香蕉、荔枝寒害综合气候指标研究

香蕉、荔枝寒害综合气候指标研究

1香蕉、合成冷锋的风压指标是一个广东省位于欧亚大陆的南端，靠近大海。丰富的水热资源是中国香蕉、荔枝等亚热带果树的主要生产基地。受季风气候影响,冬季低温寒害却不时袭击广东,给广东农业造成重大损失,其中仅20世纪90年代的4次寒害就给广东农业造成了213亿元的经济损失。因此,开展香蕉、荔枝寒害风险评估、区划和预警,对防寒减灾决策制定、农业生产布局和区域可持续发展具有重要意义,而合理确定香蕉、荔枝寒害指标是寒害评估、区划和预警的前提。在以前的研究中,香蕉、荔枝寒害指标都是沿用寒潮指标。但是,寒害不同于寒潮。寒害是低温引起的热带、亚热带作物的受害现象,而基于天气学意义的寒潮指标要求24h内日平均气温下降8℃以上或48h内10℃以上,主要是用于刻画冷锋两侧的温度差异。事实上,冷空气不断补充南下造成的寒冷天气对香蕉、荔枝的危害也相当大。本文通过对广东省香蕉、荔枝寒害致灾因子的系统分析,以香蕉、荔枝寒害的临界温度为依据,提出了一个客观、定量的香蕉、荔枝寒害综合气候指标,以期为广东香蕉、荔枝寒害的评估和区划提供依据。2数据来源与研究方法2.1项目概况和起始时间广东省86个气象站历年冬季(12月～2月)的气候资料取自广东省气象局资料室,起止时间为1951～2004年,项目有逐日平均气温和逐日最低气温。1955～2004年香蕉、荔枝寒害历史灾情记录和产量资料,取自广东省农村统计年鉴、广州市农村统计年鉴、广东省自然灾害志和广东省防灾成灾年鉴等[1～3]。2.2气象资料的统计分析采用统计学方法,分析冷空气过程的降温幅度、极端最低气温和寒害灾情的关系。一日内低于临界受害温度(TC)的有害积寒采用下式计算:式中,X日为一日内的有害积寒(℃·日),TC为香蕉、荔枝寒害的临界温度(℃),T(t)为瞬时温度(℃),t1、t2分别为一日的起始、终止时刻。由于大多数台站没有逐时的气温资料,因此一日内低于某一界限温度的积寒,采用近似公式求得。假设气温的日变化具有如图1所示的周期性变化,则将式(1)离散化,并经过求阴影三角形面积、积分变量转换,过程有害积寒可写成:式中,X过程为过程有害积寒(℃·日),N为过程持续日数,Tmin为日最低气温(℃),Tm为日平均气温(℃)。采用Pearson相关系数分析每一测站不同致灾因子、每个致灾因子不同测站、综合气候指标与产量间的相关关系。采用5年滑动平均法分离出气象产量。利用主成分分析法对多个致灾因子进行最佳综合与简化,作为香蕉、荔枝寒害强度的综合气候指标。主成分分析的基本原理和分析步骤如下:设每一个测站有n年m个致灾因子X1,X2,…,Xm的资料序列,对其进行标准化处理,构成一个n×m的标准化数据矩阵。计算X阵的协方差矩阵R。求协方差矩阵R的特征根λ1>λ2…>λm>0和特征向量。计算累计方差贡献率,确定主成分个数。G(p)称为前p个主成分的累计贡献率。当G(p)>75%时,就选这p个主成分作为独立的综合指标,它们是原来致灾因子的线性组合。3结果与分析3.1确定和计算消除冷灾的因素3.1.1寒害基本情况大量观测和试验表明,当最低气温>5.0℃时,荔枝、香(大)蕉全株无寒害,当最低气温≤5.0℃时,荔枝、香(大)蕉叶尖、叶边、树冠干枯,因此,本文取香蕉、荔枝寒害的临界温度TC=5.0℃。根据广州市历年气候资料和香蕉、荔枝寒害历史灾情记录,统计了每年出现最强一次冷空气过程的降温幅度、极端最低气温,分析各因子值和寒害灾情的关系,并与寒潮指标相比较。结果表明,有寒潮亦有寒害,但有寒害不一定都伴有寒潮,而且寒害造成的损失与是否出现寒潮没有对应的关系。在所统计的年份中,有较重以上寒害灾情的共12年,其中符合寒潮标准的只有4年,仅占1/4;不符合寒潮标准的有8年,占3/4。同时,1966和1990年虽达到寒潮标准,但由于持续日数并不长,所以寒害灾情很轻。不伴有寒潮的寒害,多为几股中弱冷空气多次补充导致阶梯式累积降温而出现的持续低温,受灾则更为严重。如1976和2000年的强寒害都未出现寒潮,1976年广东全省香蕉受害达90%(几乎绝收),荔枝总产量比常年下降40%,2000年包括香蕉、荔枝在内的经济林果因寒害损失高达l08亿元。这表明,寒潮和寒害有很大的区别,香蕉、荔枝寒害标准不能简单套用寒潮指标;过程极端最低气温<5℃时,一般都会出现不同程度的寒害灾情。这与香蕉、荔枝温度降到5℃即有受害反应的生物学特性极为吻合。依天气条件,寒害可分成平流型寒害、辐射型寒害和混合型寒害,用降温幅度、最低气温可以较好地表示强冷空气入侵引起的平流型、辐射型寒害的剧烈程度,用低温持续日数、有害积寒可以较好地表示中弱冷空气多次补充造成的平流型寒害的累积作用。根据香蕉、荔枝寒害的临界温度,定义寒害过程为:当最低气温≤5.0℃时,为寒害过程开始,当最低气温>5.0℃时,为寒害过程结束。期间出现的日平均温度降温幅度、最低气温、持续日数、有害积寒作为过程降温幅度、过程最低气温、过程持续日数、过程有害积寒。将历年冬季(12月～2月)全部寒害过程日平均温度的最大降幅、极端最低气温、持续日数之和、有害积寒之和作为该年的最大寒害降温幅度、寒害最低气温、寒害持续日数、有害积寒。统计、计算了广东省86个气象站从1951～2003年逐年的寒害极端最低气温X1、持续日数X2、有害积寒X3、最大降温幅度X4,得到各站4个致灾因子的年变化。其中广州的致灾因子年变化见表1。3.1.3致灾因子的基因特征针对每个致灾因子,分别计算了广州与曲江(粤北)、梅县(粤东北)、惠阳(粤东南)、湛江(粤西南)之间的Pearson相关系数(表2)。可以看出,除了广州与湛江的寒害过程最大降温幅度相关系数较小外,其余均达到了0.05的显著性水平。表明4个致灾因子在全省的代表性较好。同时,也计算了表1广州站X1、X2、X3、X4序列间的Pearson相关系数(表3)。可以看出,两两致灾因子之间的相关系数均达到了0.05的显著性水平。这表明致灾因子之间并不独立,而是互有影响。由于4个致灾因子之间相关显著(表3),如果不对它们进行有效处理,就会导致信息大量或一定程度上的重叠,影响分析效果。为此,利用主成分分析对4个致灾因子进行综合简化,使得简化后的指标既能有效地反映原来指标的主要信息量,同时新的指标之间又不存在相互关系。3.2计算了综合寒冷和破坏的气候指标3.2.1相减质效率指标对表1的数据进行标准化处理,计算其协方差矩阵。然后,求出协方差矩阵的特征根λ、特征向量V及累计方差贡献率G(p)。第1个主成分的方差已占总方差的75%以上。可以用第1主成分作为原来4个致灾因子的综合指标。从物理意义上看,极端最低气温X1越低,寒害持续日数X2越长,有害积寒X3越大,最大降温幅度X4越大,对综合指标HI的贡献均越大,它们对综合指标的贡献分别为-0.5388、0.5412、0.5215和0.3805。极端最低气温、寒害持续日数和有害积寒对综合指标的贡献相当,并且都高于最大降温幅度的贡献,这与前面关于寒害不同于寒潮的定性分析是吻合的。利用式(7)及历年的X1、X2、X3、X4,便可计算广州历年寒害综合气候指标。3.2.2广州与其他地区的致灾因子权重可以按照广州寒害综合气候指标的计算方法,确定全省其它85个站点的第一主成分及其4个致灾因子的权重,从而计算其逐年的综合寒害气候指标。但是,对每个致灾因子来说,由于广州与全省其它各站点的相关性都相当好(表2),为此,也利用广州第一主成分确定的4个致灾因子权重,计算了各站点逐年的综合寒害气候指标。其中,分别采用各站致灾因子权重和广州致灾因子权重二种方法计算的乐昌、徐闻和汕头综合寒害指标数值见图2。从图2可以看到,两种方法计算的寒害综合气候指标数值呈极显著的线性相关。为使综合寒害指标的计算简单化,而且具有可比性,本文统一采用广州4个致灾因子的权重,计算各站点逐年的综合寒害气候指标。3.2.3寒害综合气候指标的年际变化影响果树产量形成的各种因素可以按影响的性质和时间尺度划分为农业技术进步、气象条件和“随机噪声”三大类,其中“随机噪声”类比较小,可忽略不计。与此对应,果树产量序列分解为两个周期不同的波动的合成。式中,Y为果树单产,Yt是反映品种更新、栽培技术进步等历史时期生产力发展水平的长周期产量分量,称为趋势产量;Yw是受以气象要素为主的产量分量,称为气象产量。本文采用5年滑动平均法求出趋势产量Yt,则气象产量。定义相对气象产量Yf为:对计算出的86个站点的寒害综合气候指标逐年求算术平均,得到广东省历年冬季寒害综合气候指标变化序列。用香蕉、荔枝相对气象产量与上一年冬季寒害综合气候指标进行比较,以检验寒害综合气候指标的代表性和准确性(图3)。从图3可以看出,寒害综合气候指标数值大的年份,一般香蕉、荔枝单产较低,寒害综合气候指标小的年份,香蕉、荔枝单产较高,两者表现出相反的趋势变化。寒害综合气候指标与香蕉、荔枝单产的相关系数分别为-0.5061和-0.4049,达到0.05的显著水平,表明可以用寒害综合气候指标分析香蕉、荔枝寒害的轻重。荔枝产量存在大小年现象,此外,冬季温度过低,虽然容易使荔枝遭受寒害,导致产量降低,但冬季适度的低温能促进荔枝的花芽分化,有利于产量的提高。这种生理现象和低温的正负效应,使得荔枝与综合气候指标的相关系数小于香蕉。4寒害综合气候指标的计算香蕉、荔枝寒害的临界温度可以定为5.0℃,当最低气温≤5.0℃时,寒害过程开始,当最低气温>5.0℃时,寒害过程结束。寒害的致灾因子可以概括为寒害的极端最低气温、最大降温幅度、持续日数和有害积害。寒害的4个致灾因子之间相关性明显,通过对4个致灾因子进行综合简化所得到的寒害综合气候指标,物理意义清晰,且方差占总方差的大部分。为使寒害综合气