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区域粮食产量因灾损失评估之内蒙古自治区灾情-产量模型构建 被引量：4
1
作者 朱永昶 刘布春 +1 位作者 刘园 SHIRAZI zeeshan-sana 《中国农业气象》 CSCD 北大核心 2023年第1期36-46,共11页
基于1981-2020年内蒙古自治区农业气象灾害灾情及该地区粮食作物播种面积和产量数据,构建灾情-粮食作物产量评估模型,并对该模型进行验证,以此估算该地区粮食作物因灾减产量。结果表明:(1)1981-2020年内蒙古自治区粮食作物播种面积、总... 基于1981-2020年内蒙古自治区农业气象灾害灾情及该地区粮食作物播种面积和产量数据,构建灾情-粮食作物产量评估模型,并对该模型进行验证,以此估算该地区粮食作物因灾减产量。结果表明:(1)1981-2020年内蒙古自治区粮食作物播种面积、总产和单产均呈显著上升趋势,增速分别为74.48×10^(3)hm2·a^(-1)、78.85×10^(4)t·a^(-1)和100.97kg·hm^(-2)·a^(-1)。(2)1981-2020年内蒙古农业气象灾害受灾、成灾面积均呈先上升后下降趋势,同期全国农业气象灾害成灾和受灾面积亦呈先上升后下降趋势。(3)干旱是该地区最主要的农业气象灾害,其受灾和成灾面积分别占历年各灾种的总受灾和成灾面积的64.10%和62.45%。灰色关联度分析表明,在受灾率和成灾率水平上干旱是与粮食单产关联度最高的农业气象灾害,在绝收率水平上风雹与粮食单产关联度最高。(4)构建的灾情-粮食作物产量评估模型模拟准确率较高,其模拟粮食产量与实际粮食产量呈极显著相关(R2=0.99,P<0.01),历年模拟平均相对误差为0.20%,翌年试报相对误差为2.49%。(5)1981-2020年内蒙古自治区粮食因灾损失率呈极显著下降趋势(R^(2)=0.77,P<0.01),降速为0.48个百分点·a^(-1),平均因灾损失率为14.79%,68.42%的年份粮食单产因灾损失率高于10%。综上分析,基于1981-2020年统计数据构建的内蒙古自治区灾情-粮食作物产量评估模型可以较好地模拟和预测粮食作物产量、评估粮食产量因灾损失,从而满足农业气象业务和服务的需要。 展开更多
关键词 粮食安全 农业气象灾害 灾情 因灾损失评估模型
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区域粮食产量因灾损失评估之长江流域灾情-产量模型再检验 被引量：1
2
作者 刘园 刘布春 梅旭荣 《中国农业气象》 CSCD 北大核心 2023年第12期1114-1126,共13页
利用1949-2020年长江流域(江苏、安徽、浙江、江西、湖北、湖南、上海和四川)耕地面积、粮食种植面积、产量和农业灾情统计数据,分析区域粮食生产与灾情的变化特征;采用已构建的长江流域7省份(江苏、安徽、浙江、江西、湖北、湖南和上海... 利用1949-2020年长江流域(江苏、安徽、浙江、江西、湖北、湖南、上海和四川)耕地面积、粮食种植面积、产量和农业灾情统计数据,分析区域粮食生产与灾情的变化特征;采用已构建的长江流域7省份(江苏、安徽、浙江、江西、湖北、湖南和上海)灾情-产量评估模型,估算各省(市)1949-2020年粮食因灾损失及产量,并构建四川省1949-2020年粮食作物的灾情-产量模型;明确了影响区域粮食产量的主要灾种,构建了主要灾种-产量评估模型,进一步检验了模型构建方法的通用性。结果表明:(1)过去72a,全国、长江流域粮食作物种植面积平均分别为11.60×10^(7)hm^(2)和2.70×10^(7)hm^(2),均呈显著上升趋势(P<0.05),其中沪苏浙川粮食作物种植面积呈显著下降趋势(P<0.05);全流域玉米、小麦、其他作物和稻谷种植面积分别占全区粮食作物种植面积的5.9%、14.9%、34.6%和44.6%,稻谷种植面积增加趋势显著(P<0.05)。(2)1949-2020年,全国、全流域粮食作物产量平均分别为3.67×10^(8)t和1.38×10^(8)t,呈显著增加趋势(P<0.05);全流域玉米、小麦、其他作物和稻谷产量分别占全区粮食作物种植产量的的6.0%、12.0%、11.9%和70.1%,其中稻谷产量显著上升(P<0.05)。同期,全流域和全国粮食作物复种指数分别为138%和214%,均呈下降趋势,尤其浙江省复种指数从1980s的250%降至2010s的100%,降幅较大。(3)研究期内长江流域作物受灾面积、成灾面积和绝收面积平均分别为1.08×10^(7)hm^(2)、0.48×10^(7)hm^(2)和0.08×10^(7)hm^(2),分别占全国的30.8%、29.2%和28.8%,变异率分别为51.5%、64.4%和115.5%。干旱和洪涝总灾情占比较高,分别占全国粮食作物干旱和洪涝受灾面积、成灾面积和绝收面积74.3%、74.0%、66.9%,低温、风雹和台风引起的总灾情分别占全国的36.6%、32.4%和25.5%。(4)基于已构建的1949-2014年长江流域灾情-产量评估模型,将数据扩展至2020年,对模型进行再检验,结果表明,1949-2020年苏皖浙赣湘粮食产量的模拟值与实际值呈极显著线性相关,决定系数(R^(2))均高于0.97,沪鄂决定系数(R2)略偏低(分别为0.78和0.80,P<0.01)。72a间,四川省新建模型模拟结果精度高,决定系数为0.99。8省(市)中以上海和浙江粮食因灾减产率相对较高(27.4%和33.4%),苏皖赣鄂湘川粮食因灾减产率分别为13.0%、15.5%、9.0%、10.3%、6.47%和0.14%,明确区域重点防御灾种后,构建新的主要灾种-粮食产量回归模型,仍可以解释粮食减产量95%以上。进一步区域评估表明,构建的模型能很好地模拟气象灾害对粮食产量造成的损失,具有预测粮食产量的性能,具备全国业务化应用的可行性。 展开更多
关键词 区域农业灾情 因灾损失评估模型 粮食产量 农业气象灾害 受灾面积 成灾面积 绝收面积
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区域粮食产量因灾损失评估之东北三省灾情-产量模型再检验 被引量：6
3
作者 刘布春 刘园 +5 位作者 郑飞翔 朱永昶 郭安红 陈迪 杨晓娟 梅旭荣 《中国农业气象》 CSCD 北大核心 2022年第6期487-498,共12页
为阐明新时期东北三省粮食生产在中国粮食安全战略中的重要性,定量评估气候变化背景下气象灾害对区域粮食产量造成的损失,利用1981−2020年粮食种植面积、产量和农业灾情统计数据,对比分析东北三省和全国粮食产量与灾情的变化特征;采用... 为阐明新时期东北三省粮食生产在中国粮食安全战略中的重要性,定量评估气候变化背景下气象灾害对区域粮食产量造成的损失,利用1981−2020年粮食种植面积、产量和农业灾情统计数据,对比分析东北三省和全国粮食产量与灾情的变化特征;采用已构建的灾情−产量评估模型,输入近10a灾情数据,估算东北三省粮食产量因灾损失及最终产量,并对已建灾情−产量评估模型的敏感性和稳定性进行检验。结果表明:(1)1981−2020年,东北三省粮食种植面积、总产量大幅增加,占全国比例稳步提高,2020年种植面积、2012年以来总产量占比均达到全国的1/5。(2)在全国灾情呈先增强后减轻的显著变化趋势下,东北三省灾情并无明显增减趋势,40a内全国和东北三省粮食单产分别以65.96kg·hm^(−2)·a^(−1)和252.5kg·hm^(−2)·a^(−1)增加,近10a东北三省粮食单产极显著增加,增幅为52.6kg·hm^(−2)·a^(−1)。(3)2011−2020年全国平均受灾面积、成灾面积分别为23704.5×10^(3)和11204.7×10^(3)hm^(2),东北三省分别为3899.1×10^(3)和1900.0×10^(3)hm^(2);10a内全国和东北三省的灾情均显著低于前3个年代,是40a中灾情相对最轻的10a。(4)灾情−产量评估模型的模拟精确度高,黑龙江、吉林、辽宁粮食产量模拟值与实测值的线性回归决定系数(R^(2))分别为0.98、0.90和0.88;斜率分别为1.05、1.02和0.98(P<0.01);40a平均因灾损失率分别为10.4%、17.9%和18.0%,50%的年份因灾损失率高于8.0%、17.0%和16.0%。(5)受灾情总体偏轻的影响,该模型对吉林和辽宁近10a的粮食产量略有高估。基于1981−2010年数据构建的区域粮食因灾损失评估模型,经检验能很好地评估气象灾害对粮食产量造成的损失,具有预测粮食产量的性能,具备业务化应用的可行性。气象灾害对东北三省粮食产量的影响大于对全国灾情影响的平均水平,鉴于东北粮食产量在全国粮食产量的占比较高,新时期防范东北地区农业气象灾害风险对保障国家粮食安全至关重要。 展开更多
关键词 粮食安全 区域灾情 因灾损失评估模型 气象灾害 受灾面积 成灾面积
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