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基于干旱灾害风险综合评估指数的西藏主要农区青稞干旱时空格局
Temporal and Spatial Patterns of Barley in Tibet Major Agricultural Areas Based on the Comprehensive Assessment Index of Drought Disaster Risk
为研究西藏主要农区青稞的干旱时空变化特征,笔者从干旱灾害的致灾因子危险性、承灾体易损性、灾损脆弱性、防灾减灾能力等4个风险因子考虑,采用专家打分法和熵权法确定各因素权重,构建干旱灾害风险综合评估模型,并进行干旱灾害时空格局分析。结果表明:干旱灾害综合风险整体呈现中间低、两边高的态势,高风险区分布比较分散,次高风险区多集中在研究区的边缘地带,中等风险区以左斜H型分布在拉萨、山南、林芝市部分区域,而次低和低风险区零星分布在加查、索县、比如、林芝等站;且干旱灾害风险较高年份出现在1999、2005、2006、2007、2009、2010、2012、2014、2015年。西藏主要农区青稞各个干旱风险因子的分布具有明显的区域差别和一定的连片性,研究区和分区的干旱趋势随年份递增而加重。
To study the spatiotemporal changes of drought of barley in the main agricultural areas of Tibet, the authors took four risk factors, including the danger of drought disaster, the vulnerability of disaster victims, the vulnerability of disaster, and the ability to prevent and mitigate disaster, and adopted the expert score method and entropy weight method, to determine the weight of each factor to construct a comprehensive assessment model for drought risk and analyze the spatial and temporal pattern of drought disaster. The results showed that: the overall risk of drought disasters was generally low in the middle and high on both sides. The distribution of high-risk areas was relatively scattered. The sub-high-risk areas were mostly concentrated in the marginal zones of the study area. The middle-risk areas were distributed with left-sloping H-shape in parts of Lhasa, Shannan, and Linzhi, while the sub-low-risk and low-risk areas were scattered in Jiacha, Suoxian, and Linzhi stations; and the years with higher risk of drought disaster appeared in 1999, 2005, 2006, 2007, 2009, 2010, 2012, 2014, and 2015. The distribution of drought risk factors for barley in major agricultural areas in Tibet has obvious regional differences and a certain degree of continuity, and the drought trend in the study area and subdivision increases with each year.
青稞 / 干旱 / 风险综合评估指数 / 时空格局 / 熵权法 {{custom_keyword}} /
barley / drought / comprehensive risk assessment index / spatiotemporal pattern / entropy weight method {{custom_keyword}} /
表1 西藏主要农区青稞作物系数 |
站点 | Kc | 站点 | Kc | 站点 | Kc |
---|---|---|---|---|---|
普兰 | 0.81 | 拉萨 | 0.75 | 米林 | 0.68 |
日喀则 | 0.75 | 墨竹工卡 | 0.78 | 昌都 | 0.67 |
聂拉木 | 0.78 | 尼木 | 0.74 | 丁青 | 0.72 |
定日 | 0.74 | 泽当 | 0.75 | 洛隆 | 0.71 |
拉孜 | 0.75 | 贡嘎 | 0.75 | 八宿 | 0.76 |
南木林 | 0.70 | 隆子 | 0.76 | 类乌齐 | 0.67 |
江孜 | 0.75 | 加查 | 0.75 | 左贡 | 0.71 |
索县 | 0.72 | 林芝 | 0.69 | 芒康 | 0.70 |
比如 | 0.77 | 波密 | 0.67 |
表2 西藏各地市青稞趋势产量模拟方程 |
地市 | 趋势产量模拟方程 | R2 | n | MAPE/% |
---|---|---|---|---|
拉萨 | 0.83 | 19 | 2.72 | |
昌都 | 0.82 | 19 | 2.32 | |
山南 | 0.53 | 19 | 2.52 | |
日喀则 | 0.95 | 19 | 2.09 | |
那曲 | 0.73 | 19 | 4.29 | |
阿里 | 0.39 | 19 | 5.56 | |
林芝 | 0.43 | 19 | 3.14 |
注:MAPE[23]为模拟单产与实际单产的平均绝对百分误差。 |
表3 构成防灾减灾能力的各因子权重 |
防灾减灾能力因子 | 权重 | 防灾减灾能力因子 | 权重 |
---|---|---|---|
有效灌溉面积/播种面积a1 | 0.22 | 大中型拖拉机a5 | 0.10 |
旱涝保收面积/播种面积a2 | 0.20 | 生产总值a6 | 0.08 |
小型拖拉机a3 | 0.16 | 农牧民纯收入a7 | 0.06 |
农用运输车a4 | 0.13 | 地方财政收入a8 | 0.05 |
表4 干旱灾害风险综合评估各要素权重 |
干旱灾害风险因子 | 熵权 |
---|---|
致灾因子危险性a | 0.26 |
承灾体易损性b | 0.24 |
灾损脆弱性c | 0.23 |
防灾减灾能力d | 0.27 |
[1] |
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[10] |
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随着气候变化,农业干旱直接威胁粮食安全.本文以陕西省为研究对象,基于自然灾害风险理论,综合考虑干旱灾害影响因素,从致灾因子的危险性、承灾体的暴露性、环境的脆弱性和地区的抗旱能力4个风险要素选取指标,采用层次分析法确定指标权重,构建自然灾害风险综合指标,分析2009—2013年陕西省农业干旱时空特征.结果表明: 研究期间,陕北地区农业干旱风险略呈下降趋势;陕南地区呈急剧升高态势,以商洛市为甚;关中地区基本稳定,以咸阳市最高、西安市最低.陕西省农业干旱风险大体呈现从南向北逐渐递增现象. {{custom_citation.content}}
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基于自然水分亏缺率指数、降水距平百分率指数和抗旱指数以及三者权重系数构建干旱综合风险指标,对西藏林芝地区冬小麦种植风险进行评估;同时,利用冬小麦单产减产率与不同干旱指标建立回归方程,发现单产减产率与干旱综合风险指标回归方程的决定系数最高(R2=0.904,P<0.05);在此基础上利用非参数法计算出不同保障水平下的修正纯保险费率,得到适于研究区的保险费率厘定模型。结果表明,保障水平高于80%时修正的纯保险费率可作为农户投保的标准;100%、95%、90%保障水平下修正纯保险费率最高的为察隅,85%、80%保障水平下修正纯保险费率最高的为米林,保险公司可根据投保农户选取的冬小麦保障水平和种植区域支付相应的费率。
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[21] |
王素艳, 霍治国, 李世奎, 等. 北方冬小麦干旱灾损风险区划[J]. 作物学报, 2005,31(3):267-274.
本文基于风险分析的原理,利用北方冬麦区长年小麦产量资料和气象资料,建立了适用于北方冬小麦干旱灾损风险评估的指标体系,包括自然水分亏缺率风险指数、减产率风险指数和抗灾性能趋势向量系数等风险评估指标的意义、表达模式和估算技术、计算和分区。结果表明,北方冬小麦各项风险评估指标均具有明显的区域差异和一定的连
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[22] |
薛昌颖, 霍治国, 李世奎, 等. 华北北部冬小麦干旱和产量灾损的风险评估[J]. 自然灾害学报, 2003,12(1):131-139.
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[24] |
崔鹏, 邹强, 陈曦, 等. “一带一路”自然灾害风险与综合减灾[J]. 中国科学院院刊, 2018,33(增刊2):38-43.
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干旱灾害是世界上危害最为严重的自然灾害之一。通过对干旱灾害风险成因的深入分析,结合灾害学理论,从干旱灾害的致灾因子危险性、孕灾环境脆弱性、承灾体暴露性和防灾减灾能力等4个方面入手,构建干旱灾害风险评估模型,然后依据甘肃省河东地区相关气象、生态和社会经济数据,在GIS平台下将干旱灾害的自然属性和社会属性统一起来进行干旱灾害风险评估与区划。结果表明:(1)研究区致灾因子危险性等级有自中部向东西两边逐渐降低的趋势,7个地区中干旱灾害危险性自大到小依次是天水、平凉、陇南、定西、临夏、甘南和庆阳。(2)研究区孕灾环境脆弱性有自北向南逐渐降低的趋势,脆弱性自大到小依次是庆阳、临夏、定西、平凉、天水、甘南和陇南。(3)研究区承灾体暴露性自大到小依次是天水、平凉、临夏、定西、陇南、庆阳和甘南。(4)防灾减灾能力自大到小依次是临夏、天水、平凉、定西、陇南、庆阳、甘南。(5)河东地区自北向南干旱灾害风险逐渐降低,干旱风险自大到小依次是定西、天水、庆阳、平凉、临夏、甘南和陇南。
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[27] |
徐玉霞, 许小明, 杨宏伟, 等. 基于GIS的陕西省干旱灾害风险评估及区划[J]. 中国沙漠, 2018,38(1):192-199.
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[28] |
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