农业灾害风险评估
干旱灾害评估综述
农业干旱风险评估研究综述摘要：对农业干旱风险致险性、脆弱性及损失模型等方面进行了深入系统的回顾与评述，阐述了农业干旱风险研究的前沿领域和学术问题，展望了农业干旱风险未来的发展趋势：农业干旱致险性评估的尖键是构建合适的干旱指标，目前干旱评估指标很多，大致可分为水分变异程度指标、干旱发展过程指标和干旱空间差异指标三类，但多数指标对农业干旱成灾过程反映不足，在评估方法上对农业干旱灾害机理认识不深入，成为了农业致险性评估的瓶颈；农业干旱脆弱性通常决定着农业干旱风险的高低，其中，灌溉能力、技术、资金等是影响农业脆弱性高低的重要因子，而定量刻画农业干旱脆弱性对政策、技术、保险等人文因素的响应是当前研究的薄弱环节；农业干旱风险损失评估模型较多，但由于受区域、人为等因素影响，多数模型普适性较差。
因此，未来农业干旱风险评估需要深入认识农业干旱影响的机理和过程，突出研究农业干旱脆弱性对人文因素变化的响应，并通过区间合作来进一步改进风险损失模型。
尖键词：农业干旱风险；干旱致险性；承灾体脆弱性干旱是影响农业生产的主要气象因素。
据测算，全球每年因干旱造成的经济损失咼达60- 80亿美兀，且大部分损失表现在农业部门。
lPCC在其系列评估报告中指出，未来干旱风险有不断增加的趋势。
为了应对未来干旱灾害的影响，各国政府将会开展大量的工程和非工程减灾行动。
然而，减灾行动一般都涉及到巨额的资金投入或影响广泛的社会系统的调整，显然，肓目的减灾行动必然导致人力、物力和财力等的大量浪费，有悖于减灾的初衷。
只有对灾害孕育、发生、发展、可能造成的影响进行科学、系统的分析，才能避免行动的盲目f生。
灾害风险评估是科学、系统分析灾害风险的一种重要途径，是减灾政策形成的重要过程。
因此，幵展农业干旱风险评估研究十分有意义。
农业干旱风险是农业风险中最为普遍的一种自然灾害风险，它是农业干旱对农业生产、农民生活造成损失的可能性概率。
依据风险评估理论，农业干旱风险是由干旱致险性和农业承灾体的脆弱性共同构成的，其风险估算是通过一定的干旱致灾危险性模型、承灾体脆弱性评估模型进行风险定量化计算，从而确定可能的损失度或损失等级的过程。
家禽养殖企业安全风险评估报告
家禽养殖企业安全风险评估报告1. 引言家禽养殖是一种重要的农业生产方式，但也存在一定的安全风险。
为了确保家禽养殖企业的顺利运营，本报告对家禽养殖企业的安全风险进行了评估，并提出了相应的风险管理措施，以保障企业的安全和可持续发展。
2. 现状分析2.1 家禽养殖企业的安全风险1. 疾病传播风险：家禽疾病的爆发可能导致大量禽畜死亡和经济损失，同时也可能会对人类健康造成威胁。
2. 病毒感染风险：某些病毒可能对禽畜造成严重影响，如禽流感等。
3. 自然灾害风险：自然灾害如地震、洪水、台风等可能对养殖环境及家禽健康造成严重影响。
4. 环境污染风险：禽畜粪便和饲料垃圾的处理不当可能导致环境污染，对水、土壤和空气质量造成破坏。
5. 人为因素风险：人为因素如未经授权的进出、不当操作和疏忽大意等可能导致事故的发生。
2.2 安全风险的潜在影响1. 经济影响：疾病传播、灾害和环境污染等风险可能导致禽畜死亡和减产，进而影响企业的经济效益。
2. 用户信任受损：若疫病或其他风险导致家禽产品出现质量问题，消费者对企业的信任和产品购买意愿都可能受到负面影响。
3. 法律责任：家禽养殖企业在违反相关法律法规或疏于安全措施时，可能面临法律责任和经济处罚。
3. 安全风险评估3.1 风险概率评估通过对历史数据和相关文献的分析，结合专家咨询和企业现状，我们对各种安全风险的发生概率进行了评估，并将其分为高、中、低三个等级。
- 高风险：疫病传播、自然灾害- 中风险：病毒感染、环境污染- 低风险：人为因素3.2 风险影响评估基于风险发生后可能带来的影响，我们将风险影响分为高、中、低三个等级。
- 高影响：经济损失严重、用户信任受损、法律责任- 中影响：经济损失一定、用户信任受损一定、法律责任- 低影响：经济损失有限、用户信任受损有限、法律责任3.3 风险评估矩阵通过将风险的概率和影响进行组合，我们得到了以下风险评估矩阵，用于帮助企业确定应对措施的优先级。
农业气象灾害成因及其风险探讨
农业气象灾害成因及其风险探讨农业气象灾害是指自然灾害中的一种，其成因一般和气象因素有关。
这种灾害对农作物、农业生产及农民的生活都会造成严重影响，甚至导致经济损失。
针对农业气象灾害的成因和风险，我们有必要进行深入探讨，以便更好地应对和减轻其对农业产生的不良影响。
一、农业气象灾害的成因1. 气候变化：气候变化是导致农业气象灾害的主要原因之一。
气候变化可能会导致特定地区降雨量的增加或减少，温度的升高或降低，进而影响农作物的生长发育和产量。
2. 极端天气事件：极端天气事件如暴雨、干旱、冰雹等都会对农作物造成损害。
这种极端天气事件在一定程度上与气候变化有关，更频繁的发生也加剧了农业气象灾害的风险。
3. 气象灾害的周期性：有些气象灾害具有一定的周期性，比如干旱、洪涝等。
这种周期性导致了农业气象灾害的预警和防范难度增加。
二、农业气象灾害的风险探讨1. 影响农作物生长的风险：农业气象灾害可能导致农作物种植季节的改变，比如气温异常导致作物的提前或延迟生长，降雨过多导致播种期和收获期的错位等，都会对作物的生长和产量产生不利影响。
2. 经济损失的风险：农业气象灾害对农产品的产量和质量都会产生影响，进而对农民的收入和经济状况造成不利影响。
特别是在农作物成熟期遭受冰雹、干旱等灾害时，农民可能会遭受重大的经济损失。
3. 粮食供应的风险：农业气象灾害可能导致特定地区的粮食产量大幅下降，进而引发粮食供应紧张和价格上涨等问题，对国家粮食安全产生不利影响。
三、应对农业气象灾害的对策1. 加强气象预警和监测：及时了解气象变化和极端天气事件的发生，对农业气象灾害的预防和应对至关重要。
加强气象部门的监测和预警能力，做好气象信息的传递工作非常重要。
2. 推广抗灾品种和技术：选育和推广抗旱、抗寒、抗病虫害的作物品种，以及推广适合当地气候条件的种植技术，可以有效减轻农业气象灾害对作物的影响。
3. 建立气象保险制度：建立农业气象灾害的保险制度，可以在灾害发生后对农民进行一定程度的经济救助，减轻农民遭受的经济损失，提高农民的抗灾能力。
桐柏农业气候资源与灾害评估分析
桐柏处 于亚 热带 的北缘 ． 四季分明 ． 温暖湿润 ． 适合多种植 物在此 生长 。年平均气温 １ ５ ． Ｏ ￣ Ｃ， 最冷在一月 ． 平均气温 １ ５ ． ５ ￣ Ｃ． 最热在七月 ． 平均气温 ２ ７ ． ７ ℃， 无箱期 ２ ６ ６ 天： 年降水量 １ １ ６ ８ 毫米 ． 主要集中在 ６ — ８ 月 ，年雨 日 １ １ ４天 ：年太 阳辐射总量 １ １ ２ ． ０ ５ ５ 千 卡／ Ｃ ｌ ｎ ２ ．年 日 照 时数 ２ ０ ２ ７ 小时 ， 百分率为 ４ ６ ： 年相湿度 ７ ４ ％： 全年盛吹东风和西南风 ． 年平 均风速 ２ ． ０米／ 秒。
◇ 科技论坛◇
科技 目向导
２ ０ １ ３ 年第０ ３ 期
振 丽 河 南 桐柏 ４ ７ ４ ７ ５ ０ ）
【 摘 要】 根据气候资源和 灾害风险评估方法 ， 对桐柏的 气象和农业资料加以综合和分析， 得出 桐柏 热量资源丰 富， 适喜 温作物 生长。在 自 然灾害 中， 干旱和洪涝是农业生产的最主要灾 害。 【 关键词】 四季特征 ； 自 然 灾害 ； 评估分析
素． 其 中雨量的多少起着主导作用 是否造成灾害还要看前期气候状 况， 地形和土壤状况等等 ， 相同的降水量 发生在 不同季节 ． 不 同地形和 土壤。
２ ． １干 旱
１ ． 四季气候资 源分析
冬长 春短是一 大特点 ： 春季雨 水丰盛 ， 骤 寒骤 暖 ， 全 年平 均气温 １ ７ ． ７ ℃． 降水量 ２ １ ５ ． ４毫米 ． 日照时数 ３ ４ ０ ． ７ 小时． 季平 均气温 比冬季增 温１ ２ ． ７ 。 Ｃ ． 最 暖与最 冷年差 ３ ． ９ ℃ 季节开始早 晚相差 ３ ７ 天． 结束 日 期 早 晚差 ３ ８ 天． 春季持 续时间最长达 ９ ５ 天． 最短 只 ３ ８ 天． 长短 相差 ５ ７ 天， 近两个 月之久 。 入春的早晚与农事活动 的进行关系密切 ． 如从事调 查 的物候特征来看 ．县东的固县镇 比县西 的程湾 乡柳 树发芽要早 ５ — １ ０ 天． 故东边 乡镇 春季 的农事 活动要稍早 于西 边乡镇 夏季 ： 雨水集 中 ． 易旱易涝 。 全季平均所温 ２ ６ ． ６ ℃， 总雨量 ５ ３ ８ ． ６毫 米， 日照 ６ ９ ０ ． ８ 小时 ， 我县夏季持 续时间虽长过春季一月 有余 ， 但 高温 期并不算 长 ． 日最高气温 ３ ５ ℃的 日 数 多年平均只 １ ５ ． ２ 天． 所 以我县 夏 季不 太热 ， 主要是 因为雨 日 较多 ， 空气温度 大 ． 调节 了温度 的缘故 ， 季 平均气 温与最低年间相差 ３ ． ２ ℃ 本季雨量 的 ４ ７ ． ８ ％ 雨 占年雨 日的 ３ ０ ． ７ ％， 日雨量平均 为 １ ５ ． ４毫米 ， 说雨 的强度 比较大 。据统计 ， 季内日 ２ ＿ ３ 暴雨 降雨量 ５ ０毫米 的 日数 占全年暴雨 数的 ７ ４ ％． １ ０ ０毫米 日 数 占全年 大 暴 雨是又一主要灾 害天气之一 据 ３ Ｏ 年气象资料统计 ． 共发生暴 暴雨 日数 的 ９ １ ％． 桐柏暴 雨主要 发生在夏季 ． 季雨量年际差也相当大。 ２ ５ 次 ．平均每 年 ４ ． ２ 次 其 中暴雨 占总数 的 ７ ７ ． ６ ％，大暴雨 占 夏季 温度高 ， 蒸发量 大 ． 但 降水量也 大 ． 也充 了水份 的消 耗和散 雨 １ ５ ． ３ ％． 特大暴雨 占 ７ ． １ ％ 主要集 中在 ６ — ８ 月间 桐柏暴雨 日数是全区 失． 保持了一定的平衡 但夏季暴雨和伏旱是我县 的主要农 业灾害天 １ 最多的 ． 桐柏是河南省暴雨 中心之一 ． 暴雨最大值 往往出现在固庙一 桐 气。 向北 向西递减 ， 最小值临近唐河 的平 氏、 安棚 。我县暴雨 秋季 ： 雨水 适 中 ， 秋高 气爽 。全年 平均气 温 １ ７ ． Ｏ ℃， 季 雨量平 均 柏 县城一带 ， 从 西北移 向东南 ． 从 西南移 向东北 ． 从 东北 移 向西 １ ９ ２ ． ７毫米 ． 占全年的 １ ７ ％， 百分之八十 以上保证 率仍 达 １ ２ ０毫米 。降 移 动方 向有 三个 ． 雨 日数 占全季天数的 ３ ４ ． ４ ％． 无雨 日 数居多 日 照时数每 日 平均 ５ ． ２ 小 南 。调查 中还反 映出 ．特大暴雨在 我县有十年一迁 的规律 ，全县在 ９ ７ ５ 、 １ ９ ８ ６ 年 １ ９ ９ ８ 年都发生了特大暴雨 时。 整体来看 ． 秋季气候近似南 阳盆地气候特征 除少数年份有连阴雨 １
农场风险评估报告模板范文
农场风险评估报告模板范文农场风险评估报告1. 项目概述本报告是对XX农场进行的风险评估，旨在识别潜在的风险因素，提供决策者合适的指导和建议。
2. 风险评估目标本次风险评估的主要目标是评估XX农场的风险状况，包括自然灾害、市场变化、技术风险、政策风险等，确保农场能够有效应对这些风险并保持正常运营。
3. 风险评估方法本次风险评估主要采用以下方法：- 文件和记录分析：对农场的相关文件和记录进行审查，包括种植计划、销售记录、技术报告等。
- 实地考察和观察：参观农场现场，观察农作物生长情况、设施设备状况等。
- 专家咨询：与农场管理人员和相关专家开展访谈，收集意见和建议。
- 数据分析：对农场的历史数据和市场数据进行分析，评估风险程度和潜在影响。
4. 风险评估结果根据以上方法，本次风险评估得出以下结论：- 自然灾害风险：根据历史数据分析，农场所在地区存在严重的洪涝和干旱风险，可能对农作物产量和质量造成不利影响。
- 市场风险：农产品市场受价格波动和需求变化的影响较大，农场需要制定灵活的销售策略以应对潜在的市场风险。
- 技术风险：农场目前还未采用现代化的种植技术和设施，存在生产效率较低、农作物容易受到病虫害侵袭的风险。
- 政策风险：当前的农业政策对农场的支持力度有限，政策变动可能对农场经营带来一定的不确定性。
5. 风险应对措施基于以上评估结果，建议农场采取以下措施来应对潜在的风险：- 自然灾害风险：农场应建立灾害防范和应急救援措施，例如加强排水系统的建设，购买农业保险以减轻灾害损失。
- 市场风险：农场应加强市场研究和预测，及时调整销售策略以适应市场变化，与合作伙伴建立良好的关系，多元化销售渠道。
- 技术风险：农场应引入先进的种植技术和设施，提高生产效率和农作物质量，加强病虫害防治措施。
- 政策风险：农场应积极与当地政府和农业部门沟通和合作，争取政策支持和优惠政策，降低经营风险。
6. 结论本次风险评估报告对XX农场的风险状况进行了评估，并提出了应对措施。
农业园区环境风险评估与应对策略
农业园区环境风险评估与应对策略农业园区是我国农业生产发展的重要组成部分，但随着农业生产规模不断扩大和农业生产方式转变，农业园区环境风险逐渐凸显。
如何评估农业园区环境风险并有效应对，成为当前亟需解决的问题。
本文将从概述农业园区环境风险、评估方法、主要风险因素、应对策略等方面展开讨论。
一、农业园区环境风险情况农业园区环境风险主要源自土壤、水源和空气等环境要素的污染和破坏。
随着化肥、农药、兽药等农业生产投入品的大量使用，土壤污染问题日益凸显；化学农药和兽药残留导致水源受到污染；而氮氧化物、二氧化硫等排放物则影响了空气质量。
这些环境风险严重威胁着人类健康和农业可持续发展。
二、农业园区环境风险评估方法农业园区环境风险评估是指通过系统研究、分析和评价，对农业园区环境问题的潜在风险进行全面识别和定量评价的过程。
评估方法主要包括定性评价和定量评价两种，其中定性评价是通过专家判断和经验总结，对环境风险进行主观判断；定量评价则是通过模型构建和数据分析，对环境风险进行客观分析。
三、农业园区环境风险评估指标农业园区环境风险评估指标主要包括土壤、水源和空气等多个方面。
比如土壤方面的评估指标可以包括土壤质量、土壤污染程度、土壤养分含量等；水源方面的评估指标可以包括水质、水量、水资源利用状况等；空气方面的评估指标可以包括空气质量、气体排放量等。
通过综合评估各项指标，可以更全面地评估农业园区的环境风险。
四、农业园区环境风险评估步骤农业园区环境风险评估主要包括确定评估目标、数据收集、评价指标选择、评估模型构建、评估方法选择、数据处理和结果分析等多个步骤。
在每个步骤中，都需要严格按照规范进行操作，确保评估结果的科学性和可靠性。
五、农业园区主要环境风险因素农业园区主要环境风险因素包括化肥、农药、兽药等农业投入品的过量使用、土壤退化、水源污染、农田水利设施破坏等。
这些因素直接影响着农业生产的质量和效益，而且还可能对周边生态环境产生负面影响。
农业气象灾害成因及其风险研究
农业气象灾害成因及其风险研究摘要：农业作为一种经济，从根本上来讲有一定的风险性，其上述的风险则是农业气象灾害。
气候灾害的发生对农业造成了直接的损失。
比如台风、水涝灾害、泥石流等等，对地方农业的发展产生了十分严重的影响。
本文通过阐述农业气象灾害的类型和特点，并分析了农业气象灾害的成因及风险，提出了有关于农业气象灾害的措施，降低农业经济的风险程度。
关键词：农业;气象灾害;风险性；防御措施引言：为了保证我国农业生产工作不受影响，必须对于气象因素方面展开分析，并基于其诞生的基本原因，及时采取一些针对性处理措施，进而将其带来的负面影响降至最低。
一、农业气象灾害成因1、成因的分析气候的差异使农业气象的极值出现了各种各样的发展状态，连续干日与连续湿日比较多，但水分对于农作物来说十分的重要，这就对于农作物的伤害极大，从而造成农业的生产需求得不到满足。
在实际的分析中发现，当某一地区的降水率变小时，其他地区的降水率就会有所增加，无法保证降水强度。
而对于某些洪涝灾害比较大，意味着暴雨灾害发生的次数将会大大增加，降水率形成了使农业经济受影响的原因之一。
2、灾害风险分析一般来说，常见的农业灾害主要包含干旱、洪涝、冰雹以及霜冻等等。
在这其中，干旱更多会出现在南方，其现象发生的主要原因是由于降水量不足，河流的数量较少，很容易导致农作物的水分不充足。
而霜冻、冰雹等灾害一般是在北方地区出现。
其造成农业灾害的原因是由于河水数量多，空气含水量多，当水分大部分蒸发后，很容易使土壤中的水分大面积的流失。
农业气象灾害的一旦发生，就很难以进行治理，就不能够将正常需求得以满足。
因此，我们将需要对农业灾害发生的风险进行全面的评估，相关专业工作者应做好分析的工作，基于其发生地灾害问题和所要达成的目标本身，采用合理的方法手段进行治理和预防工作。
二、农业气象灾害的防御措施1、增强气象灾害预警联动能力要确保农业气象灾害防御体系建设工作可以高效开展，要增强气象服务相关部门之间的预警联动能力，及时预警气象灾害，确保农业生产不受损失或降低损失。
灾害评估
度的致灾因子发生的可能性。
1.4自然灾害评估的内容
（2） 暴露性分析
暴露是指暴露于灾害风险下的各种要素，如人口、经济活动、建筑、基础
设施等，即承受灾害的对象。
暴露性分析指在致灾因子分析的基础上，找出某种特殊致灾因子强度下
的暴露要素是什么、暴露要素的数量、暴露要素分布等。
1.4自然灾害评估的内容
（2）风险评析
关注度评估
在关注度评估中，实际上，在很多的风险管理过程中，风险感知是我们应
该重视的一个概念。影响人类行为的主要因素不是事实，也不是风险分析人员
或科学家所理解的事实，人类行为主要受到感知的影响。
风险的社会放大是指对风险或产生风险的活动的公众关注而引起的，对风
险严重程度的高估或低估。
1.9灾害风险管理框架
（1）预评估
（2）风险评析
风险评估 风险评估的任务是识别、探究，最好是量化，某一风险结果（通常是不希 望的）的类型、强度和可能性。风险评估的流程因风险源和组织文化的不同而 不同，但基本的三个核心部分没有争议，即致灾因子识别和估计、暴露和脆弱 性评估和风险估计。风险评估的基础是系统地应用各种已经得到不断改进的分 析方法，主要是概率分析方法，得到以概率分布表示的风险的估计值。
风险成本
风险有成本
风险与成本成正比
1.8灾害风险管理的目标
人们会选择采取一些措施来降低一些严重的风险，但不会为了减少损失而
无限制地投入，也就是人们会在各种风险成本之间做出权衡，从而达到风险成 本最小化的目的，也就是说风险管理的目标是风险成本最小化。当我们考虑公
共政策的风险管理决策时，其目标就是社会风险成本最小化；当我们考虑企业
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农业灾害风险评估 1.1北京市农业灾害风险评估 1.1.1北京市农业灾害风险概率密度
图1.1 北京市大类作物农业灾害风险概率密度 图1.2 北京市小类作物农业灾害风险概率密度 图1.1和图1.2为根据北京市的农业以及各类作物的单产资料，利用概率密 度函数解析式，构建的北京市各类作物相对气象产量概率分布曲线。 从图中可以看出，粮食的增减产区间集中在-20%10%之间，且增产概率略大；夏粮和秋粮的增减产区间集中在-20%20%之间，增减产概率相当；稻谷、小麦和薯类的增减产区间集中在-20%20%之间，增减产概率相当；玉米和油料的增减产区间集中在-30%30%之间，增减产概率相当。
1.1.2北京市农业灾害风险水平 表1.1 北京市农业灾害风险水平 稻谷 小麦 玉米 薯类 油料 -30%~-20% 0.5 2.1 0.0 0.1 0.0 -20%~-10% 6.8 3.4 3.5 4.0 4.5 -10%~-5% 5.4 1.8 13.2 6.6 14.7 -5%~0 32.4 34.6 32.7 31.0 31.6 0~5% 39.8 35.5 34.4 41.8 30.7 5%~10% 11.5 12.4 13.2 1.8 14.2 10%~20% 3.5 4.0 3.1 2.7 4.2 20%~30% 0.2 0.2 0.0 0.1 0.0
在对北京市的主要农作物进行了概率密度估算后，采用风险水平计算方法，估算了各主要作物的农业灾害风险水平。 从表1.1中可以看出，小麦整体的风险水平较高，显著高于其他作物种类，在减产30%20%之间的概率达到了2.1%。稻谷的增减产区间主要分布在-20%20%之间，小麦的增减产区间主要分布在-30%20%之间，玉米、薯类和油料的增减产区间主要分布在-20%20%之间。其中稻谷在-30%-20%之间的概率略高，为0.5%。 1.2辽宁省农业灾害风险评估 1.2.1辽宁省农业灾害风险概率密度
图1.3 辽宁省大类作物农业灾害风险概率密度 图1.4 辽宁省小类作物农业灾害风险概率密度 图1.3和图1.4为根据辽宁省的农业以及各类作物的单产资料，利用概率密度函数解析式，构建的辽宁省各类作物相对气象产量概率分布曲线。 从图中可以看出，粮食和秋粮的增减产区间集中在-30%20%之间，且增产概率略大；稻谷和玉米的增减产区间集中在-40%20%之间，且增产概率略大；小麦的增减产区间集中在-40%40%之间，增减产概率相当；薯类的增减产区间集中在-40%30%之间，增减产概率相当；油料的增减产区间 集中在-40%30%之间，且增产概率略大。 1.2.2辽宁省农业灾害风险水平 表1.2 辽宁省农业灾害风险水平 稻谷 小麦 玉米 薯类 油料 -30%~-20% 0.4 0.9 0.4 0.1 2.5 -20%~-10% 8.1 6.2 8.9 4.6 8.4 -10%~-5% 8.9 16.1 1.6 12.8 13.0 -5%~0 21.2 30.1 26.8 33.8 23.6 0~5% 31.9 25.9 31.8 31.6 26.8 5%~10% 15.4 12.0 16.1 12.1 18.1 10%~20% 0.8 8.3 2.4 5.2 1.8 20%~30% 1.4 0.6 0.0 0.0 -0.2
在对辽宁省的主要农作物进行了概率密度估算后，采用风险水平计算方法，估算了各主要作物的农业灾害风险水平。 从表1.2中可以看出，油料整体的风险水平较高，显著高于其他作物种类，其在减产30%20%之间的概率达到了2.5%；而稻谷在增产20%30%之间的概率达到了1.4%。稻谷的增减产区间主要分布在-20%30%之间，小麦、玉米和薯类的增减产区间主要分布在-20%20%之间，油料的增减产区间主要分布在-30%20%之间。其中小麦在-30%-20%和20%30%之间的概率略高，分别为0.9%，0.6%。
1.3江苏省农业灾害风险评估 1.3.1江苏省农业灾害风险概率密度 图1.5 江苏省大类作物农业灾害风险概率密度 图1.6 江苏省小类作物农业灾害风险概率密度 图1.5和图1.6为根据江苏省的农业以及各类作物的单产资料，利用概率密度函数解析式，构建的江苏省各类作物相对气象产量概率分布曲线。 从图中可以看出，粮食的增减产区间集中在-10%10%之间，增减产概率相当；夏粮的增减产区间集中在-35%20%之间，增减产概率相当；秋粮、稻谷和薯类的增减产区间集中在-20%20%之间，增减产概率相当；小麦、玉米和油料的增减产区间集中在-30%20%之间，增减产概率相当。
1.3.2江苏省农业灾害风险水平 表1.3 江苏省农业灾害风险水平 稻谷 小麦 玉米 薯类 油料 -30%~-20% 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 -20%~-10% 0.1 4.3 2.9 2.1 3.5 -10%~-5% 5.8 8.7 4.9 9.7 9.3 -5%~0 44.1 34.9 41.2 35.1 35.9 0~5% 44.5 39.6 42.3 44.4 40.1 5%~10% 5.4 10.3 1.1 1.8 9.2 10%~20% -0.1 2.1 1.6 0.9 2.0 20%~30% 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0
在对江苏省的主要农作物进行了概率密度估算后，采用风险水平计算方法，估算了各主要作物的农业灾害风险水平。 从表1.3中可以看出，江苏省各类作物在受到自然灾害后，总体减产风险较小，在受到农业灾害后，减产幅度基本不超过20%。稻谷的增减产区间主要分布在-10%10%之间，小麦、玉米和油料的增减产区间主要分布在-20%20%之间，薯类的增减产区间主要分布在-20%10%之间。其中薯类在10%20%之间的概率略高，为0.9%。
1.4湖北省农业灾害风险评估 1.4.1湖北省农业灾害风险概率密度
图1.7 湖北省大类作物农业灾害风险概率密度 图1.8 湖北省小类作物农业灾害风险概率密度 图1.7和图1.8为根据湖北省的农业以及各类作物的单产资料，利用概率密度函数解析式，构建的湖北省各类作物相对气象产量概率分布曲线。 从图中可以看出，粮食、秋粮和稻谷的增减产区间集中在-20%10%之间，增减产概率相当；夏粮和小麦的增减产区间集中在-20%20%之间，增减产概率相当；玉米和油料的增减产区间集中在-30%20%之间，增减产概率相当；薯类的增减产区间集中在-30%30%之间，增减产概率相当。
1.4.2湖北省农业灾害风险水平 表1.4 湖北省农业灾害风险水平 稻谷 小麦 玉米 薯类 油料 -30%~-20% 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 -20%~-10% 0.5 2.0 2.2 3.1 5.5 -10%~-5% 6.7 9.8 4.8 3.6 1.7 -5%~0 39.8 34.5 41.0 40.3 32.7 0~5% 50.1 44.3 45.7 46.9 40.5 5%~10% 3.0 8.9 6.2 3.6 11.7 10%~20% -0.1 0.5 0.2 2.4 1.9 20%~30% 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0
在对湖北省的主要农作物进行了概率密度估算后，采用风险水平计算方法，估算了各主要作物的农业灾害风险水平。 从表1.4中可以看出，湖北省各类作物在受到自然灾害后，总体减产风险较小，在受到农业灾害后，减产幅度基本不超过20%。稻谷的增减产区间主要分布在-10%10%之间，小麦和玉米的增减产区间主要分布在-20%10%之间，薯类和油料的增减产区间主要分布在-20%20%之间。其中稻谷在 -20%-10%之间的概率和小麦在10%20%之间的概率略高，均为0.5%。 1.5广西壮族自治区农业灾害风险评估 1.5.1广西壮族自治区农业灾害风险概率密度
图1.9 广西壮族自治区大类作物农业灾害风险概率密度 图1.10 广西壮族自治区小类作物农业灾害风险概率密度 图1.9和图1.10为根据广西壮族自治区的农业以及各类作物的单产资料，利用概率密度函数解析式，构建的广西壮族自治区各类作物相对气象产量概率分布曲线。 从图中可以看出，粮食的增减产区间集中在-15%10%之间，增减产概 率相当；夏粮的增减产区间集中在-50%40%之间，增减产概率相当；秋粮的增减产区间集中在-20%20%之间，增减产概率相当；稻谷的增减产区间集中在-10%10%之间，增减产概率相当；小麦的增减产区间集中在-40%60%之间，且增产概率略大；玉米的增减产区间集中在-40%30%之间，增减产概率相当；薯类的增减产区间集中在-40%20%之间，增减产概率相当；油料的增减产区间集中在-50%40%之间，且减产概率略大。
1.5.2广西壮族自治区农业灾害风险水平 表1.5 广西壮族自治区农业灾害风险水平 稻谷 小麦 玉米 薯类 油料 -30%~-20% 0.0 0.4 0.0 0.0 1.8 -20%~-10% 0.0 1.3 4.0 3.8 -1.2 -10%~-5% 3.5 11.5 3.5 5.0 11.6 -5%~0 41.6 29.0 41.2 41.8 43.7 0~5% 54.2 34.8 44.7 39.2 29.9 5%~10% 0.7 13.6 4.1 8.4 8.0 10%~20% 0.0 1.2 2.4 1.8 5.8 20%~30% 0.0 2.2 0.0 0.0 0.3
在对广西壮族自治区的主要农作物进行了概率密度估算后，采用风险水平计算方法，估算了各主要作物的农业灾害风险水平。 从表1.5中可以看出，夏粮和油料整体的风险水平较高，显著高于其他作物种类，两者在减产30%20%之间的概率分别达到了2.5%，1.8%。稻谷的增减产区间主要分布在-10%5%之间，小麦的增减产区间主要分布在-10%30%之间，玉米和薯类的增减产区间主要分布在-20%20%之间，油料的增减产区间主要分布在-30%20%之间。其中稻谷在5%10%之间的概率略高，为0.7%。
1.6四川省农业灾害风险评估 1.6.1四川省农业灾害风险概率密度