衡水市设施农业大风灾害风险分析

陈克敏 张健 李婷 陈笑娟

摘要 采用衡水市11个国家地面气象站（1984—2019年）和128个区域地面气象站（2014—2019年）的逐日观测数据、2019年衡水市设施农业经济数据及设施农业大风灾情历史资料，选取日极大风速作为大风灾害强度指标，基于灾害风险评估理论，利用极值概率分布模式对不同重现期下衡水市风灾致灾因子危险性进行分析;结合致灾因子、承灾体属性构建不同类别设施农业“风速-损失率”脆弱性曲线;综合考虑致灾因子、承灾体暴露度和脆弱性影响，对衡水市不同类别设施农业在不同重现期下的损失风险进行分析。结果表明：随着重现期的增加，大风致灾强度、影响范围和经济损失同时增大;在衡水市东北部地区危险性较高，其中，深州市中部、武强县东北部、阜城县北部及饶阳县北部区域风灾危险性最高;设施农业大风灾害经济损失风险主要集中在饶阳县东北部地区，并随着重现期的增加，损失范围逐渐扩大，经济损失不断增加。

关键词 设施农业;日极大风速;大风灾害 ;风险分析

中图分类号：P458.1+23文献标识码：B 文章编号：2095–3305（2021）03–0101–03

衡水市位于河北省东南部，地处河北冲积平原，属大陆季风气候区，为温暖半干旱型，农业气候资源较丰富，是京津重要的农副产品加工供应基地[1]。据衡水市统计局数据，截至2019年末，衡水市辖2个市辖区、1个县级市、8个县的设施农业种植面积3.38万 hm2，其中设施蔬菜播种面积2.6万 hm2，占衡水市全部蔬菜播种面积的41%，产量达97.4万 t，占全市蔬菜总产量的35.2%;设施水果种植面积0.48万 hm2，占衡水市全部水果种植面积的42.3%;另外还有0.3万 hm2食用菌等其它设施农产品种植。设施农业在衡水市农业经济生产发展建设中有着极为重要的地位。

大风灾害是衡水市主要的气象灾害之一，不仅会破坏生态环境，而且会给设施生产造成较大损失，特别是老旧的日光温室、结构简易的塑料拱棚受灾尤其严重，往往给设施农业造成巨大的经济损失[2]。因此，对大风灾害风险进行研究，对指导衡水市科学规划设施农业生产发展、提高防灾减灾能力、保障人民群众生命财产安全具有十分重要的现实意义。

1 资料与处理

1.1 资料

气象资料采用衡水市11个国家地面气象站（1984—2019年）和128个区域地面气象站（2014—2019年）的逐日观测数据，承灾体数据为衡水市2019年设施农业种植面积、经济价值等。

灾情数据为调查采集的“大风风速-设施农业损失”样本数据，以及1984—2019年衡水市各县（市、区）风灾统计数据，包括风灾发生的地点、开始和结束时间、天气过程、受灾人口、农作物受灾情况等信息。

1.2 资料处理

本研究以日极大风速作为大风灾害强度指标，进行大风灾害的危险性分析及承载体脆弱性分析。由于日极大风速观测时间较短，选取气象逐日观测数据中最大风速数据，采用统计方法建立区域站与国家站最大风速与极大风速的函数关系，推算得出日极大风速的长时间序列数据[3]。

2 研究方法

2.1 致灾因子危险性分析方法

通过高低异常值检验、空间异常值检验等数据质量控制，提取每个站点1984—2019年日极大风速年极值，运用韦伯分布、伽玛分布、耿布尔分布等不同分布函数对AM序列进行拟合，以AIC指数选择最优分布函数，计算得到各站点不同重现期的极大风速，利用ArcGIS10.5软件选择反距离权重插值法，得到不同重现期致灾因子危险性分布图[4]。

重现期是超越概率的具体形式，通过多少年一遇来体现，可直观识别由致灾因子强度变化而引起的空间变化趋势。对于连续型随机变量X，小于任意实数x的累积概率为F（X），则重现期计算方法如下[5]：

式（1）、（2）中，RP为重现期，EP为超越概率，F（X）为累积概率，f（x）为变量x的概率密度函数。

2.2 承灾体脆弱性分析方法

根据灾情调查和风灾统计数据，构建不同类别设施农业“风速-损失率”脆弱性曲线，利用最小二乘法，选择线性、指数和幂函数分别对不同类别设施农业大风灾害脆弱性曲线进行拟合[6]。最终，选择拟合R?较高且形式最为简单的线性函数对设施农业大风灾害脆弱性关系进行刻画，采用分段函数形式，得到小棚、中棚、大棚和日光温室的脆弱性关系曲线。不同风速下的风灾损失率，计算公式如下：

式（3）中，LR为不同风速下的设施损失率，L为风灾造成的损失，W为承灾体的重置费用。

2.3 承灾体经济损失风险分析方法

承灾体损失风险受多种因素共同影响，其中，致灾因子、承灾体暴露度和脆弱性是导致损失的主要因素，根据风险系统理论，承灾体损失风险计算公式如下[7]：

式（4）中，t为重现期，R（t）为风险，Ht为致灾危险性，V为承灾体脆弱性曲线，E为承灾体的经济价值。

3 分析与结果

以日极大风速为大风灾害强度指标，结合致灾因子、承灾体属性和经济分布，研究5 a一遇、10 a一遇、30 a一遇和50 a一遇4个重现期的大风灾害风险分布特征。

3.1 致灾因子危险性分析

利用ArcGIS10.5处理得到不同重现期致灾因子危险性分布图（图1）。随着重现期的增大，日极大风速的致灾强度逐渐增强，影响范围也不断扩大。风灾高危险区主要分布在衡水市东北部地区，其中深州市中部、武强县东北部、阜城县北部及饶阳县北部区域风灾危险性最高。

3.2 承灾体脆弱性分析

从灾情数据中分别选取小棚、中棚、大棚和日光溫室损失的案例，计算出不同类型设施的损失率，构建日极大风风速与损失率的对应关系曲线，选择线性、指数和幂函数分别对不同类别设施农业大风灾害脆弱性曲线进行拟合，确定系数R?越接近1拟合度越好，因此选择R?较高的线性-函数表征不同类型设施的脆弱性。在一定风速范围内，小棚、中棚、大棚和日光温室的损失率均随风速的增大而增加，其开始出现损失的极大风风速即临界风速值分别为6、7、14、20 m/s，脆弱性曲线如表1。

其中，LRs、LRm、LRl、LRw分别为小棚、中棚、大棚和日光温室的损失率。

3.3设施农业经济损失风险分析

设施农业的损失主要受致灾因子、承灾体暴露度和脆弱性的影响。其中，暴露度与设施农业的数量、分布和价值有关，在同等致灾因子危险性下设施农业数量越多、范围越广、价值越高，受损风险越大[8]。综合考虑致灾因子、承灾体暴露度和脆弱性影响，得到衡水市设施农业大风灾害损失风险分布（图2）。设施农业大风灾害损失风险主要集中在饶阳县、武强县，饶阳县东北部地区风险最高，并随着重现期的增加，损失范围逐渐扩大，经济损失不断增加。重现期为5 a和10 a一遇时，饶阳县北部区域损失风险相对较高，在400～600万元/km2，其它地区在400万元/km2以下。30 a和50 a一遇时，饶阳县损失风险区域扩大到北部、东部、南部5个乡镇，其中北部损失风险最高，达600 ～ 1 200万元/km2，其它地区损失风险在400～600万元/km2以下。

4 结论与讨论

随着重现期的增加，大风致灾强度、影响范围和经济损失同时增大;在衡水市东北部地区危险性较高，其中深州市中部、武强县东北部、阜城县北部及饒阳县北部区域风灾危险性最高;设施农业大风灾害经济损失风险主要集中在饶阳县东北部地区，并随着重现期的增加，损失范围逐渐扩大，经济损失不断增加。本文研究结果对于衡水市设施农业建设规划和大风灾害防御有一定指导意义，有助于提高衡水市设施农业防灾减灾能力。

研究未考虑大风持续时长、孕灾环境、防灾减灾能力等影响因素，因此研究结果存在一定局限性，对于考虑多方面因素的综合性致灾强度指标，还有待进一步研究。

参考文献

[1] 赵立营.衡水市产业SWOT分析[J].产业与科技论坛，2019，18（17）：28-29.

[2] 张永红，葛徽衍，韩蓓蓓，等.渭南市设施农业大风灾害风险区划研究[J].陕西气象，2016（1）：29-33.

[3] 姬鸿丽，俞飞，禹东晖，等.孟津县历史极大风速推算及其气候特征分析[J].气象与环境科学，2011，34（3）：74-78.

[4] 李婷，陈笑娟，张静，等.基于脆弱性曲线的河北省日光温室大风灾害风险评估[J].湖北农业科学，2020，59（4）：63-69.

[5] 李婷，孙玉龙，陈笑娟，等.基于经济损失的河北省雪灾风险定量评估[J].灾害学，2018，33（4）：72-77.

[6] 章国材.自然灾害风险评估与区划原理和方法[M]北京：气象出版社，2014.

[7] Reduction I. Living with risk： a global review of disaster reduction initiatives[M]. BioMed Central Ltd， 2004.

[8] 侯光良，赵霞，李凡，等.青海省果洛州乡级人口： 牲畜雪灾风险评估[J].自然灾害学报， 2015， 24（5）： 247-253.

责任编辑：黄艳飞