基于灾损预测模型的水稻洪灾风险等级划分
The Risk Rank of Rice Flood Disaster Based on Damage Prediction Model
DOI: 10.12677/HJAS.2017.77069, PDF, HTML, XML, 下载: 1,272  浏览: 2,011  科研立项经费支持
作者: 沈 伟*, 吴新胜, 周 航, 王文清, 张 莹:宿迁市气象局,江苏 宿迁
关键词: 水稻暴雨洪涝灾损风险等级风险特征Rice Flood Disaster Loss Risk Rank Risk Characteristics
摘要: 本文基于面板回归模型分析了宿迁水稻灾损率与暴雨洪涝灾害指数的相关性,建立了宿迁地区水稻暴雨洪涝灾损预测模型。以模型结果输出的水稻暴雨洪涝灾害损失率(灾损强度)和重灾乡镇比例(重灾面积)为依据,实现了宿迁地区水稻暴雨洪涝灾害的四级风险等级划分。通过统计分析历史灾情数据,得出各风险等级的灾害特征参数,作为应对水稻暴雨洪涝灾害风险的主要依据,用于指导生产实践。
Abstract: By analyzing the relationship between the actual disaster loss rate and the index of storm flood disaster using panel regression model, prediction model of storm flood disaster of rice in Suqian area was designed. The risk rank of rice flood disaster was divided into 4 grades by the results of model. The disaster characteristic parameter was got by the statistical analysis of historical disaster data which can be used to reduce the flood disaster of rice.
文章引用:沈伟, 吴新胜, 周航, 王文清, 张莹. 基于灾损预测模型的水稻洪灾风险等级划分[J]. 农业科学, 2017, 7(7): 530-538. https://doi.org/10.12677/HJAS.2017.77069

参考文献

[1] 倪长健, 王杰. 再论自然灾害风险的定义[J]. 灾害学, 2012, 29(3): 1-5.
[2] 许世远, 王军, 石纯, 等. 沿海城市自然灾害风险研究[J]. 地理学报, 2006, 61(2): 127-138.
[3] 翟盘茂, 王萃萃, 李威. 极端降水事件变化的观测研究[J]. 气候变化研究进展, 2007, 3(3): 144-148.
[4] 王冀, 江志红, 严明良, 等. 1960-2005年长江中下游极端降水指数变化特征分析[J]. 气象科学, 2008(4): 384-388.
[5] 杨金虎, 江志红, 王鹏祥, 等. 中国年极端降水事件的时空分布特征[J]. 气候与环境研究, 2008, 13(1): 75-83.
[6] 陈海山, 范苏丹, 张新华. 中国近50a极端降水事件变化特征的季节性差异[J]. 大气科学学报, 2009, 32(6): 744-751.
[7] 潘敖大, 王珂清, 曾燕, 等. 长江三角洲近46a气温和降水的变化趋势[J]. 大气科学学报, 2011(2): 180-188.
[8] 李丽平, 许冠宇, 成丽萍, 章开美, 柳艳菊. 华南后汛期极端降水特征及变化趋势[J]. 大气科学学报, 2012(5): 570-577.
[9] 李明刚, 管兆勇, 韩洁, 金大超. 近50a华东地区夏季极端降水事件的年代际变化[J]. 大气科学学报, 2012(5): 591-602.
[10] 董伟, 刘玉芬, 朱丹, 朱玉祥. 吉林省夏季降水时空变化特征研究[J]. 气象科学, 2013, 33(2): 229-235.
[11] 张立波, 景元书, 娄伟平, 肖薇. 近50a华东地区雨日及降水量的变化特征[J]. 大气科学学报, 2013(4): 426-433.
[12] 王苗, 郭品文, 邬昀. 中国东部极端降水变化特征及其与大气稳定度的关系[J]. 大气科学学报, 2014, 37(1): 47-56.
[13] Xu, X., Du, Y., et al. (2011) Variation of Temperature and Precipitation Extremes in Recent Two Decades over China. Atmospheric Research, 101, 143-154.
[14] Gao, T. and Xie, L. (2014) Study on Progress of the Trends and Physical Causes of Extreme Precipitation in China during the Last 50 Years. Advances in Earth Science, 29, 577-589.
[15] 李永和, 石亚月, 陈耀岳. 试论洪涝对水稻的影响[J]. 自然灾害学报, 2004, 13(6): 83-87.
[16] 李巧媛, 丁贤法, 许霖. 降水量对湖南省水稻生产的影响分析[J]. 湖北农业科学, 2013, 52(2): 265-274.
[17] 李小坤, 李云春, 鲁剑巍, 等. 强降雨致洪涝灾害下不同因素对水稻倒伏的影响[J]. 自然灾害学报, 2012, 21(6): 99-103.
[18] 董家山, 沈伟, 张莹, 等. 宿迁地区水稻暴雨洪涝灾害保险气象理赔指数开发[J]. 气象科学, 2017, 37(3): 416-424.
[19] 沈伟, 姚海涛, 王文清, 等. 江苏宿迁地区水稻暴雨洪涝灾害灾损分析[J]. 江苏农业科学, 2016, 44(9): 89-93.
[20] 易丹辉. 数据分析与eviews应用[M]. 北京: 中国人民大学出版社, 2008.
[21] Hausman, J.A. (1978) Specification Tests in Econometrics. Econometrica, 46, 1251-1272.
https://doi.org/10.2307/1913827
[22] Hausman, J.A. and Taylor, W.E. (1981) Panel Data and Unobservable Individual Effects. Econometrica, 49, 1377-1398.
https://doi.org/10.2307/1911406