發(fā)布時(shí)間：2019-03-28 09:40

【摘要】：以全球變暖為主要特征的氣候變化威脅著生態(tài)環(huán)境各個(gè)領(lǐng)域,而農(nóng)業(yè)是對(duì)氣候變化最敏感和脆弱的領(lǐng)域之一,氣候變化背景下農(nóng)業(yè)氣象災(zāi)害對(duì)農(nóng)業(yè)生產(chǎn)的劇烈影響更不容忽視。因此,定量評(píng)價(jià)農(nóng)業(yè)氣象災(zāi)害的發(fā)生風(fēng)險(xiǎn)對(duì)于防災(zāi)減災(zāi)政策制定有著重要意義。本文基于信息擴(kuò)散理論和多元回歸技術(shù)等統(tǒng)計(jì)方法,建立了用于評(píng)價(jià)農(nóng)業(yè)氣象災(zāi)害風(fēng)險(xiǎn)的方法體系。從案例研究入手,將1978—2008年間的農(nóng)業(yè)統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)與風(fēng)險(xiǎn)評(píng)價(jià)體系相結(jié)合,研究并量化了中國(guó)10省農(nóng)業(yè)氣象災(zāi)害風(fēng)險(xiǎn),分析了農(nóng)業(yè)氣象災(zāi)害風(fēng)險(xiǎn)的空間分布特征及其對(duì)糧食氣象產(chǎn)量的影響。文章主要結(jié)論如下:(1)在四種主要農(nóng)業(yè)氣象災(zāi)害中,旱災(zāi)成災(zāi)面積比例最高,而霜凍災(zāi)成災(zāi)面積年際間波動(dòng)最大,其變異系數(shù)高達(dá)159%。與1979—1988年相比,1989—2008年10個(gè)省份中有7個(gè)省份旱災(zāi)成災(zāi)面積比例有增加趨勢(shì),6個(gè)省份洪澇成災(zāi)面積比例有所增加,所有省份霜凍災(zāi)的成災(zāi)面積比例均有顯著增加。與1989—1998年相比,1999一2008年7個(gè)省份旱災(zāi)成災(zāi)面積變異系數(shù)、4個(gè)省份洪澇成災(zāi)面積變異系數(shù)和6個(gè)省份霜凍災(zāi)成災(zāi)面積變異系數(shù)有顯著增加。(2)各省主要農(nóng)業(yè)氣象災(zāi)害成災(zāi)面積風(fēng)險(xiǎn)差異較大,旱災(zāi)和洪澇成災(zāi)面積風(fēng)險(xiǎn)高于風(fēng)雹災(zāi)和霜凍災(zāi)。在區(qū)域分布方面,旱災(zāi)受災(zāi)風(fēng)險(xiǎn)體現(xiàn)為東部省份高于西部省份,而北部省份高于南部省份;長(zhǎng)江中下游地區(qū)和東北地區(qū)省份遭受洪澇災(zāi)害的風(fēng)險(xiǎn)較高,而西北地區(qū)省份的風(fēng)險(xiǎn)較低;青海省風(fēng)雹災(zāi)成災(zāi)面積比例在P10%上的概率高達(dá)18.10%,為風(fēng)雹災(zāi)重災(zāi)區(qū)。(3)氣候變化對(duì)我國(guó)農(nóng)作物氣象產(chǎn)量的影響以減產(chǎn)的風(fēng)險(xiǎn)為主。內(nèi)蒙古自治區(qū)和黑龍江省農(nóng)作物產(chǎn)量波動(dòng)性和減產(chǎn)率均相對(duì)高于其他省份,氣象產(chǎn)量變異系數(shù)分別為36.77%、36.74%,年均減產(chǎn)率為2.71%和2.52%。云南省農(nóng)作物氣象減產(chǎn)幅度的變率為178.24%,遠(yuǎn)遠(yuǎn)高于其他省份,屬于氣候變化極敏感區(qū)域;青海省、安徽省以及福建省均為氣候負(fù)面影響的敏感區(qū)域。(4)農(nóng)業(yè)氣象災(zāi)害成災(zāi)面積比例的年際間變化可以解釋農(nóng)作物氣象產(chǎn)量的變化。旱災(zāi)是導(dǎo)致案例省份氣象減產(chǎn)的主要因子之一,青海省和新疆維吾爾自治區(qū)導(dǎo)致氣象減產(chǎn)的主要災(zāi)害分別為風(fēng)雹災(zāi)和霜凍災(zāi)。
[Abstract]:Climate change, characterized by global warming, threatens every field of ecological environment, and agriculture is one of the most sensitive and fragile fields to climate change. The severe impact of agrometeorological disasters on agricultural production in the context of climate change cannot be ignored. Therefore, quantitative evaluation of the occurrence risk of agrometeorological disasters is of great significance for policy formulation of disaster prevention and mitigation. Based on the statistical methods such as information diffusion theory and multivariate regression technique, a method system for evaluating the risk of agrometeorological disasters is established in this paper. Starting with the case study, this paper studies and quantifies the agricultural meteorological disaster risk in 10 provinces of China by combining the agricultural statistical data from 1978 to 2008 with the risk assessment system. The spatial distribution characteristics of agrometeorological disaster risk and its influence on grain meteorological yield were analyzed. The main conclusions are as follows: (1) among the four main agrometeorological disasters, drought disaster area is the highest, while frost disaster area fluctuates most year to year, and its coefficient of variation is as high as 159%. Compared with 1979-1988, 7 out of 10 provinces in 1989-2008 had an increasing trend of drought disaster area, 6 provinces had an increase in flood disaster area proportion, and all provinces had a significant increase in frost disaster area proportion. Compared with 1989-1998, the coefficient of variation of drought-affected area in seven provinces from 1999 to 2008, The coefficient of variation of flood disaster area in 4 provinces and frost disaster area in 6 provinces were significantly increased. (2) the risk of major agrometeorological disasters in each province was significantly different. Drought and flood disaster area risk is higher than hail disaster and frost disaster. In terms of regional distribution, the risk of drought disaster is higher in the eastern provinces than in the western provinces and higher in the northern provinces than in the southern provinces; The risk of flood disaster is higher in the middle and lower reaches of the Yangtze River and in the northeast provinces, while the risk is lower in the northwest provinces. The probability of hailstorm disaster area in Qinghai Province is 18.10% on P10%, which is the severe disaster area of hail disaster. (3) the impact of climate change on crop meteorological yield in China is dominated by the risk of reducing crop yield. The fluctuation and reduction of crop yield in Inner Mongolia Autonomous region and Heilongjiang Province were relatively higher than those in other provinces. The variation coefficients of meteorological yield were 36.77% 36.74% and 2.71% and 2.52% respectively. The reduction rate of crop meteorological yield in Yunnan Province is 178.24%, which is much higher than that in other provinces, and belongs to the climate change sensitive region. Qinghai Province, Anhui Province and Fujian Province are sensitive areas for negative climate impact. (4) the interannual change of the area proportion of agricultural meteorological disasters can explain the change of crop meteorological yield. Drought is one of the main factors leading to meteorological production reduction in the case provinces. The main disasters of meteorological reduction in Qinghai Province and Xinjiang Uygur Autonomous region are hail disaster and frost disaster respectively.
【學(xué)位授予單位】：南京農(nóng)業(yè)大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2015
【分類號(hào)】：S42

【相似文獻(xiàn)】

相關(guān)期刊論文 前10條

1 李廷全,王萍,祖世亨;黑龍江省2000年農(nóng)業(yè)氣象災(zāi)害綜述[J];黑龍江氣象;2001年02期

2 劉玲,沙奕卓,白月明;中國(guó)主要農(nóng)業(yè)氣象災(zāi)害區(qū)域分布與減災(zāi)對(duì)策[J];自然災(zāi)害學(xué)報(bào);2003年02期

3 岑士良,楊建松;科學(xué)防御農(nóng)業(yè)氣象災(zāi)害[J];貴州氣象;2003年02期

4 朱曉華;我國(guó)農(nóng)業(yè)氣象災(zāi)害減災(zāi)研究[J];中國(guó)生態(tài)農(nóng)業(yè)學(xué)報(bào);2003年02期

5 王春乙;王石立;霍治國(guó);郭建平;李君;;近10年來(lái)中國(guó)主要農(nóng)業(yè)氣象災(zāi)害監(jiān)測(cè)預(yù)警與評(píng)估技術(shù)研究進(jìn)展[J];氣象學(xué)報(bào);2005年05期

6 王雪嵐;;浙江省農(nóng)業(yè)氣象災(zāi)害分析[J];中國(guó)減災(zāi);2006年05期

7 李松平;嚴(yán)力蛟;婁偉平;孫永飛;;浙江省農(nóng)業(yè)氣象災(zāi)害特點(diǎn)及防災(zāi)措施[J];中國(guó)農(nóng)學(xué)通報(bào);2006年09期

8 馮明;陳正洪;劉可群;吳義城;毛飛;黃永平;;湖北省主要農(nóng)業(yè)氣象災(zāi)害變化分析[J];中國(guó)農(nóng)業(yè)氣象;2006年04期

9 唐蓉;;我國(guó)主要農(nóng)業(yè)氣象災(zāi)害及災(zāi)害研究進(jìn)展[J];安徽農(nóng)業(yè)科學(xué);2007年29期

10 王記芳;朱業(yè)玉;劉和平;;近28a河南主要農(nóng)業(yè)氣象災(zāi)害及其影響[J];氣象與環(huán)境科學(xué);2007年S1期

相關(guān)會(huì)議論文 前10條

1 王勝;丁霞;謝五三;唐為安;;基于灰色關(guān)聯(lián)的安徽省農(nóng)業(yè)氣象災(zāi)害年景評(píng)估研究[A];第28屆中國(guó)氣象學(xué)會(huì)年會(huì)——S11氣象與現(xiàn)代農(nóng)業(yè)[C];2011年

2 張星;;農(nóng)業(yè)氣象災(zāi)害灰色評(píng)估與預(yù)測(cè)[A];全國(guó)農(nóng)業(yè)氣象與生態(tài)環(huán)境學(xué)術(shù)年會(huì)論文集[C];2006年

3 王記芳;;近28年河南主要農(nóng)業(yè)氣象災(zāi)害及其影響[A];中國(guó)氣象學(xué)會(huì)2007年年會(huì)生態(tài)氣象業(yè)務(wù)建設(shè)與農(nóng)業(yè)氣象災(zāi)害預(yù)警分會(huì)場(chǎng)論文集[C];2007年

4 董占強(qiáng);王海鋒;張海霞;;邯鄲主要農(nóng)作物的農(nóng)業(yè)氣象災(zāi)害服務(wù)[A];中國(guó)氣象學(xué)會(huì)2007年年會(huì)生態(tài)氣象業(yè)務(wù)建設(shè)與農(nóng)業(yè)氣象災(zāi)害預(yù)警分會(huì)場(chǎng)論文集[C];2007年

5 胡玲;王春風(fēng);于愛(ài)玲;;慶云縣農(nóng)業(yè)氣象災(zāi)害特征及成因分析[A];中國(guó)氣象學(xué)會(huì)2008年年會(huì)干旱與減災(zāi)——第六屆干旱氣候變化與減災(zāi)學(xué)術(shù)研討會(huì)分會(huì)場(chǎng)論文集[C];2008年

6 屈振江;郭江峰;曾英;李建軍;;陜西市縣農(nóng)業(yè)氣象災(zāi)害監(jiān)測(cè)預(yù)警業(yè)務(wù)系統(tǒng)研究[A];糧食安全與現(xiàn)代農(nóng)業(yè)氣象業(yè)務(wù)發(fā)展——2008年全國(guó)農(nóng)業(yè)氣象學(xué)術(shù)年會(huì)論文集[C];2008年

7 盧麗萍;劉偉東;程叢蘭;;我國(guó)農(nóng)業(yè)氣象災(zāi)害時(shí)空特征與糧食安全的研究[A];第26屆中國(guó)氣象學(xué)會(huì)年會(huì)農(nóng)業(yè)氣象防災(zāi)減災(zāi)與糧食安全分會(huì)場(chǎng)論文集[C];2009年

8 張秋躍;龔乃弘;廖宏;;宜春市農(nóng)業(yè)氣象災(zāi)害情報(bào)預(yù)報(bào)服務(wù)系統(tǒng)[A];加入WTO和中國(guó)科技與可持續(xù)發(fā)展——挑戰(zhàn)與機(jī)遇、責(zé)任和對(duì)策（下冊(cè)）[C];2002年

9 衛(wèi)麗萍;閆世明;趙麗平;岳江;王小蘭;;山西省主要農(nóng)業(yè)氣象災(zāi)害及其防御[A];第27屆中國(guó)氣象學(xué)會(huì)年會(huì)現(xiàn)代農(nóng)業(yè)氣象防災(zāi)減災(zāi)與糧食安全分會(huì)場(chǎng)論文集[C];2010年

10 張雪民;;研發(fā)市級(jí)農(nóng)業(yè)氣象災(zāi)害預(yù)評(píng)估系統(tǒng)的初步探討[A];第27屆中國(guó)氣象學(xué)會(huì)年會(huì)現(xiàn)代農(nóng)業(yè)氣象防災(zāi)減災(zāi)與糧食安全分會(huì)場(chǎng)論文集[C];2010年

相關(guān)重要報(bào)紙文章 前10條

1 記者 孫彥　馬高飛 通訊員 肖清華;濰坊農(nóng)業(yè)氣象災(zāi)害評(píng)估添“砝碼”[N];中國(guó)氣象報(bào);2010年

2 記者 尹立武;本年度農(nóng)業(yè)氣象災(zāi)害影響評(píng)估在吉林舉行[N];中國(guó)氣象報(bào);2013年

3 本報(bào)記者;農(nóng)業(yè)氣象災(zāi)害的警鐘應(yīng)常鳴[N];大同日?qǐng)?bào);2005年

4 藍(lán)訊;農(nóng)業(yè)氣象災(zāi)害監(jiān)測(cè)預(yù)警和減災(zāi)對(duì)策研究將啟動(dòng)[N];中國(guó)改革報(bào);2007年

5 曹穎邋通訊員 商兆堂;江蘇建成農(nóng)業(yè)氣象災(zāi)害預(yù)警服務(wù)體系[N];中國(guó)氣象報(bào);2007年

6 馬曉群;安徽創(chuàng)新農(nóng)業(yè)氣象災(zāi)害定量監(jiān)測(cè)預(yù)警[N];中國(guó)氣象報(bào);2007年

7 毛翠輝邋趙現(xiàn)平;河北：氣象農(nóng)業(yè)共繪一片藍(lán)天[N];中國(guó)氣象報(bào);2007年

8 胡亞;2007年度我國(guó)農(nóng)業(yè)氣象災(zāi)害偏重[N];中國(guó)氣象報(bào);2007年

9 記者 毛翠輝 通訊員 張晶 邢文發(fā);河北織造農(nóng)業(yè)氣象災(zāi)害防護(hù)網(wǎng)[N];中國(guó)氣象報(bào);2008年

10 本報(bào)通訊員 楊彥芳;保定：打造農(nóng)業(yè)氣象災(zāi)害“專家品牌”[N];中國(guó)氣象報(bào);2010年

相關(guān)博士學(xué)位論文 前2條

1 楊若子;東北玉米主要農(nóng)業(yè)氣象災(zāi)害的時(shí)空特征與風(fēng)險(xiǎn)綜合評(píng)估[D];中國(guó)氣象科學(xué)研究院;2015年

2 楊若子;東北玉米主要農(nóng)業(yè)氣象災(zāi)害的時(shí)空特征與風(fēng)險(xiǎn)綜合評(píng)估[D];南京信息工程大學(xué);2015年

相關(guān)碩士學(xué)位論文 前10條

1 黎躍勇;稻作規(guī)模種植氣象災(zāi)害分析及防災(zāi)減災(zāi)應(yīng)用研究[D];成都信息工程學(xué)院;2015年

2 姚亞慶;1950-2015年我國(guó)農(nóng)業(yè)氣象災(zāi)害時(shí)空特征研究[D];西北農(nóng)林科技大學(xué);2016年

3 林苗苗;農(nóng)業(yè)氣象災(zāi)害監(jiān)測(cè)預(yù)警發(fā)布平臺(tái)設(shè)計(jì)與實(shí)現(xiàn)[D];電子科技大學(xué);2016年

4 陳珊;湖南省農(nóng)業(yè)氣象災(zāi)害應(yīng)急技術(shù)推廣的問(wèn)題研究[D];湖南農(nóng)業(yè)大學(xué);2016年

5 王新堂;基于鄉(xiāng)鎮(zhèn)擬合數(shù)據(jù)的農(nóng)業(yè)氣象災(zāi)害風(fēng)險(xiǎn)研究[D];齊魯工業(yè)大學(xué);2015年

6 胡亞男;1978-2008年中國(guó)十省主要農(nóng)業(yè)氣象災(zāi)害風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估[D];南京農(nóng)業(yè)大學(xué);2015年

7 周長(zhǎng)生;黑龍江省近三十年農(nóng)業(yè)氣象災(zāi)害對(duì)糧食生產(chǎn)影響研究[D];黑龍江大學(xué);2010年

8 劉吉平;吉林省主要農(nóng)業(yè)氣象災(zāi)害的地域組合規(guī)律及其預(yù)測(cè)[D];東北師范大學(xué);2002年

9 孫玲美;特色林果農(nóng)業(yè)氣象災(zāi)害監(jiān)測(cè)預(yù)警系統(tǒng)中的數(shù)據(jù)處理研究[D];南京信息工程大學(xué);2013年

10 張星;福建農(nóng)業(yè)氣象災(zāi)害對(duì)糧食生產(chǎn)的影響及其綜合評(píng)價(jià)[D];南京信息工程大學(xué);2007年

，

本文編號(hào)：2448754