东北黑土区农业干旱脆弱性及其应对策略研究——以黑龙江省为例.pdf
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1、为揭示东北黑土区农业干旱脆弱性的时空演化过程与特征,本研究以黑龙江省为例,从暴露水平、敏感程度和适应能力的视角,构建了农业干旱脆弱性评价模型,解析了20002020年黑龙江省水稻、玉米、大豆的干旱脆弱性的时空演进过程与特征。结果显示:20002011年农业干旱事件频发,其中有8个敏感事件和11个韧性事件,2011年以后再无农业干旱事件发生,20112020年水稻、玉米和大豆的干旱脆弱性较20002010年分别下降了46.14%、51.50%和38.53%;受作物生育需水量与地区降水不匹配的影响,大豆、水稻的干旱脆弱性相对较高。研究表明,黑龙江省农业干旱脆弱性总体呈先增强后减弱的演进趋势,呈北高
2、南低和东西高、中部低的空间分布格局。基于该结果,本研究提出了旨在提升东北黑土区农业适应气候变化韧性的政策及措施建议。关键词:东北黑土区;农业脆弱性;气候变化;干旱;粮食安全中图分类号:S423文献标志码:A文章编号:2095-6819(2023)04-0953-12doi:10.13254/j.jare.2022.0682李玉恒,成汶璟,左文洁,等.东北黑土区农业干旱脆弱性及其应对策略研究以黑龙江省为例J.农业资源与环境学报,2023,40(4):953-964.LI Y H,CHENG W J,ZUO W J,et al.Agricultural vulnerability to droug
3、ht in the black soil region of northeast China and its adaptive strategy:HeilongjiangProvince case studyJ.Journal of Agricultural Resources and Environment,2023,40(4):953-964.http:/农业资源与环境学报 第40卷 第4期近百年来,受人类活动和自然因素的影响,世界正经历着以全球变暖为显著特征的气候变化,由此引发的自然灾害对全球农业可持续发展带来了重大挑战。2022全球粮食危机报告 显示,自2018年以来全球面临粮食危机的
4、人口数量持续增加,受气候变化等因素影响,截至2021年全球有1.93亿人面临严重的突发性粮食不安全状况,亟需采取积极措施应对气候变化对全球农业生产的影响1。由气候变化引发的干旱灾害成为影响农业生产和粮食安全的重要因素之一。美国国家科学院统计显示,全球平均气温每上升1,小麦产量预计下降6%,水稻下降3.2%,玉米下降 7.4%,大豆下降 3.1%2。19512020 年间我国平均气温升温速率达每10年0.26,变暖幅度明显高于全球水平,导致我国部分地区干旱灾害频发,严重威胁到国家粮食安全。据新华社报道,我国每年因气象灾害导致的粮食减产超过500亿kg,其中因旱灾平均损失粮食300亿kg,占总损失
5、量的60%3。东北地区作为我国重要的商品粮生产基地4,自20世纪90年代以来干旱事件大幅增加5-6,2000年以后干旱程度趋于严重7。研究显示,19712013年东北地区每年受旱灾面积达4万 km2 8。黑龙江省作为我国粮食生产第一大省,被誉为“中华大粮仓”。然而,旱灾对黑龙江省粮食生产造成严重的影响,近20年发生了6次严重的夏伏旱,最为严重的 2004 年粮食减幅在30%以上9。作为世界重要的粮食生产和消费大国,我国高度重视气候变化与粮食安全问题。2022年5月颁布的 国家适应气候变化战略2035 中强调要增强农业生态系统的气候韧性,建立适应气候变化的粮食安全保障体系。因此精准分析并掌握某一
6、地区的农业干旱脆弱性对于有效应对干旱影响,保障农业生产和粮食安全具有极其重要的现实意义。自1988年联合国政府间气候变化专门委员会(Intergovernmental Panel on Climate Change,IPCC)成立,气候变化对农业生产的影响以及农业气候脆弱性逐渐成为学界关注的焦点议题,研究范式也由分析作物产量和生长期对温度、降水等因素变化的脆弱性转为综合考量气候、环境和社会经济等因素对农业的影响10-13。农业脆弱性通常指农业系统容易遭受或没有能力应对气候变化(包括气候变化和极端气候事件)导致的不利影响的程度14-15。国外学者对农业干旱脆弱性的研究较早,研究可分为微观和宏观两
7、个视角。微观视角的研究以农户为干旱脆弱性的评价主体,有学者基于农户感知评价了伊朗西部地区农业生产的干旱脆弱性,结果表明农户对地区农业干旱脆弱性的感知主要受经济、社会文化、心理、技术和基础设施等多重因素的影响16。宏观视角则以区域为评价单位,有学者结合遥感技术(Remote Sensing,RS)与地理信息系统(Geographic Information System,GIS)定量分析美国中西部内布拉斯加州农业干旱脆弱性,结果表明种植在沙质土壤上的作物最易受季节性缺水的影响17。而我国关于农业干旱脆弱性的研究起步相对较晚且研究视角主要集中于宏观,主要是通过构建评价指标体系对区域农业干旱脆弱性进
8、行评价。刘文泉等18根据IPCC对脆弱性的定义,选取农业气候敏感性和适应能力方面的20多个指标,通过专家打分等方法确定指标权重,系统分析了黄土高原地区农业生产的气候脆弱性;有学者运用层次分析法(Analytic Hierarchy Process,AHP)将农业生态系统脆弱性指标因子分为敏感性和适应性两部分,综合评价了北方农牧交错带的农业生态系统的气候变化脆弱性19;也有学者构建“暴露-敏感-适应”模型(VulnerabilityScoping Diagram,VSD),运用模糊层次分析、空间热点探测分析和变异系数分析等方法对北方农牧交错带县域农业干旱脆弱性的时空演变进行分析,揭示了东北地区低
9、脆弱、西南地区高脆弱的格局特征20。已有研究虽然综合多元方法从不同视角对农业系统的气候变化脆弱性进行了解析,但仍存在不足:一方面微观视角评价基于农户对脆弱性的感知,容易受个人主观因素的影响,另一方面评价指标大多来自于自然和社会统计数据,缺乏对农业系统自身应对灾害能力的考虑。鉴于此,本研究以黑龙江省为例,依据 IPCC 提出的脆弱性评价框架,从暴露水平、敏感程度和适应能力出发,构建农业干旱脆弱性评价模型,聚焦2000年以来干旱胁迫下的农业生产脆弱性,旨在揭示不同作物干旱脆弱性的时空演变过程与格局,提出增强农业气候韧性、有效应对干旱影响的政策建议。1材料与方法1.1 研究区概况本研究以黑龙江省13
10、个地级市为研究区域,聚焦水稻、玉米、大豆3种主要农作物。如图1所示,黑龙江省地形特征为西北部、北部、东南部高,东北部、西南部低,由山地、平原、水域构成,土壤类型以黑土、草甸土、黑钙土、白浆土、暗棕壤为主。黑龙江省属于寒温带与温带大陆性季风气候,全省平原温度高于山 9542023年7月http:/李玉恒,等:东北黑土区农业干旱脆弱性及其应对策略研究以黑龙江省为例地,南部温度高于北部;东西降水量差异明显,呈西旱东涝的分布特点21。2020年 中国统计年鉴 数据显示,黑龙江省主要农作物播种面积依次为玉米大豆水稻;玉米种植集中在黑龙江省南部、西南部地区,主要土地利用类型为旱地,土壤多为黑土、黑钙土,包
11、括哈尔滨市、齐齐哈尔市、绥化市和大庆市;大豆种植主要集中在西部地区,主要土地利用类型为旱地和林地,土壤多为黑土、暗棕壤,包括黑河市、齐齐哈尔市和绥化市。黑龙江省南部和三江平原地区主要土地利用类型为水田,土壤类型为黑土、水稻土、沼泽土,由于其地形平坦、水热条件好、热量充足,成为水稻主产区;淹水灌溉和控制灌溉是水稻产区的主要灌溉模式22。2000年黑龙江省玉米、水稻、大豆的产量分别为1 008.0万、673.2万 t和391.2万 t,2020年3种作物的产量增长至3 788.6 万、2 773.0 万 t 和 917.2 万 t,增长率分别为275.85%、311.91%、134.46%。近年来
12、,为有效保护黑土地,黑龙江省实行耕地轮作,推广“一主多辅”种植模式,即以玉米、大豆轮作为主,小麦、杂粮、薯类与大豆轮作为辅,并对轮作区给予种植补贴。1.2 研究方法基于IPCC提出的农业脆弱性的三大特征(暴露水平、敏感程度、适应能力),农业脆弱性被视为暴露水平、敏感程度和适应能力的函数,通过三者之间的关联分析可评价农业干旱脆弱性23-25。本研究将农业的干旱暴露水平定义为干旱压力对农业生产的不利程度,暴露水平越高,农业生产对干旱越敏感,脆弱性越高;敏感程度指农业系统遭受干旱影响的程度,由系统自身特征决定,敏感程度较高的地区农业生产受到干旱影响的可能性越大,脆弱性越高;适应水平指人类为应对干旱采
13、取的措施,适应水平越高,干旱对农业生产造成的影响越低,脆弱性越小。参考Li等26的研究测算农业干旱脆弱性,农业干旱脆弱性指数越低,表明农业的干旱脆弱性程度越高,反之亦然。测算公式如下:农业干旱脆弱性=暴露水平 敏感程度适应能力(1)1.2.1 干旱指数暴露水平暴露水平指农业系统受气候变化不利影响的程度27。本研究使用标准化降水蒸散指数(Standard图1 2020年黑龙江省土地利用类型Figure 1 Land-use types of Heilongjiang Province in 2020N090180 km水田旱地有林地灌木林地疏林地其他林地高覆盖度草地中覆盖度草地低覆盖度草地河渠湖
14、泊水库、坑塘冰川永久积雪滩地城镇农村居民点工矿建设用地沙地盐碱地沼泽地裸土地裸岩石砾地 955http:/农业资源与环境学报 第40卷 第4期ized Precipitation Evapotranspiration Index,SPEI)表征农业系统的干旱暴露水平。SPEI综合考虑降水和蒸发作用,克服了标准化降水指数(Standardized Precipitation Index,SPI)只考虑单一降水因素而忽略温度变化对干旱形成作用的不足。在全球变暖的情形下,SPEI 能够解释温度变化和极端温度可能产生的影响,有较好的适用性,可以直观反映区域干湿分布与变化趋势,以及不同尺度的干旱变化情况
15、。SPEI从时间尺度上可以划分为月尺度(SPEI-1)、季尺度(SPEI-3)和年尺度(SPEI-12)28,本研究通过对研究时段内的日SPEI求均值得到年尺度下的SPEI,进而利用年尺度下的SPEI对其作均值处理,得到20002010、20112020、20002020 年 三 个 时 间 段 的SPEI。具体计算步骤参照 气象干旱等级(GB/T204812017)。1.2.2 作物的歉收指数敏感程度作物歉收(Crop Failure,CF)指农作物产量低于正常年份的预期水平,歉收指数越高,说明农作物产量越低于预期水平,实际的农作物产量也就越低。敏感程度是农业系统受气候变化影响或对气候变化作
16、出反应的程度27。本研究采用ARIMA模型估计作物预期产量,用预期产量值除以实际作物产量值。如果实际产量值与预期产量值相同,那么两者比值为1;当实际产量低于预期产量时,两者比值大于1,此时作物处于歉收状态;当实际产量高于预期产量时,两者比值小于1,此时作物处于丰收状态。作物歉收指数的计算公式如下:作物歉收指数=预期粮食产量实际粮食产量(2)1.2.3 适应能力适应(Adaptability,AD)指人类对实际或预期的气候变化及其影响作出的响应,以避免潜在危害或利用变化带来的有益机会。基于数据可得性,本研究利用各地区农业有效灌溉面积与农作物播种面积的比值表征作物的干旱适应能力。计算公式如下:干旱
17、适应能力=有效灌溉面积农作物总播种面积(3)1.3 数据材料研究期为20002020年。数据来源的类型分为两大类:数据库和公开出版物。本研究参考的数据库为中国科学院资源环境科学与数据中心,公开出版物为 黑龙江统计年鉴。计算SPEI指数所需的27个气象站点的降水量(mm)和逐月平均气温()数据来源于中国科学院资源环境科学与数据中心,土地利用/土地覆盖数据来源于Landsat 8遥感影像数据,精度为30 m。选取水稻、玉米和大豆为研究对象,3种作物的产量数据(万t)、农作物总播种面积(km2)和有效灌溉面积(km2)数据均来源于 黑龙江统计年鉴,其中部分年份数据缺失,采用统计法中的均值法进行插补。
18、此外,气象干旱等级(GB/T 204812017)根据SPEI值为干旱等级划分为无旱、轻旱、中旱、重旱和特旱,其中,SPEI值大于-0.5的视为无旱,本研究不作考虑。2结果与分析2.1 干旱指数如图2所示,20002020年间黑龙江省的干旱程度呈现由东北部向中部、西部及南部地区递减的格局特征。东部地区的干旱程度显著高于西部和北部地区,其中佳木斯市、鹤岗市、双鸭山市和鸡西市的干旱指数处于较高水平,北部的大兴安岭地区、西部的齐齐哈尔市以及西南部的大庆市的干旱指数处于较低水平。20002010年,黑龙江省东北部的干旱程度最高,包括双鸭山市、佳木斯市和鸡西市,其干旱指数分别为-1.94、-1.82和-
19、1.59;西南部的齐齐哈尔市、大庆市、绥化市南部地区以及大兴安岭西部地区的干旱程度相对较低。20112020年,黑龙江省的干旱分布整体呈现中间低、四周高的分布特征,伊春市、鹤岗市、绥化市北部地区以及黑河市南部地区干旱程度较低,而黑河市北部地区、七台河市、牡丹江市以及佳木斯市和双鸭山市南部地区的干旱程度较高,尤其是位于黑龙江北部的黑河市孙吴县,干旱指数达到-3.16,其干旱程度在全省最高。研究发现,黑龙江省部分地区后十年干旱指数较前十年呈下降趋势,如佳木斯市、双鸭山市等,其干旱指数的降幅达到19.4%和25.1%,说明其干旱情况有所缓解。2.2 作物歉收指数2.2.1 水稻黑龙江省是我国水稻种植
20、面积最大的省份,种植区主要集中在三江平原和松嫩平原,包括哈尔滨市、齐齐哈尔市、佳木斯市、鸡西市和双鸭山市,其中佳木斯市的水稻产量从2000年的97.3万 t增加到2020年的770.6万 t。研究发现,相较于20002010年,20112020 年约有 75%的地区水稻歉收指数呈下降趋势,其中黑河地区下降最多,为41.27%。如图3所示,20002020年间黑龙江省北部地区的水稻歉收指数 9562023年7月http:/李玉恒,等:东北黑土区农业干旱脆弱性及其应对策略研究以黑龙江省为例干旱指数Drought index(SPEI)-2.000 0-1.771 8-1.771 7-1.659 4
21、-1.659 3-1.584 1-1.584 0-1.533 6-1.533 5-1.485 3-1.458 2-1.346 0-1.345 9-1.178 6-1.178 5-0.928 6-0.928 5-0.555 9-0.555 80气象站点a.20002010b.20112020干旱指数Drought index(SPEI)-3.166 0-2.490 8-2.490 7-2.019 7-2.019 6-1.690 9-1.690 8-1.461 4-1.461 3-1.301 3-1.301 2-1.189 6-1.189 5-1.029 5-1.029 4-0.800 1-0.8
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