新疆香梨花期霜冻灾害风险评估模型构建及适用性分析

全球变暖和极端气候事件频发背景下,人们更加关注农林业生产面临的灾害风险。构建灾害预警指标,开展风险预警并提前防范,对于有效防灾减灾减损具有重要意义。基于新疆1981-2020年霜冻灾情、气象因子、香梨种植面积资料,计算香梨花期霜冻灾害危险性指数、暴露度和脆弱性指数,构建了霜冻灾害风险评估综合模型,并基于格点预报开展了香梨霜冻风险预警,对评估模型的适用性进行了验证。结果表明,过程最低气温、降温幅度、低温持续时间是霜冻灾害的主要致灾因子。春季霜冻危险性空间分布,总体呈现北部高、南部低的特点。香梨遭受春季霜冻的高风险区,主要分布在北疆西部、天山北坡的西部和中部以及南疆巴州北部、阿克苏市及其南部部分区域。基于气象实况和果园灾害调查结果表明,霜冻灾害风险评估模型和格点预报相结合,能较好地预报香梨霜冻风险分区、影响等级,与香梨霜冻灾害实际发生区域、受冻百分率基本一致,霜冻指标和风险预警模型具有合理性和适用性。     

浙江早生春茶霜冻灾害定量评估模型

春季霜冻是影响浙江春茶产量和品质的主要气象灾害。为深入开展浙江省早生春季茶叶霜冻灾害的评估工作,减少浙江省早生茶叶品种遭受春季霜冻灾害的风险,应用2005-2015年浙江省2094个区域自动气象站小时观测资料,以乌牛早和龙井43等其他品种春茶发育热量为始摘期指标,应用GIS技术,得到浙江省乌牛早、龙井43等其他品种春茶始摘期空间分布图。以衢州市乌牛早春茶霜冻害为例,应用自然灾害风险评估理论和技术,从霜冻的危险性、春茶的暴露性和脆弱性及春茶防灾减灾能力等因子指标,采用加权指数求和法,建立了基于浙江省茶树霜冻等级地方标准的春茶霜冻害强度指标、春茶生长发育期模型指标、春茶采摘量模型指标等多因子的定量评估模型,并对2005-2015年霜冻害个例进行检验。结果表明:浙江省乌牛早春茶平均始摘期在2月上旬到3月上旬,而龙井43等其他品种春茶始摘期在2月下旬到3月下旬,早生春茶始摘期从南到北时间后延。由加权指数求和法所建立的定量评估模型,对衢州市2005-2015年57个乌牛早品种霜冻害个例检验结果表明,2006年、2008年、2010年、2014年春茶霜冻害发生频率较高,而2010年3月中旬霜冻害强度最强。2010年3月霜冻发生前,一直持续阴雨天气,导致春茶无法及时抢摘,使大面积春茶受损,灾情损失严重。模型对衢州市乌牛早春茶霜冻害定量评估结果和实际灾情相一致。     

陕西省雷电灾情评估方法的分析研究

通过对雷电灾害的灾情评估指标体系、灾情网络分析研究,将雷电灾情网络划分为社会生活损失、生产经营部门损失、环境资源损失三大部分。将雷电灾害划分为四个等级,建立了雷电灾害评估模型,即：雷电灾害损失=直接经济损失＋直接非经济损失十间接经济损失十问接非经济损失,提出雷电灾害损失评估方法,并列举具体事例分析计算。为雷电灾害间接经济损失由定性估算转变为定量计算提供了方法和依据,为更好的开展雷电灾情损失评估奠定了基础。     

基于改进型逆推法和模糊评价法的暴雨服务效益评估

对2010—2022年江西省70次暴雨过程开展了气象服务效益评估,在充分考虑政府组织决策水平、部门联防联动、公众参与及气象服务水平等影响的情况下,加入赋权系数,结合隶属度函数构建重要因子矩阵,基于改进的逆推法和模糊综合评价法建立了江西省暴雨灾害气象服务效益评估模型,实现了江西省暴雨灾害气象服务效益定量化评估。结果表明,2010—2022年江西省暴雨灾害直接经济损失和气象服务效益均有逐渐增长的趋势,不可避免损失因子为0.17—0.50,气象服务效益占经济总损失的25%—45%。暴雨灾害直接经济损失和气象服务效益相关性较高,表明气象服务在防灾减灾工作中起重要作用。     

基于四维灾体模型的浙江省气象灾害损失年景评价

应用浙江省气象灾情统计年鉴资料,运用四维灾体评估模型,对浙江省的气象灾害损失进行科学评估。浙江省2003—2017年灾害损失年景评价分析结果显示,2004年和2005年为气象灾害损失明显偏重年景,进入2010年以来,2013年为年景最差年份;台风灾害损失在每年浙江省气象灾害损失年景评价中具有非常重要的作用,重大台风事件易造成气象灾害偏重或明显偏重的损失年景。评估结果表明,四维灾体模型下的气象灾害评估较为科学客观。     

中国茶树春霜冻害研究进展

茶树作为我国主要经济作物,在早春萌发时易遭受霜冻害。我国茶树春霜冻多发于长江中下游,霜冻灾害指标可按照获取方法、数据类别、气象数据的时间尺度进一步细分。在气候变化背景下,茶树春霜冻发生次数虽呈下降趋势,但其危害不可忽视;其中,江南茶区茶树春霜冻的发生频率由南向北逐渐增加,随海拔升高逐渐增大。茶树春霜冻影响评估目前多集中于江、浙、皖、赣等茶区,且逐步由定性向定量发展;风险评估主要基于自然灾害风险形成机制划分不同的风险等级。今后,完善茶树春霜冻气象指标、构建基于茶园小气候的茶树春霜冻灾害指标、阐明全国茶树春霜冻时空分布特征、开展精细化茶树春霜冻风险评估将备受关注。     

四川省暴雨过程强度及损失评估方法研究

利用1961—2015年四川省逐日降水资料、典型年份各区县暴雨灾情、GDP、人口和耕地面积资料,采用加权求和法建立基于归一化的过程降水量、最大日降水量和过程持续天数的暴雨综合强度指数及等级标准;基于经济损失率、人口受灾率和作物受灾率指标,采用灰色关联法确定灾害严重程度;利用相关分析法分别建立基于暴雨综合强度指数和基于暴雨灰色关联度的灾害损失评估模型,分析了各地不同重现期暴雨可能造成的经济损失率。结果表明:暴雨综合强度指数能够较好地揭示不同强度等级暴雨的时频和空间分布特征,暴雨过程造成的损失与暴雨综合强度指数和暴雨灰色关联度均显著相关,两种损失评估模型的拟合与试评估效果均较好,5 a一遇暴雨的经济损失率多在3%以下,50 a一遇暴雨的经济损失率多在3%以上,盆地北部和西部山区在5%以上,局地可达7%～9%。     

灰色关联度方法在大风和暴雨灾害损失评估中的应用

针对近20年北京地区发生的大风和暴雨灾害,应用灰色关联度方法,计算北京地区近20年的19个大风和暴雨灾例的灾情评估指标与关联度,进行损失评估和比较。结果表明,该方法对灾情等级划分和灾情损失排序是合理的,比较符合实际对灾情的评价,能够对不同气象灾害和同一级别的气象灾害灾情差异尺度做比较,是能够应用于实际工作中的一种科学方法。     

2010年陕西主要气象灾害及灾情年景评估

利用气象灾害灾情评估指标对2010年陕西气象灾害灾情年景进行定量评估,对主要气象灾害的特点进行分析。结果表明：2010年陕西气象灾害造成的人员死亡率、农作物受灾率、直接经济损失率分别为1984年以来的第6、第4和第3高值。气象灾害灾情综合指数为1984年以来第3高值,2010年属气象灾害灾情严重年。暴雨、高温闷热天气频次高,危害大,为近20多年少见。     

基于遗传—神经网络方法的广西台风灾害评估模型研究

选取1981—2018年影响广西且灾情记录比较完整的86个台风样本,基于台风灾害伤亡人数、直接经济损失划分灾情等级,选取致灾因子,利用遗传算法与神经网络相结合的方法建立广西台风灾害评估模型。结果表明：选取的台风灾害致灾因子与台风灾情等级之间具有显著的相关性,构建的遗传—神经网络集合预报模型对台风灾情预估效果较好,训练样本拟合一致率为86.1%,测试样本预报准确率为71.4%,其中严重和较重的台风灾情等级预报结果与实况基本一致,较轻等级的预报准确率达83.3%。     

气候变暖背景下修水县春茶气候品质等级变化趋势分析

基于1961—2019年修水县气象观测资料,运用气候倾向率方法分析了近59 a春茶采摘期间（3月1日—5月10日）主要气象要素、春霜冻灾害和基于气候品质指数的春茶气候品质等级的变化趋势。结果表明：在气候变暖背景下,1961—2019年修水县春茶采摘期间平均气温呈明显上升趋势,平均相对湿度呈减小趋势,日照时数呈显著增加趋势;春霜日数呈明显减少趋势,春霜冻发生概率在下降;近59 a来修水县春茶气候品质等级为特优、优和良的总日数呈增加趋势;春茶采摘期间,气候品质特优等级的概率随时间呈先增加后减小的趋势,等级为优和良的概率呈增加趋势。综合考虑平均气温、平均相对湿度、日照时数等气象条件,以及春霜冻和春茶气候品质等级变化特征,认为气候变暖有利于修水县春茶品质趋好。     

基于灾损定量识别的河南省冬小麦晚霜冻风险区划

利用河南省30个农业气象观测站1981-2008年的冬小麦观测资料和气象资料,基于晚霜冻指数和灾度计算了河南省冬小麦晚霜冻发生概率和灾害程度。通过在WOFOST作物模型中增加霜冻影响过程,实现了晚霜冻灾损定量提取,建立了以晚霜冻危险性、暴露性和脆弱性为评价因子的风险评估模型,按照高风险区、次高风险区、中等风险区、次低风险区和低风险区5个等级标准进行了河南省冬小麦晚霜冻风险区划。区划结果表明:冬小麦晚霜冻风险程度较高的地区主要分布在河南省沈丘、卢氏和林州等地,其风险指数都在0.6以上;低风险区主要分布在伊川、巩义、信阳、南阳、太康、濮阳和杞县等地,风险指数都在0.2以下。     

建德市茶叶气象灾害风险区划

基于2010—2022年浙江省建德市区域自动气象站的逐日数据和茶叶种植数据,将早春霜冻、夏季高温热害和冬季冻害作为评价指标,利用层次分析和加权综合评价方法,构建茶叶气象灾害综合风险评估模型。将建德市茶叶气象灾害风险划分为高、中、低3个风险等级。结果表明：建德市茶叶气象灾害综合高风险区主要集中在乾潭、杨村桥、下涯镇西北部和乾潭、三都镇东部区域。中风险区主要集中在莲花、乾潭大部、钦堂中南部、下涯、三都镇中部、大洋镇、梅城镇东部、李家西南部和大同镇北部。低风险区主要集中在杨村桥镇中南部、梅城镇中西部、乾潭镇中部和建德市中南部区域。     

福建省枇杷气象灾害综合风险评估

通过辨识影响福建省枇杷生长发育和产量的主要致灾因子,分析枇杷对气象灾害的敏感性和暴露性,考虑种植区的防灾减灾能力,构建出枇杷气象灾害综合风险评估指标体系,利用枇杷种植区1971—2011年气象资料,1992—2011年枇杷种植面积、产量及其他社会经济资料,采用层次分析法和熵权系数法融合方法计算各风险指标的权重及各评估单元的风险指数,进而构建枇杷气象灾害的综合风险评估模型,应用GIS技术制作出风险精细区划图,评估枇杷气象灾害的综合风险。结果表明:致灾危险性对综合风险的影响最大,起主要作用;重度以上的综合风险主要分布在福建省5个主要山脉的中高海拔山区以及枇杷种植面积大的莆田市、福清市、云霄县,轻度综合风险区主要分布在中南部沿海县市的低海拔种植区 (除种植大县和东山县外),其余种植区的综合风险属中度。     

浙南春茶早春霜冻的时空分布特征

利用1971—2015年浙南7县(市、区)早春(2—4月)逐日气温观测资料,根据茶叶早春霜冻的气象灾害指标,采用多尺度趋势方法分别从空间、时间分析浙南茶叶早春霜冻的气候变化特征,并利用Mann-Kendall检验验证浙南茶叶早春霜冻的变化趋势和突变转折。结果表明:浙南茶叶早春霜冻发生次数较高,年均发生天数为16.8天,其中2月发生早春霜冻的可能性最高,且以轻度和重度霜冻为主。早春霜冻的空间分布结构由东南面向西北面递增,青田县发生早春霜冻的可能性最低,缙云县发生的可能性最高。茶叶早春霜冻日数的长期变化趋势表现为显著减少,且极端最低气温上升趋势明显,即浙南茶叶早春出现低温霜冻的可能性减小。浙南茶叶早春霜冻减少发生的突变点在20世纪80—90年代,且在21世纪初减少趋势最为显著。     

春季低温连阴雨灾害对农作物产量影响评估

依据河南省春季低温连阴雨灾害标准,对信阳市1971—2007年春季达到低温连阴雨过程标准的气象资料,分别从3月低温上,4月低温、连阴雨以及低温连阴雨,5月连阴雨等不同的致灾因子持续时间长短、对农作物造成危害程度的大小,将其划分3成个不同的灾害等级。用拉格朗日插值法计算作物的期望产量,用分离法将春季低温连阴雨灾害对作物造成的损失分离出来。结果发现,不同时段的春季低温连阴雨对水稻、小麦、油菜和茶叶造成的危害程度是不同的,以4月低温连阴雨和5月连阴雨危害最大。定量评估春季低温连阴雨灾害损失对防灾减灾和政府决策具有十分重要意义。     

赣州农业巨灾保险气象灾害指数设计

农业巨灾保险可有效分散灾害的风险,气象灾害是造成农业巨灾的主要灾害之一,因此设计合理的气象灾害保险指数可为农业巨灾保险提供科学的技术支撑.利用赣州市17个县(市、区)国家气象站1981—2020年和区域气象站2011—2020年观测资料,结合赣州气候以及气象灾害出现特点,经专家咨询和调研,确定暴雨、冰霜冻害、干旱和大风等4种气象灾害作为赣州农业巨灾保险的气象灾种.根据不同灾害出现的气候概率以及投保单位的要求,设计了赣州农业巨灾保险不同等级的气象灾害指数,并确定农业巨灾保险气象灾害赔付的触发概率范围为45％—70％.经验证,赣州农业巨灾保险气象灾害指数可用.     

安徽省冬小麦春霜冻害气象指标的研究

本文根据安徽省12个农业气象观测站冬小麦春霜冻害观测调查数据,针对不同品种(春性和半冬性)冬小麦,全面分析了拔节期前15 d至拔节后20 d的最低气温变化规律,以日最低气温为指标,将春霜冻害等级划分为轻度和重度2个级别,并分时段确定等级。验证结果表明,虽然春霜冻害的发生受地形、土壤等多种因素的影响,但最低气温指标基本能够反映出冬小麦拔节前后不同品种春霜冻害的发生规律,可以在霜冻监测预警业务中应用。用该指标进行霜冻发生风险分析的结果表明,安徽省冬小麦主产区为轻度霜冻频发区、重度霜冻基本不发区,冬小麦春性品种春霜冻高发区比半冬性品种明显偏南,可用于指导冬小麦品种合理布局,减轻春霜冻危害风险。