姜绪彬 农业推广硕士Z09470106032

农业气象灾害是影响农作物产量和质量的重要灾害之一，我国每年因各种气象灾害造成的农业作物受灾面积大、经济损失多。随着气候变化的日趋明显，农业气象灾害的频率增加、强度增强、危害加重，对国家粮食安全和农业可持续发展构成严重威胁。农业气象灾害评估是研究灾害规律，进行灾害区划、灾害管理和灾害风险预测的基础。准确及时评估农作物在遭受农业气象灾害后的产量损失和经济损失，是当前农业生产急需解决的问题。准确及时的灾害损失评估结果，可以科学认识灾害、了解灾情、提高灾害意识，为各级防灾减灾及救灾决策提供重要依据。

农业气象灾害对农业造成的影响通常以农业气象灾害指标体系为依据进行评价，尤其是2O世纪80年代以来，我国学者以人工控制条件和大田试验以及灾害资料统计分析为基础，形成了主要农业气象灾害指标体系，在此基础上建立了各种农业气象灾害评价的数学模型使灾害评价由定性逐渐向定量发展。其研究对象涉及干旱、洪涝、连阴雨、热带气旋、晚霜冻、干热风等多种农业气象灾害。针对全球气候变化，许多学者也对全球气候变化背景下农业气象灾害时空分布及强度对气候变化的响应进行了研究。近年来随着3s技术的应用以及作物模型的13趋成熟，农业气象灾害评估在时间和空间的精细化程度方面得到明显提高。目前国内外关于农业气象灾害影响评估主要包括综合模型评估、作物模型评估和灾害风险评估，评估内容包括作物产量损失、人类社会经济损失和灾害风险区划及管理等方面。

综合模型评估一般从灾害的强度、灾害覆盖度、作物对灾害的敏感度、抗灾能力以及社会生产力水平等因素入手，构建灾害评估指标体系，利用回归分析 、模糊数学方法 、灰色聚类分析 ]、层次分析法 和BP神经网络 等多种数学方法，建立农业气象灾害综合评估模型，进行农业气象灾害定性或定量评估。

经济损失评估是综合评估模型的另外一个重要评估内容。李翠金 采用降水距平百分率和干旱指数确定了华北平原单站及区域的干旱等级，并依据干旱指数建立了受灾面积和成灾面积评估模型以及经济损失评估模式。王守荣等 把灾害造成的经济损失分解为时间序列趋势项、气候异常影响项和随机波动项，建立了气候异常直接经济损失统计预测模型。王镇铭等 根据受灾面积、经济损失、GDP值等资料，对浙江省重大旱涝气象灾害对国民经济的影响进行了评估。袭祝香等 根据统计资料及受灾面积，利用多元回归方法，建立了吉林省历年洪涝损失序列和洪涝损失评估模型。吴蓁、吴富山 等利用多元回归方程对河南省暴雨洪水灾害损失进行了预评估，并提出了相应的减灾对策。

随着计算机与信息技术的快速发展和人们对农作物受灾机理理论认识进一步深入，作物模型在农业气象灾害定量评估方面取得较大进展。作物生长模型在农业气象灾害评估中的优势在于机理性强，可以较好地反映出作物生育进程、产量与各生育阶段温度、降水量以及土壤水分动态的关系，实现不同年型下的动态决策和气候应变管理。目前的作物模型主要有荷兰de Wit学派的系列模型、美国DSSAT模型、澳大利亚的APSIM模型以及我国的CCSODS模型。其中荷兰模型强调作物光合作用，主要考虑土壤、气候等因素的作用，是一个通用性强的模型，不同作物可以通过改换作物参数和土壤、气候数据而共用一个模型框架。美国的DSSAT模型每一种作物都有其的模块，考虑了品种遗传特性、土壤、天气和管理措施等因素的作用以及土壤碳循环，考虑相同作物不同品种之间的特性，在气候影响评价领域应用比较广泛。澳大利亚的APSIM模拟系统的核心突出的是土壤，而不是植被、天气和管理措施引起的土壤特征变量的连续变化。国内高亮之等发展的CCSODS模型具有机理性和通用性，同时也注重实用性，面向基层农业管理者和农田管理者，提供作物优化栽培体系。

20世纪8O年代中期，以农业专家系统为代表的评估模型开始应用于农业管理，其应用范围也逐渐从单一的病虫害诊断转向生产管理 经济决策分析、生态环境评估等。伴随着作物模型的进一步发展，CERES系列模型也逐渐被许多国家广泛应用于不同环境条件下的作物估产、干旱评价以及气候变化对农业的影响。国内农业评估模型研究开始于20世纪80年代初期，90年代后金之庆等 采用作物模拟模型与气候变化情景耦合的方法，评价了全球气候变化对我国东北、华北和长江中下游平原大豆产量和灌溉量的影响。王石立 利用水分胁迫的后效性及作物不同发育阶段对水分胁迫的敏感性，研制出实际水分条件下的冬小麦生长模拟模式，并利用该模式对干旱进行了动态、客观评估。孙宁等 利用APSIM—Wheat模型的模拟结果评估了北京地区干旱造成的冬小麦产量风险。张雪芬等利用WOFOST模型，选取干物质重、穗重、茎重等模型输出量定量评估了黄淮平原晚霜冻对产量的影响。马树庆应用改进后的玉米生长发育和干物质积累动态模型，采用新的玉米低温冷害指标和参数，建立了玉米低温冷害发生及损失程度。张建平等 借助WOFOST模型在东北地区玉米适应性验证的基础上，实现了东北地区玉米低温冷害的定量化评估。灾害风险是指各种危险因子未来若干年内发生的可能性及其可能达到的灾害程度。灾害风险评价是一项在灾害危险性、灾害危害性、灾害预测、社会承灾体脆弱性、减灾分析及相关的不确定性研究的基础上进行的多因子综合分析工作。灾害风险管理是指人们对可能遇到的各种灾害风险进行识别、估计和评价，并在此基础上进行有效地控制和处置灾害风险，以最低的成本实现最大安全保障的决策过程。灾害风险评估与管理已逐渐成为灾害科学、地球科学的发展方向、重点领域和前沿课题 。

灾害风险分析在国外的研究起步较早，但多侧重于经济领域和重大自然灾害等方面，在农业气象灾害风险方面研究成果并不多。农业气象灾害风险评估在我国大致开始于20世纪90年代，前期以灾害风险分析技术方法探索研究为主，以风险分析技术为核心，探讨了农业自然灾害风险分析的理论、概念、方法和模型。后来逐步发展到以灾害影响评估的风险化、数量化技术方法为主，构建灾害风险分析、跟踪评价、灾后评估、应变对策的技术体系。王石立等 分析了小麦各发育阶段在有限灌溉条件下的干旱指标及发生概率，计算出了干旱引起的减产率，得出冬小麦各发育阶段及全生育期的干旱风险度并进行分级定量评估。邓国等 以风险理论为指导，初步探讨了粮食生产中的风险问题，并从粮食产量序列人手采用解析概率密度曲线积分的方法，着重粮食产量的波动情况，定量地反映该地区粮食生产风险水平的高低状况。针对农业生产中大范围农业气象灾害影响的定量评估需求，霍治国 、李世奎 等将风险原理有效地引入农业气象灾害影响评估，丰富和拓展了灾害风险内涵，建立了灾害影响评估的技术体系，实现了灾害风险的量化评估。

薛昌颖 、王素艳等 利用北方冬小麦近50 a的实际单产资料和气象资料，进行冬小麦产量灾损风险评估和风险类型划分。以历年平均减产率、灾年减产率变异系数、不同减产率及其发生的概率和抗灾指数作为产量灾损风险评估指标，提出了北方冬小麦产量灾损综合风险类型分类指标和综合风险区划指标。刘荣花等 从冬小麦产量的实际损失角度出发，对减产率、发生概率及产量的变异系数等因子分析，构建了华北平原冬小麦干旱产量损失风险评估模型，并对华北平原冬小麦进行了灾损风险区划。罗培 从干旱灾害发生的成灾环境、灾害发生的可能性，以及承载体的易损性三方面选取了地貌、灾害频率、人口、社会经济等评价因子，应用模糊评价法建立了干旱灾害孕灾背景、灾害危险性、成灾体__易损性等数学模型，得到了重庆干旱灾害的风险评估及其区划。目前，综合模型评估研究多是建立在统计分析基础上的经验性模型(不涉及系统内部运行机理)或静态模型(不含时间变量)，常常存在统计样本量的不足和气候变量生物学意义不明确等问题，对灾情很难达到动态、快速、准确的评估。在气象灾害的分布规律研究方面，多采用离散点气象资料进行分析，对极端天气气候引发的重大农业气象灾害频率、强度和发生区域迁移的影响研究甚少。其次从适用的空间范围上，这些模型往往只适用于统计数据的特定环境，存在地区适应性差，起不到在不同区域、不同时期评估农业生产状态的作用。尤其是在极端天气气候条件下，利用统计方法进行灾害损失评估，其效果将受影响。作物生长模型虽然已经取得了长足进步，利用作物模型进行农业气象灾害定量评估也有一定优势。但由于气象灾害对农业影响的复杂性，至今在农业气象业务中还没有形成成熟的定量化评估方法。现有模型的许多部分还有较多的经验性成分，诸多生理生态过程仍需要深人研究并进一步完善，与模型应用相匹配的参数获取、估算与计算方法仍很不完善，灾害损失评估效果在区域尺度上仍有待改进。其次，由于作物模型的模拟时间步长一般是以1 d为单位，而对于危害持续时间小于1 d，或者只有几个小时的农业气象灾害的评估，可能达不到理想效果。另外，有关作物模型的基本原理和各种模型的建立研究较多，而模型的应用研究较少。目前我国开展的农业气象灾害风险评估研究大多是基于气象和作物资料，通过计算灾害概率、灾损统计、变异系数等分析灾害的风险性，没有考虑概率风险模型对灾害不确定性的描述，在实际风险评估中势必引起一定的误差。气象灾害风险识别研究较多，气象灾害风险形成机理研究较少；气象灾害风险评价关于自然属性的研究较多，关于社会属性的研究较少；单一气象灾害风险研究较多，综合气象灾害风险研究较少。不易量化的气象灾害风险因素在评估中如何体现，还有待进一步研究。

由于作物模型能对作物重要生理过程及其气象、土壤等环境条件的关系进行数值模拟，人为再现农作物生长发育过程，能够从机理上定量描述作物生长过程及其与环境因素之间的关系，可以反映作物与气候环境的相互作用，因此以农业模型为基础的农业气象灾害评估技术将得到加强。今后模型将以面向用户、简便、准确为原则，由面向上层研究转为面向基层生产用户研究。一方面农业评估模型与土壤水分等生态模型相结合，形成农业生产优化决策系统；另一方面应用人工智能的技术方法建立领域专家知识模型，并与数学模型融合形成农业综合评估专家系统。作物模拟的可视化与管理决策系统

结合也将是今后的方向之一。农业气象灾害风险的新方法、新理论和新概念将不断引入、完善和发展。在灾害成灾机理研究基础上，灾害致灾因子危险性、承灾体脆弱性和区域防灾能力研究将进一步深入。其次，由于不同类型的气象灾害有着不同的孕灾环境，不同的风险因素在风险评估中的作用也不同，不同学者对同一种承灾体提出的不同的风险指标和不同的风险评估模型，由于标准不统一，造成统一孕灾环境下同一灾害风险评估结果有较大差异。风险评估指标和风险评估模型的标准将相对统一。

由于农业气象灾害对农业造成的影响是多方面的，在灾损定量评估方面大都只注重对农业受损等直接经济损失的研究，而忽略了对社会经济、生态环境等方面的综合影响。因此农业气象灾害评估技术的多元化是未来的发展方向之一。其次，气象灾害的形成除了受灾害性天气影响外，还受区域地形、植被等下垫面条件影响，未来农业气象灾害评估将是基于3S技术和地面监测相结合，从宏观和微观角度全面评估农业气象灾害的发生发展，逐步建立集3s于一体的高时空分辨率的灾害评估体系。与此同时，随着社会需求的日益增长，农业气象灾害评估技术将与业务结合，利用GIS和网络技术，增强服务产品的传播能力，更加有效地为防灾减灾服务。下载本文