谷洪波 麻湘琳

摘要依据指标选取原则，综合农业旱灾对经济、社会、生态等多方面的影响，构建了农业旱灾社会风险评价指标体系。通过对2006—2016年农业旱灾社会风险相关指标数据的模糊综合评判，确定了在评估11年内的模糊合成均值，利用模糊综合评判得到的结果——相对农业旱灾社会风险值作为分析的原始数据，运用GM（1，1）灰色灾变预测模型，对2018—2028年农业旱灾社会风险较高（社会风险值大于0.5）的年份进行预测，结果显示：未来农业旱灾社会风险值超过0.5的有3个灾变年份，即2018—2019年、2021—2022年、2026—2027年。针对研究结果，提出以下建议：运用农业科技，减少灾害损失;风险较大年份，进行提前防御;普及灾害知识，加强民众自救。

关键词 模糊综合评判;灰色灾变预测;社会风险预警

中图分类号S-9文献标识码A文章编号0517-6611（2018）25-0190-04

Agricultural Drought and Social Risk Early Warning Research Based on Grey Disaster Prediction Model

GU Hongbo，MA Xianglin

（School of Business， Hunan University of Science and Technology，Xiangtan，Hunan 411201）

AbstractAccording to the principle of index selection，integrating agricultural drought influences on economic， social and ecological aspects，the agricultural drought social risk evaluation index system was constructed.Based on agricultural drought risk society related index during 2006-2016 of fuzzy comprehensive evaluation，fuzzy synthetic mean in 11 years was determined， using the fuzzy comprehensive evaluation results， relative agricultural drought risk society value as original data， using GM （1， 1） grey disaster prediction model， 11 years of 2018-2018 for the future agricultural drought higher risk society （social risk is greater than 0.5） for predicting the year， the conclusion shows： the future of agricultural drought risk society value more than 0.5 have 3 years of reckoning，that is 2018-2019， 2021-2022， 2026-2027.Aiming at the research results， the following countermeasures were proposed： use agricultural technology to reduce disaster losses; advance defense in the greater risk years;popularize disaster knowledge and strengthen public assistance.

Key wordsFuzzy comprehensive evaluation;Grey catastrophe prediction;Social risk warning

隨着全球气温的升高，尤其是受厄尔尼诺和拉尼娜现象的影响，21世纪以来，极端干旱气候发生的强度和频率增大，气候环境的极端性及承灾体的脆弱性加剧了旱灾的不利影响，全球多个地区出现大范围的长期干旱，如2017年上半年肯尼亚桑布鲁地区遭遇严重干旱，大地干涸龟裂，牲畜干尸遍野。根据中国天气网数据，2017年6月中国的内蒙古东部、黑龙江西部、辽宁大部分地区出现重度干旱到特旱，导致山东胶东半岛的烟台、威海、青岛等地区水库干涸，部分地区果树无水浇灌，大田几近绝收;内蒙古的赤峰、通辽、兴安盟、呼伦贝尔等7个盟市的36.1万人因旱饮水困难，大部植被不同程度差于近5年同期均值，东部多地牧场提前枯黄甚至死亡。农业是国之根本，由于蝴蝶效应的影响，农业旱灾不仅对农民生活和农业生产造成诸多损害，还对整个社会的经济生产、生态环境、公共秩序和人们心理产生破坏和影响，如不采取有效措施加以防御，将很容易造成社会失衡和动荡，诱发社会风险。农业旱灾诱发社会风险问题逐渐引起各国政府的高度重视和国内外学者的广泛关注，成为国际社会共同研究的课题。

1研究综述

1.1国外研究综述

Sanjay K.Srivastava等[1]主张将地球观测（EO）信息产品应用于干旱灾害风险战略管理，以减轻干旱带来的影响;Giuseppe Rossi等[2]借鉴水系统中干旱风险管理的标准、方法和工具，并从有关应对干旱的立法和制度框架入手，研究干旱灾害的早期预警;N.R.Dalezios等[3]讨论了风险管理框架下的农业气象或农业干旱问题，并将遥感数据和方法运用在空间变异性检验和干旱定量监测方面;David Haro-Monteagudot等[4]基于水资源优化模型和随机流生成模型，评估系统的未来状态，进而达到对干旱进行监测及预警的目的。

1.2国内研究综述

宋林飞[5]经过粗过滤和精选，建立了社会风险预警综合指标体系;王龙昌等[6]、龚日朝等[7]利用灰色灾变理论建立旱灾灰色灾变模型，研究特定地区旱灾的时间分布特征和进行重灾年份预测;尹衍雨等[8]以川渝地区旱灾为例，通過实地调查与访谈，从公众可接受的旱灾损失与频率、假定旱灾风险情景下的避险意愿等角度，对公众旱灾风险可接受性进行了初步探讨;陈秋玲[9]从建构主义和灰色系统原理等视角，提出警源—警兆—警情灰色关联投影三维模型;温奇等[10]针对2010年初中国西南地区特大旱灾，利用环境减灾卫星数据，基于权重叠加法的区域旱灾风险评估方法，综合考虑致灾因子、孕灾环境及承灾体等指标，将获得的旱灾风险等级分布图应用于旱灾风险预警;孙丽[11]针对山地丘陵区域特点，结合“3S”技术，基于气象干旱指数（降水距平指数）和遥感干旱指数（温度植被干旱指数），构建了综合干旱指数模型，基于加权马尔科夫模型构建了干旱预警模型，对武陵山区域进行了干旱预警应用和评价。

2理论基础与方法介绍

2.1理论基础该研究主要借助灰色系统理论中的灰色灾变理论来进行预测分析和预警研究。灰色系统理论主要针对“部分信息已知 ，部分信息未知”的“小样本”“贫信息”的不确定性问题，运用数学方法将其描述出来。灰色灾变预测属于灰色系统理论中的一个重要方面，它利用不完全信息，建立灰色灾变预测模型，从而预测出下一个或几个异常值出现的时刻，以使人们提前做好防备工作，采取对策，减少损失。由于灰色灾变预测方法能够根据现有的少量信息来进行计算和预测，且准确率较高、实用性也较强，因此在众多科学领域和预测实践中得到广泛的应用。

2.2方法介绍

2.2.1依据指标选取原则确定指标。

（1）科学性原则。指标是否科学，直接关系到预警结果的可靠性，因此，选择社会风险预警指标时，一定要注意指标的科学性。

（2）相关性原则。选择农业旱灾社会风险指标时，既要结合现阶段社会经济状态、旱灾实际情况，也要考虑指标之间的内部关联性。

（3）敏感性原则。敏感性指标更具预警预报功能，是进行社会风险预警的关键所在。

（4）准确性原则。指标和数据应当切合实际，数据来源真实可靠、数据处理准确无误。

2.2.2层次分析法确定权重。

层次分析法（AHP）是一种解决多目标复杂问题的定性分析和定量分析相结合的系统化和层次化的分析方法，该研究借用AHP层次分析法的目标排序方法，来确定农业旱灾社会风险评估指标的权重。

安徽农业科学2018年

2.2.3李克特五分量表得到主观指标数据。

李克特量表是属评分加总式量表最常用的一种，属同一构念的这些项目是用加总方式来计分，单独或个别项目是无意义的。该量表由一组陈述组成，每一陈述有“非常同意”“同意”“不一定”“不同意”“非常不同意”5种回答，分别记为5、4、3、2、1，每个被调查者的态度总分就是他对各道题的回答所得分数的加总，这一总分可说明他的态度强弱或他在这一量表上的不同状态。

2.2.4数据无量纲化处理。

由于决策中各因素单位、量纲等不同，难以直接进行比较，所以要对原始数据进行无量纲化处理。指标分为正向指标和逆向指标2种情况。

（1）正向指标指标值越大，所表示的实际社会风险越大：

Xij=[Xij-min（Xij）]/[max（Xij）-min（Xij）]（i=1，2，…，m; j=1，2，…，n）（1）

（2）逆向指标指标值越大，所表示的实际社会风险越小：

Xij=[max（Xij）-Xij]/[max（Xij）-min（Xij）]（i=1，2，…，m; j=1，2，…，n）（2）

2.2.5计算关联系数。数据进行无量纲化处理之后，运用公式处理得到灰色关联系数，公式如下：

Loi（k）=m+ξMΔoi（k）+ξM，i = 1，2，3，…，n;k = 1，2，3，…，m（0

式中，Δoi（k）表示k时刻两序列的绝对差，即：

Δoi（k）=|Xo（k）-Xi（k）|（1≤ i ≤ m），i = 1，2，…，n;k = 1，2，…，m（4）

式中，M和m分别表示所有比较序列中各个时刻绝对差中的最大值和最小值。因为比较序列相交，故取m=0，ξ为分辨系数，0<ξ<1，一般情况下可取0.1～0.5，该研究取ξ=0.5。

2.2.6模糊评价。模糊评价的公式如下：

Bi=Wi×Ri（b1，b2，…，bn）（5）

2.2.7灰色灾变预测。

（1）设有原始数列：

X（0）（i）={ x（0）（1），x（0）（2），…，x（0）（n）}（6）

若规定一个阀值ζ，把X（0）（i）中那些大于或小于ζ的点认为是异常值的点，然后将所有符合这一条件的数据挑出来，另外组成一个数列称为上限或下限灾变数列，超过阀值ζ的均为异常值，并将所有的异常值筛选出来组成Xζ（0）（i′），则Xζ（0）（i′）的数据与X（0）（i）的数据具有一定的对应关系，若把垂直坐标的灾变点全体组成一个集合记为q，把水平坐标的异常值的全体作为一个集合记为i′，则根据水平坐标i与垂直坐标q对应的点，可得到异常值到灾变点的映射P：{i′}→{q}，或记为

P（i）=q。

则P（0）（i′）={ p（0）（1′），p（0）（2′），…，p（0）（n′）}

称为灾变日期集。灾变预测就是按灾变日期集建立GM（1，1）预测模型进行的。灾变预测不是预测数据本身的变化，而是预测未来异常值出现的时刻。该研究不是去预测未来旱灾造成经济、社会、生态的各项损失是多少，而是预测未来的农业旱灾社会风险将出现在哪一年。

（2）灰色数列GM （1，1）模型。

根据后验比c和小误差概率p对模型进行诊断，当p>0.95和c<0.35时，模型可靠，这时可根据模型对系统行为进行预测。

上述7步为整个建模、预测的分析过程。当所建立的模型残差较大、精度不够理想时，为提高精度，一般可以对其残差进行残差GM （1，1）模型建模分析，以修正预报模型。

3实证分析

3.1指标获取与权重确定依据“2.2.1”的4个原则，在综合考虑农业干旱灾害影响对象和有效预警的基础上，将农业旱灾社会风险预警指标划分为经济损失、环境破坏、社会心理、社会秩序4个方面，并将其作为一级指标，以此为基础扩展出9个二级指标，然后细化为27个三级指标，形成多层次的农业旱灾社会风险评估指标体系。在指标确定的基础上，运用层次分析法，构建判断矩阵（判断矩阵均通过一致性检验），确定各个指标每一级的权重Wi，见表1。

3.2数据获取及灰色关联系数的计算

在上述确定指标权重的基础上，依据2006—2016年的《中国水旱灾害公报》《中国农村贫困监测报告》以及2007—2017年《中国统计年鉴》《中国环境统计年鉴》《中国农业统计年鉴》《中国能源统计年鉴》等统计年鉴和监测报告收集和整理了2006—2016年农业旱灾社会风险相关指标的数据（其中主观指标数据通过李克特五分量表法得到），并通过对以上数据的分析和专家的合理意见，以最值指标集作为参考序列（正向指标最大值，逆向指标最小值），获得灰色模糊评判的原始数据，通过公式（1）、（2）对数据进行无量纲化处理后，再运用公式（3）、（4）计算得到灰色关联系数Ri。

3.3模糊综合评判

在获得指标权重（Wi）及指标灰色关联系数（Ri）的基础上，进一步根据公式（6）计算，采用普通矩阵乘法（可以让每个因素都对综合评价有所贡献，能比较客观地反映评价对象）对指标权重和灰色关联系数进行模糊合成得到Bi，结果见表2，依据Bi的大小，即可对历年我国农业旱灾社会风险等级进行分析和评价，Bi越大说明农业旱灾造成社会风险等级越高，人们越需要引起重视。

3.4灰色灾变预测将2006—2016年模糊综合评判所得的农业旱灾社会风险数据（表2），作为灾变预测的依据，即将2006—2016年社会风险值依次定义为序号X（1）～X（n），灾变年份依次定义为X0（1）～X0（n），运用DPS数据分析软件，代入灰色災变预测模型，同时进行误差检验，由于原始数据分析残差较大、精度不够理想时，为提高精度，对其残差进行残差GM （1，1）模型建模分析，以修正预报模型，最终取第二次残差序列分析结果，见表3。

即未来11年农业旱灾社会风险值超过0.5的3个灾变点，发生在时刻13.008 4，时刻16.664 4，时刻21.347 8，即灾变年份为2018—2019年、2021—2022年、2026—2027年。

4结论与建议

4.1结论

该研究依据指标选取原则，综合考虑农业干旱灾害主要影响对象和有效预警的基础上，确定了农业旱灾社会风险评价指标体系，通过对2006—2016年农业旱灾社会风险相关指标数据的模糊综合评判，确定了在评估的11年内，模糊合成均值为0.588 7分（最高分为1分），表明农业旱灾有较大的可能性造成社会风险，结论同时显示2006—2016年农业旱灾社会风险值总体上呈波动下降趋势。进一步利用模糊综合评判得到的结果——相对农业旱灾社会风险值作为原始分析数据，运用GM（1，1）灰色灾变预测模型，对未来11年（2018—2028年）农业旱灾社会风险较高（社会风险值大于0.5）的年份进行预测，结果显示：未来11年农业旱灾社会风险值超过0.5的灾变年份有3个，即2018—2019年、2021—2022年、2026—2027年。

农业旱灾社会风险值是一个相对值，以该社会风险值作为原始分析数据对未来农业旱灾社会风险进行预测，也是相对的。该研究对2018—2028年农业旱灾社会风险大于0.5的灾变点进行预测，表明这些年份的社会风险值相对于普通年份较大，更需要提高警惕、加强防范。

4.2建议

农业旱灾社会风险预警，目的在于加强灾前的风险防御和管理，从源头上控制干旱灾害对农业的不利影响和对有可能诱发的社会风险进行早期控制，相比于灾时、灾后的应急管理，更有效和有针对性。为了加强灾前预警管理，提出以下建议。

4.2.1运用科学技术，减少灾害损失。旱灾属于自然灾害，人们难以阻止和遏制，但政府通过修建合理有效的水利设施，运用相应的科学技术，如修建蓄水工程、河渠渡槽、堤防闸坝，开展漫水滴灌、人工降雨等，能够有效减少旱灾对农业

生产的影响。同时，在灾时及灾后，可利用“3S”技术，对旱灾的动态演变进行实时监测，采取针对性的措施，阻止旱灾不利影响的扩大。

4.2.2风险较大年份，进行提前防御。根据灾变预测结果，在农业旱灾社会风险相对较大的年份，可进行合理有效的预防，如：种植耐旱作物，减少因旱可能造成的经济及收入损失;开展灾前预报，让农民及公众有心理准备，减少灾后民众的心理恐慌;政府提前备粮备水稳定物价，以免灾后粮、水短缺造成物价上涨;提前进行农业生产减灾评估等。

4.2.3普及灾害知识，引导民众自救。

在日常电视新闻媒体中，有意识地加强对民众灾害应对知识的渗透，使农民对农业灾害风险有一个大致的初步评估，积极主动购买农作物生产保险;在农业旱灾发生时，能够冷静沉着自发地开展自我减灾，寻求保险理赔，同时寻求政府及社会的救助，最大限度地减少旱灾对生产及生活的影响。

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