十分吻合，說(shuō)明風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估模型及方法科學(xué)，相關(guān)參數(shù)是合理的。

從表3可知，200a一遇的霜凍災(zāi)害強(qiáng)度下，花期、幼果期減產(chǎn)率將高達(dá)50%以上。從目前的河北省氣象觀測(cè)數(shù)據(jù)看，尚未有200a一遇的霜凍案例出現(xiàn)，但在全球氣候變化背景下，極端天氣事件將增多，強(qiáng)度也將增加，未來(lái)200a一遇強(qiáng)度的霜凍災(zāi)害將有極大可能出現(xiàn)，相關(guān)的風(fēng)險(xiǎn)防范措施應(yīng)提前布局。

表2 河北省各地級(jí)市百年一遇霜凍災(zāi)害蘋(píng)果減產(chǎn)率

表3 河北省不同重現(xiàn)期霜凍災(zāi)害下的蘋(píng)果減產(chǎn)量及減產(chǎn)率

3 結(jié)論與討論

3.1 結(jié)論

（1）河北省蘋(píng)果和杏的三個(gè)春季物候期（初蕾期、花期、幼果期）都會(huì)發(fā)生霜凍災(zāi)害。各物候期內(nèi)災(zāi)害分布均表現(xiàn)為北部重于南部，承德和張家口大部分地區(qū)幾乎都會(huì)發(fā)生重度霜凍，南部重度霜凍主要發(fā)生在太行山山區(qū)的局部區(qū)域。初蕾期霜凍范圍相對(duì)大，但強(qiáng)度不強(qiáng)；花期重度霜凍范圍最大；幼果期霜凍范圍有所減少，但太行山區(qū)的霜凍強(qiáng)度在幼果期有所增強(qiáng)。杏的霜凍災(zāi)害危險(xiǎn)性分布規(guī)律大體與蘋(píng)果類(lèi)似，但杏相對(duì)蘋(píng)果耐低溫。

（2）河北省霜凍災(zāi)害致蘋(píng)果減產(chǎn)的最高風(fēng)險(xiǎn)區(qū)，主要分布于蔚縣、涿鹿、懷安、灤平、平泉、興隆以及平山縣、內(nèi)丘縣、冀州市?；ㄆ诔鲜鰠^(qū)域外還有陽(yáng)原縣、懷來(lái)縣以及承德市大部分地區(qū)。與蘋(píng)果高風(fēng)險(xiǎn)區(qū)最大不同的是，在廊坊市廣陽(yáng)區(qū)、安次區(qū)、永清縣等地，杏也有極為嚴(yán)重的霜凍減產(chǎn)風(fēng)險(xiǎn)。

（3）河北張家口市受霜凍災(zāi)害影響最大，100a一遇霜凍強(qiáng)度下，在初蕾期、花期、幼果期平均減產(chǎn)率高達(dá)47.44%，其中花期風(fēng)險(xiǎn)最高，減產(chǎn)59.79%。其次是承德市的花期，減產(chǎn)50%；邢臺(tái)市幼果期減產(chǎn)率較高，達(dá)37.91%。相對(duì)而言，唐山、衡水等地，溫度偏高，不易受霜凍災(zāi)害影響，更適宜蘋(píng)果的種植。

3.2 討論

目前的霜凍災(zāi)害風(fēng)險(xiǎn)研究，大多進(jìn)行風(fēng)險(xiǎn)評(píng)級(jí)研究[5，30?33]，即從致災(zāi)因子、孕災(zāi)環(huán)境、承災(zāi)體和防災(zāi)減災(zāi)能力等方面建立凍害綜合風(fēng)險(xiǎn)指數(shù)，評(píng)估各地凍害的等級(jí)高低，但這些方法并不能評(píng)估霜凍造成減產(chǎn)的具體數(shù)值，很難為災(zāi)害保險(xiǎn)定價(jià)、種植結(jié)構(gòu)調(diào)整等提供精細(xì)化的決策建議。本定量風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估方法在河北省進(jìn)行了應(yīng)用，也可用于全國(guó)林果業(yè)的霜凍災(zāi)害風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估，從而提前做好水果存儲(chǔ)，穩(wěn)定水果市場(chǎng)。

此外，近年的研究表明[21]，果樹(shù)在各物候期遭遇霜凍，產(chǎn)量降低，除了極端最低氣溫的出現(xiàn)，還需要考慮低溫的持續(xù)時(shí)間和降溫幅度。同時(shí)，采用積溫方法對(duì)物侯期的擬合結(jié)果與觀測(cè)事實(shí)有所差異。霜凍出現(xiàn)后，一些防凍措施的及時(shí)采用也能減少減產(chǎn)影響，但由于不確定較大，本研究未考慮這些因素，未來(lái)將在這些方面進(jìn)行深入研究，提高風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估精度。

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Risk Assessment of Frost Damage to Production of Forest Fruit Based on Phenological Phase in Hebei Province

WANG Ying1,2, Qiu Xing-lin1,2, LI Yu-xin1,2, Chen Xiao-juan3, Chen Xiao-lei3

（1. Key Laboratory of Environmental Change and Natural Disaster of Ministry of Education, Beijing Normal University, Beijing 100875, China; 2. Academy of Disaster Reduction and Emergency Management, Ministry of Emergency Management and Ministry of Education, Beijing 100875; 3. Hebei Meteorological Disaster Prevention Center, Shijiazhuang 050021）

The research takes apples and apricots of Hebei province as examples, based on the temperature data of meteorological stations from 1974 to 2015, and calculates accumulated temperature of each region since January, to determine the three phenological periods that are susceptible to frost disasters every year: the starting and the ending of initial budding stage, flowering stage and young fruit stage. Then the research calculates the daily minimum temperature of three phenological periods at different return periods based on the Gumbel distribution, which reveals the dangerous intensity of frost disaster, and evaluates the risk of production reduction due to frost disasters according to the vulnerability curve of the three phenological periods (the yield reduction rate corresponding to the daily minimum temperature) constructed from relevant literature. Taking the once-in-a-hundred-year return period as an example, apples and apricots in northern Hebei province were more likely to be affected by frost during the young fruit period and flowering period. Zhangjiakou city was most affected during each phenological period, with an average yield reduction rate of 47.44%. Among different periods, the risk of flowering period was the highest, the yield was reduced by 59.79%, in the flowering period, the risk of yield reduction of apples and apricots in Chengde city was up to 51.42%, while in the southern region of Hebei province, Xingtai city was relatively special, with the highest yield reduction rate at the initial budding stage, reaching 37.91%. According to the above evaluation results, targeted enhancements at frost disaster monitoring and early warning in each phenological period in these areas can be made. Adjust the planting structure properly, and speed up the development of new environmentally friendly forest and fruit anti-low temperature protection technologies.

Frost; Risk assessment; Yield decrease; Phenological period; Fruits

10.3969/j.issn.1000-6362.2022.10.005

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2021?10?12

河北省省級(jí)科技計(jì)劃（V1623765610711）

陳笑娟，高級(jí)工程師，研究方向?yàn)闅庀鬄?zāi)害風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估，E-mail：juan2044335@163.com

王瑛，E-mail: wy@bnu.edu.cn