山東省農業氣象災害與主要農作物產量的灰色關聯分析*

于小兵，陳 虹，吉中會，李陳靚

(1. 南京信息工程大學 氣象災害預報預警與評估協同創新中心，江蘇 南京210044；2. 南京信息工程大學 管理工程學院，江蘇 南京210044)

作為產糧大省，農業在山東經濟發展中占有舉足輕重的地位。據統計，2016年山東省發生了包括低溫冷凍、風雹、洪澇、干旱在內的多種自然災害。其中，農作物受災面積達552.24 khm2，成災面積為300.13 khm2，絕收面積達到62.12 khm2。直接經濟損失70.39億元，農業損失63.68億元，占比超過90%?？梢?，研究山東省農業氣象災害對農作物產量的影響具有重要現實意義。

國外學者針對氣象災害對農作物產量的影響開展了大量研究[1-3]。國內學者也對此進行了研究[4-7]。余會康等[8]分析了不同階段氣象變化對福建省糧食產量的影響。楊月鋒等[9]發現農業現代化投入水平狀況、生產資料及糧食價格政策是福建省糧食產量變化的主要驅動因素。部分學者利用灰色關聯法對農業氣象災害評估進行研究[10-13]。溫丹蘋等[14]構建了一種基于灰色關聯分析法的數理模型用以分析大豆產量和農業氣象災害變化特征。馬建勇等[15]采用灰色關聯法對東北地區1971-2009年間農業氣象災害的變化趨勢及其對糧食產量的影響開展了研究。

目前，已有大量關于農業氣象災害和糧食產量方面的研究，但主要集中討論全國或省(市、自治區)氣象災害的歷史變化趨勢及其對糧食總產量的影響，鮮有學者以相對災損量指標為切入點對農業氣象災害與作物產量關系進行研究。本研究依據中國種植業管理司1950-2016年的農業統計數據，利用灰色關聯分析法對農作物總產量與氣象災害受災范圍及其單產與農業氣象災害強度之間的關系進行深入研究。

1 資料與研究方法

1.1 資料來源

本研究選取山東省農作物的單產資料，旱災、水災、風雹、低溫、臺風的受災面積、成災面積和絕收面積。統計資料來源于《中國統計年鑒》及《中國農業統計資料》和農業部種植業管理司災情數據庫，一共采用了67年的統計數據(1950-2016年)。

1.2 研究方法

1.2.1 受災比率及相對災損量

受災比率是農作物受災面積占該種農作物播種面積的百分比，表示受氣象災害影響的農作物受災范圍的大小; 災損量是農業氣象災害致使作物的減產量，表示農業氣象災害對作物產量影響的強弱。因此，可采用受災比率和災損量來表征氣象災害對某種農作物受災范圍和災害強度的影響。受災面積、成災面積和絕收面積是災情統計中最常用的指標。其中，因災害致使減產10% 以上的種植面積為受災面積; 因災害致使減產 30% 以上的種植面積為成災面積; 因災害致使減產80% 以上的種植面積為絕收面積。減產分成法可對各類農業氣象災害造成的糧食減產量進行估算，故采用減產分成法對各類農業氣象災害造成的農作物災損量進行估計[14]，以1950-2016年發生的農業氣象災害為例，則災損量可表達為：

Yij=(0.1×Aij+0.2×Bij+0.5×Cij)×Dj,i=1,2,3,4,5;j=1,2,…,67。

(1)

式中:i=1,2,3,4,5分別表示洪澇災、干旱災、風雹災、低溫災和臺風災。j表示所研究的種植周期，j=1表示1950年；Yij為第i類農業氣象災害在第j年的造成的農作物災損量(kg / hm2)。Aij，Bij和Cij分別表示第i類農業氣象災害在第j年某種農作物的受災面積、成災面積和絕收面積(hm2)。Dj表示第j年某種農作物的單位面積產量(kg/ hm2)。

相對災損量 表示不同年份不同農業氣象災害造成農作物減產的相對損失程度，它避免了時空分布特征對農作物產量的影響，具有可比較性。 表示第i類農業氣象災害在第j年的農作物災損量與該年農作物總減產量的比值，即：

(2)

1.2.2 灰色關聯分析

灰色關聯分析是衡量因素之間關聯程度強弱的多因素統計分析方法。在系統發展過程中，關聯度越強，說明因素間關系越緊密; 反之，則越不緊密?；貧w分析、方差分析和主成分分析等方法要求樣本具有某類典型概率分布特征，而灰色關聯分析則不需要。鑒于本文所需數據不滿足典型概率分布特征，故在此運用灰色關聯法進行分析，具體步驟如下:

(1) 確定參考數列和比較數列。如以1950-2016年某種農作物單產的時間序列數據為參考數列，以1950-2016年5類農業氣象災害相對災損量的時間序列數據為比較數列。由于農業氣象災害相對災損量與農作物單產之間存在負相關關系，故將其相對災損量數據倒數化后進行計算。假設原始數據為Xu=(Xu(1),Xu(2),…Xu(n))(u=0,1,2,3,4,5；n=1,2,…,15)。其中，參考數列為X0某種農作物單產，比較數列分別為X1洪澇災相對災損量的倒數化，X2旱災相對災損量的倒數化，X3風雹災相對災損量的倒數化，X4低溫災相對災損量的倒數化和X5臺風災相對災損量的倒數化。

(2) 處理原始數據Xu。為消除原始數據在量綱和數量級上的差異，采用均值化方法處理原始數據，即：

(3)

(4)

(4) 計算關聯系數ρ0u。Δ(min)和Δ(max)分別為全部u個比較數列在各期絕對差值中的最小者和最大者。ρ0u為比較數列與參考數列在t時期的關聯系數。

(5)

式中：ε為分辨系數，用以削弱Δ(max)過大而致使關聯系數失真的影響，文中ε= 0.2。

(5) 關聯度ρ0u的計算與比較。

(6)

式中：ρ0u表示比較數列u與參考數列的關聯度。關聯度越大，兩者關系越緊密。根據關聯度的大小進行排序，確定比較數列對參考數列的相關程度。

2 山東省主要農作物與農業氣象災害分析

2.1 山東省小麥產量與農業氣象災害分析

1950-2016年，山東省小麥單產和小麥總產整體均呈現上升的趨勢(圖1)。其中: 第1階段(1950-1959年) ，山東省小麥單產和總產均較為平穩；第2階段(1960-1969年) ，山東省小麥單產和總產均呈先減少后增加的趨勢，并在1969年達到歷史最低，小麥單產為25.81 kg/hm2，總產為131.5萬t；第3階段(1970-1979年)、第4階段(1980-1989年)、第5階段(1990-1999年)和第6階段(2000-2009年) 四個階段均呈現波動上升趨勢。第7階段(2010-2016年)，小麥單產和總產均為平穩上升趨勢，均在2015年達到歷史最高。

圖1 山東省1950-2016年小麥單產及總產量變化

在受災范圍的關聯分析中，以1950-2016年山東省小麥總產量為參考數列，以 1950-2016年山東省小麥5類農業氣象災害受災比率為比較數列，計算山東省小麥總產量和5類農業氣象災害受災比率的關聯度(表1)。

結果表明，第1、2、3階段的臺風受災范圍與山東省小麥總產量的關聯度最高，其次是風雹，臺風是山東省1950-1979年影響小麥總產的主要農業氣象災害。第4階段各類氣象災害的受災范圍與小麥總產的關聯度由高到低排序為:旱災、洪澇、風雹、低溫和臺風，旱災是山東省1980-1989年影響小麥總產的主要農業氣象災害。第5、6階段洪澇、旱災、風雹、低溫和臺風的受災范圍與山東省小麥總產的關聯度由高到低排序均為: 風雹、洪澇、旱災、低溫和臺風。第7階段中，洪澇是山東2010-2016年影響小麥總產的主要農業氣象災害。

總體而言，風雹、旱災和洪澇對山東省小麥產量危害較大。風雹在7個階段中的關聯度均位列前茅，是影響山東省小麥總產的關鍵農業氣象災害。在研究周期內，風雹、旱災、洪澇三者的關聯度分別為0.907、0.882和0.878，故從受災范圍角度看，風雹、旱災和洪澇對山東省小麥生產具有較大影響。

在災害強度分析中，以山東省小麥5類農業氣象災害的相對災損量為比較數列。以1950-2016年山東省小麥單產為參考數列，計算山東省小麥單產與5類農業氣象災害的關聯度(表2)。

結果表明，第1階段洪澇災、旱災、風雹、低溫和臺風的災害強度與山東省小麥單產的關聯度由高到低為: 低溫、臺風、洪澇、旱災和風雹; 第2階段5類農業氣象災害強度與小麥單產關聯度由高到低為: 洪澇、臺風、低溫、旱災和風雹；第3、4、5、6、7階段5類農業氣象災害強度與山東省小麥單產的關聯度排序中，關聯度最高的均為旱災。在總的研究周期內，旱災對山東省小麥單產的影響程度最大，是第三階段至第七階段的關鍵農業氣象災害，洪澇和風雹次之，而臺風和低溫在該階段對小麥單產影響較小。

表1 小麥總產與受災比率的灰色關聯度分析

表2 小麥單產與相對災損量的灰色關聯度分析

表3 玉米總產與受災比率的灰色關聯分析

表4 玉米單產與相對災損量的灰色關聯分析

2.2 山東省玉米產量與農業氣象災害分析

1950-2016年，山東省玉米單產和玉米總產整體上均呈現增加的趨勢(圖2)。第1階段，玉米單產和總產均較為平穩，無明顯波動。第2階段的山東省玉米單產和總產在1960年達到歷史最低，玉米單產52.43 kg/hm2，玉米總產為74.9萬t。第3階段至第6階段這四個階段均呈現波動上升，其中第5階段和第6階段波動較為劇烈。第7階段，山東省玉米單產在2012年達到歷史最高440.57 kg/hm2，而總產呈現緩慢上升趨勢，在2016年達到歷史最高2 064.95萬t。1960年山東省玉米單產約為研究期內玉米單產峰值的11.9%，而1960年山東省玉米總產量約為研究期內玉米總產量峰值的3.63%。

圖2 1950-2016年玉米單產及總產量變化

在受災范圍的關聯分析中，以1950-2016年山東省玉米總產量為參考數列，以 1950-2016年山東省玉米5類農業氣象災害受災比率為比較數列，計算山東省玉米總產量和5類農業氣象災害受災比率的關聯度(表3)。結果表明，第1、2階段臺風災害與山東省玉米總產的關聯度最高，其次是風雹。臺風是山東省1950-1979年影響玉米總產的主要農業氣象災害。第3、4階段受災范圍與山東省玉米總產的關聯度最高分別為洪澇和旱災。第5、6階段風雹災的受災范圍與山東省玉米總產的關聯度最高，風雹是山東省1990-2009年影響玉米總產的主要農業氣象災害。第7階段關聯度由高到低排序為：低溫、洪澇、風雹、旱災和臺風。從受災范圍看，在研究周期內，風雹是關鍵農業氣象災害，低溫和旱災次之，三者關聯度分別為0.881、0.864和0.864。

在災害強度分析中，以山東省玉米5類農業氣象災害的相對災損量為比較數列。以1950-2016年山東省玉米單產為參考數列，計算山東省玉米單產與5類農業氣象災害的關聯度(表4)。

結果表明，第1階段洪澇、旱災、風雹、低溫和臺風的災害強度與山東省玉米單產的關聯度由高到低排序為: 低溫、臺風、洪澇、旱災和風雹; 第2階段5類農業氣象災害強度與山東省玉米單產的關聯度由高到低排序為: 洪澇、臺風、低溫、旱災和風雹；第3～7階段5類農業氣象災害強度與山東省玉米單產的關聯度排序中，旱災均為關聯度最高者，洪澇和風雹次之。在研究周期內，5類農業氣象災害強度與山東省玉米單產的關聯度排序由高到低為: 旱災、洪澇、風雹、臺風和低溫。從災害強度看，總體來說，旱災對山東省玉米單產的危害最大，洪澇和風雹次之，而臺風和低溫對山東省玉米單產影響較小。

2.3 山東省棉花產量與農業氣象災害分析

1950-2016年，山東省棉花單產和棉花總產整體上均呈現上升的趨勢(圖3)。其中: 第1階段、第2階段和第3階段，山東省棉花單產和總產均較為平穩。第4階段和第5階段均先劇烈上升后劇烈下降，且棉花總產量在1984年達到歷史最高172.5萬t后開始劇烈下降，棉花單產在劇烈下降后有所上升；第6階段和第7階段，山東省棉花單產呈波動上升趨勢，在2016年達歷史最高78.57 kg/hm2，而棉花總產則先上升后下降。1961年山東省棉花單產約為研究期內棉花單產峰值的6.75%，而1961年山東省棉花總產量約為研究期內棉花總產量峰值的1.86% 。

圖3 1950-2016年棉花單產和總產量的變化

表6 棉花單產與相對災損量的灰色關聯分析

在受災范圍的關聯分析中，以1950-2016年山東省棉花總產量為參考數列，以1950-2016年山東省棉花5類農業氣象災害受災比率為比較數列，計算山東省棉花總產量和5類農業氣象災害受災比率的關聯度(表5)。結果表明，第1、2、3階段臺風的受災范圍與山東省棉花總產的關聯度最高，臺風是山東省1950-1979年影響棉花總產的主要農業氣象災害。第4階段農業氣象災害的受災范圍與棉花總產的關聯度由高到低排序為:旱災、風雹、洪澇、低溫和臺風，旱災是山東省1980-1989年影響棉花總產的主要農業氣象災害。第5～7階段的關聯度由高到低排序均為: 風雹、洪澇、旱災、低溫和臺風，風雹是山東省1990-2016年影響棉花總產的主要農業氣象災害。但總體來看，風雹、旱災和洪澇是影響山東棉花作物總產的關鍵農業氣象災害。

從受災范圍看，風雹、旱災和洪澇對山東省棉花產量危害較大。風雹是關鍵農業氣象災害，旱災和洪澇次之，三者關聯度分別為0.900、0.875和0.869。在災害強度分析中，以山東省棉花5類農業氣象災害的相對災損量為比較數列。以1950-2016年山東省棉花單產為參考數列，計算山東省棉花單產與5類農業氣象災害的關聯度(表6)。結果表明，第1階段洪澇、旱災、風雹、低溫和臺風的災害強度與山東省棉花單產的關聯度由高到低排序為: 低溫、洪澇、臺風、旱災和風雹; 第2階段的關聯度由高到低排序為: 洪澇、臺風、低溫、旱災和風雹；第3～6階段5類農業氣象災害強度與山東省棉花單產的關聯度排序中，旱災均為關聯度最高者，洪澇和風雹次之。在研究周期內，5類農業氣象災害強度與山東省棉花單產的關聯度排序由高到低為: 旱災、洪澇災、風雹災、臺風災和低溫災。

3 結論

本文采用灰色關聯法對山東省主要農作物產量與氣象災害受災范圍及災害強度間的關系進行研究。從整個研究周期來看，在受災范圍方面，風雹、旱災是影響山東省三種農作物總產量的主要農業氣象災害。從受災強度看，農作物單產主要受到旱災和洪澇的影響。旱災無論從受災范圍還是災害強度上對農作物的生產影響都較大。低溫和臺風則無論從受災范圍還是受災強度方面，對農作物的生產影響都較小。因此，種植具有耐干旱特質的農作物品種對山東省農戶而言是一個較好的選擇。