全 文 ：影响福建省龙眼产量的多灾种综合风险评估*
陈家金**摇 王加义摇 李丽纯摇 林摇 晶摇 杨摇 凯摇 马治国摇 徐宗焕
(福建省气象科学研究所, 福州 350001)
摘摇 要摇 通过分析影响福建省龙眼生长发育和产量的主要环境因素,从致灾因子危险性、承
险体脆弱性和种植区防灾减灾能力三方面构建影响龙眼产量的多灾种综合风险评估指标体
系,结合福建省龙眼种植区历年气象资料、龙眼种植面积、产量及其他社会经济资料,应用层
次分析法和熵权系数法确定风险指标的综合权重,进而构建了多灾种综合风险评估模型,评
估主要农业气象灾害对龙眼产量影响的风险.结果表明: 长乐以南沿海县市低海拔龙眼种植
区(除东山县外)多灾种综合风险较轻;重度风险以上的区域主要分布在龙岩的漳平市,漳州
的东山、平和、南靖、华安,泉州的永春、安溪,莆田和仙游的北部山区,福州的闽清、闽侯、罗源
及市辖区的山区,宁德的福安、霞浦及市辖区的山区.其中,东山、漳平和其他海拔较高的山区
有严重风险;其余种植区属中度风险.
关键词摇 龙眼摇 产量摇 多灾种摇 风险评估
文章编号摇 1001-9332(2012)03-0819-08摇 中图分类号摇 S166摇 文献标识码摇 A
Integrated risk evaluation of multiple disasters affecting Longyan yield in Fujian Province,
East China. CHEN Jia鄄jin, WANG Jia鄄yi, LI Li鄄chun, LIN Jing, YANG Kai, MA Zhi鄄guo, XU
Zong鄄huan (Fujian Institute of Meteorological Science, Fuzhou 350001, China) . 鄄Chin. J. Appl.
Ecol. ,2012,23(3): 819-826.
Abstract: In this study, an index system for the integrated risk evaluation of multiple disasters on
the Longyan production in Fujian Province was constructed, based on the analysis of the major envi鄄
ronmental factors affecting the Longyan growth and yield, and from the viewpoints of potential haz鄄
ard of disaster鄄causing factors, vulnerability of hazard鄄affected body, and disaster prevention and
mitigation capability of Longyan growth regions in the Province. In addition, an integrated evalua鄄
tion model of multiple disasters was established to evaluate the risks of the major agro鄄meteorological
disasters affecting the Longyan yield, based on the yearly meteorological data, Longyan planting ar鄄
ea and yield, and other socio鄄economic data in Longyan growth region in Fujian, and by using the
integral weight of risk indices determined by AHP and entropy weight coefficient methods. In the
Province, the Longyan growth regions with light integrated risk of multiple disasters were distributed
in the coastal counties (except Dongshan County) with low elevation south of Changle, the regions
with severe and more severe integrated risk were mainly in Zhangping of Longyan, Dongshan, Ping鄄
he, Nanjin, and Hua爷an of Zhangzhou, Yongchun and Anxi of Quanzhou, north mountainous areas
of Putian and Xianyou, Minqing, Minhou, Luoyuan, and mountainous areas of Fuzhou, and Fuan,
Xiapu, and mountainous areas of Ninde, among which, the regions with severe integrated risk were
in Dongshan, Zhangping, and other mountainous areas with high altitudes, and the regions with
moderate integrated risk were distributed in the other areas of the Province.
Key words: Longyan; yield; multiple disasters; risk evaluation.
*中国气象局小型业务项目(2012209)、中国气象局气象关键技术
集成与应用项目 ( CAMGJ2012M27 ) 和福建省气象局基金项目
(2010K06,2011K03)资助.
**通讯作者. E鄄mail: cjj8284@ 163. com
2011鄄06鄄13 收稿,2011鄄12鄄11 接受.
摇 摇 福建是我国龙眼(Dimocarpus longgana)的主产 地,龙眼主要分布在沿海区域的丘陵坡地.该区域的
台风、干旱、冻害、暖害和阴雨寡照等农业气象灾害
影响着龙眼的生长发育和产量提高.
目前,国内在作物单项灾害的风险评估指标、模
型和方法等方面的研究成果较多,如冬小麦干旱风
应 用 生 态 学 报摇 2012 年 3 月摇 第 23 卷摇 第 3 期摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇
Chinese Journal of Applied Ecology, Mar. 2012,23(3): 819-826
险区划研究[1-4]、水稻干旱风险区划研究[5]、农业洪
涝灾害的风险评估与风险模型研究[6-8]、作物冻害
风险区划研究[9]、沿海地区台风灾害风险评
价[10-12]、区域冰雹灾害特征分析与风险区划[13-14]、
果树寒冻害风险分析与区划[15-17]以及灾害风险评
估指标和方法研究[18-19]等.多灾种对作物综合影响
的风险评估研究则鲜见报道,仅薛昌颖等[20]、陈家
金等[21]、邓国等[22]、李世奎等[23]和孙文堂等[24]分
别采用历年平均减产率、减产率变异系数、减产率发
生概率和抗灾能力作为风险评估指标来评估主要农
业气象灾害对作物产量影响的综合风险,陈怀亮
等[25]运用多因子综合风险指数模型,分析了 3 种主
要农业气象灾害对河南小麦生产影响的综合风险.
对多灾种综合风险评估理论和方法体系的研究还需
要深入探讨.本文基于影响龙眼生长发育和产量的
致灾因子危险性、龙眼脆弱性以及种植区的防灾减
灾能力,构建影响龙眼产量的多灾种综合风险评估
指标体系,综合主客观赋权法确定了风险指标权重,
对影响福建省龙眼产量的主要农业气象灾害进行综
合风险评估,以期为龙眼的合理布局和防灾减灾提
供依据,同时为作物或果树主要农业气象灾害综合
风险评估提供方法和思路.
1摇 研究地区与研究方法
1郾 1摇 研究区概况
福建省龙眼种植区主要分布在沿海区域. 2009
年,福建省龙眼实有面积 7郾 13 伊104 hm2,采摘面积
5郾 0伊104 hm2 .龙眼种植面积从高到低的地区依次为
泉州>漳州>莆田>厦门>福州>宁德>龙岩,南平和
三明市无龙眼种植,泉州市龙眼种植面积占全省龙
眼总种植面积的 34郾 9% ,其次是漳州市,占 30郾 7% .
龙眼种植面积大于 0郾 6 伊104 hm2的县(市)有南安
市、泉州市辖区、莆田市辖区和漳浦县.
1郾 2摇 资料来源
福建省龙眼种植区各县1971—2008年气温、降水、
风速资料来源于福建省气象部门各台站的日观测数
据;1992—2008年龙眼种植面积、产量及其他社会经济
资料来源于历年《福建经济与社会统计年鉴》[26] .
1郾 3摇 评估方法
1郾 3郾 1 方法体系摇 通过分析影响福建省龙眼产量的
致灾因子危险性,确定影响龙眼产量的致灾因子危
险性评估指标;分析龙眼受重大农业气象灾害影响
的脆弱性,即承险体的暴露性和敏感性,确定承险体
脆弱性指标;分析龙眼种植区防灾减灾能力,确定农
业防灾减灾能力大小的指标,构建出影响龙眼产量
的多灾种综合风险评估指标体系. 综合分析历史灾
害强度、频率以及孕灾环境,应用层次分析法、熵权
系数法的主、客观赋权法确定风险评估指标的权重;
基于单灾种风险评估综合指数间一定的函数关系,建
立多灾种综合风险评估模型;计算出龙眼种植区最小
评估单元即各县的风险评估指数.利用 GIS制作影响
福建省龙眼产量的综合风险区划图,评估福建重大农
业气象灾害对龙眼产量影响的风险程度.在方法体系
中,指标体系构建和指标权重确定是关键.
1郾 3郾 2 指标权重的确定 摇 本文综合应用层次分析
法[27-28]、专家打分法和熵权系数法[29-30]确定风险
评估指标权重.首先采用层次分析法和专家打分法
确定风险评估指标的主观权重,再利用熵权系数法
确定风险评估指标的客观权重,最终将主观权重和
客观权重相结合得出主客观综合权重值作为风险评
估指标权重值.
1)主观权重的确定方法:采用层次分析法
(AHP),由 16 位专家按照 1 ~ 9 比例标度法对各层
次指标的重要性进行两两比较,并将比较的结果 b jk
( j,k=1,2,…,n)写成 n伊n 阶矩阵(B)的形式,构建
出各指标的判断矩阵.
B = (bij) n伊n =
b11 … b1n
… … …
bn1 … b
æ
è
ç
çç
ö
ø
÷
÷÷
nn
(1)
然后,采用“和积法冶对判断矩阵进行归一化处
理,求出判断矩阵的权值向量和特征根,计算一致性
比率判断矩阵是否符合随机一致性指标[30] .
2)客观权重的确定:采用熵权系数法确定风险
评估指标的客观权重.
设有 n个评价对象,每个评价对象有 m 个评价
指标,则评价指标特征值的矩阵(X)如下:
X = (X ij)m伊n =
X11 … X1n
… … …
Xm1 … X
æ
è
ç
çç
ö
ø
÷
÷÷
mn
(2)
摇 摇 ( i = 1,2,…,m; j = 1,2,…,n)
按照参与评价的各项指标值越大风险越高型
(式 3)和指标值越小风险越高型(式 4)对式(2)中
的特征值进行归一化处理.
X ij忆 = [X ij - min(X ij)] / [max(X ij - min(X ij)]
(3)
X ij忆 = [max(X ij) - X ij) / (max(X ij) - min(X ij)]
(4)
028 应摇 用摇 生摇 态摇 学摇 报摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇 23 卷
式中:max(X ij)、min(X ij)分别为第 i个指标值第 j个
待评价对象的最大和最小值.
得到如下归一化矩阵:
X ij忆 =
X11 忆 … X1n忆
左 埙 左
Xm1 忆 … Xmn
æ
è
ç
çç
ö
ø
÷
÷÷
忆
(5)
计算第 i个评价指标、第 j个待评价对象的评价
指标特征值(P ij):
P ij = X ij忆 /移
n
j = 1
X ij忆 (6)
计算第 i个评价指标的熵(ei):
ei =
1
ln(n)移
n
j = 1
P ij ln(P ij) (7)
计算第 i个评价指标的熵权重(ai):
ai = (1 - ei) /移
m
i = 1
(1 - ei) (8)
3)主客观综合权重的确定:为了全面反映评价
指标的重要性,将决策者对各指标给出的主观权重
(棕i,由 AHP法确定)与客观权重(琢i,由熵权系数法
确定)相结合,最终确定各指标的综合权重(滓i):
滓i = ai棕i /移
m
i = 1
ai棕i (9)
2摇 结果与分析
2郾 1摇 风险评估指标体系构建
区域自然灾害综合风险的高低取决于该区域的
致灾危险性和脆弱性水平. 本文在充分辨识影响福
建省龙眼生长发育和产量的主要农业气象灾害、龙
眼本身面对各种气象灾害所表现的脆弱性大小以及
龙眼种植区投入防灾减灾的工程措施的基础上,从
致灾因子危险性、承险体脆弱性和防灾减灾能力三
方面构建了影响龙眼产量的多灾种综合风险评估指
标体系(图 1).
2郾 1郾 1 致灾因子危险性指标摇 通过对影响龙眼产量
的致灾因子危险性进行分析,确定了影响龙眼产量
的致灾因子危险性评估指标. 以冬季(12 月至翌年
2 月)极端最低气温、开花至成熟期(5—9 月)日最
大平均风速、花芽分化前及分化期(12 月至翌年 3
月)的低温总寒积量、果实膨大期(7—9 月)连旱天
数、开花期(4—5 月)连阴雨天数 5 个致灾因子在不
同强度下的历年平均发生频率分别作为越冬期冻
害、开花至成熟期风害、花芽分化期暖害、果实膨大
期旱害和开花期湿害的危险性评估指标(表 1),以
考虑不同强度农业气象灾害对龙眼产量影响的风险
大小.
2郾 1郾 2 龙眼脆弱性指标摇 从龙眼在面对主要农业气
象灾害造成危险时所表现出的物理暴露性、应对灾
害打击固有的敏感性来考量龙眼脆弱性. 采用各县
龙眼种植面积占全省总种植面积的比例反映龙眼的
物理暴露性,种植面积比例越大,其所承受的灾害风
险越大.遇到农业气象灾害时的减产情况可一定程
度综合反映龙眼自身应对灾害的敏感性,因此,本文
采用歉年龙眼单位面积产量的平均减产率、歉年减
产率变异系数和减产率臆-10%的发生概率 3 个指
标来综合反映影响龙眼产量的主要农业气象灾害综
合敏感性.其中,减产率发生概率是利用正态分布函
数计算龙眼相对气象产量减产所对应的概率大小.
2郾 1郾 3 防灾减灾能力指标摇 防灾减灾能力指种植区
人类社会为保障龙眼免受、少受农业气象灾害而采
图 1摇 影响龙眼产量的多灾种综合风险评估指标体系
Fig. 1摇 Index system of the synthetic risk evaluation for multiple disasters influencing the Longyan yield.
1283 期摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇 陈家金等: 影响福建省龙眼产量的多灾种综合风险评估摇 摇 摇 摇 摇 摇
表 1摇 致灾因子危险性等级
Table 1摇 Hazard level of disaster鄄causing factors
致灾因子
Distaster鄄causing factor
危害等级 Hazard level
轻度
Mild
中度
Moderate
重度
Severe
严重
More severe
越冬期极端最低气温 Extreme minimum tempera鄄
ture during wintering (Td,益)
-1郾 5臆Td<-1郾 0 -2郾 5臆Td<-1郾 5 -3郾 5臆Td<-2郾 5 Td<-3郾 5
开花至成熟期日最大平均风速 Maximum average
wind speed from flowering to maturity (V, m·s-1)
10郾 832郾 6
花芽分化前及分化期低温总寒积量 Total cold
accumulated temperature during floral bud differen鄄
tiation and before (KG,益)
25郾 0臆KG<40郾 0 - KG<25郾 0 -
果实膨大期连旱天数 Continuous dry days during
fruit enlargement (D, d)
1645
开花期连阴雨天数 Continuous rainy days during
flowering (R, d)
R臆2 2低温总寒积量(KG)指在日均气温低于 10 益界限期间,界限温度与日均气温差值的累积 Total cold accumulated temperature (KG) was the accu鄄
mulated of the difference value between daily mean temperature below 10 益 and boundary temperature.
取的基础及专项的防备措施力度大小.结合数据来
源,龙眼种植区在基础防灾减灾能力方面,主要考虑
防御气象灾害的资金投入;在工程专项抗灾方面,主
要考虑防风害而建立的防护林工程以及防干旱而建
立的水利灌溉工程.本文选用防护林面积占耕地面积
之比、有效灌溉面积占耕地面积之比、农民人均纯收
入 3个指标作为龙眼种植区防灾减灾能力评估指标.
2郾 2摇 风险指标综合权重
根据上述权重计算方法,先构建龙眼风险评估
的特征矩阵,评价对象为最小评估单元(县),评价
指标包括图 1 所示的所有指标. C1 鄄D、C2 鄄D、C3 鄄D、
C4 鄄D、C5 鄄D特征矩阵值为不同强度风险指标历年平
均发生的频次,B2 鄄C、B3 鄄C 特征矩阵值为各指标实
际计算值,B1 鄄C、A鄄B 特征矩阵值为指标风险指数
值.对风险评估的特征矩阵的原始数据进行计算,得
出风险评估指标体系各指标的综合权重(表 2).
2郾 3摇 风险指数的确定
在确定各风险指标的权重后,根据式(10)逐级
计算各评价对象的风险评估指数(lj,表 3).
姿 j =移
m
i = 1
滓iP ij (10)
2郾 4摇 风险模型的构建
由于有些风险指标评估指数是基于评估单元
(县)气象测站单点观测值计算而来,属点状数据,
未能精细反映评估单元(县)内其他点的风险情况.
因此,本文利用 GIS 技术对与地理因子密切相关的
致灾因子进行地理插值推算,将点状数据转化为面
状格网数据,解决无气象观测资料地区的风险指数
计算问题,实现风险评估指数的空间连续分布;对其
他评估因子采用基本单元值计算,以面上数据代表
评估单元内的任一点数据. 通过对风险评估指标体
系中各指标构成因子权重进行加权,得出致灾因子
危险性、龙眼脆弱性、种植区防灾减灾能力和综合风
险指数的评估模型.
2郾 4郾 1 致灾因子风险评估指数地理推算模型摇 与地
理因子有关的各致灾因子包括冻害、暖害、干旱、连
表 2摇 影响福建龙眼产量的风险指标综合权重值
Table 2摇 Comprehensive weight of the risk evaluation index
influencing the yield of Longyan
二级指标
The second鄄
grade index
二级指标
权重
Weight
of the
second鄄
grade index
三级指标
The third鄄
grade
index
三级指标
权重
Weight
of the
third鄄
grade index
四级指标
The forth鄄
grade
index
四级指标
权重
Weight
of the
forth鄄
grade index
B1 0郾 918 C1 0郾 475 D1 0郾 036
D2 0郾 081
D3 0郾 243
D4 0郾 640
C2 0郾 466 D5 0郾 020
D6 0郾 101
D7 0郾 300
D8 0郾 579
C3 0郾 019 D9 0郾 187
D10 0郾 813
C4 0郾 015 D11 0郾 035
D12 0郾 079
D13 0郾 263
D14 0郾 624
C5 0郾 025 D15 0郾 033
D16 0郾 228
D17 0郾 739
B2 0郾 065 C6 0郾 236
C7 0郾 097 - -
C8 0郾 207
C9 0郾 460
B3 0郾 017 C10 0郾 281
C11 0郾 547 - -
C12 0郾 172
228 应摇 用摇 生摇 态摇 学摇 报摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇 23 卷
表 3摇 影响龙眼产量的多灾种综合风险归一化评估指数
Table 3摇 Normalized difference indexes of the synthetic risk
evaluation for multiple disasters influencing the Longyan
yield
评估单元
Evaluation
unit
危险性
Hazard
脆弱性
Vulnerability
防灾减灾
能力
Disaster
prevention
and mitigation
capacity
综合风险
Synthetic
risk
宁 德 Ningde 0郾 073 0郾 579 0郾 478 0郾 071
福 安 Fu爷an 0郾 506 0郾 347 0郾 166 0郾 490
霞 浦 Xiapu 0郾 192 0郾 421 0郾 717 0郾 171
福 州 Fuzhou 0郾 063 0郾 447 0郾 749 0郾 043
福 清 Fuqing 0郾 052 0郾 426 0郾 852 0郾 028
长 乐 Changle 0郾 040 0郾 391 0郾 820 0郾 013
闽 侯 Minhou 0郾 061 0郾 597 0郾 662 0郾 058
连 江 Lianjiang 0郾 166 0郾 444 0郾 475 0郾 152
罗 源 Luoyuan 0郾 146 0郾 684 0郾 281 0郾 159
闽 清 Minqing 0郾 485 0郾 432 0郾 444 0郾 471
永 泰 Yongtai 0郾 485 0郾 561 0郾 687 0郾 478
莆 田 Putian 0郾 061 0郾 844 0郾 544 0郾 084
仙 游 Xianyou 0郾 226 0郾 582 0郾 693 0郾 221
晋 江 Jinjiang 0郾 054 0郾 726 0郾 287 0郾 072
南 安 Nan爷an 0郾 063 0郾 625 0郾 782 0郾 060
惠 安 Hui爷an 0郾 103 0郾 366 0郾 645 0郾 078
安 溪 Anxi 0郾 061 0郾 329 0郾 345 0郾 038
永 春 Yongchun 0郾 106 0郾 295 0郾 826 0郾 070
厦 门 Xiamen 0郾 079 1 0郾 569 0郾 117
漳州辖区 Zhangzhou 0郾 060 0郾 535 0郾 597 0郾 052
龙 海 Longhai 0郾 073 0郾 682 0郾 763 0郾 076
云 霄 Yunxiao 0郾 057 0郾 419 0郾 428 0郾 041
漳 浦 Zhangpu 0郾 071 0郾 751 0郾 690 0郾 082
诏 安 Zhao爷an 0郾 065 0郾 683 0郾 602 0郾 072
长 泰 Changtai 0郾 075 0郾 479 0郾 787 0郾 057
东 山 Dongshan 0郾 987 0郾 728 0郾 598 1
南 靖 Nanjing 0郾 130 0郾 431 0郾 491 0郾 114
平 和 Pinghe 0郾 113 0郾 683 0郾 608 0郾 119
华 安 Hua爷an 0郾 183 0郾 712 1 0郾 184
漳 平 Zhangping 1 0郾 480 0郾 517 0郾 990
阴雨.应用多元回归建立各致灾因子风险评估指数
与地理因子(经度 X、纬度 Y、海拔 H、离海距 D)关
系的地理模型(表 4),利用 GIS 技术按照模型制作
风险指数分布图.按照最小评估单元的指标值来计
算与地理因子无关的风险评估指数(风害、脆弱性、
防灾减灾能力指数).
2郾 4郾 2 风险指数评估模型摇 将计算得出的致灾因子
危险性、龙眼脆弱性、防灾减灾能力和综合风险的构
成因子权重进行加权,得出各风险指数评估模型
(表 5).
2郾 5摇 风险等级划分与区划制图
采用自然断点法(不等值分级方法)对风险评
估指标进行分级,即通过某一指标范围内所有数据
表 4摇 致灾因子风险评估指数的地理推算模型
Table 4摇 Geographical calculation models of the risk evalu鄄
ation for disaster鄄causing factors
评价指标
Evaluation
Index
地理模型
Geographical model
复相关系数
Multiple
correlation
coefficient
F检验值
F value
C1 I fi = - 1郾 81 - 3郾 1E-7 X + 7郾 04E-7 Y +
5郾 53E-4H+1郾 6E-7D
0郾 8964 63郾 40**
C3 Ihi=4郾 084-1郾 08 E-6X-1郾 01 E-6Y-
2郾 33 E-4H-2郾 55 E-6D
0郾 9065 71郾 43**
C4 Idi = 3郾 75 + 3郾 18E-6 X - 1郾 99E-6 Y -
2郾 33E-4H+4郾 09 E-6D
0郾 6571 11郾 78**
C5 Iri=-3郾 85-2郾 24 E-6X +2郾 01 E-6Y +
2郾 07 E-4H-1郾 02 E-6D
0郾 9149 79郾 65**
Ifi、Ihi、Idi 、 Iri分别代表冻害、暖害、干旱和连阴雨致灾因子的风险评
估指数;X为公里网 X 坐标值;Y 为公里网 Y 坐标值;H 为海拔高度
(m);D为离海距离(m) Ifi, Ihi, Idi, Iri respectively represented risk
evaluation index of freezing damage, the warm damage, the drought, and
the continuous rainy; X meant the X鄄coordinate of the kilometer map; Y
meant ordinate of the kilometer map; H meant the altitude (m); D meant
the distance from seaside(m). ** P<0郾 01. 下同 The same below.
表 5摇 影响龙眼产量的多灾种综合风险评估模型
Table 5摇 Synthetic risk evaluation models of multiple disas鄄
ters influencing the Longyan yield
评价指标
Evaluation
index
评估模型
Evaluation model
B1 Ih =0郾 4746Ifi+0郾 4662Iwi+0郾 0194Ihi+0郾 0150Idi+0郾 0248Iri
B2 Iv =0郾 2363Ipr+0郾 0973Irr+0郾 2066Ivi+0郾 4598Icp
B3 Ic =0郾 2809Isr+0郾 5473Iir+0郾 1718Ife
A I=0郾 9179Ih+0郾 0652Iv-0郾 0169Ic
Ipr、Irr、Ivi、Icp分别代表龙眼种植面积占全省总种植面积比、歉年平均
减产率、歉年减产率变异系数和减产率(臆-10% )发生概率;Isr、Iir、
Ife分别代表防护林面积占耕地面积比、有效灌溉面积占耕地面积比、
农民人均纯收入;Ih、Iv、Ic、I分别代表致灾因子危险性、龙眼脆弱性、
防灾减灾能力和综合风险的评估指数 Ipr, Irr, Ivi, Icp respectively re鄄
presented percentage of the Longyan planting area to the total planting ar鄄
ea, average decreasing rate during disaster years, variation coefficient of
decreasing rate during disaster years, probability occurrence of decreasing
rate (臆-10% ); Isr, Iir, Ife respectively represented percentage of pro鄄
tection forest area to cultivated area, percentage of effective irrigation area
to cultivated area, net income per farmer; Ih, Iv, Ic, I represented haz鄄
ard of the disaster鄄causing factors, vulnerability of the Longyan, disaster
prevention and mitigation capability and the synthetic risk evaluation in鄄
dex, respectively郾 下同 The same below郾
值与平均值之差的原则来寻找特征点,并结合对实
地风险大小调查的情况,按各风险指标归一化指数
划分出风险等级,限于篇幅,表 6 仅列出一级和二级
风险指标等级划分标准;然后根据影响龙眼产量的
各风险指数评估模型(表 5),按照影响龙眼产量的
农业气象灾害综合风险评估体系,将各图层逐级叠
加,得到影响龙眼产量的单灾种及多灾种综合风险
分布图.
2郾 6摇 单项风险评估
2郾 6郾 1 致灾因子危险性摇 从龙眼种植区致灾因子危
险性区划图上可以看出,长乐以南沿海海拔较低的
3283 期摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇 陈家金等: 影响福建省龙眼产量的多灾种综合风险评估摇 摇 摇 摇 摇 摇
表 6摇 风险等级划分标准
Table 6摇 Grading standard of the risk
指标
Index
风险等级 Risk grade
轻度
Mild
中度
Moderate
重度
Severe
严重
More severe
A 0臆I<0郾 1 0郾 1臆I<0郾 2 0郾 2臆I<0郾 5 0郾 5臆I臆1
B1 0臆Ih<0郾 1 0郾 1臆Ih<0郾 2 0郾 2臆Ih<0郾 5 0郾 5臆Ih臆1
B2 0臆Iv<0郾 33 0郾 33臆Iv<0郾 67 0郾 67臆Iv臆1 -
B3 0臆Ic<0郾 33 0郾 33臆Ic<0郾 67 0郾 67臆Ic臆1 -
种植区的主要农业气象灾害对龙眼产量影响的致灾
危险性较轻;重度危险性以上的区域主要分布在漳
平市、东山县、漳州市西部(南靖、平和、华安)、泉州
市西部(永春、安溪)较高海拔地区、莆田市西北部
山区、福州市西部和北部(闽清、永泰、闽侯、罗源)、
宁德市大部(除三沙湾和福宁湾周围少部分小气候
区域);其余种植区如宁德三沙湾和福宁湾周围少
部分小气候区域、福州市沿海及闽江下游沿岸、莆田
以南的内陆低海拔种植区属中度危险(图 2a).从危
险性构成来看,除东山外(主要致灾因子是风害),
重度危险性区域的最主要致灾因子是冻害.此外,花
期连阴雨、花芽分化期暖害、果实膨大期干旱均不同
程度对种植区龙眼产量构成一定威胁.
2郾 6郾 2 龙眼脆弱性摇 龙眼生产重度脆弱的县市有罗
源、莆田市辖区、晋江、厦门、龙海、漳浦、诏安、东山、
平和和华安,原因是这些县市歉年平均减产率和减
产率(臆-10% )发生概率大,即龙眼灾损的敏感性
强,容易因灾而大幅减产,而且龙眼种植面积也相对
较大(除罗源外),暴露性较大,导致脆弱性大;安溪
县和永春县的龙眼种植面积属中等,但歉年平均减
产率小,而且严重歉年发生的概率相对较小,龙眼对
主要农业气象灾害的敏感性相对较小,脆弱性属于
轻度;其余种植区的脆弱性属中等,主要是由于历年
灾害造成的产量损失较大以及大幅减产发生概率较
高,部分县市如南安、仙游还因为种植面积大,暴露
性也大,存在中度脆弱性风险(图 2b).
2郾 6郾 3 防灾减灾能力摇 龙眼种植区防灾减灾能力呈
现不规则分布,福安、罗源和晋江防灾减灾能力较
低;霞浦县、福州市辖区、福清、长乐、永泰、仙游、永
春、南安、华安、长泰、龙海和漳浦防灾减灾能力较
高;其余种植区防灾减灾能力属于中等(图 2c). 防
灾减灾能力低的地区主要是由于有效灌溉面积比例
相对偏低.此外,福安、罗源的农民人均纯收入偏低,
投入的防灾资金较有限.
2郾 7摇 综合风险评估
龙眼种植区评估单元气象观测点各灾种综合风
图 2摇 种植区致灾因子危险性(a)、龙眼脆弱性(b)和防灾减
灾能力(c)区划
Fig. 2摇 Hazard division of the disaster鄄causing factors (a), vul鄄
nerability of Longyan (b) and the disaster prevention and miti鄄
gation capability (c) of the growing region.
险归一化指数为 0郾 01 ~ 1,其中,指数值>0郾 5 的有
东山和漳平,东山主要由风害风险高所致,而漳平则
是由于冻害风险高;指数值在 0郾 2 ~ 0郾 5 的县市有福
安、闽清、永泰、仙游;指数值在 0郾 1 ~ 0郾 2 的有霞浦、
连江、罗源、厦门、平和、南靖和华安;其余县市在
0郾 1 以下(表 3).
从图 3 可以看出,长乐以南沿海县市低海拔种
植区(除东山县外)主要农业气象灾害对龙眼产量
影响的风险较轻;重度风险以上的区域主要分布在
428 应摇 用摇 生摇 态摇 学摇 报摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇 23 卷
图 3摇 影响龙眼产量的多灾种综合风险区划
Fig. 3摇 Synthetic risk division of multiple disasters influencing
the Longyan yield.
龙岩的漳平市,漳州的东山、平和、南靖、华安,泉州
市的永春、安溪,莆田和仙游的北部山区,福州市的
闽清、闽侯、罗源及市辖区的山区,宁德市的福安、霞
浦、宁德市辖区的山区,其中,东山、漳平和其他海拔
高的山区有严重风险;其余种植区属中度风险.
摇 摇 从风险构成来看,长乐以南沿海县市低海拔种
植区(除东山县外)的致灾因子危险性较低,且防灾
减灾能力较强,虽然脆弱性也比较大,但由于影响权
重较小,使主要农业气象灾害对该种植区龙眼产量
影响的风险总体偏轻;东山岛因为存在严重风害而
使致灾危险性较高,加之脆弱性较大,导致风险严
重,内陆海拔较高的山区则因为存在重度以上冻害
危险性,会出现重度以上风险;其余种植区由于对龙
眼产量起主导影响的致灾因子危险性属中等,故综
合风险亦属中度.
从龙眼种植区历年发生的主要气象灾害以及造
成产量损失的实际情况分析,长乐以南沿海低海拔
种植区的冻害发生少且相对较轻,龙眼产量灾损总
体偏轻;而北部种植区及中南部内陆山区冻害发生
频率较高且较严重,东山半岛的风害及旱害较其余
种植区严重,其龙眼产量灾损总体偏重.这也一定程
度验证了上述风险评估的合理性.
3摇 结摇 语
本文基于影响龙眼产量的致灾因子危险性、龙
眼脆弱性和种植区防灾减灾能力,结合指标的代表
性、数据的来源性,构建了由 4 级指标组成的综合风
险评估指标体系,较充分地表达了影响龙眼产量的
环境因素.当然,还有一些评估指标由于缺乏数据来
源,暂时无法入选到指标体系当中,今后随着观测资
料的补充,可进一步完善风险评估指标体系.
在多指标综合风险评估中,每个指标对评估对
象所起的作用不同,因此,必须选择合理的指标权重
确定方法,以合理的反映各指标对风险的贡献大小.
本文综合运用层次分析法和熵权系数法确定指标权
重,通过主、客观权重的融合,较好的反映了各评价
指标的重要性,克服了单纯使用某一主观或客观赋
权方法带来的局限性,使确定的权重更科学、合理,
从而保证了评估结果的可靠性.
本评估方法具有一定的全面性和客观性,可推
广应用至多灾种综合风险评估中. 评价结果提供了
福建龙眼产量可能遭受多灾种潜在损失程度的风险
信息,具有一定的实际应用价值,对于政府和农业部
门合理规划龙眼布局,指导龙眼防灾减灾具有重要
意义.
本文是以县域为最小基本单元的风险评估,在
地形复杂的福建省,若要进一步提高评估精度,在有
资料来源的基础上,将来可考虑以乡、村为基本单元
开展风险评估.
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作者简介摇 陈家金,男,1964 年出生,高级工程师.主要从事
农业气象研究,发表论文 20 余篇. E鄄mail: cjj8284@ 163. com
责任编辑摇 杨摇 弘
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