淄博市農業氣象災害時空分布及對糧食產量的影響

劉 巖，環海軍

（山東省淄博市氣象局，山東淄博 255000）

0 引言

農業氣象災害一般是指農業生產過程中導致作物顯著減產的不利天氣或氣候異常的總稱[1]。全球氣候不斷變化，極端氣候災害增加，農業生產受到更大挑戰[2-4]。近年來眾多學者針對農業氣象災害開展了各類研究，趙婭君等[5]對中國1978—2018 年農業氣象災害進行了研究，發現中國災害空間差異大；曹永強等[6]針對遼寧農業氣象災害，分階段研究了災害與糧食產量的相關性；劉玉汐等[7]對東北地區災害結構進行分析，指出干旱和洪澇對東北地區農業生產影響最大；王丹丹等[8]分析了中國全國7 大地理區域農業氣象受災面積超越概率分布，指出全國旱災受災面積呈減少趨勢。

淄博市位于山東省中部，地勢趨勢南高北低，地形主要包括平原和山區，氣候多變，是自然災害的多發地區。據災情資料記錄，冬季易發雪災、凍害；春季氣溫波動大，少雨多風，干旱、倒春寒發生頻繁；夏季降水集中，多發暴雨、強對流天氣過程；秋季降水較少，易發秋旱、連陰雨，對當地農業生產造成嚴重影響。目前尚未有針對該地區農業氣象災害變化特征的研究，本研究依據淄博地區1983—2020 年災情資料以及糧食產量數據，分析淄博市農業氣象災害時空變化及其影響，以期提高氣象為農服務水平，為淄博地區農業防災減災提供科學依據。

1 資料與方法

1.1 資料來源

1983—2020年淄博市農業氣象災害受災面積、成災面積來源于淄博市民政局；播種面積、糧食產量、土地面積來源于淄博市統計局。定義農作物產量減產10%(30%)以上面積為受災面積（成災面積）。受災面積與總播之比為受災率[9]。以災害性天氣過程為時間單元，以8 個縣（區）為地域單元進行災情統計。當有多種災害造成的災情數據且無法細分，按照致災影響最大的災種進行統計，其他伴隨災害不再統計[10]。

1.2 分析方法

1.2.1 R/S 分析方 法R/S 分析是1965 年HURST 提出的一種非參數分析方法，可衡量時間序列自相似性和長程相關性，近年來廣泛應用于氣候水文等領域[11-12]。本研究基于R/S（重標極差）方法，計算Hurst指數和自相關系數來分析淄博主要氣象災害趨勢的未來變化趨勢。當0.5＜H＜1 時，表明時間序列的變化具有持續性；當0＜H＜0.5 時，表明時間序列具有反持續性；H=0.5，說明序列前后是獨立的，無關聯性[12]。

1.2.2 灰色關聯法 灰色關聯法主要通過分析序列發展態勢的相似程度來判斷聯系是否緊密，原理及步驟見文獻[13-14]。本研究采用灰色關聯模型分析糧食產量與受災率的關聯度，關聯度越大，說明因素間關系越密切；反之，則越不密切[13]。

1.2.3 其他方法 利用Excel 對氣象災害受災率進行線性趨勢分析[15]；利用ArcGIS，采取自然斷點法作圖分析農業氣象災害空間分布特征。

2 結果與分析

2.1 淄博市氣象災害類型

1983—2020 年淄博市氣象災情歷史數據記錄災害共16種、累計671次，包括干旱、大風、冰雹、暴雨洪澇、臺風、雷電、低溫冷害、凍害、雪災、龍卷、大霧、連陰雨、霜凍、干熱風、森林草原火災、颮線。其中對農業造成嚴重影響的是干旱（發生次數占全部氣象災害的29.8%）、大風(18.8%)、冰雹(17.9%)、暴雨洪澇(10.1%)、臺風(7.2%)、冷凍災害（包括低溫冷害和凍害）(6.4%)。

2.2 各類農業氣象災害比重特征

為分析每年暴雨洪澇、干旱、大風、冰雹、臺風、冷凍災害發生特征，統計各災害受災面積占當年總受災面積百分比進行分析（見圖1）。由結果可知，1983—2020年干旱、冰雹、暴雨洪澇、大風、臺風、冷凍災害年均受災比重分別為45.46%、14.10%、13.82%、11.44%、8.05%、4.07%。其中干旱災害在1989、1999、2000、2006、2014、2015 年比重均超過90%；冰雹災害在1983、2004、2016 年比重超過60%。暴雨災害比重較大年份為1996 年52.36%、2003 年65.72%、2013 年67.04%。大風災害比重較大年份為1984 年65.07%、2017年95.05%。臺風和冷凍災害比重相對較小，其中臺風在2012年受災比重65.50%、2018年59.54%、2019年60.97%。冷凍災害比重較大年份為2020 年60.42%、2009年45.7%。

圖1 各類農業氣象災害受災面積百分比年際變化

2.3 主要農業氣象災害受災率變化特征

2.3.1 干旱 干旱災害在淄博地區受災率最大，往往導致農作物、果品等大面積減產，生產成本增加，一年四季都有發生[16]。由圖2可知，1983—2020年，干旱受災率呈波動下降趨勢，下降速度為0.25%/a，平均受災率為21.37%。20 世紀80 年代末、90 年代末和2000 年初干旱明顯，災情嚴重，最大值出現在2002年，達20.3×104hm2。2009年以來為干旱偏少時段，受災率均小于50%。38 a中有9 a未出現旱災。

圖2 1983—2020年淄博干旱、暴雨洪澇、冰雹、大風受災率變化趨勢

2.3.2 暴雨洪澇1983—2020年，暴雨洪澇受災率呈不明顯下降趨勢，傾向率0.05%/a，平均受災率4.25%。其中1996、2003、2009、2013 年受災面積呈高峰，災害較重，平均受災面積達38194 hm2，最大值出現在1996年受災面積60707 hm2，成災面積48136 hm2。有12 a未出現洪澇災害。災情資料顯示，淄博地區暴雨洪澇發生在4—10 月，暴雨易造成農田積水、內澇，造成農作物大面積減產甚至絕產。

2.3.3 冰雹1983—2020 年，冰雹受災率呈下降趨勢，傾向率0.07%/a，平均受災率3.59%。2001、2004 年災害較重，平均受災面積達58.4×103hm。2006 年后受災較輕。災情資料顯示，冰雹災害發生在4—10月；最重災情為2004 年6 月17 日，淄川等地出現冰雹災害，最大直徑達60 mm，最長持續時間15 min，農作物受災面積達43142 hm2，成災面積36142 hm2。1984、2010、2015、2019年未出現冰雹災害。

2.3.4 大風1983—2020年，淄博地區大風受災率整體呈下降趨勢，傾向率0.10%/a，平均受災率3.21%。其中1984年災情最重，災情資料顯示1984年6月3日淄博市淄川區、張店區、臨淄區、周村區和桓臺縣出現大風災害，風力8～9級，造成小麥倒伏、樹木折斷、房屋損壞、經濟作物受災，受災面積達75.9×103hm2。其中有9 a未出現大風災害。大風災害發生在3—9月。

2.3.5 其他災害 影響淄博地區農業氣象災害還有冷凍災害（包括低溫冷害和凍害）和臺風災害等，2000年后發生頻次較多。冷凍災害常發生在作物生長關鍵期，且災后不易恢復[17]，臺風災害破壞力較大，均給農業生產造成嚴重影響。

根據38 a 災情資料統計，低溫冷害受災較重年份有1987、2002、2009、2010、2020 年，各區縣均有發生，發生時間為3—5 月。凍害（霜凍害和寒潮凍害）發生較重年份為1987、2018、2020 年，主要發生在沂源、淄川、博山，其余年份凍害較輕或無凍害發生，發生時間在3—4 月和11—12 月。臺風災害發生時間為7—8月，共計受7個臺風過程影響，分別出現在1992、1997、2005、2012、2018、2019 年，其中2019 年“利奇馬”臺風致災最重。

2.4 主要農業氣象災害空間分布

為消除區域土地面積差異影響，采用各區縣農作物受災面積與土地面積之比作為評價指標，分析災害的空間分布（圖3）。由圖可知，干旱災害受災最重區域位于高青、沂源，分別為10.5、9.6 hm2/km2，淄博市城區和桓臺地區受災程度最輕，在5 hm2/km2以下。分析原因為高青耕地比重大、暴露度高，風險較高；沂源南部山地水利條件差，災情較重。暴雨洪澇災害高青受災最重為6.7 hm2/km2，淄博和淄川最輕，由于高青和桓臺地形低洼及境內河流等影響，易出現大面積水澇災害；大風災害桓臺和周村受災最重，接近3.0 hm2/km2，博山受災程度最輕；冰雹災害高青地均受災最重為3.0 hm2/km2，其次為淄川、臨淄等地，淄博市城區最輕為0.4 hm2/km2。總體來看，淄博市農業氣象災害空間分布不均，北部較重，尤其是高青、桓臺等地。

圖3 淄博市干旱(a)、暴雨洪澇(b)、大風(c)、冰雹(d)災害地均受災面積空間分布

2.5 主要農業氣象災害持續性分析

利用R/S 方法，對淄博市4 類主要農業氣象災害受災率變化進行持續性分析（圖4）。結果可知，4類災害受災率Hurst指數均屬于(0，0.5)，差分序列的一階自相關系數C 均小于0，表明受災率序列的變化具有長程記憶，呈現反持續性特征。由于過去38 a 4 類災害受災率均呈下降趨勢，未來變化為增加趨勢。根據Hurst指數分級，干旱災害Hurst指數為0.3777，表明未來變化與過去明顯下降趨勢呈現較弱反持續性；暴雨洪澇Hurst指數為0.3441，對過去不明顯下降趨勢有較強反持續性；冰雹、大風災害Hurst指數分別為0.3193、0.4432，冰雹災害較大風災害反持續性強。從結果來看，未來淄博市主要農業氣象災害呈發展趨勢，我們仍需重視災害對農業的影響。

圖4 淄博市干旱(a)、暴雨洪澇(b)、大風(c)、冰雹(d)受災率R/S分析

2.6 農業氣象災害對糧食產量的影響

從圖5可知，隨著農業生產水平提高，糧食產量增加，氣候傾向率6.36×106t/10 a，受災面積呈減小趨勢，氣候傾向率-13.08×103hm2/10 a。氣象災害對糧食產量為負效應影響，是造成糧食減產的重要因素，1989、1997、2002、2009 年受災面積較大，糧食產量明顯減小，1990—1996、1998、2014—2018 年氣象災害較少，糧食產量增加。

圖5 受災面積、成災面積及糧食產量年際變化

為分析各災害對糧食產量的影響程度，以1983—2020 年及各年代淄博糧食產量為參考序列、4 類農業氣象災害相應受災面積為比較序列，進行標準化處理，通過關聯度分析得出：1983—2020 年4 類農業氣象災害對糧食產量影響排序依次為干旱、大風、暴雨洪澇和冰雹災害。其中1983—1989 年影響最大的災害為干旱和暴雨洪澇災害；1990—1999年影響最大的是干旱和冰雹災害；2000—2009年影響最大的是大風和干旱災害；2010—2020 年影響最大的是干旱和大風災害。可見，干旱災害一直是影響淄博糧食產量的主要災害，其次是大風和暴雨洪澇災害，見表1。

表1 淄博糧食總產量與主要氣象災害的灰色關聯度分析

3 結論與討論

3.1 結論

本研究基于1983—2020 年淄博市農業氣象災害災情資料和糧食產量數據，分析了災害時空演變及與糧食產量的關聯度。得出主要結論如下。

淄博市歷史數據記錄災害共16種、累計671次，出現頻次最多的是干旱、大風、冰雹、暴雨洪澇、臺風、冷凍災害，受災面積比重分別為45.46%、11.44%、14.10%、13.82%、8.05%、4.07%。2000年以后冷凍和臺風災害發生比重增加。

4 類主要氣象災害受災率均呈現波動下降趨勢，干旱災害20 世紀80 年代末、90 年代末和2000 年初受災面積較大，2002年災情最重，一年四季均可能發生；暴雨洪澇受災率波動較大，呈不明顯下降趨勢，最大值出現在1996 年，災害發生時間為4—10 月；冰雹災害2001、2004 年較重，2006 年后受災較輕，發生在4—10月。大風災害發生在3—9月，1984年受災最重。空間分布呈現不同規律，干旱災害受災嚴重區域位于高青、沂源；暴雨洪澇災害高青和桓臺受災最大；大風災害桓臺和周村受災最重；冰雹災害高青地均受災最重。未來淄博市4類主要氣象災害發生趨勢呈不同程度的相反態勢，即轉為上升趨勢。

農業氣象災害的受災面積、成災面積直接影響糧食產量，通過關聯度分析得出，影響程度由高到低為干旱、大風、暴雨洪澇、冰雹災害。

3.2 討論

研究期內淄博地區主要農業氣象災害呈下降趨勢，這與前人關于全國及其他地區的研究結論[18-19]基本一致，分析原因為近幾年個別年份自然災害發生少，同時災害抗御加強，有效減輕了災情。但是分析發現冷凍災害和臺風災害比重有增加跡象，致災強度大，不容忽視[20-23]。

灰色關聯法不要求樣本量的多少和有無規律性，可較好的識別關鍵災害[24]。基于38 a的產量數據分析發現，災害性天氣直接影響著農業生產，干旱災害對糧食產量影響最大，其次是大風、暴雨洪澇災害，這與于小兵等[25]的研究結論一致；雖然近年來受災率呈下降趨勢，但研究計算出未來災害發生存在反持續性，由于方法自身限制，未來趨勢持續時間還需進一步研究。總之，面對未來氣候變化的不確定，積極應對農業氣象災害風險，提高災害預測預報能力，重點防御干旱、洪澇、大風等關鍵災害，完善水利工程建設、加強大風預報研究等，有效保障魯中地區糧食安全。

本研究采用統計學方法，客觀分析了淄博農業氣象災害時空演變特征，同時在一定程度上揭示了各災害對糧食產量的影響大小，可對農業氣象服務提供有益的幫助。但本研究還處于基礎階段，因數據資料有限，尚不能全面分析氣象災害對淄博農業的影響；此外糧食產量變化的影響因素極其復雜，有待進一步探討。