论文总字数：43987字

目 录

1引言 1

1.1 研究背景及意义 1

1.2 国内外研究现状 1

1.2.1国外研究现状 1

1.2.2 国内研究现状 2

2 数据与方法 3

2.1 数据来源 3

2.2 研究方法 3

2.2.1 受灾比率及相对灾损量 3

2.2.2 灰色关联分析 4

3 结果与分析 6

3.1 上海市农作物与农业气象灾害分析结果 6

3.1.1 上海市稻谷、小麦和棉花的产量变化特征 6

3.1.2 上海市气象灾害变化特征 8

3.1.3 上海市农作物产量与农业气象灾害的关联分析 10

3.2 江苏省农作物与农业气象灾害分析结果 14

3.2.1 江苏省小麦、玉米和油菜籽的产量变化特征 14

3.2.2 江苏省气象灾害变化特征 16

3.2.3 江苏省农作物产量与农业气象灾害的关联分析 18

3.3 浙江省农作物与农业气象灾害分析结果 23

3.3.1 浙江省早稻、小麦和玉米的产量变化特征 23

3.3.2 浙江省气象灾害变化特征 25

3.3.3 浙江省农作物产量与农业气象灾害的关联分析 27

3.4 农业气象灾害对农作物影响分析 32

3.4.1 农作物产量比较分析 32

3.4.2 农业气象灾害比较分析 33

3.4.3 农业气象灾害与农作物产量的关联度比较分析 33

4 防灾减灾建议 34

4.1 完善基础排水设施建设 34

4.2 加强风雹灾害预报及防治力度 34

4.3 加大水利工程及节水设施的投资力度 34

4.4 构建灾害应急防御机制 35

5 结论与展望 35

5.1 总结 35

5.2 未来展望 35

参考文献 37

致谢 39

长三角地区农业气象灾害与农作物产量的灰色关联分析

郝维鹏

，China

Abstract: In order to further explore the impact of agricultural meteorological disasters on crop yields in the Yangtze River Delta, it provides scientific basis for the relevant departments to formulate crop production decisions. Select the agricultural statistics data from 1950 to 2016 in the Yangtze River Delta. Based on this analysis, the crop yields and agricultural meteorological disasters in the Yangtze River Delta were analyzed, and a mathematical model based on Grey relational analysis was developed from the perspective of the disaster area and disaster intensity. This model divides the entire research cycle into 1950 to 1959, 1960 to 1969, 1970 to 1979, 1980 to 1989, 1990 to 1999, 2000 to 2009, and 2010 to 2016, and conducts research to build disaster rates and relative disaster damage. Quantitative indicators to calculate analytical data to reach conclusions. The results show that: (1) In the three major provinces of the Yangtze River Delta, the total production and yield of the six major crops of paddy, wheat, cotton, corn, rapeseed and early rice all showed an increasing trend in general. (2) Windstorm disasters have the greatest impact on the production of crops in the Yangtze River Delta region; flood disasters and drought disasters are secondary; low-temperature disasters and typhoon disasters have little impact on the production of crops in the Yangtze River Delta region.

Key words: Meteorological disasters; Crop yields; Disaster-affected areas; Disaster intensity;Grey Relational Analysis

1引言

1.1 研究背景及意义

随着中国工业化进程的不断加快, 我国环境污染问题日益突出, 而由此引发的各种极端天气也逐渐增加。这无疑给我国的农业产业带来了很大的风险隐患。同时伴随我国经济的发展, 除了种植一些传统的农作物外, 许多地区还培育了大量的经济型农作物, 以此来促进区域的发展, 增加农民的收入^[1]。但是，如果发生气象灾害, 将会影响到农作物的产品, 给农户带来巨大损失。所谓农业气象灾害是指不良天气或气候条件的总称，其会导致农业生产过程中发生农作物显著减产，如干旱，洪涝，暴雨，冷害，霜冻，风暴，冰雹灾害和干热风等^[2]。农业的性质决定了农业生产应该依赖地理环境。由于气候变量的影响，农业生产的风险更大。据统计，从1951年到1988年，中国年平均气候灾害达24.5次，其中寒害、霜冻2.8次，洪灾5.8次，强风灾6.9次，旱灾7.5次，风雹灾上千次。在一般年份，受气象灾害影响的农作物有4-4.7亿hm²，受灾面积为2亿hm²，粮食收入减少200-300亿公斤^[3]。农业气象灾害不但会降低作物的产量，而且往往损害生产设施，导致极大的破坏和损失。

因此，研究农业气象灾害发生的规律，探索各类重大农业气象灾害的特点及其影响作物产量的特征，对促进作物生产安全稳定发展，为提高不同地区的灾害风险意识，根据当地实际情况安排农业生产，制定农业发展战略，做出正确的农业决策，采取有效措施抵御自然灾害，提高国内供应量具有重要意义。

1.2 国内外研究现状

关于农业气象灾害对作物产量的影响国内外已经做了许多的研究。其中以多元回归分析、灰色关联法、面板数据统计、主成分分析和因子分析等方法为主。下面对其中一些作简单介绍。

1.2.1国外研究现状

国外在20世纪20年代末开始关于农业气象灾害与农作物产量的相关研究，但由于那时的设备水平和理论算法水平均很落后，大部分学者都从主观定性角度对作物产量的影响因素进行一些浅层次的剖析和粗浅的估量，对于影响因素对粮食产量的影响程度却达不到从定量的方向准确的计算，所以当时的研究只能以定性研究为主。直到C-D生产函数在1926年被柯布和道格拉斯首次提出，并随着设备水平的提高，关于农作物产量影响因素的定量分析问题才有了突破性进展^[4]。在定性研究领域，一些学者研究了农业气象灾害对作物产量的影响。其中，Kaiser(1993)^[5]研究了病虫害对作物生产的影响，认为导致作物病虫害的分布区域和分布规律发生变化的影响因素是全球气候变化特别是全球气候变暖。Dobermann(1994)^[6]研究了水稻受5类气象要素影响导致产量的变化程度。W.Roger(1997)^[7]从脆弱的土壤和人口压力的增加两方面对南非地区的农业进行了一定的研究，得出随着全球变暖的发生，单产可能会下降，粮食安全状况恶化的结论。在定量研究方面，Mendelsohn(1999)^[8]基于Ricardain 模型研究作物生产受到气候变化的影响程度，该方法在分析气候变化对农业生产影响方面获得广泛认同。Hideki Toyab等(2005)^[9]基于灾害统计数据进行定量分析，认为灾害造成的损失程度与经济发展水平呈负相关。Aggarwal等(2006)^[10]关于水稻和小麦在热带生态环境下对影响因素的敏感性运用损失评估的动态模型进行了评估。Evan(2012)^[11]研究了全球范围内稻谷类农作物在气候变化的背景下对干旱的脆弱性，并推测玉米和小麦在未来世界栽种脆弱性最大的几个地区。Wang Jing等(2016)^[12]使用概率密度函数算法研究华南区域的气象灾害风险，认为主要作物的相对气象产量逐年下降，我国南方地区粮食与经济作物的产量每年都在增加。Guo Enliang等(2017)^[13]应用集合经验模式分解分析玉米产量变化，对1961年至2014年的玉米标准化产量残差系列（SYRS）进行时间评估，并应用面板回归模型来证明RCP4.5情景下不同生长阶段的干旱对玉米产量的影响，认为在全球气候变化的背景下，干旱已成为影响中国玉米产量的重要因素。Du Huishi等(2017)^[14]统计分析1949-2012年我国农业气象灾害数据，计算气象灾害的发生率及其差异，认为我国农业气象灾害和其他灾害的平均影响率在过去的64年中呈上升趋势，干旱灾害对产量影响最大，且主要影响北部地区。

1.2.2 国内研究现状

我国关于农业气象灾害对作物产量影响因素的研究也成果颇丰。其中，梁子谦等（2006）^[15]在关于我国作物单产和播种面积的影响因子方面构建因子分析模型进行实证分析，认为在作物单产方面，具有较高载荷且影响力最大的是科技进步水平因子；而资源及科技因子则对我国作物播种面积影响最大，其次是比较效益及政策因子。俞云等（2010）^[16]基于变截距双对数模型对我国近30年的作物产量统计资料进行计量分析，认为在不同阶段农业气象灾害对作物产量的负面影响均较显著，并且农业气象灾害对作物产量影响的程度呈不断下降的趋向。杨月锋等（2014）^[17]以1978～2012年福建省粮食产量的相关统计资料为基础数据，利用主成分分析法探讨了粮食产量的影响因素，得出福建省粮食产量变化主要受到粮食价格政策、生产资料和农业现代化投入水平状况等驱动因素的影响。胡亚男等（2015）^[18]采取多元回归方法将相对气象产量与各类灾害的成灾面积比重进行多元回归分析，明确各灾害对气象减产的影响幅度，其中案例省份造成气象减产的主要灾害类型有所差异，但导致气象减产的最主要灾害依然是旱灾，风雹灾对青海省、低温灾对内蒙古自治区和新疆维吾尔自治区的气象减产影响较大。高姣姣（2016）^[19]利用灰色关联法分析重庆市主要气象灾害对农作物单产的影响，得到旱灾、洪灾和风雹灾对主要粮食作物单产影响较大。李晨华等（2017）^[20]分析不同类型农业气象灾害对作物产量的影响, 并提出缓解农业气象灾害对作物产量影响的可行措施。周瑛（2018）^[21]分析武定县主要农业气象灾害对作物产量的影响，从加强防灾减灾意识、加强抗灾服务体系建设、合理配置资源、加强农业基础设施建设等方面提出了针对性建议。

前人关于农业气象灾害和作物产量方面的相关研究已有许多，但多是各个省份或市区农业气象灾害的历史变化趋势及单一农业气象灾害对作物总产量的影响^[22~26]，鲜有学者以相对灾损量指标深入研究长三角地区农业气象灾害从灾害强度角度对作物产量的影响。因此，本文根据中国种植业管理司1950～2016年的农业统计数据，查找长三角地区各个省份三种主要作物的种植面积、单位面积产量和总产量数据，并分析作物单产与农业气象灾害强度及其总产量与农业气象灾害受灾范围之间的关联程度以确定对作物总产量及其单产影响最严重的主要农业气象灾害，达到为相关部门制订农作物生产决策提供科学依据的目的。

2 数据与方法

2.1 数据来源

本文的研究数据主要选取长三角地区（上海、江苏、浙江）1950～2016年各省3种主要农作物播种面积、单产、总产量等数据以及5种主要农业气象灾害对农作物产量造成的受灾面积、成灾面积和绝收面积，其中各省份的3种主要农作物分别为：上海市：稻谷、小麦和棉花；江苏省：小麦、玉米和油菜籽；浙江省：早稻、小麦和玉米。相关数据主要来自中国种植业信息网（http://www.zzys.moa.gov.cn/）的中国农业数据库和《中国农业统计资料》。

2.2 研究方法

2.2.1 受灾比率及相对灾损量

某种气象灾害的灾损量是指某种气象灾害造成的作物减产量^[27]。作物减产量的计算需要用到受灾面积、成灾面积等指标。农作物总产量与受灾面积、成灾面积、栽种面积和灾损量等指标有关。而某类作物的栽种面积越大，农业气象灾害对该类作物的影响面积就越大，所以通过该种农作物的栽种比重可以对影响农作物产量的主要农业气象灾害的受灾面积、成灾面积进行折算。衡量该种农作物受到农业气象灾害影响的受灾范围的大小以该种农作物受灾面积占其栽种面积的百分比来表示，即受灾比率^[28]; 衡量农作物产量受到农业气象灾害影响的强弱程度则以灾损量来表示^[29]。因此，某种农作物受到农业气象灾害在受灾范围和灾害强度方面的影响可以使用受灾比率和灾损量2个指标来表征。受灾面积、成灾面积和绝收面积三者是灾情统计中最常用的指标。其中，受灾面积是指因农业气象灾害导致作物减产10%以上的栽种面积；成灾面积是指因农业气象灾害导致作物减产30%以上的栽种面积；绝收面积是指因农业气象灾害导致作物减80%以上的栽种面积。减产分成法可对各种农业气象灾害造成的作物减产量进行估算，故可采用减产分成法对各类农业气象灾害造成的农作物灾损量估计^[24]，则灾损量可表达为

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