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【文献分享】九龙江流域农业洪涝灾害损失时空变化特征

  • 2026-10-26 01:40:45
【文献分享】九龙江流域农业洪涝灾害损失时空变化特征

文献分享

九龙江流域农业洪涝灾害损失时空变化特征

《水生态学杂志》

文章信息

文章标题:九龙江流域农业洪涝灾害损失时空变化特征

作者:王莉红 等

单位:中国科学院城市环境研究所,城市环境与健康重点实验室(福建厦门) 等 

期刊:《水生态学杂志》

出版日期:2026 年 3 月

https://doi.org/10.15928/j.1674-3075.202312240394

摘要

在全球气候变暖的背景下,未来降雨事件的频次和强度将持续增加,这给农业生产带来了巨大挑战。本研究基于九龙江流域 19 个县域 2014—2019 年的暴雨洪涝灾害相关数据,探究该流域农业洪涝灾害损失特征及其时空分布规律,同时探讨可降低洪涝灾害农业破坏的适应性农业管理措施,旨在为九龙江流域发展韧性可持续农业提供科学依据,为流域不同区域的农业保险工作提供宏观参考,并为构建洪涝灾害农业损失脆弱性曲线积累基础数据。研究结果表明:(1)洪涝灾害造成农业生产损失的主要作物类型为茶叶、蔬菜、水果和食用菌;(2)流域农业洪涝灾害损失最严重的月份依次为 9 月、7 月、5 月和 6 月,损失变化趋势与降雨量呈显著正相关(R=0.714,P=0.009);(3)流域内农业洪涝损失较重的县域为安溪县、同安区、长泰县、华安县、连城县和漳平市,损失的空间分布整体呈现中游和下游损失多、上游损失少的特征。最后,本研究从防灾减灾角度提出了九龙江流域农业洪涝灾害的应对管理措施。

研究背景

农业是国民经济基础,但易受台风、暴雨等自然灾害侵袭,农业洪涝灾害会导致农作物减产绝收、引发病虫害,造成严重经济损失,甚至威胁粮食安全;全球气候变暖使极端降雨事件更频繁强烈,我国农业洪涝的成灾率、受灾面积和损失均呈上升趋势。

九龙江流域位于我国东南沿海,属亚热带季风气候,降雨时间长、雨量大,梅雨和台风雨频发,是洪水与暴雨灾害多发区,1960 年、2013 年、2016 年等均发生过严重洪涝灾害,频繁的灾害严重影响当地农业稳定发展和农民收入。

该流域人均耕地面积小、自然灾害频发,但农业区位优势显著、种植制度为一年多熟,有效防范洪涝灾害对农作物生产的影响具有重要现实意义。

现有农业洪涝灾害研究多集中在成因机制、风险分析、减灾对策等方面,评估方法以定量、半定量和定性为主,但均存在局限性(定量有不确定性、定性忽略关键因素、半定量主观性强);而通过历史灾害统计数据开展分析,可规避上述方法缺陷,还能获取具体损失结果和影响范围,为减灾措施制定提供实际依据,目前针对九龙江流域农业洪涝灾害损失的时空特征研究仍较为欠缺。

研究方法

本研究以九龙江流域为研究区,围绕农业洪涝灾害损失的时空变化特征展开,核心采用数据统计分析、GIS 空间分析和相关性分析相结合的方法,具体步骤如下:

研究区概况梳理:明确九龙江流域的地理范围、地形地貌(山地丘陵占 88.75%,平原占 11.25%,下游为漳州平原)、气候特征(亚热带季风气候,年降雨 1400~1800mm,洪水分梅雨型(4-6 月)和台风型(7-9 月))。

多源数据收集:收集流域内 13 个气象站 1990—2015 年逐日降雨量数据(中国气象数据网)、2015 年社会经济统计数据(各级统计年鉴)、2014—2019 年农业灾害损失数据(福建省农业农村厅)、37 场降雨事件逐小时降雨数据(福建省水利厅汛情发布系统)。

GIS 空间分析:对气象站降雨量数据进行统计,得到年、月平均降雨量,采用  空间插值(IDW)方法生成全流域年平均降雨量空间分布数据,分析降雨的空间特征。

相关性分析:将 2014—2019 年流域降雨量数据与农作物损失数据导入 SPSS25 软件,进行皮尔森相关分析,探究最大 1h/3h/6h/24h 降雨量、月平均降雨量与农业洪涝灾害损失之间的线性相关关系。

时空特征分析:从时间(月份、年份)和空间(县域、流域上中下游)两个维度,统计分析 2014—2019 年流域农业洪涝灾害的损失频次、损失总额、作物损失类型等特征,总结其时空分布规律。

研究结果

1. 流域农作物种植与损失类型特征

种植结构:流域以蔬菜、水果种植为主,各县域均种植粮食、油料、蔬菜和水果,其中茶叶主产区为安溪、华安等,食用菌主产区为龙海、南靖等,粮食主产区为上杭、连城等。

损失类型:2014—2019 年流域农业洪涝灾害损失占比最高的作物为茶叶,其次为蔬菜、水果、食用菌;漳平市灾害发生频次最多(18 次),安溪县损失总额最大(7.44 亿元),且安溪县次均损失远高于其他县域(与茶叶、蔬菜产量大、农业产值高相关)。

月份作物损失差异:3/10 月蔬菜损失占比最大,5 月中药材最大,6 月蔬菜和水果最大,7/9 月茶叶最大,8 月食用菌最大;9 月茶叶损失虽占比与 7 月相近,但因台风 “莫兰蒂”“鲇鱼” 影响,累计损失为 7 月的 6.85 倍。

2. 农业洪涝灾害损失的时间变化特征

2014—2019 年流域共发生 37 场致灾降雨,年均 6.16 次;最大 24h 降雨量与农业洪涝损失的相关性显著高于最大 1h/3h/6h 降雨量。

农业损失与降雨量呈显著正相关(R=0.714,P=0.009),损失较重的月份为 9 月、7 月、5 月、6 月,与降雨量变化趋势同步;5—9 月是流域农业洪涝灾害的高发期,6 月多梅雨型洪水,9 月多台风型暴雨洪水。

年度损失差异:2015 年、2016 年洪涝灾害影响最大,2017 年、2018 年影响较小;安溪县 2014 年和 2019 年损失均超 1 亿元,漳平市、华安县、永定区连续 6 年均受灾害影响。

3. 农业洪涝灾害损失的空间分布特征

县域损失:损失总额超 1 亿元的县域有 9 个,核心重损县域为安溪县、同安区、长泰县、华安县、连城县、漳平市;安溪县 6/7/9 月、漳平市 4-7/9 月、长泰县 3/7/9/10 月、同安区 8/9 月为洪涝灾害高影响时段。

流域梯度损失:整体呈现中游和下游损失多、上游损失少的特征,中下游农业损失达 227158.06 万元,远高于上游的 73540.92 万元;该特征与中下游以平原为主、农业播种面积大、第一产业产值高,而上游以山地为主的地形和农业发展特征相关。

讨论

1. 气候变化对流域农业系统的影响

全球气候变暖使极端天气(暴雨、台风等)频发且易形成复合极端事件,农业系统直接暴露于地表,受极端降雨影响显著:洪涝会导致农作物倒伏、减产绝收,土壤积水造成根系缺氧,积水排出后易引发肥力流失、病虫害等次生问题;未来极端降雨的持续增加将进一步威胁流域农业生产,甚至影响粮食安全,发展气候韧性农业成为流域农业发展的迫切需求。

2. 基于传统农耕与灾害规律的减灾措施

流域传统农耕中 “高田垄 + 天然排水沟” 的模式可应对常规降雨,在此基础上健全田间排水系统(排水渠、水泵、排水槽),增强暴雨排泄能力,能有效减少积水对农作物的影响。

茶叶、蔬菜、水果是流域特色和重损作物,其损失与生长周期高度相关:蔬菜受涝后产量和品相受极大影响,果树花期 / 果期遇雨会影响授粉、引发落果裂果,茶叶采摘期(春茶 4-5 月、秋茶 9-10 月)遇雨会降低产量和品质;可根据灾害发生规律和天气预报,调整作物采摘时间,规避暴雨高峰期,减轻损失。

9 月台风型暴雨是流域农业损失的重要诱因,且恰逢秋茶采摘期,需针对性加强该时段的灾害防范,重点保护安溪等茶叶主产区的农业生产。

3. 提升流域农业韧性的综合应对策略

灾前准备:提高农户防灾意识,加强农业灾害防治宣传;加大农业基础设施投入,完善防汛排涝工程;提升暴雨灾害预警监测能力,构建综合的监测、预警和发布平台,制定分区域的农业防灾应急预案和农田防洪排涝标准。

灾中应急:根据暴雨预警及时开展防汛操作,如提前开挖排水槽、检查排涝设备,对成熟作物及时抢收,降低灾害现场损失。

灾后恢复:相关部门提供专业技术指导,根据灾情轻重采取针对性补救措施 —— 受损较轻时开展排水、培土、施肥、病虫害防治等自救;受损严重时进行重播、补种,并落实农业保险赔偿,降低农民经济损失。

长期适应:选择耐涝作物品种、调整作物播种期,从品种和种植制度上提升农作物的抗灾能力;结合洪水风险地图,科学规划农业生产布局,规避高风险区域。

结论

九龙江流域农业洪涝灾害的核心受损作物为茶叶、蔬菜、水果、食用菌,损失时间上集中在 9 月、7 月、5 月、6 月,且损失变化与降雨量呈显著正相关,空间上呈现流域中游和下游损失多、上游损失少的特征,重损县域为安溪县、同安区、长泰县等。

全球气候变暖背景下,极端降雨事件将愈发频繁,农业作为高度依赖自然环境的产业,脆弱性较高,需依托气象灾害预报预警和应急预案,从灾前准备、灾中应急、灾后恢复三个环节开展 “看天管理”,降低灾害损失。

需采取趋利避害的农业适应方案提升流域农业韧性,如筛选耐涝作物品种、合理调整作物播种和采摘时间、加强农田防汛排涝基础设施建设等,从根本上增强农作物和农业生产系统对洪涝灾害的适应能力。

本研究通过历史灾害数据总结的九龙江流域农业洪涝灾害损失时空规律,为该流域洪涝灾害农业损失脆弱性曲线构建积累了基础数据,也为流域农业保险规划、韧性农业发展和防灾减灾措施制定提供了科学依据,对东南沿海同类多雨、多洪涝的农业流域具有参考价值。

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