刘玉汐，任景全，孙 月，马云飞，袭祝香，郭春明，陈长胜

(1.吉林省气象台，吉林 长春 130062；2.吉林省气象科学研究所，吉林 长春 130062；3.吉林省气象探测保障中心，吉林 长春 130062；4.吉林省气象信息网络中心，吉林 长春 130062)

引 言

政府间气候变化专门委员会(IPCC)第五次评估报告[1]指出，全球气候变暖已成为不争事实，气候变暖使高温、干旱、暴雨、洪涝等极端天气事件在时空分布上发生显著变化。自20世纪80年代以来，国际社会高度关注自然灾害问题[2-3]。中国地理环境复杂、气候波动大，灾害类型多、频次高、强度大，是世界上受自然灾害影响最为严重的国家之一[4-6]。

气候变化背景下，考虑防灾减灾能力因素后，我国洪涝灾害对不同承灾体的经济损失有所减少[7]，而农业旱灾综合损失率呈增加趋势，风险明显增大[8]。东北地区位于中高纬度地区，属温带季风性气候，是中国最大的商品粮基地和农业生产最具发展潜力的地区之一[9]。近年来，东北地区农业气象灾害事件频发，对农作物生长发育及产量造成较大威胁，制约了当地农业发展[10-12]。开展东北地区农业气象灾害、农作物灾害损失等变化特征研究，为防灾减灾工作提供科学的客观依据，显得极具现实意义[13-15]。针对东北地区农业气象灾害的探索与研究[16-19]发现，东北地区干旱对农业生产的影响权重最大[20]，而且干旱灾害对东北三省玉米主要农业气象灾害的综合危险性的贡献率随时间呈增加趋势[21]。

目前针对东北地区农业气象灾害损失研究方面还存在一些不足。首先，大多数研究采用农作物受灾、成灾和绝收面积代表受灾、成灾和绝收情况，而每年农作物播种面积并不相同，因此不能准确反映农业气象灾害的趋势变化。其次，大多研究针对单一灾害，在农作物生长季经常会有几种灾害发生，某单一灾害损失不能真实反映当年农作物产量损失情况。鉴于此，本文利用东北三省风雹、干旱、洪涝和低温灾害损失数据，通过数理统计方法分析1971—2016年东北地区农业气象灾害的变化特征及其影响，以期为提高东北地区防灾减灾能力提供参考依据。

1 数据与方法

1.1 数 据

数据来源于中华人民共和国农业部种植业管理司网站(http://www.zzys.moa.gov.cn)、《新中国农业60年统计资料》和《中国气象灾害年鉴》，包括东北地区吉林省、辽宁省、黑龙江省风雹、干旱、洪涝和低温灾害的受灾、成灾和绝收面积，农作物种植面积及产量数据，考虑数据质量、缺测数据以及数据序列的完整性，选取1971—2016年逐年灾害数据。

1.2 方 法

1.2.1 受灾率、成灾率和绝收率

为消除农作物播种面积年际变化对灾害趋势变化的影响，定义农作物受灾、成灾和绝收面积与当年农作物播种面积的百分比值为受灾率、成灾率和绝收率[22]。计算公式如下：

(1)

(2)

(3)

式中：Ai(%)、Bi(%)和Ci(%)分别为第i年农作物受灾率、成灾率和绝收率；H1i、H2i和H3i(hm2)分别为第i年的受灾、成灾和绝收面积；Si(hm2)为第i年的农作物播种面积；i为年份，即1971，1972，…，2016。

1.2.2 灾害强度指数

灾害强度指数是一种反映灾害强度大小的加权百分数，能够更好地解释农业气象灾害真实的演变特征。参考赵映慧等[2]的研究，文中主要使用受灾率、成灾率和绝收率计算灾害强度指数，分别赋值0.3、0.7于成灾率、绝收率，来构建灾害强度指数Q，公式如下：

(4)

式中：Q为灾害强度指数；A(%)为受灾率；B(%)为成灾率；C(%)为绝收率。

1.2.3 灾害变异系数

灾害变异系数表示灾害比率的变化幅度偏离其平均值的程度，是标准差与平均值之比，表示灾害的波动程度[20]。变异系数越大，则灾害的波动性越大。

(5)

1.2.4 小波分析

采用Morlet连续小波分析方法进行周期检验分析。小波分析方法是一种窗口面积固定、时间窗和频率窗均可改变的时频局部化优化方法，具有时频多分辨特性，可同时在时域和频域上揭示信号的细微变化[23-25]。本文利用α=0.05红噪声标准谱作为背景谱来进行显著性检验，当检验线低于小波谱曲线时，说明该区段对应的周期特征通过了0.05显著性检验。由小波谱可以确定一个时间序列中各种尺度的相对强度，小波谱对应峰值处的尺度称该序列的主要时间尺度，以反映时间序列的主要周期[26-27]。

1.2.5 农业气象灾害对粮食产量的影响

收集的农业气象灾害数据是针对所有农作物，粮食包含在农作物之中。因此通过比重法来确定粮食灾损量[28]，公式如下：

Fd=L×Y×(M1×P1+M2×P2+M3×P3)

(6)

式中：Fd(104t)为粮食灾损量；L(%)为粮食种植面积占农作物种植面积的百分比；M1、M2、M3(hm2)分别为轻灾、中灾和重灾的作物面积；Y(kg·hm-2)为粮食单产水平；P1、P2和P3分别为受灾、成灾和绝收粮食产量下降程度，根据受灾、成灾和绝收的定义，通过中值法确定其值分别为20%，45%和80%。

灾损率公式如下：

(7)

式中：Zd(%)为粮食灾损率；Gd(104t)为粮食总产量。

2 结果分析

2.1 农业气象灾害受灾率、成灾率和绝收率年际变化

表1列出1971—2016年东北地区农业气象灾害受灾率、成灾率和绝收率的气候倾向率和变异系数。可以看出，东北地区各主要农业气象灾害受灾率均呈下降趋势，其中，辽宁和吉林风雹受灾率下降趋势极显著(p<0.01)，且吉林下降趋势最大，气候倾向率为-2.01%·(10 a)-1；东北地区干旱成灾率均呈上升趋势，辽宁上升趋势最大。风雹和洪涝成灾率均呈下降趋势，其中，吉林风雹和洪涝成灾率下降趋势均最大，气候倾向率分别为-0.46%·(10 a)-1和-0.88%·(10 a)-1；干旱和低温绝收率均呈上升趋势，其中吉林干旱绝收率呈显著上升趋势(p<0.05)。黑龙江风雹绝收率呈极显著下降趋势(p<0.01)，吉林呈显著上升趋势(p<0.05)，辽宁上升趋势不显著。总之，东北地区农作物受灾率和成灾率以下降趋势为主，绝收率以上升趋势为主。

东北地区农业气象灾害绝收率变异系数最大，波动性最大，其次是成灾率，受灾率的变异系数最小。洪涝和低温受灾率的波动性明显大于风雹和干旱，干旱受灾率的波动性最小，低温最大；低温成灾率波动性最大，而干旱成灾率波动性较小；低温绝收率波动性最大，而风雹绝收率波动性最小。

表1 1971—2016年东北地区农业气象灾害受灾率、成灾率和绝收率的气候倾向率和变异系数Tab.1 The climate trend rate and coefficient of variation of disaster rate, hazard rate and no harvest rate of agrometeorological disaster in Northeast China from 1971 to 2016

2.2 农业气象灾害受灾率、成灾率和绝收率年代际变化

图1为1971—2016年东北地区农业气象灾害受灾率、成灾率和绝收率年代际变化。可以看出，辽宁干旱受灾率2001—2010年最大，其次为1991—2000年，2011—2016年最小；洪涝受灾率1991—2000年最大，其次是1981—1990年；风雹和低温受灾率均在5.6%以下。吉林干旱受灾率2001—2010年最大，其次是1991—2000年，2011—2016年最小；洪涝受灾率1981—1990年最大，其次是1991—2000年。黑龙江干旱受灾率2001—2010年最大，其次是1971—1980年；洪涝受灾率1981—1990年最大，1991—2000年次之；风雹和低温受灾率较小。

各省灾害成灾率与受灾率变化规律基本一致。辽宁、吉林和黑龙江干旱成灾率均在2001—2010年最大，分别为17.7%、17.2%和13.0%；洪涝成灾率均在1981—1990年最大，分别为11.5%、11.8%和9.6%；风雹和低温成灾率均在1.7%以下。辽宁和吉林干旱绝收率均在1991—2000年最大，分别为5.2%和4.3%，黑龙江干旱绝收率在2001—2010年最大，为2.7%。辽宁洪涝绝收率在1991—2000年最大，为2.6%。吉林和黑龙江洪涝绝收率在1981—1990年最大，分别为3.5%和3.7%。整体上，东北地区干旱受灾率和成灾率在2001—2010年最大，绝收率在1991—2000年较大，洪涝受灾率、成灾率和绝收率在1981—1990年较大。

图1 1971—2016年东北地区辽宁(a、d、g)、吉林(b、e、h)和黑龙江(c、f、i)农业气象灾害受灾率(a、b、c)、成灾率(d、e、f)和绝收率(g、h、i)年代际变化Fig.1 The decadal variation of disaster rate (a, b, c), hazard rate (d, e, f) and no harvest rate (g, h, i) of agrometeorological disaster in Liaoning (a, d, g), Jilin (b, e, h) and Heilongjiang (c, f, i) in Northeast China from 1971 to 2016

2.3 农业气象灾害周期

以农业气象灾害受灾率为例，表2列出1971—2016年东北地区农业气象灾害受灾率周期。可以看出，1971—2016年东北地区风雹存在2.5 a、3 a、3.5 a和5 a的变化周期，主周期为3 a左右；干旱和洪涝主周期为3.5 a左右；低温的主周期为3 a左右。

2.4 农业气象灾害强度变化

图2为1971—2016年东北地区农业气象灾害强度指数年际变化。可以看出，辽宁4种灾害强度指数呈先增大后波动性减小趋势，风雹、干旱、洪涝和低温灾害强度指数分别为21.3%、35.7%、24.3%和8.8%。吉林4种灾害强度指数呈波动增大趋势，风雹、干旱、洪涝和低温灾害强度指数分别为22.7%、18.5%、27.8%和13.9%。黑龙江4种灾害强度指数基本呈先增大后逐渐减小趋势，风雹、干旱、洪涝和低温灾害强度指数分别为21.3%、15.5%、23.2%和15.4%。综上所述，辽宁干旱强度指数最大，吉林和黑龙江洪涝灾害强度指数最大，三省低温灾害强度指数均最小。

2.5 农业气象灾害对粮食产量的影响

图3为1971—2016年东北地区农业气象灾害粮食的灾损量和灾损率。可以看出，4种农业气象灾害粮食灾损量黑龙江>吉林>辽宁，干旱灾损率辽宁>吉林>黑龙江。干旱灾损量和灾损率最大，洪涝次之，低温最小，且干旱、洪涝灾损量和灾损率均明显大于风雹、低温。辽宁、吉林和黑龙江干旱平均灾损量分别为186.47×104t、217.83×104t和221.36×104t，平均灾损率分别为13.34%、11.73%和8.37%。辽宁、吉林和黑龙江洪涝平均灾损量分别为69.43×104t、91.67×104t和135.21×104t，平均灾损率分别为5.10%、5.16%和5.27%。

表2 1971—2016年东北地区农业气象灾害受灾率周期Tab.2 The disaster rate period of agrometeorological disaster in Northeast China from 1971 to 2016 单位：a

表3列出1971—2016年东北地区农业气象灾害灾损量和灾损率的气候倾向率。可以看出，1971—2016年东北地区主要农业气象灾害灾损量以上升趋势为主，除干旱外，灾损率以下降趋势为主。吉林和黑龙江风雹灾损量呈上升趋势，黑龙江风雹灾损量上升趋势极显著(p<0.01)；东北地区干旱灾损量呈显著上升趋势，其中，吉林和黑龙江干旱灾损量呈极显著(p<0.01)上升趋势，气候倾向率分别为69.81×104t·(10 a)-1和76.50×104t·(10 a)-1；东北地区洪涝灾损量均呈上升趋势；低温灾损量以下降趋势为主。东北地区干旱灾损率呈上升趋势，其他灾害灾损率均呈下降趋势，其中，吉林风雹灾损率下降趋势显著，气候倾向率为-0.49 %·(10 a)-1。

图2 1971—2016年东北地区辽宁(a)、吉林(b)和黑龙江(c)农业气象灾害强度指数年际变化Fig.2 Inter-annual variation of agrometeorological disaster intensity index in Liaoning (a), Jilin (b) and Heilongjiang (c) in Northeast China from 1971 to 2016

图3 1971—2016年东北地区农业气象灾害粮食灾损量(a)和灾损率(b)Fig.3 The mean yield loss amount (a) and yield loss rate (b) of food caused by agrometeorological disaster in Northeast China from 1971 to 2016

表3 1971—2016年东北地区农业气象灾害粮食灾损量和灾损率的气候倾向率Tab.3 The climate trend rate of yield loss amount and loss rate of food caused by agrometeorological disaster in Northeast China from 1971 to 2016

3 结论与讨论

(1)东北地区农作物受灾率和成灾率以下降趋势为主，绝收率以上升趋势为主。东北地区农业气象灾害绝收率波动性最大，其次是成灾率，受灾率最小，其中，干旱受灾率和成灾率的波动性较小，低温最大。干旱受灾率和成灾率在2001—2010年最大，绝收率在1991—2000年较大，洪涝受灾率、成灾率和绝收率均在1981—1990年较大。风雹和低温主周期均为3 a左右，干旱和洪涝的主周期均为3.5 a左右。辽宁干旱强度指数最大，吉林和黑龙江洪涝灾害强度指数最大，低温灾害强度指数均最小。

(2)1971—2016年东北地区主要农业气象灾害灾损量以上升趋势为主，灾损率以下降趋势为主。4种灾害灾损量为黑龙江>吉林>辽宁，干旱灾损率为辽宁>吉林>黑龙江。干旱灾损量和灾损率最大，洪涝次之，低温最小，且干旱和洪涝灾损量和灾损率均明显大于风雹和低温。

1971—2016年东北地区农作物干旱受灾率和成灾率的波动性较小，低温最大，这与胡亚男等[29]研究结果基本一致。干旱灾损量和灾损率最大，洪涝次之，低温最小，且干旱和洪涝灾损量和灾损率均明显大于风雹和低温，与于小兵等[30]和王丹丹等[31]研究结果基本一致。这可能与东北地区农作物生育期降水的减少[32]和潜在蒸散量的显著增加[33]促进了其农作物干旱灾害的易发性有关。康蕾等[34]研究表明，受气候变化影响，东北地区干旱灾害加剧，成灾率和致灾率均较高，受旱程度较为严重。吉林省年降水总量、强降水量、降水强度在1981—1990年均较强[35]。吉林省极端气温指数在20世纪80年代发生突变，突变后冷指数降低，暖指数上升，这与本文吉林省农业气象灾害变化特征基本一致[36]。

灾害强度大对应的粮食灾损量并不一定大，粮食灾损量不仅受灾害强度影响，还与当地种植结构和粮食作物播种面积有关，灾害强度大但粮食种植面积小的区域，其粮食灾损量和灾损率也相应较小。以干旱为例，黑龙江灾损量最大、吉林次之、辽宁最小，但是黑龙江粮食种植面积大于吉林和辽宁，导致灾损率较小。从灾损量看，干旱是影响东北的最重灾害，其次是洪涝，风雹和低温影响较小。影响粮食灾损量因素众多，气候和自然条件的改变、抗灾能力、种植结构调整、品种改良等都会降低灾害对粮食产量的影响。本文分析了东北地区主要农业气象灾害损失变化特征，在今后的研究过程中，还需利用多源数据，通过科学试验、模式运算等多种方法，全面且精细研究致灾机理，为农业安全生产制定合理的防御措施提供技术保障。

DOI:10. 1007/s00704-015-1503-1.