粮食灾害

粮食灾害（精选4篇）

粮食灾害 篇1

我国幅员辽阔, 自然条件复杂, 是世界上受自然灾害最严重的国家之一。在各类灾害自然灾害中, 气象灾害约占68%。农业气象灾害是农业生产过程中发生的不利天气或气候条件所引发灾害的总称。由温度因子引起的有热害、冻害、霜冻、热带作物寒害和低温冷害;由水分因子引起的有旱灾、洪涝灾害、雪害和雹害;由风引起的有风害;由气象因子综合作用引起的有干热风、冷雨和冻涝害等。与气象的概念不同, 农业气象灾害是结合农业生产遭受灾害而言的, 例如寒潮、倒春寒等, 在气象上是一种天气气候现象或过程, 不一定造成灾害。但当它们危及小麦、水稻等农作物时, 即造成冻害、霜冻、春季低温冷害等农业气象灾害[1]。气象灾害种类多、强度大、频率高, 严重威胁人民生命财产安全, 给国家造成巨大的损失。据统计, 我国每年因各种气象灾害造成的农作物受灾面积达5 000万hm2、影响人口达4亿人次、经济损失达2 000多亿元。其中干旱、冷害、寒害、霜冻、高温热害等是我国当前重大的农业气象灾害, 对国家的粮食安全构成严重威胁[1,2]。现就气象灾害对粮食安全的影响作一论述。

1 干旱气象灾害对粮食生产的影响

干旱是指长时期降水偏少, 造成空气干燥、土壤缺水, 使农作物体内水分发生亏缺, 影响正常发育而减产的一种农业气象灾害。

据统计分析, 我国受旱面积20世纪50年代为1 133.33万hm2, 90年代年均2 426.67万hm2, 干旱严重的1959年、1960年、1961年、1972年、1978年和1986年全国受旱面积都超过3 000万hm2, 且成灾面积超过1 000万hm2。1972年北方大范围少雨, 春夏连旱, 灾情严重, 南方部分地区伏旱严重, 全国受旱面积3 066.67万hm2, 成灾1 333.33万hm2。1978年全国受旱范围广、持续时间长, 旱情严重, 一些省份1—10月的降水量比常年少30%~70%, 长江中下游地区的伏旱最为严重, 全国受旱面积4 000万hm2, 成灾面积1 800万hm2, 是有统计资料以来的最高值。因旱50年代年均损失粮食435万t, 90年代年均为1 957万t。干旱始终困扰着我国经济、社会, 特别是农业生产的发展[2]。

2010年干旱灾害发生在我国主要的冬麦产地, 旱情直接影响了冬麦的生长, 如果不能有效控制旱情, 不仅造成更大范围的枯苗死苗现象, 而且直接影响小麦的返青和拔节, 进而对夏粮产量造成严重损失。从2009年11月以来, 一场历史罕见的旱灾袭击我国10多个省、区、市。据有关专家测算, 干旱地区同期的降水量异常偏少, 为30年一遇, 特旱区达到50年一遇, 大部分地区是我国的冬麦产区, 干旱有可能对小麦丰产构成威胁。据统计, 河南、河北、山东、山西、甘肃、安徽等主要冬麦产地的冬小麦受旱影响严重。干旱灾害已经引起党中央、国务院, 各级政府和全国人民的关心。其实, 我国每年农作物的受害面积基本都在1/3以上, 其中旱灾大概占60%。根据资料统计, “中国几乎没有哪一年不旱”。

2010年干旱的特点是干旱范围广、影响区域大, 波及到西北、华北、中原、华东等区域。造成干旱灾害的主要原因:一是长时期的持续少雨。2010年南方暖湿气流偏弱, 北方干而寒冷的空气团经常长驱南下, 造成大风和降温, 而使我国华北中南部、西北地区东部、黄淮、江淮西北部、江汉、江南南部、华南东部等地无有效的降雨和降雪。监测显示, 2008年11月1日后的近100 d时间, 河北、山西的部分地区降水量不足1 mm, 根本无积雪。北京连续111 d无降水, 成为全国范围内连续无降水日最长的地区。与常年同期相比, 北方冬麦区降水量普遍偏少5~8成, 其中河北南部、山西中部、山东西部、河南北部等地偏少8成以上。二是气温偏高更加剧了旱情。旱区大部地区的平均气温较常年同期偏高1~2℃。田地无积雪, 同时大风天气较多, 加剧了水分的流失, 使旱情发展迅速。华北、黄淮、江淮、江汉等地普遍达到中到重度干旱, 部分地区达到特重程度。

2 干旱灾害的应对措施

近年来, 在全球气候变暖为主要特征的背景下, 极端天气气候事件增加, 农业气候灾害发生频率和强度呈现明显上升的趋势, 气候变化将使农业生产的不稳定性增加, 产量波动幅度增大。专家们都比较认同的是, 如果不采取任何措施, 到2030年, 中国种植业生产能力总体上可能会下降5%~10%;到21世纪后半叶, 中国主要农作物, 如小麦、水稻和玉米的产量最多可下降37%。气候变化将严重影响我国长期的粮食安全。这就迫切需要加强农业重大气象灾害监测预警与调控体系建设[3,4]。我国农业已逐步形成区域化、规模化、专业化的生产格局, 高产、高效、高附加值的新的种养类型不断出现, 农业生产的对象和区域布局发生了重大变化。现有的农业气象灾害监测预警与调控技术已难以满足实际生产的需求。因此, 尽快研究与农业生产发展相适应的农业气象灾害监测预警与调控技术体系成为当务之急。以河南省为例, 将其采取的具体措施介绍如下。

2.1 不断健全农业气象灾害和农业气象信息监测网络体系

近年来, 在中国气象局和当地政府的大力支持下, 河南省建成了基于6部新一代天气雷达、5部数字化天气雷达、65个自动气象站、1 719个乡镇自动雨量站和106个四要素自动气象站组成的农业气象灾害监测网络, 对农业气象灾害的监测和预警能力不断提高, 为防御和减轻农业气象灾害做出重要贡献。河南省还不断加强农业气象信息监测网络的建设。目前全省有30个农业气象观测台站 (其中国家级站15个) , 3个农业气象试验站 (其中郑州、信阳为国家级农业气象试验站) 。建立了比较齐全的气象卫星资料接收处理系统, 开展了农业气象观测、农业气象试验、卫星遥感监测等工作, 全省117个台站开展了土壤水分监测业务, 农业气象信息监测网络建设不断完善。河南自主研发的自动土壤水分监测仪, 2008年获国家专利, 实现了对土壤墒情的连续监测, 大大提高了对干旱的监测能力。

2.2 气象科技创新为做好农业生产气象服务提供有力的支撑

一是多年来, 河南省紧紧围绕该省粮食生产存在的干旱、洪涝、晚霜冻害、干热风等农业气象灾害和农业气候资源利用等问题, 开展了土壤水分预报、农业干旱综合防御、自动土壤水分监测仪、灾害定量评估、作物气象、农业气象适用技术推广和农业气候区划等研究, 其形成的一系列重要科研成果投入业务应用, 明显提高了业务服务能力, 取得了良好的服务效益。二是在全国率先开展土壤墒情预报与灌溉决策业务, 建成的单站和区域土壤墒情预报系统, 可较准确地预报未来1个月内的土壤墒情。还被中国气象局评为省级创新项目。三是通过开展农业遥感干旱监测技术和方法的研究, 建立了干旱遥感监测、预警系统, 可定期发布较准确的干旱监测预警服务产品。四是河南省与中电集团27所联合研发的土壤水分自动监测仪, 为改进传统耗时耗力的土壤含水量土钻法测量和适应现代气象业务的发展要求提供了硬件技术支持。五是以“3S”技术为主体试点进行的第三次农业气候区划, 对调整农业种植结构、充分利用气候资源发挥了重要作用。

2.3 逐步拓宽农业气象业务服务领域

结合河南各级领导指挥农业生产的需求, 率先在全国开展了农业气象周报业务, 为领导及时掌握农业气象信息、指挥农业生产提供依据;开展小麦苗情、干旱、洪涝、冻害等遥感监测业务。目前, 冬小麦苗情、墒情遥感监测产品已成为各级领导指挥生产的重要依据;针对2007年淮河流域洪涝灾害和2008年的低温雨雪冰冻灾害对河南省农业生产的影响情况, 开展了农业气象灾害监测评估, 为指挥抗灾夺丰收提供了科学的决策参考依据, 得到了省政府领导的高度肯定;在农作物生长发育的关键期, 抓住有利天气时机, 及时开展人工增雨作业, 有效增加了地面降水, 近几年平均增水近7亿t, 防雹保护面积达1 000 km2, 为河南粮食稳定增产做出了贡献。

2.4 加强气象灾害预警与宣传

每年“三夏”、“三秋”期间, 河南各级气象部门以重要气象信息、气象灾害预警信息、墒情分析和预报及农事建议等形式, 通过传真、手机短信、电视、广播电台、报纸、网站、“12121”、专人送达等方式及时向各级领导和农民朋友传递天气信息;在电台、电视台开辟专题报道栏目, 每天播出麦收天气预报与生产建议;联合省农机局利用气象短信服务平台, 每年向全省近3 000名农机手、部分农机大户等发送近100万条“三夏”专题气象服务信息。通过以上工作, 河南构建了全国一流水平的农业气象服务保障体系, 全面提升了河南农业气象服务保障能力, 为河南粮食增产、农民增收、农业增效和农村发展做出了很大的贡献[3]。

3 结语

据有关部门预估, 我国人口将在2030年前后达到顶峰, 大约15亿人。为了满足新增2亿人口的需求, 将要多生产1亿t粮食。如果不采取措施, 届时粮食总产量将减少5%~10%, 也就是说, 为了适应气候变化, 还要多生产3 000万~5 000万t粮食, 这是个很大的数字。因此, 粮食安全问题必须时刻高度重视。随着我国农业的快速发展和气候变化引起的气象灾害的加剧, 迫切需要大力加强农业防灾减灾能力建设, 最大限度地减轻气象灾害造成的损失, 这不仅是我国农业生产面临的长期而艰巨的任务, 而且对促进经济发展和社会进步具有十分深远而现实的意义[5]。

摘要：阐述了农业气象灾害的概念, 分析了干旱灾害对粮食生产的重要影响;以河南省为例, 进一步提出针对现状所采取的一系列措施, 以期保证粮食生产的安全。

关键词：气象灾害,干旱,粮食安全,影响,应对措施

参考文献

[1]甄文超, 王秀英.气象学与农业气象学基础[M].北京:气象出版社, 2006.

[2]王春乙.重大农业气象灾害研究进展[M].北京:气象出版社, 2007.

[3]王建国.让气象科技为粮食安全做出更大贡献[N].中国气象报, 2009-01-13.

[4]文宏.高温干旱对万盛区粮食生产影响的思考[J].南方农业, 2009 (3) :23-25.

[5]彭珂珊, 杨增义.黄土高原区制约粮食生产的干旱原因分析[J].生态经济, 1996 (3) :16-21.

粮食灾害 篇2

(一) 旱灾对我国粮食安全的影响

近几年来, 由于环境污染的不断加重, 温室效应、全球气候变暖现象呈现加重趋势。对于农业生产而言, 大范围、长时间的干旱天气已成为阻碍农作物顺利生长的严重威胁。调查表明, 我国每年因干旱而造成的粮食损失多达百亿公斤, 占各种自然灾害损失总计的六成左右。自上世纪中叶以来, 我国的农作物受干旱影响范围不断扩大, 严重影响了粮食产量及粮食质量。

调查研究显示, 当气温每上升1摄氏度, 粮食的产量将减少10%左右。当农作物在高温条件下生长时, 其生育期会相应缩短, 生长量也会大打折扣, 甚至出现延期生长的现象。若在现有生长条件不变的情况下, 照此趋势发展, 可以预计在不久的将来我国的农产品种植业的种植水平将会降低5%-10%左右, 其中主要粮食冬小麦、水稻、玉米的生长水平及生长潜力也将不断下降。

(二) 地质灾害对我国粮食安全的影响

我国幅员辽阔, 地质环境变换复杂, 这就造成了地质灾害的种类繁多, 其主要有地震、泥石流、山体滑坡等。同时, 由于我国大部分地区位于地质活跃区, 因此地震频繁爆发。再加上我国受季风影响强烈, 干湿波动幅度较大, 全年降水量不稳定, 这些均对我国粮食生产带来了不利的影响, 其中尤为严重的是洪涝灾害对粮食的影响。例如, 1998年全国罕见的洪涝灾害, 我国大部分地区被洪水覆盖, 粮食生长成果自然也付诸东流。可想而知, 洪涝灾害对我国的粮食安全影响是不可轻视的。

(三) 生物灾害对我国粮食安全的影响

生物灾害在我国普遍存在, 不同地区存在着不同的生物灾害, 诚然, 其带来的影响也稍有不同。然而, 对于我国而言, 常见的生物灾害有虫灾、老鼠、杂草等。造成其大面积的扩散和其他水生物的减产甚至是灭亡。

二、防范自然灾害对我国粮食安全威胁的措施

(一) 巩固和加强农村基础设施建设

1. 不断推进农业种植机械化。

首先, 要加强农业生产机械的研发及试用, 同时, 为鼓励农民采用机械化的农业种植方式, 政府可对农业机械化的耕种方式予以税费优惠, 或是对农机作业方式进行税费减免。其次, 对于农业生产中的机械可减免养路费, 对于农业种植大户应加以扶持及鼓励。最后, 还可发展相关农机合作社或专业农机服务机构。

2. 大力实施小型农田水利建设, 在灌溉种植物的基础上节约水资源。

对于农田水利的建设项目, 政府首先应对其做出相关规划并制定完善的实施方案, 针对农村小型农田水利设施制定相关产权制度并推行改革措施, 同时应宣传水资源的节约工作, 鼓励农民节约灌溉用水或采用相关节水设备。

3. 加强对水库的使用及加固, 同时推行土壤改良以及耕地维护等措施。

(1) 由于水库在农作物种植过程中起着关键作用, 因此, 应时刻加强对水库的加固及完善。 (2) 建立防治山洪灾害的相关试点, 并加强地质探测工作, 尽量有效预防灾害对农作物的威胁。 (3) 推行土壤改良措施, 维护耕地的质量。同时切实控制耕地占用行为。

(二) 加强粮食储备工作

本世纪以来, 国家相关部门加大了对粮食安全问题的重视, 组建了众多粮食储备公司, 并完善了相关粮食储备制度。这对自然灾害威胁粮食安全起着至关重要的作用。然而, 目前我国的粮食储备机制仍然存在着一些不完善的地方, 阻碍了粮食储备工作的顺利开展。

1. 地方粮食储备管理机制存在不足。

在一些地方的粮食储备管理中, 粮食的储备质量有待提高, 储备、放粮程序有待优化。

2. 体制关系不明确。

在我国, 中央储备粮的管理方式一般采用从上到下的垂直管理, 而地方储备粮的管理方式则采用省、市、县分级管理。由于粮食储备管理采用不同管理方式, 造成了各级粮食储备机构之间缺乏相应的沟通与协调, 甚至出现为了完成粮食的收购数额各储备机构展开盲目竞争的不良行为, 这同样不利于国家粮食的安全。

(三) 其他相关防范措施

1. 加强对农业资源的保护, 尤其是对耕地

资源的保护, 同时努力实现土地资源的优化与开发, 保证粮食生产能力的不断发展。

2. 实行农业生产结构的调整与转变。

过去由于缺乏种植经验, 粮食产量一直不高。因此, 应鼓励因地制宜种植农作物, 优化粮食的生产过程和重视粮食生产中的营养补充。此外, 对于不科学的种植区域也应加以调整和优化。

粮食灾害 篇3

基于粮食安全的重要性,不同学者对地区粮食产量变化趋势、潜力及其影响因素进行了分析和研究。研究结果表明,建国五十多年来,我国粮食产量变化总的趋势是不断增长的,但这种粮食产量的增长曲线并不是平滑的,而是波动中上升,并且具有明显的周期波动性。波动幅度增大、频度变高、周期越来越短及存在区域差异性是粮食产量波动曲线的变化趋势[4,5,6,7,8]。又由于粮食产量变化波动具有区域差异性,学者对影响粮食产量的因素进行了大量研究,以提示不同区域粮食产量波动的规律。目前学术界对粮食产量影响因素的定量研究方法主要包括格兰杰检验法、Mann—Kendall检验法、小波分析法、灰色关联分析法、地理加权回归(Geographically Weighted Regression,GWR)模型、探索性空间数据分析(Exploratory Spatial Data Analysis,ESDA)方法等。分析结果表明,生产生活中的各种因素都严重影响着粮食生产,其中,自然灾害是一个非常重要的因素,严重影响了我国粮食综合生产能力的稳定性,且自然灾害成灾率与粮食单产呈现负相关,同时自然灾害还可以通过次生作用来制约粮食安全系统中的其他影响因素,而旱涝灾害是中国发生最多且影响农业生产最严重的两大自然灾害,故旱涝保收面积是粮食稳产的重要保障[9,10,11,12,13,14]。

贵州省独特的地质面貌条件和地理环境,使其具有独特的气候条件、水利条件,再加上光、热、水时空分布与粮食生产时空要求的不一致性,使自然灾害对粮食产量的影响更为突出。据贵州省粮食局统计调查,近十年来,贵州省平均每年从省外购粮232.7 万t。随着人口需求快速增长,全省粮食供需平衡缺口呈现逐年扩大的趋势,粮食安全问题将面临严峻挑战。因此,本文采用岭回归分析方法,对影响贵州粮食产量的有关因素进行分析,旨在探讨不同自然灾害对贵州粮食产量波动造成的危害,揭示贵州粮食产量变化基本规律,并结合贵州省具体情况,为保障贵州粮食稳产提出对策建议。

1 数据来源与研究方法

1.1 研究区概况

贵州省地处中国西南地区,位于云贵高原东部,地貌以高原山地、丘陵和盆地三种基本类型为主,其中92.5% 的面积为山地和丘陵,是一个典型的喀斯特山区。主要表现为亚热带高原季风湿润气候,大部分地区气候温和,但近年来极端气候频繁出现;常年雨量充沛,时空分布不均,一年中的大多数雨量集中在夏季,但夏半年降水量的年际变化率大,常有干旱发生;地处低纬山区,地势高差悬殊,山区垂直气候的差异突出,立体气候更加明显,具有“一山有四季,十里不同天”的说法。

1.2 数据来源

粮食产量数据来源于《贵州统计年鉴》(2014),用于分析影响粮食产量的相关数据来源于《中国农村统计年鉴》(1985-2014)、《民政统计历史资料汇编》(1949-1992)《、中国民政统计年鉴》(1990-2014)及中国经济与社会发展数据库。由于未找到单独关于粮食的自然灾害成灾、受灾面积的统计数据,本文借鉴龙方等[15]用农作物受灾情况表示稻谷受灾情况的做法,将农作物自然灾害成灾面积等同于粮食成灾面积。文中将农作物成灾面积占粮食播种面积的比值视作粮食自然灾害成灾率,旱灾、水灾、霜冻灾、风雹灾成灾率分别用其成灾面积与粮食作物播种面积之比表示。

1.3 研究方法

1.3.1波动系数分析法

粮食产量波动是由于粮食生产过程中受到各种客观原因所导致的产量在一定范围内出现起伏变化的客观现象。粮食实际产量围绕其长期趋势产量的上下波动称为粮食产量波动[16],根据这种客观变化的规律,我们首先假设粮食产量与年份之间存在一定的关系,本文采用类似林燕和于冷[4]对中国粮食产量波动进行分析时的计算方法,以1978-2013年的实际粮食产量为基础,对每年的产量进行一个回归估计,再根据估计结果计算贵州省粮食产量波动系数。具体公式如下[4]:

式中:kt表示t年粮食产量波动系数,Qt表示t年粮食实际产量,qt表示t年粮食趋势产量。|kt|越大,表示t年粮食产量波动稳定性越差,实际产量偏离趋势产量程度越大;反之,稳定性越好,偏离程度越小。

1.3.2生产函数模型

本文通过构建C-D生产函数模型,对粮食产量影响因素进行计算分析,在计算过程中,采用其对数形式(双对数模型)。采用这种分析方法不仅可以消除量纲的影响,减少异方差,而且在经济学意义上也有十分明确的含义:即投入要素每变化一个百分点,将导致被解释变量变化的百分点数,分析结果便于进行直观判断和分析。具体模型如下。

式中:Y为粮食产量(万t),X表示影响粮食产量的相关自变量(i=1,2,3,…,n,n为指标个数),μ 为回归误差,βi为待估参数,表示Xi的产出弹性。

经过前期分析发现,本文所选取的指标存在多重共线性,为克服多重线性问题,采用岭回归方法进行分析。岭回归(ridge regression,简记RR),是一种专用于共线性数据分析的有偏估计回归方法,实质上是一种改良的最小二乘估计法。为β的岭回归估计,k为岭参数,所得β的估计比最小二乘估计稳定[17]。

2 贵州省粮食产量影响因素及粮食产量波动的基本特征分析

2.1 贵州省粮食产量影响因素分析

运用SPSS22.0 软件将收集的数据代入(2)式进行岭回归分析,分析时设置岭参数k ∈[0,1],步长inc=0.01。根据各自变量的岭轨迹图和决定系数与k值的线图确定各待估参数,结果见表1。

注:旱灾、水灾、霜冻灾、风雹灾成灾面积分别单独进入模型。

从模型一可以看出,自然灾害成灾面积与粮食产量呈负相关。当粮食成灾面积升高1%,产量未来会下降0.23%,说明自然灾害是导致粮食产量出现上下波动的关键因素。而播种面积是影响产量最显著的因素,播种面积每升高1%,产量就提高0.53%。若按照弹性系数的绝对值大小对贵州省粮食产量影响因子影响力大小进行排序,则影响力由强到弱顺序为:粮食播种面积>粮食成灾面积>第一产业从业人员数>农用化肥折纯量>农药使用量>农业机械总动力。从排序中可以看出,在播种面积得到保障的前提下,化肥、农药、劳动力及机械投入粮食生产以后,产量受自然灾害影响程度最大,说明播种面积是产量得以保障的基础,受灾面积是稳产与否的决定性因素。从模型二、三、四、五中可知,当控制变量确定以后,四种自然灾害对粮食产量影响力由强到弱依次为旱灾、水灾、霜冻灾、风雹灾。

2.2 贵州省粮食产量波动的基本特征分析

根据李明忠[16]所采用的线性、二次式两种函数形式,利用SPSS22.0 软件对贵州省粮食趋势产量进行计算(拟合结果为:R2=0.819,F=72.262,Sig=0.000, 拟合方程qt=-0.431t2+33.475t-481.54),将预测出的趋势产量值代入(1)式,得出各年份的粮食产量波动系数,并根据结果做出波动系数曲线图(图1)。

根据图1 波动系数变化规律,结合“峰- 峰两阶段”经济周期划分方法,将样本区间内粮食产量波动划分为9 个完整波动周期,时间段为1978-2012 年(表2),1 个非完整波动周期,时间段为2012-2013 年。

在对粮食波动特征进行分析时,借鉴前人分析方法,结合本文分析结果,可以得出贵州粮食生产波动呈现以下特点。

2.2.1贵州粮食产量波动是先减后增型波动

在各个完整的波动周期内,粮食平均产量总体上呈上升趋势,这与林燕和于冷[4]分析的中国粮食波动增长大背景相似。不同的是,第3、4周期是下降型波动,产量也出现了负增长,从第4周期开始,虽然个别年份同比出现减产现象,但除第9周期外,整体呈上升趋势。

2.2.2贵州粮食产量波动以古典型波动为主

林燕和于冷[4]在对中国粮食产量波动进行研究时,将粮食产量波动分为古典型波动(峰位为正值、谷位为负值)、下降型波动(峰位、谷位均为负值)和增长型波动(峰位、谷位均为正值)。从贵州粮食产量波动整体情况来看,第3、4周期为下降型波动,第6周期为增长型波动,其他6个完整周期属于古典型波动,根据波动周期理论判断,贵州粮食产量波动恶性程度较高。

2.2.3波动频率高,幅度比较强烈

粮食产量波动频率和幅度是衡量其稳定性的重要指标,频率越高,幅度越大,则稳定性就越差。1978-2012年的9个完整波动周期,平均每个周期间隔3.78 a,说明每出现一次波动的时间间隔约为4 a。从峰谷落差来看,贵州省粮食产量平均峰谷落差为15.38%,波动峰谷落差最小为第4周期(1989-1991年),落差为0.83%,最大为第1周期(1978-1984年),落差为33.06%。此高频率、强幅度波动说明贵州省粮食产量稳定性差。

2.2.4扩张期长于收缩期,扩张幅度小于收缩幅度完整的9个波动周期内,共经历扩张期和收缩期各9个,平均时间长度分别为2.11 a和1.67 a,平均张缩幅度值分别为12.15%和15.37%。这说明贵州省粮食产量波动十分不平稳,一旦粮食产量进入萧条期最低点,要想再次攀到繁荣期最高点,需要经历比萧条期更长的时间;同时短时间的收缩期内收缩幅度高于扩张幅度,说明贵州省粮食产量一旦进入收缩期,便会出现大幅度下降。第6周期最为明显,粮食产量经过5 a扩张期达到峰值,但只经过1 a收缩期便跌至谷位。

3 自然灾害对贵州省粮食产量波动影响的实证分析

3.1 自然灾害对贵州粮食产量的影响分析

据历年粮食产量与自然灾害成灾面积做出图2,从图中可以看出,自然灾害成灾面积大的年份,粮食产量降低,反之,产量增加,如1981 年、1985 年、1992 年以及2011 年等自然灾害成灾面积大的年份,粮食产量严重受到影响,出现减产的情况,而随后自然灾害成灾面积降低的年份,粮食产量增加;成灾面积连续下降或保持在较低水平时,则会出现连续增产,如1982-1984 年及1993-2000 年等时间段。同时利用SPSS22.0 软件对粮食产量增长率及成灾面积增长率作相关性分析,结果显示两者之间存在显著的负相关性(相关系数r为-0.465,显著性水平P为0.005)。

3.2 自然灾害对贵州省粮食产量波动的影响分析

本文运用SPSS22.0 软件对粮食成灾率与粮食产量波动系数进行相关性分析,结果表明,粮食成灾率与粮食产量波动存在显著负相关(相关系数r为-0.523,显著性水平P为0.001)。根据粮食波动9 个完整波动周期内成灾率情况,同一周期内的粮食波动的谷位和峰位基本分别对应着相应周期内最大成灾率和最小成灾率,粮食波动幅度越大,成灾率变化也就越明显,同一周期内成灾率越大,粮食产量波动收缩幅度越大。整个样本区间内,谷位成灾率平均值为27.96%,峰位成灾率平均值为15.52%,谷位成灾率显著高于峰位成灾率,二者相差12.44%(表3)。

从已有研究来看,粮食产量波动不是单纯的某一种自然灾害的影响结果。本文在对自然灾害整体情况影响粮食产量波动进行分析的同时,结合不同灾害成灾率与粮食产量波动系数关系图(图3),分别讨论旱灾、水灾、霜冻灾和风雹灾对粮食产量波动的影响。

3.2.1旱灾是影响贵州粮食产量波动最显著的因素

结合表1和图3可知,粮食作物自然灾害成灾率变动幅度由大到小依次为:旱灾、水灾、霜冻灾、风雹灾。水灾成灾率、风雹灾成灾率和霜冻灾成灾率值大多集中在0-10%之间,其中变动最平稳的是霜冻灾成灾率,36 a内只出现1次大幅度变动,这三种自然灾害成灾率的稳定性都高于旱灾。旱灾是这四种主要自然灾害中最不稳定、变化幅度最大的,并且这种剧烈的变化与粮食产量波动存在十分强的一致性,只要旱灾成灾率发生较大幅度变化时,粮食产量波动系数一定会发生变化,最典型的就是1979、1981、1985、1992、2011等年度,旱灾成灾率突然出现较大幅度上升,对应年份的粮食产量波动即进入收缩期,出现粮食减产,变动最大的1985和2011年,波动幅度分别较上一年下降了26.72%和21.53%,而这两年的旱灾成灾率分别为24.11%和38.65%,其中2011年的旱灾成灾率达到了1978年以来的历史最高,相反,1986、1991、2004等年的旱灾成灾率下降时,粮食产量相应增加。

图中除第6 周期外,其他各周期内粮食作物的旱灾成灾率高于水灾和风雹灾成灾率,从第6周期看,水灾成灾率高于旱灾成灾率,对应1994-2000年的粮食产量波动系数可知,波动系数都为正,这种波动属于增长型波动。这一时期内,水灾和风雹灾成灾率高于样本区间的平均值,而旱灾成灾率保持在一个较低水平,粮食产量波动则出现了持续5 a的扩张期。其他周期内,如果旱灾成灾率较高或出现上升时,粮食产量会出现增速放缓或减产现象,这说明旱灾是这四种主要自然灾害中影响粮食产量波动最显著的因素。但不论是旱、水灾害,还是霜冻、风雹灾害,都对粮食产量有着不同程度的影响,粮食产量波动是受到各种自然灾害综合影响的结果。

3.2.2自然灾害的时空分布差异是影响粮食产量波动的重要因素

通过分析整体情况自然灾害与粮食产量呈负相关性,但是,如果自然灾害出现的时间不影响农作物播种期及生长期,或者是自然灾害发生后人们有足够的时间进行补救措施,粮食产量也不会大幅波动,最典型的例子就是2008年,霜冻灾害成灾率达到30.14%,是样本区间内霜冻灾成灾率的最大值,但是对应的粮食产量波动处于扩张期,没有对粮食产量造成严重危害。其原因在于2008年发生霜冻灾害的时间段主要集中在1月至2月,而此时贵州的小麦正值冬眠期,水稻、玉米、大豆等主要粮食作物尚未播种,因此2008年的这场霜冻灾害虽然受灾面积广,但并未造成粮食大幅减产。

贵州粮食产量波动受到自然灾害影响这一客观现实,与贵州独特的气候条件和耕种习惯密不可分。根据表4 中贵州省自然灾害发生的时空分布规律可以看出,旱灾分为春旱和夏旱,春旱时期正好是贵州播种时期,春旱的出现严重影响了水稻、玉米等主要粮食作物的最佳播种期和移栽期,夏旱则正好是贵州农作物生长的关键时期,夏旱则有可能导致粮食减产甚至绝收。暴雨或者洪涝灾害发生时期如果在五月初,农民则有时间对田间作物进行二次补种,若是发生在9 月,由于大部分农作物开始进入收获期,因此对粮食产量影响也不是很大,但若出现在6、7 或8 月就会出现减产甚至绝收。农作物种植受到气候的影响,由于贵州属于山区省份,“高山地区”播种及收获期普遍较晚,贵州西高东低,山峦起伏,导致自然灾害发生时间和农作物耕种时间在空间上存在差异,因此出现2008 年的特殊现象。

4 结论

本文运用所构建的双对数模型研究了自然灾害和粮食产量间的关系,并通过波动系数分析方法解析了粮食产量的波动规律。在此研究基础上,借鉴前人对贵州自然灾害时空分布的研究成果,结合实际进一步分析了旱、水、霜冻及风雹灾成灾率对粮食产量的影响。

研究结论如下:1)自然灾害成灾率与粮食产量呈负相关性,自然灾害每上升1%,粮食产量则减少0.23%,影响粮食产量因素的影响程度强弱顺序为:粮食播种面积>粮食成灾面积>第一产业从业人员数>农用化肥折纯量>农药使用量>农业机械总动力;自然灾害对粮食产量影响力由强到弱依次为旱灾、水灾、霜冻灾、风雹灾。

2)贵州省粮食产量波动存在周期波动性,变动频率较高,平均每3.78 a就会波动一次,在这种高频变动情况下,波动幅度较大且扩张期长于收缩期,平均扩张期和收缩期分别为2.11 a和1.67 a,平均收缩幅度与扩张幅度分别为12.15% 和15.37%。

3)成灾率对粮食产量影响较严重,极易造成产量波动,而产量的波动往往与成灾率变动存在同步性,自然灾害成灾率的变动是产量波动的主要诱因之一。分别就旱、水、霜冻及风雹灾成灾率对粮食产量的影响而言,旱灾影响最大,但其他三种主要自然灾害对粮食产量波动的影响同样不可小觑。

5 对策建议

随着全球环境不断恶化,极端天气引起的自然灾害频繁发生,从本文分析结果来看,自然灾害已成为贵州省粮食产量波动的主要原因,为贵州省粮食安全带来隐患。贵州地处喀斯特地貌地区,地形复杂,又是我国经济欠发达地区,基础设施薄弱,自然灾害承受能力有限,抗灾防灾能力较弱,因此,结合贵州省具体情况,提出以下对策建议:1)完善自然灾害防控体系,提高自然灾害预警能力。充分运用已有的科技成果构建复合型自然灾害预警系统,对复杂多变的自然灾害进行动态监测和预测,并及时采取有效的抗灾减灾措施,最大限度减小粮食受灾损失,稳定粮食生产。复合型自然灾害预警系统包括多种自然灾害预警子系统,并能在相关职能管理部门、科研机构以及农民等多个群体之间形成有效的信息共享,同时向社会发布规避自然灾害风险的警告,宣传避险常识和技能,提升抗灾防灾综合能力。

2)加强农田水利设施建设与管理,注重合理空间布局。首先,根据各地区的自然灾害分布情况、气候条件,在自然灾害频发区有重点地新建农田水利设施;对已有的农田水利设施加强管理与维护,以保证其能够正常运行。其次,根据自然灾害在时空分布上的差异,合理进行农田水利设施空间布局,调节水资源的时空分布,以减少工程性缺水情况的发生。

粮食灾害 篇4

自古以来,自然灾害作为人类文明发展过程中一个强大的敌人,常常以其某些异常的变化给人们日常生活带来触目惊心的影响。洪水、地震、泥石流、沙尘暴、雾霾等自然灾害,轻则造成人员伤亡、财产损失,重则资源破坏、社会失稳。《墨子》云:“一谷不收谓之馑,二谷不收谓之旱,三谷不收谓之凶,四谷不收谓之馈,五谷不收谓之饥馑。”足见我国对自然灾害记载之久矣。时至清代,满人入主中国统治长达二百九十六年,期间灾害发生频繁。如邓云特先生所云:“盖清代灾害之频数,总计达1 121 次,较明代尤为繁密也。”因而,西欧学者称我国为“饥荒之国”(The Land of famine),一点也不为过。

正因为中国历来自然灾害频仍,所以赈灾是困扰中国古代政府的较大问题,甚至成为古代君王考核地方官员政绩的一项指标。在赈灾的过程中,政府主要通过调节粮食供给来解决灾民的粮食安全问题,因而,由粮食供给决定的粮食价格成为政府衡量市场粮食流通量的重要标志。据记载,清代的粮价奏报开始于康熙年间。乾隆元年,清廷正式建立了按月奏报粮价的制度,并在乾隆三年统一了粮价清单奏报的格式。这就形成了大量的有关清代全国各地粮价的档案,它是中国古代存留下来的唯一记载全国各地粮食价格的官方档案,为后人研究清代的社会经济、商品流通及封建统治政策诸方面提供了第一手珍贵的史料。

二、清代自然灾害与粮食价格相关性研究

关于引起粮食价格波动的原因,学术界一般认为包括货币、人口、气候变迁、自然灾害等等。研究基本分成两个方向:长期趋势和短期波动。货币、人口、气候变迁被认为是影响粮食价格长期趋势的原因。蒋建平的研究认为,顺治志乾隆年间米价长期上涨的根源载于人口增长太快,货币起到了推动作用。王业键则注意到了气候周期对粮食价格的影响,但他通过对1638—1935 年长江三角洲粮价的梳理发现,长期气候冷暖变迁与粮价趋势并无明显关系。气候变迁引起的自然灾害与粮价高峰的出现有一定关联。这就表明对粮价长期趋势主要的影响因素为货币和人口。

对于粮价短期波动的原因,学术界的研究则多集中于自然灾害、战乱、季节、政策等因素的分析上。王业键、黄莹珏认为,华东、华北地区气候的冷暖周期与旱涝的多寡有关,冷期自然灾害较多,暖期自然灾害较少,而清代长江三角洲地区的粮价高峰大多出现在自然灾害较多的年份。李明珠(Lillian M.Li)在分析了1736—1911 年间中国华北地区直隶省的粮食价格后得出与其类似的结论,她认为,清代直隶省的粮食收成与粮价之间关联并不太大。就短期来看,自然灾害因影响粮食收成而对粮食价格波动产生影响已成为学界共识。

三、余论

山西省地处中国内陆地区,属温带大陆性气候,冬季长而寒冷干燥,夏季短而炎热多雨。再加上东临太行山、西靠黄河,境内山地、丘陵、高原、盆地、台地等多种地貌类型并存,这就为山西灾害频发提供了温床。据统计,清代灾荒数量庞大、种类繁多,空间上主要集中于全国11 个省份,山西位列其中。单从《清实录》中统计可得,清代山西共发生灾荒312次,占总灾次的5.8%,位列全国第九。而清代山西政府在应对灾荒的过程中仍然沿用中央政府固定的救灾程序,救灾措施也不超蠲免、赈济两种。因而,自然灾害对粮食价格的影响应更加明显。

李军、李志芳等在《自然灾害与区域粮食价格——以清代山西为例》一文中强调受到政府较为完善的制度保障、晋商的积极救济、货币数量增长、人口增长以及人为制造的制度障碍等因素综合影响,自然灾害与粮价波动的相关性减弱。马国英、陈永福、李军在《晚清山西粮食价格波动、市场成因及政府行为(1875—1908)》一文中通过分析晚清期间山西粮食价格的波动趋势得出灾害与粮价的相关系数为-0.09左右,意味着灾害的发生会使粮食价格有所上升,但是影响也不算太大。这种结果的出现往往伴随着政府仓储充盈、赈济及时、流通渠道畅通等辅助条件。因而,具体到山西省这一区域,学术界普遍认为清时的自然灾害与粮食价格的相关性不明显,但这是与一定发育程度的区域粮食流通市场相伴生的。

尽管当前学术界的研究认为山西省自然灾害粮食价格之间的关系并不显著,但近年来,随着量化历史研究的兴起,计量经济学方法逐渐被运用到经济史研究中,并成为探究清代山西市场整合程度、自然灾害等问题的重要方法。廓清清代山西政府救灾情况,尤其清末救灾活动中救灾主体、救灾措施的变化,不仅能够完善清代政府救灾管理系统,而且能够反映在调控粮价的过程中区域性市场的作用,进而体现清代山西区域性市场的整合程度,这在以往的研究中还未曾涉及,从这个角度来看,此方面的研究应具有重要的历史意义。

摘要：清代粮食价格数据资料是明清经济史研究的重要史料,特别是20世纪以来,学者们不断致力于对清代粮食价格数据资料进行整理和统计,最终形成了《清代道光至宣统年间粮价表》,成为经济史学界进行量化研究的重要资料。主要就国内外学者针对粮食价格与自然灾害相关性的研究进行归纳总结,以期为进一步研究山西省自然灾害、市场整合程度等情况奠定基础。

关键词：清代,自然灾害,粮食价格

参考文献

[1]蒋建平.清代前期米谷贸易研究[M].北京:北京大学出版社,1992.

[2]王业键.Secular Trends of Rice Prices in the Yangzi Delta,1638—1935[A].Chinese History in Economic Perspective,University of California Press,1992.

[3]王业键,黄莹珏.清代中国气候变迁——自然灾害与粮价的初步考察[J].中国经济史研究,1999,(1).

[4]Lillian M.Li.Grain Prices in Zhili Province,1736-1911:A Preliminary Study,1992.

[5]李军,李志芳,石涛.自然灾害与区域粮食价格——以清代山西为例[J].中国农村观察,2008,(2).

[6]邓云特.中国救荒史[M].北京:商务印书馆,1937.