川滇交界干熱河谷地區(qū)農(nóng)業(yè)氣候資源特征

戴聲佩 李茂芬 羅紅霞 劉海清

摘 要 利用四川攀枝花和云南華坪、元謀等3個(gè)時(shí)間序列較長(zhǎng)的氣象站地面觀測(cè)資料，運(yùn)用線性趨勢(shì)法、氣候傾向率法、Mann-Kendall非參數(shù)統(tǒng)計(jì)檢驗(yàn)法等方法分析了川滇交界干熱河谷地區(qū)光能、熱量、水分和風(fēng)能等農(nóng)業(yè)氣候資源特征。結(jié)果表明：川滇干熱河谷地區(qū)光能資源豐富，熱量資源充足，風(fēng)能資源良好，但水分資源結(jié)構(gòu)不平衡，易出現(xiàn)干旱。并且在全球氣候變化背景下，光能、熱量、水分和風(fēng)能等農(nóng)業(yè)氣候資源都發(fā)生了明顯的變化，對(duì)農(nóng)業(yè)會(huì)造成一定的影響，如溫度升高導(dǎo)致作物生長(zhǎng)期延長(zhǎng)，生長(zhǎng)季熱量增加，適宜種植范圍擴(kuò)大。≥10 ℃積溫的增加為熱量要求較高的熱帶經(jīng)濟(jì)作物種植提供了有利條件，川滇干熱河谷地區(qū)適宜熱帶經(jīng)濟(jì)作物種植區(qū)域?qū)⒃黾印４送?，農(nóng)業(yè)氣候資源的變化也會(huì)帶來(lái)一定的負(fù)面影響，如冬季溫度升高，將導(dǎo)致熱帶作物抗旱能力下降等。

關(guān)鍵詞 干熱河谷；農(nóng)業(yè)氣候資源；變化特征；四川；云南

中圖分類(lèi)號(hào) S162.3 文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼 A

The Characteristics of Agricultural Climate Resources in the Dry-Hot Valley Area of Sichuan Province and Yunnan Province

DAI Shengpei1，2，3， LI Maofen1，2，3， LUO Hongxia1，2，3， LIU Haiqing4

1 Institute of Scientific and Technical Information， Chinese Academy of Tropical Agricultural Sciences， Haikou， Hainan 571101， China

2 Key Laboratory of Agricultural Remote Sensing， Ministry of Agriculture， Beijing 100081， China

3 Key Laboratory of Practical Research on Tropical Crops Information Technology in Hainan Provinve， Haikou， Hainan 571101， China

4 Chinese Academy of Tropical Agricultural Sciences， Haikou， Hainan 571101， China

Abstract The variation characteristics of light， heat， moisture and wind were analyzed using the linear trend method and Mann-Kendall non-parametric statistical test based on the daily meteorological observation data from three meteorological stations in the dry-hot valley areas of Sichuan Province and Yunnan Province. The results showed that the dry-hot valley areas was rich in solar energy， heat， and wind energy resources， but the water resources structure was uneven and prone to drought. In the context of global change， the agricultural climate resources such as light energy， heat， moisture and wind energy have changed obviously， which would cause some influences on agriculture. For example， the increase of temperature leads to the extension of crop growth period. The increase of ≥10 ℃ accumulated temperature provides favorable conditions for the cultivation of tropical economic crops. The suitable area for tropical economic crops in the dry-hot valley areas should be increased. In addition， changes in agricultural climate resources would also have a negative impact on agriculture， such as increased winter temperatures would result in decreased drought resistance in tropical crops.

Key words dry-hot valley； agricultural climate resources； variation characteristics； Sichuan province； Yunnan province

doi 10.3969/j.issn.1000-2561.2018.06.028

農(nóng)業(yè)氣候資源既是農(nóng)業(yè)自然資源十分重要的組成部分，也是農(nóng)業(yè)生產(chǎn)的基本環(huán)境條件和能源物質(zhì)[1]，直接影響農(nóng)業(yè)生產(chǎn)過(guò)程[2]以及一個(gè)地區(qū)農(nóng)業(yè)生產(chǎn)結(jié)構(gòu)和布局、作物種類(lèi)、種植耕作制度等[3]。在全球氣候變化背景下，中國(guó)不同區(qū)域的農(nóng)業(yè)氣候資源都發(fā)生了一定程度變化[4]。華南沿海地區(qū)氣溫呈上升趨勢(shì)，20世紀(jì)90年代以來(lái)增溫更加明顯；降水呈階段性和周期性變化，50、70、90年代偏多，60、80年代偏少[5-8]；秋季蒸散量呈下降趨勢(shì)[9]，太陽(yáng)輻射是其主要制約因子[10]；≥10℃積溫呈增加趨勢(shì)，并向高緯度、高海拔擴(kuò)展[11]，這為熱量要求較高的熱帶作物生產(chǎn)種植提供了有利條件[12-13]。其他地區(qū)農(nóng)業(yè)氣候資源也同樣發(fā)生了不同程度的變化[14]，如東北地區(qū)[15]、華東地區(qū)[16]等。

位于四川省和云南省交界的山地峽谷區(qū)域存在大量熱量偏高、降雨量偏少的河谷盆地，這些地區(qū)氣候炎熱、干燥，植被稀少，被當(dāng)?shù)厝朔Q(chēng)為“干壩子”、“干熱壩子”或“干熱河谷”[17-18]，由于其特殊氣候環(huán)境下所形成的獨(dú)特植被景觀和土壤類(lèi)型，以及在農(nóng)業(yè)氣候資源、土地資源、經(jīng)濟(jì)作物資源等方面的重要價(jià)值[19-20]，特別是氣候資源對(duì)于決定農(nóng)業(yè)生產(chǎn)的布局、結(jié)構(gòu)以及產(chǎn)量的高低和品質(zhì)的優(yōu)劣具有重要作用。因此，充分利用該區(qū)域豐富的農(nóng)業(yè)氣候資源，發(fā)展農(nóng)業(yè)生產(chǎn)以及相關(guān)熱帶經(jīng)濟(jì)作物，合理利用和保護(hù)生態(tài)環(huán)境資源，對(duì)于該地區(qū)農(nóng)業(yè)生產(chǎn)、農(nóng)民增收、農(nóng)村發(fā)展具有重要意義。

近年來(lái)，干熱河谷農(nóng)業(yè)資源、生態(tài)環(huán)境、植被恢復(fù)等問(wèn)題[21-22]，受到了越來(lái)越多的地理學(xué)、氣象學(xué)、生態(tài)學(xué)、植物學(xué)以及農(nóng)學(xué)等領(lǐng)域?qū)＜覍W(xué)者的高度關(guān)注[23-25]，也取得了眾多研究成果。但受資料、條件等限制，部分研究未能全面反映該地區(qū)在全球氣候變化背景下的農(nóng)業(yè)氣候資源特征。因此，本研究擬選取該地區(qū)典型氣象臺(tái)站地面觀測(cè)資料，研究該地區(qū)光能、熱量、水分和風(fēng)能等農(nóng)業(yè)氣候資源的變化特征，以期為該地區(qū)農(nóng)業(yè)自然資源的開(kāi)發(fā)利用提供科學(xué)依據(jù)。

1 材料與方法

1.1 研究區(qū)域

本研究區(qū)域?yàn)榇ǖ峤唤缣幐蔁岷庸鹊貐^(qū)（25°31′N(xiāo)～27°2′N(xiāo)，100°24′E～102°7′E）（圖1），主要范圍包括四川省攀枝花市、鹽邊縣、米易縣、會(huì)理縣和云南省華坪縣、元謀縣、永勝縣、武定縣等市縣，屬于非地帶性干熱河谷，包括金沙江干流及泡江、雅礱江、安寧河、龍川江、普渡河、小江、黑水河等支流，河谷河流深切，嶺谷高差懸殊，多數(shù)地帶呈“V”字型狹谷，階地不發(fā)育，立體型強(qiáng)。谷地、盆地、山地、丘陵、壩子、土林、泥石流、河漫灘等各種地形地貌交織，峽谷景觀呈多樣化特征[17]。其基本氣候特點(diǎn)是降水干濕季分明、水熱組合失衡、熱量高、降水少、蒸發(fā)強(qiáng)烈[22]。該地區(qū)植物和作物種質(zhì)資源豐富，其中熱帶經(jīng)濟(jì)作物資源多達(dá)600多種[19]，是中國(guó)重要熱帶經(jīng)濟(jì)作物種植生產(chǎn)基地。

1.2 數(shù)據(jù)來(lái)源

選用1988～2016年四川省攀枝花氣象站、1957～2016年云南省華坪氣象站、1956～2016年云南省元謀縣氣象站逐日太陽(yáng)輻射、日照時(shí)數(shù)、平均氣溫、最高氣溫、最低氣溫、降水量、平均相對(duì)濕度、平均風(fēng)速地面實(shí)測(cè)數(shù)據(jù)，資料來(lái)源于國(guó)家氣象科學(xué)數(shù)據(jù)共享服務(wù)平臺(tái)（http：//data.cma.cn/），并對(duì)各氣象要素進(jìn)行數(shù)據(jù)質(zhì)量控制，剔除不合理數(shù)據(jù)，保證數(shù)據(jù)的質(zhì)量。經(jīng)過(guò)質(zhì)量控制后，3個(gè)站點(diǎn)有效數(shù)據(jù)完整率均在90%以上。

圖1 研究站點(diǎn)示意圖

Fig. 1 The study area and the distribution of the meteorological stations

1.3 研究方法

1.3.1 氣候傾向率法 采用氣候傾向率法分析某一氣候要素的時(shí)間變化趨勢(shì)，即對(duì)某一氣候變量與對(duì)應(yīng)的時(shí)間建立一元線性回歸方程，并采用最小二乘法進(jìn)行參數(shù)估計(jì)，獲得氣象傾向率，當(dāng)氣象傾向率大于零時(shí)，則表示該氣候要素序列隨時(shí)間遞增呈上升趨勢(shì)，反之遞減呈下降趨勢(shì)[26]，方法具體如下：

用xi表示樣本量為n的某一氣象變量，用ti表示xi所對(duì)應(yīng)的時(shí)間，建立xi與ti之間的一元線性回歸方程[22]：

xi=a+bti，i=1，2，…..，n （1）

式中：a為回歸常數(shù)，b為回歸系數(shù)，a和b可用最小二乘法進(jìn)行估計(jì)。

對(duì)觀測(cè)數(shù)據(jù)xi及相應(yīng)的時(shí)間ti，回歸系數(shù)a和常數(shù)b的最小二乘法估計(jì)為：

（2）

其中：，，b×10為氣候傾向率。

1.3.2 Mann-Kendall非參數(shù)統(tǒng)計(jì)檢驗(yàn)法 采用Mann-Kendall非參數(shù)統(tǒng)計(jì)檢驗(yàn)法從不同時(shí)間尺度不同氣候要素進(jìn)行時(shí)間序列突變檢驗(yàn)[26]。Mann-Kendall非參數(shù)檢驗(yàn)是目前理論基礎(chǔ)較強(qiáng)且應(yīng)用最為廣泛的一種檢驗(yàn)氣候突變的方法，該方法以氣候要素平穩(wěn)為前提，并且序列是隨機(jī)獨(dú)立的，其概率分布等同[27]，方法具體如下：

在原假設(shè)H0，氣候序列沒(méi)有變化的情況下，設(shè)此序列為（x1，x2，…，xn），設(shè)mi表示第i個(gè)樣本xi>xj（1≤j≤i）的累積數(shù)，定義統(tǒng)計(jì)量dk：定義統(tǒng)計(jì)量dk：

（2≤k≤N） （3）

在原序列的隨機(jī)獨(dú)立假設(shè)下，dk的均值、方差分別為：

（4）

（2≤k≤N） （5）

再將dk標(biāo)準(zhǔn)化，得到UFk：

（6）

式中，UFk為標(biāo)準(zhǔn)分布，其（率可以通過(guò)計(jì)算或查表獲得。給定顯著性水平α0，當(dāng)α0>α1，接受原假設(shè)H0；當(dāng)α0<α1時(shí)，則拒絕原假設(shè)，表示此序列將存在一個(gè)強(qiáng)的增長(zhǎng)或減少趨勢(shì)，所有UFk（1≤k≤N）組成一條曲線UF，通過(guò)信度檢驗(yàn)可知其是否有變化趨勢(shì)，把此方法引用到反序列中，計(jì)算得到另一條曲線UB。給定顯著性水平0.05，則統(tǒng)計(jì)量UF和UB的臨界值為±1.96。如果UF>0，表示序列呈上升趨勢(shì)；反之，表明呈下降趨勢(shì)，大于或小于±1.96，表示上升或下降趨勢(shì)明顯；如果曲線UF和UB在置信區(qū)間內(nèi)存在交叉點(diǎn)，則這點(diǎn)便是突變的開(kāi)始點(diǎn)。

2 結(jié)果與分析

2.1 光能資源

太陽(yáng)輻射是農(nóng)業(yè)生產(chǎn)的能量來(lái)源，植物體利用太陽(yáng)能通過(guò)光合作用合成干物質(zhì)。因此本研究利用總輻射量、日照時(shí)數(shù)來(lái)分析研究區(qū)域光能資源的變化特征。

2.1.1 總輻射量變化特征 由于研究區(qū)域只有攀枝花氣象站從1992年開(kāi)始觀測(cè)太陽(yáng)輻射，因此以攀枝花站作為代表分析研究區(qū)域太陽(yáng)輻射的變化情況。攀枝花站總輻射量年際變化和M-K檢驗(yàn)曲線如圖2所示，1992年以來(lái)，攀枝花總輻射量年際變化呈現(xiàn)波動(dòng)增加趨勢(shì)（圖2-a），其氣候傾向率為146.8 MJ.m-2.10a-1，

相關(guān)系數(shù)為0.2，未通過(guò)0.05的顯著性水平檢驗(yàn)。從3年滑動(dòng)平均曲線可見(jiàn)，攀枝花站總輻射量變化可分為以下2個(gè)階段：1992～2007年呈下降趨勢(shì)，即“變暗”的過(guò)程，2008～2016年呈增加趨勢(shì)，即“變亮”的過(guò)程?？傮w來(lái)看，總輻射量多年平均值為5 909.1 MJ/m2，最小值為2007年的4 621.5 MJ/m2，

最大值為2009年的7 280.6 MJ/m2，兩者相差達(dá)

2 659.1 MJ/m2，說(shuō)明年總輻射量變化幅度大。由圖2-b可知，UF和UB曲線相交于2009年，并且交點(diǎn)位于臨界線（U=±1.96）之間，表明2009年為突變年份。

2.1.2 日照時(shí)數(shù)變化特征 攀枝花、元謀、華坪日照時(shí)數(shù)年際變化及其M-K檢驗(yàn)曲線如圖3所示。3個(gè)站點(diǎn)日照時(shí)數(shù)呈現(xiàn)不同變化趨勢(shì)（圖3-a），其中，攀枝花站日照時(shí)數(shù)呈增加趨勢(shì)，元謀和華坪站則呈減少趨勢(shì)，其氣候傾向率分別為66.7、-30.6和-73.7 h/10a，相關(guān)系數(shù)分別為0.3、0.4和0.1，元謀站通過(guò)0.05的顯著性水平檢驗(yàn)，攀枝花站和華坪站未達(dá)到0.05的顯著性水平。攀枝花、元謀、華坪日照時(shí)數(shù)多年平均值分別為2 687.6、2 608.8、2 525.9 h，最大值分別為2 939.1、2 890.7、2 801.6 h ，最小值分別為2 293.9、2 322.6、2 242.7 h。由圖3-b～d可知，攀枝花站日照時(shí)數(shù)變化波動(dòng)較大，存在多個(gè)突變年份，分別為1993、1997、2006、2010年；元謀站減少趨勢(shì)明顯，1976年為突變年份；華坪站呈現(xiàn)緩慢減少趨勢(shì)，其突變年份為1988年。

2.2 熱量資源

溫度也是動(dòng)植物生長(zhǎng)發(fā)育的重要條件，在一定適溫范圍內(nèi)，在滿(mǎn)足光照、水分和肥料條件下，許多植物的生長(zhǎng)速率與環(huán)境溫度成正相關(guān)。本研究利用平均氣溫、最高氣溫、最低氣溫和≥10℃積溫來(lái)分析研究區(qū)域熱量資源的變化特征。

2.2.1 氣溫變化特征 圖4～6分別是攀枝花、元謀、華坪氣象站平均氣溫、最高氣溫、最低氣溫年際變化趨勢(shì)和M-K檢驗(yàn)曲線。由圖4-a、圖5-a、圖6-a可見(jiàn)，在全球氣候變化背景下，攀枝花平均氣溫、最高氣溫、最低氣溫具有顯著的升高趨勢(shì)，并且最低氣溫上升幅度明顯高于年平均氣溫和最高氣溫，即夜間溫度增溫強(qiáng)度高于白天，晝夜溫差減小，其傾向率分別為0.2、0.3、0.3 ℃/10a，相關(guān)系數(shù)分別為0.3、0.4和0.6，均通過(guò)0.05的顯著性水平檢驗(yàn)。由圖4-b、圖5-b、圖6-b可見(jiàn)，攀枝花站平均氣溫、最高氣溫、最低氣溫變化存在突變，其突變年份分別為2007、2004、2008年。元謀和華坪站平均氣溫、最高氣溫、最低氣溫的總體變化趨勢(shì)不明顯，大致可分為2個(gè)階段，2000年之前呈下降趨勢(shì)，在2000年之后存在明顯的增溫趨勢(shì)（圖4-a、c、d，圖5 a、c、d，圖6 a、c、d）。

2.2.2 ≥10 ℃積溫變化特征 攀枝花、元謀、華坪≥10 ℃積溫年際變化及其M-K檢驗(yàn)曲線如圖7所示。3個(gè)站點(diǎn)≥10 ℃積溫呈現(xiàn)不同變化趨勢(shì)（圖7-a），其中，攀枝花站≥10 ℃積溫呈明顯趨勢(shì)，元謀站呈減少趨勢(shì)，華坪站變化不明顯，其氣候傾向率分別為99.4、-36.4、2.7 ℃/10a，相關(guān)系數(shù)分別為0.2、0.3和0.01，攀枝花站和華坪站未通過(guò)0.05的顯著性水平檢驗(yàn)，元謀站達(dá)到0.05的顯著性水平。攀枝花、元謀、華坪≥10℃積溫多年平均值分別為7 516.2、7 904.0、7 083.0 ℃，最大值分別為8 067.1、8 471.0、7 523.0 ℃，最小值分別為6 499.7、7 159.0、6 351.0 ℃。由圖7-b～d可知，攀枝花站≥10 ℃積溫呈顯著增加趨勢(shì)，2008年為其突變年份；元謀站減少趨勢(shì)明顯，突變年份為1970年；華坪站變化趨勢(shì)不顯著。

2.3 水分資源

水既是植物光合作用合成有機(jī)物的原料，也是一切生命活動(dòng)的必需條件；陸地上的水主要來(lái)自自然降水。本研究利用降水量和平均相對(duì)濕度來(lái)分析研究區(qū)水分資源的變化特征。

2.3.1 降水量變化特征 攀枝花、元謀、華坪降水量年際變化及其M-K檢驗(yàn)曲線如圖8所示。3個(gè)站點(diǎn)降水量變化基本一致（圖8-a），其變化趨勢(shì)均較小。其中，攀枝花站降水量呈微弱減少趨勢(shì)，元謀和華坪站則呈微弱增加趨勢(shì)，其氣候傾向率分別為-18.6、7.9、8.2 mm/10a，相關(guān)系數(shù)均小于0.1，均未通過(guò)0.05的顯著性水平檢驗(yàn)。攀枝花、元謀、華坪降水量多年平均值分別為826.2、630.0、1 061.0mm，最大值分別為1 165.5、916.3、1 526.0 mm，最小值分別為537.7、287.4、628.9 mm。由圖8-b～d可知，攀枝花站、元謀站、華坪站降水量變化存在多個(gè)突變年份，其總體變化趨勢(shì)均不明顯。

2.3.2 相對(duì)濕度變化特征 攀枝花、元謀、華坪平均相對(duì)濕度年際變化及其M-K檢驗(yàn)曲線如圖9所示。3個(gè)站點(diǎn)平均相對(duì)濕度呈現(xiàn)不同變化趨勢(shì)（圖9-a），其中，攀枝花站平均相對(duì)濕度呈減少趨勢(shì)，元謀和華坪站則呈增加趨勢(shì)，其氣候傾向率分別為-2.0%/10a、1.4%/10a、0.3%/10a，相關(guān)系數(shù)分別為0.5、0.7、0.3，攀枝花站和元謀站通過(guò)0.05的顯著性水平檢驗(yàn)，華坪站未達(dá)到0.05的顯著性水平。攀枝花、元謀、華坪平均相對(duì)濕度多年平均值分別為57.2%、56.2%和61.3%，最大值分別為63%、64%和68%，最小值分別為49%、46%和57%。由圖9-b～d可知，攀枝花站平均相對(duì)濕度呈顯著減少趨勢(shì)，其突變年份為2004年；元謀站增加趨勢(shì)明顯，1981年為突變年份；華坪站呈現(xiàn)緩慢增加趨勢(shì)，存在多個(gè)突變時(shí)間點(diǎn)，分別為1982和2014年。

2.4 風(fēng)能資源

風(fēng)能資源是太陽(yáng)能的一種轉(zhuǎn)化形式，是一種清潔的可再生能源，通過(guò)影響其他氣象要素間接影響農(nóng)業(yè)生產(chǎn)，因此本研究利用平均風(fēng)速來(lái)分析研究區(qū)風(fēng)能資源變化特征。

攀枝花、元謀、華坪平均風(fēng)速年際變化及其M-K檢驗(yàn)曲線如圖10所示。3個(gè)站點(diǎn)平均風(fēng)速呈現(xiàn)不同變化趨勢(shì)（圖10-a），其中，攀枝花站日照時(shí)數(shù)呈增加趨勢(shì)，元謀和華坪站則呈減少趨勢(shì)，其氣候傾向率分別為0.1、-0.1、-0.02 m.s-1.10a-1，相關(guān)系數(shù)分別為0.4、0.7和0.1，攀枝花站和元謀站通過(guò)0.05的顯著性水平檢驗(yàn)，華坪站未達(dá)到0.05的顯著性水平。攀枝花、元謀、華坪平均風(fēng)速多年平均值分別為1.4、2.2、1.7 m/s，最大值分別為1.8、2.8、2.2 m/s，最小值分別為1.1、1.3、1.2 m/s。由圖10-b～d可知，攀枝花站平均風(fēng)速呈顯著增加趨勢(shì)，其突變年份為2014年；元謀站減少趨勢(shì)明顯，1979年為突變年份；華坪站呈現(xiàn)波動(dòng)緩慢減少趨勢(shì)，存在多個(gè)突變時(shí)間點(diǎn)，分別為1970、1980和2011年。

3 討論

本研究利用四川攀枝花和云南華坪、元謀等3個(gè)時(shí)間序列較長(zhǎng)的氣象站地面觀測(cè)資料，運(yùn)用線性趨勢(shì)法、Mann-Kendall非參數(shù)統(tǒng)計(jì)檢驗(yàn)法等方法分析了川滇交界干熱河谷地區(qū)光能、熱量、水分和風(fēng)能等農(nóng)業(yè)氣候資源變化特征，得出結(jié)論如下：

攀枝花總輻射量年際變化呈現(xiàn)波動(dòng)增加趨勢(shì)；3個(gè)站點(diǎn)日照時(shí)數(shù)呈現(xiàn)不同變化趨勢(shì)，其中攀枝花站日照時(shí)數(shù)呈增加趨勢(shì)，元謀和華坪站則呈減少趨勢(shì)。攀枝花平均氣溫、最高氣溫、最低氣溫具有顯著的升高趨勢(shì)，并且最低氣溫上升幅度明顯高于年平均氣溫和最高氣溫，即夜間溫度增溫強(qiáng)度高于白天，晝夜溫差減??；元謀和華坪站平均氣溫、最高氣溫、最低氣溫的總體變化趨勢(shì)不明顯，但在2000年之后存在明顯的增溫趨勢(shì)。10 ℃是喜溫作物生長(zhǎng)的起始溫度，也是喜涼作物迅速生長(zhǎng)、多年生作物開(kāi)始以較快速度積累干物質(zhì)的溫度[12]。本研究計(jì)算穩(wěn)定通過(guò)10 ℃界限溫度的持續(xù)日數(shù)定義為溫度生長(zhǎng)期，計(jì)算出溫度生長(zhǎng)期內(nèi)的積溫，并分析其變化特征。3個(gè)站點(diǎn)≥10℃積溫呈現(xiàn)不同變化趨勢(shì)，其中，攀枝花站≥10℃積溫呈明顯趨勢(shì)，元謀站呈減少趨勢(shì)，華坪站變化不明顯。攀枝花、元謀、華坪站降水量變化基本一致，其變化趨勢(shì)均較小，存在較多突變；攀枝花站平均相對(duì)濕度呈減少趨勢(shì)，元謀和華坪站則呈增加趨勢(shì)。攀枝花、元謀、華坪站平均風(fēng)速呈現(xiàn)不同變化趨勢(shì)，其中攀枝花站日照時(shí)數(shù)呈增加趨勢(shì)，元謀和華坪站則呈減少趨勢(shì)。

通過(guò)與其他相關(guān)研究比較表明，攀枝花總輻射量、日照時(shí)數(shù)、平均氣溫、最高氣溫、最低氣溫、≥10 ℃積溫均呈現(xiàn)增加趨勢(shì)，與陳超等[28]研究一致，而降水量、相對(duì)濕度呈下降趨勢(shì)，這與全球氣候變化的大背景相一致。元謀、華坪日照時(shí)數(shù)、平均氣溫、最高氣溫、最低氣溫、≥10 ℃積溫呈減少趨勢(shì)，而降水量、相對(duì)濕度呈增加趨勢(shì)，這些變化趨勢(shì)與全球變暖的趨勢(shì)不一致，可能是由于當(dāng)?shù)靥厥獾匦螚l件下，下墊面性質(zhì)和狀態(tài)改變影響的結(jié)果，主要是由于興修水利設(shè)施，蓄水量激增，導(dǎo)致灌溉設(shè)施改善，水田面積的不斷增加和復(fù)種指數(shù)的不斷提高，以及植樹(shù)造林和退耕還林的共同影響的結(jié)果[21]。

總體來(lái)看，川滇干熱河谷地區(qū)光能資源豐富，熱量資源充足，風(fēng)能資源良好，但水分資源結(jié)構(gòu)不平衡，易出現(xiàn)干旱。并且在全球氣候變化背景下，光能、熱量、水分和風(fēng)能等農(nóng)業(yè)氣候資源都發(fā)生了明顯的變化，其對(duì)農(nóng)業(yè)會(huì)造成一定的影響，如溫度升高導(dǎo)致作物生長(zhǎng)期延長(zhǎng)，生長(zhǎng)季熱量增加，適宜種植范圍擴(kuò)大?！?0 ℃積溫的增加對(duì)熱量要求較高的熱帶經(jīng)濟(jì)作物種植提供了有利條件，川滇干熱河谷地區(qū)適宜熱帶經(jīng)濟(jì)作物種植區(qū)域?qū)⒃黾印４送?，農(nóng)業(yè)氣候資源的變化也會(huì)帶來(lái)一定的負(fù)面影響，如冬季溫度升高，將導(dǎo)致熱帶作物抗旱能力下降等。

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