中國(guó)南方設(shè)施番茄高溫?zé)岷︼L(fēng)險(xiǎn)區(qū)劃

鄭艷姣 楊再?gòu)?qiáng)2)* 王 琳 楊世瓊

1)(南京信息工程大學(xué)氣象災(zāi)害預(yù)報(bào)預(yù)警與評(píng)估協(xié)同創(chuàng)新中心， 南京 210044) 2)(南京信息工程大學(xué)濱江學(xué)院， 無(wú)錫 214000)

引 言

番茄是全球第二大蔬菜作物，1988—2017年世界番茄產(chǎn)量由6.4×107t增長(zhǎng)到1.82×108t，占世界蔬菜產(chǎn)量的15%以上[1]。1995年以來(lái)，中國(guó)番茄產(chǎn)量逐漸增加并一躍成為世界番茄第一生產(chǎn)國(guó)，2017年種植面積和生產(chǎn)總量分別達(dá)到1.09×106hm2和6.0×107t[2]。番茄已成為中國(guó)設(shè)施蔬菜的主要農(nóng)作物之一[3]，2015年中國(guó)設(shè)施番茄播種面積達(dá)8.1×105hm2[4]，完全實(shí)現(xiàn)周年生產(chǎn)、周年供應(yīng)，極大滿足了冬春季節(jié)番茄市場(chǎng)的需求。但隨著溫室效應(yīng)的加劇，全球氣候持續(xù)升高[5-7]，農(nóng)業(yè)氣象災(zāi)害頻發(fā)，塑料大棚內(nèi)高溫災(zāi)害更是屢見(jiàn)不鮮，在缺乏氣象保障的條件下，給設(shè)施番茄經(jīng)濟(jì)和農(nóng)民生活帶來(lái)極大的損失[8]。

番茄喜溫但不耐熱，最適宜溫度為18.3～32.2℃[9]，高于35℃生長(zhǎng)緩慢，超過(guò)40℃停止生長(zhǎng)[10]。在設(shè)施番茄周年生產(chǎn)中，由于塑料薄膜只能透過(guò)短波輻射而不能透過(guò)長(zhǎng)波輻射致使設(shè)施內(nèi)相比于露地種植增溫效果更明顯[11]，中國(guó)南方大多屬于亞熱帶季風(fēng)氣候區(qū)，春夏溫度高，輻射強(qiáng)，導(dǎo)致室內(nèi)溫度比室外高20～30℃[12]，加上設(shè)施內(nèi)環(huán)境調(diào)控能力差、管理水平低等因素[13]，導(dǎo)致南方塑料大棚高溫氣象災(zāi)害頻發(fā)。

國(guó)內(nèi)外學(xué)者對(duì)設(shè)施番茄高溫災(zāi)害的研究主要包括高溫對(duì)設(shè)施番茄生長(zhǎng)發(fā)育、生理代謝的影響等。高溫對(duì)設(shè)施番茄的影響研究大多基于控制試驗(yàn)，通過(guò)人工控制高溫強(qiáng)度和持續(xù)時(shí)間，對(duì)番茄生理代謝[14-15]、生長(zhǎng)發(fā)育[16-17]、產(chǎn)量以及果實(shí)品質(zhì)[18-19]等方面的研究，揭示不同高溫強(qiáng)度及持續(xù)時(shí)間對(duì)番茄生長(zhǎng)發(fā)育及產(chǎn)量品質(zhì)的影響。番茄的高溫區(qū)劃是番茄生產(chǎn)的基礎(chǔ)，但相關(guān)研究報(bào)道較少。喻樹(shù)龍等[20]、季芬[21]和張波等[22]通過(guò)對(duì)氣象因子與產(chǎn)量進(jìn)行回歸分析，篩選出關(guān)鍵氣象因子對(duì)番茄生產(chǎn)進(jìn)行區(qū)劃。但由于影響產(chǎn)量的因素多且產(chǎn)量數(shù)據(jù)不易獲取導(dǎo)致該方法的局限性較強(qiáng)。隨著研究的深入，有學(xué)者利用植株生理生化指標(biāo)建立災(zāi)害指標(biāo)。王尚明等[23]、彭曉丹等[24]、肖芳[25]通過(guò)人工控制試驗(yàn)觀測(cè)植物生理變化及形態(tài)指標(biāo)，分析并得出設(shè)施黃瓜、葡萄等氣象災(zāi)害指標(biāo)?？傮w上，目前適用于中國(guó)南方設(shè)施番茄高溫?zé)岷Φ燃?jí)指標(biāo)及高溫區(qū)劃鮮見(jiàn)報(bào)道。

本文以中國(guó)南方設(shè)施番茄為研究對(duì)象，利用氣象站點(diǎn)資料、塑料大棚小氣候?qū)崪y(cè)資料，基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模擬南方塑料大棚室內(nèi)日最高氣溫，結(jié)合高溫控制試驗(yàn)資料，采用相關(guān)性分析和主成分分析等方法，構(gòu)建適用于中國(guó)南方設(shè)施番茄高溫?zé)岷Φ燃?jí)指標(biāo)體系，并在此基礎(chǔ)上開(kāi)展設(shè)施番茄高溫?zé)岷︼L(fēng)險(xiǎn)性區(qū)劃，為中國(guó)南方設(shè)施番茄高溫防災(zāi)減災(zāi)氣象服務(wù)、災(zāi)害保險(xiǎn)提供基礎(chǔ)支撐。

1 資料與方法

1.1 研究區(qū)域概況

研究區(qū)域?yàn)橹袊?guó)南方的江蘇、安徽、上海、浙江、福建、江西、湖北、湖南、重慶、貴州、四川、云南、廣西和廣東14個(gè)省市(圖1)，地理范圍為21°～35°N，97°～123°E，該區(qū)域以熱帶、亞熱帶季風(fēng)氣候?yàn)橹?，夏季炎熱，最熱月平均氣溫?2℃以上。江蘇、浙江、福建、廣西、云南、四川是南方設(shè)施番茄的主產(chǎn)區(qū)，其中浙江擁有我國(guó)最大的設(shè)施番茄產(chǎn)區(qū)，2019年浙江蒼南全縣番茄種植面積為2.7×103hm2，總產(chǎn)量為2.15×105t，總產(chǎn)值達(dá)10億元。

圖1 研究區(qū)及氣象站點(diǎn)分布Fig.1 Distribution of target area and meteorological stations

1.2 資料來(lái)源

1.2.1 氣象資料

氣象資料來(lái)自國(guó)家氣象信息中心，包括1990—2019年3—9月359個(gè)氣象站點(diǎn)逐日平均氣溫、日最低氣溫、日最高氣溫、日平均相對(duì)濕度、日照時(shí)數(shù)、平均風(fēng)速等。當(dāng)缺測(cè)資料較少時(shí)用前后兩日平均值代替，較多時(shí)直接剔除該年資料。氣象站點(diǎn)資料用于輸入BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模擬室內(nèi)小氣候。

1.2.2 塑料大棚內(nèi)氣象資料

室內(nèi)小氣候資料為自江蘇、上海、浙江和福建塑料大棚內(nèi)距離地面1.5 m高度3—9月的逐時(shí)氣溫(表1)。大棚內(nèi)氣象要素采集器設(shè)置在大棚的中間位置，進(jìn)行24 h連續(xù)觀測(cè)，每小時(shí)采集1次，自動(dòng)存儲(chǔ)在采集器中。本文選取1809 d有效資料用于模型的構(gòu)建與驗(yàn)證。

表1 小氣候資料來(lái)源Table 1 Sources of microclimate data

1.2.3 高溫控制試驗(yàn)資料

試驗(yàn)以金粉五號(hào)番茄品種為試驗(yàn)材料，于2017年2—9月在南京信息工程大學(xué)農(nóng)業(yè)氣象試驗(yàn)站連棟溫室(Venlo型)和智能人工氣候箱(TPG1260,Australian)內(nèi)進(jìn)行，溫室頂高為5.0 m，肩高為4.5 m，寬為9.6 m，長(zhǎng)為30.0 m，南北走向。將三葉一心的番茄苗移栽至28 cm(高)×34 cm(上口徑)×18 cm(底徑)的花盆中。盆栽土壤中有機(jī)碳、氮、速效磷、速效鉀含量分別為11600，1190，29.34 mg·kg-1和94.23 mg·kg-1，pH值為6.8。緩苗10 d后再移至人工氣候室中進(jìn)行高溫控制試驗(yàn)。參考韋婷婷等[26]對(duì)南京地區(qū)玻璃溫室內(nèi)夏季逐時(shí)溫度的模擬，結(jié)合苗期設(shè)施番茄葉片半致死溫度(41.8℃)設(shè)置人工氣候室內(nèi)日逐時(shí)溫度。高溫脅迫水平日最高氣溫設(shè)置為38℃，41℃和44℃，高溫持續(xù)時(shí)間設(shè)置為3 d，6 d，9 d和12 d，以28℃為對(duì)照。人工氣候室內(nèi)夜間最低溫設(shè)置為18℃，白天空氣相對(duì)濕度設(shè)置為50%，夜間為90%，光周期為12 h，06:00—18:00(北京時(shí))光合有效輻射為1000 μmol·m-2·s-1，其余時(shí)段為0。試驗(yàn)結(jié)束后將番茄苗放置于玻璃溫室中，對(duì)番茄苗的光合特性參數(shù)(葉片凈光合速率(Pn)、光飽和點(diǎn)(Slp)、光補(bǔ)償點(diǎn)(Clp)、最大凈光合速率(Pmax)、表觀量子效率(Eaq)、氣孔導(dǎo)度(Gs)、胞間CO2濃度(Ci)、氣孔限制值(Ls)、葉片蒸騰速率(Tr)、水份利用效率(Ewu))，熒光特性參數(shù)(量子產(chǎn)額(φ)、綜合性能指數(shù)(Pit)、光性能指數(shù)(Pia)、光系統(tǒng)Ⅱ(PSⅡ)最大量子效率(Ff)、單位面積吸收的光能(Ac)、單位面積的熱耗散(Dc)、單位面積捕獲的光能(Tc)、單位面積電子傳遞的量子產(chǎn)額(Ec))和衰老特性參數(shù)(葉綠素a(Cha)、葉綠素b(Chb)、超氧化物歧化酶(Sod)、過(guò)氧化物酶(Pod)、過(guò)氧化氫酶(Cat)、丙二醛(Mda))3個(gè)方面共24個(gè)指標(biāo)進(jìn)行采樣測(cè)量，具體采樣時(shí)間和方法參考文獻(xiàn)[12,27]。

1.3 研究方法

1.3.1 BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)

BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)具有強(qiáng)大的學(xué)習(xí)能力及對(duì)非線性場(chǎng)的強(qiáng)擬合能力，常用于設(shè)施小氣候模擬[26,28-31]，并取得較好效果。

計(jì)算實(shí)測(cè)的塑料大棚內(nèi)日最高氣溫與大棚所在地同一時(shí)間的氣象站點(diǎn)日平均氣溫、日最高氣溫、日最低氣溫、日平均相對(duì)濕度、風(fēng)速及日照時(shí)數(shù)的相關(guān)性，確定塑料大棚內(nèi)日最高氣溫與室外氣象因子相關(guān)顯著，均達(dá)到0.01顯著性水平，說(shuō)明室內(nèi)日最高氣溫受室外6個(gè)氣象因子影響顯著。因此，將室外6個(gè)氣象因子作為BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的輸入?yún)?shù)，對(duì)室內(nèi)日最高氣溫進(jìn)行模擬。其中，輸入層神經(jīng)元為6個(gè)，隱含層神經(jīng)元為9個(gè)，輸出神經(jīng)元為1個(gè)。第1層輸入6個(gè)室外氣象因子，第3層輸出室內(nèi)日最高氣溫，隱含層傳遞函數(shù)采用S型正切函數(shù)，輸出層傳遞函數(shù)采用對(duì)數(shù)函數(shù)。為解決神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)輸入變量間量綱不一致問(wèn)題，數(shù)據(jù)進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化處理。在模型計(jì)算過(guò)程中不斷調(diào)節(jié)，確定最終相關(guān)參數(shù)：初始學(xué)習(xí)速率η=0.1，最大循環(huán)次數(shù)1000次，目標(biāo)誤差0.001。從樣本數(shù)據(jù)中隨機(jī)抽取25%的數(shù)據(jù)進(jìn)行模型精度驗(yàn)證。

1.3.2 設(shè)施番茄高溫脅迫指數(shù)

依據(jù)高溫對(duì)設(shè)施番茄葉片的光合特性、葉綠素?zé)晒馓匦砸约翱顾ダ咸匦缘牟煌潭扔绊慬10,27]，采用相關(guān)性分析和主成分分析方法對(duì)不同高溫處理下設(shè)施番茄葉片的24個(gè)指標(biāo)進(jìn)行分析和降維處理，依據(jù)文獻(xiàn)[27,32]中高溫高濕脅迫指數(shù)模型的構(gòu)建方法，在主成分分析結(jié)果中選取貢獻(xiàn)率高、能代表大部分信息的指標(biāo)作為自變量構(gòu)建南方設(shè)施番茄高溫脅迫指數(shù)模型。高溫脅迫指數(shù)公式如下：

IHS=

(1)

式(1)中，IHS表示為高溫脅迫指數(shù)；a，b，c為權(quán)重系數(shù)；A，B，C，…為高溫處理下的指標(biāo)值；A′，B′，C′，…為對(duì)照處理下的指標(biāo)值。為了方便統(tǒng)計(jì)，對(duì)照組IHS設(shè)為0，高溫處理的IHS值越大，表明受災(zāi)程度越大。根據(jù)均值-標(biāo)準(zhǔn)差法將高溫脅迫指數(shù)劃分為不同的災(zāi)害等級(jí)，計(jì)算出不同處理下高溫脅迫指數(shù)臨界值所對(duì)應(yīng)的溫度(T)和持續(xù)時(shí)間(D)，以此為依據(jù)對(duì)南方359個(gè)氣象站點(diǎn)模擬的1990—2019年室內(nèi)日最高氣溫進(jìn)行高溫災(zāi)害等級(jí)劃分。

1.3.3 設(shè)施番茄高溫?zé)岷︼L(fēng)險(xiǎn)指數(shù)

高溫?zé)岷︼L(fēng)險(xiǎn)性是指一定地理區(qū)域范圍和時(shí)段內(nèi)輕度、中度和重度高溫發(fā)生的可能性，即給定區(qū)域內(nèi)設(shè)施番茄發(fā)生高溫?zé)岷Φ母怕省⒖记叭搜芯拷Y(jié)果[33-35]，設(shè)施番茄高溫?zé)岷︼L(fēng)險(xiǎn)指數(shù)表征為

(2)

(3)

式(2)和式(3)中，Gi為該站點(diǎn)發(fā)生第i個(gè)等級(jí)高溫?zé)岷Φ念l率，ni為1990—2019年發(fā)生第i個(gè)等級(jí)高溫?zé)岷Φ念l數(shù)，N為所有站點(diǎn)發(fā)生各級(jí)高溫?zé)岬目偞螖?shù)，Q為設(shè)施番茄高溫?zé)岷︼L(fēng)險(xiǎn)指數(shù)，n為高溫?zé)岷Φ牡燃?jí)數(shù)量(本文n=3)，Oi為第i個(gè)等級(jí)高溫?zé)岷Φ膹?qiáng)度。

本文基于GIS技術(shù)，利用IDW插值法、掩膜提取、柵格計(jì)算等方法，開(kāi)展南方設(shè)施番茄高溫?zé)岷C合風(fēng)險(xiǎn)區(qū)劃。

2 結(jié)果與分析

2.1 模擬結(jié)果精度驗(yàn)證

對(duì)模型訓(xùn)練得到的塑料大棚室內(nèi)日最高氣溫輸出值進(jìn)行反歸一化處理訂正，隨機(jī)抽取25%的樣本進(jìn)行精度驗(yàn)證，結(jié)果如圖2所示。由圖2可以看到，大棚內(nèi)日最高氣溫的實(shí)測(cè)值和訓(xùn)練值比較均勻地分布在1:1線附近，兩者之間的決定系數(shù)為0.865。均方根誤差為0.494℃，相對(duì)誤差為5.481%，絕對(duì)誤差為1.881℃，訓(xùn)練日最高氣溫與實(shí)測(cè)日最高氣溫一致性較好，說(shuō)明模擬結(jié)果的精度能滿足實(shí)際應(yīng)用需要。

2.2 設(shè)施番茄高溫?zé)岷Φ燃?jí)劃分

2.2.1 指標(biāo)間相關(guān)性分析

本文計(jì)算不同高溫處理的設(shè)施番茄葉片的24個(gè)指標(biāo)的相關(guān)系數(shù)(圖3)。由圖3可知，不同高溫處理的各指標(biāo)之間存在相關(guān)性，說(shuō)明不同指標(biāo)之間存在聯(lián)系。多數(shù)指標(biāo)的相關(guān)系數(shù)絕對(duì)值為0.60～0.99。光合特性各指標(biāo)之間相關(guān)性顯著，相關(guān)系數(shù)絕對(duì)值為0.46～0.98，可認(rèn)為光合特性各指標(biāo)之間提供的共同信息量為46%～98%；熒光特性各指標(biāo)之間大多亦呈顯著正相關(guān)，相關(guān)系數(shù)絕對(duì)值為0.60～0.92，可認(rèn)為熒光特性各指標(biāo)之間提供的共同信息量為60%～92%；衰老特性各指標(biāo)之間大多相關(guān)性不顯著。光合特性與熒光特性各指標(biāo)間大多顯著正相關(guān)，說(shuō)明光合特性強(qiáng)熒光特性也強(qiáng)。整體看，光合特性指標(biāo)相關(guān)性最強(qiáng)，熒光特性指標(biāo)其次，衰老特性指標(biāo)最差。

圖2 日最高氣溫的訓(xùn)練值與實(shí)測(cè)值Fig.2 Training and measured daily maximum temperature

圖3 設(shè)施番茄高溫處理后各指標(biāo)間的相關(guān)系數(shù)Fig.3 Correlation coefficients of various indicators of greenhouse tomato after high temperature treatments

2.2.2 各指標(biāo)間的主成分分析

為了系統(tǒng)研究高溫?zé)岷?duì)設(shè)施番茄葉片光合特性、熒光特性和衰老特性各指標(biāo)的影響，測(cè)量的24個(gè)指標(biāo)包含大量信息，且各指標(biāo)間相關(guān)性強(qiáng)，不利于分析高溫?zé)岷?duì)設(shè)施番茄葉片生理生化特性的影響，不利于高溫?zé)岷χ聻?zāi)指標(biāo)的確定。本文引入主成分分析方法，對(duì)不同處理下的24個(gè)生理生化指標(biāo)進(jìn)行降維分析，在不過(guò)多喪失信息的前提下，盡可能減少指標(biāo)數(shù)量，把多個(gè)指標(biāo)轉(zhuǎn)化為幾個(gè)綜合指標(biāo)，便于進(jìn)一步分析。

當(dāng)累計(jì)方差貢獻(xiàn)率達(dá)到85%以上時(shí)，認(rèn)為已經(jīng)涵蓋絕大多數(shù)信息。本研究對(duì)高溫處理后的24個(gè)指標(biāo)進(jìn)行主成分分析，前5個(gè)主成分的特征值均大于1，累計(jì)貢獻(xiàn)率達(dá)91.822%，其特征向量見(jiàn)表2。雖然可以通過(guò)計(jì)算主成分分析結(jié)果的綜合得分判定受災(zāi)程度，但需要將大部分指標(biāo)作為輸入?yún)?shù)，工作量大且難以推廣應(yīng)用，同時(shí)各指標(biāo)間存在較強(qiáng)相關(guān)性。因此，需要對(duì)指標(biāo)進(jìn)一步篩選，以達(dá)到指標(biāo)易測(cè)、工作量少、便于實(shí)際應(yīng)用的效果。

由表2可見(jiàn)，第1主成分可表征57.595%的主要信息量，其中Pn，Pmax，Pit，F(xiàn)f和Mda指標(biāo)的系數(shù)絕對(duì)值最高。Pn表征植物葉片光合作用強(qiáng)弱和有機(jī)物的積累速率，易于測(cè)得，故選取該指標(biāo)；Pmax可以表征植物的光合潛能大小，可與Pn同時(shí)測(cè)得，故選取該指標(biāo)。Pit可進(jìn)一步解釋PSⅡ與光系統(tǒng)Ⅰ(PSⅠ)之間的電子傳遞能和PSⅠ的相關(guān)性能，故可選取該指標(biāo)。Ff是PSⅡ最大光化學(xué)量子產(chǎn)量，反映PSⅡ反應(yīng)中心內(nèi)光能轉(zhuǎn)換效率，是反映PSⅡ活性中心光能轉(zhuǎn)化效率的重要參數(shù)，故該指標(biāo)可選取。Mda的特征向量值絕對(duì)值(0.069)顯著高于其他指標(biāo)，該指標(biāo)是植物逆境脅迫下細(xì)胞膜脂過(guò)氧化的主要產(chǎn)物，能有效反映保護(hù)酶系統(tǒng)的相應(yīng)結(jié)果，可反應(yīng)機(jī)體脂質(zhì)過(guò)氧化的程度，間接反映出細(xì)胞損傷程度，且該指標(biāo)與其他處理顯著性較好(圖3)，故可選取該指標(biāo)。第2主成分中Dc和Ac指標(biāo)的特征向量值最大，二者均表征葉片熒光特性，與Pit和Ff表征信息重疊，故不選取。因此，綜合考慮指標(biāo)間的相關(guān)性、主成分分析貢獻(xiàn)率與特征向量、指標(biāo)測(cè)定的難易程度以及指標(biāo)的生物學(xué)意義，篩選得到Pn，Pmax，Pit，F(xiàn)f和Mda共5個(gè)指標(biāo)用于構(gòu)建設(shè)施番茄高溫脅迫指數(shù)。

2.2.3 高溫?zé)岷Φ燃?jí)劃分

本文再次對(duì)Pn，Pmax，Pit，F(xiàn)f和Mda共5個(gè)生理生化指標(biāo)進(jìn)行主成分分析，根據(jù)總方差貢獻(xiàn)率和特征向量值，得到每個(gè)指標(biāo)的權(quán)重系數(shù)分別為0.206，0.209，0.208，0.203和0.212。將各處理指標(biāo)及其權(quán)重系數(shù)帶入式(1)，得到各處理下高溫脅迫指數(shù)(表3)。高溫脅迫處理下IHS為0.157～0.621，IHS越大表示其受高溫脅迫的程度越大。在相同溫度處理下，隨著處理持續(xù)時(shí)間的延長(zhǎng)IHS越大，最大值出現(xiàn)在44℃高溫處理12 d，最小值出現(xiàn)在38℃處理3 d。相同的處理持續(xù)日數(shù)下，隨著溫度升高，IHS越大，高溫脅迫強(qiáng)度增加。

表2 高溫處理下各指標(biāo)主成分分析特征向量Table 2 The first 5 eigenvectors of principal component analysis of each index after high temperature treatments

結(jié)合表3及設(shè)施番茄苗生長(zhǎng)狀況，采用均值-標(biāo)準(zhǔn)差法將高溫?zé)岷γ{迫指數(shù)劃分為3個(gè)等級(jí)，輕度(0.10.396)，計(jì)算不同處理時(shí)間下高溫脅迫指數(shù)臨界值對(duì)應(yīng)的溫度和持續(xù)時(shí)間(表4)。

表3 不同處理下IHS值Table 3 IHS under different treatments

表4 設(shè)施番茄高溫?zé)岷Φ燃?jí)劃分Table 4 Classification of high temperature and heat damage of greenhouse tomato

2.3 高溫?zé)岷︼L(fēng)險(xiǎn)區(qū)劃

2.3.1 高溫?zé)岷Πl(fā)生頻率的時(shí)間變化

基于氣象資料，利用BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模擬室內(nèi)日最高氣溫，結(jié)合已構(gòu)建的設(shè)施番茄高溫?zé)岷Φ燃?jí)劃分指標(biāo)，計(jì)算1990—2019年359個(gè)站點(diǎn)設(shè)施番茄輕度、中度和重度高溫災(zāi)害頻率(圖4)。由圖4可見(jiàn)，1990—2019年輕度熱害發(fā)生頻率平均值為0.687，增加趨勢(shì)不顯著(未達(dá)到0.05顯著性水平)，年平均增長(zhǎng)率為0.0002，年際變異系數(shù)為0.032，說(shuō)明輕度熱害發(fā)生頻率年際波動(dòng)較大；2015年發(fā)生頻率最高，為0.726；2006年發(fā)生頻率最少，為0.626。1990—2019年中度熱害發(fā)生頻率平均值為0.210，減少趨勢(shì)不顯著(未達(dá)到0.05顯著性水平)，年平均減少率為0.0004，發(fā)生頻率年際波動(dòng)較大，年際變異系數(shù)為0.063； 2005年中度熱害發(fā)生頻率最高，為0.234，2008年發(fā)生頻率最少，為0.180。1990—2019年重度熱害發(fā)生頻率平均值為0.103，整體趨勢(shì)較穩(wěn)定，年平均增長(zhǎng)率為0.0002，年際變異系數(shù)為0.154，說(shuō)明年際波動(dòng)很大；2006年發(fā)生頻率最高，為0.147， 1993年發(fā)生頻率最少，為0.072。總體上，各等級(jí)高溫?zé)岷Πl(fā)生頻率變化趨勢(shì)均不顯著(未達(dá)到0.05顯著性水平)，且年際波動(dòng)較大。

圖4 設(shè)施番茄不同等級(jí)高溫?zé)岷Πl(fā)生頻率Fig.4 Frequency of different grades of high temperature and heat damage for greenhouse tomato

2.3.2 高溫?zé)岷︼L(fēng)險(xiǎn)的空間分布與變化

在不同等級(jí)設(shè)施番茄高溫?zé)岷Πl(fā)生概率和災(zāi)害強(qiáng)度基礎(chǔ)上，計(jì)算各站點(diǎn)設(shè)施番茄高溫?zé)岷︼L(fēng)險(xiǎn)指數(shù)，利用ArcGIS的空間分析模塊，選用反距離權(quán)重法對(duì)災(zāi)害風(fēng)險(xiǎn)指數(shù)進(jìn)行空間插值，研究中國(guó)南方設(shè)施番茄高溫?zé)岷︼L(fēng)險(xiǎn)分布情況(圖5)。由圖5可見(jiàn)，自20世紀(jì)90年代以來(lái)，我國(guó)南方設(shè)施番茄高溫?zé)岷︼L(fēng)險(xiǎn)指數(shù)在空間上呈自南向北逐漸減小的趨勢(shì)。從南方設(shè)施番茄高溫?zé)岷δ甏H風(fēng)險(xiǎn)性看，20世紀(jì)90年代南方設(shè)施番茄高溫?zé)岷︼L(fēng)險(xiǎn)指數(shù)區(qū)域平均值為1.573，高值區(qū)集中分布在廣東和廣西東部，風(fēng)險(xiǎn)指數(shù)超過(guò)2.8，為南方設(shè)施番茄高溫?zé)岷Ω唢L(fēng)險(xiǎn)區(qū)；低值區(qū)主要分布在四川東西部以及云南東部和西部地區(qū)，風(fēng)險(xiǎn)指數(shù)低于0.8，屬于設(shè)施番茄高溫?zé)岷Φ惋L(fēng)險(xiǎn)區(qū)。進(jìn)入21世紀(jì)，南方設(shè)施番茄高溫?zé)岷︼L(fēng)險(xiǎn)指數(shù)有所降低，區(qū)域平均值為1.556，高值區(qū)范圍較20世紀(jì)90年代急劇縮小，僅零星分布；次高值區(qū)面積急劇擴(kuò)大，向北延伸至安徽省；低值區(qū)同樣分布在西部地區(qū)。21世紀(jì)10年代，南方設(shè)施番茄高溫?zé)岷︼L(fēng)險(xiǎn)指數(shù)比21世紀(jì)初有所增加，區(qū)域平均值為1.559，高值區(qū)依然集中分布在廣東和廣西，但高風(fēng)險(xiǎn)區(qū)域面積有所增加，向北部和東部延伸至福建南部；低值區(qū)同樣主要分布在西部。由圖5的1990—2019年平均風(fēng)險(xiǎn)性指數(shù)可知，廣東西部和東部、廣西東部和西部以及云南北部、中部和南部為設(shè)施番茄高溫?zé)岷Ω唢L(fēng)險(xiǎn)區(qū)；高風(fēng)險(xiǎn)區(qū)的外圍區(qū)域，如湖南南部、廣西大部、廣東中北部、江西南部以及福建等為設(shè)施番茄高溫?zé)岷Υ胃唢L(fēng)險(xiǎn)區(qū)；湖南中北部、江西北部、浙江、安徽、湖北、重慶等地區(qū)為設(shè)施番茄高溫?zé)岷χ卸蕊L(fēng)險(xiǎn)區(qū)；其他區(qū)域?yàn)樵O(shè)施番茄高溫?zé)岷Φ惋L(fēng)險(xiǎn)區(qū)。

圖5 設(shè)施番茄高溫?zé)岷︼L(fēng)險(xiǎn)指數(shù)空間分布Fig.5 The risk index of high temperature and heat damage for greenhouse tomato

3 結(jié)論和討論

本文以中國(guó)南方設(shè)施番茄為研究對(duì)象，在模擬溫室大棚日最高氣溫基礎(chǔ)上，選取災(zāi)害指標(biāo)，構(gòu)建適用于中國(guó)南方設(shè)施番茄的高溫?zé)岷Φ燃?jí)指標(biāo)，并開(kāi)展設(shè)施番茄高溫?zé)岷︼L(fēng)險(xiǎn)性區(qū)劃，主要結(jié)論如下：

1) 通過(guò)對(duì)設(shè)施番茄高溫處理下光合特性指標(biāo)、熒光特性指標(biāo)以及衰老特性指標(biāo)共24個(gè)指標(biāo)進(jìn)行相關(guān)性分析和主成分分析，篩選出Pn，Pmax，Pit，F(xiàn)f和Mda共5個(gè)指標(biāo)構(gòu)建高溫脅迫指數(shù)模型。依據(jù)高溫?zé)岷γ{迫指數(shù)等級(jí)：輕度(0.10.396)計(jì)算出高溫?zé)岷?zāi)害指標(biāo)。

2) 1990—2019年輕度熱害發(fā)生頻率為0.626～0.726，平均值為0.687，增加趨勢(shì)不顯著，平均年增長(zhǎng)率為0.0002；中度熱害發(fā)生頻率為0.180～0.234，平均值為0.210，減少趨勢(shì)不顯著，年際波動(dòng)較大；重度熱害發(fā)生頻率為0.072～0.147，平均值為0.103，增加趨勢(shì)不顯著，年際波動(dòng)很大?？傮w上，各等級(jí)高溫?zé)岷Πl(fā)生頻率變化趨勢(shì)均不顯著，且年際波動(dòng)較大。

3) 南方設(shè)施番茄高溫?zé)岷Ω唢L(fēng)險(xiǎn)區(qū)主要分布在廣東西部和東部、廣西東部和西部以及云南北部、中部和南部；次高風(fēng)險(xiǎn)區(qū)位于高風(fēng)險(xiǎn)區(qū)的外圍，如湖南南部、廣西大部、廣東中北部、江西南部以及福建等；中度風(fēng)險(xiǎn)區(qū)在湖南中北部、江西北部、浙江、安徽、湖北、重慶等地區(qū)為設(shè)施番茄高溫?zé)岷?；其他區(qū)域?yàn)榈惋L(fēng)險(xiǎn)區(qū)。

本研究局限性主要體現(xiàn)在以下幾個(gè)方面：①在小氣候模擬方面，本文利用BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模擬出1990—2019年3—9月南方塑料大棚日最高氣溫，氣溫模擬的精度直接影響最終的結(jié)果。BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)具有局部微調(diào)性強(qiáng)、局部模擬最優(yōu)，但模擬精度依賴初始值質(zhì)量，因此今后要改進(jìn)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型，調(diào)整參數(shù)，提高模擬精度，收集并使用更多時(shí)間段、更多站點(diǎn)的溫室小氣候數(shù)據(jù)，以提高模型初始值的精度。②在模型精度驗(yàn)證方面，本研究?jī)H利用南方典型區(qū)域溫室觀測(cè)設(shè)施內(nèi)外氣象資料建模和精度驗(yàn)證，今后可利用其他省份資料對(duì)模型精度進(jìn)行檢驗(yàn)，或分區(qū)建模，以提高設(shè)施內(nèi)最高氣溫的模擬精度。③在影響春夏南方設(shè)施番茄生長(zhǎng)發(fā)育的氣象條件方面，本文僅考慮氣溫影響，實(shí)際農(nóng)業(yè)生產(chǎn)過(guò)程中是多種因素共同影響設(shè)施番茄的長(zhǎng)勢(shì)、產(chǎn)量及品質(zhì)，如室內(nèi)空氣相對(duì)濕度。我國(guó)南方屬于亞熱帶季風(fēng)氣候，雨熱同期，夏季多降水[36-39]，塑料大棚平時(shí)大多處于封閉狀態(tài)，通風(fēng)性差，導(dǎo)致室內(nèi)空氣相對(duì)濕度常在80%以上，不利于植物蒸騰，但空氣濕度可在一定程度上緩解因溫度過(guò)高導(dǎo)致設(shè)施番茄植株傷害，因此，在構(gòu)建南方設(shè)施番茄高溫脅迫指數(shù)模型中,引入空氣相對(duì)濕度指標(biāo)有助于提高南方設(shè)施番茄高溫?zé)岷︼L(fēng)險(xiǎn)區(qū)劃評(píng)估的準(zhǔn)確性。