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v摘要:當(dāng)前農(nóng)業(yè)發(fā)展過(guò)程中,農(nóng)業(yè)氣象災(zāi)害對(duì)農(nóng)產(chǎn)品生產(chǎn)質(zhì)量有著十分顯著的影響。要提高農(nóng)產(chǎn)品的質(zhì)量,就應(yīng)采取有效措施,做好農(nóng)業(yè)氣象災(zāi)害的分析工作。在保證農(nóng)業(yè)生產(chǎn)正常進(jìn)行的同時(shí),也可為農(nóng)戶避免嚴(yán)重的經(jīng)濟(jì)損失。不同類(lèi)型的農(nóng)業(yè)氣象災(zāi)害對(duì)農(nóng)業(yè)生產(chǎn)的影響不同,災(zāi)害后果也存在著較為明顯的差異,因而農(nóng)業(yè)氣象災(zāi)害風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估成為災(zāi)害防治工作中不可忽視的內(nèi)容。
關(guān)鍵詞:農(nóng)業(yè)發(fā)展;氣象災(zāi)害;農(nóng)產(chǎn)品;質(zhì)量
1農(nóng)業(yè)氣象災(zāi)害風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估的主要內(nèi)容
1.1災(zāi)情期望損失評(píng)估不同災(zāi)情下,不同虧損的概率風(fēng)險(xiǎn)可采用概率或超概率來(lái)表示,可采用指標(biāo)來(lái)判斷不同地區(qū)農(nóng)業(yè)氣象災(zāi)害的風(fēng)險(xiǎn),這是農(nóng)業(yè)氣象災(zāi)害風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估中的重點(diǎn)內(nèi)容。在災(zāi)害評(píng)估區(qū)中,一段時(shí)間內(nèi)出現(xiàn)的農(nóng)業(yè)氣象災(zāi)害為農(nóng)業(yè)生產(chǎn)帶來(lái)的經(jīng)濟(jì)損失評(píng)估,通常被人們稱為期望損失評(píng)估[1]。
1.2致災(zāi)因子危險(xiǎn)性評(píng)估在農(nóng)業(yè)氣象災(zāi)害分析的過(guò)程中,致災(zāi)因子是非常重要的一個(gè)要素。農(nóng)業(yè)氣象災(zāi)害的危險(xiǎn)性與致災(zāi)因子的自然變異性密切相關(guān),且其最為重要的影響因素是災(zāi)害的頻度與規(guī)模。災(zāi)害的強(qiáng)度與頻度成正相關(guān)關(guān)系,也就是說(shuō)災(zāi)害的強(qiáng)度大,頻度也相對(duì)較高,災(zāi)害所導(dǎo)致的虧損也會(huì)比較嚴(yán)重,農(nóng)業(yè)氣象災(zāi)害風(fēng)險(xiǎn)也相對(duì)較大。按照不同環(huán)境下致災(zāi)因子所引發(fā)的災(zāi)害類(lèi)型,對(duì)其進(jìn)行分析和研究,發(fā)現(xiàn)致災(zāi)因子風(fēng)險(xiǎn)性評(píng)估是非常關(guān)鍵的一個(gè)環(huán)節(jié)。1.3承災(zāi)體脆弱性評(píng)估脆弱性通常指某個(gè)地區(qū)承災(zāi)體在受到致災(zāi)因子的影響后所造成的損失。脆弱性評(píng)估一般是指利用致災(zāi)因子的強(qiáng)度預(yù)測(cè)和評(píng)估承災(zāi)體受到傷害或虧損的程度,若一個(gè)地區(qū)的承災(zāi)體較弱,則與之相對(duì)應(yīng)的抗災(zāi)能力就相對(duì)較低,一旦出現(xiàn)災(zāi)害就可能會(huì)產(chǎn)生更大的虧損,因此該地區(qū)災(zāi)害風(fēng)險(xiǎn)也會(huì)隨之增大。
2農(nóng)業(yè)氣象災(zāi)害風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估的主要方法
2.1綜合評(píng)估法采用該方法分析的過(guò)程中,主要研究對(duì)象有致災(zāi)因子、承災(zāi)體脆弱性、災(zāi)情損失、減災(zāi)能力以及創(chuàng)立評(píng)估因子,利用上述內(nèi)容形成一個(gè)更為科學(xué)完善的風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估體系,借助數(shù)學(xué)模型對(duì)不同權(quán)重指標(biāo)進(jìn)行加權(quán)求和。這種方式最為重要的環(huán)節(jié)是災(zāi)害指標(biāo)的選擇、優(yōu)化與權(quán)重統(tǒng)計(jì)。在這一評(píng)估體系下,常用的風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估方法也有很多,如主成分分析法和專家打分法等。
2.2情景模擬評(píng)估法這種評(píng)估方式在農(nóng)業(yè)氣象災(zāi)害評(píng)估中最為常見(jiàn),利用GIS和RS技術(shù)來(lái)建立更加復(fù)雜的風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估模型,并模擬風(fēng)險(xiǎn)災(zāi)害的發(fā)生的整個(gè)過(guò)程,同時(shí)對(duì)災(zāi)害進(jìn)行可視化處理,這樣便可實(shí)現(xiàn)風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估工作。這種方法是現(xiàn)階段農(nóng)業(yè)氣象災(zāi)害風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估的主要發(fā)展方向。應(yīng)用情景模擬評(píng)估法,可以對(duì)農(nóng)作物整個(gè)生長(zhǎng)的過(guò)程進(jìn)行模擬,從而形成農(nóng)作物生長(zhǎng)發(fā)育模型,實(shí)現(xiàn)災(zāi)害風(fēng)險(xiǎn)性評(píng)估的功能。還可創(chuàng)建農(nóng)作物生長(zhǎng)模型,設(shè)置多項(xiàng)重要參數(shù),模擬農(nóng)作物生長(zhǎng)的整個(gè)過(guò)程,從而有效監(jiān)控農(nóng)業(yè)氣象災(zāi)害風(fēng)險(xiǎn)。
2.3概率評(píng)估法該方法主要的工作流程是,結(jié)合研究區(qū)域歷史災(zāi)害和樣本數(shù)據(jù)建立數(shù)學(xué)統(tǒng)計(jì)模型,從而實(shí)現(xiàn)對(duì)災(zāi)害風(fēng)險(xiǎn)以及損失評(píng)估得出最終結(jié)論。概率評(píng)估則有很多種方法,每一種方法都有著不同的特點(diǎn)。概率評(píng)估法是一種應(yīng)用較為普遍的分析方式。在選擇概率評(píng)估法時(shí),應(yīng)充分結(jié)合當(dāng)前的資料庫(kù),在保證樣本數(shù)據(jù)完整性的前提下選擇最佳的風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估方式。若樣本數(shù)據(jù)十分齊全,則可采用時(shí)間序列分析方式;若樣本數(shù)據(jù)不是十分齊全,則可采用其他類(lèi)型的風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估方法。
3農(nóng)業(yè)氣象災(zāi)害風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估發(fā)展趨勢(shì)分析
在農(nóng)業(yè)氣象災(zāi)害風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估工作中,研究人員應(yīng)將目光放在評(píng)估內(nèi)容和方法的創(chuàng)新和延伸上。首先應(yīng)提高動(dòng)態(tài)風(fēng)險(xiǎn)管理技術(shù)的應(yīng)用,創(chuàng)建精確的綜合風(fēng)險(xiǎn)評(píng)價(jià)體系。其次,在研究的過(guò)程中,應(yīng)深入研究農(nóng)業(yè)氣象災(zāi)害風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估的相關(guān)理論以及具體的方法,在評(píng)估中,充分借助量化評(píng)估和模型評(píng)估兩種方式保證評(píng)估的質(zhì)量。最后,要在風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估工作中不斷改進(jìn)并完善農(nóng)業(yè)氣象風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估指標(biāo),在更大的范圍內(nèi)實(shí)施動(dòng)態(tài)評(píng)估,創(chuàng)建更為科學(xué)的農(nóng)作物生長(zhǎng)模型,綜合考慮多種因素對(duì)評(píng)估結(jié)果的影響。
4結(jié)束語(yǔ)
農(nóng)業(yè)氣象災(zāi)害是破壞農(nóng)業(yè)生產(chǎn)、降低農(nóng)民經(jīng)濟(jì)收入的主要原因,必須做好農(nóng)業(yè)氣象災(zāi)害風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估工作。通過(guò)農(nóng)業(yè)氣象災(zāi)害風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估,能夠充分了解不同災(zāi)害所產(chǎn)生的風(fēng)險(xiǎn),并采取有效措施加以防范,從而減少農(nóng)民需要承受的經(jīng)濟(jì)損失,進(jìn)而推動(dòng)農(nóng)業(yè)生產(chǎn)的健康發(fā)展。
參考文獻(xiàn):
[1]喻紅銀.農(nóng)業(yè)氣象災(zāi)害風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估研究進(jìn)展[J].江西農(nóng)業(yè),2016(15):73
作者:尹東昊1;張瑜2 單位:1.長(zhǎng)春市氣象局,2.吉林省安全生產(chǎn)檢測(cè)檢驗(yàn)股份有限公司