[发明专利]一种基于作物生长模型确定作物旱灾自然脆弱性曲线的方法

说明书

技术领域

本发明属于农业旱灾风险评估技术领域，涉及一种确定作物旱灾自然脆弱性曲线的方法，具体涉及一种基于作物生长模型的旱灾致灾强度指数与产量损失率确定作物旱灾自然脆弱性曲线的方法。

背景技术

第五次IPCC(Intergovernmental Panel on Climate Change)报告指出，全球气温正逐年上升。尽管人类已经采取了许多应对措施，但温度上升的趋势在未来一段时间内仍将继续。同时，由于全球气候变暖带来的极端天气频率及强度的增加，使得诸如干旱、洪水等自然灾害频繁发生。而农业作为对于气候变化最脆弱的行业，极端天气的增加、气温降水等气候要素年际变化的加大都将增加农作物的水分胁迫强度，从而导致农作物减产，形成农业旱灾。因而，更好地理解及描述旱灾，能够帮助人们提高区域农业旱灾应对能力并提出减灾对策，降低高风险区作物旱灾风险。

脆弱性包括极端灾害事件发生的可能性和社会吸收极端自然事件影响后果的程度，是一种期望破坏的程度，是致灾强度的函数。脆弱性正逐渐成为一种核心的概念并在许多领域中都有广泛的应用，如生态学、公共卫生、土地利用变化以及全球气候变化等。目前，许多方法都被用来进行脆弱性评价。统计方法通过建立不同指标间的统计关系确定脆弱性的特征和依赖关系，但是这种方法会受到统计方法的影响，不能全面的考虑多种影响因素。另一类方法比如模糊模型方法、多指数方法以及聚类方法能够对多种影响因子进行综合评价。但是模糊模型方法有时会受限于先验知识或信息的收集，造成权重设置中的困难；而多指数方法中通过多种指数整合得到最终的脆弱性指数的过程会对评价结果造成影响；聚类方法往往会局限于对脆弱性定性的描述，对承灾体脆弱性随致灾强度的变化规律。

灾害脆弱性是灾害承灾体内在的一种特性，这种特性是承灾体受自然或人为致灾因子打击时自身应对、抗御和恢复的能力的特性。在目前灾害脆弱性评价的研究中，多数研究都没有将自然因素导致的脆弱性和社会因素导致的系统脆弱性很好地分开，这对从灾害发生发展过程上认识灾害风险的成灾机制产生了较大的限制。而从自然灾害的角度来看，灾害自然脆弱性是自然灾害本质承灾体的抵抗自然灾害打击过程中自身内在的脆弱性，是承灾体本身所特有的物理特性。通过确立灾害致灾强度和灾情损失百分率之间的关系，可以得出特定承灾体的脆弱性曲线。因此，本发明所提出的作物旱灾自然脆弱性曲线是指某一品种的作物，其应对不同致灾强度打击下的不同损失情况。其损失的大小与致灾强度的大小有着密切的关系，这种特性是承灾体本身内在的一种性质。在计算作物旱灾自然脆弱性曲线的过程中，通过建立致灾强度和灾情损失的关系，可定量的刻画承灾体的脆弱性。随着致灾强度的增强，灾害损失率也逐渐增加。作物旱灾自然脆弱性曲线使得灾害脆弱性成为了一个可描述的动态的过程性的量值，利用作物旱灾自然脆弱性曲线能够从成灾机理的角度进行灾害脆弱性评价以及旱灾风险评价，从而提高区域农业旱灾应对能力并及时采取对策以适应气候变化对农业旱灾的影响。

EPIC模型(Environmental Policy Integrated Climate Model)是美国农业部为评价美国水土资源现状，分析土壤侵蚀和生产力关系而开发的综合模型，包括气象、水文、土壤侵蚀、作物生长等模块。作物生长模型是EPIC模型的重要子模型之一，考虑了作物生长过程中的气象条件、作物类型、田间管理等众多因素。模型输入的气象因子包括降雨、气温、风速、相对湿度、太阳辐射等。模型通过对比逐日累计热量单元和潜在热量单元，进行作物产量计算，即当累计热量单元达到作物成熟所需时，模型输出结果即为模拟的作物产量。EPIC作物生长模型可以较好地模拟作物在不同气象条件及灌溉水平下的产量，从而应用到作物旱灾致灾强度及因旱损失风险评估中。

发明内容

为了解决现有技术的不足，本发明提供了一种基于作物生长模型的作物旱灾致灾强度指数与产量损失率确定作物旱灾自然脆弱性曲线的方法。本发明通过作物生长模型模拟作物生长过程，确定旱灾致灾强度指数；通过完全满足水分与不灌溉两种情形的模拟，确定作物受水分胁迫影响的年产量损失值；将作物在不同年份、不同样本点模拟得到的旱灾致灾强度指数与年产量损失率进行回归分析，最终确定作物旱灾自然脆弱性曲线。该方法可较直观地反映作物应对旱灾的自然脆弱性特点。不同类型作物的旱灾自然脆弱性性质也是不一样的，其曲线或曲面的型代表了该种类型作物旱灾自然脆弱性的特性。

本发明提供的基于作物生长模型的作物旱灾致灾强度指数与产量损失率确定作物旱灾自然脆弱性曲线的方法具体步骤如下：