静海区玉米作物暴雨致灾风险阈值研究

廖云琛，李兴阳，黄冬梅，戴 彤，冯 帅，闫 俊

(天津市静海区气象局 天津301600)

0 引 言

在我国，气象灾害是自然灾害中最重要的方面。气象灾害的评估在防灾减灾中占据有重要地位。天津市位于海河水系尾闾，是我国北方重要的沿海大城市[1]。农业对于天津的发展起到了至关重要的作用。静海区农业生产面积位列全市第四，玉米是其重要的粮食作物之一。雨涝是静海区玉米农业生产面临的主要气象灾害之一。雨涝是由于降雨量过大或过于集中，造成农田积水，使得作物受灾。静海地区大部分地势低平，在低洼地区易形成积水，造成雨涝。暴雨致灾影响评估是气象部门决策气象服务的首要工作，是政府和有关部门有效组织避险防灾等工作的重要依据，是决策服务工作迫切需要解决的问题[2]。在国家防灾减灾工作要求下，评估农作物暴雨致灾风险，建立农作物因暴雨致灾风险阈值非常必要。

不少学者在暴雨灾害风险评估方面取得了大量的成果。黄朝迎等[3]建立了公路路基水毁长度与农田受涝、成灾面积的统计模型；李凤琴[4]研究了宁夏50年来暴雨洪涝灾害的发生规律及其对农业生产的影响；田心如等[5-6]对江苏省梅雨及其灾害影响进行了分析评估；蔡冰等[7]对江苏省设施农业气象灾害风险等级进行了区划；Plummer[8]、Zhai[9]、鞠笑生[10]、李庆祥等[11]提出了不同的方法来确定暴雨灾害风险的阈值；魏庆朝等[12]对灾害损失及灾害等级进行了定义和指标的确定。前人对于暴雨灾害风险阈值已有很多研究，但并没有针对不同阈值量化农业生产损失程度的研究。此外，针对影响天津市静海区农业生产的暴雨灾害风险阈值还未见研究。

本文针对 2009—2017年 5～9月的静海区暴雨灾害风险以及玉米因暴雨致灾风险进行评估和区划，通过线性回归方法建立了玉米作物暴雨致灾风险阈值，量化不同暴雨灾害风险阈值所对应的玉米受灾情况，能够为农业生产提供理论性建议，还可以在降水预报的基础上为农业生产提供预警服务，减少暴雨灾害对农业生产造成的损失，为制定有效的防灾减灾政策提供科学的依据和保障，具有一定科学价值和实际意义。

1 资料来源和研究方法

1.1 资料来源

本文研究数据来源于静海区气象本站和20个区域自动站的 12,h(08时至 20时、20时至 08时)、24,h(20时至转天 20时)的降水量数据，以及由静海区中国人民保险公司提供的静海区各乡镇因暴雨受损的玉米减产率数据。降水量数据时间尺度为2009—2017年5～9月。玉米减产率数据时间尺度为2013—2017年。

1.2 研究方法

本文采用统计方法计算静海区12,h、24,h暴雨发生概率以及玉米暴雨致灾概率，并绘制风险(概率)分布图。此外，使用相关分析[13]及线性回归[14]的方法研究玉米作物减产率与所对应的 12,h降水量数据之间的关系，从而划分出玉米暴雨致灾阈值。

2 暴雨灾害风险评估及区划

本文整理了 2009—2017年静海区 21个自动站5～9月08时～20时与20时～08时(12,h)、20时～20时(24,h)的降水量资料。定义 12,h降水量≥30,mm，24,h降水量≥50,mm 为暴雨的标准。基于此标准，从整理好的静海区 21个自动站的降水量数据中挑选出达到暴雨的日期。将不同站的达到暴雨的次数累积后计算出不同站12,h、24,h降水量达到暴雨的概率，见表1、表2。

表1 静海区各自动站暴雨概率(12小时降水量)Tab.1 Rainstorm probabilities of all automatic station in Jinghai(12 hours)

表2 静海区各自动站暴雨概率(24小时降水量)Tab.2 Rainstorm probabilities of all automatic station in Jinghai(24,hours)

将以上概率数据汇总后，通过克里金插值法对数据进行插值，绘制出 12小时、24小时静海区暴雨概率分布图，如图1、图2。

图1 静海区暴雨概率分布图(12 h)(单位：%)Fig.1 Rainstorm probabilities in Jinghai(12,hours)(unit：%)

图2 静海区暴雨概率分布图(12 h)(单位：%)Fig.2 Rainstorm probabilities in Jinghai(12,hours)(unit：%)

从图1中可以看出，在12,h的尺度上，静海区暴雨发生概率呈自西北向东南逐步增加的分布，发生暴雨灾害风险较低的地区为台头镇、大邀堡、团泊、沿庄、纪庄子等地，暴雨发生概率在 5%以下，发生暴雨灾害风险较高的区域为东南部的薛庄子、中旺以及中部的静海等地，暴雨发生概率在5%以上。

从图2中可以看出，在24,h的尺度上，静海区的暴雨发生概率分布与图1在12小时尺度上的分布较为一致，大致呈现出自西北向东南增加的分布，台头、团泊仍是发生暴雨灾害风险较低的地区，但是沿庄在24,h的尺度上发生暴雨灾害的概率较12,h的尺度上明显减少。东南部的中旺、薛庄子、胡连庄以及中部的静海的暴雨发生概率均在 7%以上，暴雨灾害发生的风险较高。

本研究从静海区中国人民保险公司获取了2013—2017年静海区各乡镇玉米作物暴雨致灾出险数据。中国人民保险公司的农业保险在静海区的投保范围较广、保户较多，属于农业保险中主要的提供方，因此其数据具有较好的代表性。

对各乡镇玉米作物暴雨致灾出险的次数进行整理，结合静海区气象台开具的气象证明所对应的灾情，计算得到静海区各乡镇玉米暴雨致灾概率(见表3)，并使用克里金插值法对数据进行插值，从而绘制出静海区玉米暴雨致灾风险概率分布图(见图3)。

表3 静海区各乡镇玉米作物暴雨致灾概率Tab.3 Probabilities of maize production loss caused by rainstorm in Jinghai

图3 静海区玉米作物暴雨致灾风险概率分布图(单位：%)Fig.3 Probabilities of maize production loss caused by rainstorm in Jinghai(unit：%)

从图3可以看出，静海区玉米作物暴雨致灾概率呈现出自西南向东北逐渐减少的分布。南部的中旺镇的暴雨致灾概率与暴雨发生概率较为一致，表现出略高的致灾风险。台头、子牙、团泊等区域的暴雨致灾概率也与暴雨发生概率一致，表现出较低的致灾风险。但是沿庄和陈官屯区域却出现了玉米作物暴雨致灾风险概率的最大值，表现出了很高的暴雨致灾风险，这与图1、图2的结果不对应。通过查阅《静海县志》及《静海区统计年鉴》，发现沿庄镇、陈官屯镇的玉米播种面积占全区比重较高，分别占静海区播种总面积的 10.1%、7.8%，且有黑龙港河与南运河贯穿，其地势较为平整，低洼地区易形成积水，造成雨涝，较小的降水量可能会引起较大的农作物暴雨灾害。

3 静海区玉米作物暴雨致灾风险阈值

利用收集整理的静海区各乡镇2013—2017年玉米作物减产率及其所对应的 12,h降水量数据，剔除异常值后，进行回归分析。结果表明，12,h的降水量和减产率具有显著的相关关系(P＜0.05)，其结果见图4。可以看出，随着 12,h降水量的增加，玉米作物的减产率呈现显著增加的趋势，二者有显著的正相关关系。通过回归分析，得到了玉米作物减产率与 12,h降水量之间的回归方程：y＝0.008,2x+0.066

图4 静海区12 h降水量和减产率之间的一元线性回归Fig.4 Linear regression between 12 h precipitation and production loss of maize

本文划分出减产率的4个区间，分别代表玉米减产的低、中、高、极高等级，并根据 12,h降水量和玉米作物减产率之间的方程推算出静海区玉米暴雨致灾风险阈值。另外考虑到风险阈值在实际应用过程中要便于推广和记忆，因此对公式推导出的阈值进行适当的微调，最终得到了静海区玉米暴雨致灾风险等级及对应的阈值(见表4)。

表4 静海区12 h玉米暴雨致灾风险阈值Tab.4 12-hour precipitation thresholds for maize production loss

从表4可以看出，12,h降水量＜10,mm时，则静海区的玉米可能出现风险较低的减产，而当 12,h降水量＞41,mm时可能出现极高风险的减产情况。利用 1991—2015年静海区的玉米气象产量和 12,h大于 10,mm的降水总量之间的关系对这一重要阈值进行了验证(气象产量通过回归分析方法得到的玉米趋势产量和实际产量进行计算)，结果表明(见图5)，静海区的玉米气象产量和12h大于10,mm降水总量之间有显著的相关关系(P＜0.05)。因此 12,h降水量10,mm作为静海区玉米暴雨致灾的重要风险阈值，也是符合实际情况的。

图5 静海区玉米年气象产量与 12 h大于 10,mm的年降水总量的一元线性回归Fig.5 Liner regression between the annual meteorological production of maize in Jinghai and the annual precipitation which is greater than 10,mm

4 结论与讨论

在 12,h降水量尺度上，静海区暴雨发生概率呈自西北向东南逐步增加的分布，发生暴雨灾害风险较低的地区为西北部的台头、子牙、团泊、沿庄、陈官屯等地区，发生暴雨灾害风险较高的区域为东南部的薛庄子、中旺以及中部的静海镇等地区。

在 24,h降水量尺度上，静海区的暴雨发生概率分布与 12,h尺度上的分布较为一致，大致呈现出自西北向东南增加的分布。

静海区玉米作物暴雨致灾概率呈现出自西南向东北逐渐减少的分布。南部的中旺镇表现出较高的致灾风险。台头、子牙、团泊区域表现出较低的致灾风险。沿庄和陈官屯区域出现了玉米作物暴雨致灾风险概率的最大值，表现出了很高的暴雨致灾风险。

在 12,h降水量尺度上划分出了静海区玉米暴雨致灾风险阈值，12,h降水量＜10,mm以上时，静海区的玉米可能出现风险较低的减产，而当 12,h降水量＞40,mm时，预测出现极高风险的减产情况。

玉米的生长发育受多种自然灾害影响，并且各种自然灾害影响的程度不一样，为了能够更加全面地进行玉米致灾评估，在今后的研究中需要转向多灾种的综合灾害评估研究。