王晓， 励臣儒， 林宏伟， 杨栋*

(1.象山县气象局，浙江 宁波 315700； 2.宁波市气象局， 浙江 宁波 315012； 3.慈溪市气象局，浙江 宁波 315300)

浙江属亚热带季风气候，年气温适中，雨量丰沛，雨热季节变化同步，非常适宜梨的生长，使得浙江省成为全国南方梨的重点产区之一。目前，全省70多个县(市、区)有梨树栽培，截至2019年，全省梨的种植面积为2.03万hm2，产量达38.1万t。梨的产量和品质的形成与气象条件密切相关，受气候变化的影响，近年来极端气候事件频发，对梨安全生产构成一定威胁。科学合理地分析梨气象灾害风险，可为梨可持续发展提供决策依据。

农业气象灾害风险研究既是灾害学和农业气象学领域中研究的热点，又是当前政府相关管理部门和农业生产部门亟须的应用性较强的课题[1]。灾害风险评估是灾害风险分析研究的核心内容，是风险管理的基础，对于减灾降险具有举足轻重的作用[2]。赵思健等[3]认为，通过构建气象灾害指数和异常优化匹配技术量化气象灾害与产量损失之间的关系，可以实现作物气象灾害风险的识别与评估。由于监测手段、评估技术等方面限制，果树气象灾害的风险评估仍然处于探索和研究的起步阶段，农业气象业务服务中对农业气象灾害影响的评估也多以定性评价为主，缺乏对农业气象灾害风险、损失、经济影响的定量分析和动态评估跟踪能力。

本文针对浙江地区梨关键生育期内常见气象灾害，构建精细化的气象灾害指数，并对浙江省梨气象灾害风险时空分布特征进行分析。以宁波余姚区梨为例，利用灾害指数构建气象产量预报模型，对所构建的灾害指数的可靠性进行验证。

1 材料与方法

1.1 气象数据

气象数据来自慈溪、象山、余姚、鄞州地区的国家气象观测站，资料时间为1971—2019年，气象要素主要包括日平均气温、日最高气温、日最低气温、日降水量、日照时数、日极大风速。试验观测数据包括2018—2020年梨关键物候期(芽膨大期、展叶期、始花期、末花期、抽梢期、新梢停止生长期、成熟期)。1995—2018年慈溪和余姚区梨种植面积及产量数据来源于《宁波市统计年鉴》。

1.2 气象灾害指数

通过灾情数据统计分析、农户走访调查及相关文献查阅，确定梨常见气象灾害种类和气象指标。根据大量经验积累总结，梨常见气象灾害种类分为阴雨寡照、低温冻害、大风、强降水和高温5种。每种灾害统一划分为Ⅰ、Ⅱ、Ⅲ、Ⅳ共4个等级，等级越高表明灾害影响越大。

阴雨寡照主要影响开花—成熟阶段。Ⅰ级为连续降水3～5 d，且日照时数≤3 h；Ⅱ级为连续降水6～8 d，且日照时数≤3 h；Ⅲ级为连续降水9～11 d，且日照时数≤3 h；Ⅳ级为连续降水≥12 d，且日照时数≤3 h。

低温冻害主要影响开花期。Ⅰ级：-2 ℃≤日最低气温<0 ℃；Ⅱ级：-4 ℃≤日最低气温<-2 ℃；Ⅲ级：-6 ℃≤日最低气温<-4 ℃；Ⅳ级：日最低气温<-6 ℃。

大风主要影响硬核—成熟期阶段。对硬核期的影响指标：Ⅰ级为阵风7级，Ⅱ级为阵风8级，Ⅲ级为阵风9级，Ⅳ级为阵风10级及以上；对成熟期影响指标：Ⅰ级为阵风6级，Ⅱ级为阵风7级，Ⅲ级为阵风8级，Ⅳ级为阵风9级及以上。

强降水主要影响硬核—成熟期。Ⅰ级：30 mm≤日降水<50 mm；Ⅱ级：50 mm≤日降水<100 mm；Ⅲ级：100 mm≤日降水<200 mm；Ⅳ级：日降水≥200 mm。

高温主要影响生长—成熟期。Ⅰ级：连续2～4 d日最高气温超37 ℃；Ⅱ级：连续5～7 d日最高气温超37 ℃；Ⅲ级：连续8～10 d日最高气温超37 ℃；Ⅳ级：连续≥11 d日最高气温超37 ℃。

为进一步提高评估精度，将每个等级灾害按等比例法进一步细分为3个等级，共计12个等级，Ⅰ(1～3)、Ⅱ(4～6)、Ⅲ(7～9)、Ⅳ(10～12)，并由小到大赋值1～12。统计梨主要产区历年不同等级灾害(1～12)发生频次，计算不同年份某种气象灾害的影响评分：

(1)

式中：D为某种气象灾害影响评分；i=1～12，为灾害等级；ni为灾害等级i出现频次；Li为灾害等级i的评分，Li=i。

利用min-max标准化方法对研究区评分进行归一化处理，建立各气象灾害的指数。

(2)

式中：Ij为灾害j的灾害指数；Dj为灾害j的影响评分；Dj_min和Dj_max分别为梨主产区内灾害j历年评分的最小值和最大值。

将不同灾害指数相累加，计算灾害累加指数，作为典型灾害年和低灾害年筛选依据。

(3)

式中：Is为灾害累加指数；m为灾害种类；Ij为灾害j的灾害指数。

1.3 基于灾害指数的气象产量模拟

按影响要素差异，作物产量可分解为趋势产量、气象产量和随机产量，其中随机产量可忽略不计。

Y=Yt+Yw。

(4)

式中：Y为实际产量；Yt为趋势产量；Yw为气象产量。本研究选用二次多项式和有理数法对趋势产量和气象产量进行分离。

利用相对气象产量定量评估气象要素对产量形成影响的大小，以降低时间和地域对产量影响的限制。

(5)

式中，Ya为相对气象产量，正值表示气象因子有利于产量形成，反之则表明不利于产量形成。

利用灾害综合指数Is对产量分离效果进行评价，具体参考文献[4]。

2 结果与分析

2.1 浙江省梨气象灾害时间变化特征

图1显示，1971—2019年，浙江省梨花期低温冻害灾害指数平均值仅为0.03，2000年后鲜有发生，10 a整体气候倾向率为-0.013。花期连阴雨灾害指数平均为0.28，呈先升后降的趋势，10 a整体气候倾向率为-0.004，20世纪90年代最高，连阴雨灾害指数平均为0.34。花期大风灾害指数平均为0.18，21世纪前花期大风灾害指数较低，平均值为0.08；进入21世纪后灾害指数跳跃式上升，平均值为0.33，10 a整体气候倾向率为0.074。生长期高温灾害指数平均值为0.18，受全球气候变暖影响，高温灾害指数呈显著上升趋势，10 a气候倾向率为0.055，21世纪高温灾害指数为0.28，较20世纪偏高1.5倍。生长期连阴雨灾害风险较高，灾害指数平均值为0.42，1991—2000、2011—2019年灾害指数保持较高水平，平均值达0.48，10 a整体气候倾向率为0.026。成熟期强降水和连阴雨灾害指数分别为0.19和0.26，均呈先降后升的趋势，10 a气候倾向率分别为0.020和0.021，20世纪90年代风险相对较低，分别为0.120和0.150。成熟期大风灾害指数平均值为0.16，进入21世纪大风灾害指数呈跳跃式增长，灾害指数达0.3，10 a整体气候倾向率为0.074。

图1 浙江省梨主要气象灾害指数年际变化

2.2 浙江省梨气象灾害空间变化

浙江省梨花期低温冻害风险由东南向西北逐步递增，高风险区主要集中在湖州西部和杭州西北部山区，风险指数0.2～0.3。花期连阴雨灾害整体呈北部低、南部高，衢州、丽水中北部、温州地区连阴雨风险指数基本高于0.25。其中，衢州市区风险最高，达0.35～0.38，宁波象山、慈溪和镇海沿海一带为连阴雨低值区。花期大风高值区主要集中在杭州湾一带及台州温岭地区。

生长期高温的高风险中心位于金华和丽水交界地区，沿海地区生长期高温风险相对较低。生长期连阴雨风险整体较高，全省大部地区风险指数超0.35，其中宁波象山、台州温岭和温州乐清风险指数超0.45。

成熟期强降水灾害风险由西向东递增，其中台州温岭一带灾害指数相对较高，风险指数达0.35。成熟期连阴雨灾害风险由西南向东北递增，高风险区分布在湖州—杭州—绍兴—宁波一带。成熟期大风灾害风险整体较低，高值分布区与花期大风分布相似。

2.3 气象灾害指数可行性验证

以余姚为例计算余姚地区梨气象灾害指数。基于累加灾害指数(图2)，对梨典型灾害年和典型低灾害年进行筛选，所选典型灾害年为2016、2014、2017、2007和2005年，典型低灾害年为1997、1996、1995、2009和2018年。

图2 梨气象累加灾害指数的年际变化

利用不同方法对余姚地区梨趋势产量和气象产量进行分离，挑选最佳参数设置方案。结果显示，二次多项式和有理数(分子4阶，分母3阶)能较好地模拟梨趋势产量。二次多项式拟合的准确率和相关系数分别为87.5%和-0.65；有理数法拟合的准确率和相关系数分别为87.5%和-0.55。二次多项式和有理数法拟合的趋势产量前期趋势基本一致，差异主要集中于2015—2018年，二次多项式拟合显示梨产量呈现略微的下降趋势，而有理数法仍呈上升趋势。通过与灾害指数比对，二次多项式拟合的趋势产量与实际更吻合(图3)。

图3 不同方法拟合的1995—2018年梨趋势产量和相对气象产量

利用GA-BP模型对2种方法所得的相对气象产量进行模拟，结果显示，GA-BP方法对二次多项式法分离的相对气象产量拟合效果更佳，回带检验的绝对误差和均方根误差分别为0.03和0.05，决定系数为0.82，预报检验的绝对误差和均方根误差分别为0.04和0.05，决定系数高达0.81。

3 讨论

近年来梨花期和成熟期大风灾害风险呈显著上升趋势，且高风险区主要分布在沿海一带，沿海地区可适当增加抗风品种的种植，积极推广套袋和加固技术，减少大风引起的落果。

全球气候变暖，使得生长季高温风险明显上升，应加强夏季树体修正，改善树冠小气候和梨园通风，并适当引种抗高温品种，非抗高温品种可适当提高种植海拔高度。

生长—成熟期连阴雨和强降水风险高，且呈明显上升趋势，建议提高排水较好的丘陵地区种植比重，平原可适当推广避雨栽培，降低湿渍害风险。

基于灾害指数的梨气象产量预报模型具有较高的精度，构建的灾害指数可信度较高，对梨生长条件定量化观测及安全生产具有一定指导意义。