DB21∕T 2476-2015 农业干旱评估技术规范.pdf

ICS 07.060 A 47 DB21 辽宁省地方标准 DB21/T 24762015 农业干旱评估技术规范 Technical specification for agricultural drought assessment 2015-06-26 发布 2015-08-26 实施 辽宁省质量技术监督局 发 布 DB21/T 24762015 I 目 次 前言.II 1 范围.1 2 规范性引用文件.1 3 术语和定义.1 4 农业干旱评估内容及指标.1 4.1 农业干旱等级划分.2 4.2 农业干旱过程评估.2 4.3 农业干旱范围评估.2 4.4 干旱影响农作物发育进程评估.3 4.5 干旱影响产量损失评估.4 5 农业干旱评估流程.5 5.1 干旱监测信息收集.5 5.2 进行旱灾中评估.5 5.3 实地调查和灾情会商.5 5.4 进行旱灾后评估.5 5.5 撰写综合评估报告.5 5.6 信息反馈.5 附录 A（规范性附录）趋势产量计算方法.6 DB21/T 24762015 II 前 言 本标准由 GB/T 1.1-2009 给出的规则起草。本标准由辽宁省气象局提出并归口。本标准起草单位：中国气象局沈阳大气环境研究所。本标准的主要起草人：张淑杰、张玉书、纪瑞鹏、赵先丽、武晋雯、米娜、蔡福、冯锐 DB21/T 24762015 1 农业干旱评估技术规范 1 范围 本标准规定了农业干旱评估的内容、方法、指标和流程。本标准适用于气象、水利、农业和社会经济等部门开展农业干旱评估工作。2 规范性引用文件 下列文件对于本文件的应用是必不可少的。凡是注日期的引用文件，仅所注日期的版本适用于本文件。凡是不注日期的引用文件，其最新版本（包括所有的修改单）适用于本文件。GB/T 204812006 气象干旱等级 DB21/T 1363-2005 气象灾害 定义与分级 3 术语和定义 下列术语和定义适用于本标准。3.1 农业干旱 agricultural drought 因供水不足导致农田水量供需不平衡，影响农作物正常生长发育的现象。3.2 农业干旱评估 agricultural drought assessment 通过对作物生长状况和致灾气象要素监测，依照干旱灾害发生状况及经济损失，对干旱发生的区域、范围、等级和损失情况进行及时评价的过程。3.3 作物生育期 crop growth stage 一般指作物从播种到种子成熟所经历的时间。以所需的日数表示。3.4 减产率 yeild reduction rate 单位面积农作物趋势产量与实际产量之差占趋势产量的比率，以百分率（%）表示。DB21/T 24762015 2 4 农业干旱评估内容及指标 4.1 农业干旱评估内容 农业干旱评估内容主要包括农业干旱等级、过程、范围、发育期和产量影响。4.2 农业干旱等级划分 依据 DB21/T 1363-2005 气象灾害 定义与分级以及农业干旱等级标准规定的农业干旱指标来划分农业干旱等级，分为轻旱、中旱、重旱和特旱四级，当已经发生干旱后进行干旱评估。4.3 农业干旱过程评估 4.3.1 干旱过程 干旱指数达轻旱等级第 1 天的日期作为农业干旱过程的起始日，其后干旱指数第一次达到无旱等级时的日期作为结束日。干旱过程起始到结束期间的天数为干旱持续时间。4.3.2 干旱时段及对应强度 评估时段内必须至少出现一次干旱过程，其干旱强度由时段内干旱指数持续最长时间的等级确定。4.3.3 干旱持续 当某时段干旱等级与前一时段的干旱等级相同，则干旱持续。4.3.4 干旱发展 当某时段干旱等级高于前一时段的干旱等级，则干旱发展。4.3.5 干旱缓和 当某时段干旱等级低于前一时段的干旱等级，但达不到干旱解除标准时，则干旱缓和。4.3.6 干旱解除 当某时段干旱等级为无旱等级，且其前一时段为轻旱以上等级，此时干旱解除。4.4 农业干旱范围评估 4.4.1 等级划分 按评估区域（县、市和省）的不同分别规定农业干旱评估标准，并分为局部、区域和大范围三级。4.4.2 评估方法 农业干旱范围评估采用农作物干旱发生面积占所在区域农作物总面积的大小评估，表述为干旱面积率aI，计算方法见式 1。具体见表 1。100=AAIia (1)式中：aI受旱面积率（%）。DB21/T 24762015 3 iA评估区域某时刻不同等级农作物干旱面积之和。A评估区域农作物总面积。4.4.3 干旱面积获取 农业干旱发生面积应该在实地调查的基础上根据农业干旱指标，采用统计资料、卫星遥感等资料计算，所采用资料应该区分不同干旱等级发生的面积。4.4.4 评估指标 表1 干旱范围评估等级 干 旱 等 级 局部 区域 大范围 省 级 5Ia 20 20 40 市（地）级 10Ia 25 25 50 受旱面积率Ia（%）县（市）级 20Ia 30 30 60 4.5 干旱影响农作物发育进程评估 4.5.1 等级划分 在农作物营养生长阶段，当干旱发生后，进行干旱对农作物发育期影响评估，分为正常、偏晚和严重偏晚三级。4.5.2 评估方法 利用农作物多年发育期资料计算特定发育期所需平均时间，然后与评估时段内的农作物发育期所需时间相比较，确定干旱对农作物发育期的影响评估指标，用D表示，以日为单位，计算方法见式2。具体指标见表2。DPD=(2)式中：D评估时段作物某发育期所需时间与作物该发育期多年平均所需时间的差值。P评估时段作物完成某发育期所需时间。D对应作物某发育期多年平均所需时间。4.5.3 评估指标 表2 旱田作物发育期评估等级 作物类型 生育期 正常（天）偏晚（天）严重偏晚（天）播种 D5 5D15 D15 播种-出苗 D3 3D8 D8 玉米、高粱、杂粮 出苗-拔节 D5 5D15 D15 播种 D5 5D15 D15 大豆 播种-出苗 D3 3D8 D8 DB21/T 24762015 4 4.6 干旱影响产量损失评估 4.6.1 等级划分 作为年度干旱影响农作物产量的评估。分作物类型和发生区域分别规定评估等级，分正常、轻度减产、中度减产、重度减产和严重减产五级。4.6.2 评估方法 利用趋势模拟产量与实际产量相比较，作为干旱对农作物产量影响的评估指标，表述为减产率yI，计算方法见附录 A。100=hhyYYYI (3)式中：yI减产率(%)hY趋势产量 Y实际产量 4.6.3 评估指标 表3 省级作物产量损失评估等级 评估级别 减产率(%)作物 评估级别 减产率(%)正常 yI5 正常 yI10 轻度减产 5yI10 轻度减产 10yI15 中度减产 10yI15 中度减产 15yI20 重度减产 15yI20 重度减产 20yI25 粮食 特大减产 yI20 玉米、高粱、大豆、水稻 特大减产 yI25 表4 不同区域产量损失评估等级 发生区域 评估级别 减产率(%)正常 yI5 轻度减产 5yI10 中度减产 10yI15 重度减产 15yI20 省 特大减产 yI20 正常 yI5 轻度减产 5yI15 中度减产 15yI25 重度减产 25yI35 市 特大减产 yI35 正常 yI10 县 轻度减产 10yI20 DB21/T 24762015 5 中度减产 20yI30 重度减产 30yI40 特大减产 yI40 5 农业干旱评估流程 5.1 干旱监测信息收集 在农作物生长发育季节，收集农作物种植区域内各台站的农作物生长发育进程、长势、土壤湿度、气温、降水、日照等要素的观测资料，收集农业气象、农学、遥感等多学科信息，以及民政、农业等有关部门的灾情监测信息。5.2 进行旱灾中评估 当发生农业干旱时，结合农业干旱评估指标4.4.4、4.5.3、4.6.3进行农业干旱等级、干旱过程、发生范围、农作物发育进程评估。5.3 实地调查和灾情会商 在农作物生长发育过程中，如有较大范围和程度的干旱发生时，到重点灾区进行灾情考察。并及时进行灾情会商。5.4 进行旱灾后评估 在旱灾发生后，结合农业干旱评估指标4.4.4、4.5.3、4.6.3进行农业干旱等级、干旱过程、发生范围、农作物发育进程及产量损失评估。5.5 撰写综合评估报告 根据上述各项评估结果，结合天气气候信息，对农业干旱发生和损失情况进行综合评价，撰写评估报告。5.6 信息反馈 收集评估报告应用单位实际应用情况及效果，及时分析灾害评估的效果（评估的准确性、时效性和产生的效益），了解服务对象的满意程度。目的是开展业务考核，总结业务经验和改进相关工作。DB21/T 24762015 6 A A 附 录 A（规范性附录）趋势产量计算方法 A.1 实际产量的分解 农作物的最终产量是在各种自然因素和非自然因素的综合影响下形成的。影响作物最终产量形成的因素很多，相互间的关系极其复杂，很难用定量的量化关系进行表征。到目前为止，国内外研究者大都将这些因素按影响的性质和时间尺度划分为农业技术措施、气象条件和随机“噪声”三大类。其中农业技术措施类包括施肥、经营管理、病虫害控制、品种改良以及其它增产措施等，它反映了一定历史时期的社会经济技术发展水平；相应的产量分量称为时间技术趋势产量，简称趋势产量。气象条件类是指由于年际间气象条件的差异造成作物产量的波动，相应的产量分量称为气象产量。在随机“噪声”类里，除了一般统计所产生的随机误差外，还包括那些在具体计算模式中，前两类因素项里所没有考虑到的其它偶然因素，诸如社会经济变革等因素，它们对产量的影响基本上没有规律可循；相应的产量分量称为随机产量。与上述分析相对应，农作物产量可以分解为趋势产量、气象产量和随机产量三部分。本标准中实际产量可分解为：yyyywt+=（1）式中：y：为实际产量，单位为kg/hm2；ty：为趋势产量，单位为kg/hm2；wy：为产量的气象分量，又称为气象产量，单位为kg/hm2；y：为产量的随机分量，单位为kg/hm2。由于各地影响农作物增、减产的偶然因素并不经常发生，而且局地性的偶然因素的影响也不太大，因此在实际产量的分解计算中，一般假定y可以忽略不计。因此，公式（1）可简化为：wtyyy+=（2）A.2 趋势产量的模拟 一般情况下，尤其是在大范围的农业生产中，农业技术措施对作物产量的影响在时间序列上是一个变化比较平缓的过程。相邻两年间的产量一般不会因农业技术措施的变化而发生剧增或锐减。一项农业技术措施的变革往往是逐渐发生、扩大（推广），并且持续多年方得以完成。因此，在具体处理时，通常把年序或其它时间参数简单地作为“自变量”，而以种种函数关系去逼近模拟农业技术措施这类稳定的非自然因素对作物产量的影响。通称为时间趋势产量或技术趋势产量，简称为趋势产量。实际上，在DB21/T 24762015 7 天气-产量统计模式中，趋势产量代表气象产量模拟所用因素以外的所有非自然与自然因素对产量贡献的总和，也就是除农业技术措施的影响外，还包括其它对产量有类似于农业技术措施那样起作用的所有自然与非自然因素的影响。换言之，它是产量历史演变曲线中的长周期（或低频）波动部分。A.3 趋势产量的直线滑动平均模拟 这是一种线性回归模型与滑动平均相结合的模拟方法，它将产量的时间序列在某个阶段内的变化看作线性函数，呈一直线。随着阶段的连续滑动，直线不断变换位置，后延滑动，从而反映产量历史演变趋势变化。依次求取各阶段内的直线回归模型。而各时间点上各直线滑动回归模拟值的平均，即为其趋势产量。若某阶段的线性趋势方程为：tbayiii+=（3）式中：i=n-K+1，为方程个数；K：为滑动步长；n：为样本序列个数；t：为时间序号。当i=1时，t=1,2,3,K 当i=2时，t=2,3,4,K+1 当i=n-K+1时，t=n-K+1,n-K+2,n-K+3,n 计算每个方程在t点上的函数值yi(t)，这样每个t点上分别有q个函数值，q的多少与n、K有关。当Kn/2，则 q=1,2,3,K,K,3,2,1；q 连 续 为 K 的 个 数 等 于 n-2(K+1)；当 K n/2，则q=1,2,3,n-K+1,n-K+1,3,2,1；q连续为n-K+1的个数等于2K-n。然后再求算每个t点上q个函数值的平均值：()()=qijjjtyqty1 (j=1,2,q）（4）连接各点的()tyj，即可表示产量的历史演变趋势。其特征取决于K的取值大小，只有当K足够大的时候，趋势产量才能消除短周期波动的影响。一般K值可取10年或更长。本标准规定K值取11年。这种产量趋势模拟方法的优点在于不必主观假定（或判断）产量历史演变的曲线类型，也可不损失样本序列的年数，是一种较好的趋势模拟方法。_