新疆棉花春季冷害風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估

張萌原 韓忠玲 程勇翔 王秀珍

摘要：以新疆棉花春季冷害為研究對(duì)象，利用1951—2017年新疆各氣象站點(diǎn)逐日數(shù)據(jù)，依據(jù)已有的冷害風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估指標(biāo)概念模型，計(jì)算棉花春季冷害強(qiáng)度和頻率指標(biāo)，通過將次冷害強(qiáng)度和冷害次頻率升尺度為年冷害強(qiáng)度和冷害年頻率構(gòu)建新的冷害風(fēng)險(xiǎn)指標(biāo)，將原本松散的冷害頻率和強(qiáng)度關(guān)系體現(xiàn)出來，依據(jù)二者之間穩(wěn)定的函數(shù)關(guān)系，由冷害年頻率等級(jí)得到對(duì)應(yīng)的冷害年強(qiáng)度等級(jí)，二者相乘作為客觀劃分冷害風(fēng)險(xiǎn)指標(biāo)各等級(jí)臨界閾值的依據(jù)。以經(jīng)度、緯度和海拔高度歸一化加合趨勢(shì)面+溫度趨勢(shì)面訂正的新方法實(shí)現(xiàn)冷害風(fēng)險(xiǎn)指標(biāo)的準(zhǔn)確推算。研究結(jié)果經(jīng)驗(yàn)證實(shí)測(cè)風(fēng)險(xiǎn)值和擬合值無明顯差異，擬合趨勢(shì)線R2為0.96。研究結(jié)果對(duì)新疆棉花生產(chǎn)布局有一定參考依據(jù)。

關(guān)鍵詞：新疆;棉花;春季冷害;風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估

中圖分類號(hào)：S426 ?文獻(xiàn)標(biāo)志碼： A ?文章編號(hào)：1002-1302（2020）10-0102-07

收稿日期：2019-05-22

基金項(xiàng)目：國(guó)家重點(diǎn)研發(fā)計(jì)劃（編號(hào)：2017YFD0300402-3）。

作者簡(jiǎn)介：張萌原（1998—），女，河南漯河人，主要從事農(nóng)業(yè)遙感與信息技術(shù)研究。E-mail：1240509219@qq.com。

通信作者：程勇翔，副教授，主要從事農(nóng)業(yè)遙感與信息技術(shù)應(yīng)用研究。 E-mail：chengyongxiang_613@163.com。

新疆幅員遼闊，地勢(shì)復(fù)雜，氣象條件多變，由極端天氣造成的氣象災(zāi)害極大地影響著新疆的農(nóng)業(yè)生產(chǎn)[1-2]。棉花是新疆僅次于糧食的第二大農(nóng)作物，其產(chǎn)量占全國(guó)棉花總產(chǎn)量的50%以上，是新疆農(nóng)業(yè)產(chǎn)值的重要貢獻(xiàn)者[3]。冷害是影響新疆棉花生產(chǎn)的主要?dú)庀鬄?zāi)害[4-7]，盡管近年來在全球氣候變暖背景下，新疆熱量資源有所增加，但極端天氣狀況造成的短時(shí)氣溫驟降卻時(shí)有發(fā)生，特別是春秋2季尤為明顯[8]。因此，對(duì)新疆棉花開展低溫冷害風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估研究，仍具有重要現(xiàn)實(shí)意義[9]。

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[10]，對(duì)新疆棉花冷害風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估研究較少。傅瑋東對(duì)新疆天山及其附近棉區(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[7]。朱紅蕊等對(duì)黑龍江省玉米利用脆弱性和暴露性2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[11]。何雨芩等利用1960—2009云南省各氣象站點(diǎn)逐日數(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空間差值研究了云南省水稻冷害頻率演變過程[12]。研究結(jié)果表明，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[13]，研究結(jié)果具有一定實(shí)際參考價(jià)值。Cheng等利用回歸+殘差訂正法對(duì)湖南省雙季稻冷害春秋2季分別進(jìn)行了冷害風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估[14]，研究結(jié)果經(jīng)驗(yàn)證與雙季稻冷害實(shí)際發(fā)生風(fēng)險(xiǎn)相符合，采用的方法可為本研究提供一定參考。李景林等對(duì)北疆棉花適宜種植區(qū)基于回歸+殘差訂正的方法計(jì)算大于10 ℃積溫、7月平均氣溫和無霜期長(zhǎng)度，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)[15]，結(jié)果具有較高參考價(jià)值。李文亮等采用信息擴(kuò)散理論方法，基于氣象站點(diǎn)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[16]，所得規(guī)律與實(shí)際情況基本吻合。張麗文等利用加權(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)[17]，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4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)[18]。

綜上所述，對(duì)于冷害風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估中風(fēng)險(xiǎn)指標(biāo)的構(gòu)建可分為簡(jiǎn)單[7，12，16]或綜合[11，15-18]。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[16]。對(duì)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[12，18]或指標(biāo)的回歸+殘差訂證[13，15]2類方法。筆者認(rèn)為，以上研究在冷害指標(biāo)空間化或指標(biāo)等級(jí)劃分上還有待于進(jìn)一步提高。研究擬采用與以往研究不同的方法，在綜合冷害風(fēng)險(xiǎn)指標(biāo)構(gòu)建的基礎(chǔ)上，充分考慮地理因子規(guī)律和地表類型對(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 研究區(qū)介紹

新疆地處我國(guó)西北部（73°40′～96°18′E，34°25′～48°10′N），總面積占我國(guó)國(guó)土的1/6，達(dá)163×106 km2，主要?dú)夂蝾愋蜑闇貛Т箨懶詺夂颍照諘r(shí)間長(zhǎng)（2600～3600 h/年），氣候干燥，降水稀少[19]，春季降水量大且頻繁，溫度波動(dòng)大，使得棉花在苗期易遭受冷害[20]?？傮w來說，南疆和東疆熱量條件好于北疆，北疆西部沿天山一帶好于其東部地區(qū)。新疆棉區(qū)主要分布在南疆、東疆和北疆西部沿天山一帶（圖1），以上3個(gè)地區(qū)成為棉花冷害研究的重點(diǎn)地區(qū)。

1.2 研究數(shù)據(jù)

從中國(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，剔除有連續(xù)5 d缺失的整年數(shù)據(jù)，對(duì)少于5 d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)。從該網(wǎng)站另外獲取了新疆36個(gè)農(nóng)業(yè)氣象站1990—2014年不同發(fā)育期資料，并計(jì)算每1站點(diǎn)每1發(fā)育期的多年平均值，確定新疆棉花春季冷害評(píng)估時(shí)間范圍為每年4月5日至5月31日。從地理空間數(shù)據(jù)云獲取2000—2016年歷年MODLT1M 中國(guó) 1KM 4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。從國(guó)家基礎(chǔ)地理信息系統(tǒng)（http：//nfgis.nsdi.gov.cn/）得到 1 ∶ 400 萬(wàn)的行政區(qū)劃矢量地圖。利用這些數(shù)據(jù)進(jìn)行相關(guān)圖像裁剪、面積統(tǒng)計(jì)和結(jié)果制圖等工作。使用GIS fishnet工具和已有的省界范圍進(jìn)行研究區(qū)經(jīng)度圖和緯度圖的制作。將30 m空間分辨率（https：//wist.echo.nasa.gov/）的高程數(shù)據(jù)進(jìn)行圖像拼接，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)均為WGS1984投影。

1.3 研究方法

1.3.1 棉花冷害風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估模型的構(gòu)建 根據(jù)李世奎等提出的災(zāi)害風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估模型[21]（低溫冷害減產(chǎn)風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估模型）， 以及棉花春季冷害判定指標(biāo)（日平均

溫度12 ℃并且持續(xù)時(shí)間≥3 d[7]），對(duì)新疆66個(gè)氣象站點(diǎn)1951—2017年歷年春季冷害發(fā)生的次數(shù)、每次冷害持續(xù)的天數(shù)進(jìn)行了統(tǒng)計(jì)。

將每個(gè)氣象站點(diǎn)歷史上單次冷害的平均持續(xù)日數(shù)和平均降溫幅度的乘積作為該站點(diǎn)的次冷害平均強(qiáng)度。

Stj=∑tji=1djitj×∑tji=1[∑djik=1（Cp-Tjik）/dji]tj。

（1）

式中：tj為站點(diǎn)的冷害發(fā)生次數(shù); dji為站點(diǎn)的第i次冷害發(fā)生持續(xù)的日數(shù);Cp取值為12，代表冷害溫度的臨界閾值;Tjik為站點(diǎn)的第i次中第k日的平均溫度。

年冷害發(fā)生頻率由站點(diǎn)冷害發(fā)生的總次數(shù)除以統(tǒng)計(jì)年數(shù)得到。

fj=tjYj。

（2）

式中：Yj為j站點(diǎn)統(tǒng)計(jì)總年數(shù)，每個(gè)氣象站建站時(shí)間不同和數(shù)據(jù)的部分缺失造成該值會(huì)有不同，因此各個(gè)站點(diǎn)的該值需分別確定。

將以上得到的單次冷害平均強(qiáng)度與每年冷害發(fā)生頻率的乘積作為年冷害平均強(qiáng)度。

SYj=Stj×fj=∑tji=1dji×∑tji=1[∑djik=1（Cp-Tjik）/dji]tj×Yj。

（3）

式中：SYj為j站點(diǎn)的年度棉花冷害強(qiáng)度平均值。

冷害年的判斷方法：若1年內(nèi)有1次以上的冷害發(fā)生則將該年判斷為冷害年，記為1，統(tǒng)計(jì)每個(gè)氣象站點(diǎn)歷史上有冷害發(fā)生的年份，將其與統(tǒng)計(jì)的總年數(shù)相除即為冷害年的頻率。

Pj=njYj。

（4）

式中：Pj為j站點(diǎn)的冷害年頻率;nj為j站點(diǎn)歷史上有冷害發(fā)生的年份。

將以上得到的年冷害平均強(qiáng)度與冷害年頻率乘積作為年冷害風(fēng)險(xiǎn)指標(biāo)。

IYj=SYj×Pj=∑tji=1dji×∑tji=1[∑djik=1（Cp-Tjik）/dji]×njtj×Y2j。

（5）

式中：IYj為j站點(diǎn)的年冷害風(fēng)險(xiǎn)指標(biāo)。

1.3.2 新疆棉花年冷害風(fēng)險(xiǎn)指標(biāo)的計(jì)算 由于太陽(yáng)的輻射量跟冷害風(fēng)險(xiǎn)指標(biāo)息息相關(guān)，而不同地點(diǎn)的輻射量又受緯度、經(jīng)度、海拔高度的影響。研究發(fā)現(xiàn)棉花年冷害風(fēng)險(xiǎn)指標(biāo)與緯度、經(jīng)度和海拔高度存在如下規(guī)律：

Vj=αj-μα σα+βj-σβμβ+λj-μλσλ;

（6）

Xj=Vj-Tj-μTσT;

（7）

IYj=Syj×Pj=f（XJ）。

（8）

式中：αj、βj和λj分別代表j站點(diǎn)的緯度、經(jīng)度和海拔，μα 、 μβ和μλ分別是建模樣點(diǎn)緯度、經(jīng)度和海拔的平均值，σα、 σβ和σλ分別是建模樣點(diǎn)緯度、經(jīng)度和海拔的標(biāo)準(zhǔn)差。 Tj代表j站點(diǎn)的溫度，σλ是建模樣點(diǎn)溫度的標(biāo)準(zhǔn)差，μT代表建模樣點(diǎn)溫度的平均值。

研究基于公式（8）的函數(shù)關(guān)系，構(gòu)建新疆棉花苗期冷害風(fēng)險(xiǎn)指標(biāo)方程[公式（9）]，棉花冷害指標(biāo)和變量關(guān)系方程建模樣本數(shù)n=45，統(tǒng)計(jì)檢驗(yàn)F=406.50，方程達(dá)到0.01極顯著水平，其中r2=095（圖2），可以依據(jù)所得方程確定冷害風(fēng)險(xiǎn)指標(biāo)值。

IYj=912.76×e[-2×（Xj-10.357.44）2]-1.65。

（9）

1.3.3 年冷害風(fēng)險(xiǎn)指標(biāo)不同風(fēng)險(xiǎn)等級(jí)臨界閾值的確定 利用棉花冷害年平均強(qiáng)度SYj和冷害年頻率Pj關(guān)系，通過頻率值推算強(qiáng)度值，進(jìn)而依照頻率等級(jí)與相應(yīng)強(qiáng)度值的乘積，將該組乘積值作為冷害各等級(jí)劃分的臨界值，結(jié)果對(duì)新疆棉花苗期冷害風(fēng)險(xiǎn)指標(biāo)圖進(jìn)行風(fēng)險(xiǎn)等級(jí)評(píng)定[22]。研究構(gòu)建的新疆棉花苗期冷害年頻率和強(qiáng)度關(guān)系方程[公式（10）]擬合樣本數(shù)n=66，統(tǒng)計(jì)檢驗(yàn)F=270.32。方程在001水平上呈極顯著相關(guān)， r2=0.95（圖3）。據(jù)此，

獲取了棉花春季冷害不同風(fēng)險(xiǎn)等級(jí)的臨界閾值（表1）。以上研究各步經(jīng)總結(jié)流程見圖4。

SYj=1.14×ePj0.38+1.12×ePj0.38+2.94×10-12×ePj0.03-1.44。

（10）

2 結(jié)果與分析

研究將經(jīng)度、緯度和海拔高度歸一化的結(jié)果，利用公式（6）得到地理因子歸一化的趨勢(shì)面加合圖，結(jié)果見圖5。從圖5可以看出，歸一化加合的趨勢(shì)面與棉花春季冷害風(fēng)險(xiǎn)指標(biāo)值之間成正比關(guān)系，地理因子歸一化加合值越高，冷害風(fēng)險(xiǎn)越大。研究通過計(jì)算獲取了2000—2016年4月夜間月平均陸地表面溫度趨勢(shì)，結(jié)果見圖6，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)地理因子歸一化加合趨勢(shì)面結(jié)果校正的作用，使結(jié)果能夠充分體現(xiàn)地表狀況對(duì)冷害風(fēng)險(xiǎn)的影響。

利用公式（7）的計(jì)算結(jié)果，結(jié)合公式（9）對(duì)棉花春季冷害風(fēng)險(xiǎn)指標(biāo)值進(jìn)行了推算，結(jié)果再根據(jù)表1臨界閾值對(duì)冷害風(fēng)險(xiǎn)指標(biāo)值進(jìn)行等級(jí)劃分，最終劃分結(jié)果見圖7。從圖7可以看出，昆侖山脈、天山山

脈、阿爾泰山山脈附近地區(qū)，由于海拔高，積溫低，遭受冷害的風(fēng)險(xiǎn)高，無棉花種植。東疆的吐魯番市、鄯善縣、托克遜縣等吐魯番盆地棉區(qū)熱量最高，遭受冷害的風(fēng)險(xiǎn)最低，冷害發(fā)生概率基本處于[0%，45%]。南疆的墨玉縣、洛浦縣、和田縣、若羌縣等塔里木盆地南緣棉區(qū)，熱量稍差，風(fēng)險(xiǎn)等級(jí)較高，冷害發(fā)生概率基本處在[50%，65%]。北疆的精河縣、烏蘇市、沙灣縣、瑪納斯縣、昌吉回族自治州等準(zhǔn)噶爾盆地南緣棉區(qū)熱量最差，冷害發(fā)生概率基本處在[70%，100%]，且呈現(xiàn)明顯的自西向東冷害風(fēng)險(xiǎn)逐漸增高的趨勢(shì)。

研究利用未參與建模的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。結(jié)果表明，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)值和擬合值無顯著差異（圖8），二者散點(diǎn)圖的擬合精度值r2為0.96，試驗(yàn)結(jié)果可用于后續(xù)分析。

4 討論與結(jié)論

研究使用地理因子歸一化加合變量（Vj ）或直接利用多個(gè)地理因子變量或采用地理因子歸一化加合與溫度訂正作為變量（Xj）分別與棉花冷害風(fēng)險(xiǎn)指標(biāo)建立回歸關(guān)系相比較，如果是利用地理因子歸

一化加合變量與冷害風(fēng)險(xiǎn)指標(biāo)建立回歸方程R2值為0.94，如果是直接利用地理因子變量值與冷害風(fēng)險(xiǎn)指標(biāo)構(gòu)建多元回歸方程的R2值為0.81，如果是利用地理因子歸一化加合與溫度訂正作為變量與熱害風(fēng)險(xiǎn)指標(biāo)建立回歸方程R2值為0.95。可見研究采用的地理因子歸一化加合與溫度訂正作為變量的方法可有效提高冷害風(fēng)險(xiǎn)指標(biāo)的推算精度。研究采用的緯度、經(jīng)度和海拔高度歸一化加合趨勢(shì)面+溫度趨勢(shì)面訂正的方法與前人僅基于站點(diǎn)數(shù)據(jù)空間插值的方法相比較，在空間精度上有了一定的提高，克服空間插值的不足。研究與目前常用的回歸趨勢(shì)面+殘差訂正的方法（圖9）相比較，能夠更充分考慮下墊面狀況對(duì)風(fēng)險(xiǎn)指標(biāo)的影響，雖然在個(gè)別訂正點(diǎn)上準(zhǔn)確性不如殘差訂正方法，但結(jié)果在總體趨勢(shì)上與事實(shí)更加吻合。另外，研究為充分體現(xiàn)溫度趨勢(shì)面訂正對(duì)結(jié)果的影響，又利用vj值單獨(dú)作為自變量進(jìn)行了低溫冷害風(fēng)險(xiǎn)等級(jí)劃分，結(jié)果見圖10。從圖10中發(fā)現(xiàn)，雖然在整體趨勢(shì)上與研究結(jié)果（圖7）相一致，但圖7對(duì)細(xì)節(jié)刻畫得更為細(xì)致。

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3～5個(gè)等級(jí)而言，研究劃分梯度更加細(xì)致。相比于利用自然裂點(diǎn)[11]、層次分析[17]等方法確定的等級(jí)臨界閾值來說，研究劃分更為客觀。

本研究結(jié)果表明，北疆棉花春季冷害發(fā)生概率高于南疆，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。本結(jié)果與新疆棉花種植比例分布圖的研究結(jié)果相符合，表明本研究結(jié)果的正確性。

本研究?jī)H針對(duì)棉花冷害氣象條件進(jìn)行了風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估，沒有充分考慮棉花品種及抗寒性對(duì)風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估等級(jí)的影響，另外沒有對(duì)棉花冷害災(zāi)損進(jìn)行相應(yīng)風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估，因此，研究考慮的致災(zāi)因素并不十分全面，研究結(jié)果還有待進(jìn)一步提高。

南疆棉花苗期受到冷害風(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，是今后棉花生產(chǎn)中需重點(diǎn)關(guān)注的對(duì)象。研究采用的地理因子歸一化加合趨勢(shì)面+溫度趨勢(shì)面訂正的方法能夠充分反映地理因子和地物信息二者疊加共同對(duì)棉花冷害的影響，研究在空間精細(xì)化及冷害等級(jí)劃分上較前人有所提高。研究結(jié)果經(jīng)驗(yàn)證與事實(shí)相符合。研究方法在指標(biāo)構(gòu)建與推算上，邏輯清楚，規(guī)律穩(wěn)定。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。

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