[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

摘要

本发明公开了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。本发明基于作物生长模型，计算作物旱灾致灾强度指数，同时在完全满足水分和不灌溉两种情景下分别进行模拟，计算受水分胁迫影响的作物产量损失率，通过模拟的大量样本构建致灾强度指数与产量损失率之间的logistic曲线，获得对应的作物旱灾自然脆弱性曲线。本发明提出的作物旱灾自然脆弱性曲线的确定方法能够定量的描述农业旱灾承灾体脆弱性，使得灾害脆弱性成为了一个动态的过程性的量值，对于旱灾风险评价具有重要意义。

主权项

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，其特征在于，所述方法的具体步骤如下：(1)利用EPIC(Environmental Policy Integrated Climate Model)作物生长模型确定给定作物的作物参数；根据已确定的作物参数以及样本点气象数据，确定不同生育期水分胁迫对产量损失的贡献率；将作物品种参数以及空间插值后的气象数据输入空间EPIC模型得到作物水分胁迫的日输出结果，结合不同生育期水分胁迫对产量损失的贡献率，根据下列公式计算作物旱灾致灾强度指数：DHIyj=Σk=1nαi(1-WSk)maxDHI]]>其中，DHIyj为作物旱灾致灾强度指数；DHIyj为第y年j个样本点的作物旱灾致灾强度指数；WSk为第k天的作物水分胁迫；αi为不同生育期作物水分胁迫对产量损失的贡献率，其中，第k天属于第i个生育期，n为第i个生育期对应的受水分胁迫影响的天数；maxDHI为研究区所有样本点不同年份对应的最大值；作物旱灾致灾强度指数取值范围在0‑1之间：0代表旱灾致灾强度的最小值，即没有干旱的影响；1代表旱灾致灾强度的最大值，即最严重的干旱影响；(2)将作物品种参数以及空间插值后的气象数据输入空间EPIC模型，在完全满足养分与完全满足水分(Y1情景)和完全满足养分与不灌溉(Y2情景)两种情景下分别进行模拟，Y1的产量减去Y2的产量即是受水分胁迫影响的年产量损失值；产量损失率的计算公式如下：YLyj=Y1y-Y2ymaxY1j]]>其中，YLyj为y年第j个样本点的旱灾因灾单位产量损失率，Y1和Y2分别为两种情景下的单位产量，maxY1j为第j个样本点多年最大单位产量；(3)根据(1)中获得的不同年份的旱灾致灾强度指数空间分布图和(2)中获得的对应年份的产量损失率空间分布图，尽可能选择处于不同旱灾强度下的样本点，提取对应样本点不同年份的致灾强度指数以及产量损失率，并进行Logistic曲线回归，得到对应的作物旱灾自然脆弱性曲线。