史風(fēng)梅，楊 波，裴占江，王 粟，高亞冰，左 辛，盧玢宇，劉 杰

（1.黑龍江省農(nóng)業(yè)科學(xué)院農(nóng)村能源研究所，哈爾濱 150086；2.黑龍江省農(nóng)業(yè)科學(xué)院，哈爾濱 150086）

黑龍江省近35年農(nóng)業(yè)氣象災(zāi)害受災(zāi)率變化特征

史風(fēng)梅1，楊 波2，裴占江1，王 粟1，高亞冰1，左 辛1，盧玢宇1，劉 杰1

（1.黑龍江省農(nóng)業(yè)科學(xué)院農(nóng)村能源研究所，哈爾濱 150086；2.黑龍江省農(nóng)業(yè)科學(xué)院，哈爾濱 150086）

利用Mann-Kendall趨勢檢驗(yàn)法、Morlet小波分析方法和GIS軟件分析，黑龍江省1980～2015年農(nóng)業(yè)氣象災(zāi)害數(shù)據(jù)。結(jié)果表明，1980～2015年，黑龍江省農(nóng)業(yè)氣象災(zāi)害受災(zāi)率呈降低趨勢，且降低趨勢在95%置信水平下顯著；農(nóng)業(yè)氣象災(zāi)害在近35年內(nèi)呈周期性震蕩變化，受災(zāi)率變化主要時間尺度為18a。農(nóng)業(yè)受災(zāi)率和受災(zāi)面積比重在黑龍江省空間分布規(guī)律基本一致，在同一緯度上，二者均從西向東呈遞減趨勢，在同一經(jīng)度上，從南向北呈先增后減變化。農(nóng)業(yè)氣象災(zāi)害主要集中在黑龍江省西南部地區(qū)。

氣象災(zāi)害；時間變化特征；空間分布特征；黑龍江省

農(nóng)業(yè)氣象災(zāi)害是農(nóng)業(yè)生產(chǎn)中導(dǎo)致農(nóng)作物顯著減產(chǎn)不利天氣或異常氣候的總稱，包括干旱、澇漬、風(fēng)雹、熱害、冷害和臺風(fēng)等類型[1-2]。黑龍江省是我國農(nóng)業(yè)大省和國家重要商品糧基地，糧食產(chǎn)量占全國的比重逐年上升[3-4]。農(nóng)業(yè)氣象災(zāi)害對糧食產(chǎn)量影響顯著。郭麗娜等研究表明旱災(zāi)、洪澇、風(fēng)雹和低溫災(zāi)害是導(dǎo)致黑龍江省糧食1978～2011年大面積成災(zāi)和減產(chǎn)主要?dú)庀鬄?zāi)害；根據(jù)影響程度，該時間段內(nèi)影響糧食產(chǎn)量主要?dú)庀鬄?zāi)害由大到小依次為風(fēng)雹、旱災(zāi)和水災(zāi)[5]。王秋京等研究表明，黑龍江省近年旱災(zāi)和澇災(zāi)發(fā)生呈周期性，洪澇、干旱和低溫冷害為主要?dú)庀鬄?zāi)害，洪澇在1972～2006年危害程度較其他災(zāi)害嚴(yán)重[6-7]；1972～2012年干旱和洪澇是影響該省糧食產(chǎn)量主要?dú)庀鬄?zāi)害，其中干旱對糧食產(chǎn)量影響最大[8]。黑龍江省冰雹多發(fā)生在中北部如大、小興安嶺山麓、小興安嶺山脈迎風(fēng)坡和松花江、興凱湖沿岸，干旱災(zāi)害多發(fā)生于黑龍江省西部地區(qū)[9]。黑龍江省低溫冷害發(fā)生次數(shù) 20世紀(jì) 70年代最多，80年代后呈下降趨勢[10]。有關(guān)黑龍江省農(nóng)業(yè)氣象災(zāi)害研究較多，但研究方法單一且使用數(shù)據(jù)較早。因氣候變化具有一定突發(fā)性和不確定性，因此，本文研究近35年農(nóng)業(yè)氣象災(zāi)害對黑龍江省農(nóng)業(yè)生產(chǎn)影響規(guī)律，旨在為黑龍江省農(nóng)業(yè)發(fā)展，災(zāi)害預(yù)防提供數(shù)據(jù)支持。

1 材料與方法

本文所用1980～2015年黑龍江省農(nóng)業(yè)氣象災(zāi)害數(shù)據(jù)來源于《新中國農(nóng)業(yè)60年統(tǒng)計(jì)資料》和中華人民共和國農(nóng)業(yè)部種植業(yè)管理司數(shù)據(jù)庫[11-12]。黑龍江省各地區(qū)農(nóng)業(yè)氣象災(zāi)害數(shù)據(jù)來源于1994～2014年《黑龍江省統(tǒng)計(jì)年鑒》[13]和《中國氣象災(zāi)害大典：黑龍江卷》[14]。農(nóng)作物產(chǎn)量較正常年份減少1成以上面積稱為受災(zāi)面積，減產(chǎn)3成以上為成災(zāi)面積[15]。農(nóng)作物受災(zāi)面積和成災(zāi)面積與播種面積比值定義為受災(zāi)率和成災(zāi)率[15]。利用Mann-Kendall趨勢檢驗(yàn)法（M-K法）和Morlet小波法分析1980～2015年黑龍江省農(nóng)業(yè)氣象災(zāi)害受災(zāi)率變化趨勢及時間變化特征，利用GIS軟件分析農(nóng)業(yè)氣象災(zāi)害空間分布特征。

1.1 Mann-Kendall趨勢檢驗(yàn)法

本文利用Mann-Kendall法[16]檢驗(yàn)黑龍江省1980～2015年農(nóng)業(yè)氣象災(zāi)害受災(zāi)率變化趨勢。Mann-Kendall趨勢檢驗(yàn)方法如下：假設(shè)H0是由X1，X2，…，Xn，n個隨機(jī)、獨(dú)立、分布幾率相同變量組成時間序列數(shù)據(jù){X1，X2，…，Xn}，H1為雙邊檢驗(yàn)，則檢驗(yàn)統(tǒng)計(jì)量S為：

統(tǒng)計(jì)量S為正態(tài)分布，均值為零，其中i，j≤n，且i≠j。當(dāng)Xi-Xj“＜0”“=0”或“＞0”時，sign(Xi-Xj)值分別為-1、0、1。

統(tǒng)計(jì)量S方差可通過公式（2）計(jì)算得到：

通過公式（3）計(jì)算標(biāo)準(zhǔn)統(tǒng)計(jì)變量Z：

在H1雙邊趨勢檢驗(yàn)時，Z＞0表示原時間序列存在增加趨勢，Z＜0為下降趨勢。為設(shè)定的置信水平，即在置信水平a，時間序列上升或下降趨勢顯著。 ||Z≥1.28、1.64和2.32 則分別表示通過可信度90%、95%和99%顯著性檢驗(yàn)。

1.2 Morlet小波分析

小波變換是將時間系列分解到時間頻率域內(nèi)，得出時間系列周期變化動態(tài)。Morlet小波可獲得時間系列振幅信息和時間序列相位信息，應(yīng)用廣泛[16-17]。

Morlet小波函數(shù)如公式（4）所示：

式中，φ(t)-Morlet小波函數(shù)；t-時間（年）；ω0-小波中心頻率（無量綱）。可采用公式（5）結(jié)合Morlet小波分析估算周期：

式中，T-傅里葉周期（a）；c-常數(shù)；a-Morlet小波伸縮時間尺度（a）。

小波方差常用于分析間序列中各種時間尺度相對波動強(qiáng)度和周期性變化特征，其定義為：

式中，Wx(a,b)-a時間尺度,時間為x(t)小波系數(shù)：

式中，b-時間因子，φˉ(t)即φ(t)復(fù)共軛函數(shù)。

小波系數(shù)可反映系統(tǒng)某時間尺度下變化特征，小波系數(shù)為零時點(diǎn)為突變點(diǎn)，小波系數(shù)絕對值越大，表明該系統(tǒng)在該時間尺度變化越顯著[18]。

2 結(jié)果與分析

2.1 黑龍江省農(nóng)業(yè)氣象災(zāi)害時間變化特征

2.1.1 黑龍江省農(nóng)業(yè)氣象災(zāi)害時間變化趨勢檢驗(yàn)

農(nóng)業(yè)氣象災(zāi)害發(fā)生具有明顯時間特征。由圖1可知，1980～2015年，農(nóng)業(yè)氣象受災(zāi)率與成災(zāi)率呈一定波動性，總體呈下降趨勢，受災(zāi)率和成災(zāi)率分別以每年0.449%和0.2084%速率下降，且受災(zāi)率較成災(zāi)率下降速度更快。其中，2003年受災(zāi)率和成災(zāi)率最高，分別為67.93%和42.44%，2014年成災(zāi)率和受災(zāi)率最低，分別為6.63%和3.75%。利用Mann-kendall法分析黑龍江省1980～2015年農(nóng)業(yè)氣象災(zāi)害數(shù)據(jù)，獲得Mann-kendall統(tǒng)計(jì)量S為-160，標(biāo)準(zhǔn)統(tǒng)計(jì)變量Z為-2.17，其絕對值＞1.64，通過置信度95%檢驗(yàn)。因此，1980～2015年，農(nóng)業(yè)氣象災(zāi)害受災(zāi)率下降趨勢顯著。受災(zāi)率下降除與近年來農(nóng)業(yè)氣象災(zāi)害減弱有關(guān)外，還與近年來黑龍江省抗災(zāi)措施和能力增強(qiáng)有關(guān)[19-21]。

2.1.2 黑龍江省農(nóng)業(yè)氣象災(zāi)害Morlet小波分析

由圖2可知，受災(zāi)率在8～25a和3～7.0a時間尺度存在較強(qiáng)全域性周期震蕩變化。在3～7.0a時間尺度上，受災(zāi)率經(jīng)歷正相位-負(fù)相位準(zhǔn)5次震蕩。在8～25a時間尺度上，受災(zāi)率先后經(jīng)歷正相位-負(fù)相位-正相位準(zhǔn)1.5次震蕩。

通過小波方差可知在研究時間段內(nèi)，受災(zāi)率在各時間尺度下周期波動強(qiáng)弱變化情況，并可確定受災(zāi)率變化主要時間尺度。由圖3可知，18a時間尺度為1980～2015年黑龍江省農(nóng)業(yè)氣象災(zāi)害受災(zāi)率變化主周期，同時存在時間尺度為5a變化周期。

圖1 黑龍江省1980～2015年農(nóng)業(yè)氣象災(zāi)害受災(zāi)率和成災(zāi)率年際變化Fig.1 Disaster and hazard rate of agrometeorological disasters in Heilongjiang Province during 1980-2015

圖2 黑龍江1980～2015年農(nóng)業(yè)氣象災(zāi)害受災(zāi)率小波系數(shù)變化圖Fig.2 Morlet wavelet coefficient of agrometeorological disaster rates in Heilongjiang Province for 35 years

圖3 黑龍江省1980～2015年農(nóng)業(yè)氣象災(zāi)害受災(zāi)率Morlet小波方差圖Fig.3 Morlet wavelet variance of agrometeorological disasters in Heilongjiang Province during 1980-2015

由圖4可知受災(zāi)率周期波動正負(fù)相位變化和突變點(diǎn)。在5a特征時間尺度上，小波系數(shù)經(jīng)歷5個正相位-負(fù)相位震蕩，其中，1980～1983、1987～1989、1994～1997、2002～2004、2008～2010和2014～2015年小波系數(shù)處于正相位，表明災(zāi)情較重，而年份小波系數(shù)處于負(fù)相位，表明災(zāi)情較輕。正相位年份時間段長3～4年，下一個正相位出現(xiàn)在5～6年后。在5a特征時間尺度上，小波系數(shù)震蕩變化0.71。在18a特征時間尺度上，受災(zāi)率平均變化周期為24a，其中，1980～1990、2002～2012年小波系數(shù)處于正相位，其他年份處在負(fù)相位，正相位時間段長11年，負(fù)相位時間段長12年。擬合方程為y=周期5a和18a小波系數(shù)疊加后，1980～1990、2002～2011、2013～2014.3年為正相位區(qū)間，正相位時間段長分別為10、11和1.3年，負(fù)相位時間長度分別為12和2年。因此，1980～2015年，黑龍江省受災(zāi)率主要受5a和18a尺度震蕩變化控制，疊加后農(nóng)業(yè)氣象災(zāi)害受災(zāi)率≠0部分主要受時間尺度18a影響。

圖4中虛線部分為根據(jù)模擬公式所得黑龍江省農(nóng)業(yè)氣象災(zāi)害受災(zāi)率2016～2018年小波系數(shù)變化情況，其中5a時間尺度上為利用2010年后模擬公式由圖4可知，在2015年后，黑龍江省農(nóng)業(yè)氣象災(zāi)害受災(zāi)率均處在負(fù)相位，災(zāi)情較輕。

由表1可知，從5a和18a兩個變化周期疊加小波系數(shù)變化圖上可找到受災(zāi)率序列突變點(diǎn)，且變化周期疊加后突變點(diǎn)與主周期18a突變點(diǎn)一致。

圖4 黑龍江省1980～2015年農(nóng)業(yè)氣象災(zāi)害受災(zāi)率在時間尺度5a和18a Morlet小波系數(shù)Fig.4 Morlet wavelet coefficient of agrometeorological disasters in Heilongjiang Province during 1980-2015

表1 黑龍江省1980～2015年農(nóng)業(yè)氣象災(zāi)害受災(zāi)率突變點(diǎn)Table 1 Analysis on the abrupt change points of disaster rate of agrometeorological disasters in Heilongjiang Province during 1980-2015

2.2 黑龍江農(nóng)業(yè)氣象災(zāi)害空間分布特征

本文利用1980～2012年黑龍江省各區(qū)域農(nóng)業(yè)氣象災(zāi)害數(shù)據(jù)分析農(nóng)業(yè)氣象災(zāi)害該省空間分布情況。

1980～2012年近30年時間跨度中，各地市受災(zāi)面積占全省總受災(zāi)面積比重由小到大依次為大興安嶺0.74%、七臺河1.23%、鶴崗1.6%、伊春1.63%、雞西2.9%、牡丹江3.5%、雙鴨山3.9%、黑河6.6%、大慶6.7%、佳木斯9.4%、哈爾濱13.5%、綏化20.3%和齊齊哈爾28.0%。齊齊哈爾受災(zāi)面積最大，其次為綏化和哈爾濱。受災(zāi)面積除與災(zāi)情發(fā)生范圍、程度有關(guān)外，還受農(nóng)作物種植面積影響。如齊齊哈爾農(nóng)作物種植面積最大，約占全省22%，綏化約占18.4%，而哈爾濱約占16.6%。因此，各地市受災(zāi)面積與全省總受災(zāi)面積比值與本地區(qū)農(nóng)作物耕種面積和總耕種面積比值基本一致。黑龍江省各地市1980～2012年年平均受災(zāi)率由大到小依次為齊齊哈爾73.6%，綏化65.3%，大慶60.1%，佳木斯58.5%，雙鴨山56.6%，伊春49.6%，哈爾濱49.3%，黑河48.6%，鶴崗46.9%，七臺河44.3%，牡丹江45%，雞西44.0%，大興安嶺31.7%。齊齊哈爾、綏化和大慶受災(zāi)情況相對嚴(yán)重。

利用GIS圖分析農(nóng)業(yè)氣象災(zāi)害在黑龍江省的空間分布情況。圖5為黑龍江省各地市1980～2012年累積受災(zāi)率及受災(zāi)面積占全省總受災(zāi)面積比重的GIS擬合圖。由圖5可知，農(nóng)業(yè)受災(zāi)率和受災(zāi)面積比重在黑龍江省的空間分布規(guī)律基本一致，在同一緯度上均從東經(jīng)121°11'～135°05'呈遞減趨勢，在同一經(jīng)度上，從北緯 43°26'～53°33'呈先增后減變化，齊齊哈爾市最高。

研究表明，干旱和洪澇是影響黑龍江省農(nóng)業(yè)生產(chǎn)的主要農(nóng)業(yè)災(zāi)害[22]。1949～2011年，因干旱和洪澇造成的農(nóng)業(yè)受災(zāi)面積年平均值約占黑龍江省農(nóng)業(yè)總受災(zāi)面積比重分別為55%和28%，占總受災(zāi)面積85%以上，干旱是影響黑龍江省農(nóng)業(yè)最主要?dú)庀鬄?zāi)害[23]。根據(jù)黑龍江省1986～2015年農(nóng)業(yè)氣象災(zāi)害數(shù)據(jù)和降水量統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)可知，黑龍江省干旱災(zāi)害受災(zāi)率與年降雨量成負(fù)相關(guān)關(guān)系，相關(guān)系數(shù)為-0.412，干旱災(zāi)害的受災(zāi)率與降水顯著相關(guān)，與姜靈峰等研究一致[24]。黑龍江省的降水量基本表現(xiàn)為兩高兩低，即山區(qū)高，平原低，東部高，西部低的特點(diǎn)[25]。黑龍江省1980～2012年降水量以東南部的牡丹江和北部黑河市的孫吳為中心，向四周由大到小變化，西部松嫩平原區(qū)的降雨量最小，在相同經(jīng)度的齊齊哈爾站和安達(dá)站平均降水量低于大興安嶺地區(qū)平均降水量[26]。黑龍江省農(nóng)業(yè)氣象災(zāi)害的空間分布與降水增減變化呈相反趨勢，降水可影響黑龍江省農(nóng)業(yè)氣象災(zāi)害受災(zāi)率空間分布情況。

圖5 黑龍江省各地市1980～2012年年平均受災(zāi)面積及受災(zāi)率GIS圖Fig.5 GIS figures of disaster rates and areas affected by agrometeorological disasters in Heilongjiang Province during 1980-2012

3 討論與結(jié)論

本文利用Mann-kendall趨勢檢驗(yàn)法、Morlet小波分析法和GIS軟件分析黑龍江省1980～2015年氣象災(zāi)害時間和空間分布特征表明：①黑龍江省農(nóng)業(yè)氣象災(zāi)害受災(zāi)率呈周期性震蕩降低趨勢，降低趨勢在95%置信水平上顯著，震蕩變化周期主要受5a和18a尺度控制。②農(nóng)業(yè)受災(zāi)率和受災(zāi)面積比重在黑龍江省空間分布規(guī)律基本一致，在同一緯度上，二者均從東經(jīng)121°11'～135°05'呈遞減趨勢，在同一經(jīng)度上，從北緯43°26'～53°33'呈先增后減趨勢，農(nóng)業(yè)氣象災(zāi)害主要集中在黑龍江省西南部，中部次之，其次是西北、東南部地區(qū)，東北部地區(qū)最輕。降水是影響農(nóng)業(yè)氣象災(zāi)害空間分布主要因素。在災(zāi)害較重地區(qū)，可通過加強(qiáng)水利設(shè)施建設(shè)、提高抗災(zāi)防害能力等措施減災(zāi)。

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Change characteristics of agrometeorological disaster rates in Heilong-jiang Province in recent 35 years/

SHI Fengmei1,YANG Bo2,PEI Zhanjiang1,WANG Su1,GAO Yabing1,ZUO Xin1,LU Binyu1,LIU Jie1
(1.Rural Energy Institute,Heilongjiang Academy of Agricultural Sciences,Harbin 150086,China;2.Heilongjiang Academy of Agricultural Sciences,Harbin 150086,China)

The temporal and spacial change characteristics of agrometeorological disasters which directly affected agricultural productivity were studied by analyzing the area data affected by agrometeorological disasters during 1980-2015 in Heilongjiang ProvinceviaMann-Kendall statistical method,Morlet wavelet analysis method and GIS software analysis.The results showed that the disaster rates revealed significantly subsiding trend over the period of 1980-2015 at the 95%confidence level.The disaster rate changed periodically at 5a and 18a time scale,and the 18a time scale was especially outstanding.The rate and the area affected by agrometeorological disasters in Heilongjiang Province had the same spatial change characteristics.They all decreased from the west to the east at the same latitude and increased firstly then decreased from the south to the north at the same longitude.The disaster areas were mainly located in the south-west and midlands of Heilongjiang Province.

agrometeorological disaster;temporal change characteristic;spatial change characteristic;Heilongjiang Province

S162.5+3；S166

A

1005-9369（2017）10-0050-07

史風(fēng)梅,楊波,裴占江,等.黑龍江省近35年農(nóng)業(yè)氣象災(zāi)害受災(zāi)率變化特征[J].東北農(nóng)業(yè)大學(xué)學(xué)報,2017,48(10)：50-56.

Shi Fengmei,Yang Bo,Pei Zhanjiang,et al.Change characteristics of agrometeorological disaster rates in Heilongjiang Province in recent 35 years[J].Journal of Northeast Agricultural University,2017,48(10)：50-56.(in Chinese with English abstract)

2017-09-28

國家發(fā)展和改革委員會中國清潔發(fā)展機(jī)制基金（2014101）；國家重點(diǎn)研發(fā)計(jì)劃項(xiàng)目（2016YFD0501403）；國家科技支撐計(jì)劃項(xiàng)目（2015BAD21B004）；哈爾濱市創(chuàng)新人才研究專項(xiàng)（2015RAQXJ056）；黑龍江省農(nóng)業(yè)科學(xué)院引進(jìn)博士人員科研啟動金（201507-37）

史風(fēng)梅（1972-），女，副研究員，博士，研究方向?yàn)闅夂蜃兓瘜r(nóng)業(yè)生產(chǎn)影響。E-mail：ocean-water@126.com