极端气候对福建荔枝产量影响的风险评估
开篇：润墨网以专业的文秘视角，为您筛选了一篇极端气候对福建荔枝产量影响的风险评估范文，如需获取更多写作素材，在线客服老师一对一协助。欢迎您的阅读与分享！
摘 要: 利用福建省荔枝种植区历年气象资料、荔枝种植面积、产量及其他社会经济资料，从致灾因子危险性、承险体脆弱性以及应灾能力构建极端气候对福建省荔枝产量影响风险指标体系，综合应用层次分析法、专家打分法和熵权系数法确定风险评估指标的权重，采用多指标综合评估法构建出风险评估模型，以评估极端气候对荔枝产量影响的风险。结果表明，长乐以南沿海县市大部分种植区（除东山县外）极端气候对荔枝产量影响的风险较轻；重度风险以上的区域主要分布在漳州市的平和、南靖、华安，泉州市的永春、安溪，莆田和仙游的内陆地区；福州市的闽清、闽侯、罗源及市辖区的山区；宁德市的福鼎、福安、宁德辖区及福安的山区，其中海拔高的山区有严重风险，其余种植区属中度风险。
关键词： 荔枝； 极端气候； 产量； 风险评估
中图分类号：S667．1 文献标识码：A 文章编号：1009－9980?穴2011?雪06－1093－06
Risk assessment of extreme climate on the yield of litchi in Fujian Province
CHEN Jia-jin， LI Li-chun， WANG Jia-yi，LIN Jing，YANG Kai， XU Zong-huan， MA Zhi-guo*
（Fujian Institute of Meteorological Science， Fuzhou，Fujian 350001 China）
Abstract: Taken the potential hazard of the meteorological events， vulnerability of the hazard-affected body and disaster coping capability as assessment indicators， extreme climate risk on the yield of Litchi in Fujian was assessed by risk assessment model constructed by various indicators， based on meteorological data， Litchi plant area and yield， and other socio-economic data in Litchi growing region in Fujian over years. The indicator weight of the assessment model was integrative determined by AHP method， expert grading method and entropy-weight coefficient method. The results showed that: risk of extreme climate in most growing regions south of Changle on the Litchi yield were lighter; risk in Pinghe， Nanjing and Huaan of Zhangzhou， Yongchun， Anxi of Quanzhou， inland of Putian and Xianyou， montain areas of Minqing， Minhou， Luoyuan and Fuzhou， Fuding， Fu'an， Ningde were above severe; risk in high latitude areas were severity; risk in the other regions was moderate.
Key words: Litchi； Extreme climate； Yield； Risk assessment
福建是中国荔枝的第三大产区，种植历史悠久，品种资源丰富，福建省漳州市还被国家林业局正式命名的“中国荔枝之乡”。福建荔枝主要分布在沿海地区，在荔枝生长发育过程中，常遭受极端气候的影响，冻害、暖冬、连阴雨、干旱、台风等农业气象灾害均会对荔枝产量构成不同程度的影响；在荔枝生产中存在不合理种植以及低产的风险问题。因此，我们拟对影响荔枝生长发育和产量的致灾因子危险性、荔枝脆弱性以及种植区的防灾减灾能力作出分析，综合评估极端气候对福建荔枝产量影响的风险大小和范围，以期为荔枝优化布局和防灾减灾提供依据。
1 资料和方法
1.1 资料
气象资料选用福建省荔枝种植区各县1971―2008年气温、降水、风速的日观测数据；荔枝种植面积、产量及其他社会经济资料选用1992―2008年统计数据，数据来源于历年《福建农村经济统计年鉴》。
1.2 方法
采用“多指标综合评估法” 评估极端气候对福建荔枝产量影响的风险。
1.2.1 构建指标体系 根据前人对荔枝的研究成果，结合走访福建省热带作物科学研究所的林智明、谢金凤、郑銮坚，漳州市农业局的郭建辉、纪旺盛，漳州市天宝国有林场的黄开成，厦门同安区农业局的林美媛，福建省气象科学研究所的李文，漳州市气象局的杨志强、林俩法，漳州市热带作物气象试验站的曾瑞涛，厦门同安区气象局的张翊，漳州平和县气象局的林连城等荔枝方面的高级专家及生产调查，从致灾因子危险性、承险体脆弱性以及应灾能力3个方面构建极端气候对荔枝产量影响的风险评估指标体系。
（1）致灾因子危险性指标。通过对影响荔枝产量的致灾因子危险性分析[1-9]，确定出影响荔枝产量的致灾因子危险性评估指标，即以越冬期极端最低气温、开花至成熟期日最大平均风速、花芽分化期日极端最低气温、秋梢抽生期连旱时间、开花期连阴雨时间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、秋梢抽生期旱害和开花期湿害的危险性评估指标，以考虑不同强度灾害对荔枝产量影响的风险大小。
（2）荔枝脆弱性指标。荔枝承险体的脆弱性从荔枝在面对极端气候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[10]。对于荔枝这个承险体而言，各县荔枝种植面积占全省总种植面积可以反映荔枝的物理暴露性，种植面积越大，其所承受的灾害风险越大；而欠年的减产情况可一定程度综合反映荔枝自身的敏感性，采用荔枝单产量的欠年平均减产率、欠年减产率变异系数和减产率（≤-10%）发生概率3个指标来综合反映极端气候对荔枝产量影响的综合敏感性。
（3）种植区防灾减灾能力指标。对于荔枝来说，防止或减轻极端气候对荔枝产量的影响，在基础防灾减灾能力方面，主要还是对防御气象灾害的资金投入；而在工程抗灾方面，主要是为了防风害而建立的防护林工程，防干旱而建立的水利灌溉工程。因此，结合考虑数据的来源，选用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3个指标作为荔枝种植区防灾减灾能力评估指标。
1.2.2 确定指标权重 综合应用层次分析法、专家打分法和熵权系数法来确定风险评估指标权重。以县为最小评估单元，采用层次分析法（AHP法）和专家打分法确定风险评估指标的主观权重，通过16位果树专家对荔枝风险评估指标体系中各项指标的重要性进行两两比较打分，构建出各指标的判断矩阵，应用“和积法”求出各指标所对应的权值向量，并进行判断矩阵的一致性检验，得出各评估指标的主观权重ωi[11]。
再利用熵权系数法确定风险评估指标的客观权重αi，即按照风险评估指标体系逐级构建荔枝风险评估的特征矩阵，然后对各指标值进行归一化处理，计算第i个评价指标下第j个待评价对象评价指标特征值，即每个指标出现的概率Pij，最后得出各个评价指标的熵和熵权[12]。
最后为了全面反映评价指标的重要性，考虑决策者的经验判断能力，将决策者对各指标给出的主观权重ωi与客观权重αi相结合，由公式（1）确定出各指标的综合权重σi。
风险指标权重计算结果见表1~4。
1.2.3 风险评估指数的计算 在确定各风险指标的权重后，根据公式（2）逐级计算各个评价对象的风险评估指数λj。
1.2.4 构建评估模型 将计算得出的致灾因子危险性、荔枝脆弱性、种植区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）。表5中，Ifi、Iwi、Ihi、Idi、Iri分别代表冻害、风害、暖害、干旱和连阴雨致灾因子的风险评估指数；Ipr、Irr、Ivi、Icp分别代表荔枝种植面积占全省总种植面积比、欠年平均减产率、欠年减产率变异系数和减产率（≤-10%）发生概率的评估指数，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、农民人均纯收入的评估指数，Ih、Iv、Ic、I分别代表致灾因子危险性、荔枝脆弱性、种植区防灾减灾能力和综合风险的评估指数。
1.2.5 划分风险等级 采用自然断点法这一种不等值分级方法来分级，即通过荔枝种植范围内所有风险评估指标的风险指数值与平均值之差的原则来寻找特征点，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风险等级。
1.2.6 制作风险区划图 在GIS技术的支持下，将多指标的致险程度用栅格化图层来表示致险程度指标的地域分布，并按风险评估模型将各个图层叠加，从而得到综合灾害风险区划图。
2 结果与分析
2.1 致灾因子危险性指标分级
根据5个致灾因子不同强度对荔枝产量影响的程度，将越冬期极端最低气温、开花至成熟期日最大平均风速、秋梢抽生期连旱时间3个致灾因子危险性指标分为轻度、中度、重度和严重四级；而由于福建荔枝生产发育过程中未存在严重暖害和严重湿害情况，只将花芽分化期日极端最低气温、开花期连阴雨天数2个指标分为轻度、中度、重度三级，具体分级标准见表6。
2.2 评估单元综合风险指数分析
根据表7荔枝种植区评估单元的各风险指标归一化评估指数分析，致灾因子危险性归一化指数介于0.03~1，其中指数大于0.5的有福鼎、东山、福安和闽清，指数介于0.1～0.5的县市有霞浦、连江、罗源、永春、南靖和华安，其余县市指数在0.1以下。荔枝脆弱性归一化指数介于0.19～1，其中指数小于0.3的有福安、福清、闽侯、南安、安溪、永春和漳州市辖区，指数大于0.75的有漳浦、诏安和平和，其余种植区指数在0.3～0.75。种植区防灾减灾能力归一化指数介于0.16～1，其中指数小于0.35的有福安、罗源和晋江；指数大于0.65的有福州大部分县市（除罗源、连江和闽清外），泉州市的南安、永春，漳州市的龙海、漳浦、长泰和华安，宁德市的霞浦县；其余种植区指数介于0.35～0.65。
从荔枝种植区评估单元各指标综合风险归一化指数分布来看，指数介于0.01～1，其中指数大于0.5的有福安、福鼎、闽清和东山，指数介于0.1～0.5的县市有霞浦、连江、罗源、永春、南靖和华安，其余县市在0.1以下，以漳州市辖区为最小。
2.3 风险等级划分标准
根据各评估单元计算得出的风险指标评估指数，应用自然断点法与实地风险调查综合分析，得出各风险指标的具体等级划分标准。限于篇幅，表8仅列出各致灾因子、致灾危险性、荔枝脆弱性、种植区防灾减灾能力和综合风险的等级划分标准，除花芽分化期暖害、开花期湿害、荔枝脆弱性、种植区防灾减灾能力4个指标未设严重（或特高）级别外，其余风险指标均设4级标准。
2.4 综合风险评估
从荔枝种植区综合风险区划图上可以看出（图版），长乐以南沿海县市大部分种植区（除东山县外）极端气候对荔枝产量影响的风险较轻。重度风险以上的区域主要分布在漳州市的平和、南靖、华安，泉州市的永春、安溪，莆田和仙游的内陆地区，福州市的闽清、闽侯、罗源及市辖区的山区，宁德市的福鼎、福安、宁德辖区及福安的山区，其中海拔高的山区有严重风险。其余种植区属中度风险。
从风险构成来看，长乐以南沿海县市大部分种植区（除东山县外）的致灾因子危险性较低，同时防灾减灾能力也较强，虽然脆弱性也比较大，但由于影响权重较小，故使这个种植区的风险总体偏轻；而东山岛因为存在严重风害致使致灾危险性高，导致风险严重，内陆海拔较高的山区主要是因为存在重度以上冻害危险性，同时防灾减灾能力也较弱，会出现重度以上风险；其余种植区致灾因子危险性、承险体脆弱性和防灾减灾能力属中等，其综合风险属中度。
3 讨 论
风险评估结果是否符合实际情况，其关键技术是风险指标体系的构建以及指标权重的确定。在风险指标体系构建中，本文选择12个风险3级评估指标，能较为充分表达致灾因子危险性、荔枝脆弱性和种植区防灾减灾能力的情况，当然还有一些好的评估指标，如在反映种植区防灾减灾能力中，很重要的一点就是考虑防冻害能力，但由于缺乏防冻时消耗的农资、材料、财力、人力等数据来源，无法入选到指标体系当中。
在采用“多指标综合评估法”进行风险评估时，指标权重的确定方法很多，本文综合运用层次分析法、专家打分法和熵权系数法确定指标权重，通过主、客观权重的融合，能较好地反映各个评价指标的重要性，当然还可以通过各种不同的主、客观权重计算方法的组合，评估出风险大小，以评估结果是否符合实际情况来选择最佳的权重计算方法。
基于本研究构建的指标体系以及采用的多指标综合评估法，评估极端气候对福建省荔枝产量影响的风险大小与分布区域结果，结合实地考察应用，基本符合实际情况，可为福建各地进行荔枝规划布局和防灾减灾提供参考。（本文图版见插6）
参考文献 References:
[1] OU Liang-xi. Production technology for pollution-free Litchi[M]. Beijing: China Agricultural Press，2002: 29-30.
欧良喜. 荔枝无公害生产技术[M]. 北京: 中国农业出版社，2002: 29-30.
[2] CHEN Shang-mo， HUANG Shou-bo， WEN Fu-guang. Meteorology of Fruit[M]. Beijing: Meteorology Press， 1988: 430-439.
陈尚谟，黄寿波，温福光.果树气象学[M]. 北京:气象出版社，1988: 430-439.
[3] ZHI Shi-qun， ZHOU Shi-huai， ZHANG Yu. Analysis and divisions of meteorological conditions in litchi production in Guangdong[J]. Chinese Journal of Agrometeorology， 2002， 23（1）: 21-24.
植石群，周世怀，张羽. 广东省荔枝生产的气象条件分析和区划[J]. 中国农业气象，2002 ，23（1）: 21-24.
[4] GAO Su-hua， LIN Ri-nuan， HUANG Zeng-ming. The effects of winter temperature and freezing damage on the litchi yield in Guangdong[J]. Journal of Applied Meteorological Science， 2003， 14（4）: 496-498.
高素华，林日暖，黄增明. 广东冬季气温、冻害对荔枝产量的影响[J]. 应用气象学报， 2003， 14（4）: 496-498.
[5] LI Yan-lan，SU Zhi，TU Fang-xu. The Effects of climatic factors on yields of lichee and longan in Guangxi[J]. Journal of Guangxi Academy of Sciences， 2002， 18（3）: 136-140.
李艳兰，苏志，涂方旭. 若干气候因素对广西荔枝龙眼产量的影响[J]. 广西科学院学报， 2002， 18（3）: 136-140.
[6] GAO Su-hua，HUANG Zeng-ming. Thermal index in lichee bud differentiation period and its impact on yield[J]. Meteorology， 2004， 30（3）: 17-21.
高素华，黄增明. 荔枝花芽分化期的冷暖气候指标及对产量的影响[J]. 气象， 2004， 30（3）: 17-21.
[7] CAI Wen-hua， ZHANG Hui， XU Zong-huan，CHEN Hui，LIN Liang-fa，TAN Zong-kun. Primary research on index of litchi freeze injury[J]. Chinese Agricultural Science Bulletin， 2008， 24（9）: 353 -356.
蔡文华，张辉，徐宗焕，陈惠，林俩法，谭宗琨.荔枝树冻害指标初探[J].中国农学通报， 2008， 24（9）: 353-356.
[8] PANG Ting-yi. Frostbite low temperature index and selection of planting environment escaping cold for fruiters such as litchi[J]. Journal of Guanxi meteorology， 2000， 21（1）: 12-14.
庞庭颐.荔枝等果树的霜冻低温指标与避寒种植环境的选择[J].广西气象， 2000， 21（1）: 12-14.
[9] DU Peng， LI Shi-kui， WEN Fu-guang，ZHOU Shi-huai. Agrometedrologicai hazard risk analysis of four main fruit trees in Zhujiang delta of South China[J]. Quarterly Journal of Applied Meteorology， 1995， 6（Suppl.）: 26-32.
杜鹏，李世奎，温福光，周世怀.珠江三角洲主要热带果树农业气象灾害风险分析[J]. 应用气象学报，1995，6（增刊）: 26-32.
[10] GE Quan-sheng， ZOU Ming， ZHENG Jing-yun. Integrated assessment of natural disaster risks in China[M]. Beijing: Science Press， 2008: 102-232.
葛全胜，邹铭，郑景云. 中国自然灾害风险综合评估初步研究[M].北京: 科学出版社， 2008: 102-232.
[11] XU Jian-hua. Mathematical methods in contemporary geography[M]. Beijing: Higher Education Press， 2004: 224-250.
徐建华. 现代地理学中的数学方法[M]. 北京:高等教育出版社，2004: 224-250.
[12] TANG Rui-liang， WANG Yan. Method of entropic coefficients for comprehensive evaluation of crop varieties[J]. Resource Development and Market，2002， 18（5）: 3-4.
汤瑞凉，王. 农作物品种综合评判的熵权系数法研究[J]. 资源开发与市场， 2002， 18（5）: 3-4.