人工增雨對水資源、農業經濟及植被增長的貢獻

摘 要：人工增雨是服務民生的重要舉措，是水資源調控的重要手段，其對植被增長及農業經濟發展具有重要作用。對此，探討了人工增雨對水資源的保障率和人工增雨對農業生產、經濟發展的貢獻率，并以2007年貴州省人工增雨為例，分析了貴州省植被凈初級生產力的貢獻，結果顯示2007年貴州省人工增雨對水資源保障率的貢獻為2.47%，對農業經濟增長的貢獻率4.10%，有機物積累的貢獻為14.03萬t。

關鍵詞：人工增雨；水資源；農業經濟；植被凈初級生產力

中圖分類號：P481 文獻標志碼：B 文章編號：2095–3305（2024）12–0-03

客觀、科學、定量地評價人工增雨效果是人工影響天氣學科的重要組成部分，是一項既重要又十分困難的科學問題。近年來，國內主要利用地面雨量、雷達回波和衛星云圖等資料開展統計檢驗和物理檢驗，且在人工增雨效果評估方法上研究取得一定成果，主要體現在利用聚類分析和雨量網格插值技術、區域趨勢控制協變量歷史回歸分析方法，改進了歷史回歸統計檢驗方法；利用綜合實驗探測資料，在物理檢驗方法方面獲得了一些催化云的物理參量響應證據；數值模擬在人工播云增雨效果檢驗中得到了初步應用。但在人工增雨所產生的經濟、社會效益方面的研究上較為空白。對此，利用1998—2006年貴州省有關數據資料，探討了人工增雨對水資源保障率、農業經濟和生態建設的貢獻的計算方法，為健全統一的人工增雨效益評估的理論和方法作出貢獻。

1 人工增雨對水資源的保障率

1.1 水資源總量與降水量的關系

降水量是決定水資源量的主要因子之一[1]。圖1為1998—2006年貴州水資源和年降水總量隨時間的變化情況。從圖1可以看出，降水總量與水資源總量的變化趨勢十分相似，表明兩者存在良好的相關性。

利用歷年貴州省降水量與水資源總量的數據資料（表1），表1中的降水總量、水資源總量數據源于《貴州省水資源公報》和《貴州省2007統計年鑒》。通過最小二乘法求出兩者之間的經驗公式。

Q=-583.360+0.797×P（1）

式（1）中，Q表示水資源總量（單位：億m3），P表示年降水總量（單位：億m3）。

貴州省降水量與水資源總量的相關系數r=0.93，用t-檢驗法對相關系數r進行顯著性檢驗。

t=r×[（n-2）/（1-r2）]1/2（2）

式（2）中，根據t-檢驗法可知，t具有自由度n-2的t-分布，n為樣本量。通過計算得出t=6.674，查閱t-分布數值表t0.005=4.029，t＞t0.005，因此貴州省年降水總量與水資源總量之間具有很好的相關性，并且通過了統計檢驗。從圖2可以看出，回歸值與實際值具有良好的線性相關關系。

1.2 評估人工增雨量對水資源的貢獻

dQ表示人工增雨對水資源的貢獻，dP表示人工增雨量[2]。那么人工增雨作業后的降水量和水資源量分別為（P+dP）、Q+dQ，代入式（1）得出：

Q+dQ=-583.360 +0.797×（P+dP）（3）

則人工增雨對水資源的貢獻的計算公式為：

dQ=0.797×（dP）（4）

1.3 人工增雨對水資源保障率的貢獻

供水能力是指在現狀條件下，相應于某供水保證率的可供水量，是反映水資源開發利用的重要指標。貴州省水資源總量豐富，但由于地處典型的喀斯特高原山地，降落在地表的雨水往地底下流，無法形成地表徑流；即便形成了地表徑流，但受地形地勢影響，取用難度大、成本高，再加上貴州現有水利基礎設施在數量和質量方面，與社會需求之間存在較大的差距。

從表2可知，1998—2005年貴州省水資源利用率不斷提高，平均水資源利率為8.61%。2007年貴州省人工增雨26.7億m3，其中飛機增雨9.6億m3。根據公式（4），可計算出2007年全省人工增雨作業對水資源總量的貢獻是21.28億m3。2007年氣象資料表明，全省平均共計降水量為1 029.7 mm，根據公式（1）算出水資源總量為862 m3，其中自然降水產生的水資源為840.72 m3。按1998—2005年貴州省水資源利用效率（取表2中最大利用效率），分別可轉換的供水量為862×11.65%=100.42 m3，840.72×11.65%=97.94 m3。由此可計算出，2007年全省人工增雨對水資源保障率的貢獻：（100.42-97.94）/100.42=2.47%。

2 人工增雨對農業生產、經濟發展的貢獻率

2.1 方法

借鑒經濟學里對貢獻率（在其他技術條件不變的情況下，投入的某一生產要素的增加所導致的產出的增加）及生產函數的思想：生產函數表示在一定時期內，在技術水平不變的情況下，生產中所用的各種要素數量與所能產生的最大產量之間的關系。常用的生產函數形式為柯布—道格拉斯函數（Corb-Douglus），該函數認為在技術經濟條件不變的情況下，產出只與投入的資本與勞動力存在關系[3-4]。其形式如下：

Q=A Ka Lb（5）

由于生產函數最初是應用于經濟領域，在研究水資源對3個產業產值的貢獻時，為了突出水資源這個投入要素的作用，建立以資本、勞動力和水資源為投入要素的“水資源生產函數”：

Q=A K a Lb W c（6）

式（5）、（6）中，Q為總產出；A是常數，也稱為效率系數；K、L為表示資本和勞動力投入的變量；指數a、b、c分別表示資本和勞動力的彈性系數，反映生產要素（資本或勞動力）的變化對產出的影響程度；W為產業總用水量，為用水彈性系數，反映用水量的變化對產值的影響程度。

2.2 資料和回歸分析

表3數據來自《貴州省統計年鑒（2007）》和《貴州省水資源公報》，其中農業總產值包括農林牧漁業總產值，用水量為農林牧漁業總用水量。

經過多元回歸分析計算，A=1.124×10-13，a=1. 049 1，

b=3.523 4，c=1.646 3，判定系數r=0.97，表明在自變量和因變量之間存在很大的相關性，回歸公式如下：

Q=1.124×10-13×K1.049 1×L3.523 4×W1.646 3（7）

2.3 人工增雨對農業總產值的貢獻率

人工增雨對農業總產值的貢獻率E可由下式計算：

E=（Q-Q0）/Q0（8）

式（8）中，Q0為當年農業生產總產值。

2007年人工增雨對水資源的貢獻率為2.47%，代入式（7）（8），則人工增雨對農業經濟增長的貢獻率為：E=（Q1-Q）/Q= 4.10%。

3 人工增雨對貴州省植被凈初級生產力的貢獻

3.1 植被凈初級生產力定義和與年降水量的關系

植被凈初級生產力（Net primary Productivity，NPP）是指綠色植物在單位面積、單位時間內所累計的有機物數量，單位：g/（m2·年），其直接反映了生態系統對環境氣候條件的響應[6-9]。谷曉平等[10]利用大氣—植被相互作用模型（AVIM2）模擬了西南地區NPP的空間分布格局和多年變化，分析了1981—2000年氣候變化對NPP的影響（圖3），并對貴州省森林NPP和降水進行相關分析，得出兩者的關系如下：

y=0.131 6x+437.38（9）

式（9）中，y為NPP值，x為年降水量，相關系數r=

0.458，并通過了統計檢驗。

因此，人工增雨對NPP的貢獻如下：

dy=0.1316×dx（10）

式（10）中，dx為人工增雨作業所增加的降水量。

根據省、地、縣的森林覆蓋率，從而可以計算出人工增雨對貴州省（地、縣）森林一年內有機物積累的貢獻。

3.2 2007年人工增雨對NPP和我省森林有機物積累的貢獻

根據式（9）、（10），按照以下步驟計算2007年貴州省人工增雨對NPP和森林有機物積累的貢獻量。

（1）將全年人工增雨作業增雨量換算成年降水量的增加值（mm）：2 670 000 000/176 167/1 000/1 000×

1 000=15.16 mm。

（2）計算2007年NPP值：NPP=0.131 6×1 029.7+

473.38=608.89 g/（m2·年）。

（3）計算人工增雨對NPP的貢獻：dy=0.131 6×15.16

=1.995 g/（m2·年）。

（4）人工增雨對NPP的貢獻率：人工增雨對NPP的貢獻/自然降水時的NPP=1.995/（608.89-1.995）=0.33%。

（5）人工增雨對貴州省有機物積累的貢獻：人工增雨對有機物積累的貢獻=NPP貢獻率×全省森林面積（703.39萬hm2）=1.995×703.39×10 000×10 000/1 000/

1 000/10 000=14.03萬t。

4 結束語

人工增雨對水資源、農業經濟及植被增長的貢獻不容忽視。此次探討是對人工增雨經濟效益評估的嘗試，方法本身存在一定的不足，加之受資料不夠充分的影響，在實際運用中需進一步改進和完善。未來的研究方法應在實際情況的基礎上，不斷創新改進，為健全統一的人工增雨效益評估的理論和方法提供助力。

參考文獻

[1] 苗婷，黃曉梅，何宏鑄.2016年康縣人工增雨效果評估及分析[J].現代農業科技，2016（19）：246-248.

[2] 班顯秀，王吉宏.一種評估人工增雨量對水資源量貢獻的計算方法[J].遼寧氣象，2005（3）：25-26.

[3] 王京晶，蔣之宇，吳川東.中國水資源開發利用現狀的問題及解決對策[J].居舍，2018（13）：197-198.

[4] 丁相毅，左其亭.水資源對區域國內生產總值（GDP）貢獻率的計算方法及應用研究[J].水利經濟，2007（3）：1-3，7，81.

[5] 徐勇，鄭志威，孟禹弛，等.西南地區不同類型植被NPP時空演變及影響因素探究[J].環境科學，2024，45（1）：262-274.

[6] 徐勇，黃雯婷，郭振東，等.2000—2020年我國西南地區植被NEP時空變化及其驅動因素的相對貢獻[J].環境科學研究，2023，36（3）：557-570.

[7] 馬炳鑫，和彩霞，靖娟利，等.1982—2019年中國西南地區植被變化歸因研究[J].地理學報，2023，78（3）：714-728.

[8] 王黎歡，呂雅瓊，王梓奕.CLM5在中國西南地區植被生長模擬的適用性分析[J].高原氣象，2024，43（6）：1586-1599.

[9] 馬東旭，殷曉潔，周斯怡，等.基于中國植被圖的西南地區主要喬木物種豐富度格局[J].福建農林大學學報（自然科學版），2022，51（2）：249-257.

[10] 谷曉平，黃玫，季勁鈞，等.近20年氣候變化對西南地區植被凈初級生產力的影響[J].自然資源學報，2007（2）：251 -259，324.

收稿日期：2024-10-11

作者簡介：李瑋（1969—），男，貴州貴陽人，高級工程師，研究方向為人工影響天氣。