棉花障礙型冷害風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估

溫馨馨,韓忠玲,程勇翔,王秀珍

(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；3.杭州師范大學(xué)遙感與地球科學(xué)研究院，杭州 311121)

0 引 言

【研究意義】新疆是我國(guó)棉花生產(chǎn)的主要基地，棉花生產(chǎn)占全國(guó)棉花總產(chǎn)量79%[1]。科學(xué)管理對(duì)提高單位面積產(chǎn)量、減少自然災(zāi)害、降低經(jīng)濟(jì)損失具有重要作用。棉花是長(zhǎng)日照喜溫作物，對(duì)溫度敏感[2]。新疆溫度高、光照強(qiáng)、熱量資源豐富、降雨少，利于棉花的生長(zhǎng)和采摘。近年來(lái)，隨著全球氣候不斷變化，極端天氣出現(xiàn)的頻率和強(qiáng)度不斷增加，各種災(zāi)害對(duì)棉花生產(chǎn)的負(fù)面影響不斷加劇，新疆棉花種植常常受到氣候條件影響，尤其是冷害的影響[2-5]。研究選擇新疆棉花低溫冷害進(jìn)行風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估具有重要的實(shí)際意義?！厩叭搜芯窟M(jìn)展】李文亮(2009)[6]等采用信息擴(kuò)散理論方法，基于氣象站數(shù)據(jù)計(jì)算不同冷害等級(jí)的各級(jí)別風(fēng)險(xiǎn)概率，并制作以行政區(qū)劃為單位的冷害風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估，所得規(guī)律與實(shí)際情況基本吻合。傅瑋東(2001)[7]對(duì)天山及其附近棉區(qū)的氣象資料和播種期資料進(jìn)行了概率統(tǒng)計(jì)分析，得出研究區(qū)內(nèi)各處棉花冷害發(fā)生的概率，為該區(qū)棉花冷害風(fēng)險(xiǎn)進(jìn)一步研究提供了有價(jià)值的參考。朱紅蕊(2015)[8]等對(duì)黑龍江省玉米利用脆弱性和暴露性兩個(gè)指標(biāo)分別進(jìn)行GIS空間差值的冷害風(fēng)險(xiǎn)區(qū)劃，對(duì)風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估結(jié)果采用自然斷點(diǎn)法進(jìn)行等級(jí)劃分。何雨芩(2018)[9]等基于1960～2009年云南省各氣象站點(diǎn)逐日氣溫?cái)?shù)據(jù)計(jì)算冷害年發(fā)生的頻率，將獲得的冷害頻率以10年為一段，利用GIS空間差值法研究了云南省各年代水稻冷害頻率演變過(guò)程，分析結(jié)果得到受區(qū)域氣候變暖影響，冷害發(fā)生頻率逐漸降低，結(jié)果與事實(shí)相符合。何燕(2009)[10]等以廣西早稻臨界低溫持續(xù)天數(shù)作為冷害區(qū)劃指標(biāo)，利用回歸+殘差訂正的方法實(shí)現(xiàn)低溫持續(xù)天數(shù)的推算，通過(guò)對(duì)推算結(jié)果進(jìn)行賦值打分，得到早稻風(fēng)險(xiǎn)區(qū)劃圖，研究結(jié)果具有一定實(shí)際參考價(jià)值。程勇翔(2013)[11]等利用回歸+殘差訂正法對(duì)湖南省雙季稻春秋兩季冷害進(jìn)行了風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估，評(píng)估結(jié)果經(jīng)驗(yàn)證與實(shí)際冷害風(fēng)險(xiǎn)情況較吻合，證明該方法有效。李景林(2015)[12]等對(duì)北疆棉花適宜種植區(qū)基于回歸+殘差訂正的方法計(jì)算>10℃積溫、7月平均氣溫和無(wú)霜期熱量資源的空間分布及時(shí)間變化，對(duì)所得結(jié)果分別進(jìn)行等級(jí)劃分，將各分指標(biāo)等級(jí)劃分結(jié)果相綜合，得到北疆棉花種植適宜區(qū)及次適宜區(qū)，為北疆棉花產(chǎn)業(yè)研究提供了參考。張麗文(2017)[13]等利用加權(quán)綜合評(píng)分法，將東北水稻冷害致災(zāi)因子危險(xiǎn)性、承災(zāi)體脆弱性、災(zāi)損性三者信息相綜合，構(gòu)建綜合性水稻冷害風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估指標(biāo)，利用GIS中IDW差值法對(duì)站點(diǎn)指標(biāo)進(jìn)行空間推算，進(jìn)而實(shí)現(xiàn)東北水稻的冷害風(fēng)險(xiǎn)區(qū)劃，結(jié)果經(jīng)驗(yàn)證與典型冷害年水稻單產(chǎn)平均減產(chǎn)率顯著相關(guān)，與歷史任意冷害發(fā)生頻率分布范圍大體一致。王春乙(2016)[14]等對(duì)長(zhǎng)江中下游雙季早稻，利用災(zāi)損率確定冷害、熱害雙季早稻不同發(fā)育期的危險(xiǎn)性權(quán)重系數(shù)、利用產(chǎn)量變異系數(shù)衡量脆弱性、利用播種面積衡量暴露性、利用社會(huì)和人文衡量防災(zāi)減災(zāi)能力，最后將四個(gè)方面結(jié)合各自權(quán)重獲得雙季早稻綜合風(fēng)險(xiǎn)評(píng)價(jià)，結(jié)果與多年平均減產(chǎn)量顯著相關(guān)。類(lèi)似低溫災(zāi)害評(píng)價(jià)方法還有陳凱奇[15]段曉鳳[16]等研究。對(duì)于冷害風(fēng)險(xiǎn)指標(biāo)構(gòu)建可分為簡(jiǎn)單[17-19]、或綜合[15,20-21]。在站點(diǎn)數(shù)較少時(shí)，冷害風(fēng)險(xiǎn)指標(biāo)常用信息擴(kuò)散法進(jìn)行推算[6,22-23]。構(gòu)建的冷害風(fēng)險(xiǎn)指標(biāo)空間化，常用指標(biāo)空間插值[9,13,24]或指標(biāo)的回歸+殘差訂證[11]兩類(lèi)方法。【本研究切入點(diǎn)】新疆特殊的地形特征，山脈盆地相互交映，導(dǎo)致新疆極端天氣多，氣候不穩(wěn)定。目前冷害風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估或風(fēng)險(xiǎn)概率區(qū)劃研究最多的是東北玉米和水稻，對(duì)新疆棉花冷害風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估研究較少。綜合前人常用的方法有指標(biāo)空間插值和指標(biāo)的回歸+殘差訂證兩類(lèi)，但在冷害指標(biāo)空間化或指標(biāo)等級(jí)劃分上還有待于進(jìn)一步提高。研究評(píng)估新疆棉花障礙型冷害精細(xì)化風(fēng)險(xiǎn)?！緮M解決的關(guān)鍵問(wèn)題】研究在綜合冷害風(fēng)險(xiǎn)指標(biāo)構(gòu)建的基礎(chǔ)上，分析地理因子規(guī)律和地表類(lèi)型對(duì)冷害風(fēng)險(xiǎn)值的影響，實(shí)現(xiàn)新疆棉花冷害風(fēng)險(xiǎn)指標(biāo)空間化準(zhǔn)確推算及客觀定等。

1 材料與方法

1.1 材 料

新疆位于我國(guó)西北，為E73°40′～96°18′，N34°25′～48°10′[25]。主要?dú)夂蝾?lèi)型為典型溫帶大陸性干旱氣候，日照時(shí)間長(zhǎng)，氣候干燥，降雨量稀少，晝夜溫差大[26]。熱量條件南疆和東疆好于北疆，北疆西部沿天山一帶好于其東部地區(qū)。新疆棉花主要種植區(qū)即分布在南疆、東疆和北疆西部沿天山一帶。圖1,圖2

圖1 新疆棉花各縣市種植比重
Fig.1 Planting proportion of cotton in Xinjiang

圖2 新疆棉花活動(dòng)積溫(>12℃)分布
Fig.2 Cumulative temperature of cotton planting areas in Xinjiang(>12℃)

表1 新疆棉花鈴期冷害等級(jí)
Table 1 Low temperature injury level of cotton boll period in Xinjiang

逐日溫度數(shù)據(jù)來(lái)自中國(guó)氣象科學(xué)數(shù)據(jù)共享網(wǎng)(http://cdc.cma.gov.cn/satellite/)，共獲取66個(gè)新疆氣象站點(diǎn)1951～2017年逐日平均氣溫?cái)?shù)據(jù)。對(duì)所得到的數(shù)據(jù)進(jìn)行初步整理，選擇所有月份的數(shù)據(jù)，剔除連續(xù)5 d內(nèi)有缺失的整年數(shù)據(jù)，對(duì)少于5日的缺失數(shù)據(jù)用該段前后有效數(shù)據(jù)的平均值進(jìn)行插補(bǔ)。從地理空間數(shù)據(jù)云獲取2000～2016年歷年MODLT1M 中國(guó) 1KM 9月LTN AVG數(shù)據(jù)，將該數(shù)據(jù)計(jì)算平均值，用于獲取溫度趨勢(shì)面。通過(guò)國(guó)家基礎(chǔ)地理信息系統(tǒng)(http://nfgis.nsdi.gov.cn/)提供的1∶400萬(wàn)矢量地圖得到行政區(qū)劃數(shù)據(jù)，并對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行投影轉(zhuǎn)換。投影選擇為WGS1984。利用這些數(shù)據(jù)進(jìn)行相關(guān)的裁剪、面積統(tǒng)計(jì)及制圖工作。利用已準(zhǔn)備好的省界范圍，在GIS fishnet工具的幫助下完成對(duì)研究區(qū)經(jīng)度圖和緯度圖的制作。高程數(shù)據(jù)為30 m空間分辨率(https://wist.echo.nasa.gov/)。將數(shù)據(jù)利用ENVI mosaicking工具進(jìn)行拼接，對(duì)拼接后結(jié)果用研究區(qū)行政區(qū)劃矢量圖進(jìn)行裁剪，以上所有數(shù)據(jù)按WGS1984進(jìn)行投影轉(zhuǎn)換和柵格重采樣。

1.2 方 法

1.2.1 棉花障礙型冷害判定指標(biāo)的選擇

根據(jù)相關(guān)棉花障礙型冷害研究成果[27]，選取日平均溫度≤20℃連續(xù)3 d作為棉花障礙型冷害的判定指標(biāo)參照該指標(biāo)對(duì)研究區(qū)66個(gè)氣象站點(diǎn)1951至2015年逐日平均溫度進(jìn)行相應(yīng)冷害指標(biāo)統(tǒng)計(jì)。

1.2.2 棉花障礙型冷害風(fēng)險(xiǎn)指標(biāo)模型的構(gòu)建

利用棉花障礙型冷害判定指標(biāo)，對(duì)新疆66個(gè)氣象站點(diǎn)1951～2015年歷年的數(shù)據(jù)進(jìn)行了統(tǒng)計(jì)，分別計(jì)算了各年7～9月障礙型冷害發(fā)生的次數(shù)，每次冷害持續(xù)的天數(shù)，每次冷害中低于20℃的量值。將每個(gè)氣象站點(diǎn)歷史上每次冷害平均持續(xù)日數(shù)和平均日降溫幅度相乘作為該站點(diǎn)次冷害平均強(qiáng)度，結(jié)果用于冷害風(fēng)險(xiǎn)指標(biāo)的構(gòu)建。

(1)

將站點(diǎn)歷史冷害發(fā)生次數(shù)除以統(tǒng)計(jì)年代序列長(zhǎng)度得到冷害的年發(fā)生頻率。

(2)

Yj是j站點(diǎn)統(tǒng)計(jì)的年代序列長(zhǎng)度，每個(gè)氣象站因建站時(shí)間和數(shù)據(jù)的部分缺失原因造成該值會(huì)有一些波動(dòng)，因此,需要對(duì)每個(gè)站分別確定該值。

將以上得到的次冷害平均強(qiáng)度與冷害的年發(fā)生頻率相乘得年冷害平均強(qiáng)度。

(3)

按照冷害是否發(fā)生來(lái)判斷冷害年，若1年內(nèi)有一次以上的冷害發(fā)生則將該年判斷為冷害年，計(jì)數(shù)為1，統(tǒng)計(jì)每一個(gè)氣象站點(diǎn)歷史上發(fā)生冷害的年份，將該值與統(tǒng)計(jì)的年代序列長(zhǎng)度相除即為冷害年的頻率。

(4)

Pi是j站點(diǎn)冷害年頻率。nj是j站點(diǎn)歷史上冷害發(fā)生年份。

將以上得到的年冷害平均強(qiáng)度乘以冷害年的頻率得到年冷害風(fēng)險(xiǎn)指標(biāo)。

(5)

1.2.3 無(wú)測(cè)點(diǎn)棉花障礙型冷害風(fēng)險(xiǎn)指標(biāo)的推算

研究發(fā)現(xiàn)若將氣象站點(diǎn)經(jīng)度(α)、緯度(β)和海拔高度(λ)值作歸一化處理，將歸一化處理結(jié)果按公式6計(jì)算，獲取地理因子加合趨勢(shì)面。

(6)

將該結(jié)果進(jìn)行溫度趨勢(shì)面校正，其中溫度趨勢(shì)面為2000～2016年各年9月夜間陸地溫度月平均值，構(gòu)建新的變量Xj。

(7)

(8)

(9)

1.2.4 棉花障礙型冷害風(fēng)險(xiǎn)指標(biāo)各等級(jí)臨界閾值劃分

分析棉花障礙型冷害年強(qiáng)度和年頻率的相關(guān)性，依據(jù)二者之間函數(shù)關(guān)系，構(gòu)建棉花冷害年頻率和年強(qiáng)度關(guān)系方程(擬合樣本數(shù)n為45，其中R2為0.95)，方程F值為273.06，達(dá)到0.01極顯著水平。可以利用冷害年頻率等級(jí)來(lái)確定相應(yīng)的冷害年強(qiáng)度等級(jí)，將兩者相乘，實(shí)現(xiàn)冷害風(fēng)險(xiǎn)指標(biāo)各臨界閾值的客觀劃分。表1，圖2，圖5

圖3 新疆棉花花鈴期冷害歸一化變量與年冷害分析指標(biāo)關(guān)系
Fig.3 Relationship between normalized variables of cotton chilling injury at flowering and boll stage and annual chilling injury analysis indexes in Xinjiang

(10)

2 結(jié)果與分析

2.1 經(jīng)度、緯度和海拔高度歸一化

研究表明，歸一化加合值與棉花障礙型冷害風(fēng)險(xiǎn)指標(biāo)值之間呈正比關(guān)系，歸一化加合值越高冷害風(fēng)險(xiǎn)越大。通過(guò)計(jì)算獲取了2000～2016年9月夜間月平均陸地表面溫度趨勢(shì)圖，趨勢(shì)圖中溫度越高棉花冷害風(fēng)險(xiǎn)越低，溫度越低棉花冷害風(fēng)險(xiǎn)越高，該圖主要起到對(duì)地理因子歸一化趨勢(shì)面加合結(jié)果校正的作用，使結(jié)果能夠充分體現(xiàn)地表實(shí)際狀況對(duì)棉花障礙型冷害的影響。圖6，圖7

南疆、吐魯番以及北疆西部沿天山地區(qū)棉花冷害風(fēng)險(xiǎn)等級(jí)較低，適宜棉花種植。北疆東部、北部及全疆山脈地區(qū)棉花冷害風(fēng)險(xiǎn)等級(jí)較高，不適宜棉花耕種。

利用未參與建模的21個(gè)氣象觀測(cè)站點(diǎn)的實(shí)測(cè)數(shù)據(jù)進(jìn)行驗(yàn)證表明，實(shí)測(cè)點(diǎn)和擬合點(diǎn)之間符合1∶1比例，且模型實(shí)測(cè)值和擬合值無(wú)顯著差異，二者散點(diǎn)圖的擬合精度值R2為0.97。圖6～9

圖4 新疆棉花冷害頻強(qiáng)關(guān)系
Fig.4 Relation diagram of chilling injury frequency intensity of cotton in Xinjiang

圖5 研究方法流程
Fig.5 Flow chart of research method

圖6 地理因子歸一化加合的趨勢(shì)面
Fig.6 Summing trend surface of geographical factors normalization

圖7 2000～2016年9月夜間月平均溫度趨勢(shì)
Fig.7 Trend map of 9-month average temperature at night from 2000 to 2016

圖8 新疆棉花障礙型冷害風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估結(jié)果
Fig.8 Risk assessment result of cotton sterile-type chilling injury in Xinjiang

3 討 論

研究采用的地理因子歸一化加合趨勢(shì)面+溫度趨勢(shì)面訂正的方法，與僅基于氣象站點(diǎn)冷害風(fēng)險(xiǎn)指標(biāo)值空間插值的方法[9,13,24]比較，在空間精度上有了提高；與冷害風(fēng)險(xiǎn)指標(biāo)值回歸+殘差訂正的方法比較，研究更充分的考慮了地物信息對(duì)冷害風(fēng)險(xiǎn)指標(biāo)值的影響，雖然在個(gè)別訂正點(diǎn)上精度不如回歸+殘差訂正的方法高，但是在整體趨勢(shì)上，研究結(jié)論更具參考價(jià)值。為體現(xiàn)溫度趨勢(shì)面對(duì)冷害風(fēng)險(xiǎn)指標(biāo)值的影響，研究單獨(dú)制作了僅基于地理因子歸一化加合變量的冷害風(fēng)險(xiǎn)指標(biāo)推算結(jié)果，可以看出兩者結(jié)果雖然在趨勢(shì)上基本相同，體現(xiàn)在北疆西部綠洲和荒漠區(qū)的指標(biāo)等級(jí)對(duì)比差異上，可以更好的體現(xiàn)兩種地物的不同。

研究采用的棉花冷害等級(jí)劃分方法，依據(jù)冷害年頻率和年強(qiáng)度的函數(shù)關(guān)系，通過(guò)冷害年頻率等級(jí)確定相應(yīng)的冷害年強(qiáng)度等級(jí)，理論上可以實(shí)現(xiàn)任意概率風(fēng)險(xiǎn)下的臨界閾值劃分，相較于前人試驗(yàn)僅僅根據(jù)年冷害發(fā)生次數(shù)作為指標(biāo)劃分3至5個(gè)等級(jí)而言，劃分梯度更加細(xì)致。相比于自然裂點(diǎn)[8]、層級(jí)分析[28]等方法確定的等級(jí)臨界閾值來(lái)說(shuō)，劃分更為客觀。

圖9 冷害風(fēng)險(xiǎn)指標(biāo)模型模擬結(jié)果驗(yàn)證
Fig. 9 Verification of simulated results of low temperature risk index

研究結(jié)果表明，新疆棉花障礙型冷害發(fā)生概率北疆高于南疆，北疆棉花冷害風(fēng)險(xiǎn)自西向東逐漸增加，與之相對(duì)應(yīng)的棉花種植比例逐漸降低。即棉花種植比例高的地區(qū)，冷害風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估等級(jí)低。棉花種植比例低的地區(qū)，冷害風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估等級(jí)高。結(jié)果與新疆棉花種植積溫分布圖的研究結(jié)果也能符合，以上可進(jìn)一步表明研究結(jié)果的正確性。

該研究?jī)H針對(duì)棉花冷害氣象條件進(jìn)行了風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估，風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估涉及相關(guān)因素較多，目前在評(píng)估指標(biāo)的選取上并沒(méi)有統(tǒng)一的定義及標(biāo)準(zhǔn)，沒(méi)有充分考慮棉花品種、抗寒性、風(fēng)力及降水量對(duì)風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估等級(jí)的影響，在試驗(yàn)中亦無(wú)法完全刨除其對(duì)實(shí)驗(yàn)的影響。另外沒(méi)有對(duì)棉花冷害損失進(jìn)行相應(yīng)風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估。因此，研究結(jié)果并不十分全面，結(jié)果仍有待進(jìn)一步提高。

圖10 新疆棉花回歸趨勢(shì)
Fig.10 Regression trend of cotton in Xinjiang

圖11 新疆棉花“回歸-殘差”趨勢(shì)
Fig.11 Trend chart of regression-residual of cotton in Xinjiang

4 結(jié) 論

南疆棉花花鈴期受到冷害風(fēng)險(xiǎn)低于北疆，熱量條件整體較好。北疆棉花種植區(qū)冷害風(fēng)險(xiǎn)自西向東逐漸增高，該規(guī)律與棉花種植比例和熱量分布規(guī)律相反，北疆棉區(qū)更易受到冷害侵襲，是生產(chǎn)中需重點(diǎn)關(guān)注的問(wèn)題。新疆棉花障礙型冷害發(fā)生風(fēng)險(xiǎn)北疆高于南疆和東疆，北疆西部沿天山一帶棉花種植區(qū)冷害風(fēng)險(xiǎn)自西向東逐漸增加。模型模擬冷害風(fēng)險(xiǎn)指標(biāo)值與站點(diǎn)實(shí)測(cè)計(jì)算值之間無(wú)明顯差異，兩者散點(diǎn)圖線性擬合R2為0.97，結(jié)果準(zhǔn)確。低溫冷害風(fēng)險(xiǎn)等級(jí)總體呈現(xiàn)出東強(qiáng)西弱的特點(diǎn)。該方法不僅適用于棉花冷害風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估，還可適用于其他作物冷害風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估。