湖北省设施农业风灾风险时空特征分析

doi:10.11924/j.issn.1000-6850.casb2022-0322

中国农学通报 ›› 2023, Vol. 39 ›› Issue (9): 143-152.doi: 10.11924/j.issn.1000-6850.casb2022-0322

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湖北省设施农业风灾风险时空特征分析

杨青青¹^,²(), 刘可群³(), 刘凯文², 孙晨³, 肖玮钰³

¹ 长江大学农学院，湖北荆州 434025
² 荆州农业气象试验站，湖北荆州 434020
³ 武汉区域气候中心，武汉 430074

收稿日期:2022-04-26 修回日期:2022-06-10 出版日期:2023-03-25 发布日期:2023-03-23
通讯作者: 刘可群，男，1963年出生，湖北汉川人，研究员，本科，研究方向：生态与农业气象。通信地址：430074 湖北省武汉市洪山区东湖东路3号湖北省气象局，E-mail：kequnliu@126.com。
作者简介:
杨青青，女，1991年出生，湖北荆州人，工程师，本科，研究方向：农业气象及应用研究。通信地址：434000 湖北省荆州市荆州区九阳大道20号荆州区气象局，E-mail：2249448735@qq.com。
基金资助:
国家重点研发计划“突发性高影响农业气象灾害预警模型和预警等级产品研发”(2018YFC1507802); 国家重点研发计划项目“能源与水纽带关系及高效绿色利用关键技术”(2018YFE0196000); 国家重点研发计划项目“变化环境下流域超标准洪水及其综合应对关键技术研究与示范(2018YFC1508002)

Spatial and Temporal Characteristics of Wind Disaster Risk of Facility Agriculture in Hubei Province

YANG Qingqing¹^,²(), LIU Kequn³(), LIU Kaiwen², SUN Chen³, XIAO Weiyu³

¹ Agricultural College, Yangtze University, Jingzhou, Hubei 434025
² Jingzhou Agro-meteorology Experimental Station, Jingzhou, Hubei 434020
³ Wuhan Regional Climate Center, Wuhan 430074

Received:2022-04-26 Revised:2022-06-10 Online:2023-03-25 Published:2023-03-23

摘要/Abstract

摘要：

为了计算不同致灾风力对湖北省设施农业造成灾害的概率，并分析致灾风力变化特征。本研究利用湖北省1991—2020年的气象观测数据，结合灾情数据资料，用双条件约束定义了轻度、中度、重度、特重等级指标。结果表明：风速越大，设施农业致灾概率越大；四季致灾风力出现天数分布均匀，春、夏两季出现天数大于秋、冬两季；EEMD分析结果表明，湖北省设施农业致灾风力存在2~3年、6年和15年左右的准周期变化，且2008年以前一直保持稳定，2008年后表现为显著的上升趋势，未来致灾风力日数可能出现增多趋势；设施大棚风灾风险整体呈现中部地区高，东西部低的趋势，襄阳市风灾风险最大。整体来看，孝感市、恩施州、武汉市、宜昌市、黄冈市、十堰市、咸宁市处于风灾轻中度风险区，有利于设施农业发展。

关键词: 设施农业, 风灾指标, EEMD分解, 致灾风力

Abstract:

To calculate the probability of disasters caused by different hazard winds to facility agriculture in Hubei Province, and analyze the change characteristics of disaster-causing winds, based on the meteorological datasets of each city in Hubei from 1991 to 2020, this study defined the indexes of mild, moderate, severe, and extra-heavy grade of wind disasters by double-condition constraints. The results showed that the greater the wind speed, the larger the disaster probability of facility agriculture was. The days of hazard winds were evenly distributed over the four seasons, and the days in spring and summer were greater than that in autumn and winter. The Ensemble Empirical Mode Decomposition (EEMD) analysis results showed that there were quasi-periodic changes of about 2-3 years, 6 years and 15 years in the disaster-causing wind force of facility agriculture in Hubei and the disaster-causing wind force remained stable until 2008. Since then, it showed a significant upward trend, and the number of disaster-causing wind days might increase in the future. The overall wind disaster risk in facility greenhouses was high in the central of the province and low in the east and west. The risk of wind disaster in Xiangyang was the greatest. In summary, the following cities, including Xiaogan, Enshi, Wuhan, Yichang, Huanggang, Shiyan, and Xianning, are at mild to moderate risk of wind disasters, which are suitable for the development of facility agriculture.

Key words: facility agriculture, wind disaster index, EEMD analysis, disaster-causing wind

杨青青, 刘可群, 刘凯文, 孙晨, 肖玮钰. 湖北省设施农业风灾风险时空特征分析[J]. 中国农学通报, 2023, 39(9): 143-152.

YANG Qingqing, LIU Kequn, LIU Kaiwen, SUN Chen, XIAO Weiyu. Spatial and Temporal Characteristics of Wind Disaster Risk of Facility Agriculture in Hubei Province[J]. Chinese Agricultural Science Bulletin, 2023, 39(9): 143-152.

图/表 10

参考文献 29

[1]	彭澎, 梁龙, 李海龙, 等. 我国设施农业现状、问题与发展建议[J]. 北方园艺, 2019(5):161-168.
[2]	魏瑞江, 李春强, 康西言. 河北省日光温室低温寡照灾害风险分析[J]. 自然灾害学报, 2018, 17(3):56-62.
[3]	王琼, 魏瑞江, 王荣英, 等. 河北日光温室气象灾害影响和气象服务评估[J]. 中国农业气象, 2014, 35(6):682-689.
[4]	孙霞, 俞海洋, 孙斌, 等. 河北省主要气象灾害时空变化的统计分析[J]. 干旱气象, 2014, 32(3):388-392. doi: 10.11755/j.issn.1006-7639(2014)-03-0388
[5]	谢萍, 谢忠, 周金莲, 等. 湖北省近50年风灾灾情分布特征分析[J]. 长江流域资源与环境, 2013, 22(S1):122-126.
[6]	于飞, 谷晓平, 罗宇翔, 等. 贵州农业气象灾害综合风险评估与区划[J]. 中国农业气象, 2009, 30(2):267-270.
[7]	谢佰承, 罗伯良, 帅细强, 等. 湖南洪涝灾害农业风险评估研究[J]. 中国农业气象, 2009, 30(增2):307-309.
[8]	李婷, 陈笑娟, 张静, 等. 基于脆弱性曲线的河北省日光温室大风灾害风险评估[J]. 湖北农业科学, 2020, 59(4):63-69.
[9]	陈思宁, 黎贞发, 柳芳, 等. 天津新型日光温室风灾风险评估及区划[J]. 中国农学报, 2017, 33(2):115-120.
[10]	马晓群, 吴文玉, 张辉. 农业旱涝指标及在江淮地区监测预警中的应用[J]. 应用气象学报, 2009, 20(2):186-194.
[11]	杨再强, 朱凯, 赵祥, 等. 中国南方塑料大棚气象灾害风险区划[J]. 自然灾害学报, 2012, 21(5):213-221.
[12]	王春乙, 王石立, 霍治国, 等. 近10年来中国主要农业气象灾害监测预警与评估技术研究展望[J]. 气象学报, 2005, 63(5):659-671.
[13]	李兰, 周月华, 陈波. 湖北省大风灾害及其风险度[J]. 气象科技, 2009, 37(2):205-208.
[14]	高晓容, 王春乙, 张继权, 等. 东北地区玉米主要气象灾害风险评价模型研究[J]. 中国农业科学, 2014, 47(21):4257-4268. doi: 10.3864/j.issn.0578-1752.2014.21.011
[15]	刘伟东, 扈海波, 程丛兰, 等. 灰色关联度方法在大风和暴雨灾害损失评估中的应用[J]. 气象科技, 2007, 35(4):563-566.
[16]	于红, 陈思宁, 黎贞发, 等. 天津市武清区日光温室风灾风险时空特征分析[J]. 气象与环境科学, 2019, 42(2):62-67.
[17]	王春乙, 姚蓬娟, 张继权, 等. 长江中下游地区双季早稻冷害、热害综合风险评价[J]. 中国农业科学, 2016, 49(13):2469-2483. doi: 10.3864/j.issn.0578-1752.2016.13.003
[18]	李树岩, 刘荣花, 胡程达. 河南省夏玉米大风倒伏气候风险分析[J]. 自然灾害学报, 2014, 23(1):174-182.
[19]	张星, 郑有飞, 周乐照. 农业气象灾害灾情等级划分与年景评估[J]. 生态学杂志, 2007, 26(3):418-421.
[20]	杨再强, 朱凯, 赵祥, 等. 中国南方塑料大棚气象灾害风险区划[J]. 自然灾害学报, 2012, 21(5):213-221.
[21]	徐海量, 陈亚宁, 李卫红, 等. 风灾危险性评价—以塔里木盆地为例[J]. 干旱区地理, 2003, 26(3):250-253.
[22]	龚祝香, 马树庆, 王琪. 东北区低温冷害风险评估及区划[J]. 自然灾害学报, 2003, 12(2):98-102.
[23]	黄川容, 杨再强, 刘洪. 北京日光温室风灾风险分析及区划[J]. 自然灾害学报, 2012, 21(3):43-49.
[24]	李世奎, 霍治国, 王素艳, 等. 农业气象灾害风险评估体系及模型研究[J]. 自然灾害学报, 2004, 13(1):77-87.
[25]	刘荣花, 王友贺, 朱自玺, 等. 河南省冬小麦气候干旱风险评估[J]. 干旱地区农业研究, 2007, 25(6):1-4.
[26]	WU Z H, HUANG N E. Ensemble empirical mode decomposition: A noise-assisted data analysis method[J]. Advances in adaptive data analysis, 2009, 1(1):1-41 doi: 10.1142/S1793536909000047 URL
[27]	申倩倩, 束炯, 王行恒. 上海地区近136 年气温和降水量变化的多尺度分析[J]. 自然资源学报, 2011, 26(4):644-654.
[28]	柏玲, 陈忠升, 赵本福. 集合经验模态分解在长江中下游梅雨变化多尺度分析中的应用[J]. 长江流域资源与环境, 2015, 24(3):482-488.
[29]	韩佳昊, 张琪, 沈玲玲. 基于EEMD方法的区域降水事件特征分析——以京津冀地区为例[J]. 长江科学院院报, 2021, 38(7):29-35.

地区	相关系数	回归方程	平均绝对误差	F
武汉	0.889^**	y₁=0.554x₁+0.076	0.51	26189.84
黄石	0.931^**	y₂=0.551x₂+0.493	0.38	67818.68
十堰	0.940^**	y₃=0.496x₃+0.557	0.33	47602.95
宜昌	0.916^**	y₄=0.540x₄+0.452	0.35	53120.56
襄阳	0.933^**	y₅=0.631x₅+0.200	0.52	36002.54
荆门	0.958^**	y₆=0.545x₆+0.514	0.30	114108.5
孝感	0.940^**	y₇=0.551x₇+0.430	0.38	62617.17
荆州	0.947^**	y₈=0.530x₈+0.425	0.35	84844.51
黄冈	0.950^**	y₉=0.501x₉+0.560	0.29	74222.96
咸宁	0.915^**	y₁₀=0.554x₁₀+0.268	0.43	53525.21
随州	0.912^**	y₁₁=0.583x₁₁+0.169	0.48	40880.15
恩施	0.951^**	y₁₂=0.523x₁₂+0.362	0.26	91997.84
鄂州	0.886^**	y₁₃=0.614x₁₃-0.097	0.69	24122.36

地区	相关系数	回归方程	平均绝对误差	F
武汉	0.889^**	y₁=0.554x₁+0.076	0.51	26189.84
黄石	0.931^**	y₂=0.551x₂+0.493	0.38	67818.68
十堰	0.940^**	y₃=0.496x₃+0.557	0.33	47602.95
宜昌	0.916^**	y₄=0.540x₄+0.452	0.35	53120.56
襄阳	0.933^**	y₅=0.631x₅+0.200	0.52	36002.54
荆门	0.958^**	y₆=0.545x₆+0.514	0.30	114108.5
孝感	0.940^**	y₇=0.551x₇+0.430	0.38	62617.17
荆州	0.947^**	y₈=0.530x₈+0.425	0.35	84844.51
黄冈	0.950^**	y₉=0.501x₉+0.560	0.29	74222.96
咸宁	0.915^**	y₁₀=0.554x₁₀+0.268	0.43	53525.21
随州	0.912^**	y₁₁=0.583x₁₁+0.169	0.48	40880.15
恩施	0.951^**	y₁₂=0.523x₁₂+0.362	0.26	91997.84
鄂州	0.886^**	y₁₃=0.614x₁₃-0.097	0.69	24122.36

地区	概率	最大风速/(m/s)	风力级别/级
武汉	0.00168	3.4~5.4	3
	0.01228	5.5~7.9	4
	0.05208	8.0~10.7	5
黄石	0.01295	5.5~7.9	4
	0.04	8.0~10.7	5
	0.25	10.8~13.8	6
十堰	0.00237	3.4~5.4	3
	0.04545	5.5~7.9	4
	0.175	8.0~10.7	5
	0.5	10.8~13.8	6
宜昌	0.00714	3.4~5.4	3
	0.0508	5.5~7.9	4
	0.12	8.0~10.7	5
襄阳	0.00149	3.4~5.4	3
	0.00249	5.5~7.9	4
	0.00998	8.0~10.7	5
	0.0211	10.8~13.8	6
鄂州	0.00075	3.4~5.4	3
	0.00602	5.5~7.9	4
	0.00862	8.0~10.7	5
地区	概率	最大风速/(m/s)	风力级别/级
荆门	0.00098	3.4~5.4	3
	0.00597	5.5~7.9	4
	0.00813	8.0~10.7	5
	0.16667	10.8~13.8	6
孝感	0.00055	3.4~5.4	3
孝感	0.00507	5.5~7.9	4
荆州	0.00714	3.4~5.4	3
	0.0508	5.5~7.9	4
	0.12	8.0~10.7	5
黄冈	0.00357	3.4~5.4	3
	0.0515	5.5~7.9	4
	0.125	8.0~10.7	5
咸宁	0.00046	3.4~5.4	3
	0.00468	5.5~7.9	4
	0.00599	8.0~10.7	5
随州	0.00055	3.4~5.4	3
	0.02353	5.5~7.9	4
	0.0625	8.0~10.7	5
恩施	0.01812	3.4~5.4	3
恩施	0.16216	5.5~7.9	4

地区	概率	最大风速/(m/s)	风力级别/级
武汉	0.00168	3.4~5.4	3
	0.01228	5.5~7.9	4
	0.05208	8.0~10.7	5
黄石	0.01295	5.5~7.9	4
	0.04	8.0~10.7	5
	0.25	10.8~13.8	6
十堰	0.00237	3.4~5.4	3
	0.04545	5.5~7.9	4
	0.175	8.0~10.7	5
	0.5	10.8~13.8	6
宜昌	0.00714	3.4~5.4	3
	0.0508	5.5~7.9	4
	0.12	8.0~10.7	5
襄阳	0.00149	3.4~5.4	3
	0.00249	5.5~7.9	4
	0.00998	8.0~10.7	5
	0.0211	10.8~13.8	6
鄂州	0.00075	3.4~5.4	3
	0.00602	5.5~7.9	4
	0.00862	8.0~10.7	5
地区	概率	最大风速/(m/s)	风力级别/级
荆门	0.00098	3.4~5.4	3
	0.00597	5.5~7.9	4
	0.00813	8.0~10.7	5
	0.16667	10.8~13.8	6
孝感	0.00055	3.4~5.4	3
孝感	0.00507	5.5~7.9	4
荆州	0.00714	3.4~5.4	3
	0.0508	5.5~7.9	4
	0.12	8.0~10.7	5
黄冈	0.00357	3.4~5.4	3
	0.0515	5.5~7.9	4
	0.125	8.0~10.7	5
咸宁	0.00046	3.4~5.4	3
	0.00468	5.5~7.9	4
	0.00599	8.0~10.7	5
随州	0.00055	3.4~5.4	3
	0.02353	5.5~7.9	4
	0.0625	8.0~10.7	5
恩施	0.01812	3.4~5.4	3
恩施	0.16216	5.5~7.9	4

受灾程度	成灾概率	风力等级	风速
轻度	0.02	3级	3.4 m/s<V_m≤5.4 m/s 5.53 m/s<V_e≤9.17 m/s
中度	0.02~0.18	4~5级	5.4 m/s<V_m≤10.7 m/s 9.17 m/s<V_e≤18.82 m/s
重度	0.18~0.5	6级	10.7 m/s<V_m≤13.8 m/s 18.82 m/s<V_e≤24.46 m/s
特重	>0.5	>7级	V_m>13.8 m/s V_e>24.46 m/s

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Spatial and Temporal Characteristics of Wind Disaster Risk of Facility Agriculture in Hubei Province

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地区	初始I	均值化后I
武汉	5.53	0.75
黄石	7.90	1.08
十堰	5.91	0.81
宜昌	4.37	0.60
襄阳	16.80	2.29
鄂州	10.06	1.37
荆门	11.80	1.61
孝感	1.55	0.21
荆州	9.16	1.25
黄冈	4.56	0.62
咸宁	7.01	0.95
随州	8.92	1.22
恩施	1.85	0.25

[1]	徐鹏, 张冠智, 李洋, 徐晓东, 杨振超. 智慧设施农业中控制系统的研究进展[J]. 中国农学通报, 2023, 39(3): 156-154.
[2]	虞凤慧, 成道泉, 王祥传, 周倩, 吴文雷, 张骞, 杨传伦, 韩立霞, 吴磊, 刘海玉, 徐泽平. 壳寡糖锌对温室番茄的防病效果及果实品质和产量的影响[J]. 中国农学通报, 2021, 37(9): 42-48.
[3]	王萍, 朱海霞, 王晾晾, 王晓明, 姜蓝齐, 李秀芬, 姜丽霞, 闫平. 黑龙江省典型日光温室气候生产潜力估算及分析[J]. 中国农学通报, 2021, 37(28): 81-87.
[4]	皇甫姗姗, 朱节中, 杨再强, 马玉翡. 中国温室环境控制研究进展[J]. 中国农学通报, 2021, 37(27): 125-131.
[5]	毛晓曦, 管培彬, 马理, 陆秀君, 刘文菊, 李博文. 有机物料配施菌剂对设施次生盐渍化土壤的修复效果[J]. 中国农学通报, 2021, 37(26): 80-87.
[6]	王志春. 基于GIS的赤峰市设施农业精细化气候区划与分析[J]. 中国农学通报, 2021, 37(2): 102-107.
[7]	马玲, 黄灵丹, 王蓉, 马荣, 杨常新, 杨冬艳. 宁夏中部干旱带不同跨度双膜拱棚冬季温光环境测试分析[J]. 中国农学通报, 2020, 36(13): 124-130.
[8]	李瑞萍,李梦军,赵彩萍,马秀兰. 太原市设施农业雪灾指标设计[J]. 中国农学通报, 2019, 35(31): 101-106.
[9]	杜升,付雪,叶乐夫,王佳佳,马艳龙. 设施农业螨害发生成因及防控策略研究进展[J]. 中国农学通报, 2018, 34(34): 113-117.
[10]	郭小芹,刘明春,陈立夫,王旭红. 河西东部设施农业风灾指标设计及其特征研究[J]. 中国农学通报, 2016, 32(8): 122-128.
[11]	郭小芹,谢万银,周文霞,刘绪珍. 河西东部设施农业低温灾害风险分析[J]. 中国农学通报, 2015, 31(31): 247-254.
[12]	祝青林,王丽娜,徐梅,孙可俊,侯彦泽,尹远渊,石永昌. 大连冬季设施农业气象灾害风险及趋势分析[J]. 中国农学通报, 2015, 31(26): 235-240.
[13]	陈思宁黎贞发刘淑梅. 设施农业气象灾害研究综述及研究方法展望[J]. 中国农学通报, 2014, 30(20): 302-307.
[14]	吴克张巍杨霄张国林. 沈阳市霜期农业气候资源特征分析[J]. 中国农学通报, 2012, 28(32): 276-280.
[15]	薛志刚刘英杰雷钧. 新疆蔬菜产业发展与价格波动的现状与对策[J]. 中国农学通报, 2011, 27(28): 263-268.

IMF分量	IMF1	IMF2	IMF3	RES
相关系数	0.42	0.41	0.60⁺	0.51⁺
周期/a	2.73	6.0	15.0	-

IMF分量	IMF1	IMF2	IMF3	RES
相关系数	0.42	0.41	0.60⁺	0.51⁺
周期/a	2.73	6.0	15.0	-