我国农业自然灾害风险评估与区划

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1、万方数据第32卷，第3期中国农业资源与区划v01．32，N。．3，pp32．362O11年6月ChineseJoumalofAgriculturalResourcesandRegionalPlanningJune，主011·研究报告·我国农业自然灾害风险评估与区划术张峭，王克(中国农业科学院农业信息研究所／农业部智能化农业预警技术重点开放实验室，北京100081)摘要利用基于灾情数据的评估方法对全国及31个省份的农业自然灾害风险进行评估，根据农作物灾害风险的概率密度和累积分布函数计算其年均损失率，并据此

2、进行区划。研究结果表明：(1)在我国31个省(市、自治区)中，有16个省份平均每年的农业因灾损失率都在10％以上，全国农业因灾年均损失率为12．9％；(2)干旱和洪涝是导致我国农业损失的两个主要险种，分别占到总损失的51％和27％；(3)我国自然灾害各险种的高风险区均相对集中，建议政府采取针对性措施降低区域灾损风险。关键词农业风险自然灾害风险评估风险区划我国是一个有着13亿多人口的农业大国，人多地少的基本国情决定着粮食安全始终是关系我国国计民生的头等大事。长期以来，我国保障粮食安全的重点一直都放在提高粮

3、食产量方面，而随着粮食增产能力的释放，近年来我国粮食增产速度愈发缓慢、短期内大幅度提高粮食产量十分困难。与此同时，近年来频繁发生的严重自然灾害，如2008年冰冻雨雪灾害、2009年大旱、2010年初西南大旱和2010年夏的南方暴雨灾害给我国农业生产特别是粮食生产造成了十分严重影响。据统计，我国平均每年因干旱、洪涝、低温冷害、风雹等自然灾害造成的农作物受灾面积约为4000万hm2，因灾损失的粮食产量约为当年粮食总产量的10％¨。。农业自然灾害造成的农业尤其是粮食损失引发了社会各界的重视，在我国粮食增产缓慢

4、的情况下，如果能够有效管理农业灾害风险、降低粮食生产因灾损失，就相等于间接增加了粮食产量，这对于保障我国粮食安全具有十分重要的意义。风险评估是风险管理的前提和基础，农业自然灾害风险评估与区划结果的准确性直接决定着农业灾害风险管理的效果和科学性，因此，有必要首先对我国农业灾害风险进行科学评估。从以往研究文献来看，目前对农业灾害风险的评估主要是基于单产数据的评估方法，即从作物单位面积产量出发，遵循“单产一趋势一波动一评估”的范式B。93。这种方法具有良好的理论基础，但面临的主要问题则是由于单产数据的空间加总

5、，不仅会低估较大区域内的作物灾损风险，同时也会扭曲该作物的风险分布特征；相比而言，基于灾情数据的评估方法具有更好的效果儿0I。该研究利用基于灾情数据的评估方法对全国及31个省份的农业自然灾害风险进行评估，试图准确定量地分析我国农业自然灾害风险的大小、构成、演变趋势和空间分布等特征，以期为我国农业自然灾害风险的有效管理和政府相关决策提供技术支持和参考。1研究方法农业自然灾害风险是指在农业生产过程中由干旱、洪涝等自然灾害事件所导致的农业生产损失的可能程度，作物因灾损失的大小和概率分布是农作物自然灾害风险评估

6、的两个主要指标。由于基于灾情数据的农业自然灾害风险评估方法能够克服传统评估方法中低估风险和扭曲风险特征的问题n0

7、，该研究采用基收稿日期：2011_01．18张峭为研究员王克为实习研究员’该研究受到了国家“十一五”科技支撑重点项目“农产品数量安全智能分析与预警的关键技术及平台研究(编号：2009BADA9801)”、农业部948项目“农业生产风险评估与区划系统引进和开发(2010一z5)”和中央公益性科研院所基本科研业务费项目(2010一J一10)的联合资助万方数据第3期张峭等我周农业自然灾害风险评估与

8、区划于灾情数据的评估方法对全国及31个省份的农作物自然灾害风险进行评估。基于灾情数据的评估方法具体可分为四步．第一步根据民政郎门的灾情统计数据计算作物历年因灾损失率；第二步拟合凼灾损失率序列的概率分布；第三步计算作物的年平均因灾损失率；第四步对农业巨兜风险进行评估。民政统计规定．凡因灾减产10％以上的面积均讣为受灾面积．因灾减产30％以上的面积为成灾面积．因灾减产80％以上的面积计为绝收面积．．凼此．町以通过掏建各段的损失均值来估算农作物的历年四灾损失，如下所示：L．=n．’一’(^s．一^c．)+。2

9、‘l‘(^c．一A』．)+Ⅱ，’y．A』。(1)其中．L，为作物在第f年的因灾损失量；As；，^c．和A，．分别为作物第-年的受灾、成灾和绝收面积；n为作物在第1年的单位面积产量；o，、o：和d，分别为作物成灾、受灾和绝收的损失均值．本文取中位散，即o。=02、如=055、％=09。令m‘为作物在第5年的总播种面积，则该作物的因灾损失率(￡月．)为．，。L。ol+(^sJ一^c．)+d2‘(^c．一^J．)+口，‘^J．⋯“‘2而i疆5——