齊士強
(盤錦市水利事務服務中心,遼寧 盤錦 124000)
近年來,盤錦市水旱災害呈現出發生頻率加快、災情加重、次數增多的特征,逐漸成為制約盤錦市糧食生產和農業經濟可持續發展的“瓶頸”[1]。為了應對水旱災害,許多學者以防災減災為目標,通過分析區域氣候特點、地形地貌和土壤狀況,建立災害風險評估模型,預測可能發生的災害,通過深入分析災害案例了解其發生特點和規律,如劉引鴿等對中國西北5個省區,運用信息擴散理論評估區域旱災風險;劉亞彬等利用信息擴散法評估了全國糧食主產區的水旱災害,結果顯示研究區水災低于旱災風險,以低、中、高水旱災害風險等級反映其空間分布特征;楊國華等以廣東省為例,應用信息擴散法分析其水旱災害風險,結合區域特征提出有針對性的減災措施;劉蘭芳等采用災情風險法,從減產等級和水旱災害范圍的角度上評估了衡陽市水旱災害風險;薛昌潁等利用風險分析法探究了華北冬小麥減產的原因,研究發現灌溉可以降低干旱減產風險;張順謙等等學者綜合應用模糊數學法與信息擴散理論,對東南三省和四川盆地的農業災害風險進行了評估和分析;張麗娟等對比了主觀頻率法、風險指數法、信息擴散法評估的農業災害風險等級,結果表明信息擴散法具有所需數據少、計算過程簡單、可觸類旁通等特點,有利于不同等級的災害風險區劃和評估,對評估其它自然災害風險也具有較好適用性[2-8]。因此,研究評估水旱災害風險的手段和方法不斷成熟,但較少考慮其空間差異性,有必要通過信息擴散模型進一步揭示其空間分異特征,從而掌握區域水旱災害空間分布特點及其發生的可能性,以期為科學評估、管理和防治盤錦市農業水旱災害提供科學依據。
水旱災害風險評估是一項復雜系統性工作,一般涉及到多個因子,如氣象、地形、土壤、農業和社會經濟等因子。由于數據資料來源的限制,研究者可能無法獲得全部因子詳細數據。因此,可以借助災害后果進行評估,即通過受災與成災面積指數來反映災害的影響程度。對于水旱災害,通過考慮實際損害程度,選取成災面積指數作為原始指標,提供關于農作物受災的初步評估信息。研究以1996—2012年盤錦市各區縣的農作物播種面積和水旱災害成災面積為基礎數據,數據來源于盤錦市農村統計年鑒和農業60a統計資料等。
成災面積指數是反映水旱成災程度的一種指標,其計算方法通常是將成災面積與總種植面積進行比較,指數值越大則代表災害危險性越高,所造成的減產量也就越大。因此,該指數可以作為評估水旱災害風險和制定防災減災措施的參考,其計算公式為[9]:
式中:Sf、Sd、S代表水、旱成災面積和作物播種面積(hm2);Xf、Xd代表水、旱的承載指數。
災害風險評估方法有很多種,如概率風險法、極值風險模型等,這些方法通常需要大量數據來支持建模和計算,而實際情況下數據的獲取可能存在限制[11]。在僅能收集到成災和受災面積、作物播種面積這些數據的情況下,使用信息擴散模型進行風險評估具有良好適用性與可行性。該模型主要是利用信息擴散系數,將原始樣本集合轉變成信息擴散集合,采用概率密度函數確定水旱災害發生的可能性,而信息擴散模型能夠集值化處理傳統的觀測樣本點,有效保證樣本數據量和信息處理進度[12],具體流程如下:
步驟1:設盤錦市1996—2012年的水災或旱災成災面積指數集合,即實際樣本集合為X:X={x1,x2,…,xm},其中xi、m代表樣本點及其總數。通過公式(2)進行信息擴散計算,可以將有限的數據(xi)擴散到更廣泛的區域集(U)中,從而綜合考慮多個因素對災害風險的影響,提高評估結果的準確性,其中U={u1,u2,…,uj,…,un}。
式中:h代表擴散系數,其中m=5時,h=0.8146×(b-a);m=6時,h=0.5690×(b-a);m=7時,h=0.4560×(b-a);m=8時,h=0.3860×(b-a);m=9時,h=0.3362×(b-a);m=10時,h=0.2986×(b-a);m≥11時,h=2.6851×(b-a)/(m-1)。a、b為集合X中的最大、最小值。
為了滿足同類研究成果的可比性及其計算精度要求,研究確定集合U的取值區間為則歸一化樣本xi的信息分布如下:
式中:P代表風險值。根據風險概率R與P進行分級評價,這是一種常見用來量化和評估災害風險等級的方法,R值越大則風險概率越小,相應的災害周期越長,其計算式為:
根據Xf、Xd確定盤錦市大洼區、雙臺子區、興隆臺區和盤山縣成災面積指數,如圖1所示。從整個盤錦市而言,發生水災大于旱災的面積指數,這符合盤錦市實際情況。

圖1 盤錦市成災面積指數平均值
1)劃分災害風險等級。為更加直觀地揭示大洼區、雙臺子區、興隆臺區和盤山縣成災風險空間分異特征,更加清楚地認識各分區災害風險,文章將盤錦市的水旱災害風險值劃分成5個等級:低、中低、中、中高、高。當R=1時表示發生頻率為每a 1次;當1<R≤2時,表示發生頻率為每1~2a 1次;當2<R≤4時,表示頻率為每2~4a 1次;當R>4時,表示發生頻率大于每4a 1次,以此類推。

表1 水旱災害風險等級
2)水災風險評價。根據風險等級劃分標準和信息擴散模型計算確定不同水災成災面積指數下,盤錦市各分區的水災分布格局及其風險等級。結果表明,在成災面積指數Xf≥5%條件下,盤錦市總體處于中高風險等級,風險概率為每年一遇,具體表現為盤山縣、雙臺子區、興隆臺區水災風險較低,而大洼區偏高。在成災面積指數Xf≥10%條件下,盤錦市水災風險概率有所降低,呈中低、中、中高風險并存的分布特征,風險概率為2~7a一遇,具體表現為盤山縣水災風險達到中低水平,風險概率5~7a一遇;雙臺子區、興隆臺區達到中等水平,風險概率3~5a一遇;大洼區達到中高水平,風險概率2~3a一遇。在Xf≥15%條件下,盤錦市水災風險進一步減小,存在低、中低、中風險,風險概率為4~10a一遇,具體表現為盤山縣水災風險達到低水平,雙臺子區、興隆臺區達到中低水平,大洼區達到中水平。在成災面積指數Xf≥20%條件下,盤錦市水災風險概率明顯降低,呈低、中低風險并存的分布特征,風險概率為大于10a一遇,具體表現為盤山縣、雙臺子區、興隆臺區水災風險均達到低水平,而大洼區達到中低水平。
綜上分析,盤錦市各區縣的成災風險概率均隨著水災成災程度的增大而減小,等級下降如表2所示。從空間上,東部、南部的水災風險高于北部及西部,可見大洼區相比于其它地區的水災風險防范任務更加艱巨[13-15]。

表2 盤錦市水旱災害風險概率
3)旱災風險評價。根據風險等級劃分標準和信息擴散模型計算確定不同旱災成災面積指數下,盤錦市各分區的旱災分布格局及其風險等級。結果表明,在旱災面積指數Xd≥5%條件下,盤錦市總體處于中低風險等級,概率為1~2a一遇,除大洼區較低外其它均偏高。在Xd≥10%情況下,盤錦市旱災風險有所下降,但級別有所增大,除大洼區維持中風險外,其它地區處于中高風險,概率為2~3a一遇,無高風險區。在Xd≥15%情況下,盤錦市旱災風險大大減小,呈低、中低風險并存的分布特征,風險概率為大于6a一遇,具體表現為雙臺子區、興隆臺區、大洼區旱災風險達到低水平,只有盤山縣達到中低水平。在成災面積指數Xf≥20%條件下,盤錦市水災風險概率進一步降低,總體呈低風險等級,風險概率為大于20a一遇。
綜上分析,盤錦市各區縣的成災風險概率隨著旱災成災程度的增大呈減小趨勢,但是在Xd≥10%情況下多處于中高風險,隨后顯著減小。從空間上,盤錦市旱災風險呈西北部高、東南低的特征,盤山縣相比于其它地區的旱災風險防范任務更加艱巨。
文章依據風險等級劃分標準和信息擴散評估模型,較為全面地研究了盤錦市水旱災害空間分布特征及其風險概率,主要結論如下:
1)盤錦市以水災和旱災為主,并且水災高于旱災的成災面積、風險概率和等級;水災風險發生周期較旱災要短,風險也較高,如5%面積指數下的水災風險概率為每年一遇,而旱災為1~2a一遇。
2)盤錦市各分區的成災風險概率隨著水災、旱災成災程度的增大呈減小趨勢,成災面積指數相同情況下,同一地區的水災高于旱災風險等級。
3)從空間分布上,水災風險表現出東部、南部高于北部及西部的特征,大洼區相的水災風險防范任務更艱巨;旱災風險表現出北部、西部高于南部及東部的特征,盤山縣的旱災風險防范任務更艱巨。
4)研究表明,由于所選取的樣本數據不同,使用信息擴散模型評估的水旱災害風險結果略有差異,但并未改變總體變化規律。為進一步提升水旱災害評估的連續性與時效性,保證評價結果的指導性、科學性和有效性,可以引入3S技術和實施監控數據做更加深入的研究。