冬季大棚蔬菜低温冰雪灾害评估与预警研究

冬季大棚蔬菜低温冰雪灾害评估与预警研究
摘要:建立客观的冬季大棚蔬菜气象灾害灾损评估模型与气象灾害预警指标,有利于提高防灾减灾科学性,稳定蔬菜市场｡试验对1998~2009年武汉城市圈大棚蔬菜风灾损失数据与当地气象条件､2005~2010年冬季大棚蔬菜冻害实际监测资料与大棚内外的气温进行了统计分析｡结果表明,大棚风灾灾损率与瞬间极大风速的平方值呈显著的相关关系,大棚蔬菜低温冻害灾损率与低温过程的极端最低气温相关不明显,与低温及其持续时间即累计小时负积温的相关极显著;由此分别建立了竹棚和水泥钢筋大棚风灾､雪灾灾损模型及冻害灾损模型,利用模型对2008年年初的低温冰雪灾害过程进行了检验,结果显示,人为干预越少,即救灾不力,则会使实际的灾害损失越接近理论值;试验通过灾损模型建立了风灾､雪灾､冻害的预警指标,为灾害客观评估､气象防灾减灾奠定了基础｡
关键词:大棚;蔬菜;冰雪;低温;评估
Research on Assessment and Forewarning of Snow Disaster on Winter Greenhouse Vegetable
Abstract: To improve the capabilities of disaster prevention and mitigation and stabilize the vegetable market, the damage evaluation model and warning indexes of meteorological disaster on winter greenhouse vegetable were studied. Based on the observation of air temperature inside and outside plastic film house and monitoring of the frost damage inside plastic film house from 2005 to 2010, the agricultural loss data by wind damage, snow disaster, freezing disaster and meteorological data in Wuhan metropolitan from 1998 to 2009 was analyzed. The results indicated that wind damage rate of plastic film house was significantly correlated to the squared value of maximum instantaneous wind speed. The frost damage rate was not significantly correlated to the extreme minimum temperature but obviously correlated with negative accumulated temperature. According to these relationships, the damage evaluation model of wind damage, snow disaster and freezing disasters of plastic film house were built, then the models and indexes were validated with the causes of the disaster of cold wave, ice and snow storm in 2008. The results showed that with the decrease of human intervention, the damage rate was more close to the actual damage rate; the models and indexed could be directly applied to disaster prevention and mitigation.
Key words: plastic film house; vegetable; snow; frost; assessment
武汉城市圈冬季大棚蔬菜生产面临的天气气象条件比较恶劣,灾害风险大,主要表现在两个方面:一是保护与改善蔬菜小气候生长环境的大棚设施易受大风､降雪等天气影响而造成大棚机械性破损,使棚内蔬菜直接面对棚外的恶劣天气;二是低温冷(冻)害影响,其又分为晴冷型和阴冷型冷(冻)害｡有学者研究发现[1-3],晴冷
型天气条件下,可使白昼大棚内的温度上升加快,日最高温度比棚外大气温度高出近20 ℃;而夜间大棚内外温差小,有时棚内气温甚至低于棚外大气温度,造成大棚蔬菜冷(冻)害出现｡另一方面冬季的阴天寡照日数多,其平均值占总天数的40%~50%[4],其中有30%左右时间的日最低气温低于0 ℃｡冬季的冷空气活动,常常是大风或降雪伴随温度剧降,这对大棚蔬菜的生产形成双重影响,有时甚至是毁灭性的,如2008年1月长时间的冰冻雨雪天气,造成大棚蔬菜出现严重的冻害,原计划上市的蔬菜都受此影响无法生产出来,使蔬菜市场供应极度紧张｡近些年在气象灾害风险评估方面的研究较多[5-8],并制定了许多气象灾害预警标准或指标,但针对大棚蔬菜生产的风险评估很少,更缺乏具体的气象灾害预警标准或指标,这对大棚蔬菜气象灾害防灾减灾十分不利｡因此,有必要对冬季大棚蔬菜低温冰雪灾害进行评估研究,制定客观的气象灾害预警标准,科学指挥防灾与救灾,以稳定蔬菜生产,保障市场供给｡
武汉城市圈内冬季大棚主要生产两类蔬菜:一是半耐寒性蔬菜,如莴苣(Lactuca sativa L.)､藜蒿(Artemisia selengensis Turcz.)等,这类大棚采用单层膜覆盖,收获期在冬季,对冬季蔬菜市场的影响巨大,其中1~2月份武汉市东西湖区莴苣的种植面积约占该阶段上市蔬菜面积的1/3左右;二是喜温性蔬菜,如辣椒(Capsicum annuum L.)､茄子(Solanum melongena L.)等,这类蔬菜冬季处于苗期,采用多层膜覆盖,集中管理,一般在3月底以后进入采摘上市期,对冬季蔬菜市场的影响可以忽略｡所以本研究以半耐寒性蔬菜莴苣为对象开展大棚蔬菜大风低温冰雪灾害评估研究,现将结果报告如下｡
1材料与方法
1.1小气候观测与资料来源
大棚小气候观测时间为2005年12月至2009年3月,地点位于东西湖区慈惠农场;大棚为一拱圆形钢架塑料大棚,棚长30.0 m,宽6.0 m,顶高2.5 m,棚膜(PVC无滴膜)厚0.08 cm｡观测仪器为江苏省无线电科学研究所有限公司生产的ZQZ-II型自动温度观测仪,棚内温度观测点位置安排见图1,在2009年1月8日至3月22日,对图1中设置的1､2､3､4观测点的温度进行了测定,其他时间对图1中的2､4观测点进行了测定;同时按地面气象规范要求在大棚外距地表高1.5 m处进行了气温的同步观测,观测时间为北京时间正点时刻｡有关气象资料由湖北省气象资料档案室提供｡
冻害灾损数据分为实地监测与统计调查数据两类｡实地监测在东西湖区慈惠农场,对象是大棚内无其他保护措施(如加盖草垫等保温措施)的成株莴苣(即进入茎肥大期后生长的莴苣),时间为2005年12月至2009年3月;统计调查数据来自于武汉市东西湖区农业局及孝感市孝南区农业局在2008年初低温雨雪的灾害统计｡风灾灾损资料来自黄冈市团风县农业局,资料年代为1998~2009年｡2008年年初雪灾损失灾情统计资料分别来自于武汉市东西湖区农业局以及鄂州､黄石､黄冈､咸宁､孝感､天门､潜江､仙桃等市农业局｡
1.2资料处理
根据国家农业部大棚蔬菜低温冻害调查分级标准(试用)[9],1级冻害可能减产10%以下,2级冻害可能减产10%~30%,3级冻害可能减产30%~80%,4级冻害可能减产80%以上,试验将大棚冻害划分为以上4个等级｡大棚风灾与雪灾灾损分级标准分别为1级损害为因灾害损坏的大棚占总大棚数的10%以下,2级损害为10%~30%,3级损害为30%~80%,4级损害为80%以上｡
2结果与分析
2.1灾害评估模型
2.1.1风压灾损模型风灾对大棚的破坏主要取决于风压大小及大棚的抗压能力｡以大棚灾损百分率作为风灾风险系数,则风压灾损模型如下:
Rw=f(wp,P)(1)
式中,wp为风压,单位为kN/m2;P为抗压能力｡风压就是垂直于气流方向的平面所受到的风的压力｡根据伯努利方程得出的风-压关系,风的动压为
wp=0.5·ro·v2(2)
其中,ro为空气密度,单位为kg/m2;v为风速,单位为m/s｡由于空气密度(ro)和重度(r)的关系为r=ro·g,因此有ro=r/g｡在公式(2)中应用这一关系,就可得到:
wp=0.5·r·v2/g (3)
此公式为标准风压公式｡在标准状态下(气压为1 013 kPa,温度为15 ℃,空气重度r=0.012 25 kN/m2),重力加速度g=9.8 m/s2,由此得到:
wp=v2/1 600 (4)
公式(4)为用风速估计风压的通用公式｡造成大棚破损的因子很多,如大棚使用时间､大棚搭建质量等等[10]｡因此当大棚受到不同程度地外力影响时,破损也会不同程度地发生｡分析中发现,大风对大棚造成的破损百分率与瞬间极大风速形成的风压关系最密切;而与其他风压如10 min最大风速风压或风压累计值等的相关性较差｡图2是黄冈市团风县农业局对1998~2009年几次风灾损失与瞬间极大风速形成的风压之间的关系做出的相关图,并利用最小二乘法分别建立了竹棚､水泥钢筋大棚的风压灾损模型｡竹棚风压灾损模型为:
Rw=2.298 7·wp-11.150 0wp≥4.85 0wp<4.85(5)
水泥钢筋大棚风压灾损模型为
Rw=1.229 9·wp-6.029 6wp≥4.90 0 wp<4.90 (6)
公式(5)､(6)中,wp为风压,单位为kN/m2,Rw为由大风造成的大棚损坏百分率,简称大棚风灾灾损百分率｡将式(4)代入式(5)､(6),则可得到关于瞬间极大风速的大棚风灾灾损模型,竹棚瞬间极大风速的大棚风灾灾损模型为:
Rw=229.87·v2/1 600-11.150 0v≥8.80 v<8.8(7)
水泥钢筋大棚瞬间极大风速的大棚风灾灾损模型为
Rw=122.99·v2/1 600-6.029 6 v≥8.90v<8.9 (8)
公式(7)､(8)中,v是瞬间极大风速,单位为m/s｡竹棚､水泥钢筋大棚的灾损模型相关系数分别为0.972 2､0.983 8,样本数为8,其相关性均达到了极显著差异水平(α=0.001)｡
2.1.2雪压灾损模型根据大棚拱架受力分析[11],雪压的大小表达式为:
sp=0.01·μ·ρ·h (9)
公式(9)中,sp为雪压,h为积雪深,单位cm;ρ为积雪比重,单位kg/m3,据研究[12],武汉市及其周边地区参照西南地区积雪密度300 kg/m3取值｡μ为大棚顶部积雪分布系数,其表述如图3,它与大棚的形状有关;对拱形屋面分布状态,一般取值0.4~0.8[11],武汉市及周边地区一般大棚宽度是高度的3倍左右,通过对几次积雪实际观测发现,取μ=0.6比较合理｡雪压造成的大棚倒塌常有发生;在调查中发现,菜农对防风灾没有有效的办法,而对雪灾,只要扫掉棚上的积雪即可有效防御｡在采取了防御措施之后,雪灾的实际灾害损失要小于雪灾可能造成的损失;为了客观地描述雪灾的风险系数,假定在雪压与风压相同的条件下雪压造成的损失与风压是相同的,并将公式(9)取代公式(5)､(6)中的风压,则可得到基于积雪深度的雪压灾损模型,竹棚雪压灾损模型为:
Rs=4.137 7h-11.150 0h≥2.50 h<2.5 (10)
水泥钢筋大棚雪压灾损模型为:
Rs=2.213 8 h-6.029 6h>3.0 0h≤3.0 (11)
公式(10)､(11)中,h为积雪深度,单位cm;Rs为大棚积雪灾损百分率｡
2.1.3冻害灾损模型图4分别为2009年1月8~16日､24~25日两次低温发生过程中大棚内的温度变化｡前一次低温过程在阻塞高压作用下,冷空气持续南下,天
气晴朗但低温维持较长时间;大棚不同部位的最低温度,即图4上1､2､3观测点最低温度分别为-7.4､-5.0､-5.8 ℃,时间均出现在14日上午8∶00前｡后一次低温过程不同部位的最低温度分别为-7.7､-5.3､-6.0 ℃,均出现在24日上午8∶00前,虽然棚内温度比上次更低,但维持时间较短｡冻害观测结果前者受冻害的莴苣是大棚两旁沿边的二行,后者是大棚两旁沿边一行的莴苣,其他部位的莴苣受冻很少,莴苣受冻百分率前者明显高于后者｡由此可见,莴苣冻害损失与低温强度及其持续时间均有很大的关系,具有典型的累积型灾害特征,因此利用有害积温这一物理量来建立冻害灾损模型是可行的｡有害积温是温度低于或高于某一致灾临界温度的累计量,根据前人研究[13,14]成株莴苣冻害临界温度为0 ℃这一结果,试验采用的有害积温量用低于0 ℃的累计量表示,即用负积温来描述｡它的计算方式为以日最低气温低于0 ℃为冷空气过程开始日,以日最低气温高于0 ℃为过程结束日,这一期间低于0 ℃的所有正点小时累计值,其计算公式如下:
P0=∑Th Th≤0 ℃(12)
公式(12)中,Th为大棚内(外)低于0 ℃的逐时气温;P0为大棚内(外)的小时负积温｡表1中是武汉市东西湖区慈惠农场2005年12月至2009年1月期间,几次低温过程发生时有害低温累计量与莴苣冻害实际的监测数据｡2008年初,在低温冰雪天气过程期间,因发生电力供应中断,使大棚内温度缺乏观测数据,大棚外气温资料为距大棚直线距离约1 km的一个自动气象站的观测数据｡图5是根据表1数据计算得到的莴苣实际监测的受灾情况,即莴苣冻害受灾率与棚内､棚外小时负积温相关关系图,并由此得到冻害灾损模型如下:
Rf=-0.155 6∑Th-1.845 3(13)
或Rf=-0.110 5∑T0h+0.014 6(14)
公式(13)､(14)中,Th､T0h分别为大棚内､外小于0 ℃的小时气温;Rf为冻害损失百分率｡样本数分别为5､6;莴苣实际监测的灾损率与棚内外相关系数分别为0.976 6､0.998 8,其相关性均达到了极显著差异水平(α=0.001),其中与棚外的小时负积温的相关性更显著,与过程的极端最低气温的高低相关不明显｡对2010年1月10~14日､2月11~19日两次明显低温过程的负积温进行计算,结果大棚外负积温分别为40.0､93.6 ℃/h,计算灾损率分别为4%､10%;而实际调查结果显示,两次明显低温过程的大棚中受冻害的莴苣分别为5%､10%,显示出模型是基本可信的｡
2.1.4综合损失模型当大棚设施被破坏后,直接面对恶劣的露天环境的大棚内蔬菜损失为100%｡由此综合上述模型后冬季低温冰雪灾损评估模型为:
R=100-(100-Rw)(100-Rs)(100-Rf) (15)
2.2气象预警指标确定
灾损评估模型有利于灾害前后科学准确地评估灾害损失,但积极地防御与抗灾救灾则有必要制定科学的气象灾害预警指标[15]｡表2是根据国家农业部大棚蔬
菜灾害损失标准,结合风压､雪压损失模型计算得到的武汉城市圈蔬菜大棚大风､雪灾及冻害气象灾害指标｡表2中风灾､雪灾1､2､3级指标与武汉市东西湖区农业局蔬菜大棚风灾与雪灾轻､中､重灾害指标相接近｡由此说明了基于风压建立的雪灾灾损模型及其指标是可信的｡
2.3模型理论计算与实际灾损比较
表3是2008年1月12日~2月3日低温冰冻雨雪天气期间,利用模型与最大积雪深度计算的雪压竹棚理论灾损率与实际灾损统计数据的比较,从表3中不难看出,实际损失率均低于理论损失率,说明各地实际受灾都有减轻,但减轻的程度有所不同｡理论计算最大灾损率最接近实际统计值的是黄石市,实际损失率为38%,较理论损失率低12个百分点;其次是咸宁市和仙桃市,实际损失率为34%和22%,均较理论损失率低16个百分点,误差最大的是武汉市东西湖区,两者之差为94个百分点｡东西湖区是武汉市的“菜篮子”基地,70%以上的旱地农田种植蔬菜,其中大部分冬季实行大棚栽培,东西湖区气象局通过手机气象短信对蔬菜种植户提供雪灾预警服务,使雪灾损失降到了最低;与此相邻的孝感市也是武汉市“菜篮子”供应基地,两地菜农各类信息彼此交流,雪灾损失同样很低｡根据各地农业部门灾后的调查总结,发现一些地区实际灾害损失过大与防灾减灾意识不强有很大的关系｡可见,人为干预越少,即救灾不力,则雪灾灾损越接近理论值,说明雪灾灾损模型完全可用于气象灾害的预警服务｡
利用冻害灾损模型对2008年1月12日~2月3日武汉市东西湖区大棚莴苣冻害进行理论计算,从1月12日降温降雪开始,持续到1月15日､22日､30日,冻害造成的损失分别达到了10%､29%､80%｡低温冰冻雨雪发生后,东西湖区农业局统计调查大棚蔬菜1､2､3､4级冻害的百分率分别为20%､8%､44%､28%;与东西湖区相邻的孝感市孝南区也大致如此,1､2､3､4级冻害的百分率分别为11%､16%､40%､33%｡两地1､2级冻害合计百分率均不足30%,而3､4级冻害合计百分率均超过了70%｡该过程特点一是低温伴随雪灾;二是极端温度不低,武汉市的极端最低气温为-5.2 ℃;三是持续时间长,时间长达20 d以上,中前期温度相对较高,后期温度相对较低,负积温累计过程中前期相对平缓,实际发生的冻害程度表现出明显的逐渐加强过程｡低温冰冻雨雪过程初期上市的蔬菜受冻害程度相对较轻,中后期(2008年2月上旬)上市的蔬菜冻害损失严重,说明冻害灾损模型较好地反映了该过程冻害演变规律及实际受灾情况｡
3小结与讨论
试验在建模过程中力求不受非自然因素的干扰,虽然样本数量较少,但较客观地反映了自然力量作用于承灾体的过程｡结果表明,大棚风灾灾损率与瞬间极大风速的平方值呈显著的相关关系,雪灾灾损率随积雪深度增加而增加｡大棚蔬菜冻害受灾不能简单地用低温指标来描述,受灾百分率与低温及其持续的时间有关,即低温冻害灾损率随低温天气过程累计小时负积温呈线性相关,对2010年1､2月两次低温过程冻害灾损率进行计算,具有较高的相似度｡
低温与冰雪灾害往往在冬季相伴而行,科学救灾需要制定一整套风灾､雪灾､低
温冻害等气象灾害预警指标｡研究表明,武汉城市圈若刮5级以上的大风或出现2.5 cm厚度以上的积雪就会对蔬菜大棚生产造成危害,6级大风或5.3 cm厚度以上积雪将导致竹棚2级损害｡当日最低气温在-5.0~-4.0 ℃持续2 d,小时负积温将达到-50 ℃/h以下,导致大棚中有5%以上的莴苣遭受冻害;当日最低气温在-5.0~-4.0 ℃持续3 d或-7.0~-6.0 ℃持续2 d,将会有10%以上的莴苣遭受冻害｡
在2008年初的雪灾,各地实际灾损情况均低于理论计算值,表明社会抗灾行动均会产生积极的效果,实际上由于防灾救灾重视程度不同,损失程度各地也有所不同｡未来几年武汉城市圈蔬菜大棚仍将以竹棚为主,风灾､雪灾､冻害等气象灾害预警指标的制定也应当以针对竹棚为主｡
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