金林雪, 唐红艳* , 武荣盛, 王惠贞, 刘林春

(1.内蒙古自治区生态与农业气象中心, 呼和浩特 010050; 2.内蒙古自治区气象台, 呼和浩特 010050)

受全球气候变化的影响，近50年中国大部分地区呈增温趋势，干旱问题日益凸显，2017年全国耕地受旱超266×104hm2，已成为困扰经济社会发展的重大问题[1]。内蒙古地区幅员辽阔，气候类型多样，水热分布不均；同时，该区也是我国重要的农业生产基地，农业生产以“雨养”为主，生产过程中极易遭受干旱灾害，严重制约了农业生产发展。国内外关于农业干旱的研究成果日趋丰富[2-4]，其中自然灾害风险评估方法近年来应用较为广泛[5-6]。朱琳等[7]以风险指数为区划指标，获得GIS系统支持的陕西省冬小麦干旱风险区划图，并分区评述；吴东丽等[8]以考虑抗灾能力的风险指数和灾年减产率为分类标准进行聚类，完成华北地区冬小麦干旱风险综合区划；刘玉英等[9]采用加权综合法对吉林省农业影响的干旱风险区划进行研究；杨平等[10]开展了黄淮海地区玉米生长季的干旱危险性、敏感性和易损性评价；薛昌颖等[11]利用自然灾害风险理论，确定黄淮海地区夏玉米生长季内易受干旱危险的发育阶段和区域；田宏伟等[12]从河南省夏玉米种植面积、土地利用信息等多种要素考虑，开展了干旱综合风险的精细化区划工作。已有的研究对象主要为玉米和小麦[13-20]，大豆干旱风险区划的研究鲜见报道。大豆是世界上种植面积仅次于玉米、小麦、水稻的第四大作物，内蒙古大豆种植面积位于全国前列。根据农业农村部(原农业部)《全国种植业结构调整规划(2016—2020年)》和《全国大宗油料作物生产发展规划(2016—2020年)》，在内蒙古东北部培育大豆优势产区，保障国家粮食安全和大豆的有效供给。内蒙古大豆一般于5月开始播种，7月中旬至8月中旬进入生长发育关键时期(开花-结荚-鼓粒时期)，也是造成大豆产量波动的关键时期。因此，干旱对大豆产量影响最大，研究其风险评估方法及风险区划，对于防灾减灾、农业产业结构调整具有重要意义。

本文结合内蒙古地区第二次土地调查数据，基于自然灾害风险评估方法，综合考虑干旱灾害的致灾因子危险性、孕灾环境敏感性、承灾体易损性及防灾减灾能力，构建内蒙古大豆干旱风险综合指数，并依托GIS技术进行精细化风险区划，最后利用内蒙古各地历史灾损资料、产量资料对干旱区划结果进行验证，为大豆种植的布局调整和防灾减灾战略等方面提供科学的决策依据。

1 数据来源与方法

1.1 研究区概况

内蒙古自治区东西长2 400 km，南北宽1 700 km，自西向东横跨中国西北、华北、东北地区，总面积占国土面积的12.3%。区域内气候类型复杂多样，受海拔高度、地势、土质等因素影响，生态条件十分复杂，地区间热量和水分差异显著；其中光能资源充沛，大部地区年日照时数都大于2 700 h；全年太阳辐射量从东北向西南递增；年总降水量50～450 mm，东北降水多，向西部递减；年平均气温为0～8 ℃。

1.2 数据来源

研究区域及位置见图1。气象资料来源于内蒙古119个气象站，包括1971—2018年逐日降水量；发育期资料来源于大豆农业气象观测站；产量资料来源于内蒙古统计局，包括1971—2016年各旗县大豆总播面积、总产量、单产；干旱灾情数据来源于内蒙古自治区灾情直报系统，包括1981—2016年各旗县干旱灾害发生时间、受灾面积、成灾面积、绝收面积等。地理信息数据来源于SRTM (shuttle radar topography mission)航天飞机雷达地形测绘数据，下载SRTM 的V1版采样成75 m的数据，空间分辨率为 75 m；人口密度、人均GDP、人均农业生产总值等社会经济数据来源于国家地球系统科学数据共享服务平台(http://www.geodata.cn)；耕地区域、耕地面积占土地面积比例、灌溉面积占耕地面积比例数据来源于内蒙古第二次土地调查数据，分辨率为1∶10 000；并利用GIS最近邻域法对各项要素重采样至75 m，与气象要素及社会经济要素插值结果相匹配。

1.3 数据处理

1.3.1产量资料处理 本文采用5 a直线滑动平均法进行产量分离[21]，计算趋势产量Yt；相对气象产量Yr可以用实际产量(Y)偏离趋势产量(Yt)的百分比表示[22]。

(1)

1.3.2小网格推算模型的建立 利用SPSS软件将大豆干旱风险区划指标与地理信息数据通过多元回归方法，构建小网格推算模型，并利用ArcGIS实现指标要素的推算。

1.3.3数据标准化 文中所构建的指标要素单位不同，为了统一量纲，对所选的指标要素进行数据标准化处理[23]，使其值处于0～1之间，表达式如式(2)所示。

图1 研究区域及位置Fig.1 Location of the study area in Inner Mongolia

(2)

其中，xi为指标要素值，xmax和xmin分别为该要素的最大值和最小值，yi为标准化后的值。

1.4 大豆干旱指标的选取和验证

1.4.1干旱指标选取 本文在前人研究的基础上[7,10]，基于降水量距平百分率(percentage of precipitation anomalies，Pa)的气象干旱等级的国家标准[24]及历史上出现的干旱年的灾情情况，经过反复调整、验证，最终采用大豆关键生长期(7月中旬至8月中旬)的降水量距平百分率作为判断干旱灾害发生的指标(表1)。

表1 基于降水量距平百分率的大豆干旱等级Table 1 Evaluation index of drought grades based on precipitation anomaly percentage of soybean

1.4.2干旱指标验证 为了说明干旱指标的客观性，利用内蒙古大豆主产区(呼伦贝尔市、兴安盟、通辽市、赤峰市，以下简称东四盟)1983年以来干旱灾情资料对指标进行验证。具体验证步骤为：①筛选出东四盟各旗县1983—2016年所有的干旱年并分别统计总年数；②根据干旱指标(表1)，筛选出东四盟各旗县1983—2016年出现旱情(Pa≤-70%)的年份并分别统计其总年数；③计算各旗县根据指标筛选出的旱年与干旱灾情资料上出现的干旱总年数的对应率；④计算统计东四盟各盟市的平均对应率。

1.5 干旱风险区划方法

干旱灾害风险受4个因子综合影响，包括致灾因子危险性、孕灾环境敏感性、承灾体易损性和防灾减灾能力[25]。决定大豆干旱风险区划的指标较多，本文根据掌握的数据资料及自然灾害风险理论和指标体系的构建原则，分别从致灾因子、孕灾环境、承灾体、防灾减灾能力4个方面考虑，选取10个指标进行干旱灾害风险分析，通过咨询专家、层次分析法[26]等确定各评价因子及其指标的权重系数，最后参考国内外学者提出的自然灾害风险指数模型构建干旱灾害风险评估模型，利用加权综合评价法[27]得到综合的干旱灾害风险指数 (表2)。

表2 内蒙古地区大豆干旱风险评价指标系统及权重Table 2 Evaluation index system and corresponding weight values of drought disaster of soybean Inner Mongolia

1.5.1致灾因子危险性 致灾因子危险性与干旱灾害的风险具有密切的正相关关系。本研究以降水量距平百分率作为干旱致灾因子危险性的评估指标，分别统计轻旱、中旱、重旱发生频率，得到干旱致灾因子危险性指数fz。具体计算方法如下。

①首先计算出基于大豆干旱指标的干旱频率(W)：在1971—2018年期间，不考虑抗灾条件下，干旱发生的可能性和频率。全区各旗县的W用以下公式表达。

(3)

其中，Wj为基于干旱指标的干旱发生频率，Nj为基于干旱指标的干旱发生次数，j为内蒙古地区每个旗县(119个站点)，n为总年份(1971—2018年)，干旱发生频率越大，则干旱灾害发生的可能性越大。

②利用公式(3)得出各旗县轻旱、中旱和重旱发生频率，并分别赋予权重0.15、0.35 和0.50，得到全区119个站点的干旱致灾因子危险性指数fz。

③为反映大豆干旱致灾因子危险性的立体多样性，该研究中用大豆致灾因子危险性指数分别与海拔高度xh、经度xj、纬度xw通过回归分析建立小网格推算模型(式4)，相关系数为0.67，通过0.01水平统计学分析。

fz=1.236 9-0.010 2xj+0.006 1xw-0.000 1xh

(4)

干旱灾害风险区划图应用ArcGIS的自然断点法绘制。

1.5.2孕灾环境敏感性 孕灾环境敏感性越大，干旱危害越易发生，相应的干旱风险度也增大。孕灾环境的敏感性与地形、水系及下垫面类型等有关，本研究选取坡度、距离河流远近表示干旱孕灾环境敏感性fm，权重系数见表2。

1.5.3承灾体易损性 承灾体易损性与干旱风险度呈负相关关系，即承灾体易损性越小，说明承灾体抵御干旱的能力越大，干旱风险越小。本文选取3个因子，即人口密度、人均农业生产总值、耕地面积占土地面积比重表示干旱承灾体易损性fs，权重系数见表2。

1.5.4防灾减灾能力 防灾减灾能力主要是指承灾体发生干旱后的恢复能力，防灾减灾能力值越大，则恢复能力越强，干旱风险越小。本研究选取人均GDP、灌溉面积占农田面积比例表示干旱防灾减灾能力fr，权重系数见表2。

1.5.5干旱灾害综合风险指数 基于自然灾害风险理论，综合上述能够体现风险程度的四因子，结合内蒙古地区实际情况，利用层次分析法得到的致灾因子危险性、孕灾环境敏感性、承灾体易损性及防灾减灾能力的权重系数分别为0.7、0.1、0.1和0.1。干旱灾害综合风险指数计算如式(5)所示。

F=0.7×fz+0.1×fm+0.1×fs+0.1×(1-fr)

(5)

式中，F为大豆干旱灾害综合风险指数，值越大，干旱发生风险程度越大。

1.6 验证方法

本文采用各旗县历史灾情数据及产量数据对所研究的干旱风险区划结果进行验证，其中，灾情数据用内蒙古灾情直报数据库中各旗县历年受旱面积平均值占行政面积比，产量数据用各旗县历年大豆减产率的平均值，与区划结果进行对比验证。

2 结果与分析

2.1 大豆干旱指标验证结果分析

2.1.1干旱指标验证 由表3可见，根据降水量距平百分率(Pa)制定的大豆干旱指标与干旱灾情资料的对应较好，平均对应率为77.1%，说明上述干旱指标能够客观反映内蒙古地区的干旱发生情况；以大豆主产区呼伦贝尔市的3个旗县为例，达到中旱及重旱的年份与轻旱年份对比，受灾、成灾及绝收面积明显呈递增趋势，说明上述干旱指标能够反映出内蒙古地区的干旱范围。

2.2 大豆干旱灾害风险区划分析

2.2.1致灾因子危险性区划 由图2可以看出，内蒙古地区大豆干旱致灾因子危险性分布地区差异显著，总体呈西高东低的变化趋势；其中巴彦淖尔市大部、鄂尔多斯偏西的危险性最高，也是全区降水最少的地区，年降水量小于150 mm；中等危险区主要集中在鄂尔多斯市东北部、包头市南部、呼和浩特市中部、赤峰市偏东、通辽市中部、兴安盟偏西及呼伦贝尔市大部；中东部偏南地区、呼伦贝尔市偏东、兴安盟大部降水偏多，年降水量大于300 mm，干旱危险性最低。

图2 内蒙古地区大豆干旱致灾因子危险性区划Fig.2 Disaster-causing factors regionalization of drought for soybean in Inner Mongolia

2.2.2孕灾环境敏感性区划 内蒙古大豆干旱孕灾环境敏感性指数3个等级的区划如图3所示。由于受水系距离、地形起伏的影响，孕灾环境敏感性的分布很不规则，高风险区位于中部零星地区及大兴安岭沿山一带，主要是由于地势地形起伏较大且离水源较远，可灌溉性小；而西辽河灌区、河套灌区由于位于水系附近，利于灌溉缓解干旱，敏感性相对较弱，干旱风险较低；其余地区为中风险区。

图3 内蒙古地区大豆干旱孕灾环境敏感性区划Fig.3 Sensitivity of hazard-formative environments regionalization of drought for soybean in Inner Mongolia

2.2.3承灾体易损性区划 由图4可以看出，河套灌区大部、呼和浩特中部偏西、东部偏南零星地区、兴安盟东部、呼伦贝尔市岭西及岭东南地区为承灾体易损性风险最高的地区，这与人均农业生产总值指数高、人口密度大及农田比例高密切相关；其余地区承灾体的易损性相对较低。

表3 内蒙古地区大豆干旱指标验证Table 3 Verified the drought index of soybean in Inner Mongolia

表4 内蒙古地区干旱灾情资料与大豆干旱指标对比情况Table 4 Comparison between drought disaster data and soybean drought index in Inner Mongolia

表5 内蒙古地区大豆不同干旱等级对应减产率Table 5 Soybean yield reduction rate range under different drought grades in Inner Mongolia

2.2.4防灾减灾能力区划 从图5可以看出，鄂尔多斯偏北、巴彦淖尔市南部、呼和浩特市中部偏西、赤峰市东南部、通辽市偏南、兴安盟零星地区防灾减灾能力最强，这些地区的GDP较高，且灌溉条件较优越。虽然中部偏南地区GDP也较高，但由于人口较多且无灌溉水系，因此,其防灾减灾能力反而较弱。

2.2.5综合风险区划 内蒙古地区大豆干旱灾害综合风险区划如图6所示，不同的风险区特点如下。

(1)低风险区。该区域风险指数低于0.40，包括兴安盟偏西、通辽市偏西南、赤峰市大部、中部偏南大部地区；年降水量大部为400 mm以上，≥10 ℃积温为1 300～2 500 ℃，无霜期日数为60～130 d。由于自然降水较多，且灌溉水平较高，使其风险大大降低；其干旱频率、强度都是全区最小地区，干旱的发生多为轻旱，对产量的影响较小。该区应进一步保持和优化当前灌溉能力，充分利用该区域较好的水系条件，适当扩大大豆种植规模。

图4 内蒙古地区大豆干旱承灾体易损性区划Fig.4 Vulnerability of hazard-affected bodies regionalization of drought for soybean in Inner Mongolia

图5 内蒙古地区大豆干旱防灾减灾能力区划Fig.5 Disaster prevention and mitigation capacity regionalization of drought for soybean in Inner Mongolia

图6 内蒙古地区干旱综合风险指数区划Fig.6 Integrated drought risk regionalization of soybean in Inner Mongolia

(2)中等风险区。该区域风险指数为0.40～0.54，包括呼伦贝尔市岭西大部及岭东南地区、兴安盟东部、通辽市大部、赤峰市东北部，主要由致灾因子的中危险性、孕灾中敏感度及防灾减灾能力较低引起的；上述地区年降水量约为150～400 mm，≥10 ℃积温为2 000～3 000 ℃，无霜期日数为100～150 d，有一定的灌溉能力。因此，该区应发展蓄水、保水技术，气象部门应加强对干旱的滚动监测，做到早时能浇；同时要提高抗旱能力，要充分利用区域水系开展水利设施建设，提高有效灌溉率。

(3)高风险区。该区域风险指数高于0.54，包括呼伦贝尔市偏西北、鄂尔多斯市偏北及偏西零星地区、巴彦淖尔市大部；该区域致灾因子危险性、孕灾敏感度均较高，大豆干旱灾害风险最高；上述地区年降水量约为50～150 mm，大部地区≥10 ℃积温为3 000 ℃以上、无霜期日数140 d以上；温度高、雨水少、蒸发大，灌溉条件较匮乏，干旱发生频率高、强度大。建议适当扩大人工种植牧草面积，减少地面蒸发，抑制土壤的盐碱化。

2.3 大豆干旱灾害风险区划验证

大豆干旱灾害风险区划验证结果如图7所示，可以看出，受旱面积比及平均减产率较低的地区与干旱低风险区基本一致，主要集中在东部大部地区，该区域是大豆的主产区；受旱面积比及平均减产率较高的地区主要分布在呼伦贝尔市偏西、锡盟偏南、乌兰察布市中部、鄂尔多斯市偏西地区，与高风险区划结果也基本一致。但巴彦淖尔市的风险程度与实际发生情况不一致，区划结果偏重，这可能是由于该区域虽然生长季降水较少，干旱发生的危险性较高，但由于地处河套灌区，具有较完备的灌溉条件，干旱的防灾减灾能力较强，因此该地区干旱实际发生情况程度较轻、面积较小。以上的两种验证结果和建立的大豆干旱风险指标、模型及区划所得到的结论虽局地存在差异，但整体上比较合理，与实际发生情况吻合，区划结果较为准确。

3 讨论

本文应用自然灾害风险原理，利用气象观测资料、大豆产量资料及研究区地理信息等资料，结合区域实际，选择合理的区划指标，建立了大豆干旱致灾因子危险性、孕灾环境敏感性、承灾体易损性和防灾减灾能力4个因子的区划模型，并综合上述4个因子构建了适用于内蒙古地区的大豆干旱风险区划模型，为指导内蒙古地区大豆干旱灾害防御提供理论参考。本文分析结果表明：低风险区位于兴安盟偏西、通辽市偏西南、赤峰市大部、中部偏南大部地区，上述地区农业发达，水资源丰富，利于大豆产量、品质的提高，可在该区域大力发展大豆生产，扩大种植规模；对于呼伦贝尔市偏西北及西部部分地区的干旱高风险区，降水偏少、空气干燥、灌溉成本较高，应适量减少大豆种植面积，改种其他相对耐旱的农作物品种或人工牧草等；干旱中风险区需大力发展灌溉农业，同时在大豆关键生育期加强干旱监测及预报，提高干旱防御能力。

图7 内蒙古大豆干旱综合风险区划验证Fig.7 Verified the integrated drought risk regionalization of soybean in Inner Mongolia

与已有的干旱风险分析研究相比，本文使用了社会经济因素等相关资料，增加了第二次土地调查数据，多角度诠释了干旱风险影响因子，包括地形、坡度、人口密度、人均GDP、人均农业生产总值等因素的影响，提高了风险的空间针对性和分辨率，对内蒙古地区大豆干旱灾害的防灾减灾有一定参考作用；另外，本研究使用了历年的灾损及减产率数据对区划结果进行验证，从而更加切合内蒙古地区大豆因旱受损的实际情况，使区划结果能够有效应用于业务服务中，加强了气象为农服务的实用性。自然灾害风险分析理论和技术已被全面引入农业领域，但本研究中由于资料收集的局限性、自身研究水平等原因，对干旱灾害风险的研究还需多方面的加强、完善；如干旱灾情资料中的受旱面积包括各类农作物及牧草，出现多种灾害的共同影响的年份等较为复杂的情况，导致大豆受灾情况的有效数据不容易被筛选出来，影响风险区划的精确性；干旱灾害风险研究的时间尺度还需多样化；指标的权重系数的依据还不够充分，尚有待进一步的深入研究，需要通过试验或业务来不断进行验证、优化。