1、现 代 电 子 技 术Modern Electronics Technique2023 年 10 月 1 日第 46 卷 第 19 期Oct.2023Vol.46 No.190 引 言玉米作物种植区气候条件的多变性常常对玉米作物生长造成一定影响1，尤其是干旱、洪涝气象灾害的发生，会对玉米作物的发育造成严重威胁，以致玉米作物产量大幅降低2。因此，对玉米作物种植区的主要气象灾害影响因素进行分析，利用风险评估模型实现其主要气象灾害风险的有效评估对玉米作物种植区灾情防范意义重大。文献3为分析气象灾害对农作物产量的影响，构建了广义线性模型，选取能够反映气象灾害的指标作为致灾因子，通过确定其与农作物产量的
2、线性关系，对承载体的脆弱性进行有效评价；采用天气发生器模型完成气象灾害发生概率的确定，以评价灾害风险危险性。但该模型仅通过几个指标难以实现主要气象灾害风险的综基 于 GIS 技 术 的 玉 米 作 物 种 植 区 主 要 气 象 灾 害风 险 评 估 模 型 构 建王 洪 明1，李 茂 桐2，崔 兆 韵3（1.山东省气象防灾减灾重点实验室 山东省泰山气象站，山东 泰安 271000；2.山东农业大学，山东 泰安 271018；3.山东省气象防灾减灾重点实验室 泰安农业气象试验站，山东 泰安 271000）摘 要：气 象 灾 害 风 险 的 综 合 评 估 指 标 选 取 全 面 性 较 差，导
3、 致 玉 米 作 物 种 植 区 气 象 灾 害 风 险 评 估 准 确 性 较 差，为 此 文中 构 建 基 于 GIS 技 术 的 玉 米 作 物 种 植 区 主 要 气 象 灾 害 风 险 评 估 模 型。基 于 自 然 灾 害 风 险 形 成 机 制，从 气 象 灾 害 危 险 性、暴露 性、脆 弱 性、防 灾 能 力 四 个 方 面 选 择 主 要 气 象 灾 害 风 险 评 价 指 标，以 其 归 一 化 处 理 为 前 提，通 过 熵 权 法 完 成 其 权 重 的 计 算后，运 用 GIS 技 术 实 现 种 植 区 主 要 气 象 灾 害 风 险 的 空 间 分 析，构 建
4、主 要 气 象 灾 害 风 险 评 估 模 型，划 分 主 要 气 象 灾 害 风 险 等级，实 现 气 象 灾 害 风 险 评 估 模 型 的 构 建。实 验 结 果 表 明，该 模 型 可 实 现 单 一、多 气 象 灾 害 风 险 评 估，有 利 于 玉 米 作 物 生 长。关 键 词：GIS 技 术；玉 米 作 物；气 象 灾 害；风 险 评 估 模 型；防 灾 减 灾；熵 权 法；归 一 化；风 险 指 数中 图 分 类 号：TN911.134；P49 文 献 标 识 码：A 文 章 编 号：1004373X（2023）19010704Construction of GISbased
5、 risk assessment model for major meteorological disasters in corn crop planting areasWANG Hongming1,LI Maotong2,CUI Zhaoyun3(1.Shandong Provincial Key Laboratory for Meteorological Disaster Prevention and Mitigation,Shandong Taishan Meteorological Station,Tai an 271000,China;2.Shandong Agricultural
6、University,Tai an 271018,China;3.Shandong Provincial Key Laboratory for Meteorological Disaster Prevention and Mitigation,Tai an Agrometeorological Experimental Station,Tai an 271000,China)Abstract：The comprehensive assessment index selection of meteorological disaster risk is not comprehensive,whic
7、h leads to poor accuracy of the meteorological disaster risk assessment in corn crop planting areas.Therefore,the GIS based risk assessment model for major meteorological disasters in corn crop planting areas is constructed.On the basis of the formation mechanism of natural disaster risk,the main me
8、teorological disaster risk assessment indicators are selected in the four aspects of meteorological disaster risk,exposure,vulnerability and disaster prevention ability.On the premise of their normalizations,the weights of the indicators are calculated by entropy weight method,and the spatial analys
9、is of the main meteorological disaster risks in the planting areas is realized by GIS technology,and the main meteorological disaster risk assessment model is constructed,and then the main meteorological disaster risk levels are divided.The experimental results show that the model can realize the ri
10、sk assessment of single and multiple meteorological disaster,which is beneficial to the growth of corn crops.Keywords：GIS technology;corn crop;meteorological disaster;risk assessment model;disaster prevention and mitigation;entropy weight method;normalization;risk indexDOI：10.16652/j.issn.1004373x.2
11、023.19.020引用格式：王洪明，李茂桐，崔兆韵.基于 GIS 技术的玉米作物种植区主要气象灾害风险评估模型构建J.现代电子技术，2023，46（19）：107110.收 稿 日 期：20230215 修 回 日 期：20230310107 107现 代 电 子 技 术 2023 年 第 46 卷合评估，评估效果不理想；文献4在对旺苍县气象数据与玉米产量数据进行分析后，选取出影响玉米作物产量的致灾因子，并确立了其与玉米产量的关系，将致灾因子作为评价指标，通过层次分析法确定其权重后，完成灾害风险指数的求解，以此实现气象灾害风险评估。指标权重在风险评估过程中的作用不容忽视，该模型所用权重计算方
12、法的主观倾向性较大，最终将对灾害风险评估结果产生影响。针 对 上 述 问 题，本 文 构 建 基 于 GIS（Geographic Information System）技术的玉米作物种植区主要气象灾害风险评估模型。1 玉 米 作 物 种 植 区 主 要 气 象 灾 害 风 险 评 估通过分析自然灾害形成机制，获取玉米作物种植区主要气象灾害风险评价指标，通过归一化处理、统一指标量纲，基于熵权法确定指标权重，运用 GIS 技术实现种植区主要气象灾害风险的空间分析，构建主要气象灾害风险评估模型，实现气象灾害风险评估。1.1 玉 米 作 物 种 植 区 主 要 气 象 灾 害 风 险 评 价 指 标
13、 的 选取 与 处 理1.1.1 主 要 气 象 灾 害 风 险 评 价 指 标 选 择基于 GIS 地理信息系统分析自然灾害风险形成机制，获取玉米作物发育过程中可能会遭受的气象灾害风险，可用式（1）描述气象灾害风险：D=f()H,E,V,R（1）式中：气象灾害的危险性表示为 H；孕灾环境的暴露性表示为 E；承载体的脆弱性表示为 V；抗灾减灾能力表示为 R；在以上因子的共同作用下，最终会形成气象灾害风险，表示为 D。干旱灾害、洪涝灾害往往是玉米作物发育阶段遭受的主要气象灾害。因此，本文从玉米作物发育阶段出发，将 H、E、V、R 作为玉米作物种植区主要气象灾害风险评估的一级指标，分别标记为 H1
14、、H2、H3、H4，通过对其进行综合分析实现其下层指标的确定。1）指标 H1的影响因素分析。由于单一指标描述主要气象灾害危险程度存在完整度不足、实际应用性较低等问题，故本文对玉米作物、气候条件、玉米作物种植区的自然地理环境进行综合分析，完成主要气象灾害危险性指标的确定。干旱气象灾害危险性指标为最长持续无雨天数指标 H111、降水负距平百分率指标 H112、累积有效降雨量指标 H113、水分亏缺百分率指标 H114、累积蒸散量 指 标 H115。涝 灾 风 险 危 险 性 指 标 分 别 为 暴 雨 天 数H121、累积暴雨量 H122。2）指标 H2的影响因子分析。将玉米种植面积与种植区耕地总
15、面积的比值作为指标 H21，用以表征玉米种植区内不同地域在冷灾、干旱灾害、洪涝灾害风险中的暴露程度。3）指标 H3的影响因子分析。选取减产率指标 H31对主要气象灾害脆弱程度进行描述。4）指标 H4的影响因子分析。玉米作物种植区的农业生产能力可通过单位面积产量进行体现，而种植区防灾减灾能力的强弱可通过种植区内不同地域产量的升降幅度差异进行刻画，故本文将产量变异系数作为评价指标，标记为 H41，用以衡量玉米作物种植区主要气象风险防灾减灾能力大小。1.1.2 主 要 气 象 灾 害 风 险 评 价 指 标 的 归 一 化 处 理玉米作物种植区主要气象灾害风险评价指标存在量纲差异5，通过对其作归一化
16、处理，可去除不同单位等对各指标分析的影响，达到指标统一的目的，提高指标间的可比性。基于指标特性，可将玉米作物种植区主要气象灾害风险评价指标划分为两类，分别为正、负向指标，其中，前者为主要气象灾害风险与指标值间具有正比关系的指标，可通过式（2）实现归一化处理：Yij=Xij-minj()Xijmaxj()Xij-minj()Xij（2）式中：对于第 i 个评价指标，其在第 j 年的实际值为 Xij，其数据序列中的极大、极小值分别为 maxj()Xij、minj()Xij，处理后的指标值为 Yij。后者描述的是主要气象灾害风险与指标值具有反比关系的指标，可通过式（3）实现归一化处理：Yij=max
17、j()Xij-Xijmaxj()Xij-minj()Xij（3）1.2 基 于 熵 权 法 的 指 标 权 重 确 定通过熵权法实现各指标权重的计算，可利用的信息量越高，越能在玉米作物种植区主要气象灾害风险评估中体现出更高的价值，从而获得更大的指标权重6。基于熵权法的指标权重确定过程如下：设定评价指标数量为 m，待评估目标数量为 n，对于第 i 个主 要 气 象 灾 害 风 险 评 价 指 标，其 信 息 熵 可 通 过式（4）进行计算：Ui=-kj=1n()fijln fij（4）式 中：指 标 矩 阵 中 的 元 素 表 示 为 fij；调 节 因 子 表 示为 k，k=()ln n-1。
18、确定各评价指标的信息熵 Ui后，通过式（5）可对其权重进行计算：Wi=()1-Ui()m-i=1mUi（5）108第 19 期式中：第 i 个主要气象灾害风险评价指标的权重表示为Wi，0 Wi 1,i=1mWi=1。1.3 主 要 气 象 灾 害 风 险 评 估 模 型 的 构 建将 ArcGIS 作为玉米作物种植区主要气象灾害风险评估的空间分析平台7，通过构建气象灾害风险评估模型确定玉米作物种植区主要气象灾害风险等级，具体采用自然灾害风险指数法实现89，其公式描述为：DRI=b=14DRIb Wb=b=14()Hb WH+Eb WE+Vb WV Wb（6）式中：DRIb为玉米作物第 b 个发
19、育阶段的风险指数；不同发育阶段的 H、E、V 分别表示为 Hb、Eb、Vb，对应权重分别为 WH、WE、WV；4 个不同发育阶段的权重表示为 Wb。玉米作物种植区遭受主要气象灾害时，玉米产量变异系数表示为 S，其计算公式描述为：S=i=1m()Gi-G212G（7）式中：玉米作物种植区内某一地域第 i 年玉米单产表示为 Gi；该地域 n 年内的粮食单产均值表示为 G。玉米作物种植区遭遇主要气象灾害后，会对玉米产量造成波动1012，波动程度与 S 取值成正比关系13。玉米作物种植区的农业经济水平用 Rs描述，其公式描述为：Rs=i=1n()GiSGin（8）式中玉米作物种植区第 i 年粮食单产均
20、值为 SGi。确定玉米作物种植区主要气象灾害风险指数后，将其作为依据，即可完成旱灾、涝灾气象灾害的综合风险等级的划分，按照由高到低的顺序为：高风险区、中高风险区、中风险区、低风险区。2 实 验 分 析以某地玉米作物种植区为研究对象，基于 GIS 地理信息系统，从国家气象信息中心获取该种植区 20102021 年 66 个农业气象观测站的玉米受灾分布信息，构建数据集，对数据进行预处理，将存在缺失、不连续的气象站气象数据予以去除，最终保留 70 个气象站的气象数据，采用本文模型对该玉米作物种植区的主要气象灾害风险进行评估，验证本文方法的气象灾害风险评估能力。在只考虑干旱气象灾害风险的情况下，对玉米
21、生长各个阶段干旱气象灾害风险进行评估，对干旱灾害指数的空间分布结果进行分析，如图 1 所示。图 1 不 同 生 长 期 干 旱 灾 害 风 险 评 估 结 果分析图 1a）可知，在此发育阶段，A 地西南部、B 地西部部分地区出现较严重的干旱气象灾害，达到高度风险等级；由此向东干旱气象灾害风险指数呈下降趋势变化，A 地东部、B 地西南部、C 地东北部降水量较少，不利于玉米作物生长。玉米发育至图1b）阶段，A、B、C三地西部大部分区域均发生严重干旱气象灾害，其中 C 地灾情面积较大；重度干旱灾害发生地区以东相邻区域也受到干旱灾害影响，但风险指数较之偏低，为中重度等级；B 地东南部、C 地东北部地区
22、的干旱气象灾害风险最低。玉米发育中后期，重度、中重度干旱气象灾害风险主要集中在 A、B地西部部分区域内，C地西南极小区域可能遭受干旱灾害风险。只考虑洪涝气象灾害风险时，玉米作物生长各个阶王 洪 明，等：基 于 GIS 技 术 的 玉 米 作 物 种 植 区 主 要 气 象 灾 害 风 险 评 估 模 型 构 建 109现 代 电 子 技 术 2023 年 第 46 卷段干旱气象灾害风险评估结果如图 2 所示。图 2 不 同 生 长 期 洪 涝 灾 害 风 险 评 估 结 果分析图 2 可知，该种植区的玉米作物在不同发育期内出现洪涝气象灾害的风险较小，仅 C 地东南部部分区域存在洪涝气象灾害风险
23、，且可达到中高度甚至高度等级。实验结果表明，本文方法可实现玉米作物种植区主要气象灾害风险的评估。3 结 论以某地玉米作物种植区为实验对象，应用本文模型对其主要气象灾害风险进行评估，通过对选取指标及其权重计算结果分析和单一、多气象灾害下玉米各发育阶段的风险指数空间分析，验证本文模型的评估性能。实验结果表明：本文模型可完成评价指标权重的确定；玉米生长到七叶抽雄期时，该种植区的干旱灾害风险较为严重，大多分布于其东部、西部绝大部分地区，发育中后期旱灾风险降低，只分布于 A、B 地西部部分区域；C 地东南部部分区域的洪涝灾害风险较高，达到中高以上等级。注：本 文 通 讯 作 者 为 崔 兆 韵。参 考
24、文 献1 陈思名，霍艾迪，张丹，等.典型脆弱区干旱灾害风险评估关键技术研究：以陇东黄土塬区为例J.干旱地区农业研究，2022，40（2）：197204.2 王祥，淮建军.基于三级分层框架的农业气象灾害多风险评估J.自然资源学报，2020，35（6）：14601471.3 滕雅琦，马维军.基于广义线性模型的水稻种植风险评估J.数学的实践与认识，2019，49（2）：117.4 刘琰琰，李佳星，代逸冰，等.基于 GIS 的四川盆周北部山区夏玉米农业气象灾害风险评估：以旺苍县为例J.应用生态学报，2022，33（9）：24572465.5 龚娟，何柳月，王素芬.基于模糊粗糙集模型的农业旱灾风险评估：
25、以河套灌区为例J.自然灾害学报，2021，30（2）：147158.6 张丽媛，杨文通.基于 WGA 算子熵权法的农业洪涝灾害风险评估：以潍坊市为例J.中国农业资源与区划，2022，43（8）：180188.7 赵逸雪，刘鑫.基于 GIS 的大气污染颗粒物浓度扩散模拟分析J.计算机仿真，2021，38（5）：484487.8 侯奇奇，杨柳，张秀琼，等.基于 GIS 的水稻气象灾害风险评估：以四川广元旺苍县为例J.西南大学学报（自然科学版），2021，43（5）：3545.9 刘威，欧阳霖.基于 ArcGIS 的网格化雷电灾害风险评估方法研究与应用J.沙漠与绿洲气象，2023，17（2）：170
26、175.10 周思宇，黄安麒，吴洁，等.基于组合赋权TOPSIS 法的气象灾害 风 险 评 估：以 常 州 市 为 例 J.工 业 安 全 与 环 保，2022，48（8）：610.11 曹永强，李玲慧，路洁，等.基于 SPEI 的辽宁省玉米生育期干旱特征分析J.生态学报，2021，41（18）：73677379.12 娄德君，张兴林，从治宇，等.黑龙江西部浅沟覆膜种植模式在玉米苗期的增温特性J.中国农业气象，2021，42（8）：666675.13 梅茹玉，毛克彪，杜宝裕，等.河北省冬小麦夏玉米干旱灾害风险评估J.中国农业资源与区划，2022，43（7）：216231.作 者 简 介：王 洪 明（1971），男，山 东 泰 安 人，工 程 师，研 究 方 向 为 综 合 气 象 服 务、应 用 气 象。李 茂 桐（1989），男，山 东 泰 安 人，博 士，中 级 实 验 师，研 究 方 向 为 农 业 水 土 工 程。崔 兆 韵（1974），女，山 东 泰 安 人，高 级 工 程 师，主 要 从 事 农 业 气 象 研 究。110
