论文刊发气象灾害对粮食有什么影响

　　受灾面积这一指标虽包含气象灾害对农作物影响程度的信息，但不同受灾类型和受灾程度对产量的实际影响有差异。利用相关系数等方法可分析气象灾害对农作物产量的影响，并能解决不同气象灾害影响程度的排序，但无法建立气象灾害与粮食产量间的直接定量关系。本文选自：《应用气象学报》主管单位：中国气象局主办单位：中国气象科学研究院;国家气象中心;国家卫星气象中心;国家气候中心;国家气象信息中心;中国气象局气象探测中心出刊周期：双月刊出版地：北京市语言种类：中文开本尺寸：大16开国际标准刊号：1001-7313国内统一刊号：11-2690/P知网复合影响因子：2.130知网综合影响因子：1.452万方影响因子：1.591万方总被引频次：3255以粮食单产和气象灾害累积天数为主要指标，运用面板数据模型开展县域层面的研究，既可以定量反映不同气象灾害对粮食生产的影响，也可以解决县域层面时间序列数据观测值较少而难以开展单个区(县)气象灾害对粮食生产的定量分析，提高回归结果精度、减少多重共线性的影响。

　　渝西地区主要气象灾害

　　对粮食生产具有较大的影响，连阴雨是重庆市渝西地区一种重要的气象灾害，从2004-2010年年均连阴雨累积天数看，连阴雨灾害在渝西地区的西北部较为严重，包括潼南县、荣昌县、璧山县、大足县和万盛区的年均连阴雨累积天数均为56～60d。北部的合川区、中部的铜梁县和南部的江津区、綦江区连阴雨灾害相对较轻，年均累积天数为45～49d。南川和永川介于两者之间，累积天数在50～55d。渝西地区各区(县)连阴雨累积天数年际波动明显。其中璧山县、铜梁县波动幅度最大，标准差分别为26.80、32.98d。大足县、合川区、永川区、綦江县、万盛区、潼南县、江津区波动幅度较大，标准差为15.24～23.57d。荣昌县和南川区波动幅度相对最小，标准差分别为10.98和13.85d。洪涝灾害洪涝灾害由持续长时间的暴雨形成，淹没农田作物、冲刷土壤等，相比连阴雨，对粮食生产的影响更为直接。

　　在渝西地区，璧山、铜梁、合川等相邻区(县)洪涝灾害相对频发且波动幅度较大，2004-2010年7a中总累积天数分别为18、16、14d，年均洪涝累积天数为3～4d(图3)，洪涝年累积天数标准差为6.80～7.91d，其中璧山县的波动幅度最大。其余区(县)洪涝灾害相对较少，年均洪涝累积天数为1～2d，其中江津区、綦江区、荣昌县、大足县年洪涝累积天数标准差为3.07～7.91d，其余区(县)洪涝年累积天数标准差为2.12～2.82d，均小于3。高温灾害高温灾害使水稻籽粒内磷酸化酶和淀粉的活性减弱，影响干物质的积累;同样也会造成玉米雌雄花发育不同步，影响结实率[11]。渝西地区各区(县)常出现35℃以上持续高温。2004-2010年江津区、万盛区、綦江县高温灾害最为严重，年均高温累积天数高于42～50d(图4)，其中万盛区较严重，最高值为2006年的75d，最低值为2004年和2008年的35d，年均54d，为各区(县)之最。永川区、南川区、大足县、荣昌县的高温灾害情况相对较轻，年均高温累积天数30～40d。

　　从各区(县)各年的高温累积天数看，最低值为南川区2005年的4d，最高值为荣昌县2006年的58d。其余区(县)灾情居中，年均高温累积天数25～30d。渝西地区各区(县)的高温灾害在年际间呈较大波动状态，趋势与渝西地区各区(县)高温总累积天数的波动状态基本一致。其中铜梁县、荣昌县、南川区和潼南县年际波动幅度最大，年高温累积天数标准差为14.84～15.30d。綦江县、璧山县、江津区、永川区、大足县次之，标准差为10.76～13.75d。合川区波动幅度最小，标准差为9.0d。

　　渝西地区主要气象灾害对粮食产量的影响效应

　　面板模型中变量分析使用时间序列数据，即渝西地区7a(2004-2010年)的气象灾害年均累积天数和粮食单产进行相关分析，结果显示，渝西地区粮食单产与各气象站点年均连阴雨、洪涝、高温灾害累积天数之间整体呈负相关关系，其中粮食单产与高温灾害累积天数之间的相关系数为-0.76，相关显著;与连阴雨和洪涝灾害累积天数的相关系数分别为-0.31和-0.16，相关不显著。使用面板数据，即利用渝西地区11区(县)连续7a的粮食单产、连阴雨累积天数、洪涝累积天数和高温累积天数进行相关分析。

　　结果显示，渝西地区各区(县)的粮食单产与连阴雨、洪涝、高温年累积天数之间整体呈负相关关系，相关系数分别为-0.81、-0.73和-0.54。相比时间序列数据，面板数据间变量的相关性更为显著，也更适宜进一步回归分析。面板模型选择运用Eviews6.0，对渝西地区11区(县)2004-2010年的粮食单产数据与连阴雨、洪涝、高温年累积天数构成的面板数据进行回归分析。首先用Haus-man检验来确定应该使用随机效应模型还是固定效应模型，即有假设H0:对于不同时点的模型截距项不同(建立随机效应模型)，H1:对于不同横截面的模型截距项不同(建立确定效应模型)。

　　获得随机效应模型的回归结果并进行Hausman检验(表1)，结果表明，所得χ2统计量为6.781，相应的伴随概率(P值)为0.02，建立随机效应模型的假设(H0)被拒绝，因此应接受假设H1，即选择固定效用模型进行回归分析。

　　面板模型回归结果根据模型

　　渝西地区连阴雨、洪涝、高温等灾害天气累积天数每增加1d，该地区每公顷耕地粮食作物产量将分别减少4.22、44.89和45.57kg，从对粮食单产绝对值的影响看，高温灾害对渝西地区粮食生产的影响最大，洪涝次之，连阴雨最小。但灾害累积天数对粮食单产的影响还与基数相关。根据模型2，高温灾害累积天数基数最大，对粮食单产的边际负面影响也最大，累积天数每增加1%。

　　将导致渝西地区粮食单产降低0.31%;连阴雨累积天数次之，对粮食单产的边际负面影响则高于洪涝，累积天数每增加1%，将导致粮食单产降低0.036%;洪涝灾害在渝西地区较少发生，年累积天数较少，平均1d对粮食单产影响的绝对值较大，但边际负面影响小于高温和连阴雨，累积天数每增加1%，粮食单产将降低0.015%。因此，针对高温和连阴雨等灾害开展预警和应对工作，是稳定渝西地区粮食生产的重要策略。

　　结论与讨论

　　2004-2010年，渝西地区县域层面的连阴雨、洪涝、高温三类气象灾害及其波动幅度均呈现较明显的空间差异。连阴雨、洪涝、高温最严重的区(县)分别集中于西部、中北部和南部。年际波动上，波动幅度为洪涝﹤高温﹤连阴雨。三类气象灾害对渝西地区的粮食生产具有显著的负面影响。综合气象灾害累积天数绝对值及边际影响效应两方面因素，三类气象灾害对粮食单产的影响程度呈上升之势，即累积天数每增加1%，将导致渝西地区粮食单产分别减少0.015%、0.036%和0.31%。针对高温和连阴雨制定粮食生产减灾对策对于稳定渝西地区粮食生产具有重要意义。从研究空间尺度看，现有气象灾害空间分布及对农作物产量的影响研究多集中于全国大区域层面、省域层面等宏观尺度，而本研究注重于县域层面。

　　从气象灾害的空间差异看，与区域和省(市)域层面的现有研究结论接近[4-6，9]，渝西地区县域层面主要气象灾害存在显著的空间差异特征。从气象灾害对农作物产量的影响看，连阴雨、高温两类灾害对粮食产量有显著的负面影响这一结论与相关研究结论一致[4-6，9-11]，但洪涝对渝西地区粮食产量的影响较小，与相关文献的结论有所不同，这与渝西地区洪涝灾害影响面积小、累积天数少有密切关系。从定量研究方法看，现有研究多以受灾面积、气象单产等指标代表粮食产量情况，并采用相关系数、可决系数等统计指标来反映气象灾害对农作物产量的影响程度[9-11]。

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