王奧楓，陳世恒，唐湘玲

（桂林理工大學(xué)地球科學(xué)學(xué)院，廣西桂林 541004）

0 引言

人類活動對自然產(chǎn)生影響，導(dǎo)致地球的氣候發(fā)生變化。IPCC（聯(lián)合國政府氣候變化專門委員會）第五次評估報(bào)告指出人類活動致使20世紀(jì)50年代以來溫室氣體大量增加，溫室氣體的增加將使氣候進(jìn)一步變暖[1]。氣候變化導(dǎo)致了非常高的土地退化，加劇土地荒漠化和土壤養(yǎng)分缺乏。

由于農(nóng)業(yè)對氣候條件的敏感性強(qiáng)，農(nóng)業(yè)生產(chǎn)受氣候影響劇烈[2]，尤其是發(fā)展中國家，氣候變化將會對大多數(shù)發(fā)展中國家的農(nóng)業(yè)產(chǎn)生不利影響，在全球氣候變化的背景下，中國的氣溫不斷上升，增溫幅度由南到北遞增，降水變化趨勢不明顯，年代際波動較大，具有明顯的地區(qū)差別[3]。氣候變化導(dǎo)致了非常高的土地退化，加劇了土地荒漠化和土壤養(yǎng)分缺乏。土地退化組織的威脅日益增加，已被定性為一個(gè)主要的全球威脅[4]。

據(jù)統(tǒng)計(jì)，中國由于極端天氣氣候事件而引發(fā)的氣象災(zāi)害就占整個(gè)自然災(zāi)害的70%以上。隨著全球變暖的持續(xù)發(fā)展，中國的大部分地區(qū)極端氣象事件發(fā)生頻率增大，并且對農(nóng)業(yè)生產(chǎn)造成大量經(jīng)濟(jì)損失是可以預(yù)見的[5-7]?？梢?，氣候變暖遠(yuǎn)遠(yuǎn)超出于一個(gè)環(huán)境問題，不僅對人類賴以生存的自然系統(tǒng)構(gòu)成了巨大、長遠(yuǎn)、甚至不可逆轉(zhuǎn)的損害，而且對整個(gè)世界的經(jīng)濟(jì)社會發(fā)展造成了嚴(yán)峻的現(xiàn)實(shí)威脅。

廣西是農(nóng)業(yè)大區(qū)，農(nóng)業(yè)經(jīng)濟(jì)在整體經(jīng)濟(jì)中占據(jù)主導(dǎo)地位，從事農(nóng)業(yè)勞動的人口較多，對于農(nóng)業(yè)的依存度遠(yuǎn)高于其他地區(qū)，因此，如何減少和避免農(nóng)業(yè)因?yàn)?zāi)損失是一個(gè)亟待解決的大問題。廣西處于中國南部，位置沿海，占地面積大，其內(nèi)部水資源豐富，并且時(shí)常受暖洋氣流和冷空氣的影響，導(dǎo)致了極端氣象事件引發(fā)的災(zāi)害及其衍生的災(zāi)害所造成的經(jīng)濟(jì)損失大、影響范圍廣，給廣西國民經(jīng)濟(jì)建設(shè)帶來巨大的損失[8]。同時(shí)，在中國對外開放的戰(zhàn)略格局中，廣西地區(qū)占據(jù)非常重要的位置，是陸運(yùn)和海運(yùn)的重要節(jié)點(diǎn)，在中國提出的“一帶一路”中扮演重要的角色，所以對于極端氣象的適應(yīng)能力，減小農(nóng)業(yè)經(jīng)濟(jì)損失，是廣西地區(qū)迫切需要解決的重大問題。

目前國內(nèi)外對于氣候變化與農(nóng)業(yè)生產(chǎn)之間影響關(guān)系的科學(xué)研究取得的成果較為局限。因此，對于農(nóng)業(yè)生產(chǎn)影響關(guān)系的區(qū)域性研究顯得尤為重要[9]。研究廣西區(qū)域氣候變化對農(nóng)業(yè)生產(chǎn)的影響，可以準(zhǔn)確認(rèn)識氣候?qū)r(nóng)業(yè)生產(chǎn)的主要變化影響。本研究利用廣西地區(qū)1978—2017年間廣西地區(qū)農(nóng)業(yè)受災(zāi)數(shù)據(jù)，對旱災(zāi)、洪澇災(zāi)害、風(fēng)雹、低溫成災(zāi)等極端氣候事件與農(nóng)業(yè)受災(zāi)數(shù)據(jù)之間的關(guān)系進(jìn)行研究，從而為科學(xué)應(yīng)對氣候變化，趨利避害，確保廣西農(nóng)業(yè)的持續(xù)、健康發(fā)展提供決策依據(jù)。

1 研究區(qū)概況與數(shù)據(jù)來源

1.1 研究區(qū)概況

廣西壯族自治區(qū)位于中國西南丘陵過渡地帶，南北約610 km，東西長約750 km，地勢成周邊高中間低態(tài)勢，地貌類型復(fù)雜多樣（見圖1）。在氣候資源方面，廣西處于亞熱帶濕潤季風(fēng)氣候區(qū)域，農(nóng)作物一年四季均可以種植，年平均氣溫在16～23℃，日均氣溫10℃，年日照時(shí)數(shù)達(dá)到1400～2000 h，適宜農(nóng)作物生長，其主要農(nóng)業(yè)氣象災(zāi)害主要有4種，分別為干旱、水災(zāi)、風(fēng)雹災(zāi)害與低溫成災(zāi)[10]。

同時(shí)，農(nóng)業(yè)經(jīng)濟(jì)在廣西總經(jīng)濟(jì)中占據(jù)重要位置，且在全國地區(qū)農(nóng)業(yè)經(jīng)濟(jì)中排名第九，截至2019年廣西農(nóng)業(yè)人口突破2000萬，占總?cè)丝诘谋戎厣仙?9.3%。廣西擁有261.42萬hm2的耕地總面積，其中60%是水田，約占154萬hm2；40%是旱地，約占108萬hm2。此外，水稻和玉米為其主要糧食作物，甘蔗、花生、薯類和茶葉作為其主要經(jīng)濟(jì)作物。

1.2 數(shù)據(jù)來源

本研究農(nóng)作物相關(guān)數(shù)據(jù)與災(zāi)情數(shù)據(jù)來源于國家統(tǒng)計(jì)局網(wǎng)站。農(nóng)作物相關(guān)數(shù)據(jù)主要是廣西地區(qū)1978—2017年農(nóng)作物播種面積，主要是實(shí)際播種面積或移植農(nóng)作物的面積；災(zāi)情數(shù)據(jù)主要是干旱、水災(zāi)、風(fēng)雹災(zāi)與低溫成災(zāi)極端氣候事件在1978—2017年間導(dǎo)致的受災(zāi)面積和成災(zāi)面積。其中，受災(zāi)面積為農(nóng)作物由于災(zāi)害而造成相對于正常年份減產(chǎn)的農(nóng)作物播種面積；成災(zāi)面積為農(nóng)作物由于災(zāi)害而造成相比于正常年份減少三成以上的農(nóng)作物播種面積。

氣象數(shù)據(jù)：在廣西地區(qū)選取資料代表性好，數(shù)據(jù)完整的23個(gè)氣象站點(diǎn)，資料年代為1978—2017年共計(jì)40年的日、旬、月、年各時(shí)段的氣溫和降水資料，氣象資料是指23個(gè)站點(diǎn)的平均情況，所有氣象資料來源于廣西壯族自治區(qū)氣象局氣象信息中心的信息化數(shù)據(jù)庫。氣象資料與農(nóng)作物受災(zāi)面積資料均已同步處理。氣象數(shù)據(jù)站點(diǎn)分布如圖1所示。

圖1 研究區(qū)位與氣象站點(diǎn)分布

2 研究方法

2.1 農(nóng)作物災(zāi)損評估

受災(zāi)面積指因?yàn)?zāi)害造成農(nóng)作物產(chǎn)量損失一成以上的面積（如果同一地塊的當(dāng)季農(nóng)作物多次受同一種災(zāi)害的危害，只計(jì)算其中受災(zāi)最重的一次）。成災(zāi)面積是在受災(zāi)面積中，產(chǎn)量損失三成（含三成）以上的面積。絕收面積是在成災(zāi)面積中，產(chǎn)量損失八成（含八成）以上的面積。損失產(chǎn)量：指在農(nóng)作物因自然災(zāi)害損失的產(chǎn)量。農(nóng)作物因?yàn)?zāi)損失產(chǎn)量按以公式(1)進(jìn)行估算。

其中，受災(zāi)面積指因?yàn)?zāi)害造成在土農(nóng)作物產(chǎn)量損失一成以上的面積（如果同一地塊的當(dāng)季農(nóng)作物多次受同一種災(zāi)害的危害，只計(jì)算其中受災(zāi)最重的一次）。

根據(jù)災(zāi)害學(xué)理論[11-12]，因?yàn)槭茏匀粸?zāi)害而減產(chǎn)造成的經(jīng)濟(jì)損失的計(jì)算方法[13-14]如式(2)所示。

因受災(zāi)減產(chǎn)的經(jīng)濟(jì)損失，可以通過凈減產(chǎn)面積與單位面積產(chǎn)值的乘積來計(jì)算。單位面積產(chǎn)值為總產(chǎn)值除以實(shí)收面積所得的單位面積產(chǎn)值。實(shí)收總面積為總播種面積與凈減產(chǎn)面積的差值。由上述分析，可得到農(nóng)作物因?yàn)?zāi)經(jīng)濟(jì)損失估算，從而得出農(nóng)作物因?yàn)?zāi)經(jīng)濟(jì)損失估算公式如(3)所示。

但是因?yàn)槭転?zāi)面積數(shù)據(jù)中既有受災(zāi)面積，又有成災(zāi)面積以及絕收面積?？紤]到因自然災(zāi)害災(zāi)而導(dǎo)致農(nóng)作物減產(chǎn)這一情況，將公式(3)改為式(4)的形式。

式中，C為農(nóng)作物因自然災(zāi)害遭受的經(jīng)濟(jì)損失（億元）；B為農(nóng)作物單位面積產(chǎn)值（億元/103hm2）；A1為農(nóng)作物受災(zāi)面積的凈減產(chǎn)面積系數(shù)；f1為農(nóng)作物受災(zāi)面積。

經(jīng)研究，A1=0.3為宜。在對某一年農(nóng)作物因?yàn)?zāi)經(jīng)濟(jì)損失預(yù)估時(shí)，B值可以使用上一年的農(nóng)作物單位面積產(chǎn)值。以廣西地區(qū)2005年旱災(zāi)為例，預(yù)估當(dāng)年農(nóng)作物因旱災(zāi)造成的經(jīng)濟(jì)損失。廣西地區(qū)在2005年發(fā)生春夏連旱，據(jù)國家統(tǒng)計(jì)局公布的數(shù)據(jù)，受災(zāi)面積達(dá)89.37萬hm2，用2004年廣西地區(qū)單位面積產(chǎn)值B=0.09（萬元/hm2）代入公式(4)，可以得出廣西地區(qū)2005年因干旱造成農(nóng)作物經(jīng)濟(jì)損失C=2411.25萬元。與實(shí)際情況廣西地區(qū)2005年干旱造成農(nóng)作物經(jīng)濟(jì)損失2413.1萬元基本相同。

2.2 極端災(zāi)害時(shí)空分析

影響農(nóng)作物產(chǎn)量的因素很多，包括勞動力、播種面積、機(jī)械化水平、國家相關(guān)政策、市場情況、自然災(zāi)害等。綜合考慮數(shù)據(jù)的可獲取性和很多前輩的研究成果[15-18]，本研究運(yùn)用氣候因素響應(yīng)頻率指數(shù)近似計(jì)算得出一定空間內(nèi)災(zāi)害發(fā)生概率，并結(jié)合因?yàn)?zāi)經(jīng)濟(jì)損失值，建立災(zāi)害空間評估模型，用一定空間站點(diǎn)內(nèi)災(zāi)害發(fā)生概率與因?yàn)?zāi)經(jīng)濟(jì)損失的乘積來近似估算一定空間內(nèi)因?yàn)?zāi)經(jīng)濟(jì)損失。其中，氣候因素響應(yīng)頻率指數(shù)F可以表征一定時(shí)間段內(nèi)災(zāi)害對氣候因素的響應(yīng)概率，根據(jù)文中的指數(shù)定義與廣西區(qū)1978—2017年日、旬、月、年各時(shí)段的氣溫和降水資料，計(jì)算得到4種災(zāi)害的氣候因素響應(yīng)頻率指數(shù)，氣候因素響應(yīng)頻率指數(shù)為1978—2017年廣西區(qū)日平均氣溫、平均風(fēng)速和月降水量的發(fā)生頻率，定義見表1所示。

表1 4種災(zāi)害氣候因素響應(yīng)頻率指數(shù)

將每一年站點(diǎn)不同災(zāi)害下氣候因素響應(yīng)頻率指數(shù)F進(jìn)一步概率化處理，得出一定空間內(nèi)災(zāi)害發(fā)生概率F*，數(shù)學(xué)公式如(5)所示。

建立的災(zāi)害評估模型以十年為一步長，其數(shù)學(xué)定義如(6)所示。

公式(6)中，R表示一定空間內(nèi)災(zāi)害損失評估值，億元；F*為4種災(zāi)害的一定空間內(nèi)災(zāi)害發(fā)生概率，%；C為農(nóng)作物因自然災(zāi)害遭受的經(jīng)濟(jì)損失，億元。

將模型災(zāi)害損失評估值運(yùn)用ArcGIS10.5進(jìn)行克里金插值法，進(jìn)行以十年為一步長的廣西區(qū)災(zāi)害時(shí)空災(zāi)損分析。

3 結(jié)果與分析

3.1 極端災(zāi)害對農(nóng)作物災(zāi)情變化評估

3.1.1 旱災(zāi) 廣西降水逐年變化大，極為不均勻，降水的季節(jié)性差異在廣西較為明顯，且廣西地區(qū)境內(nèi)地理環(huán)境復(fù)雜多樣，同時(shí)受季風(fēng)影響。據(jù)統(tǒng)計(jì)，1978—2017年間，除2017年外，每年都有不同程度干旱的發(fā)生，因干旱造成的農(nóng)作物受災(zāi)面積年平均為56.2×104hm2。廣西地區(qū)干旱按季節(jié)劃分，可分為春旱、夏旱、秋旱、東旱，其中以春秋2個(gè)季節(jié)干旱的危害最為嚴(yán)重。歷史上，秋季干旱的發(fā)生頻率高于春季干旱，分別占33.3%和17%。如果連續(xù)干旱天數(shù)超過21天的情況，則百色和南寧3—6月的干旱頻率較高，其次是玉林。從7—10月，玉林和梧州的干旱頻率最高，再其次是柳州。3—6月百色地區(qū)多出現(xiàn)持續(xù)干旱70多天，7—10月多出現(xiàn)在梧州、玉林地區(qū)。

干旱更容易受降水量的影響，季風(fēng)氣候在廣西波及程度最大，導(dǎo)致其境內(nèi)降水量不均勻，正常期間的降雨量只占據(jù)全年降雨量的55%以下，而暴雨期間卻能夠達(dá)到40%，此后很長一段時(shí)間都沒有降雨，根據(jù)作物生長期（4—9月）的統(tǒng)計(jì)，16～30天不下雨的概率為24%～67%，31～60天不下雨的概率為8%～46%，這與大氣環(huán)流異常密切相關(guān)。在春夏季節(jié)，東亞低槽東部位置異常，西部副熱帶高壓強(qiáng)，南部低槽弱，季風(fēng)爆發(fā)晚，廣西上空水汽少，入侵廣西的冷空氣很強(qiáng)，前鋒越過速度快，前鋒雨量少；秋冬季節(jié)，副熱帶高壓強(qiáng)度和位置異常。廣西長期處于副熱帶高壓控制之下，赤道輻合帶位于南部，這些條件可能導(dǎo)致干旱。

廣西區(qū)40年來因干旱引起的農(nóng)作物受災(zāi)面積與成災(zāi)面積呈下降趨勢，線性回歸方程系數(shù)分別為1.20 萬 hm2/a、0.52萬 hm2/a，平均受災(zāi)面積為57.6萬hm2、成災(zāi)面積為29.6萬hm2，其中有12年受災(zāi)面積在80萬hm2以上，對農(nóng)業(yè)生產(chǎn)影響極大，直到2012年后受災(zāi)面積才穩(wěn)定在20萬hm2以下。研究區(qū)因旱災(zāi)經(jīng)濟(jì)損失嚴(yán)重，40年來總經(jīng)濟(jì)損失達(dá)5008.74億元，1978—2010年因?yàn)?zāi)致?lián)p波動上升，到2010年損失達(dá)到峰值為735.61億元。見圖2所示。

圖2 1978—2017年廣西區(qū)旱災(zāi)受災(zāi)、成災(zāi)面積與災(zāi)損變化

3.1.2 水災(zāi) 洪澇水災(zāi)是廣西第二大農(nóng)業(yè)氣象災(zāi)害，廣西境內(nèi)地形多種多樣，其中巖溶地貌分布以及石灰?guī)r地層分布較廣，形成獨(dú)特的喀斯特地貌，石灰?guī)r分布全廣西79個(gè)縣，面積高達(dá)9萬km2，占廣西總面積的38%。獨(dú)特的地貌導(dǎo)致石多土少并且易受風(fēng)化作用影響，耕地分布廣散，洪澇災(zāi)害容易發(fā)生，對農(nóng)業(yè)生產(chǎn)造成危害。

廣西地區(qū)洪澇災(zāi)害的形成除了受地形地貌的影響，還受天氣因素影響：主要是熱帶氣旋（臺風(fēng)），與臺風(fēng)伴隨而來的是暴雨，因此容易引發(fā)水災(zāi)。廣西境內(nèi)水資源豐富，江河流域總長度達(dá)3.5萬km，水域面積更有4700 km2，中國降水量分布最多的地區(qū)之一就有廣西存在，但是廣西在降水方面存在差異性的問題。空間分布方面：東部多、西部少、南北地區(qū)多、中部地區(qū)少；沿海區(qū)域多、盆地平原占據(jù)區(qū)域少。時(shí)間分布方面：4—9月份是廣西降水量較多的雨季，雨量集中且頻繁，易發(fā)生暴雨洪澇、泥石流等災(zāi)害，造成農(nóng)業(yè)經(jīng)濟(jì)損失。

廣西區(qū)40年來因水災(zāi)引起的農(nóng)作物受災(zāi)面積與成災(zāi)面積變化呈上升趨勢（圖3），線性回歸系數(shù)分別為0.11萬hm2/a、0.04萬hm2/a，自1978—1993年受災(zāi)面積均在60萬hm2以下，1994年因水災(zāi)造成的受災(zāi)面積最高，達(dá)到152.1萬hm2，而后呈下降趨勢，2012—2017年已下降至20萬hm2。綜合來看，1978—2017年，廣西平均每年因水災(zāi)引起的受災(zāi)面積為37.0萬hm2、成災(zāi)面積為20.2萬hm2。40年來，研究區(qū)因水災(zāi)致使經(jīng)濟(jì)損失總計(jì)達(dá)4171.15億元，因?yàn)?zāi)經(jīng)濟(jì)損失在1992—2017年間較為嚴(yán)重，在2008年損失達(dá)到峰值為364.4億元。

圖3 1978—2017年廣西區(qū)水災(zāi)受災(zāi)、成災(zāi)面積與災(zāi)損變化

3.1.3 風(fēng)雹災(zāi) 冰雹是由于對流導(dǎo)致積雨云中形成冰塊，墜落而引起的災(zāi)難。強(qiáng)風(fēng)和冰雹是2種主要的風(fēng)雹災(zāi)害，作用于農(nóng)作物上主要的損害是機(jī)械傷害。冰雹災(zāi)難是一場由強(qiáng)烈對流引起的嚴(yán)重氣象災(zāi)難，其發(fā)生范圍較小，時(shí)間較短，但是卻具有強(qiáng)大的能量，往往伴隨著大風(fēng)、大雨和急寒等突發(fā)災(zāi)難性氣象過程。一般來說，強(qiáng)風(fēng)會導(dǎo)致莊稼倒塌，使農(nóng)作物在成熟階段絕收，其在高原地區(qū)和華南地區(qū)中較為活躍，冷空氣的交換更容易發(fā)生冰雹、雷雨、強(qiáng)風(fēng)等對流。另外，由于強(qiáng)風(fēng)，建筑物會造成倒塌，很容易造成人員傷亡。如果形成了龍卷風(fēng)，那么損失往往是非常大的，不過和干旱和洪澇災(zāi)害相比，風(fēng)雹這種極端氣象事件的發(fā)生頻率較低，但是往往會造成農(nóng)作物絕收，破壞性大。

對1978—2017年風(fēng)雹對廣西農(nóng)作物災(zāi)害影響分析如圖4所示，因風(fēng)雹災(zāi)害引起的農(nóng)作物受災(zāi)面積與成災(zāi)面積變化呈下降趨勢，線性回歸系數(shù)分別為0.35萬hm2/a、0.21萬hm2/a，平均受災(zāi)面積為6.9萬hm2、成災(zāi)面積為3.7萬hm2，其中1984年受風(fēng)雹災(zāi)害最為嚴(yán)重，受災(zāi)面積達(dá)到36.67萬hm2，但是至2000年后已基本保證受災(zāi)面積在5萬hm2以下。1978—2017年來，廣西因風(fēng)雹災(zāi)經(jīng)濟(jì)損失達(dá)442.73億元，雖然廣西區(qū)風(fēng)雹災(zāi)受災(zāi)與成災(zāi)面積呈現(xiàn)下降趨勢，但由于研究區(qū)農(nóng)作物單位面積產(chǎn)值不斷增加，因?yàn)?zāi)經(jīng)濟(jì)損失有波動上升趨勢，到2016年經(jīng)濟(jì)損失達(dá)到峰值為60.3億元。

圖4 1978—2017年廣西區(qū)風(fēng)雹災(zāi)受災(zāi)、成災(zāi)面積與災(zāi)損變化

3.1.4 低溫成災(zāi) 低溫成災(zāi)指農(nóng)作物在生長期因?yàn)闇囟冗^低從而影響發(fā)育，造成農(nóng)作物減產(chǎn)的災(zāi)害現(xiàn)象。對廣西來說，低溫成災(zāi)主要是春寒，如果農(nóng)作物播種育秧期間北方冷空氣南下，就會出現(xiàn)長時(shí)間的低溫陰雨天氣，嚴(yán)重的話會導(dǎo)致農(nóng)作物爛秧，致使減產(chǎn)，農(nóng)業(yè)成本增高，補(bǔ)種的話也會導(dǎo)致成熟期延后。

從圖5中可以看出，廣西區(qū)1978—2017年間因低溫成災(zāi)引起的農(nóng)作物受災(zāi)面積與成災(zāi)面積變化呈上升趨勢，線性回歸系數(shù)分別為0.25萬hm2/a、0.07萬hm2/a，平均每年受災(zāi)面積為8.8萬hm2、成災(zāi)面積為3.9萬hm2，其中1999年受災(zāi)面積達(dá)到峰值78.6萬hm2。1978—2017年間，廣西區(qū)因低溫成災(zāi)總經(jīng)濟(jì)損失達(dá)1359.49億元，由于2008—2017年研究區(qū)農(nóng)作物單位面積產(chǎn)值較高，因此該時(shí)段因?yàn)?zāi)致?lián)p較為嚴(yán)重，到2008年因?yàn)?zāi)經(jīng)濟(jì)損失達(dá)到峰值為397.94億元。

3.2 極端災(zāi)害災(zāi)損時(shí)空分析

3.2.1 旱災(zāi) 模型評估插值結(jié)果如圖6所示，1978—2017年間，廣西區(qū)旱災(zāi)因?yàn)?zāi)經(jīng)濟(jì)損失嚴(yán)重區(qū)域由中部與西部逐步變化至西南部與東北部。1978—1987年間，百色、南寧、平果與北海因旱災(zāi)經(jīng)濟(jì)損失達(dá)10億元以上，其中百色因?yàn)?zāi)致?lián)p約為12.36億元，融安與桂林災(zāi)害損失較輕，均在5億元左右。1988—1997年間，百色、平果、那坡、鳳山、龍州、南寧與來賓因?yàn)?zāi)致?lián)p嚴(yán)重，均達(dá)35億元以上，其中百色因?yàn)?zāi)致?lián)p約51.37億元，融安與桂林災(zāi)害損失則在20億元左右。1998—2007年間，百色、北海、河池與龍州因?yàn)?zāi)經(jīng)濟(jì)損失超過90億元，其中百色約為104.13億元，融安與桂林災(zāi)害損失較輕。2008—2017年間，廣西區(qū)因?yàn)?zāi)經(jīng)濟(jì)損失有所改善，最為嚴(yán)重區(qū)域?yàn)榘偕?、柳州、來賓、龍州與北海，均超過90億元，其中百色因?yàn)?zāi)致?lián)p約為94.41億元，融安與都安因?yàn)?zāi)致?lián)p較輕。

圖6 1978—2017年廣西區(qū)旱災(zāi)時(shí)空插值

3.2.2 水災(zāi) 模型評估插值結(jié)果見圖7所示，1978—2017年間水災(zāi)因?yàn)?zāi)致?lián)p嚴(yán)重區(qū)域由南部向中西部逐漸變化。1978—1987年間，玉林、防城與欽州因?yàn)?zāi)損失較為嚴(yán)重，達(dá)5億元以上，其中東興因?yàn)?zāi)致?lián)p約為6.16億元，百色與那坡災(zāi)害損失則較輕。1988—1997年間，桂林、東興、桂平、防城與融安因?yàn)?zāi)經(jīng)濟(jì)損失均超過40億元，其中桂林因?yàn)?zāi)致?lián)p約為48.20億元，龍州與來賓因?yàn)?zāi)致?lián)p較輕。1998—2007年間，東興、防城與欽州因?yàn)?zāi)經(jīng)濟(jì)損失均超過80億元，其中東興達(dá)96.53億元，百色與南寧因?yàn)?zāi)致?lián)p較輕。2008—2017年間，都安、東興、蒙山、桂平、欽州、桂林與防城因?yàn)?zāi)致?lián)p較為嚴(yán)重，均超過85億元，其中都安達(dá)172.46億元，龍州與百色因?yàn)?zāi)經(jīng)濟(jì)損失則較輕。

圖7 1978—2017年廣西區(qū)水災(zāi)時(shí)空插值

3.2.3 風(fēng)雹災(zāi) 模型評估插值結(jié)果如圖8所示，1978—2017年間風(fēng)雹災(zāi)因?yàn)?zāi)致?lián)p嚴(yán)重區(qū)域由北部與南部向中部與南部逐漸變化。1978—1987年間，桂林、北海與融安因?yàn)?zāi)損失較為嚴(yán)重，達(dá)2.5億元以上，其中桂林因?yàn)?zāi)致?lián)p約為4.05億元，百色與那坡災(zāi)害損失則較輕。1988—1997年間，北海、防城與桂林因?yàn)?zāi)經(jīng)濟(jì)損失均超過9億元，其中北海因?yàn)?zāi)致?lián)p約為10.87億元，百色與龍州因?yàn)?zāi)致?lián)p較輕。北海、都安、桂林與防城因?yàn)?zāi)經(jīng)濟(jì)損失均超過15億元，其中北海約為26.04億元，平果與百色因?yàn)?zāi)致?lián)p較輕。2008—2017年間，欽州、北海、防城、都安、桂林與鳳山因?yàn)?zāi)致?lián)p較為嚴(yán)重，均超過25億元，其中欽州達(dá)31.27億元，桂平與梧州因?yàn)?zāi)經(jīng)濟(jì)損失則較輕。

圖8 1978—2017年廣西區(qū)風(fēng)雹災(zāi)時(shí)空插值

3.2.4 低溫成災(zāi) 模型評估插值結(jié)果見圖9所示，1978—2017年間，廣西區(qū)低溫成災(zāi)因?yàn)?zāi)經(jīng)濟(jì)損失嚴(yán)重區(qū)域主要集中在北部。1978—1987年間，桂林、融安與賀縣因?yàn)?zāi)經(jīng)濟(jì)損失達(dá)1億元以上，其中桂林因?yàn)?zāi)致?lián)p約為2.12億元，龍州與防城害損失較輕。1988—1997年間，桂林、賀縣與融安因?yàn)?zāi)致?lián)p嚴(yán)重，均達(dá)5億元以上，其中桂林因?yàn)?zāi)致?lián)p約8.84億元，龍州與百色因?yàn)?zāi)致?lián)p較輕。1998—2007年間，桂林、融安與賀縣因?yàn)?zāi)經(jīng)濟(jì)損失超過44億元，其中桂林約為107.24億元，龍州與百色因?yàn)?zāi)致?lián)p較輕。2008—2017年間，最為嚴(yán)重區(qū)域?yàn)楣鹆?、融安、賀縣與蒙山，均超過45億元，其中桂林因?yàn)?zāi)致?lián)p約為105.64億元，龍州、平果與百色因?yàn)?zāi)致?lián)p較輕。

圖9 1978—2017年廣西區(qū)低溫成災(zāi)時(shí)空插值

4 結(jié)論與討論

本研究利用廣西地區(qū)1978—2017年間廣西地區(qū)農(nóng)業(yè)受災(zāi)數(shù)據(jù)與氣象數(shù)據(jù)，對旱災(zāi)、水災(zāi)、風(fēng)雹災(zāi)、低溫成災(zāi)4種極端氣候事件與農(nóng)業(yè)受災(zāi)數(shù)據(jù)之間的關(guān)系進(jìn)行時(shí)空研究，并建立農(nóng)作物受災(zāi)害的損失評估時(shí)空模型，結(jié)論如下。

（1）1978—2017年間，廣西區(qū)旱災(zāi)、水災(zāi)、風(fēng)雹災(zāi)與低溫成災(zāi)因?yàn)?zāi)致?lián)p總計(jì)分別為5008.74億元、4171.15億元、442.73億元、1359.49億元。研究區(qū)防災(zāi)減災(zāi)應(yīng)關(guān)注程度為：旱災(zāi)＞水災(zāi)＞低溫成災(zāi)＞風(fēng)雹災(zāi)。

（2）1978—2017年來，廣西區(qū)因干旱引起的農(nóng)作物受災(zāi)面積與成災(zāi)面積呈下降趨勢，平均受災(zāi)面積為57.6萬hm2、成災(zāi)面積為29.6萬hm2，其中有12年受災(zāi)面積在80萬hm2以上，對農(nóng)業(yè)生產(chǎn)影響極大，直到2012年后受災(zāi)面積才穩(wěn)定在20萬hm2以下。模型評估插值結(jié)果表明，1978—2017年間，廣西區(qū)旱災(zāi)因?yàn)?zāi)經(jīng)濟(jì)損失嚴(yán)重區(qū)域由中部與西部逐步變化至西南部與東北部，百色、南寧與北海等地因?yàn)?zāi)損失嚴(yán)重，需要增大防災(zāi)減災(zāi)力度。

（3）1978—2017年來，廣西區(qū)因水災(zāi)引起的農(nóng)作物受災(zāi)面積與成災(zāi)面積變化呈上升趨勢，自1978—1993年受災(zāi)面積均在60萬hm2以下，1994年因水災(zāi)造成的受災(zāi)面積最高，達(dá)到152.1萬hm2，而后呈下降趨勢，2012—2017年已下降至20萬hm2。綜合來看，1978—2017年，廣西平均每年因水災(zāi)引起的受災(zāi)面積為37.0萬hm2、成災(zāi)面積為20.2萬hm2。模型評估插值結(jié)果表明，1978—2017年間水災(zāi)因?yàn)?zāi)致?lián)p嚴(yán)重區(qū)域由南部向中西部逐漸變化，應(yīng)重點(diǎn)關(guān)注東興、桂林與桂平水災(zāi)防災(zāi)工作，減少災(zāi)害農(nóng)作物經(jīng)濟(jì)損失。

（4）1978—2017年來，廣西區(qū)因風(fēng)雹災(zāi)害引起的農(nóng)作物受災(zāi)面積與成災(zāi)面積變化呈下降趨勢，平均受災(zāi)面積為6.9萬hm2、成災(zāi)面積為3.7萬hm2，其中1984年受風(fēng)雹災(zāi)害最為嚴(yán)重，受災(zāi)面積達(dá)到36.67萬hm2，但是到2000年后已基本保證受災(zāi)面積在5萬hm2以下。模型評估插值結(jié)果表明，1978—2017年間風(fēng)雹災(zāi)因?yàn)?zāi)致?lián)p嚴(yán)重區(qū)域由北部與南部向中部與南部逐漸變化，加強(qiáng)北海、欽州與桂林防災(zāi)減災(zāi)應(yīng)對，有利于降低廣西區(qū)災(zāi)害損失。

（5）1978—2017年來，廣西區(qū)因低溫成災(zāi)引起的農(nóng)作物受災(zāi)面積與成災(zāi)面積變化呈上升趨勢，平均每年受災(zāi)面積為8.8萬hm2、成災(zāi)面積為3.9萬hm2，其中1999年受災(zāi)面積達(dá)到峰值78.6萬hm2。由于2008—2017年研究區(qū)農(nóng)作物單位面積產(chǎn)值較高，因此該時(shí)段因?yàn)?zāi)致?lián)p較為嚴(yán)重。模型評估插值結(jié)果表明，1978—2017年間，廣西區(qū)低溫成災(zāi)因?yàn)?zāi)經(jīng)濟(jì)損失嚴(yán)重區(qū)域主要集中在北部，增強(qiáng)桂林、融安與賀縣等地低溫成災(zāi)抵抗能力，可以降低因?yàn)?zāi)經(jīng)濟(jì)損失。

綜上，1978—2017年間廣西地區(qū)干旱、水災(zāi)、低溫成災(zāi)和低溫冷害對農(nóng)作物經(jīng)濟(jì)損失巨大，由于氣溫和降水事情有關(guān)的極端氣候事件呈增加趨勢，對廣西農(nóng)作物的危害程度在不斷加劇。加強(qiáng)農(nóng)業(yè)基礎(chǔ)設(shè)施的建設(shè)，建立較為完善的應(yīng)對氣象災(zāi)害的預(yù)警機(jī)制，積極抵御氣象災(zāi)害，做好極端氣候事件變化對農(nóng)作物影響的預(yù)防措施，有利于降低廣西區(qū)農(nóng)作物因?yàn)?zāi)致?lián)p。此外，本研究還存在很多不足的地方，在以后的研究中，在廣西區(qū)域盡可能選擇分布均勻的多數(shù)站點(diǎn)，資料年代更長的時(shí)間序列數(shù)據(jù)，以提高研究分析的準(zhǔn)確度；其次，可以增加廣西地區(qū)與農(nóng)業(yè)生產(chǎn)密切相關(guān)的其他氣候因子做進(jìn)一步細(xì)致的研究。