氣象災害對江西省不同季水稻產量影響的灰色關聯分析

蔡 波，胡 凱，傅 青

（江西農業大學經濟管理學院，江西 南昌 330045）

氣象災害對江西省不同季水稻產量影響的灰色關聯分析

蔡 波，胡 凱，傅 青

（江西農業大學經濟管理學院，江西 南昌 330045）

選取1986—2014年江西省早稻、中稻、晚稻單產數據以及水稻因不同氣象災害（旱災、洪澇災、風雹、霜凍和臺風）造成的受災、成災和絕收面積數據，運用灰色關聯分析法計算不同季水稻單產與5種氣象災害的關聯系數，并利用相關數據計算不同季水稻的災損量和災損率。結果表明，不同季水稻單產與洪澇災害的關聯系數大，說明洪澇災害對水稻產量的影響程度大；從時間跨度看，不同季水稻單產受氣象災害影響程度除風雹外都在減弱；不同季水稻由于播種和收獲時間不同，受到氣象災害的影響程度不同，中稻受影響程度高于早稻和晚稻。災損量分析結果顯示，江西省氣象災害造成稻谷年均減產162.9萬t，相當于年均31.33萬hm2水稻種植面積的產量。最后，提出了建設高標準農田、加強農田水利、路渠配套等基礎設施建設實現旱澇保收，合理規劃不同季水稻種植區域等水稻生產和防災減災方面的對策建議。

氣象災害；水稻；產量；災損量；灰色關聯分析

水稻是江西省的重要糧食作物，其播種面積和產量僅次于湖南省，居全國第2位［1］。江西省水稻的年播種面積占糧食播種面積的90%左右，年產量占糧食總產量的95%左右。然而，江西省自然災害事件頻發，不同自然災害對江西省水稻生產產生不同程度的影響。江西省水稻種植可分為早稻、中稻（指一季晚稻，簡稱中稻）和晚稻（指二季晚稻，簡稱晚稻），不同季水稻種植和收獲時間都不相同，受到氣象災害影響程度也有差異。目前研究氣象災害對江西省水稻生產影響的研究成果較少。因此，運用定量分析方法研究不同氣象災害對江西省不同季水稻生產的影響，具有較好的現實價值和理論價值。

從現有研究成果來看，理論界研究氣象災害對水稻生產的影響已取得一定成果。沈陳華［2］研究了不同氣象因子的變化特征及其與水稻氣象單產間的相互影響關系，并且為應對氣候變暖提出對策建議；羅麗華等［3］運用回歸的方法研究了影響湖南早稻產量因子的主要氣象因素及其敏感時期；龍方等［4］研究了影響稻谷單產變化的主要因素，結果表明自然因素是主要因素，水災受災未成災率、其他災害受災未成災率、水災成災率、旱災成災率和旱災受災未成災率影響稻谷產量的關聯度依次降低；彭春瑞等［5］分析了江西春寒、小滿寒、寒露風、夏季高溫、洪澇、干旱等氣象災害的發生概況及對水稻生產的不利影響，從技術角度提出了相應的減災補救措施；王秋京等［6］利用灰色關聯分析方法分析了黑龍江省氣象災害特征，認為干旱和洪澇是影響黑龍江省糧食生產的主要氣象災害。這些研究成果從宏觀上反映了水稻產量與氣象災害之間的關系，具有重要的現實意義，但是對不同季水稻產量受自然災害影響的研究很少。

1 材料與方法

1.1 數據來源

選取江西省1986—2014年水稻總產量，早稻、中稻、晚稻產量及其種植面積年度數據，這些數據主要來源于《江西統計年鑒》。同時還選取了江西省同期影響水稻的主要氣象災害（旱災、洪澇災、風雹、霜凍和臺風）造成的受災面積和成災面積數據，數據主要來源于《中國農村統計年鑒》。

1.2 研究方法

本研究旨在分析不同季水稻與氣象災害的相關性，得出不同氣象災害對水稻產量的影響程度。由于氣象災害的受災和成災面積數據具有很大的不確定性甚至可能會出現零值，選取回歸的方法來研究可能會出現量化結果與定性分析的結果不相符，而灰色關聯分析法可以很好地解決這些問題。灰色關聯分析法（GRA）是衡量因素間關聯程度的一種方法，反應的是各因素發展趨勢的相似或相異程度［7］。灰色關聯度的計算步驟如下：

（1）求各序列的初值像（或均值像）。令

（2）求差序列。記

（3）求兩極最大差與最小差。記

（4）求關聯系數

（5）計算關聯度

2 結果與分析

2.1 氣象災害對江西省水稻播種面積和產量的影響

江西省作為水稻主產區之一，水稻播種面積和產量保持相對穩定，居糧食主產區前二位。如圖1所示，江西省糧食播種面積和產量隨著水稻播種面積和產量的變化而變化，水稻播種面積占糧食播種面積及水稻產量占糧食總產量的比重一直較高，近10年來這兩個比率保持相對平穩，水稻播種面積保持在90%左右，水稻產量比率保持在95%左右。同時，從長期波動趨勢來看，雖然水稻播種面積和產量整體保持平穩上升，但是經歷了幾個時間段的下降：第一個時間段是1992—1993年，該時間段出現下降是由于出現了嚴重的伏夏干旱導致1993年水稻播種面積下降，從而使水稻產量下降；第二個時間段是1997—1998年，由于1998年長江中下游地區出現了嚴重的洪澇災害，使水稻的產量受到了較嚴重的影響；第三個時間段是2002—2003年，該時間段尤其是2003年出現了多種極端天氣的疊加影響，導致水稻減產。

圖1 江西省1986—2014年水稻播種面積及產量、糧食播種面積及產量情況

2.2 氣象災害對江西省不同季水稻產量的影響

江西省水稻種植可以分為早稻、中稻和晚稻，不同季水稻種植面積和產量各有差異，其中早稻的種植面積是中稻面積的3.5倍左右，晚稻的種植面積最大，是中稻種植面積的4倍左右。為了更好反映各季水稻產量情況，這里選取各季水稻單產進行分析，如圖2所示，不同季水稻單產變化趨勢并不相同，同一年份不同季水稻單產有的增加有的減少，這說明不同季水稻可能因為受到氣象災害的影響不同導致這種現象的發生，例如1998年早稻和晚稻的單產都有所下降，但是中稻的產量不減反增。從整體來看，中稻的單產要高于早稻和晚稻，但是晚稻的單產相對穩定。

圖2 江西省不同季水稻1986—2014年單產變化情況

3 氣象災害對江西省不同季水稻生產影響的實證分析

氣象災害對不同季水稻影響程度如何，本研究從災害強度這一角度來分析氣象災害對不同季水稻的灰關聯度。由于臺風對糧食作物的受災和成災面積2000年后才有統計，因此以2000年為界分兩個時間階段進行分析。在進行灰色關聯分析時，利用不同季水稻的單產為參考序列，氣象災害強度指數為比較序列，計算關聯系數并進行排序，并對不同季水稻的災損量進行計算，以明晰氣象災害對不同季水稻影響程度。

3.1 氣象災害對早稻產量影響的灰色關聯分析

江西省早稻的播種時間一般為3月底4月初，收獲季節為7月中、下旬。氣象災害對早稻的影響程度可以用旱災、洪澇災、風雹、霜凍和臺風的灰關聯度來表示，如表1所示，江西省早稻在1986—1999年時間段受洪澇災害的影響最大、關聯系數為0.9385，其次是旱災、關聯系數為0.8854，早稻在該時間段受風雹的影響最小、關聯系數只有0.6416。

早稻受氣象災害影響的程度會隨著時間的變化而改變。由表1可知，2000—2014年期間，早稻受氣象災害影響的程度除了風雹以外都有所下降，其中受旱災和霜凍影響的程度下降最明顯，該時間段早稻與旱災、霜凍的關聯系數分別由0.8854、0.8141下降到0.6807和0.6345。雖然整體受到的影響有所減小，但是該時間段早稻受洪澇災的影響依然最大，其關聯系數為0.8272；其次是旱災對早稻的影響，但影響程度遠遠沒有洪澇災害強，其關聯系數為0.6807；值得注意的是風雹對早稻的影響比1986—1999年有所上升為第三因素，說明隨著時間的推移，風雹對早稻的影響程度越來越大；2000—2014年期間，臺風對早稻的影響程度最小，其關系系數為0.6238。

表1 江西省早稻與不同氣象災害的灰色關聯分析結果

3.2 氣象災害對中稻產量影響的灰色關聯分析

江西省中稻的播種時間一般為4月初至5月底，收獲時間為9月中下旬。該季水稻1986—1999年期間受到氣象災害影響的結果見表2，中稻受洪澇災危害程度最大，其關聯系數為0.8828；其次是旱災，關聯系數為0.8017；該季水稻受風雹的影響最小，關聯系數只有0.5985，相對于其他3種氣象災害關聯度要低很多。與早稻相比，中稻受氣象災害影響的程度明顯降低，說明不同的播種和收獲時間受氣象災害的影響在發生改變。

隨著時間的推移，氣候也在不斷發生變化，氣象災害對中稻的影響程度也在發生變化。由表2可知，2000—2014年期間洪澇災對中稻的影響程度最大，其關聯系數為0.8473，該系數比1986—1999年有所下降，說明洪澇災的危害程度變小；其次該季水稻受旱災影響較大，關聯系數為0.6964。從表2還可以看出，該季水稻受風雹和霜凍的影響基本相同，雖然受臺風的影響最小，但是與早稻相比受臺風影響的程度要高。

表2 江西省中稻與不同氣象災害的灰色關聯分析結果

3.3 氣象災害對晚稻產量影響的灰色關聯分析

江西省晚稻的播種時間為7月中下旬至8月上旬，收獲時間為10月中上旬。晚稻1986—1999年期間受氣象災害影響的結果見表3。分析結果說明，晚稻單產受洪澇災的影響程度最大，其關聯系數為0.8749；其次是旱災，關聯系數為0.7955；受到霜凍的影響要高于風雹，該時間段受風雹影響的程度最小，晚稻單產與風雹之間的關聯系數為0.6123。

與早、中稻一樣，近年來晚稻受氣象災害的影響，除了風雹外都有所減弱。如表3所示，晚稻受洪澇災影響程度最大，其關聯系數為0.8342，與1986—1999年相比，關聯系數相對值有所下降；其次是旱災，關聯系數為0.6751，說明晚稻近些年受旱災影響的程度在不斷減弱。與其他氣象災害不同的是，風雹對晚稻的影響程度在增強，關聯系數由0.6123上升到0.6732。同時從表3還可以看出，晚稻在該時間段受霜凍和臺風的影響基本相同，關聯系數都在0.63左右。

表3 江西省晚稻與不同氣象災害的灰色關聯分析結果

3.4 不同季水稻災損分析

由灰色關聯分析可知，氣象災害影響水稻生產，導致水稻減產。氣象災害對江西省不同季水稻造成的稻谷損失量進行定量分析，可以明晰氣象災害對水稻生產的危害程度，為今后江西省制定防災減災措施提供參考。參照李茂松等［8］學者對我國糧食災損的計算方法，利用不同氣象災害造成農作物受災面積、成災面積和絕收面積數據，根據災損定義，并取損失率的中位值，進行減產量的計算。受災面積是指農作物產量損失率為0～30%，取中位值即15%作為受災農作物產量的損失系數；成災面積是指農作物產量損失率為30%～70%，取中位值即50%作為成災農作物產量的損失系數；絕收面積是指農作物產量損失率為70%～100%，取中位值即85%作為絕收農作物產量損失系數。由于目前統計資料中成災面積指的是農作物的成災面積，沒有單獨反映水稻成災情況的指標，因此假定氣象災害對不同農作物的影響是均勻的，進而得出水稻災損的計算公式為：

水稻災損量=（水稻播種面積/農作物播種面積）×〔0.15×（受災面積-成災面積）+0.5×（成災面積-絕收面積）+0.85×絕收面積〕×水稻單產

根據以上公式，計算1986—2014年江西省不同季水稻災損量情況，結果（表4）顯示，晚稻的災損量最大，年均災損量75.6萬t；其次是早稻，年均災損量為66.3萬t；中稻的災損量最小，年均災損量為21萬t。三者合計年均災損量為162.9萬t，將這一災損量按照1986—2014年江西省稻谷單產量換算成稻谷種植面積，則相當于年均31.33萬hm2水稻種植面積的產量，約為江西省稻谷種植面積10%的產量。可見，氣象災害對江西省水稻生產帶來了嚴重影響，防災減災對保障江西省糧食安全、節約耕地面積具有重要的現實意義。

4 結論與建議

4.1 結論

通過對江西省水稻種植和氣象災害的分析，以及氣象災害對不同季水稻影響的實證分析，可以得出以下結論：

（1）并非所有季水稻單產都會隨著當年氣象災害的影響而下降。同一年份不同季水稻單產，有的減少也有的可能增加，這要根據水稻的播種期和收獲期來決定，例如1998年洪澇災害嚴重，早稻和晚稻的單產都有所下降，但是中稻的產量不減反增，這充分說明自然災害對江西省水稻生產會產生較大影響。

（2）洪澇災害的灰關聯系數相對于其他氣象災害，在不同季水稻生產中都是最大，說明水稻單產受洪澇災害的影響程度大。無論是1986—1999年還是2000—2014年，這兩個時間段不同季水稻與洪澇災害的灰色關聯系數都是最大的，這表明江西省不同季水稻在不同時期受到洪澇災害的影響都是最大的。旱災對不同季水稻生產的影響在5種氣象災害中都居第二位，其中旱災對中稻生產的影響最大，其次是早稻，對晚稻生產的影響最小。

表4 江西省1986—2014年不同季水稻災損量情況表

（3）從時間跨度來看，不同季水稻單產受到氣象災害的影響除了風雹外都在減弱。無論早稻、中稻還是晚稻，1986—1999年期間受到洪澇災、旱災和霜凍的影響，單產都要強于2000—2014年，但各季水稻單產與風雹的灰色關聯系數卻在上升，一方面說明農田水利基礎設施建設對抵抗洪澇災與旱災等取得了較大成績，另外一方面風雹對水稻產量的影響在增強。

（4）不同季水稻由于播種和收獲時間不同，受到氣象災害的影響程度不一樣，中稻受不同氣象災害的影響強度高于早稻和晚稻。從2000—2014年期間各氣象災害與水稻單產的灰色關聯度可知，中稻與旱災、洪澇災、風雹、霜凍和臺風的關聯系數分別為0.6964、0.8473、0.6778、0.6613、0.6551，早稻與5種氣象災害的關聯系數分別為0.6807、0.8272、0.6683、0.6345和0.6238，晚稻與5種氣象災害的關聯系數為0.6751、0.8342、0.6732、0.6335和 0.6326。可見，不同氣象災害與中稻的關聯系數比其它季水稻大，對其影響程度也較大。

（5）利用災損率中值法進行計算，1986—2014年，江西省自然災害造成的稻谷減產年均162.9萬t，換算成稻谷種植面積，相當于每年31.33萬hm2的稻谷種植面積產量，平均占當年稻谷種植面積的10%。由此可見，提高江西省稻谷防災減災能力，對于保障江西省糧食安全、節約耕地，具有重要的戰略意義。

4.2 對策建議

通過對江西省不同季水稻受氣象災害影響的實證分析，根據相關結論提出相對應的水稻生產和防災減災方面的對策建議：

（1）進一步加強高標準農田建設，實現路渠一體化協調推進，大力提高旱澇保收能力。洪澇災和旱災是影響水稻減產的兩大主要因素，為了最大程度的減小自然災害的影響，必須加大農田的基本建設，保證水利設施能在旱澇情況下都能發揮作用，實現旱澇保收。

（2）合理規劃不同季水稻種植區域，減少氣象災害對水稻產量的影響。由于不同區域氣象災害發生的概率不同，可以根據不同季水稻播種和收獲的時間避免一些災害的影響。例如，在江西東部地區7、8月份受臺風的影響可能會大些，可以適當多種植晚稻，避免在水稻抽穗等時期受到臺風的影響而減產。

（3）適當增加早稻和晚稻的播種面積，保證水稻高產穩產。中稻受氣象災害的影響相對其他季水稻要大，要根據區域情況適當減少對該季水稻的種植，保證水稻的高產穩產。

（4）加強水稻新品種的培育，培育適合江西地區種植的水稻品種。水稻良種的培育可以增加水稻的一些抗性，江西水稻的種植尤其是早稻還是會受到低溫天氣的影響，培育具有抗寒和抗旱的品種對保持水稻的高產穩產具有很重要的作用。

［1］志萌，楊志誠. 糧食主產區的傳統優勢、發展困境與政策保障—— 基于江西糧食發展的調研分析［J］. 農業考古，2012（6）：88-95.

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Grey correlation analysis of meteorological disasters affecting different season rice production in Jiangxi Province

CAI Bo，HU Kai，FU Qing
（School of Economics and Management，Jiangxi Agricultural University，Nanchang 330045，China）

This paper selected the data of per unit yield of early rice，middle-season rice and late rice and the data of damage，inundated and crop area caused by different meteorological disasters from 1986 to 2014 in Jiangxi province，and the correlation coefficients between different season rice yield and meteorological disasters were calculated by using the grey correlation analysis method. And related data were used to calculate the amount of damage and the damage rate of different season rice. The results showed that the correlation coefficient between different season rice and flood was larger than other meteorological disasters，it meant that the impact of flood on rice yield was heavy. From the time span，different season rice yield affected by meteorological disasters degree were diminished besides wind hail. Due to the various time of sowing and reaping，different season rice was affected by meteorological disasters with varying degrees，middle-season rice was affected by meteorological disasters more heavy than early rice and late rice. Through analysis on the amount of damage，the annual production reduce of rice caused by meteorological disasters in Jiangxi province was 1.629 million tons，equivalent to 0.31 million hm2of rice planting area of production. Finally，according to the conclusion，some suggestions were put forward，like construction of high standard farmland，strengthening irrigation and water conservancy，road drainage equipment and infrastructure construction to achieve absolute returns，reasonable planning planting area of different season rice.

meteorological disasters；rice；yield；amount of damage；grey correlation analysis

S511；F326.11

A

1004-874X（2017）07-0001-07

蔡波，胡凱，傅青. 氣象災害對江西省不同季水稻產量影響的灰色關聯分析［J］.廣東農業科學，2017，44（7）：1-7.

2017-04-07

教育部人文社科項目（11YJC630008）；江西省高校人文社會科學研究項目（JJ1224）；江西省社會科學規劃項目（11YJ34）；江西省教育廳科學技術研究項目（GJJ14279）

蔡波（1976-），男，碩士，講師，E-mail：53727577@qq.com

胡凱（1974-），博士，教授，E-mail：327029584@qq.com

（責任編輯 鄒移光）