基于風(fēng)險預(yù)測的山地典型農(nóng)業(yè)生長期干旱指標(biāo)篩選
——以貴州遵義為例

侯雙雙，谷曉平

(1.貴州大學(xué) 生命科學(xué)學(xué)院，貴州 貴陽 550025；2.貴州省山地環(huán)境氣候研究所，貴州 貴陽 550002)

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·山區(qū)開發(fā)·

基于風(fēng)險預(yù)測的山地典型農(nóng)業(yè)生長期干旱指標(biāo)篩選
——以貴州遵義為例

侯雙雙1，谷曉平2*

(1.貴州大學(xué) 生命科學(xué)學(xué)院，貴州 貴陽 550025；2.貴州省山地環(huán)境氣候研究所，貴州 貴陽 550002)

為探明適宜貴州的干旱指標(biāo)，以便更準(zhǔn)確的預(yù)報干旱，本文以遵義為例，統(tǒng)計分析了1961-2012年這52年的逐日降水氣溫數(shù)據(jù)。通過分析0、5、10、15和20℃ 5個典型農(nóng)業(yè)生長期特征，分別構(gòu)建了降水距平百分率(Pa)和干燥度(K)兩種類型的干旱指標(biāo)序列并進行旱澇狀態(tài)的長期預(yù)報，根據(jù)旱澇風(fēng)險預(yù)報的準(zhǔn)確度來篩選典型農(nóng)業(yè)生長期的干旱指標(biāo)。分析得到了不同農(nóng)業(yè)生長期內(nèi)旱澇狀態(tài)界限和兩種類型干旱指標(biāo)對應(yīng)下的旱澇狀態(tài)預(yù)測準(zhǔn)確率，結(jié)果表明對于遵義地區(qū)來講，除0℃生長期外，其余4個典型農(nóng)業(yè)生長期內(nèi)Pa指標(biāo)作為干旱指標(biāo)進行旱澇災(zāi)害預(yù)測時更準(zhǔn)確。

遵義；山地；農(nóng)業(yè)生長期；干旱指標(biāo)；風(fēng)險預(yù)測

貴州是中國唯一一個沒有平原的省份，因其特殊的氣候特征和下墊面性質(zhì)[1-2]，干旱成為貴州省最主要的氣象災(zāi)害[3]，嚴(yán)重影響著農(nóng)業(yè)生產(chǎn)并造成了巨大的經(jīng)濟損失[4]。由于北方地區(qū)降水總量少，北方地區(qū)的干旱問題歷來是研究的重點[5]，而西南地區(qū)的干旱指標(biāo)問題研究較少[2]。關(guān)于貴州干旱指標(biāo)的報道多為對已有干旱指標(biāo)的適宜性驗證和短時氣候監(jiān)測、衛(wèi)星遙感等業(yè)務(wù)的應(yīng)用[2-3，6-7]，研究成果一方面揭示了貴州長期或短時的干旱變化動態(tài)規(guī)律，為科學(xué)抗旱提供了理論依據(jù)；另一方面分析結(jié)果多是以月、季節(jié)為尺度的變化規(guī)律，與農(nóng)業(yè)生產(chǎn)的關(guān)鍵期結(jié)合不密切。一些針對特定地區(qū)的干旱研究表明夏旱發(fā)生時間多處于農(nóng)業(yè)生產(chǎn)的關(guān)鍵期，但農(nóng)業(yè)關(guān)鍵期表述過于籠統(tǒng)[8-10]。

目前的氣象干旱指標(biāo)可以歸納為兩大類：一是僅考慮降水一個因素，例如降水標(biāo)準(zhǔn)化指數(shù)(SPI)、帕默爾干旱指數(shù)(P)、降水距平百分率(Pa)和正態(tài)化的降水Z指數(shù)等；另一類是綜合考慮降水和蒸發(fā)量兩個因素，因蒸發(fā)量與溫度成正比的線性關(guān)系，因此有許多經(jīng)驗公式用溫度表示蒸發(fā)量，此類主要干旱指標(biāo)有干旱偵測指數(shù)(RDI)、綜合氣象干旱指數(shù)(CI)、相對濕潤指數(shù)(MI)、干燥度(K)等。這些指數(shù)大部分都被運用于貴州干旱特征分析中，然而結(jié)論不一，干旱指標(biāo)沒有達成統(tǒng)一[11-12]。

針對貴州目前的干旱指標(biāo)沒有結(jié)合農(nóng)業(yè)生長期和不統(tǒng)一的問題，本文以遵義為例，統(tǒng)計分析0、5、10、15和20℃ 5個典型農(nóng)業(yè)生長期內(nèi)的旱澇狀態(tài)并利用風(fēng)險預(yù)測方法篩選預(yù)測效果較優(yōu)的干旱指標(biāo)。

貴州位于云貴高原東斜坡上，總體地形地勢為西高東低，自中部向南和向北各形成一個斜坡，因此北部相對來自南方海洋氣流而言是背風(fēng)坡，是貴州高溫少雨區(qū)。遵義正是地處貴州北部，境內(nèi)海拔800～1300 m，是貴州干旱最嚴(yán)重的地區(qū)之一，故以遵義為例探索適宜山地氣候的干旱指標(biāo)具有代表性。遵義屬亞熱帶濕潤季風(fēng)氣候，年均氣溫14.7℃，年均降水量1200 mm，無霜期270 d。遵義素有”黔北糧倉”的美稱，糧食、油菜、烤煙、茶葉等農(nóng)產(chǎn)品占貴州省總量的1/4-1/3。近些年頻發(fā)的極端氣候事件給遵義的農(nóng)業(yè)生產(chǎn)帶來了嚴(yán)重的損失，如2006年嚴(yán)重的夏旱、2009-2010年秋冬春連旱、2013年夏旱等。

1　數(shù)據(jù)來源與研究方法

1.1數(shù)據(jù)來源

本文所用數(shù)據(jù)為貴州省遵義市1961-2012年52年來的逐日降水氣溫數(shù)據(jù)，數(shù)據(jù)來源于中國氣象資料共享網(wǎng)站，數(shù)據(jù)可靠且公開。

1.2研究方法

本文研究擬以各典型農(nóng)業(yè)生長期為基本時間單位，通過風(fēng)險預(yù)測的準(zhǔn)確性來驗證干旱指標(biāo)準(zhǔn)確性，從而獲得適宜遵義地區(qū)的干旱指標(biāo)。 數(shù)據(jù)處理軟件使用Excel 2013，具體方法如下。

1.2.1五日滑動平均法計算典型農(nóng)業(yè)生長期

五日滑動平均法是國家氣象局規(guī)定的全國各氣象臺站計算界限溫度起止日期的統(tǒng)一方法。具體方法參照相關(guān)農(nóng)業(yè)氣象學(xué)實驗數(shù)據(jù)處理指導(dǎo)[13]。

1.2.2干旱指標(biāo)的構(gòu)建

目前的氣象干旱指標(biāo)從兩個方面構(gòu)建，一是基于降水異常的降水單因子干旱指標(biāo)，二是綜合考慮降水氣溫的雙因子干旱指標(biāo)。本文分別構(gòu)建以上兩個角度的干旱指標(biāo)——降水距平百分率(Pa)和干燥度(K)。

干燥度指標(biāo)(K)考慮了降水和溫度兩個因素而制定的干旱指標(biāo)，其中溫度代表蒸發(fā)的強弱，本文中干燥度指標(biāo)采用貴州干旱研究中常用的計算公式[12]，見式2。式2中∑Pi為某時段內(nèi)的實際降水量，∑Ti為某時段內(nèi)的溫度累積和，0.22為溫度與蒸發(fā)量間的系數(shù)。K值越大越干燥。

1.2.3保證率法計算旱澇狀態(tài)

干旱和洪澇是最主要的氣候災(zāi)害，所謂災(zāi)害即偏離平均氣候狀態(tài)且極少發(fā)生的事件。氣候是某地區(qū)長時間內(nèi)的大氣平均統(tǒng)計狀況，因此當(dāng)?shù)剞r(nóng)業(yè)生產(chǎn)活動適應(yīng)較常出現(xiàn)的氣候狀態(tài)，而偏離平均氣候狀態(tài)且極少發(fā)生的天氣氣候事件的發(fā)生必將對當(dāng)?shù)剞r(nóng)業(yè)生產(chǎn)造成危害。因此從這個意義上來講，干旱、洪澇狀態(tài)的確定應(yīng)根據(jù)不同的氣候特征而有所不同。

聯(lián)合國政府間氣候變化專門委員會(IPCC)報告指出氣候變化的典型特征是全球氣候變暖以及極端天氣氣候事件發(fā)生頻率增大并對極端事件給出了明確定義，認(rèn)為當(dāng)某一要素值大于等于(或小于等于)某一個值發(fā)生概率為10%時，即10年一遇，該界限便為極端事件的閾值[14]。這一極端事件的定義恰好與農(nóng)業(yè)氣象學(xué)上的保證率概念吻合。因此本文采取常用的經(jīng)驗頻率法計算保證率[13](即某一要素值大于等于或小于等于某一個值的發(fā)生概率)為10%的界限值作為輕度干旱或輕度洪澇的狀態(tài)。保證率為5%的要素值(即20年一遇)為重度干旱或重度洪澇的界限。

1.2.4基于馬爾科夫模型的風(fēng)險預(yù)測方法

馬爾科夫模型是根據(jù)事件狀態(tài)間的轉(zhuǎn)移規(guī)律建立的概率矩陣對事件狀態(tài)預(yù)測，該理論認(rèn)為未來的狀態(tài)受當(dāng)前狀態(tài)而不受以前的狀態(tài)的影響[15]，顯然，當(dāng)年氣候狀態(tài)影響下一年的狀態(tài)。根據(jù)1.2.3確定5種狀態(tài)：重度干旱(E1)、輕度干旱(E2)、正常狀態(tài)(E3)、輕度洪澇(E4)、重度洪澇(E5)，并將各狀態(tài)間的轉(zhuǎn)移概率構(gòu)建概率矩陣，見式3。式3中，E11為重度干旱向重度干旱轉(zhuǎn)移的概率，即當(dāng)年為重度干旱，下一年重度干旱的發(fā)生概率。其余同理。

2　研究結(jié)果

2.1典型農(nóng)業(yè)生長期特征

0、5、10、15和20℃是農(nóng)業(yè)生產(chǎn)上的典型界限溫度，分別標(biāo)志著農(nóng)作物某些物候現(xiàn)象開始或終止。例如，0℃持續(xù)日期又稱為農(nóng)耕期，標(biāo)志著土壤解凍，北方越冬植物返青；穩(wěn)定通過5℃的日期表示喜涼作物開始播種；穩(wěn)定通過10℃代表喜涼作物迅速生長，喜溫作物開始播種；穩(wěn)定通過20℃為喜涼作物灌漿的溫度條件[16]。等根據(jù)五日滑動平均法得到1961-2012年52年歷年穩(wěn)定通過0、5、10、15和20℃的開始日期、終止日期和生長期長度，并利用經(jīng)驗頻率法得到保證率為80%的各典型農(nóng)業(yè)生長期的開始日期、終止日期和生長期長度界限值，因為農(nóng)業(yè)氣象上認(rèn)為氣象要素的界限值保證率達到80%便為氣候正常狀態(tài)值，結(jié)果見表1。

表1為典型界限溫度的起始日期、終止日期和生長期長度的波動范圍，將各界限溫度的起止日期情況表現(xiàn)為圖1，圖1中圖a為界限溫度起止日期80%保證率晚于某日期的界限值，圖1中圖b為界限溫度起止日期80%保證率早于某日期的界限值。通過表1和圖1可以看出遵義各典型農(nóng)業(yè)生長期的特征。0℃生長期始于1月1日，最遲始于1月31日，止于12月31日，即1月之后日平均氣溫高于0℃的概率高于80%，滿足農(nóng)業(yè)對低溫凍害風(fēng)險的要求。5℃生長期始于2月17日，最遲始于3月9日，止于12月5日，最遲止于12月28日，即1月、2月和12月日平均氣溫主要為0-5℃，在此期間喜涼作物可以生長，如白菜、蘿卜等蔬菜。10℃生長期始于3月17日，最遲始于4月5日，止于11月8日，最遲止于11月25日，即3月、11月日平均氣溫主要為5-10℃，在此期間喜涼作物生長速率較快。15℃生長期始于4月15日，最遲始于5月2日，止于10月8日，最遲止于10月22日，即4月、10月日平均氣溫主要為10-15℃，在此期間喜溫作物開始播種和生長，如水稻、黃瓜、番茄、辣椒等。20℃生長期始于5月28日，最遲始于6月15日，止于9月9日，最遲止于9月25日，即5月、9月日平均氣溫主要為15-20℃，在此期間喜溫作物生長速率較快，并進入生殖生長階段，20℃生長期持續(xù)時間主要為6、7、8三個月，作物開始進入成熟期。

各生長期長度在20-30 d之間波動，起始日期的早晚大約有30 d的波動期，而終止日期除0℃、5℃生長期外，大約均在15 d左右波動，0℃生長期的終止日期沒有波動，80%以上的年份為12月31日，5℃生長期的終止日期波動則較大，早則12月初，晚則12月底，有23 d的波動期。顯然，各典型農(nóng)業(yè)生長期20-30 d的持續(xù)時間差異產(chǎn)生的溫度差異是否會影響影響旱澇狀態(tài)是本文接下來要驗證的問題。

表1　典型農(nóng)業(yè)生長期特征

a 最早日期a The earliest date

b 最晚日期b The latest date圖1　基于80%保證率的典型農(nóng)業(yè)生長期起止日期Fig.1　The beginning date and the last date of typical agricultural growth periods based on assurance rate of 80%

2.2典型農(nóng)業(yè)生長期內(nèi)的旱澇狀態(tài)閾值

根據(jù)1.2.2介紹的干旱指標(biāo)計算公式分別計算得到遵義各典型農(nóng)業(yè)生長期內(nèi)歷年的降水距平百分率(Pa)和干燥度(K)兩種干旱指標(biāo)的時間序列，根據(jù)經(jīng)驗頻率法(1.2.3)計算得到重度干旱(E1)、輕度干旱(E2)、正常狀態(tài)(E3)、輕度洪澇(E4)、重度洪澇(E5)5種狀態(tài)的閾值，見表2。

從表2中可以看出不同農(nóng)業(yè)生長期的旱澇狀

態(tài)界限是不同的。對于K指標(biāo)來講，重度干旱和輕度干旱的界限值大小順序均為10℃生長期<5℃生長期<0℃生長期<15℃生長期<20℃生長期，說明降水量時間分配不均勻，集中分配在20℃生長期內(nèi)，而在0—5℃、10—15℃、15-20℃這三個典型界限溫度之間持續(xù)期間分配相對較少，特別是10-15℃期間；輕度洪澇狀態(tài)界限值順序為20℃生長期=15℃生長期<10℃生長期<5℃生長期<0℃生長期，重度洪澇狀態(tài)界限值順序為20℃生長期<15℃生長期<10℃生長期<5℃生長期<0℃生長期，表明隨著生長期界限溫度的升高，洪澇狀態(tài)的界限值下降，降水量增加。對于Pa指標(biāo)來說，干旱狀態(tài)界限值隨生長期界限溫度的升高而減小，洪澇狀態(tài)界限值隨生長期界限溫度升高而升高，說明隨著界限溫度的升高，生長期內(nèi)降水增加；并且0℃、5℃和10℃3個農(nóng)業(yè)生長期內(nèi)旱澇界限差異較小，然而15℃和20℃生長期內(nèi)差異較大，說明遵義市降水量主要集中10℃生長期內(nèi)，且10℃-15℃-20℃三個典型界限溫度間隔期間降水量差異大。Pa指標(biāo)與K指標(biāo)的分析結(jié)果基本相似，即隨著農(nóng)業(yè)生長期界限溫度的升高，降水量增多，由此可以初步斷定降水量的分布差異很大程度上影響了旱澇狀態(tài)。

2.3兩種氣象干旱指標(biāo)的旱澇狀態(tài)轉(zhuǎn)移概率

根據(jù)表2的旱澇狀態(tài)閾值得到遵義歷年各典型農(nóng)業(yè)生長期內(nèi)兩種干旱指標(biāo)對應(yīng)的旱澇狀態(tài)，并依據(jù)1.2.4介紹的旱澇風(fēng)險預(yù)測方法得到基于K指標(biāo)和Pa指標(biāo)的旱澇風(fēng)險矩陣，見表3。從表3中可以看出，不論當(dāng)年是哪一種狀態(tài)，向下一年狀態(tài)轉(zhuǎn)移的概率總是正常狀態(tài)最大，因為正常狀態(tài)保證率為80%，即80%的可能性發(fā)生，這是符合當(dāng)?shù)貧夂蛱卣鞯模駝t就不能稱其為正常。然而正常狀態(tài)是不需要預(yù)測的，需要預(yù)測的是不正常的極端小概率狀態(tài)，即旱澇狀態(tài)。

表2　典型農(nóng)業(yè)生長期內(nèi)旱澇閾值

拋開正常狀態(tài)，可以看出對于兩種干旱指標(biāo)得出的旱澇狀態(tài)轉(zhuǎn)移概率存在異同。例如在0℃生長期內(nèi)，當(dāng)年狀態(tài)為重度干旱E1時，兩個干旱指標(biāo)對應(yīng)的預(yù)測結(jié)果相同，為正常E3和輕度洪澇E4。當(dāng)年狀態(tài)為輕度干旱E2時，基于K指標(biāo)預(yù)測下一年的狀態(tài)為正常E3和重度干旱E1，這里最大可能發(fā)生為正常，剩余3個狀態(tài)轉(zhuǎn)移概率相等均為0.17，但是兩個干旱狀態(tài)均有可能，因此更傾向于干旱的發(fā)生，本著防患于未然的原則，所以預(yù)測下一年狀態(tài)為重度干旱；基于Pa指標(biāo)，下一年最大可能發(fā)生是重度干旱E1。當(dāng)年狀態(tài)為正常E3時，K指標(biāo)的預(yù)測結(jié)果為正常E3和輕度干旱E2，Pa指標(biāo)預(yù)測結(jié)果為正常E3和重度干旱E1。當(dāng)年狀態(tài)為E4時，兩個指標(biāo)的預(yù)測結(jié)果相同，為正常E3和輕度洪澇E4。當(dāng)年狀態(tài)為重度洪澇E5時，基于K指標(biāo)的預(yù)測結(jié)果百分百是正常E3；基于Pa指標(biāo)的預(yù)測結(jié)果是正常E3和輕度洪澇E4。其余生長期預(yù)測方法同理。

2.4氣象干旱指標(biāo)的篩選

根據(jù)基于K指標(biāo)和Pa指標(biāo)的旱澇風(fēng)險矩陣(表3)對各典型農(nóng)業(yè)生長期的旱澇狀態(tài)進行預(yù)測，通過與實際情況對比得到相應(yīng)的預(yù)測準(zhǔn)確率，從而

表3　基于K指標(biāo)和Pa指標(biāo)的典型農(nóng)業(yè)生長期內(nèi)旱澇狀態(tài)轉(zhuǎn)移概率矩陣

篩選得到適合遵義的干旱指標(biāo)。表4是1962-2012年基于K指標(biāo)和Pa指標(biāo)的各典型農(nóng)業(yè)生長期的旱澇預(yù)測準(zhǔn)確率，結(jié)果表明10℃、15℃和20℃三個生長期內(nèi)，K指標(biāo)與Pa指標(biāo)預(yù)測效果相差不大，均為70%以上，且誤差不超過2%，其中20℃生長期預(yù)測準(zhǔn)確率均為80%，可以看出以上生長期內(nèi)溫度變化并沒有影響旱澇狀態(tài)，降水量變異是旱澇狀態(tài)主要決定因素；0℃生長期的預(yù)測效果差異較大，溫度變化的因素不能忽略，基于K指標(biāo)的預(yù)測準(zhǔn)確率為76%，基于Pa指標(biāo)的準(zhǔn)確率僅59%，因此在0-5℃持續(xù)期間，溫度是旱澇狀態(tài)的主要影響因素，但此時期并不是主要農(nóng)作物生長期；5℃生長期內(nèi)Pa指標(biāo)比K指標(biāo)的預(yù)測效果好，因此，Pa指標(biāo)更能反映旱澇狀態(tài)。

表4　基于K指標(biāo)和Pa指標(biāo)的旱澇風(fēng)險預(yù)測準(zhǔn)確率

3　結(jié)論與討論

本文主要結(jié)論有兩點。

(1)旱澇狀態(tài)閾值因生長期不同而異。對本文討論的遵義地區(qū)而言，大致趨勢是隨農(nóng)業(yè)生長期界限溫度的升高，基于K指標(biāo)的干旱狀態(tài)界限增大，洪澇狀態(tài)界限值減小，基于Pa指標(biāo)的干旱狀態(tài)界限值減小而洪澇狀態(tài)界限值升高。以往的干旱指標(biāo)研究中對農(nóng)作物各生長階段的旱澇狀態(tài)的界定基本一致，但是，顯然農(nóng)作物不同生長階段對旱澇的適應(yīng)和耐受程度是不同的，并且不同農(nóng)業(yè)生長期內(nèi)氣象要素特征值也不同，因此本文中通過分析典型農(nóng)業(yè)生長期而獲得因時制宜的旱澇狀態(tài)閾值是可行的[17]。在實際的農(nóng)業(yè)生產(chǎn)中可以此為依據(jù)合理安排相關(guān)農(nóng)事活動，力求農(nóng)作物生長階段與實際氣候特征匹配。同理，不同地區(qū)的氣候特征不同，也應(yīng)因地制宜確定不同地區(qū)的旱澇狀態(tài)閾值，以獲得較好的旱澇災(zāi)害預(yù)測效果。

(2)遵義地區(qū)旱澇狀態(tài)的主要影響因素是降水量，Pa指標(biāo)作為干旱指標(biāo)進行旱澇預(yù)測效果優(yōu)于K指標(biāo)。這一結(jié)論與2013年遵義市6-9月(20℃生長期)夏旱特征為降水少于同期54%的結(jié)論相同[9]，2009-2010年遵義秋冬春連旱同樣證實了這一結(jié)論[18]。而0℃和5℃之間間隔的時間段即約1月、2月和12月(表1)，這一時間段內(nèi)溫度的變異是影響0℃生長期內(nèi)旱澇狀態(tài)的主要因素，然而此時期并非主要農(nóng)耕期。

旱澇的發(fā)生發(fā)展是一個復(fù)雜的過程，可以是長期的現(xiàn)象例如2010年西南嚴(yán)重的秋冬春連旱，也有可能是較短時間的例如貴州多發(fā)生的春旱、夏旱等。本文以年為尺度，探討了當(dāng)年與下一年的旱澇狀態(tài)轉(zhuǎn)移情況，實際一年內(nèi)月之間、季度之間也存在狀態(tài)的轉(zhuǎn)移，這種以風(fēng)險預(yù)測效果為依據(jù)篩選干旱指標(biāo)的方法可以在年內(nèi)或農(nóng)作物各生育階段間進行深入的分析。此外，本文較籠統(tǒng)的分析研究了5個典型農(nóng)業(yè)生長期內(nèi)的干旱指標(biāo)情況，在各地特色農(nóng)業(yè)發(fā)展迅猛的背景下，可以根據(jù)地方實際農(nóng)作物的溫度生理指標(biāo)，確定更為具體的農(nóng)作物生長階段的旱澇狀態(tài)閾值。

致謝：論文寫作采用了國家氣象資料中心共享網(wǎng)站數(shù)據(jù)，在此對參與數(shù)據(jù)采集的氣象工作人員表示感謝。

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Selection of a drought index based on risk forecast in the typical mountainous agricultural growth periods:a case study of Zunyi,Guizhou Province

HOU Shuang-shuang1，GU Xiao-ping2*

(1.College of Life Science，Guizhou University，Guiyang,Guizhou 550025,China;2.Guizhou Institute of Mountainous Environment Climate Research，Guiyang,Guizhou 550002，China)

In order to select a drought index for correctly forecasting drought in the typical mountainous agricultural growth periods,the data of daily precipitation and temperature from 1961-2012 were analyzed for Zunyi,Guizhou Province.Through the analysis of the characteristics in five typical agricultural growth periods which are represented by 0℃,5℃,10℃,15℃ and 20℃,the sequence of two drought indexes,i.e.precipitation anomaly percentage (Pa) and dry degree (K) were established and used to predict the risk of drought.According to the forecast accuracy of the risk of drought,more suitable drought index was selected.Our analysis produced the boundaries of drought and the forecast accuracy in comparing the two indexes in predicting risk of drought in different agricultural growth periods.The results indicated that,apart from 0℃ growth period,the index of precipitation anomaly percentage (Pa) is more accurate and suitable to forecast the risk of drought for the other four growth periods in Zunyi.

Zunyi;mountainous areas;agricultural growth periods;drought index;risk prediction

2016-06-16；

2016-06-23

國家科技支撐計劃(2012BAD20B06)黔科合院士站(2014)4010號；

谷曉平(1968-)，女，博士，研究員級高工，主要研究方向：氣候、生態(tài)學(xué)；E-mail:16114331@qq.com。

P49

A

1008-0457(2016)04-0054-07國際

10.15958/j.cnki.sdnyswxb.2016.04.010