一种牧业旱灾损失动态评估方法与流程

本发明涉及灾害损失评估技术领域，特别涉及一种牧业旱灾损失评估方法。

背景技术：

水是生态系统最为活跃的元素，光合作用等许多生理化学反应都离不开它。全球变化在一定程度上增强了水文循环过程，进一步加剧了诸如干旱之类的极端气候事件发生频率的增加，美国、加拿大、非洲、南美洲、澳大利亚、中国、印度等地的严重干旱经常与厄尔尼诺伴生。在全球范围内，干旱的频率、持续时间和严重程度在最近几十年里大幅增长，尤其是在干旱和半干旱地区。与此同时，干旱对人类社会和生态系统的带来了严重的影响和破坏。区域性干旱往往造成全球性的影响，旱灾已经成为全球性影响最为广泛的自然灾害。全球每年旱灾经济损失高达60-80亿美元，1900-2010旱灾累计经济损失达851亿美元。证据不断表明，未来的干旱强度更大，持续时间更长，和频率更高远远超越了生态系统所能承受的压力阈值，可能导致未来的生物地球化学循环过程更剧烈。

事实上，干旱能够显著影响植物生长、生产力、生态系统结构、组成、和功能。然而，由于干旱复杂的的时空变化特征和生态系统功能属性多样化，很难有效监测和评估干旱对生态系统的潜在影响。大量研究已经使用许多方法来衡量干旱灾害对碳循环的影响，如通量观测和野外田间试验、遥感、生态系统模型或通量观测、卫星数据和生态系统模拟等多种手段有机结合广泛开展干旱对生态系统的影响。尽管有多种手段评估干旱对生态系统的影响，但是还缺少干旱对生态系统影响的统一评估框架和标准，不同的研究目的或标准导致干旱评估结果存在较大差异。干旱是全球对人类社会和生态环境造成威胁最严重的自然灾害之一，如何定量评估干旱造成的社会经济生态损失长期以来都是比较困难的事情。尤其是耦合人类活动的牧业生产活动由于干旱造成的损失，如何评估是社会经济发展和区域生态安全急需解决的难题。因此，本发明重点探讨干旱对牧业影响的量化方法，定量刻画不同等级干旱对牧业生产的影响。

水分是干旱和半干旱区草地植被生长的主要限制因子。同时，草地比其他生态系统对干旱更为敏感，不合理的放牧活动更加剧了干旱对草地生态系统和牧业活动的影响。内蒙古草原是约占中国草原总面积的25％，是中国最大的天然牧场之一，在中国草地及畜牧业生产中占有极为重要的地位。近年来，受气候变化的影响，内蒙古的干旱灾害发生的更加频繁，周期缩短，持续时间长，灾情重。全区几乎每年都有不同程度的旱灾发生，春季降水量仅占年降水量的12％左右，不能满足牧草生长的需求，故春旱严重，每年都有发生。夏旱、秋旱和季节连旱的方式频率很高，有“十年九旱”的特点，而且近50年干旱周期有明显缩短的趋势。根据内蒙古牧区旱情资料，仅1949年～2007年的草地平均面积受旱率为39.47％，牲畜平均死亡率为4.7％，造成牧业直接经济损失年平均24.39亿元，占地区生产总值的1.25％。历史上牧草产量大幅度减产以及牲畜死亡率高发生的年份均与干旱有关，而且干旱对草地生态系统产生重大影响，如土地沙化、草原退化和土壤盐碱化等，威胁到牧业的可持续发展。因此，内蒙古草原是测试真实干旱事件影响的理想场地。因此研究选择具有代表性的内蒙古草地生态系统作为研究对象，基于biome-bgc模型和作为干旱指数的标准化降水指数(standardizedprecipitationindex,简称spi)，采用新的评估标准或方法刻画干旱对草地净初级生产力(netprimaryproduction，简称npp)和牧业经济的定量影响，尤其是不同等级干旱影响的量化。

技术实现要素：

基于此，为解决现有技术中的技术问题，特提出了一种牧业旱灾损失动态评估方法，包括：

步骤1，采集气象数据、土壤属性数据、植被类型数据、氮沉降数据、co2浓度数据并进行数据预处理，用于驱动生态系统模型；采集通量观测数据、实测数据、生理生态参数，用于校准所述生态系统模型；所述生态系统模型用于模拟牧草产量；

步骤2，采集站点月降水数据和栅格月降水数据，用于计算标准化降水指数；利用所述标准化降水指数进行干旱识别，识别出干旱年、正常年以及不同等级的干旱事件；所述干旱事件包括干旱强度和干旱持续时间；

步骤3，利用所述生态系统模型模拟正常年的平均牧草产量、干旱年的平均牧草产量；计算正常年的平均牧草产量和干旱年的平均牧草产量的之间的差值，在不同时空尺度上评估不同等级的干旱事件对牧草产量的影响；

步骤4，计算载畜量，利用牧草-载畜量的定量转换和等效代换评估干旱对载畜量的影响并计算损失的羊单位数量，根据羊单位的价格评估旱灾的经济损失值；

步骤5，构建旱灾损失评估动态模型，利用构建的旱灾损失评估动态模型进行旱灾损失的动态评估。

在一种实施例中，所述生态系统模型为biome-bgc模型。

在一种实施例中，正常年为利用标准化降水指数识别的正常降水年份；所述正常降水年份的所述标准化降水指数处在在区间[-1，1]中。

在一种实施例中，利用正常年的平均牧草产量和干旱年的平均牧草产量的之间的差值评估干旱对牧草产量影响具体为：

其中，δnpp表示干旱造成的净初级生产力(npp)的异常值，nppatru表示正常年的n年npp平均真实值，nppdtru表示干旱年的n年npp平均真实值，nppamod表示正常年的n年npp平均模拟值，nppdmod表示干旱年的n年npp平均模拟值，nppi表示第i个正常年的npp模拟值，n表示模拟的年份数，表示模拟的系统误差，包括输入数据误差δ、校准误差ω和其他误差τ。

在一种实施例中，计算载畜量具体为：

载畜量＝(亩或公顷产草量×可利用率)/(牲畜日食草量×放牧天数)；

其中，亩产草量或公顷产草量的单位是公斤/亩·年或公斤/公顷·年，牲畜日食草量的单位是公斤/头·日；

计算损失的羊单位数量具体为：

n＝δy牧草/(m×d)

其中，n为损失的羊单位数量，δy牧草为牧草减产量，m为牲畜日食草量，d为干旱天数：

评估旱灾的经济损失值具体为：

δl牧业＝n×c

其中，δl牧业为牧业经济损失值，n为损失的羊单位个数，c为羊单位价格。

在一种实施例中，所述旱灾损失评估动态模型为：

其中，ci表示干旱损失累积值，yn和yd表示评估指标正常年和干旱年的状态值，所述评估指标为牧草产量值或牧业产值，t表示评估时间，d0表示干旱起止时间，d1表示干旱结束时间，d表示干旱持续时间长度。

实施本发明实施例，将具有如下有益效果：

本发明提出了一种旱灾影响草地生态系统净初级生产力(npp)的定量评估方法，即正常年npp多年平均法。基于干旱识别和牧草产量模拟，构建了牧业旱灾损失评估动态模型。正常年npp平均法比历史多年npp平均的方法更能够准确反映干旱对草地npp造成的影响，具有更高的精度和敏感性。通过不同站点观测数据对npp损失的验证结果表明，本发明的正常年npp平均法对不同等级干旱造成的影响评估具有良好的适用性。其次，本发明提出了一种旱灾对牧业影响的定量评估方法。借鉴牧草-载畜量的定量转换和等效代换原理评估干旱对载畜量的影响并刻画损失的羊单位数量，再根据羊单位的市场价格，基于微积分思想构建牧业旱灾损失评估动态模型。

附图说明

为了更清楚地说明本发明实施例或现有技术中的技术方案，下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本发明的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。

其中：

图1为本发明中干旱损失评估方法的流程示意图；

图2为本发明中牧业旱灾损失动态模型的示意图。

具体实施方式

下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有作出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。

本发明的技术方案基于biome-bgc模型和标准化降水指数(spi)，采用正常年牧草产量多年平均法，定量评估不同等级干旱对不同草地类型生态系统牧草产量造成的影响。准备biome-bgc模型所需的气象数据(包括正常年和干旱年)、co2和n-deposition、植被土壤和生理生态参数；采用实测数据(实验和通量观测数据)校准生态系统模型，进而模拟所有年份的牧草产量。基于站点和栅格月降水数据进行spi的计算，用于识别干旱年和正常年及不同等级干旱事件(强度和持续时间等)。通过比较所有正常年平均的牧草产量和干旱年的牧草产量的差值刻画干旱的影响。在不同时空尺度上评估不同等级干旱(事件)对牧草产量的影响，如点、局部、区域和全球空间尺度和1年、50年的时间尺度。在牧区干旱识别和牧草产量模拟的基础上，通过正常年牧草多年平均产量确定干旱对牧草产量的影响，借鉴牧草-载畜量的定量转换和等效代换原理评估干旱对载畜量的影响刻画损失的羊单位数量，再根据羊单位的市场价格等经济资料，基于微积分思想构建牧业旱灾损失评估动态模型。

本发明公开了的一种旱灾损失评估方法，具体包括：

步骤1，采集气象数据、土壤属性数据、植被类型数据、氮沉降数据、co2浓度数据并进行数据预处理，用于驱动生态系统模型；采集通量观测数据、实测数据、生理生态参数，用于校准所述生态系统模型；所述生态系统模型用于模拟牧草产量；

其中，所述生态系统模型为biome-bgc模型；

本发明中，干旱对生态系统影响的评估方法中采用了气候变化对生态系统脆弱性的评估方式，即关键临界点(criticalloads)和关键气候评估方法(criticalclimateapproach)。关键临界点法的定义为“基于人类当前的知识水平，排放的最高污染物浓度不会引起自然界化学变化从而导致对生态系统结构和功能的产生长期有害的影响，用于定量评估暴露于一个或多个污染物对生态环境敏感元素产生的有害影响”。关键临界点法广泛用于评估污染物(酸、硫、氮沉降)排放及其影响、全球自然保护等。同样，关键气候方法用于评估气候变化对生态环境的负面影响。关键气候定义为“基于人类当前的知识水平，评估气候变化(温度和降水)的一个量化值，低于该值对生态系统结构和功能产生可接受的长期影响”。关键气候方法基于长期的大尺度视角综合评估生态系统在气候变化背景下的脆弱性。通过关键气候法候可以确定对生态系统npp造成长期损失可接受的阈值，例如npp可接受损失的范围为历史npp评估变化的10～20％；

步骤2，计算标准化降水指数，利用所述标准化降水指数进行干旱识别，识别干旱年、正常年以及相应的不同等级干旱事件；所述干旱事件包括干旱强度和干旱持续时间；其中，正常年为利用标准化降水指数(spi)识别的正常降水年份，标准化降水指数(spi)处在在区间[-1,1]的年份；

在干旱影响评估方法中最重要的是确定干旱影响的评估标准。事实上，由于不同的评估目的和任务很难确定何种评估标准是合理的。目前，干旱对npp的影响评估主要是通过多年平均值和干旱年状态值的差异实现的。将理想状态下的多年平均npp作为评估标准，很少被采用主要是因为在现实自然界中由于各种胁迫的存在导致植被生长的理想条件难以达到。大多数采用长期平均态npp作为标准，包括历史上所有湿润、正常和干旱状态下的npp，这种方法在干旱和半干旱区不太适用，因为该区域干旱年偏多，导致长期平均值较低。同时，也可采用多年气象要素平均值输入模型，以模拟的结果作为正常年的评价标准，同样导致长期平均值较低，在干旱和半干旱地区同样也不适用。因为正常年的标准或正常年gpp/npp、ndvi的标准以历史多年的平均为基础，并未剔除干旱年或极端湿润年的gpp/npp、ndvi,这样可能导致干旱影响评估的误差比较大，出现高估或低估现象。只剔除了干旱年的npp，但是未剔除较湿润年的npp，导致对干旱的影响出现了高估。

因此，本发明采用正常年牧草产量多年平均值作为干旱影响的评估标准，以剔除干旱年和湿润年对评估结果的干扰，同时尽可能地降低模拟或评估误差。这主要是由于通常比较的标准是正常年，既非干旱年也非湿润年，因为目前比较接受的干旱的定义是“在一个季节或更长的时期内，当降水量比期望的‘正常’值少且不能满足人类活动的需要时，干旱就发生了”。因此，与正常年牧草产量状况相比更具有科学意义和价值。本发明中，正常年是指根据标准化降水指数(spi)识别的正常降水年份，例如spi在区间[-1,1]识别的年份。

步骤3，利用所述生态系统模型模拟正常年的平均牧草产量、干旱年的平均牧草产量；在干旱识别和模拟牧草产量的基础上，通过牧草平均产量确定干旱对牧草产量的影响；计算正常年的平均牧草产量和干旱年的平均牧草产量的之间的差值，在不同的时空尺度上评估不同等级干旱事件对牧草产量的影响；

通过比较正常年牧草产量的平均值和干旱年牧草产量的差值刻画干旱的影响。通过正常年多年牧草产量平均值和干旱年牧草产量值这两种情况相减，能够有效地消除误差，如模型模拟的系统偏差(包括数据误差、标定误差和其他变化因素的干扰)，提高评估的精度。干旱对牧草产量影响的评估，如式(1)所示：

在式(1)中，δnpp表示干旱造成的npp异常(正值也是可能是负值)，nppatru表示正常年多年平均真实值，nppdtru表示干旱年真实值，nppamod表示正常年的n年平均模拟值，nppdmod表示干旱年的模拟值，nppi表示第i个正常年的模拟值，n表示模拟的年数，表示模拟的系统误差，包括输入数据误差(δ)、校准误差(ω)和其他误差(τ：主要由全球变化因子造成的误差)。

步骤4，利用牧草-载畜量的定量转换和等效代换评估干旱对载畜量的影响并计算损失的羊单位数量，根据羊单位的市场价格评估旱灾的经济损失；

在牧草旱灾损失评估的基础上，根据牧草产量-载畜量的转换关系与等价代换原理，评估干旱对牧业造成的影响。等效代换法是指在保证最终效果相同的情况下，用较为简便的事件或条件将原事件或条件代替转化来考虑问题，根据等效原理运用数学和物理学中的“等量代换”方法进行牧业旱灾损失评估。

根据等效代换原理，一定面积的草地，在正常情况下可以承载m个羊单位的牲畜，在干旱条件下牧草减产，无法满足所有的牲畜食量。在保证体重、羊毛等品质不下降前提下，能够完全满足n个羊单位的牲畜食量，则相应损失的羊单位为m-n(m≥n)个。因掉膘损失的羊单位可以等效为一定量的因死亡损失的羊单位数目。假如一定面积的草地可以养活10只成年羊(羊单位)，每只体重约50kg；在干旱时，继续养活10只羊，每只羊损失体重5kg，共损失50kg，相当于死亡一只羊，即损失1个羊单位；同样在保证体重、羊毛等品质不下降前提下，只能完全养活9只羊，等效结果也是损失1个羊单位。因此，掉膘的牲畜损失部分可以等效为一定量的死亡损失。无论是死亡的牲畜还是掉膘的牲畜，都可以折算为相应的羊单位损失量来表示，得到更为真实的牧业损失量，即多少牧草完全养活多少羊单位的牲畜。而且在估算掉膘损失时，也在一定程度上避免了人为估算的随意性。

通过牧草-载畜量的定量转换和等效代换方法评估干旱对载畜量的定量影响，再根据羊单位的市场价格评估牧业旱灾经济损失。采用天然草地合理载畜量的计算方法进行核算。草原载畜量通常用每公顷或每百亩草原上可以平均放牧的牲畜单位数，用羊单位表示，单位为“头/亩(公顷)年”，即一年内放牧一头成年绵羊所需放牧草地的亩(公顷)数。不同牲畜可以换算成对应的羊单位。

参照载畜量计算公式，核算因干旱造成的牧业经济损失。公式为：载畜量＝(亩或公顷产草量×可利用率)/(牲畜日食草量×放牧天数)。其中：亩或公顷产草量以“公斤/亩(公顷)·年”表示，牲畜日食草量以“公斤/头·日”表示，一羊单位的日食量大约20公斤。

n＝δy牧草/(m×d)式(2)

式(2)中，n为损失的羊单位个数，δy牧草为牧草减产量，m为牲畜日食草量，d干旱天数。

δl牧业＝n×c式(3)

式(3)中，δl牧业为牧业经济损失，n为损失的羊单位个数，c为羊单位价格。

步骤5，构建旱灾损失评估动态模型，利用构建的旱灾损失评估动态模型进行旱灾损失的动态评估；

在牧业典型旱灾损失评估的基础上，构建牧业旱灾损失动态评估模型。基于spi识别干旱起止时间以确定干旱的持续时间，分别确定正常状态和干旱条件下牧草产量的初始和干旱状态。由于干旱的缓发性，干旱对草地牧草的累积效应随着干旱的持续时间和强度的增加逐步增强。由于牧草本身具有一定的适应性和抵抗性，只有当干旱超过牧草可承受的临界阈值才造成一定的影响。随着干旱胁迫压力的不断增加，牧草损失逐步加重。因此，采用微积分的思想建立积分方程厘定干旱事件对牧草的动态影响，根据载畜量换算确定牧业旱灾损失，如图2所示。在任意时间点或时间段内动态模拟牧草产量的变化。正常年多年牧草(牧业)平均产量如图中实线所示，干旱时牧草(牧业)平均产量如图中虚线所示，通过与正常年相比干旱对牧草(牧业)造成的动态影响如图2中阴影面积所示。通过积分求得的阴影面积大小，即为干旱对牧草(牧业)造成的具体损失值。基于此，建立的干旱对牧业影响的微积分方程可估算干旱发生的任意时间段内造成的损失大小，即可实现牧业旱灾损失的实时动态评估，如下面的式(4)所示：

式(4)中，ci表示干旱对评估指标的累积影响，yn和yd表示评估指标正常年和干旱年的状态，如牧草产量和牧业产值，t表示评估时间，d0表示干旱起止时间，d1表示干旱结束时间，d表示干旱持续时间长度，单位为日/月/年。

本发明提出了干旱对草地生态系统npp影响的定量评估方法，即正常年npp多年平均法。首先分析了正常年npp的多年平均值的理论合理性，采用此方法评估干旱对牧草产量的影响。在探讨牧业旱灾成灾机制、牧区干旱识别和牧草产量模拟的基础上，构建牧业旱灾损失评估动态模型。

首先，本发明提出了干旱对草地生产力影响的定量评估方法。本发明中，正常年npp平均法比历史多年npp平均法更能够反映干旱对草地npp造成的影响，具有更高的精度和敏感性。通过不同站点观测数据对npp损失的验证结果表明，本发明的方法对不同等级干旱造成的影响具有良好的适用性。

其次，本发明提出了干旱对牧业影响的定量评估方法。借鉴牧草-载畜量的定量转换和等效代换原理评估干旱对载畜量的影响刻画损失的羊单位数量，再根据羊单位的市场价格等经济资料，基于微积分思想构建牧业旱灾损失评估动态模型。从“牧草-载畜量-羊单位-牧业产值”之间的转换关系表明，牧草与牧业产值的定量关系可以采用线性方程表达。

以上实施例仅用以说明本发明的技术方案，而非对其限制；尽管参照前述实施例对本发明进行了详细的说明，本领域的普通技术人员应当理解：其依然可以对前述各实施例所记载的技术方案进行修改，或者对其中部分技术特征进行等同替换；而这些修改或者替换，并不会使相应技术方案的本质脱离本发明各实施例技术方案的精神和范围。