基于模糊逻辑地理空间技术的中国西南地区农业干旱灾害风险评估及灌溉阈值优化研究

针对中国西南地区频发的农业干旱灾害风险(ADDR)评估体系不完善的问题，本研究创新性地构建了包含危险性(H)、暴露度(E)、脆弱性(V)和减灾能力不足风险(RIMC)四维指标的评估框架，采用模糊逻辑地理空间技术对2003-2020年数据进行解析。研究发现四川盆地、滇川黔交界区和滇西北为极高风险区，确定灌溉农田比例7.18%为风险调控阈值，为区域抗旱决策提供了精准空间依据。

　　

中国西南地区作为重要粮食产区，却长期饱受季节性干旱困扰。近年来，2006-2007年特大干旱、2009-2010年连旱以及2022年极端干旱事件频发，使该区域农业可持续发展面临严峻挑战。尽管前人通过标准化土壤水分指数(SSMI)或统计模型进行过风险评估，但传统方法存在主观性强、时空分辨率低等局限，特别是缺乏对减灾能力不足风险(RIMC)的系统考量。

为突破这些瓶颈，Mingxia Wang等学者在《Agricultural Water Management》发表研究，创新性地整合16项指标构建四维评估体系。研究团队采用模糊逻辑地理空间技术处理多源异构数据，通过模糊大/小函数标准化指标，运用伽马叠加算法融合危险性(SPEI-12、Ds_i等)、暴露度(人口密度、作物分布)、脆弱性(海拔、土壤砂粒含量)和RIMC(灌溉农田比例、GDP)等维度，最终建立1km分辨率风险评估模型。研究特别引入接收者操作特征曲线(ROC)分析，首次量化了灌溉农田的减灾阈值。

研究结果部分，空间分布分析显示：四川盆地内江-资阳片区、滇川黔三省交界带和滇西北地区构成极高风险区(占2.68%)，其形成机制各异——盆地主要受高暴露度驱动，交界区则因复合型风险叠加，而滇西北归因于突出的RIMC和脆弱性。验证分析表明，ADDR评估结果与粮食减产率(C值)显著相关(Spearman's ρ=0.8143)。趋势分析发现2003-2020年间，甘孜藏族自治州南部ADDR显著上升，而成都周边因暴露度降低呈现风险缓解态势。

贡献度分解揭示：危险性(57.5%)和暴露度(32.8%)是主导风险变异的关键因子。值得注意的是，干旱强度指标Ds_i和持续时长Dd_i对东北部风险贡献达22.13%，而灌溉农田比例虽仅占1.6%，但其减灾效应显著强于GDP(0.1%)。ROC分析进一步确定7.18%的灌溉比例是区分高低风险区的临界值，为精准施策提供了量化依据。

讨论部分指出，该研究创新性地将RIMC纳入评估框架，弥补了传统模型对人为干预因素考量不足的缺陷。尽管存在对2010年极端干旱低估的局限性，但提出的模糊逻辑融合方法为大数据环境下的风险评估提供了新范式。研究建议在滇西北等高风险区优先建设灌溉设施，同时在四川盆地优化作物布局以降低暴露度。这些发现不仅为西南地区抗旱规划提供了科学依据，其方法论框架也可推广至全球其他干旱敏感区。

该研究的实践价值在于：首次建立了可量化的灌溉效益评估体系，证明当灌溉比例超过7.18%时，区域抗旱能力将发生质变。这一发现为《全国抗旱规划》中水利工程布局提供了关键参数，对保障国家粮食安全具有重要战略意义。未来研究可结合机器学习算法，进一步提升对突发性干旱的预警能力。