内陆河流域干旱风险区划研究进展

干旱风险区划主要侧重于旱灾产生的机理及其时空分布规律研究，以及依据干旱指标对气象干旱和农业干旱的风险区划研究。

1.3.2.1　旱灾时空分布研究

李克让等［38］利用全国160个站1951—1991年逐月的降水资料，根据前期降水短缺干旱指数分析了我国干旱的时空特征，指出我国主要存在四个干旱中心：黄淮海、东南沿海、西南和东北西部，并指出全国受灾和成灾面积存在三个高值期；潘耀忠［39］、王静爱［40］基于中国省级报刊自然灾害数据库分析并重建了1949—2000年中国旱灾时空格局；方修琦等［41］利用1978—1994年各省区的农业旱灾资料，以受灾率为灾情划分指标，采用经验正交函数分析了我国旱灾时空分布规律。此外，不少学者从区域角度研究了干旱风险，如王文楷等［42］根据旱涝地域特点，将河南省旱涝进行分区；杨志荣等［43］根据1450—1949年湖南历史气候资料，探讨了评估期内旱灾的时空分布规律；何素兰［44］依据华南地区1951—1990年41个站逐月降水资料，采用降水量距平百分率和累计频率分析了该地区的旱涝变化；朱爱荣等［45］利用关中地区6站3—4月的40年降水量资料进行了旱涝等级分析和谐波分析，揭示了其春旱基本特征；解明恩等［46］分析了云南气象灾害的时空分布规律，指出该地区春季和初夏旱灾最为严重。

这些研究所采用的方法和资料各异，在宏观上从不同角度揭示了我国旱灾的时空分异规律，具有较强的理论和实践价值。

1.3.2.2　气象干旱风险等级划分研究

在气象干旱风险等级区划方面，罗培［47］应用模糊评价法建立了旱灾孕灾背景、灾害危险性、承灾体易损性数学模型，进行了重庆市干旱灾害的风险评估及其区划。对于气象干旱等级区划，最有影响的是国家气候中心于1995年开始研发的全国旱涝气候监测预警系统及评估指标。1998年国家气候中心突破了原有单一指标与方法，研发了具有普适性的综合气象干旱指数（CI）；2006年11月1日，国家标准《气象干旱等级》（GB/T 20481—2006）正式发布实施，为干旱监测和评估业务、产品的规范开展打下了基础。目前，国家气候中心干旱监测采用单项指标和综合气象干旱指数相结合的方法，将干旱划分为无旱、轻旱、中旱、重旱和特旱五个等级。五种单项指标为：降水量和降水量距平百分率、标准化降水指数、相对湿润度指数、土壤湿度干旱指数和帕尔默干旱指数；CI指数选用全国723个基本、基准气象观测站，利用近30天（相当月尺度）和近90天（相当季尺度）降水量标准化降水指数，以及近30天相对湿润指数进行综合。既反映了短时间尺度（月）和长时间尺度（季）降水量气候异常情况，又反映了短时间尺度上的水分（影响农作物生长）亏欠情况。

同时，《气象干旱等级》界定了气象干旱发展不同进程的术语、干旱发生程度和范围的等级标准及其干旱监测指标，评定了不同等级的干旱对农业和生态环境的影响程度，具有空间和时间可比性，能较为客观地描述干旱的发生、发展、持续、解除等过程，目前应用较广泛。(www.xing528.com)

1.3.2.3　农业干旱风险区划研究

我国是农业大国，对于农业干旱风险评估和区划的研究较多。在考虑非气象因素影响方面，朱琳等［10］通过对历史干旱强度和频率分析、冬小麦种植比例和产量分析以及灌溉比率，划分了陕西省冬小麦的干旱风险；张文宗等［48］以冬小麦年生育期降水量平均值、气象产量减产率和干旱灾害风险指数为指标，对有灌溉条件下的冀鲁豫地区冬小麦区因旱灾造成的减产风险进行了区划和评估。在传统风险评估方法的应用研究方面，王石立［8］等利用综合灾害模型、抗灾性模型、承灾体密度模型和灾损模型分析计算了华北地区冬小麦各发育阶段的干旱风险；何斌等［49］基于1960—2002年湖南省降雨资料，构建了干旱灾害危害性评价模型，对湖南省农业旱灾风险格局进行了分析；陈红等［50］利用74个站点的降水量距平百分率对黑龙江1971—2000年的农业干旱程度进行了划分，并分析了玉米旱灾高中低风险区。在利用因子间统计关系建立评价模型进行农作物产量风险评估及区划方面，杜鹏、李世奎［51］等建立了具体的适应性较广的风险分析模型，并以此模型分析了几种主要农业气象灾害的风险度；王素艳［52］建立了自然水分亏缺率与实际产量减产率之间的相关关系，根据提出的冬小麦旱灾损失综合风险指数区划指标，将北方冬小麦灾损划分为高、较高、中和低四个风险区。在应用新技术进行干旱风险评估方面，李世奎［53］采用直线滑动平均法和动态聚类分析法，对全国各省及地区粮食单产历史相对产量序列进行分布型判别，并采用灰色预测、Logistic曲线、正交多项式法等组成的集成模型进行单产趋势分析，提出了具有普适性的风险指标进行评估及区划；李文亮等［54］采用信息扩散理论和2004—2007年的农作物受旱面积，对黑龙江干旱灾害进行了评估与区划。

这些研究针对某一具体作物或农业干旱的某一成因，利用各种技术手段和综合评估方法，对农业、农作物某方面的脆弱性进行了评估和区划研究，丰富了农业干旱评估和风险区划方法，但总体来说，基于统计分析的研究较多，基于作物生长发育机理的动态模拟和风险评估的研究尚不多见。

1.3.2.4　自然灾害模糊风险区划研究

针对自然灾害系统的复杂性和数据资料的不完备性，国内外已开展了基于软计算思想［55］的自然灾害多指标或指标体系评估研究工作［56，57］。软计算思想的核心是模糊理论、粗集理论、遗传算法和概率算法等计算智能方法，其特点是能优化处理不完备信息，容忍不精确计算，从而使问题简单化。基于软计算思想提出的自然灾害模糊风险评估理论［58］的优越性在于，它能表达概率估计的模糊不确定性，为合理筛选减灾方案提供更多信息，从而为新一代自然灾害风险区划理论与方法研究提供了科学依据［59］。顾颖等［60］应用数学模糊聚类方法，依据农业抗旱影响因素分析，建立了农业抗旱能力综合评价指标体系，对我国农业抗旱能力进行了评价分类和等级评定；同时，根据我国各地水资源特点、农业受旱成灾情况及水利设施抗旱能力，综合考虑农业受旱频率、农田受旱率、成灾率、耕地灌溉率及当地水资源状况等因素，构造了层次分析模型，对全国农业干旱脆弱性进行了分区［61］。