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    陜甘寧春玉米低溫冷害動(dòng)態(tài)監(jiān)測(cè)研究

    2018-08-08 05:57:42韓忠玲程勇翔
    廣東農(nóng)業(yè)科學(xué) 2018年5期
    關(guān)鍵詞:陜甘寧發(fā)育期省區(qū)

    馮 徽,韓忠玲,程勇翔

    (1.石河子大學(xué)生命科學(xué)學(xué)院,新疆 石河子 832000;2.石河子大學(xué)信息科學(xué)與技術(shù)學(xué)院,新疆 石河子 832000)

    冷害作為玉米農(nóng)業(yè)氣象災(zāi)害中的一種,很早就引起了關(guān)注,但研究成果多集中于東北三省。近年來陜西省、甘肅省和寧夏回族自治區(qū)(以下簡(jiǎn)稱陜甘寧)三省區(qū)玉米種植面積增加顯著,2015年比1991年分別增加了12.03%、215.07%、282.51%[1]。玉米產(chǎn)量增加的原因與全球氣候變暖、陜甘寧熱量條件改善有關(guān),但氣候變暖的同時(shí)溫度波動(dòng)幅度也有所增大,極端事件頻發(fā)[2],可能會(huì)對(duì)陜甘寧三省區(qū)擴(kuò)大的玉米種植造成不利影響,因此對(duì)陜甘寧三省區(qū)玉米冷害進(jìn)行研究很有必要。

    目前作物冷害監(jiān)測(cè)主要有3種途徑。一是基于溫度距平[3]或溫度臨界閾值的作物冷害監(jiān)測(cè),該種冷害監(jiān)測(cè)的關(guān)鍵是對(duì)小網(wǎng)格氣溫推算。一般方法有GIS氣溫空間插值[4],或者通過氣溫與地理因子構(gòu)建的擬合模型進(jìn)行推算[5],如利用MODIS地表溫度數(shù)據(jù)或微波數(shù)據(jù),通過建立平均氣溫多元回歸模型監(jiān)測(cè)冷害[6-10]。二是基于作物模型的冷害監(jiān)測(cè),該方法主要涉及模型參數(shù)調(diào)整、改進(jìn)、監(jiān)測(cè)指標(biāo)選取和監(jiān)測(cè)結(jié)果空間化等問題。如利用玉米生長(zhǎng)模型,基于構(gòu)建的冷害綜合指標(biāo),結(jié)合網(wǎng)格氣象數(shù)據(jù)監(jiān)測(cè)東北玉米冷害[11];利用ORYZA2000改進(jìn)模型,基于空秕率等監(jiān)測(cè)水稻冷害[12-13]。三是基于遙感植被指數(shù)變化或植被指數(shù)臨界閾值的作物冷害監(jiān)測(cè)。如利用Landsat ETM+數(shù)據(jù)對(duì)比冷害前后棉田NDVI、DN值等數(shù)據(jù)的變化監(jiān)測(cè)冷害[14];通過MODIS植被指數(shù)分析,構(gòu)建水稻各發(fā)育期NDVI和EVI監(jiān)測(cè)指標(biāo)來動(dòng)態(tài)監(jiān)測(cè)冷害[15]。研究發(fā)現(xiàn),模型方法機(jī)理較為復(fù)雜,準(zhǔn)確推算大范圍冷害難度大;基于植被指數(shù)的冷害監(jiān)測(cè)方法受云影響較為嚴(yán)重;利用溫度距平值監(jiān)測(cè)冷害,結(jié)果較為滯后。而將溫度臨界閾值和逐日氣溫推算相結(jié)合,并配合發(fā)育階段判讀,則對(duì)大范圍作物冷害監(jiān)測(cè)更為有效和實(shí)用。

    1 數(shù)據(jù)與方法

    1.1 研究區(qū)介紹

    陜甘寧三省區(qū)位于 90°30′~115°15′E,31°42′~42°57′N 之間,地形復(fù)雜且空間跨度大,總面積達(dá)72.55萬km2[16-18]。三省區(qū)平均海拔1 751 m(數(shù)據(jù)來源于空間經(jīng)度30 mDEM平均值)。三省區(qū)位于北溫帶,無霜期平均達(dá)100~150 d[19],年均氣溫為 8~12℃,春秋兩季相對(duì)寒冷且溫度變化波動(dòng)大,此時(shí)冷害時(shí)有發(fā)生,給農(nóng)作物的生產(chǎn)帶來很大威脅。研究區(qū)氣象站點(diǎn)分布如圖1所示。

    圖1 研究區(qū)選擇及氣象站點(diǎn)分布

    1.2 數(shù)據(jù)來源及預(yù)處理

    從中國(guó)氣象科學(xué)數(shù)據(jù)共享網(wǎng)[20]獲取了71個(gè)農(nóng)業(yè)氣象觀測(cè)站點(diǎn)1991—2013年的作物發(fā)育期資料,統(tǒng)計(jì)了春玉米從播種、出苗、三葉、七葉、拔節(jié)、抽穗、乳熟和成熟各發(fā)育階段的普遍期歷史平均值,并獲取了研究區(qū)76個(gè)氣象站點(diǎn)1951—2017年逐日平均氣溫?cái)?shù)據(jù)[21]。通過數(shù)據(jù)預(yù)處理進(jìn)行有效數(shù)據(jù)的篩選,選擇各氣象站點(diǎn)≥10℃有效積溫(日平均溫度≥10℃的積溫)的年平均值用于構(gòu)建玉米區(qū)劃圖。陜甘寧行政區(qū)劃數(shù)據(jù)來自國(guó)家基礎(chǔ)地理信息系統(tǒng)網(wǎng)[22],利用該數(shù)據(jù)構(gòu)建研究區(qū)經(jīng)緯度圖。DEM高程數(shù)據(jù)由地理數(shù)據(jù)空間云[23]下載獲得,利用該數(shù)據(jù)制作研究區(qū)坡度、坡向圖。

    谷類作物信息來源于MODIS MCD12Q1產(chǎn)品的分類方案5(Land Cover Type 5),使用MODIS Tool進(jìn)行數(shù)據(jù)拼接,將拼接獲得的谷類作物分布結(jié)果與玉米積溫區(qū)劃相結(jié)合,明確了陜甘寧春玉米冷害監(jiān)測(cè)范圍。微波數(shù)據(jù)選取了AMSR-E傳感器中AE-L2A數(shù)據(jù)作為信息源。毛克彪等[24]研究表明:89.0 GHz的空間分辨率是AE-L2A 6個(gè)頻率中最高的,且與地表溫度關(guān)系最為密切。研究將AE-L2A中的89.0 GHz垂直極化亮溫升軌和降軌數(shù)據(jù)進(jìn)行拼接和單位轉(zhuǎn)換,獲取逐日完整溫度趨勢(shì)面,結(jié)果用于后續(xù)逐日氣溫模型的構(gòu)建,具體數(shù)據(jù)處理方法參照文獻(xiàn)[9]。

    對(duì)于無測(cè)站點(diǎn)春玉米各發(fā)育期數(shù)據(jù)及陜甘寧逐日平均溫度數(shù)據(jù),研究利用回歸與殘差加和訂正的方法進(jìn)行推算,其中殘差項(xiàng)由反距離權(quán)重法(Inverse Distance Weighting)[9]插值獲取。

    1.3 陜甘寧三省區(qū)春玉米冷害監(jiān)測(cè)年份選取

    利用1951—2017年陜甘寧三省區(qū)逐日氣溫?cái)?shù)據(jù),選取玉米冷害高發(fā)期4~5月和7~9月,計(jì)算這兩個(gè)時(shí)段各站點(diǎn)積溫距平值,將同年不同站點(diǎn)的積溫距平值再平均,利用該計(jì)算結(jié)果對(duì)當(dāng)年玉米冷害高發(fā)時(shí)段熱量情況作出判斷。從圖2、圖3可以看出,近些年陜甘寧三省區(qū)熱量條件較好,只在2010年春季總體溫度較以往下降明顯,因此本試驗(yàn)選取該年份作為目標(biāo)年進(jìn)行玉米冷害監(jiān)測(cè)研究。

    圖2 陜甘寧三省區(qū)1951—2017年4~5月積溫距平平均值

    圖3 陜甘寧三省區(qū)1951—2017年7~9月積溫距平平均值

    1.4 低溫冷害監(jiān)測(cè)指標(biāo)的選擇

    陜甘寧玉米冷害主要發(fā)生在每年的春秋兩季。由中國(guó)農(nóng)業(yè)信息網(wǎng)[25]獲得了陜甘寧春玉米冷害動(dòng)態(tài)監(jiān)測(cè)指標(biāo)(表1)。

    表1 陜甘寧春玉米冷害判定指標(biāo)

    2 結(jié)果與分析

    2.1 陜甘寧玉米種植區(qū)提取結(jié)果

    構(gòu)建積溫空間推測(cè)模型,基于各氣象站多年平均≥10℃活動(dòng)積溫與緯度、經(jīng)度和海拔之間的相關(guān)關(guān)系,結(jié)合前人總結(jié)的玉米生產(chǎn)積溫安全閾值1 900℃.d[25],提取了陜甘寧玉米理論分布區(qū)(圖4,彩插二)。

    AT≥10℃= 1.55×104- 99.30α- 61.03β- 1.56γ式中,AT≥10℃為多年平均積溫,α、β和γ分別為緯度、經(jīng)度和海拔。方程決定系數(shù)R2= 0.97,樣本數(shù)n = 76,統(tǒng)計(jì)檢驗(yàn)F = 1.53×103,達(dá)到0.01極顯著水平,模型均方根誤差RMSE=191.73℃,這一估測(cè)精度能夠滿足研究需要(圖5)。

    圖5 模擬積溫與氣象站計(jì)算積溫結(jié)果

    在陜甘寧玉米理論分布區(qū)提取的基礎(chǔ)上,疊加2003—2013年每年的MODIS MCD12Q1谷類作物分布信息,取玉米理論分布區(qū)和谷類作物的交集作為陜甘寧玉米種植區(qū)提取結(jié)果,獲得的陜甘寧玉米理論種植區(qū)面積,占研究區(qū)總面積的22.24%。結(jié)果用于后續(xù)冷害監(jiān)測(cè)(圖6,彩插二)。

    2.2 陜甘寧春玉米冷害重點(diǎn)監(jiān)測(cè)時(shí)段動(dòng)態(tài)發(fā)育期的構(gòu)建

    2.2.1 陜甘寧春玉米靜態(tài)發(fā)育期的構(gòu)建 通過對(duì)研究區(qū)三省區(qū)1991—2013年春玉米主要發(fā)育期平均值的計(jì)算,得到各發(fā)育期平均儒略日(表2)。

    通過對(duì)陜甘寧春玉米播種期、拔節(jié)期和成熟期多年平均值與地理因子的相關(guān)分析發(fā)現(xiàn),春玉米播種、拔節(jié)和成熟期與經(jīng)緯度和海拔之間有很強(qiáng)相關(guān)性(表3),可利用這些因子建立的多元回歸方程推斷未知區(qū)域的春玉米農(nóng)時(shí)。

    對(duì)模擬結(jié)果采用未參與建模的27個(gè)氣象觀測(cè)站點(diǎn)的實(shí)測(cè)數(shù)據(jù)進(jìn)行驗(yàn)證,結(jié)果表明,模擬的春玉米播種、拔節(jié)和成熟普遍期(圖7,彩插二)與驗(yàn)證站點(diǎn)計(jì)算的各發(fā)育階段的RMSE分別為2.38、1.78和3.08。計(jì)算的T統(tǒng)計(jì)值分別為-0.14、-0.23和-0.23,其相伴概率分別為0.89、0.82和0.82,結(jié)果都比顯著性水平0.05要大,接受T檢驗(yàn)零假設(shè),模擬值和真實(shí)值沒有顯著差異(圖8),實(shí)驗(yàn)結(jié)果可用于后續(xù)分析。

    表2 陜甘寧三省區(qū)1991—2013年春玉米發(fā)育期(d)平均值變化范圍

    表3 春玉米發(fā)育期與各地理因子的多元回歸方程

    圖8 春玉米拔節(jié)普遍期空間分布圖精度驗(yàn)證

    2.2.2 陜甘寧春玉米動(dòng)態(tài)發(fā)育期的構(gòu)建 完成春玉米播種、拔節(jié)與成熟期靜態(tài)發(fā)育期的構(gòu)建后,采用程勇翔[26]等設(shè)計(jì)的《作物發(fā)育期時(shí)空格局動(dòng)態(tài)演示程序 V1.0》輸出監(jiān)測(cè)時(shí)段春玉米逐日動(dòng)態(tài)發(fā)育期在當(dāng)年儒略歷日的時(shí)空變動(dòng)圖,結(jié)果如圖9(彩插二)所示。拔節(jié)至成熟期動(dòng)態(tài)圖的做法相同,研究結(jié)果展示從略,不再贅述。

    2.3 陜甘寧逐日平均氣溫推算

    利用44個(gè)氣象站點(diǎn)逐日平均溫度與地理因子和微波亮溫的相關(guān)性分析構(gòu)建了逐日平均氣溫推算方程,并結(jié)合緯度圖、經(jīng)度圖、海拔圖、坡度圖、坡向圖和微波亮溫圖推算出了2010年陜甘寧三省區(qū)4~10月每日平均氣溫圖,結(jié)果舉例如圖10(彩插三)所示。

    利用未參與建模的32個(gè)氣象站實(shí)測(cè)數(shù)據(jù)對(duì)獲取的逐日氣溫?cái)?shù)據(jù)進(jìn)行檢驗(yàn),模擬值與實(shí)測(cè)值RMSE為1.75℃。該精度滿足冷害監(jiān)測(cè)所需,可用于后續(xù)監(jiān)測(cè)研究。

    2.4 陜甘寧春玉米冷害動(dòng)態(tài)監(jiān)測(cè)結(jié)果

    利用已得到的陜甘寧玉米種植區(qū)圖、玉米發(fā)育期動(dòng)態(tài)圖,結(jié)合玉米冷害監(jiān)測(cè)指標(biāo),實(shí)現(xiàn)了陜甘寧三省區(qū)玉米冷害的動(dòng)態(tài)監(jiān)測(cè),見表4、圖11(彩插三)。查詢相關(guān)資料與2011年中國(guó)農(nóng)業(yè)氣象災(zāi)害統(tǒng)計(jì)年鑒記錄:在2010年4月11~15日,陜西省關(guān)中北部和陜南局部地區(qū)遭遇寒潮霜凍天氣[27],甘肅全省出現(xiàn)了3~5 d連續(xù)低溫天氣,造成上述地區(qū)玉米出現(xiàn) “爛種或死苗”的現(xiàn)象。上述現(xiàn)象與監(jiān)測(cè)結(jié)果相吻合。

    表4 2010年春玉米春季低溫冷害監(jiān)測(cè)結(jié)果

    研究利用已報(bào)道的玉米中后期冷害監(jiān)測(cè)指標(biāo),對(duì)2010年陜甘寧春玉米秋季冷害進(jìn)行監(jiān)測(cè),結(jié)果表明,該區(qū)域春玉米未發(fā)生明顯冷害,這與2011年中國(guó)農(nóng)業(yè)氣象災(zāi)害統(tǒng)計(jì)年鑒記錄一致,與圖3陜甘寧三省區(qū)各氣象站點(diǎn)7~9月積溫距平平均值統(tǒng)計(jì)結(jié)果相吻合。

    再利用2010年陜甘寧各氣象站點(diǎn)監(jiān)測(cè)時(shí)段數(shù)據(jù),計(jì)算各站點(diǎn)相對(duì)歷史逐日平均值的距平值。將各站點(diǎn)計(jì)算的逐日溫度距平值再平均,結(jié)果用于衡量研究區(qū)每日溫度狀況的虧盈,結(jié)果如圖12~13所示。從圖12可以看出,在4~5月有3段明顯低于歷史平均值的時(shí)期,該時(shí)期與表4冷害監(jiān)測(cè)結(jié)果在發(fā)生時(shí)間和范圍廣度上相吻合。從圖13可以看出,7~9月,各氣象站點(diǎn)逐日溫度距平平均值基本為正數(shù),即使有個(gè)別時(shí)段出現(xiàn)較小的負(fù)距平值,但因夏季溫度普遍較高,氣溫并未低于冷害監(jiān)測(cè)指標(biāo)值,無冷害發(fā)生,該結(jié)果與研究監(jiān)測(cè)結(jié)果相一致。通過上述分析,進(jìn)一步證實(shí)了研究方法的有效性和監(jiān)測(cè)結(jié)果的準(zhǔn)確性。

    圖12 2010年4~5月陜甘寧各氣象站點(diǎn)逐日溫度距平平均值

    圖13 2010年7~9月陜甘寧各氣象站點(diǎn)逐日溫度距平平均值

    3 結(jié)論與討論

    研究中涉及的動(dòng)態(tài)發(fā)育期構(gòu)建對(duì)大范圍復(fù)雜環(huán)境作物冷害監(jiān)測(cè)很有必要,原因是冷害監(jiān)測(cè)臨界指標(biāo)一般是針對(duì)不同發(fā)育期研制的,如果沒有考慮發(fā)育期和冷害監(jiān)測(cè)指標(biāo)之間的配合度,很可能判斷錯(cuò)誤。在現(xiàn)有作物冷害動(dòng)態(tài)監(jiān)測(cè)中很少有學(xué)者利用動(dòng)態(tài)發(fā)育期圖監(jiān)測(cè)冷害。劉丹等[15]通過MODIS MOD13A2植被指數(shù)分析,構(gòu)建了水稻的各發(fā)育期NDVI和EVI監(jiān)測(cè)指標(biāo)。在水稻各發(fā)育期靜態(tài)圖構(gòu)建的基礎(chǔ)上,判讀監(jiān)測(cè)當(dāng)日水稻理論發(fā)育階段,將監(jiān)測(cè)當(dāng)日實(shí)測(cè)植被指數(shù)與理論發(fā)育階段應(yīng)當(dāng)達(dá)到的植被指數(shù)對(duì)比,判斷有無延遲型冷害發(fā)生,該研究采用的水稻發(fā)育期判讀類似于發(fā)育期動(dòng)態(tài)圖的構(gòu)建,基本實(shí)現(xiàn)基于發(fā)育期植被指數(shù)的冷害動(dòng)態(tài)監(jiān)測(cè),但植被指數(shù)分析法對(duì)于云污染的像元不能進(jìn)行冷害監(jiān)測(cè),存在著一定的局限性。

    研究對(duì)春玉米面積提取采用了活動(dòng)積溫與MODIS歷年谷類作物相結(jié)合的方法。該方法相比于利用植被指數(shù)時(shí)間序列分析提取玉米面積來說,雖然在空間位置上不夠準(zhǔn)確,但卻更實(shí)用,可以幫助農(nóng)業(yè)部門及時(shí)確定春玉米冷害發(fā)生的大致范圍,對(duì)冷害發(fā)生區(qū)域迅速做出響應(yīng),降低農(nóng)戶經(jīng)濟(jì)損失。而利用植被指數(shù)時(shí)間序列法提取的春玉米面積雖然準(zhǔn)確,但結(jié)果較為滯后。研究認(rèn)為植被指數(shù)時(shí)間序列分析對(duì)后續(xù)冷害損失評(píng)估和準(zhǔn)確測(cè)定春玉米受災(zāi)面積更為適用。

    圖14 微波亮溫?cái)?shù)據(jù)對(duì)逐日氣溫推算的影響

    研究利用微波數(shù)據(jù)受天氣條件影響小的特性,為逐日氣溫推算提供了一個(gè)溫度趨勢(shì)面信息。通過與地理因子的多元回歸分析,推算逐日氣溫。研究進(jìn)一步比較了加入微波數(shù)據(jù)和去除該數(shù)據(jù)對(duì)溫度推算的影響。圖14是對(duì)日平均溫度的殘差直方圖的Gauss擬合結(jié)果,直觀地反映了微波亮溫趨勢(shì)面信息對(duì)提高氣溫推算的影響:加入微波數(shù)據(jù)后,逐日氣溫推算的結(jié)果與實(shí)測(cè)氣溫相比較均方根誤差為1.75℃;如果去除該數(shù)據(jù),只用地理因子推算氣溫,均方根誤差為2.12℃,微波數(shù)據(jù)的加入可以將日平均氣溫的推算精度提高0.37℃。氣溫推算精度基本滿足研究所需。

    相比于利用LST(Land Surface Temperature)產(chǎn)品通過插補(bǔ)云污染像元,再用于推算氣溫來說,微波亮溫推算氣溫方法推斷次數(shù)更少,方法更高效[7-8]。張麗文等利用MODIS8天或逐日LST數(shù)據(jù),結(jié)合地理因子、植被指數(shù)等變量建立多元回歸模型推測(cè)平均氣溫,對(duì)于受云污染的像元再采用局部窗口空間迭代插補(bǔ)或地面數(shù)據(jù)空間插值的方法填補(bǔ),在冷害監(jiān)測(cè)指標(biāo)的選取上分別利用了積溫距平[7-8]、累積生長(zhǎng)度日距平[10]或溫度臨界閾值[9]監(jiān)測(cè)冷害,逐步實(shí)現(xiàn)了冷害動(dòng)態(tài)監(jiān)測(cè),證實(shí)基于LST的逐日溫度推算具有一定的準(zhǔn)確性。若今后冷害研究中能將逐日微波亮溫?cái)?shù)據(jù)和MODIS逐日LST數(shù)據(jù)相結(jié)合,則有望進(jìn)一步提高冷害溫度推算精度。

    綜合本研究結(jié)果,微波亮溫趨勢(shì)面信息的加入可進(jìn)一步提高逐日溫度的推算精度。大范圍冷害監(jiān)測(cè)時(shí),動(dòng)態(tài)發(fā)育期的采用可提高冷害監(jiān)測(cè)指標(biāo)和發(fā)育期的配合度。研究采用的方法經(jīng)證實(shí)可以實(shí)現(xiàn)對(duì)陜甘寧三省區(qū) 春玉米冷害進(jìn)行大范圍的同步跟蹤監(jiān)測(cè)。本研究方法具普適性,對(duì)其他作物冷害監(jiān)測(cè)同樣適用。

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