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1、自然资源学报，2017，32(4)：62063 1Journal of Natural Resourceshttp：|w删3nraccnDOI：1011849zrzyxb20160299基于熵信息扩散理论的中国农业水旱灾害风险评估李孟刚，周长生，连莲(北京交通大学中国产业安全研究中心，北京100081)摘要：农业水旱灾害是制约中国农业生产的重要因素。针对信息扩散理论模型存在的不足，论文构建了评估中国农业水旱灾害风险的熵信息扩散理论模型，依据1985-2013年数据资料，运用熵信息扩散理论模型对中国大陆30个省、市、自治区(重庆包含在四川中计算)的农业水旱灾害进行了风险评估，根据农业水旱灾害风险
2、评估结果对中国农业水旱灾害风险进行了综合对比分析。评估和分析结果表明：中国面临着较大的农业水旱灾害风险压力；中国农业旱灾风险明显大于农业水灾风险；农业水旱灾害空间风险特征明显；农业水灾高中风险区域主要集中在长江中下游地区和东北地区，农业旱灾高风险区域主要集中在中国北部地区和东北地区，总体上看，中国农业水旱灾害的空间分布格局是南方地区易出现水灾，而北部地区易出现旱灾，东北地区面临水旱灾害重叠的双重压力。关键词：农业；水灾；旱灾；熵信息扩散理论；风险评估中图分类号：$42 文献标志码：A 文章编号：10003037(2017)04062012一直以来，中国农业发展饱受水旱灾害侵袭，水旱灾害造成的农
3、业减产对国民经济产生很大的破坏性u，轻则造成人民生活水平下降，重则引起饥荒流行、社会动荡障，水旱灾害已成为制约农业生产发展的重要因素。目前，中国已成为全球农业水旱灾害的重灾区，而未来全球气候变暖的趋势还将加剧水旱灾害对中国农业的影响。鉴于此，有必要对中国农业水旱灾害风险状况及其空间分布进行评估，为防灾减灾提供科学依据。学术界历来重视水旱灾害风险评估研究，20世纪90年代，国家科委全国重大自然灾害综合研究组绘制了中国区域水旱灾害的等效频度图”，。王静爱等分析了中国突发性和渐发性水旱灾害的空间分布、动态变化过程p】。Kravechenko等运用地理统计方法探讨了年平均降水量的分布陋，。Naoum等
4、利用回归模型，从地理角度研究降水分布特征陋，。但上述研究均是根据已发生的水旱灾害数据，对水旱灾害状况进行统计性描述分析，未能在全国范围内以省际单位为研究单元，以农业水旱灾害为研究对象，对中国农业水旱灾害进行风险评估，因此这些研究成果还不能为国家农业有关决策部门提供具有可操作性的科学依据。为此，本文运用熵信息扩散理论模型，在全国范围内以省际为研究单元，以农业水旱灾害风险评估为研究对象，系统综合分析了中国农业水旱灾害风险的时空分布规律和区域演化特征，为农业防灾减灾提供有价值的参考。本文以省际为研究单元，是因为省际的农业水旱灾害历史资料较为完整，能为开展收稿日期：20160321；修订日期：2016
5、-0527。基金项目：教育部专项资助项目(B09C1100020)；中央高校基本科研业务费专项基金资助项目(B15JB00510)。Foundation items：Special Fund Project of Ministry of Education，NoB09C1100020；Special Fundlroject of the Basic Scientific Research Operating Expenses for Central Colleges and University,NoB15JB00510】第一作者简介：李孟刚(1967一)，男，山东滨洲人，教授，博士，博士生导
6、师，研究方向为产业经济学。Email：morganlivipsinacom万方数据4期 李孟刚等：基于熵信息扩散理论的中国农业水旱灾害风险评估 621研究提供便利。与此同时，以省际为研究单元，研究范围较为适中，避免因风险评估单元范围广而出现以偏概全的状况。另外，地方政府多是以省际为单元制定防灾减灾对策的，省际单元农业水旱灾害风险评估结果能为地方政府投资农业防灾减灾工程提供理论依据。此外，人们以往对水旱灾害进行风险评估，多采用以统计概率为基础的风险评估模型盯1，其中中心极限定理和大数定律评估模型要求样本数量较大，而对时间序列较短的样本进行风险评估，其结果可能无法反映实际风险状况，甚至与实际情况背
7、离隅1。针对短时间序列的小样本，学者们多采用信息扩散理论模型进行风险评估9-10)但信息扩散参数计算不够精确，基于此，本文构建了熵信息扩散理论模型，科学计算了信息扩散参数，提高了模型计算结果的有效性。熵信息扩散理论模型根据熵极大值原理，计算信息扩散参数，以模糊数学理论为基础，将一个观测值变成一个模糊集，通过优化利用样本模糊信息来弥补小样本带来的信息不足，是风险评估的有效方法“”。I信息扩散理论模型与熵信息扩散理论模型信息扩散理论模型信息扩散参数取值是根据经验确定u2。1 31，缺乏充分的理论依据，为弥补不足，本文构建了熵信息扩散理论模型，科学计算了信息扩散参数，并通过示例验证了熵信息扩散理论模
8、型优于信息扩散理论模型。1I信息扩散理论模型设过去m年内农业水旱灾害指标实际记录分别为乩x：，称x=x，x：，工。) (1)为样本的集合，xi(i=1，m)是灾害样本值，m是观测样本总数。设U是x内对每个蕊进行信息扩撒的范围集合：其中：啮(产1，胛)是区间0，1内以固定间隔离散得到的离散实数值。任意农业水旱灾害观测样本点置将其所表示的熵信息扩散给水旱灾害指标控制点蜥中所有的点，相应的扩散估计表达式为水川)=志科钭 其中：而是信息扩散系数，根据经验，扩散系数h为”41h=5)=6)=7)=8) (4)=9)r聆=10)11)其中：a=。m；in。x，和6=。m，a；x。x；分别为农业水旱灾害样本
9、中的最小值和最大值。信息扩散理论的信息扩散参数确定是根据经验确定的，缺乏充分的理论依据，降低了信息扩散理论n=、一胛L、，、，、J、J、，、J、J口口口口口口口一一一一一一一6666666600026l4966685L658398854332600O00O2万方数据自然资源学报 32卷模型的计算精度。12熵信息扩散理论模型熵信息扩散理论模型与信息扩散理论模型不同之处在于确定信息扩散参数的方式，以下将探讨熵信息扩散理论模型利用最大熵原理确定的信息扩散参数。熵是度量具有不确定性和随机性的信息量。因不确定性和随机现象可以用概率分布函数来描述，所以熵借助概率分布函数来度量随机现象不确定性和信息量。熵信
10、息扩散系数是根据熵最大值原理来确定信息扩散系数。熵信息是假设随机试验有1种结果，分别是x，抛，而，对应概率分别是p-z，P。，并满足Zp，=1，当存在测度瞰,x2，)满足：1)H是再的连续函数；2)若P，=告，则H为咒的增函数；3)若计算分为相继两个步骤，则日等于各加权值的和。从而有皓以x-,x2，)=一Zp，lnp，日就是熵信息。而信息扩散密度函数是一维正态分布密度函数，满足概率p10，且Jp(x)dx=1、盯2=_X2p(x)出。求信息熵H(功=一fp(x)lnp(x)dx的最大值时，本文引入拉格朗日乘子五和妒，建立拉格朗日函数方程一h(x)l印(x)+印(x)+似2p(x)dx，根据变分
11、法，令一1一lnp(x)+A+x2=0 (5)选取常数A和妒值，其满足po、D(z)出=1、盯2=_X2p(x)ax，则有p(z)=毒一e1V2矿 (6)式(6)即为信息扩散密度函数。此时熵的最大值为矾)2 J去e-XV2,e(1n瓜盯+嘉j出_ln伍盯+圭_ln瓜仃 (7)随机实验中每次随机抽样都是等概率事件，即P，=上，就有 =一Zp，lnp，=In(n) (8)根据式(7)和(8)有盯：竺 (9)2兀e熵信息扩散系数矗=以。，其中A。为平均窗宽。当胛11，。取值为等等；当疗11，A。取值6一151。其中：口2。罂魏_和b2恶熙t，所以有式(10)，熵值最大状态是最可能、最客观的分布状态，
12、模型估计结果就越准确”61。矗=等2丽eH(b而-a)11) (10)当刀11，熵信息扩散理论的扩散系数为式(11)，其中盯为样本标准差，较式(4)相比，规范了运算表达式，提高了运算速度。h=盯(6一口) (，z11) (11)万方数据4期 李孟刚等：基于熵信息扩散理论的中国农业水旱灾害风险评估 6232农业水旱灾害风险评估分析21数据来源19852011年农业水旱灾害成灾面积、19852011年农作物总播种面积数据来自19862012年中国统计年鉴，2012-2013年农业水旱灾害成灾面积来自20132014年中国农村统计年鉴，农业水旱灾害风险评估图数据来自国家科技基础条件平台地球系统科学数
13、据共享平台。22评估指标通常用农业水旱灾害受灾面积指数和成灾面积指数表示农业水旱灾害的风险指标。农业水旱灾害受灾面积指数表示因水旱灾害使农作物产量减产1成以上的农作物受灾面积与农作物播种面积比值；而农业水旱灾害成灾面积指数表示因水旱灾害使农作物产量减产3成以上的农作物成灾面积与农作物播种面积比值。笔者认为，农业水旱灾害成灾面积指数比农业水旱灾害受灾面积指数更能突出水旱灾害对农业产生的破坏性影响，故本文选取农业水旱灾害成灾面积指数作为农业水旱灾害风险评估指标，其比值与成灾程度成正比。农业水旱灾害成灾面积指数表达式如下：五=S心； 五=sjs (12)其中：脓示农业水灾成灾面积指数()；咒是表示旱
14、灾成灾面积指数()；昌表示农业水灾成灾面积(hm2)；&别表示旱灾成灾面积(hm2)；S表示农作物总播种面积(hm2)。23模型参数确定根据1985-2013年的农业水旱灾害评估指标数据，得到农业水灾样本中的最小值as、农业水灾样本中的最大值6，、农业旱灾样本中的最小值a。、农业旱灾样本中的最大值b。根据式(4)得到农业水灾信息扩散系数如和农业旱灾信息扩散系数h出，由式(10)得到农业水灾熵信息扩散系数，和农业旱灾熵信息扩散系数h。考虑到数据特点”，离散论域u为泸f0，005，01，1。利用MATLAB 70软件进行计算，得到30个省、市、自治区的水旱灾害熵信息扩散理论模型主要参数(表1)。这
15、里需要说明的是1997年之前，重庆还不是直辖市，隶属四川省，中国统计年鉴没有重庆市的统计数据，1997年之后，重庆成为直辖市，中国统计年鉴有了该市统计数据。本文研究时间是从1985-2013年，若将重庆市的统计数据单独列出，则缺少19851997年的统计数据，因此，本文进行农业水旱灾害风险评估时，将四川和重庆列为一个整体进行风险评估。由表1可知，熵信息扩散系数较信息扩散系数大，这表明在给定约束条件下，熵值最大状态是最可能、最客观的分布状态，模型估计结果就越准确。24农业水旱灾害风险等级划分通常农业水旱灾害风险评估包括计算农业水旱灾害风险值和对农业水旱灾害风险值进行等级分类两部分。熵信息扩散理论
16、模型完成了对农业水旱灾害风险值的计算，但未对农业水旱灾害风险等级进行划分，为系统完成农业水旱灾害的风险评估，需要对农业水旱灾害风险等级进行划分。本文的农业水旱灾害风险等级划分是依据农业水旱灾害成灾面积指数等成分分级准则，根据1985-2013年中国农业水旱灾害成灾面积指数统计，表明中国农业水灾成灾面积指数主要集中在0-20之间，为避免计算过于繁琐，设农业水旱灾害成灾面积指数成分间距为5，因此农业水灾成灾面积指数以5、10、15、万方数据624 自然资源学报 32卷20这4个节点为边界对农业水灾成灾指数等级进行划分；而中国农业旱灾成灾面积指数主要集中在030之问，因此农业旱灾成灾面积指数以5、1
17、0、15、20、25和30这6i、节点为边界对农业旱灾成灾指数等级进行划分，农业水旱灾害成灾面积指数成分间距之所以设定为5，是为了方便下文做农业水旱灾害对比分析。同时，根据对中国历史农业水旱灾害数据的统计，水旱灾害对农业的破坏程度与水旱灾害的周期成正比，即水旱灾害对农业破坏程度越大，产生这样水旱灾害的周期就越长；水旱灾害对农业破坏程度越小，产生这样的水旱灾害的周期就越短。上述分析奠定了本文农业水旱灾害等级划分的基础。为使管理者和决策者对农业水旱灾害风险程度有更加清楚的认识，在不同成灾程度万方数据aM 李孟刚等：基于熵信息扩散理论的中国农业水旱灾害风险评估上，根据R=IP对风险等级的划分，其中P
18、表示成灾程度发生的概率，R表示特定成灾程度的风险概率水平。根据R的取值，把水旱灾害风险等级分为高、中、低3个等级，如表2和表3所示，其中11姐2表示水旱灾害11-2 a一遇，其他以此类推。25农业水灾风险评价根据熵信息扩散理论模型，按照上述成灾面积指数和风险等级的划分标准，应用ArcGIS 100软件得出中国农业水灾风险评估图(图1)。根据农业水灾风险评估表2农业水灾风险等级划分Table 2 Grading of agricultural flood risks表3农业旱灾风险等级划分Table 3 Grading of agricultural drought risks图，分析了中国农业
19、水灾空间分布规律和区域演化特征。图1(a)显示，在胗5的条件下，水灾风险表现为中、低风险等级。其中南部地区、北部地区的内蒙古和东北地区处于中风险等级，水灾风险概率为112 a一遇；华北地区的北京、天津、河北、山西，华东的上海及西北地区处于低风险等级，水灾风险概率大于2 a一遇。由图1(b)可以看出，当X芦lO时，水灾风险仍表现为中、低风险等级。与净5不罔I 农、iI，水灾风险评估Fig1 Agricultmal flood risk assessment万方数据626 自然资源学报 32卷同的是，水灾风险格局发生了变化，处于中等风险等级的省份减少，低风险等级的省份增加。其中中部地区的湖南、江西
20、等和东北地区处于中风险等级区域，水灾风险概率为24 a一遇；其他地区处于低风险等级区域，水灾风险概率大于4 a一遇。如图1(c)所示，在X声15的背景下，水灾风险表现为高、中、低三个风险等级。与胗5和X声lO不同的是，出现了水灾高风险等级，风险概率水平呈现增强的趋势，与此同时，处于中等风险等级的省份继续减少，低风险等级的省份继续增多。其中吉林、辽宁、江西和安徽处于水灾高风险等级，水灾风险概率小于等于4 a一遇；黑龙江、湖北和湖南处于水灾中风险等级，水灾风险概率为46 a一遇；其他地区处于水灾的低风险等级，水灾风险概率大于6 a一遇。图1(d)表明，在胗20的条件下，水灾风险表现为高、中、低三个
21、风险等级。与Xr15相比，江西由水灾高风险等级变为水灾中风险等级，而湖南由水灾中风险等级变为水灾低风险等级。处于水灾高风险等级区域有辽宁、吉林和安徽，水灾风险概率小于等于6 a一遇；处于水灾中风险等级区域包括黑龙江、江西和湖北，水灾风险概率为612 a一遇；其他地区处于水灾的低风险等级，水灾风险概率大于12 a一遇。综上所述，从胗5到胗10，随着水灾成灾程度的增强，水灾风险概率水平呈下降的趋势；从胗10到冷15和X芦20，水灾风险等级增加了高风险等级，水灾风险概率水平呈上升的趋势。在整体上，随着水灾成灾强度增加，水灾低风险区域逐渐扩大，中风险区域逐渐缩小，而高风险区域出现了一个从无到有的过程，
22、在X芦15和胗20条件下，辽宁、吉林和安徽一直处于水灾高风险等级上；同时，水灾呈现东南部地区风险概率水平高于西北部地区风险概率水平的水灾空间风险布局。26农业旱灾风险评价根据熵信息扩散理论模型，按照上述成灾面积指数和风险等级的划分标准，应用ArcGIS 100软件得出中国农业旱灾风险评估图(图2)。根据农业旱灾风险评估图，分析中国农业旱灾空间分布规律和区域演化特征。图2(a)显示，5条件下，旱灾风险呈现高、中、低三个风险等级。北部地区的内蒙古、山西和甘肃处于旱灾高风险等级，旱灾风险概率水平达到111 a一遇；中部地区的河北等、东北地区的黑龙江等、西北地区的新疆等为中风险等级，旱灾风险概率水平为
23、112 a一遇；东南沿海的广东、浙江、西部地区的西藏和华东的上海为旱灾低风险区，旱灾风险概率大于2 a一遇。由图2(b)可以看出，当胗10时，旱灾风险仍呈现高、中、低三个风险等级。与蜀5不同的是，处于旱灾高风险等级区域扩大，处于旱灾中风险等级区域缩小。东北地区、北部地区的内蒙古、河北、山西等地处于旱灾高风险等级，旱灾风险概率水平小于等于2 a一遇；中南部地区的山东、河南、福建、贵州等地处于水灾中风险等级，旱灾风险概率水平为24 a一遇；东南沿海的广东、浙江、西部地区的西藏和华东的上海为仍为旱灾低风险区，旱灾风险概率大于4 a一遇。图2(c)表明，在X15背景下，旱灾风险仍呈现高、中、低三个风险
24、等级。与胗10相比，处于旱灾高风险等级和旱灾低风险等级区域扩大，处于旱灾中风险等级区域缩小。东北地区，北部地区的内蒙古、河北、山西等地，西南地区的贵州和云南处于旱灾高风险等级，旱灾风险概率水平小于等于4 a一遇；中部地区的安徽、山东、湖北、湖南以及北京处于旱灾中风险等级，旱灾风险概率水平小于46 a一遇；东南沿海的广东、万方数据4期 李蒜刚等：堰于熵信息扩散理沦的中国农业水早灾害风险评伸图2农业旱灾风险评估Fig2 Agricultural drought risk assessment浙江、福建，西部地区的西藏和华东的上海等地为仍为旱灾低风险区，旱灾风险概率大于6 a一遇。图2(d)显示，当
25、X20时，旱灾风险仍呈现高、中、低三个风险等级。与胗15不同的是，处于旱灾低风险等级区域扩大，处于旱灾高风险等级和中风险等级区域缩小。东北地区，北部地区的内蒙古、河北、山西等地处于旱灾高风险等级，旱灾风险概率水平小于等于6 a一遇；河南及西南地区的贵州和云南由X,r15时处于旱灾高风险等级变为咒20时处于旱灾中风险等级，旱灾风险概率水平68 a一遇；东南沿海的广东、浙江、福建，西部地区的西藏和华东的上海等地为旱灾低风险区，旱灾风险概率大于8 a一遇。如图2(e)所示，当咒25时，旱灾风险仍呈现高、中、低三个风险等级。与胗20不同的是，处于旱灾低风险等级区域继续扩大，处于旱灾高风险等级和中风险等
26、级区域继续缩小。东北地区的辽宁、吉林，北部地区的内蒙古、山西、甘肃、宁夏、陕万方数据628 自然资源学报 32卷西，西北的青海处于旱灾高风险等级，旱灾风险概率水平小于8 a一遇；天津和黑龙江由五20时处于旱灾高风险等级变为X,参25H,-j处于旱灾中风险等级，旱灾风险概率水平810 a一遇；东南沿海的广东、浙江、江苏、福建，西部地区的西藏、新疆和华东的上海等地为旱灾低风险区，旱灾风险概率大于10 a一遇。图2(D显示，当X,r30时，旱灾风险仍呈现高、中、低三个风险等级。与咒25不同的是，处于旱灾低风险等级区域继续扩大，处于旱灾高风险等级和中风险等级区域继续缩小。东北地区的辽宁、吉林，北部地区
27、的内蒙古、山西、甘肃、陕西，西北地区的青海处于旱灾高风险等级，旱灾风险概率水平小于10 a一遇；宁夏由X-25时处于旱灾高风险等级变为五30时处于旱灾中风险等级，旱灾风险概率水平1012 a一遇；东南沿海的广东、浙江、江苏、福建、山东，西部地区的西藏、四川、贵州、新疆和华东的上海等地为旱灾低风险区，旱灾风险概率大于12 a一遇。综上所述，从咒5到玲15，随着旱灾成灾强度的增强，处于旱灾高风险区域不断扩大，而从胗15到局30，随着旱灾成灾强度的继续增强，处于旱灾高风险区域逐渐缩小；从胗5到胗30，随着旱灾成灾强度的增强，处于旱灾中风险区域逐渐缩小，而处于旱灾低风险区域不断扩大；旱灾呈现北部和东北
28、地区风险水平高于中部，中部风险水平高于南部和东南沿海地区的旱灾空问布局；在不同的成灾背景条件下，山西、内蒙古、甘肃均处于旱灾高风险等级区域，而东南沿海的上海、浙江、广东和西部的西藏始终处于旱灾低风险等级区域。27农业水旱灾害风险综合对比分析由于中国各地气候、地形、地质条件复杂及降水具随机性、突发性等特性，使中国农业水旱灾害风险和空间分布格局呈现不同特点，水旱灾害风险程度的差异主要表现在不同成灾条件下水旱灾害的风险概率水平上的不同。当水旱灾害成灾面积指数5时，水灾处于中低风险等级，而旱灾处于高中低风险等级，其中：旱灾处于高风险等级的有3个省份，风险概率水平是111 a一遇；水灾处于中风险等级有2
29、0个省份，旱灾处于中风险等级的有23个省份，风险概率水平是112 a一遇；水灾处于低风险等级有10个省份，旱灾处于低风险等级的有4个省份，风险概率水平大于2 a一遇。当水旱灾害成灾面积指数lOB寸，水灾仍处于中低风险等级，而旱灾处于高中低风险等级，其中：旱灾处于高风险等级的有l 1个省份，风险概率水平是小于2 a一遇；水灾处于中风险等级有11个省份，旱灾处于中风险等级的有15个省份，风险概率水平是24 a一遇；水灾处于低风险等级有19个省份，旱灾处于低风险的有4个省份，风险概率水平大于4 a一遇。当水旱灾害成灾面积指数15时，水灾处于高中低风险等级，旱灾处于高中低风险等级，其中：水灾处于高风险
30、等级有4个省份，旱灾处于高风险等级的有14个省份，风险概率水平是小于4 a一遇；水灾处于中风险等级有3个省份，旱灾处于中风险等级的有5个省份，风险概率水平是46 a一遇；水灾处于低风险等级有23个省份，旱灾处于低风险的有11个省份，风险概率水平大于6 a一遇。当水旱灾害成灾面积指数20时，水灾、旱灾均处于高中低风险等级，其中：水灾处于高风险等级有3个省份，旱灾处于高风险等级的有11个省份，风险概率水平是小于6 a一遇；水灾处于中风险等级有3个省份，旱灾处于中风险等级的有3个省份，风险概率水平是612 a一遇；水灾处于低风险等级有24个省份；旱灾处于低风险的有16个省份，风险概率水平大于12 a
31、一遇。当水旱灾害成灾面积指数25和30时，根据图1(a)和(b)可知，水灾在这两个成灾强度上，各地万方数据4期 李孟刚等：基于熵信息扩散理论的中闰农业水旱灾害风险评估 629区几乎是不存在的，而旱灾在这两个成灾强度上，全国各地区仍划分为高中低三个风险等级。综上所述，中国旱灾风险明显大于水灾风险，特别是在水旱灾害成灾面积指数25和30时，这一特点尤为明显。与此同时，中国水旱灾害风险的空间分布非常明显。在水旱灾害成灾面积指数5、I10、I15和20成灾程度上，中国水灾高中风险地区主要分布在南部地区、长江中下游地区和东北地区，而旱灾高中风险主要分布在北部地区，中国水旱灾害的空间分布格局是南方地区易出
32、现水灾，而北部地区易出现旱灾，东北地区出现水旱灾害重叠。3结论本文构建了熵信息扩散理论模型，根据熵极大值原理，科学地计算了熵信息扩散系数。依据农业水旱灾害成灾面积指数等成分分级准则和农业水旱灾害周期特性，对农业水旱灾害进行了等级划分，分析了中国农业水旱灾害空间分布规律和区域演化特征，系统完成了中国农业水旱灾害的风险评估。研究的主要结论如下：1)中国面临农业水旱灾害风险压力较大。当成灾面积指数5时，南部地区、北部地区的内蒙古、东北地区为水灾中风险地区，北部地区内蒙古、山西和甘肃为旱灾高风险地区，东北地区、南部地区省份多处于旱灾中风险地区。当5时，水旱灾害成灾强度相对小，但成灾范围广，随着成灾强度
33、的增强，成灾范围虽缩小，但成灾强度大，农业水旱灾害风险压力严峻。2)中国农业水旱灾害风险空间分布差异明显。农业水灾高中风险区域主要集中在长江中下游地区和东北地区，农业旱灾高风险区域主要集中在北部地区和东北地区，易形成南涝北旱的农业水旱灾害空间风险格局。值得注意的是东北地区，面临着高风险旱灾和高中风险水灾双重叠加的局面，农业水旱灾害风险较大。3)中国农业旱灾风险大于农业水灾风险。在不同成灾条件下，农业旱灾处于高中风险等级区域的省份数量明显多于农业水灾处于高中风险等级区域的省份数量，旱灾的风险概率水平也高于水灾的风险概率水平，特别是在水旱灾害成灾面积指数25和30时，中国部分地区仍处于旱灾的高中风
34、险区域，但面临此强度的水灾侵袭的风险极低。4)中国农业水旱灾害空间风险特征明显。水灾呈现东南部地区风险概率水平高于西北部地区风险概率水平的空间风险格局；旱灾呈现北部地区和东北地区风险概率水平高于中部地区风险概率水平、中部地区风险概率水平高于南部地区和东南沿海地区风险概率水平的空间风险格局。参考文献(References)：1】RADDATZ CAre external shocks responsible for the instability ofoutput in low income countries?JJournal ofDevelopment Economics，2007，84(1
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43、nd Drought Risk Assessment in ChinaBased on Entropy Information Diffusion TheoryLI Menggang，ZHOU Changsheng，LIAN Lian(China Center for Industrial Secufity Research，Beijing JiaotongUniversity,Beijing 1 00044，China)Abstract：Agricultural flood and drought are the major factors that constrain the agricu
44、lturalproduction in ChinaIn view of the deficiency of information diffusion theory model，anentropy information diffusion theory model for agricultural flood and drought risk assessmentwas built in this PaDer,and a case was taken which verified that the entropy informationdiffusion theory model iS su
45、perior to the information diffusion theory model in the aspect ofestimation resultsThen，the entropy information diffusion theory model is employed to assessthe risk of agricultural flood and drought in the 30 provincesmunicipalitiesautonomousregions of the mainland of China(Chongqing city is contain
46、ed in Sichuan Province)based onthe data gathered during the period of 19852013，and a comprehensive comparative analysis is万方数据4期 李孟刚等：基于熵信息扩散理论的中国农业水旱灾害风险评估 631conducted on the agricultural flood and drought risks in China based on the assessment resultAccording to the evaluation and the analysis，Ch
47、ina is faced with serious agricultural flood anddrought risk；the agricultural drought risk is obviously higher than the agricultural flood risk inChina；agricultural flood and drought risks exhibit a remarkable spatial pattern；the high andmedium risk area of agricultural flood are mainly found in the
48、 middle and lower reaches ofYangtze River and Northeast China，while the high risk area of agricultural drought disaster aremainly observed in the northern part of China and Northeast ChinaAccording to the spatialdistribution pattern of agricultural floods and droughts in China，the southern part of China issusceptible to flood，the northem part of China is susceptible to drought，and Northeast China isfaced with the overlapped effect of fl