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江淮分水岭地区旱灾驱动因子识别与综合评价相关地理学研究论文

2018-12-11 10:42:30来源:组稿人论文网作者:婷婷

  摘要:以2000-2010年的江淮分水岭地区土地覆盖遥感影像、土壤类型、降雨量等统计数据为基础,建立其干旱驱动因子体系,运用主成分分析法、熵权法、相关分析等方法,对该地区干旱发生的主要驱动因子进行识别与评价。结果表明:江淮分水岭地区长丰县、合肥市、淮南市、寿县干旱风险等级较低,发生旱灾的几率相对较小;全椒县、凤阳县、定远县、金安区干旱风险等级较高,易受旱灾的威胁;肥东县、肥西县、来安县、滁州市、裕安区干旱风险等级一般。旱灾驱动因子识别发现:影响该区旱灾的主要驱动因子有植被覆盖率、降水距平百分比和土地利用类型,其中降水距平百分比与综合评价值呈现负相关;从2000-2010年,主要干旱驱动因子由植被覆盖率、降水距平百分比转变为植被覆盖率和土地利用类型,人类经济活动对江淮分水岭地区旱灾风险等级的影响愈加突显;近10年来长丰县和金安区旱灾综合评价值呈逐步上升趋势,干旱风险有所减小,而寿县和明光综合得分一直降低,干旱风险增大。研究结果为江淮分水岭地区的农业减灾、水资源利用、地区的综合开发提供参考。

  关键词: 旱灾;驱动因子;主成分分析;熵权;相关性分析;江淮分水岭

  1 引言

  1.1 选题背景与依据

  江淮分水岭地处安徽省的中部,主要包括凤阳、寿县、肥东、霍丘、合肥等14个县、市。该区域中部地区地势相对低洼,东部地区高于中部地区,西部区域广大,慢慢地向大别山区过渡,并且其地势快速的升高。该区域内主要以丘陵为主,既无大面积的平原也没有广大的山系、谷地、丘陵的高差一般不超过200m。该区域内土壤的板结,土壤自然淋溶的作用强,所以持水的性能差。江淮分水岭地区的主要气象灾害之一就是旱灾,其影响范围广、持续时间长、破坏性大对该地区的经济发展起着重大的制约作用。明确影响江淮分水岭干旱频繁发生的主要驱动因子对于江淮分水岭地区有效预防旱灾情况的发生以及促进该地区水资源合理利用、农业减灾和该地区的综合发展具有重要的意义。

  在不同的历史时期人们对干旱的认识程度也不一样,对于旱灾的定义也是逐步认识。一直以来人们都有一个误区认为干旱就是旱灾,这种认识是片面的。旱灾是指干旱发展到了一定程度使影响了人们正常的生产、生活以及动植物的生长而干旱主要是指暂时性的缺水情况,程度比旱灾要小很多,所以干旱并不等同于旱灾。旱灾的发生主要是旱灾系统作用的结果。旱灾系统主要包括四个方面分别是:承灾体、孕灾环境、致灾因子、防灾减灾。承灾体是指受到灾害影响的主体包括直接或者间接的影响;孕灾环境主要是指水圈、大气圈以及人类社会圈等所构成的地球表层环境;致灾因子是指在自然或者认为的环境中,可以对人类生命或者各种各样的自然活动产生不利的影响的极端事件;防灾减灾主要是指在灾害发生之前提前做好防灾减灾措施。这四个因子在旱灾发生的过程中相互作用相互影响缺一不可,也说明了干旱的发生是各种因素共同作用的结果,旱灾系统具有复杂性。同时我们也能从这四个方面入手,减少旱灾发生的频率。

  干旱发生的原因多种多样,主要分为:自然因素和社会因素。干旱情况的发生是自然驱动因素和社会驱动因素共同影响、相互作用所导致的结果。自然驱动因素主要包括气候环境、大气环流的异常、地形地势的影响等。社会驱动因子主要包括水资源的不合理利用、工业结构单一、农牧业过度灌溉以及人们防灾意识淡薄等。自然、社会因素的复杂性,导致了干旱发生是多种因素相互叠加、相互影响的结果。因此,对于旱灾驱动因子的识别与综合评价显得尤为重要,本文以江淮分水岭为研究样区,结合主成分分析和熵权法等对选取的致灾因子进行分析,找出本地区旱灾的主要驱动因子,以期对相关决策部门提供防灾、减灾建议。

  1.2研究意义

  江淮分水岭地区具有丰富的自然资源条件:首先江淮分水岭地区处于亚热带气候和温暖气候的过渡地带,热量、降水资源丰富,能够满足各类农作物的生长。该地区一般6、7月份为梅雨季节,降水量丰富但是该地区降水量时间空间分布不均匀,容易发生涝灾和旱灾,对工农业的发展有很大的限制作用。

  本研究拟从旱灾驱动指标选取,数据处理到评价模型构建和结果分析上对江淮分水岭地区旱灾驱动因子识别与综合评价,可为该区域的农业减灾、水资源利用、地区的综合开发提供参考。

  2研究内容与方法

  2.1 研究内容

  江淮分水岭属于频繁发生旱灾的区域,该区域降水虽然年降水量颇丰,但是降水的时间、空间差异很大所以江淮分水岭内部很多地区区域降水不足。同时该地区地形地势复杂多样,山体走向不易储水导致雨水不能得到充分利用;城市化迅猛发展以及水体污染等都是导致该地区水资源短缺的因素,并且这些因素的影响程度很可能将进一步加深,是该地区受到干旱威胁的几率增加。

  (1)江淮分水岭地区旱灾驱动因子体系构建。通过查阅众多参考文献及获得数据的可行性,从承灾体、孕灾环境、致灾因子、防灾减灾措施这四个方面出发来对江淮分水岭地区的旱灾驱动因子进行体系的构建,共选取了8个干旱指标因子,分别是降水距平百分比、植被覆盖率、人口密度指数、GDP密度指数、土壤类型、土地覆盖类型、农作物类型、有效灌溉面积。通过对这8个指标因子的识别与分析来得到影响江淮分水岭地区干旱发生的主要驱动因素。

  (2)江淮分水岭地区旱灾主要驱动因子识别。首先对原始数据进行标准化处理,然后进行主成分分析确定并计算对应的特征值、贡献率再根据85%的原则确定主成分个数然后再计算因子载荷量。接下来进行熵权法求出对应主成分的熵值和权重以及各指标的综合得分。最后是进行相关性分析,计算出影响江淮分水岭地区的主要驱动因子。

  (3)江淮分水岭地区旱灾驱动因子评价分析。通过主成分分析、熵权法、相关性分析的计算之后可以得到江淮分水岭地区的主要驱动因子,并对其结果分析评价。

  2.2数据来源

  2.2.1基础数据

  本文的数据主要来源于安徽省土地覆盖遥感影像、安徽省土壤类型数据、安徽省降雨量数据以及安徽省的统计年鉴等资料。

  2.2.2江淮分水岭地区旱灾驱动因子体系构建

  旱灾是各种自然因素与社会因素综合作用的结果,在参考以往学者对旱灾评价的指标基础上,本文从系统论的角度将评价指标分为四个体系8个指标,见表2-1 。

  表2-1 江淮分水岭地区旱灾驱动因子指标体系

  目标层致灾因子承灾体孕灾环境防灾减灾措施因子层降水距平百分比人口密度指数植被覆盖率有效灌溉面积土地覆盖类型GDP密度指数农作物类型土壤类型2.3研究方法

  基于主成分分析、熵权、相关分析方法对江淮分水岭地区近10年来降水资料整理以及数据处理来综合分析江淮分水岭地区的旱灾致灾因子以及建立综合评价体系。

  2.3.1主成分分析法

  主成分分析目的是利用降维的处理技术,把原来的多个指标转为为几个综合指标,同时每个综合指标能够反映原始变量的大部分信息且不重复。其步骤有以下几点:

  (1)计算相关系数矩阵(本研究以评价样本R为例)

  R=

  (2)计算特征值与特征向量

  (3)计算主成分累计贡献率,主成分的贡献率为

  累计贡献率为

  一般取累计贡献率达85%~95%的特征值…,所那个的第一、第二,…,第m(m

  (4)计算主成分载荷

  得到各主成分的负荷以后,可以进一步计算,得到各主成分的得分。

  2.3.2熵权法

  熵权法是指对各指标进行赋权的一种方法,通过计算指标数据的变异程度进行赋权。指标的熵越大,其变异程度越小;反之,亦然。

  (1)数据的同向化

  (2)独立指标比重的计算:

  式中,为指标i在全部样本中的比重值,为原始数据的正向化值。

  (3)熵值的计算:

  式中,为指标i的熵值。

  (4)熵权的计算:

  式中,为指标i的熵权,m的指标的个数。

  (5)熵权综合得分的计算:

  式中,为指标i的熵权综合得分。

  2.3.3 相关性分析法

  相关分析是研究现象之间是否有某种依存关系,并对有依存关系的现象探讨它的相关程度以及相关方向。判断数据是否符合正态分布并且确定相关系数和判断相关性水平。

  3江淮分水岭地区干旱概况

  3.1研究区概况

  江淮分水岭地处亚热带、温带的过渡地带,气候类型复杂多样。该区域水源主要来自两部分:地表水、地下水。

  (1)地表水主要来自大气降水,该地区年平均降水量约900-1000mm,但是由于该地处于气候的过渡地带,冷暖气团交错使该地区的降水量时空分布不均匀。该地区地形复杂,地势西高东低,大体沿大别山东麓延伸,导致尽管年均降水量丰富,但水源难以滞留,易流失。

  (2)该地区的土壤主要有水稻土、黄棕壤、黄褐土,透气性差、难以下渗、容易龟裂,使得土壤水分储蓄量少,地下水贫乏难以利用。特殊的气候、地形地势以及土壤条件。导致江淮分水岭地区旱灾频发,对该地区工农业的发展起到了极大的制约条件。

  3.2干旱原因分析

  3.2.1 自然因素

  (1)气候原因。江淮分水岭区域地处南北、东西气候的过渡地带。由东南到西北大陆性逐渐的增强,该地区西部属于大别山区的延伸部分受地形影响强烈,因此西部地区的气候具有一定的独立性。秋季受副带高压的影响,降水稀少,常出现旱灾,一般来说9月中旬左右结束;另一方面,当内蒙古高压迅速增强时,副热带高压在内蒙古高压的作用下迅速撤退,而内蒙古高压长期并且稳定地控制这一地区,经常发生秋冬连旱。而副热带高压和内蒙古高压对江淮分水岭区域交替控制时,则容易导致夏秋连旱。

  (2)降水少并且分配不均匀。江淮分水岭区域不仅降水少而且时间空间分布不均匀,大部分地区的年降水量为850-1000mm,夏季降水占全年度降水的48%-52%,并且夏季降水主要集中在梅雨时节,导致夏季容易洪涝灾害,伏秋季容易发生旱灾[12]。

  (3)水分的保存能力差,流失严重。江淮分水岭区域地形地势复杂,坡度大,导致降水径流快,而且高岗丘陵区域水库的水面较少,拦劫储蓄降水能力的不足,使得内区域原本就不充足的降水大肆流到区外。

  (4)水土流失以及水污染。江淮分水岭区域不仅地表水的污染很严重而且水质性缺水的问题比较突出,这样就大大减少了有限水资源的可使用量。该地区水土流失比较严重,河道堵塞,库塘被填平,导致库塘和河道储蓄水的能力大大减弱,从而增加了旱灾发生的几率。

  (5)土质的原因。该区域的土质比较重、粘稠影响了地表水的下渗;该区域土壤浅而薄,特别是高垮、高岗以及缓坡地等普遍都受到不同程度的侵蚀。该地区下雨之后土壤容易板结导致耕层发生强烈的毛细作用,从而使耕层蒸发水分的损失加快快,凋萎的系数增大,有效的水分含量降低,进一步增加干旱发生的频率。

  3.2.2 社会因素

  (1)水资源不能合理有效的利用,缺水大规模的水源工程。江淮分水岭地处淮河的中游区域,该地区河流主要颍河、涡河、史河、池河等。虽然河流众多但是由于河道淤积、堤坝老化等原因导致现有的河道蓄水能力大大减退,虽然过境的水量充足但是能够储存下来的水量很少,不能够使水源得到充分有效的利用。也就是由于缺少大规模的水源工程导致储水能力减弱进一步导致水源供应和需求的矛盾越来越突出。江淮分水岭区域的降水时间差异比较大,在降水量少的年份,水资源本就不充足但是工业农业的发展、城市化进程的推进等等导致水资源短缺带来的影响越来越明显;在降水量比较多的年份,虽然雨量丰富但是库容小,储存水的能力有限导致大量的雨水排入下游,水资源不能得到合理有效的利用,这也就是有些年份降水量充足可是还是发生旱灾的原因;该地区的另一个水源是开采地下水,但是地下水的储水能力也是有限的,虽然通过开采地下水可以暂时性的获得水源但是开采地下水之后很难恢复,地下水也主要是通过雨水的补给,降水量少的年份,降水量偏少,地下水也很难再利用,就更容易有出现旱灾的风险,地下水、雨水、土壤含水量、河道水量都是影响干旱的因素[13]。

  (2)该地区水源供应和需求的矛盾越来越突出。首先该地区有很多高耗能的重化工业,需要大量的水和电而且未来也是以这种高污染和高耗水的企业为主,产业布局的不合理以及水资源不能充分有效的利用、工业用水得不到满足导致工业的发展受到限制;其次是农业,该地区耕地面积大、灌溉方式传统使得农业需水量大,使得水资源供应短缺的矛盾加大;而且该地区人口快速增长、城市化水平发展迅速对水资源提出了更高的要求。

  (3)水环境问题突出。由于很多工业没有做到废水达标排放并且城市的污水也并没有做到全部达标排放对水源造成了很大程度的污染;其次该地区耕作大量使用化肥和农药直接污染了水体水源甚至污染地下水;该地区水体污染严重并且可能使下游的水源也出现水质污染的问题容易给安全用水造成隐患和风险。并且该地区水功能区净化能力减弱,可是城市、农业污水排放量却在大大增加是该地区水体污染严重,对人们的用水安全造成威胁。

  4 江淮分水岭地区旱灾评价

  4.1旱灾因子分析

  在分析近10年来影响该地区发生干旱的原因的基础上,选用相关性分析法、主成分法、熵权法分析江淮分水岭地区的干旱驱动因子以及建立干旱驱动因子识别模型。对干旱的影响因素分为四个方面,它们分别是:承灾体、孕灾坏境、致灾因子和防灾减灾措施。其中承灾体包括人口密度指数、GDP密度指数;致灾因子主要有降水距平百分比;孕灾环境主要包括:植被覆盖率、土地覆盖类型、农作物类型、土壤类型;防灾减灾措施主要影响因素是有效灌溉面积;从这些方面对江淮分水岭区域的旱灾驱动因子进行识别和分析。其中代表植被覆盖率;代表有效灌溉面积;代表土壤类型;代表土地覆盖类型;代表人口密度指数;代表农作物类型;代表GDP密度指数;代表降水距平百分比。

  (1)计算其对应的特征值、贡献率,具体数值如表4-1所示。再根据“85%原则”判断选取的主成分F1、F2、F3。

  表4-1 特征值及主成分贡献率

  主成分特征值贡献率/%累计贡献率/%13.60945.11042.11022.16827.09672.20632.01325.16597.370(2)因子载荷量计算,见表4-2。

  表4-2 主成分载荷矩阵

  原变量0.4390.8200.3640.7020.5290.3820.6490.5220.4900.4530.3690.8060.7640.4440.4610.7410.5150.3950.7600.3950.5110.7660.4340.463从表可以看出:第一主成分包括有效灌溉面积、土壤类型、人口密度指数、农作物类型、GDP密度指数、降水距平百分比。第二主成分代表植被覆盖率。第三主成分代表土地利用类型。

  4.2旱灾因子赋权

  运用熵权法对干旱因子赋权,可以得到三个主成分的权重系数,结果见表4-3

  表4-3 各主成分权重系数

  F1F2F3权重0.4991 0.2784 0.2225 4.3江淮分水岭地区旱灾空间差异评价

  江淮分水岭各地区旱灾差异评价。通过处理数据、ArcGis软件的操作处理可以得到图4-1、表4-4。

  表4-4 江淮分水岭地区各市(县、区)干旱因子的评价得分

  序号区域综合得分位次1合肥市1.0957 20.2118 0.5489 21.8564 22肥东县0.4737 1.8943 0.4408 2.8088 53肥西县0.4674 1.0388 0.2672 1.7735 84长丰县0.5517 33.9755 1.5909 36.1181 15裕安区0.5390 0.1008 1.9055 2.5453 66金安区0.5215 0.0568 0.6696 1.2480 107寿县0.6254 3.9260 8.2127 12.7641 48淮南市0.4646 14.6442 0.3030 15.4119 39滁州市0.8248 0.9747 0.6356 2.4351 710来安县0.5641 0.2571 0.8966 1.7178 911明光市0.6652 0.1921 0.3732 1.2305 1112凤阳县0.4987 0.3062 0.3177 1.1226 1313定远县0.5687 0.3070 0.3382 1.2138 1214全椒县0.4495 0.1816 0.2592 0.8903 14

  图4-1 江淮分水岭地区旱灾危险等级差异分布图

  由表4-4和图4-1中可以看出:

  (1) 江淮分水岭地区旱灾综评评价得分最高的是长丰县,其分值是36.1184,受到干旱的威胁最小,发生干旱的概率最小。长丰县在第二主城分上有很高得分,说明影响长丰县干旱的指标因子主要是植被覆盖率,其植被覆盖率指标高于其它地区数十倍。合肥市综合得分仅次于长丰县,其分值为21.8564,该地区发生旱灾的概率相对较小,合肥市在第二主成分上有较高得分,表明影响其干旱程度的主要指标是植被覆盖率。其次是淮南市、寿县,其分值分别是15.4119、12.7641。由表4-4可知,淮南市第二主成分综合得分较高,说明影响淮南市主要干旱驱动因子为植被覆盖率;寿县在第三主成分综合得分较高,说明影响寿县的主要驱动因素为土地利用类型,和其它地区相比寿县的工业用地很少,所以土地利用类型得分很高。淮南市、寿县综合得分水平相对较高,干旱风险相对较小,发生旱灾的几率相对较小。

  (2) 旱灾综评评价得分较低的有全椒县、凤阳县、定远县、明光市、金安区,其分值分别为0.8903、1.1226、1.2138、1.2305、1.2480。根据表4-4以及旱灾评价指标数据可知全椒县在第一、三主成分有较高得分,说明影响全椒县的主要干旱驱动因素有GDP密度指数和土地利用类型;凤阳县在第一、二主成分有较高得分,说明影响凤阳县的主要干旱驱动因素有GDP密度指数、土地利用类型、植被覆盖率和有效灌溉面积;定远县在第一、二主成分有较高得分,说明影响定远县的主要干旱驱动因素有GDP密度指数、土地利用类型、植被覆盖率和有效灌溉面积。明光市在第一主成分综合得分较高,根据数据处理结果可知,影响明光市的主要干旱驱动因素有农作物类型和GDP密度指数。金安区在第一、三主成分综合得分较高,说明影响明光市的主要干旱驱动因素有土地利用类型和有效灌溉面积。但是全椒县、凤阳县、定远县三个地区在植被覆盖率、有效灌溉面积、土壤类型指标得分和其它地区相比,分数太低,导致这三个地区是江淮分水岭地区干旱风险等级最高的地区,也是最容易受到旱灾威胁的地区。

  (3) 旱灾综评评价得分一般的有肥东县、裕安区、滁州市、肥西县、来安县,其分值分别是2.8088、2.5453、2.4371、1.7735、1.7178,肥东县在第二主成分上综合得分较高,说明影响肥东县主要干旱驱动因子为植被覆盖率;裕安县在第二、三主成分的综合得分都比较高,说明影响裕安县主要干旱驱动因子为植被覆盖率和土地利用类型;结合表4-4和处理数据可知,滁州市在第一、二主成分综合得分都较高,表明影响滁州市的主要驱动因素有植被覆盖率、有效灌溉面积和GDP密度指数;肥西县在第二主成分上综合得分较高,说明影响肥西县主要干旱驱动因子为植被覆盖率。来安县在第一、三主成分的综合得分较高,说明影响来安县主要干旱驱动因子为土地利用类型和GDP密度指数。

  4.4.江淮分水岭地区旱灾时间变化评价

  计算江淮分水岭地区在不同年份的旱灾评价得分,结果见表4-5。

  表4-5 各地区在不同年份得分

  地区1234567891011121314200021.77 2.72 1.78 35.39 2.54 1.01 19.01 15.63 2.16 2.40 1.35 1.21 1.21 1.47 200522.09 2.97 2.01 35.85 4.06 1.32 14.32 15.08 2.09 1.29 1.18 1.07 1.14 1.38 201021.71 2.74 1.53 37.11 1.04 1.41 4.96 15.52 3.06 1.46 1.16 1.09 1.29 1.41 (1)2000年长丰县、合肥市、寿县、淮南市的旱灾综合评价得分较高,四个地区植被覆盖率远高于其它地区,寿县的土地利用类型指标得分也较高;得分较低的地区有金安区、凤阳县、定远县,这四个地区干旱最容易发生,金安区在降水距平百分比和植被覆盖率指标得分低,;凤阳县土壤类型、农作物类型、有效灌溉面积指标得分较低,;定远县土壤类型、农作物类型指标得分低。总之,在2000年合肥市、长丰县、寿县、淮南市的旱灾风险等级最低,金安区、凤阳县、定远县的旱灾风险等级最高。

  (2)2005年长丰县、合肥市、淮南市、寿县得分相对较高,表明2005年这些地区不易受到干旱的威胁。该三个地区植被覆盖率远高于其它地区,寿县的土地利用类型指标得分也较高。;得分较低的地区有凤阳县、明光市、定远县、全椒县,表明2005年这些地区更易受到干旱的威胁,这些地区植被覆盖率、土壤类型指标相比其他地区得分较低,干旱风险相对较大。

  (3)2010年合肥市、寿县、淮南市得分较高,这三个地区的植被覆盖率远高于其他地区,干旱风险相对较小。凤阳县、明光市综合得分较低,这两个地区的植被覆盖率和农作物类型指标得分较低,干旱风险相对较大。

  (4)近10年来综合得分一直升高的有:长丰县、金安区。长丰县有效灌溉面积指标得分一直增高导致2000-2010年综合得分均呈上升趋势。金安区由于土地利用指标得分不断增高使其综合也呈上升趋势,2000-2010年长丰县、金安区干旱风险有所减小;综合得分先上升后下降的有:合肥市、肥东县、肥西县、裕安区。2000-20005年,合肥市、肥东县、肥西县植被覆盖率、有效灌溉面积增大,导致综合得分增加。裕安区由于土地利用类型得分增加导致综合得分增加。2005-2010合肥市、肥东县、肥西县植被覆盖率有所降低,使其综合得分降低。裕安区由于土地利用类型得分降低,使其综合得分降低;综合得分先降低后升高的有:淮南市、来安县、凤阳县、定远县、全椒县、滁州市。2000-2005年,淮南市植被覆盖率、有效灌溉面积有所降低,导致综合得分降低。凤阳县、定远县、全椒县、滁州市由于土地利用类型得分降低使其综合得分降低。2005-2010年淮南市植被覆盖类型面积增加,使其综合得分增加。凤阳县、定远县、全椒县、滁州市由于土地覆盖类型得分降低,使其综合得分降低。综合得分一直降低的是:寿县、明光,2000-2010年寿县、明光市土地利用类型得分一直呈下降趋势,使其综合得分一直呈下降趋势,干旱风险增大。

  5江淮分水岭地区旱灾驱动因子识别

  通过各驱动因子与旱灾综合得分进行相关性分析,计算出不同年份的驱动因子与综合得分S的相关系数,结果如下:

  表5-1 各年份驱动因子相关系数

  年份与S的相关系数20000.9390.2180.3630.316-0.4440.309-0.374-0.42520050.9690.2760.3840.204-0.329-0.037-0.144-0.56620100.9990.3050.3320.720-0.2810.349-0.3770.356通过相关分析显著检验可得:2000年的主要驱动因子是植被覆盖率,其相关系数达到0.939;2005年的主要驱动因子是植被覆盖率和降水距平百分比,其相关系数分别为0.969、-0.566;2010年的主要驱动因子为植被覆盖率和土地利用类型,其相关系数分别为0.999、0.720。可见,从2000-2010年,江淮分水岭地区主要干旱驱动因子由植被覆盖率、降水距平百分比转变为植被覆盖率和土地利用类型,人类经济活动对江淮分水岭地区旱灾风险等级的影响愈加突显。

  6结论

  (1)通过构建江淮分水岭地区旱灾评价指标体系,运用主成分分析法、熵权法、相关分析等方法,对该地区旱灾综合评价发现:空间上,长丰县、合肥市、淮南市、寿县植被覆盖率远高于其他地区,干旱风险等级较低;全椒县、凤阳县、定远县、明光市植被覆盖率、有效灌溉面积、土地利用类型得分低于其他地区,干旱风险等级较低;滁州市、肥东县、肥西县等干旱风险等级一般。

  (2)时间上,2000-2010年长丰县和金安区旱灾综合评价值呈逐步上升趋势,干旱风险有所减小,而寿县和明光综合得分一直降低,干旱风险增大,其他地区旱灾风险出现显明波动。

  (3)近10年来随着时间推移,影响江淮分水岭地区的驱动因子由植被覆盖率、降水距平百分比转变为植被覆盖率和土地利用类型,人类经济活动对江淮分水岭地区旱灾风险等级的影响愈加突显。研究结果为江淮分水岭地区的农业减灾、水资源利用、地区的综合开发提供参考。

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