【正文】 漬害是指長期陰雨或地勢低洼，排水不暢，雖然地表無可見積水，但土壤水分長 期處于飽和狀態(tài)，使作物根系通氣不良，缺氧引起作物功能器官衰退和植株生長發(fā)育 不正常而最終影響產(chǎn)量或品質(zhì)的一種氣象災(zāi)害。冬小麥品種包括冬性、半冬性、春性，安徽省冬小麥品種以半冬性、春 性為主。 （２）以小麥作為研究對象，研究其生長發(fā)育過程中所遭受的主要氣象災(zāi)害， 設(shè)計小麥氣象災(zāi)害數(shù)量化指標(biāo)模型，可以為政府的防災(zāi)減災(zāi)提供客觀依據(jù)。加拿 大各省在開展農(nóng)作物保險時，都根據(jù)本省各地區(qū)的土壤、氣候、地理條件和農(nóng)作物生 產(chǎn)歷史進(jìn)行風(fēng)險區(qū)域劃分，不同風(fēng)險區(qū)內(nèi)有不同的費率范圍。 王石立和婁秀榮針對華北地區(qū)冬小麥干旱的特點，建立了干旱的概率、產(chǎn)量損失、抗 災(zāi)性能和承災(zāi)體密度等四個模型，用以進(jìn)行綜合分析和定量評估（５２）０王曉紅，喬云 峰，沈榮開等建立了包括農(nóng)業(yè)干旱發(fā)生概率、抗旱能力、受災(zāi)體種植面積比等多因子 的灌區(qū)農(nóng)業(yè)干旱風(fēng)險評估模型佰∞。農(nóng)業(yè)生產(chǎn)具有自然再生產(chǎn)和經(jīng)濟(jì) 再生產(chǎn)交織的特點，經(jīng)常處于自然風(fēng)險和社會經(jīng)濟(jì)風(fēng)險的威脅之中，其風(fēng)險性遠(yuǎn)遠(yuǎn)高 于其它產(chǎn)業(yè)。Ｐｅｔａｋ曾依據(jù)美國各類自然災(zāi)害的統(tǒng)計分 析，得到以概率形式表現(xiàn)的災(zāi)害風(fēng)險（１２）０Ｍ．Ａ一．Ｓａｎｔｏｓ等就曾對干旱現(xiàn)象模擬為隨 機(jī)過程，Ｃｏｒｒｅｉａ將Ｓａｎｔｏｓ的概念用于工程風(fēng)險的定量分析研究伯’。不同類型的氣象災(zāi)害由于孕災(zāi)環(huán)境的差 別，其風(fēng)險因素不完全相同。３１ ４．１．５安徽省各代表站小麥主要氣象災(zāi)害風(fēng)險特征………………．３３ ４．１．６安徽省小麥綜合氣象災(zāi)害風(fēng)險分析…………………………．３７ ４．１．７安徽省小麥氣象災(zāi)害暴露性分析……………………………４２ ４．１．８安徽省小麥氣象災(zāi)害脆弱性分析………………………………４２ ４．１．９小麥氣象災(zāi)害孕災(zāi)環(huán)境穩(wěn)定性分析……………………………４３ ４．１．１０小麥氣象災(zāi)害抗災(zāi)能力分析………………………………．．４４ ４．２安徽省小麥氣象災(zāi)害風(fēng)險評估……………………………………４５ ＶＩＩ １９世紀(jì)末，風(fēng)險（ＲＩＳＫ）一詞被西方學(xué)者在經(jīng)濟(jì)學(xué)領(lǐng)域中提出，指從事某項活動結(jié) 果的不確定性，即投機(jī)風(fēng)險‘１’。 其次，進(jìn)行了安徽省小麥氣象災(zāi)害風(fēng)險分析。為 了便于比較，本文采用兩種方法進(jìn)行了安徽省小麥氣象災(zāi)害進(jìn)行風(fēng)險評估。｛’；Ｍａｓｋｒｅｙ將自然災(zāi)害風(fēng)險定義成“某一自然災(zāi)害發(fā) 生后所造成的總損失”‘６’；ＵＮＤＨＡ認(rèn)為自然災(zāi)害風(fēng)險為特定區(qū)域和時間段中特定災(zāi)害的 期望損失、人員傷亡，財產(chǎn)損失和對經(jīng)濟(jì)活動的干擾盯’。 承災(zāi)體遭受致災(zāi)因子作用后，造成的損失情況稱為災(zāi)情。如楊國華 等就應(yīng)用信息擴(kuò)散方法對廣東省的水旱災(zāi)害進(jìn)行了風(fēng)險評估，勾畫出廣東省水旱災(zāi)受 災(zāi)率概率分布曲線圖四’。對于風(fēng)險估算模型的選擇，不同學(xué)者爭議較大，一般做法是先假定單 產(chǎn)波動序列符合特定的函數(shù)，然后計算出參數(shù)，確定模型具體形式。陳懷亮，鄧偉等根 據(jù)農(nóng)業(yè)氣象災(zāi)害風(fēng)險分析理論，以河南省小麥生產(chǎn)為例，在辨識對小麥產(chǎn)量影響較大 的農(nóng)業(yè)氣象災(zāi)害風(fēng)險要素和風(fēng)險源的基礎(chǔ)上，通過構(gòu)造災(zāi)度函數(shù)，運用ＥＯＦ矛Ｄ概率等 分析方法，分析了河南省小麥生產(chǎn)中的主要農(nóng)業(yè)氣象災(zāi)害，運用多因子綜合風(fēng)險指數(shù) 模型，計算了小麥氣象災(zāi)害風(fēng)險臨∞，但是其中并沒有考慮到災(zāi)害社會屬性要素。雖 然，農(nóng)業(yè)氣象災(zāi)害風(fēng)險研究已經(jīng)取得了～些成果，但在具體實施農(nóng)業(yè)保險時卻很少考 慮自然災(zāi)害風(fēng)險狀況，依據(jù)特定地區(qū)風(fēng)險狀況來設(shè)計農(nóng)業(yè)保險產(chǎn)品，也缺乏相應(yīng)的研 究。其次，考慮到造成作物傷害或者損失的往往是多種災(zāi)害共同作 用的結(jié)果，本研究將灰色理論引入到設(shè)計中來建立了小麥綜合氣象災(zāi)害指數(shù)，克服 以往單災(zāi)種評價的弊端。 干旱是安徽省常見的主要氣象災(zāi)害之一。播種期 澇漬還導(dǎo)致小麥播期推遲，播量加大，播種質(zhì)量差，越冬時麥苗瘦弱。一般認(rèn)為，只有當(dāng)土壤持水量達(dá)到７０％以上時，小 ８ 麥種子才可能安全萌發(fā)，一旦出現(xiàn)水分脅迫，則麥種萌發(fā)困難，直接影響出苗。 （３）基于風(fēng)險評估的安徽省小麥農(nóng)業(yè)保險區(qū)劃及區(qū)域費率設(shè)計。對安徽省氣象災(zāi)害風(fēng)險進(jìn)行研究，可以為農(nóng)業(yè)保險分區(qū)以及區(qū)域差 異經(jīng)營提供科學(xué)依據(jù)，為因地制宜地在各區(qū)域?qū)嵤┡c當(dāng)?shù)剞r(nóng)業(yè)保險發(fā)展環(huán)境相適應(yīng) 的、具有區(qū)域特色的農(nóng)業(yè)保險發(fā)展方式提供技術(shù)基礎(chǔ)。石興，黃崇福在討論自然災(zāi)害保險與自然災(zāi)害風(fēng)險關(guān)系時認(rèn)為， 只有在認(rèn)識自然災(zāi)害風(fēng)險概念和特征的情況下，才能找到自然災(zāi)害可保性的特征∞”。而且，更重要的是，如果將風(fēng)險僅僅理解成歷史損失的經(jīng)驗， 那么很難反映區(qū)域災(zāi)害風(fēng)險特征。劉蘭芳等借助于ＧＩＳ技術(shù)，對湘南農(nóng)業(yè)洪澇易損性進(jìn)行定 量評估四’。 １．２氣象災(zāi)害風(fēng)險評價的方法 風(fēng)險評價模型和方法改進(jìn)、發(fā)展，是建立在對風(fēng)險的認(rèn)識和數(shù)學(xué)理論發(fā)展的基礎(chǔ) 上的。 氣象災(zāi)害的致災(zāi)因子是指能夠引發(fā)災(zāi)害的氣象事件。 最后，針對當(dāng)前農(nóng)業(yè)保險所面臨的主要問題。小麥氣象災(zāi)害風(fēng)險評估及其在農(nóng)業(yè)保險中的應(yīng)用研究本研究采用風(fēng)險分析的方法，結(jié)合ＧＩＳ技術(shù)，對安徽省小麥生產(chǎn)主要氣象災(zāi)害 的風(fēng)險進(jìn)行了分析和評估，并且將風(fēng)險評估的結(jié)果應(yīng)用到農(nóng)業(yè)保險決策中，主要的 研究內(nèi)容及取得的成果如下： 首先，對安徽省小麥主要氣象災(zāi)害進(jìn)行了辨識。但是二者相關(guān)系數(shù)低，原因是單一損失指標(biāo)對 體現(xiàn)潛在災(zāi)害風(fēng)險不完備，也從側(cè)面體現(xiàn)利用氣象災(zāi)害風(fēng)險模型對潛在風(fēng)險評價優(yōu) 越性。張俊香，黃崇福等認(rèn)為，風(fēng)險等于致災(zāi)因子加易損性，致災(zāi)因子是 導(dǎo)致自然災(zāi)害風(fēng)險的要素，易損性和社會經(jīng)濟(jì)條件決定是否成災(zāi)ｎ∞。 綜上所述，災(zāi)害風(fēng)險是風(fēng)險源及其危險性、風(fēng)險載體及其脆弱性和人類社會防減 災(zāi)措施及其防減災(zāi)有效度等要素等相互作用形成，這些要素首先決定了災(zāi)害風(fēng)險是否 存在，然后影響著災(zāi)害風(fēng)險的類型、特點和大小，因此風(fēng)險具有自然屬性和社會屬性 的雙重特征。朱琳等利用ＧＩＳ系統(tǒng)，以災(zāi)損率、易災(zāi)性、抗災(zāi)能力為依據(jù)，進(jìn) 行了小麥災(zāi)害風(fēng)險區(qū)劃‘３孫。吳利紅等采用平均減產(chǎn)率、變異系數(shù)以及綜合風(fēng)險指數(shù)，劃 分了浙江省晚稻產(chǎn)量的農(nóng)業(yè)氣象災(zāi)害風(fēng)險區(qū)域（４７）０李文亮，張冬有等利用典型氣象 災(zāi)害年作物受災(zāi)面積為指標(biāo)，計算不同地區(qū)不同級別受災(zāi)面積發(fā)生的概率，以此來體 現(xiàn)農(nóng)業(yè)氣象災(zāi)害風(fēng)險（４８）０這些方法雖然能夠在一定程度上反映出風(fēng)險狀況，但是這 是一種對災(zāi)害的側(cè)面反映，并且受人主觀影響比較大；首先，在我國，由于受到歷史 因素的影響，損失資料的質(zhì)量很難把握，其次，在進(jìn)行產(chǎn)量資料分解時，不同的模型 分解出的結(jié)果不同，很難統(tǒng)一；再次，資料序列長度往往有限，在進(jìn)行風(fēng)險模型擬合 時，會出現(xiàn)不穩(wěn)定現(xiàn)象。早期的災(zāi)害風(fēng)險研究主要是在保險風(fēng)險分析和評價的基 礎(chǔ)上發(fā)展起來的九’。因此。為了對模型進(jìn)行對比檢驗，本文依據(jù)傳統(tǒng)的方法，對產(chǎn)量資料 進(jìn)行分解，運用正態(tài)分布和偏態(tài)正態(tài)化的方法建立了小麥產(chǎn)量損失風(fēng)險模型，繪制 了安徽省小麥損失風(fēng)險分布圖，并且安徽省小麥歷年損失風(fēng)險與氣象災(zāi)害風(fēng)險進(jìn)行 了比較，探討了兩種評估模型的優(yōu)、缺點。播種期間干旱往往造成小麥播期或出苗期推 遲、播種質(zhì)量差、缺苗斷壟多。生育期前期受 漬，還會導(dǎo)致小麥次生根發(fā)生減少，根系伸展受抑；中后期受漬，不僅次生根發(fā)生少， 且活力衰退，漬害越重，單株次生根越少，下層根系黃根和黑根比例越大，上層根系 黃根增多四。安徽曾先后出現(xiàn)了１９５８”－－１９５９、 １９６６～１９６７、１９７８－－一１９７９、１９９４”－”１９９５、１９９９～２０００等特別干旱年份。再次，本研究還參照標(biāo)準(zhǔn)風(fēng)險分析的方法，設(shè)計、計算了 孕災(zāi)環(huán)境穩(wěn)定性指標(biāo)、承災(zāi)體脆弱性指標(biāo)以及抗災(zāi)能力指標(biāo)，建立了小麥氣象災(zāi)害 風(fēng)險評估指標(biāo)體系。 ２引言 ２．１本研究的實用價值及理論意義 全面認(rèn)識和恰當(dāng)評價自然災(zāi)害給人類社會造成的風(fēng)險，既是防災(zāi)減災(zāi)工作 環(huán)節(jié)，也是進(jìn)行風(fēng)險管理的迫切需要。 根據(jù)風(fēng)險理論，風(fēng)險是至災(zāi)因子、承災(zāi)體以及孕災(zāi)環(huán)境因素綜合作用的結(jié)果，它 是災(zāi)害自然屬性與社會屬性所組成的有機(jī)系統(tǒng)?；糁螄J(rèn)為，糧 食產(chǎn)量波動符合正態(tài)分布模型，對于不符合正態(tài)模型的可采用偏態(tài)正態(tài)化轉(zhuǎn)化為正態(tài) 分布模型。