用陰冷指數(shù)表征寒害程度的方法*

陳匯林霍治國田光輝佟金鶴

?

用陰冷指數(shù)表征寒害程度的方法*

陳匯林1，2，霍治國3**，田光輝1，2，佟金鶴1，2

（1．海南省氣象科學(xué)研究所，海口 570203；2．海南省南海氣象防災(zāi)減災(zāi)重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室，?？?570203；3．中國氣象科學(xué)研究院，北京 100081）

針對現(xiàn)有寒害分析在因子選取上普遍缺少表述陰雨?duì)顩r的問題，提出陰冷指數(shù)模型?；谵r(nóng)業(yè)和氣象行業(yè)專家對海南各市縣陰冷程度的排序，以及海南各市縣1971?2010年逐日氣象數(shù)據(jù)，采用均勻試驗(yàn)設(shè)計(jì)方法構(gòu)建能反映低溫強(qiáng)度和陰雨寡照綜合作用的陰冷指數(shù)模型。依據(jù)陰冷指數(shù)模型，計(jì)算海南各市縣1971?2010年歷次陰冷過程的陰冷指數(shù)，按陰冷指數(shù)從大到小序列中的10％、30％和60%劃分出重度、中度和輕度3級寒害及其指標(biāo)，據(jù)此分析海南寒害的分布及變化。結(jié)果表明：寒害的地域分布特征與實(shí)際業(yè)務(wù)所監(jiān)測的寒害情況相吻合，寒害的年際變化在《中國氣象災(zāi)害大典》寒害記載中也得到了較好的印證，說明陰冷指數(shù)模型具有一定的實(shí)際應(yīng)用性，可為寒害的監(jiān)測、預(yù)警和評估提供新的技術(shù)方法。

陰冷指數(shù)；寒害；模型；均勻試驗(yàn)

寒害是危害橡膠、香蕉、荔枝、龍眼和甘蔗等熱帶、亞熱帶經(jīng)濟(jì)林果的一種重要?dú)庀鬄?zāi)害之一。特別是20世紀(jì)末以來，氣候變化導(dǎo)致南方冬季溫度波動性加劇，連續(xù)的冬暖年使農(nóng)業(yè)種植輕視了寒害的危險(xiǎn)，過度向北和向更高海拔擴(kuò)種不耐寒作物，導(dǎo)致南方越冬作物寒害損失更加嚴(yán)重。1999年12月中下旬?2000年1月上旬的持續(xù)低溫天氣過程，給廣東省和廣西自治區(qū)農(nóng)牧業(yè)造成108億元和150億元的直接經(jīng)濟(jì)損失[1]。2008年1月中旬?2月中旬的持續(xù)低溫過程，使亞熱帶和熱帶地區(qū)冬季作物遭受范圍更廣的嚴(yán)重災(zāi)害[2]。有研究表明，寒害造成的損失不亞于一般臺風(fēng)暴雨災(zāi)害[3]。

依天氣條件，寒害可分成平流型寒害、輻射型寒害和混合型寒害[4]。輻射降溫型主要由于極端最低氣溫造成寒害；平流降溫型主要由于持續(xù)低溫造成寒害；混合降溫型主要由于平流降溫型轉(zhuǎn)為輻射降溫型兩者共同作用造成寒害[5?6]。造成寒害的低溫強(qiáng)度和作用時間特征不同，以及晴朗干冷還是陰雨寡照等天氣背景不同，使得表述寒害程度的氣象學(xué)模型指標(biāo)設(shè)計(jì)難度加大。為此，眾多氣象工作者做過大量的分析研究，獲得了許多寶貴的研究成果。

劉玲等[7?12]以過程降溫幅度和相應(yīng)出現(xiàn)的過程最低氣溫兩個因素，作為香蕉、荔枝等作物的寒害指標(biāo)。馮穎竹等[13]利用廣東省45a的逐日氣溫資料結(jié)合廣東寒害特點(diǎn)，以寒害過程低溫的強(qiáng)度（日最低氣溫）、持續(xù)時間（天數(shù)）及其綜合作用的物理量負(fù)積溫，提出了綜合寒害指標(biāo)的定義。杜堯東等[14]根據(jù)廣東86個站點(diǎn)1951?2004年的氣候資料、1955? 2004年的寒害災(zāi)情資料以及已有成果，對香蕉、荔枝寒害的致災(zāi)因子和寒害綜合氣候指標(biāo)進(jìn)行了研究?；糁螄萚15]選取11月?翌年3月低溫季節(jié)最大降溫幅度、極端最低氣溫、日最低氣溫≤5℃的持續(xù)日數(shù)和≤5℃的積寒4個寒害致災(zāi)因子，采用主成分分析方法分析其權(quán)重關(guān)系，設(shè)計(jì)了香蕉、荔枝寒害等級的綜合指數(shù)，編制了《香蕉、荔枝寒害等級》氣象行業(yè)標(biāo)準(zhǔn)。余會康等[16?17]亦選取4個寒害致災(zāi)因子，分析了華南龍眼寒害的時空分布特征，進(jìn)行海南省芒果寒害氣象指數(shù)保險(xiǎn)費(fèi)率厘定及保險(xiǎn)合同設(shè)計(jì)研究?？镎衙舻萚18?19]則選取更多影響因子分析得出寒害綜合指標(biāo)，開展了廣西等地經(jīng)濟(jì)林果寒害演變特征、橡膠樹寒害氣象等級研究和胡椒寒害氣象等級研究。

以往寒害研究中，多數(shù)學(xué)者選取了溫度降幅和低溫累積兩類因子作為寒害指標(biāo)。用降溫幅度、最低氣溫可以較好地表示強(qiáng)冷空氣入侵引起的平流型、輻射型寒害的劇烈程度，用低溫持續(xù)日數(shù)、有害積寒可以較好地表示弱冷空氣多次補(bǔ)充造成的平流型寒害的累積作用[20]。但是，這些寒害指標(biāo)選取的因子僅限于溫度的各種特征量，并沒有考慮陰雨寡照對華南寒害影響很大的特點(diǎn)，并不適于準(zhǔn)確評價(jià)華南寒害。為此，有必要設(shè)計(jì)一個物理意義明確、構(gòu)成因子全面的寒害綜合評價(jià)模型。本研究旨在設(shè)計(jì)一個能夠反映低溫強(qiáng)度與持續(xù)陰雨寡照多個因素綜合作用的陰冷指數(shù)模型，用于表征寒害的等級程度，有助于寒害的準(zhǔn)確監(jiān)測及評估，為科學(xué)防災(zāi)減災(zāi)提供決策依據(jù)。

1 資料與方法

1.1 數(shù)據(jù)來源

海南省18個氣象站歷年冬季（11月?翌年3月）的氣候資料取自海南省氣象信息中心，為1971?2010年的30a整編資料，包括逐日平均氣溫、逐日最高氣溫和逐日最低氣溫，用于建立陰冷指數(shù)模型。針對海南較為溫暖的市縣，進(jìn)行了冬季的相對日較差與8：00?14：00降水量、日照時數(shù)和平均風(fēng)速的回歸擬合，使用2005?2017年建設(shè)了自動氣象站以來的逐時數(shù)據(jù)。通過咨詢20多位氣象和農(nóng)業(yè)專家對全省18各個市縣陰冷程度的切身感受或者對寒害程度的長期觀察，得出各市縣陰冷程度的專家排序。對陰冷程度相當(dāng)?shù)氖锌h，其陰冷程度前后排序經(jīng)過詳細(xì)的討論求證。

1.2 研究方法

1.2.1 陰冷指數(shù)模型設(shè)計(jì)

寒害過程時間依寒害類型有所不同，一般平流型寒害持續(xù)時間長，而輻射型寒害持續(xù)時間較短。例如，1999年12月下旬海南中北部地區(qū)發(fā)生了較為嚴(yán)重的輻射型寒害，但持續(xù)時間其實(shí)并不長，部分市縣低溫（日最低氣溫≤12℃）影響期僅4d。為了能夠涵蓋更為輕微的寒害，一次陰冷過程的時間下限以3d為宜。將一次陰冷過程定義為連續(xù)3d及以上或4d（中間隔1d）及以上日最低氣溫低于寒害臨界溫度的持續(xù)日數(shù)。設(shè)計(jì)一次陰冷過程的陰冷指數(shù)模型為

1.2.2 模擬計(jì)算方法

（1）設(shè)定寒害臨界溫度。2008年1月24日?2月16日海南省出現(xiàn)了24d低溫陰雨災(zāi)害性天氣過程[21]，大多數(shù)作物出現(xiàn)了明顯的寒害。在此次寒害過程中，?？谑凶畹蜌鉁氐陀?0℃的日數(shù)有8d，而介于10～12℃的日數(shù)多達(dá)16d，可見寒害發(fā)生時氣溫并不太低。陳瑤等[22]在分析云南版納地區(qū)橡膠樹寒害等級時，認(rèn)為橡膠樹平流型寒害的臨界溫度為15℃。因此，本研究將12℃設(shè)為針對熱帶作物一般意義上的寒害臨界溫度。針對不同具體的熱帶作物，可以依據(jù)其生物學(xué)試驗(yàn)結(jié)果設(shè)定相應(yīng)的寒害臨界溫度。

表1 海南部分市縣2005?2017年冬季逐日相對氣溫日較差（）與8：00?14：00降水量（R）、日照時數(shù)（S）和平均風(fēng)速（V）的回歸擬合

表2 均勻試驗(yàn)因子水平

2 結(jié)果與分析

2.1 陰冷指數(shù)模型解析

2.1.1 計(jì)算各市縣陰冷指數(shù)總和

2.1.2 計(jì)算陰冷程度序號差

9個試驗(yàn)處理中?？谑泻腿f寧市的計(jì)算結(jié)果排序異常偏后，表現(xiàn)為不正常偏暖，可能是測站城市環(huán)境影響所致。?？谑性?006年、萬寧市在2010年因測站環(huán)境超標(biāo)而遷站，從對比觀測統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)（表5）可以看出，兩市市區(qū)內(nèi)冬季平均最低氣溫比郊區(qū)分別偏高1.3℃和0.7℃。但是，目前缺少這兩個測站規(guī)范性的資料序列訂正，為使模型計(jì)算趨于準(zhǔn)確，對專家排序作相應(yīng)調(diào)整。綜合考慮9個試驗(yàn)處理計(jì)算結(jié)果以及?？诤腿f寧測站的城市環(huán)境影響，將海口的專家排序下調(diào)2個序號，將萬寧的專家排序下調(diào)3個序號。

表3 1971?2010年9個處理陰冷指數(shù)總和

表4 1971?2010年各地陰冷指數(shù)總和排序、專家打分排序（ES）及各處理水平下兩種情況所有市縣序號差值之和（Y）

注：?？诘膶＜遗判蛳抡{(diào)2個序號，萬寧的專家排序下調(diào)3個序號。標(biāo)注下劃線的站點(diǎn)表示排序不吻合，記作一個序號差。

Note: Expert sequencing of Haikou de-rate two serial numbers, expert sequencing of Wanning de-rate three serial numbers. The site marked with an underscore indicates that the sort does not match, as a sequence number difference.

表5 ?？?006年和萬寧2010年遷站前、后冬季平均最低氣溫（Tmin）觀測數(shù)據(jù)的對比（℃）

2.1.3 計(jì)算兩個待定系數(shù)

根據(jù)比對得出的序號差值，通過均勻試驗(yàn)公式求得二項(xiàng)式，即

（F=10.1883，P=0.0225，<0.01） （3）

2.2 陰冷指數(shù)表征寒害程度的等級劃分及變化

依據(jù)式（4）計(jì)算1971?2010年海南18個市縣1400次陰冷過程的陰冷指數(shù)，依陰冷指數(shù)從大到小序列中的10％、30％和60%劃分出重度、中度和輕度3級寒害，得出對應(yīng)的陰冷指數(shù)界限值（表6）。

表6 寒害程度分級表

表7 1971?2010年各市縣陰冷程度排序及寒害次數(shù)

圖1 1971?2010年重度（a）、中度（b）、輕度（c）寒害和總寒害（d）次數(shù)分布

表8 1971?2010年寒害的年代際變化

2.3 陰冷指數(shù)表征寒害程度的驗(yàn)證

圖2為1971?2010年每年冬季最強(qiáng)一次寒害程度統(tǒng)計(jì)，其中8a發(fā)生了重度寒害，12a發(fā)生了中度寒害，其余20a為輕度或無寒害。中國氣象災(zāi)害大典·海南卷[25]只記載了1971?2007年期間的9次寒害，所記載的寒害程度與本研究計(jì)算的陰冷指數(shù)基本吻合。但是，對于1987年之前和2001年之后的寒害記載不夠全面。

此外，在本研究分析得出的8a重度寒害中，主要為長期持續(xù)低溫陰雨所致。以海口為例，日最低氣溫≤12℃的天數(shù)超過10d的有6a，其中1975年12月?翌年1月低溫天數(shù)長達(dá)24d，也是寒害最重的一年，與本模型計(jì)算結(jié)果一致。由此可見，陰冷指數(shù)模型較好地表達(dá)了長期持續(xù)性陰冷導(dǎo)致的寒害。

圖2 1971?2010年每個冬季最強(qiáng)一次寒害程度

3 結(jié)論與討論

寒害研究的難點(diǎn)在于缺乏歷史災(zāi)情的準(zhǔn)確信息，難以對所設(shè)計(jì)的模型直接進(jìn)行統(tǒng)計(jì)模擬以及災(zāi)害指標(biāo)的厘定。本研究以農(nóng)業(yè)和氣象行業(yè)專家對各個地區(qū)陰冷程度的排序?yàn)榫€索，引用均勻試驗(yàn)設(shè)計(jì)方法統(tǒng)計(jì)尋優(yōu)，構(gòu)建陰冷指數(shù)模型?；谠撃Ｐ蛯Ｄ?971?2010年的寒害分析表明，陰冷指數(shù)模型能夠較為準(zhǔn)確地表征寒害的空間分布和年際變化。

陰冷指數(shù)不僅局限于反映各種低溫要素對作物造成的寒害，而是首次注意到低溫過程中持續(xù)陰雨寡照的復(fù)合作用。熊宇等[26]的研究表明，持續(xù)寡照使黃瓜葉片SPAD（相對葉綠素）值增加，凈光合速率下降，持續(xù)寡照日數(shù)越長，黃瓜葉片凈光合速率越小，光合恢復(fù)能力越差。可見，持續(xù)寡照對作物寒害有加重作用，這也是華南寒害不同于北方作物凍害和冷害之處。

華南寒害也偶有以低溫作用為主的輻射型寒害。1999年12月下旬海南中北部地區(qū)發(fā)生了較為嚴(yán)重的寒害過程，盡管≤12℃的低溫天數(shù)并不長，但是過程最低氣溫卻很低，白沙縣1999年12月24日最低氣溫低至0.4℃?！吨袊鴼庀鬄?zāi)害大典·海南卷》[25]記載這次寒害過程為重度寒害，而本研究的陰冷指數(shù)模型分析結(jié)果僅達(dá)中度寒害。如何改善陰冷指數(shù)模型對于輻射型寒害的判別尚有待于進(jìn)一步研究。

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Method to Characterize the Degree of Chilling Injury with the Cloudy-Cold Index

CHEN Hui-lin1, 2, HUO Zhi-guo3, TIAN Guang-hui1, 2, TONG Jin-he1, 2

(1. Hainan Institute of Meteorological Sciences, Haikou 570203, China; 2. Key Laboratory of South China Sea Meteorological Disaster Prevention and Mitigation of Hainan Province, Haikou 570203; 3. Chinese Academy of Meteorological Sciences, Beijing 100081)

In view of the problem that the existing chilling injure analysis lacked the representation of the overcast and rainy condition, the cloudy-cold index model was proposed in this article. Based on the ranking of the degrees of cloudy and cold of each city and county in Hainan by the experts of agriculture and meteorology, and daily meteorological data from 1971 to 2010 in each city and county in Hainan, the cloudy-cold index model which could reflect the combined effect of low temperature intensity and rainy-sunless was constructed by using the Uniform Experiment Design method. Based on the relationship in the cloudy-cold index model, the cloudy-cold index of each cloudy-cold event in cities and counties in Hainan during the period from 1971 to 2010 was calculated. Severe, moderate and mild chilling injures and their indicators were divided by 10%, 30% and 60% of the cloudy-cold index sequence. The distribution and changes of the chilling injure in Hainan were further analyzed, and the geographical distribution characteristics of the cold disaster were consistent with the actual service of the chilling injure in practice. The yearly change of the cold disaster was well confirmed in the record of the chilling injure in the Chinese Meteorological Disaster Ceremony which showed that the model had a certain practical application, which can provide a new technical method for the monitoring, early warning and evaluation of chilling injure.

Cloudy-cold index; Chilling injury; Model; Uniform design experimentation

10.3969/j.issn.1000-6362.2019.02.005

陳匯林,霍治國,田光輝,等.用陰冷指數(shù)表征寒害程度的方法[J].中國農(nóng)業(yè)氣象,2018,40(2):105?113

2018?07?21

。E-mail：huozhigg@sina.com

公益性行業(yè)（氣象）科研專項(xiàng)（GYHY201206019）

陳匯林（1960?），學(xué)士，主要研究方向?yàn)樽魑餁庀?。E-mail：hlchen0898@163.com