川渝地区农业气象干旱风险区划与损失评估研究

摘要

2006年入夏以来，川渝地区遭受了50年来最严重的旱灾，2009～2010年又经历了西南五省持续性特大干旱，作物产量损失严重。水稻是川渝地区的主要粮食作物，因此准确、定量地评估农业气象灾害风险、旱情监测及灾后损失评估对农业可持续发展及防灾减灾对策和措施的制定意义重大。目前针对川渝地区的农业（水稻）气象灾害风险评估研究仍未开展，本文利用该地区43个气象台站50年的气象资料、水稻单产、种植面积资料及灾情资料等多元数据，首先对川渝地区开展农业（水稻）气象干旱风险评估，然后进行遥感监测，并在此基础上对2006年水稻产量进行定量灾损评估。
　　 本文选取了致灾因子危险性(H)、承灾体脆弱性(V)及抗灾减灾能力(RE)等3个一级评价指标和11个二级评价指标，构建川渝地区农业（水稻）气象干旱风险综合评价指标(R)，对其进行评估。在遥感监测方面，利用TRMM3B43数据构建的月降水量距平和累积降水距平，监测并分析了2000～2012年气象干旱空间分布，并选取了19个典型干旱时期，作为土壤湿度和植被干旱监测的研究基础。构建了温度植被干旱指数TVDI(TVDIN、TVDIE、TVDIM)，分析其特征空间、并与降水趋势和98个农业气象观测点的10cm、20cm的土壤墒情资料进行相关性分析，进而选取TVDIM反演的土壤湿度与19个典型干旱时期进行空间对比分析。通过考虑“大气降水—土壤湿度—植被响应”之间的关系，利用距平植被指数（ANDVI）对大气降水和土壤湿度的“时滞”效应进行分析。在水稻灾损评估方面，利用拉格朗日插值法、直线滑动平均法和借助于遥感手段的平均减产分成法（水稻种植面积提取，估产，受灾面积信息）估算了2006年川渝地区水稻产量的损失量。
　　 建立和完善农业气象干旱风险评估，遥感监测和灾损评估是农业气象灾害的研究重点。本文紧密围绕以上三个主题对川渝地区进行上述研究，得到的主要结论包括:
　　 (1)综合风险指数(R)高的地区集中在成都市、德阳市、重庆市、遂宁市地区。R值高的地区往往并不是由单一因素所决定，而是多方面因素综合作用的结果，其中承灾体的高脆弱性是导致高风险的主要因素。R值低的地区主要集中在川西和川北地区，如阿坝藏族羌族自治州、甘孜藏族自治州等，这些地区均表现出较低的致灾因子危险性。利用水稻产量损失模型对构建的农业气象干旱风险模型进行验证，两者显著相关(R2=0.45，P＜0.05)。
　　 (2) TRMM降水数据与实测降水数据显著相关(P＜0.001)。基于TRMM的降水距平数据显示，2006年旱情集中出现在6～8月的宜宾市、沙坪坝和遂宁地区，高温和降水偏少是导致重旱的主要原因，干旱范围覆盖了四川省除北部以外的大部分地区，这与通过(1)中所得到的部分高（低）风险区基本一致。基于TRMM的降水监测能够很好的反映出如2006年川渝大旱和2009-2010年持续性干旱的空间和时间演变过程，并对农业干旱等提供了重要的预警作用。基于TVDIE的土壤湿度空间分布特征与基于TRMM的降水量距平空间分布特征具有一定的相似性，大部分时期的空间匹配度较高。在距平植被指数（ANDVI）得到的旱情监测空间分布图的基础上，发现ANDVI与TRMM降水量的相关系数在第40天和第48天分别达到0.32和0.33(P＜0.05)，与TVDIE土壤湿度的相关系数在第16天为0.35(P＜0.05)，说明三者之间具有一定的滞后性。
　　 (3)拉格朗日法得到的期望单产曲线位于实际单产曲线上方，2006年利用该方法得到四川省水稻产量损失达273万吨，重庆市水稻产量损失139万吨，合计401万吨。1949～2011年四川省平均水稻损失量为118万吨，年平均灾损率为8.35％，1997～2011年重庆市平均水稻损失量为42.87万吨，年平均灾损率为7.6％，2006年水稻灾损率偏高。直线滑动平均法得到的趋势单产曲线围绕实际单产曲线上下波动，统计得到2006年四川省水稻损失量为156万吨。分析发现，利用拉格朗日法计算灾损量和灾损率的时，由于所选取的完全无灾害的理想状态极少，以此为基础所得到的期望单产往往比实际估产的结果偏大，在利用直线滑动平均进行水稻估产中，由于没有充分利用理想无灾害年份，得到的趋势产量与气象产量无法完全剥离，导致结果偏小。利用遥感手段提取的川渝地区水稻种植区为3.5×106ha，与统计数据相对误差为15％左右。在植被指数距平基础上，提取了水稻绝收面积、成灾面积和受灾面积分别为8.10×103 ha，45.2×103 ha和2.67×106ha。在此基础上，基于遥感手段的平均减产法得到川渝地区水稻损失为302.31万吨。

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致谢

摘要

图索引

表目录

第一章 绪论

1．1 研究意义和目的

1．2 国内外研究进展

1．2．1 灾害风险评估研究进展

1．2．2 遥感干旱监测研究进展

1．2．3 灾后损失评估研究进展

1．3 干旱的含义、分类及成因

1．3．1 干旱的含义

1．3．2 干旱的分类

1．3．3 干旱的成因

1．3．4 干旱的特点

1．4 研究内容与技术路线

1．4．1 研究内容

1．4．2 研究技术路线

1．5 研究区概况

第二章 干旱监测指标与遥感监测方法

2．1 气象干旱指标

2．1．1 降水距平百分率

2．1．2 连续无有效降水日数

2．1．3 降水量分位数

2．1．4 标准化降水指数

2．1．5 Z指数

2．1．6 湿润度和干燥度

2．2 农业干旱指标

2．2．1 土壤相对含水量指标

2．2．2 作物水分指标

2．2．3 供需水比例指标

2．2．4 作物缺水指标

2．2．5 帕默尔干旱指数

2．3 水文干旱监测指标

2．3．1 地表水供给指数

2．3．2 水文干旱强度指数

2．4 社会经济干旱指标

2．4．1 干旱经济损失指数

2．4．2 干旱饮水困难百分率

2．4．3 城市干旱指数

2．5 干旱遥感监测方法

2．5．1 基于植被指数的遥感干旱监测方法

2．5．2 基于热红外遥感的温度法

2．5．3 基于特征空间的遥感干旱监测方法

2．6 本章小结

第三章 川渝地区农业气象干旱风险区划研究

3．1 资料来源

3．2 评价指标与方法

3．2．1 川渝地区致灾因子危险性指标

3．2．2 川渝地区承灾体脆弱性指标

3．2．3 川渝地区抗灾减灾能力指标

3．2．4 川渝地区农业气象干旱风险评估模型(R)

3．3 评价指标标准化处理

3．4 权重确定

3．5 农业气象干旱风险评价

3．5．1 川渝地区致灾因子危险性评价

3．5．2 川渝地区承灾体脆弱性评价

3．5．3 川渝地区抗灾减灾能力评价

3．5．4 川渝地区农业气象干旱风险评估

3．5．5 川渝地区农业气象干旱风险评估模型的检验

3．6 本章小结

第四章 川渝地区干旱监测方法研究

4．1 基于TRMM数据的干旱监测

4．1．1 数据资料与方法

4．1．2 数据有效性分析

4．1．3 月降水量距平百分率空间分布特征分析

4．1．4 累积降水量距平百分率空间分布特征分析

4．2 基于温度植被干旱指数的干旱监测方法研究

4．2．1 研究采用的数据

4．2．2 植被指数与地表温度构建特征空间的原理

4．2．3 不同植被指数构建的特征空间

4．2．4 温度植被干旱指数与土壤湿度相关性比较

4．2．5 温度植被干旱指数与降水相关性比较

4．2．6 基于温度植被干旱指数TVDIE的土壤湿度监测

4．3 距平植被指数(ANDVI)对土壤湿度和降水响应的时滞性分析

4．4 本章小结

第五章 川渝地区农业产量损失评估方法研究

5．1 作物长势遥感监测

5．1．1 作物长势遥感监测模型

5．1．2 作物长势遥感监测分析

5．2 基于拉格朗日法的川渝地区水稻损失评估

5．2．1 气象灾害损失评估方法

5．2．2 川渝地区水稻产量变化特征

5．2．3 川渝地区水稻灾害损失变化特征

5．3 基于直线滑动平均法的川渝地区水稻损失评估

5．3．1 气象灾害损失评估方法

5．3．2 四川水稻产量变化特征

5．3．3 拉格朗日法与直线滑动平均法对水稻灾害评估的比较分析

5．4 基于平均减产分成法的水稻遥感损失评估

5．4．1 水稻种植区信息提取研究

5．4．2 水稻单产估产模型研究

5．4．3 基于距平植被指数的水稻受灾面积信息提取

5．4．4 水稻干旱减产量和损失量计算

5．5 本章小结

第六章 主要研究成果及展望

6．1 研究取得的主要成果

6．2 创新点

6．3 研究展望

参考文献

博士期间的科研成果