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粮食生产风险水平的概率分布计算方法 总被引：5，自引：0，他引：5
任意选取中国各地40a以上粮食产量序列，利用正态分布曲线，偏态分布正态化以及解析概率密度曲线积分等方法分虽获得粮食产量序列的风险概率，该结果反映了粮食生产不同增减产幅度及相应的概率大小。进行风险估计可以为发展生产，防灾抗灾提供参考。 相似文献
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在前期工作基础上,借鉴冬小麦湿渍害判别指数的构建方法,选取降雨量、日照和作物需水量作为油菜湿渍害气象判别指数的构建因子,结合油菜春季湿渍害的产量实际损失,分别从受灾频率、历年受灾站数等角度分析了油菜湿渍害发生的时空分布特征,通过对各气候区平均湿渍害灾年、因灾减产年及各等级减产年的统计,并对比成灾频率和受灾频率,对研究区油菜春季湿渍害进行成灾分析;依据不同等级的减产强度及其发生概率得到油菜湿渍害产量损失风险强度,基于减产频率和产量灾损风险强度最终建立风险评估模型,并依据风险值大小进行分区,同时,为更好地掌握油菜湿渍害在1961—2010年变化情况,分别计算了各地1961—1990、1971—2000及1981—2010年三个时段的风险评估值,以探寻各时段风险区的变化。结果表明:随着时间的推移,研究区内风险高值区范围不断缩小;综合50年的情况看,风险高值区主要位于安徽的江淮西部及江南大部、鄂东南及苏南的局部地区,占全区台站37%;风险中值区的覆盖范围最大,约55%,主要包括安徽东部、江苏的淮北西部、江淮之间、苏南西部及东北部、湖北大部(除了鄂东南、鄂西南的西南角);风险低值区范围最小,约8%,主要分布在鄂北局部和江苏淮北东部地区。 相似文献
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盘锦水稻产量灾损风险及气象影响因子分析 总被引：5，自引：0，他引：5
应用滑动平均模拟方法,计算了盘锦地区1977-2006年30年水稻趋势单产,并据此求算出气象产量.以减产率＞5.0%界定灾年,分别从不同气象灾害损失等级出现的概率、变异系数等角度综合分析了盘锦地区水稻生产的灾损风险.并通过计算水稻产量与各气象因子的相关关系,寻找影响水稻产量的主要气象因子和气象灾害.结果显示:盘锦地区水稻产量波动随着农业生产水平的提高而减小,盘山县的灾损风险大于全市水平;热量条件的丰欠是造成盘锦地区产量波动的主要原因,其中5-10月≥10℃的积温,5、6月份的平均气温及9月份平均最高气温对产量影响显著;而在5月、6月和9月该地区的主要农业气象灾害是低温冷害,这与实际相当吻合. 相似文献
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根据风险分析原理,利用1978-2009年广西甘蔗产量资料,采用减产率、变异系数、灾损减产风险指数等指标,对广西甘蔗主产区产量灾损风险水平进行评估。结果表明,广西甘蔗主产区气象产量历年平均减产率0-25%,以轻度减产年型（减产率5%-10%）居多,且呈现一定的连片性;减产率变异系数0.75-4.00,崇左市和南宁市部分县区在1.00以下,说明这些地区甘蔗受气象灾害影响造成的大减产年份少;灾损减产风险指数0-0.48,按主产区各地市灾损减产风险指数从小到大排列,防城港市〈崇左市〈南宁市〈钦州市〈来宾市〈贵港市。综合考虑干旱、低温霜冻等气象灾害影响,气象灾害引起甘蔗产量波动风险程度以贵港市的最大,防城港市的最小。研究结果可为广西甘蔗稳产高产制定防灾减灾措施、农业保险制度推行等提供基础理论依据。 相似文献
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云南省冬小麦干旱灾损风险区划 总被引：5，自引：1，他引：4
应用风险评估技术,对云南省冬小麦干旱灾害风险进行研究,确定了各地冬小麦干旱减产的关键时段,计算了云南省各县冬小麦干旱强度风险、减产风险、抗灾性能、干旱灾损综合风险指数等,并进行了云南省各县冬小麦干旱灾损风险区划。结果表明,云南省由内陆向外部,冬小麦干旱灾损综合风险呈现逐渐加重的趋势 相似文献
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广西农业气象灾害风险评价及灾害风险区划 总被引：5，自引：1，他引：5
本文首先从风险的角度对影响广西粮食产量的主要气象灾害进行评估，在此基础 ，对灾害风险进行区划，以便为广西粮食再生产决策提供科学依据。 相似文献
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灾害动态风险评估是对风险评估方法的一次改进,通过对灾害过程的不同阶段分别开展风险分析,将气象灾害的风险分析从气候特征评价向天气过程评价转化,以更好地应用于动态风险预警。以杭州暴雨灾害为例,将灾害性天气风险评估过程划分为灾前预评估、灾中实时评估、灾后调查评估3个阶段,利用灰色关联模型界定杭州暴雨致灾因子的评价指标,同时基于模糊综合评价方法构建灾害风险评估模型,进而形成一整套阶段性动态风险评估流程。最后,结合1509号台风暴雨过程进行实例分析,并分别给出3个阶段的评估检验结果。结果显示灾后评估结果与灾中评估的一致性高达76.0%,而与灾前预评估的一致性仅为49.0%,说明灾中评估的开展可以有效修正预评估结果。随着动态风险评估流程模型的业务化运行,将会实现针对整个灾害过程的滚动加密评估,从而进一步提升风险评估结果的可靠性。 相似文献
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利用青海省主要公路沿线43个气象站和26个交通气象站2004年10月—2016年5月的地面气象观测中的降雪量和积雪深度资料及2013—2016年的交通事故、交通管制、道路形态和车流量等资料,在分析青海省公路沿线强降雪时空分布特征、引起交通事故天气类型、路面状况和交通管制气象因素的基础上,分析了青海省公路交通沿线道路孕灾环境、承灾体和致灾因子。以强降雪致灾因子为基础,加上承灾体、孕灾环境权重系数,最终研究建立了青海省公路沿线强降雪灾害性天气风险等级区划模型,并绘制了等级区划图。西宁地区、海北地区、都兰县是强降雪灾害性天气高风险区,此外,东部地区强降雪灾害性天气风险显著高于西部地区。 相似文献
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程丽丹 《南京气象学院学报》2019,11(2):234-240
根据自然灾害风险评估理论,利用闪电定位资料、地理信息数据、社会经济数据以及雷电灾情等数据,采用层次分析法（AHP法）,从致灾因子的危险性、承灾体的暴露度和承灾体的脆弱性方面,研究雷电灾害风险评估及区划方法,建立起评价指标与风险评估的定量关系,形成了河南省雷电灾害风险评估的方法.同时,结合GIS技术,形成了致灾因子危险性分布图、承灾体的暴露度分布图和承灾体的脆弱性分布图,最终叠加形成河南省雷电灾害综合风险区划图.区划结果表明：高风险区主要位于豫东和豫西北大部分地区,低风险区主要位于豫北和豫西南部分地区. 相似文献
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本文根据自然灾害系统理论和自然灾害风险评估理论,利用气象资料、地理信息数据、社会经济数据以及雷电灾情等数据,采用统计方法、灾情解析、专家打分等方法,从致灾因子、孕灾环境、承灾体方面,研究雷电灾害风险评估及区划方法,建立起评价指标与风险评估的定量关系,形成了较完整的雷电灾害风险评估及区划技术方法体系,具有很好的应用推广价值。对安徽省雷电灾害风险区划表明:高风险区主要位于经济水平较高的城市以及皖南山区高海拔地区,而低风险区主要位于淮北地区,与灾情验证情况吻合。 相似文献
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我国北方地区冬小麦干旱灾害风险评估 总被引：7，自引：0，他引：7
选取我国粮食重要生产区——北方冬麦区作为研究区,基于干旱灾害对作物产量的影响开展冬小麦干旱灾害风险评估和区划。在确定干旱灾害危险性指标过程中,通过对比分析MCI、CWDIa、CI、Pa及Ma干旱指数的适应性,确定了干旱灾害风险危险性指数;在分析北方冬麦区干旱背景和脆弱性时,考虑了冬麦区的地形、土壤类型、土壤有效持水量、河网水系、灌溉条件、降水量及干燥度等环境因素,以及冬小麦的耕地面积、播种面积、主要生育期的水分敏感系数、历史产量等。与以往致灾因子危险性分析方法不同,本文首先建立了干旱指标与冬小麦减产率之间的关系,通过减产率等级来确定干旱致灾临界阈值,在此基础上计算分析了冬小麦全生育期和6个关键生育期不同等级干旱发生的频率。综合考虑干旱发生的危险性、不同地区干旱背景和脆弱性,建立了我国北方冬麦区全生育期和6个关键生育期的干旱灾害风险评估模型和区划方法,实现了我国北方冬麦区干旱灾害的风险评估和区划。结果表明,MCI更能反映北方冬麦区干旱的特征,故以MCI指数作为干旱灾害风险危险性指数;我国北方冬麦区中北部的干旱灾害风险较高,应该加强防旱抗旱能力建设,南部地区包括苏皖和河南东南部的干旱灾害风险较小。本文建立的北方冬麦区不同生育期干旱灾害风险评估模型可应用于干旱灾害风险动态评估实时业务中。 相似文献
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利用贵州省84个国家级气象观测站1991-2020年逐日、逐时降水量资料,以暴雨过程中持续天数、累积降水量、最大日降水量、最大小时降水量4个评价指标为基础,得到年雨涝指数和最大降水量阈值,再结合地形、水系及地质灾害等影响,对贵州省雨涝危险性进行评估和区划。结果表明：(1)贵州省大部分地区年雨涝指数为中等以上的等级,其中安顺市大部、黔西南州东部达到极强;(2)雨涝危险性程度具有西南部和东北部高、西北部低的分布特点,高危险性等级虽然占比小,但分布较为集中连片,易产生区域性影响;(3)针对不同时间长度,不同重现期的可能最大降水量阈值进行了分析,对预警服务及决策有一定的参考价值。 相似文献
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为了评估海南省冬种瓜菜苗期生长阶段容易遭受的湿涝灾害,基于1998—2011年海南省18个气象站气象资料、各市县西瓜、豇豆、辣椒、丝瓜4种冬种瓜菜产量及苗期湿涝灾情资料,以降水量、降水日数等因子建立主成分分析综合指标,通过灾情反演构建苗期湿涝致灾等级指标,结合孕灾、灾损和防灾能力进行瓜菜苗期湿涝灾害综合风险分析与区划。结果表明:瓜菜苗期湿涝危险性从西南至东北增加,轻度与重度湿涝风险概率分布趋势相反,苗期湿涝孕灾敏感性从中西部山区向沿海和平原地区增加,瓜菜苗期湿涝灾损风险和防灾能力分布存在差异,且不同瓜菜差异明显;4种瓜菜苗期湿涝综合风险总体分布趋势一致,从西南至东北地区风险等级加重,降水、地势、土地等因素综合导致东部和北部部分地区苗期湿涝的风险高。 相似文献
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根据年平均寒积温水平,将东北地区的玉米冷害分成4个区域。在分析各冷害区域年寒积温距平与年减产率关系的基础上,确定东北地区各地无冷害影响年、一般冷害年、严重冷害年的年寒积温距平指标。将危险度、脆弱度和暴露度作为冷害风险的评估因子,建立了冷害风险评估指标体系,并应用层次分析法对各指标赋予权重。建立了冷害危险度与年平均寒积温的回归方程,利用地理因子构建了年平均寒积温空间格点化模型,应用地理信息系统推算东北地区玉米冷害危险度,由危险度、脆弱度和暴露度得到我国东北地区玉米冷害风险指数,并开展风险评估。结果表明:东北地区的玉米冷害风险空间分布呈北侧和南部低、东部中等、西部高,松嫩平原东北部和西北部以及吉林省中北部主要为较高或高风险区,三江平原主要为中等风险区,黑龙江省北部、吉林省东南部和辽宁省主要为较低或低风险区。 相似文献
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1961—2010年青海省霜冻灾害变化特征及风险区划 总被引：2，自引：0，他引：2
基于青海省历史日最低气温、青海省农作物种植总面积、农作物产量等要素,运用数理统计构建致灾因子危险性、暴露性和灾损敏感性指数,采用图表法和指数乘积法开展青海省霜冻灾害变化特征及风险区划。结果表明,青海省作物种植区均有霜冻灾害,中心集中在东部农业区的门源、大通、互助、湟源和湟中,柴达木盆地东部的德令哈、都兰和乌兰,以及贵南和共和等地;发生时段主要在4—9月,5月发生频率最高;年际间霜冻灾害呈波动增加趋势,但趋势不显著,年代际间霜冻灾害呈显著波动增加趋势;霜冻灾害高风险区主要分布在东北部的门源、互助、大通和祁连东部。 相似文献