其中，Ve为承灾体物理暴露性，Aw为油菜种植面积，Aa为县（市）行政区划面积。

油菜的种植密度越大,暴露性也会相对的越大，如果遭遇了生育期的低温，则油菜产量损失的可能性就越大。

7。2、区域抗灾能力

区域抗灾能力反映的是区域人类社会为保障承灾体免受、少受某种灾害威胁而采取的基础的及专项的防备措施力度大小。学术界尚未就农业减灾形成成熟的理论，所以目前对农业的抗灾性能只能进行不确定性分析。李世奎认为区域抗灾能力的强弱与作物本身的抗逆性、当地农业生产力水平及农业收成等成正相关。目前区域抗灾能力的定义多以产量为基础，大致可分为以下两类。一类是将抗灾性能指数定义为实际单产与理论极大单产的比值，在不同文献中理论极大单产可被历史最高单产或光温产量替代；另一类是用历年趋势产量序列随时间的一元线性回归方程斜率体现某一年代由农业生产力水平趋势决定的综合抗灾能力提高的水平。来*自~优|尔^论:文+网www.youerw.com +QQ752018766*

另外，高晓容在对比了两种抗灾性能指数与平均单产的相关性后得出，用某区域单产占全研究区单产总和的平均值所代表的区域农业水平指数(AL)要比趋势产量线性回归系数代表的生产趋势指数(PT)能更好地反映某地区的相对生产水平，因为如果某年发生全域性严重气象灾害导致普遍减产，而某县(市)单产百分比越高，表明当地防灾抗灾能力越强[16]。

本文采用某区域单产占整个研究区单产总和的平均值所代表的区域农业水平指数来表示区域抗灾能力。

其中，Vd为区域抗灾能力，Yi为某地区第i年的实际单产，Si为第i年全域各区实际单产总和，Yij为第i年j地区的实际单产，n为年代长度，m为区域个数（研究区内共有231个行政单元参与风险评估）。

通过ArcGIS，导入承灾体物理暴露性和区域抗灾能力通过公式算出的数据，输出图层后，在数据管理工具里面的要素工具里，进行要素转点（图1），完成后在空间分析里面选择反距离权重法进行插值，然后再在空间分析里面选提取分析然后选淹没提取，最后用自然间断法进行分级。