热带气象学报  2018, Vol. 34 Issue (4): 570-576  DOI: 10.16032/j.issn.1004-4965.2018.04.015
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引用本文  

王华, 唐力生, 陈慧华, 等. 气候变化背景下广东冬种生产季气象灾害时空分布特征[J]. 热带气象学报, 2018, 34(4): 570-576.DOI: 10.16032/j.issn.1004-4965.2018.04.015.
王华, 唐力生, 陈慧华, 等. Temporal and spatial distribution of meteorological disasters under climate change during winter crop growing season in guangdong province[J]. JOURNAL OF TROPICAL METEOROLOGY, 2018, 34(4): 570-576. DOI: 10.16032/j.issn.1004-4965.2018.04.015.

基金项目

气候变化对广东气候带和作物气候区划的影响项目资助

通讯作者

唐力生,男,广西壮族自治区人,高级工程师,博士,主要从事应用气象研究。E-mail:tangls@grmc.gov.cn

文章历史

收稿日期:2017-06-12
修订日期:2018-04-28
气候变化背景下广东冬种生产季气象灾害时空分布特征
王华 , 唐力生 , 陈慧华 , 柳晔 , 黄珍珠     
广东省气候中心,广东 广州 510640
摘要:根据生产实践,影响广东冬种生产的主要气象灾害为寒害、干旱、低温阴雨。从程度和频度两个方面分析气候变暖前后1961—1996年与1997—2015年两个时段广东冬种生产季气象灾害变化特征。结果表明,1997年以来(气候变暖后),(1)寒害、低温阴雨均呈明显减弱趋势,为冬种生产提供了更为有利的气候条件;(2)寒害偏重发生频率明显减弱,广东大部分地区处在频率 < 30%的区域;(3)干旱偏重发生频率增加,其中频率>30%的区域有所增加,主要分布在粤北、潮汕、茂名和湛江等地区;(4)低温阴雨偏重发生频率明显减弱,广东大部分地区处在频率 < 30%的区域。
关键词农业气象学    统计特征    气候变暖    气象灾害    冬种生产季    寒害    干旱    低温阴雨    
TEMPORAL AND SPATIAL DISTRIBUTION OF METEOROLOGICAL DISASTERS UNDER CLIMATE CHANGE DURING WINTER CROP GROWING SEASON IN GUANGDONG PROVINCE
WANG Hua, TANG Li-sheng, CHEN Hui-hua, LIU Ye, HUANG Zhen-zhu     
Climate Center of Guangdong Province, Guangzhou 510640, China
Abstract: Chilling, drought and cold rainy weather are the three major meteorological disasters which, according to productive practice, influence winter cultivation in Guangdong province. The variation characteristics of meteorological disasters in winter cultivation during the two periods of before and after climate warming, which are from 1961 to 1996 and from 1997 to 2015 respectively, have been analyzed in terms of the degree and frequency of disasters. The results for the post-1997 period (after climate warming) show as follows. (1) Moderating chilling and cold rainy weather provide favorable climate condition for the winter cultivation. (2) The frequency of severer chilling has been reducing significantly. The majority of Guangdong areas are with a frequency of less than 30%. (3) The frequency of severer drought has been experiencing an increase. The number of the areas, mainly those of north Guangdong, Chaoshan, Maoming and Zhanjiang, with a frequency of more than 30%, has been increasing. (4) The frequency of severer cold rainy weather is on a significant decreasing. The majority of Guangdong areas are with a frequency of less than 30%.
Key words: agricultural meteorology    statistical characteristic    climate change    meteorological disasters    winter crop growing season    chilling    drought    cold rainy weather    
1 引言

广东作为全国最大的露天冬种生产基地,冬种生产是农业生产中最具特色、最具潜力的环节,是促进农业增效、农民增收的重要途径[1]。这种天然的优势源于丰富的冬季气候资源,但气象灾害对冬种生产的影响也从没停止。根据生产实践,广东冬种生产季的主要气象灾害为冬季寒害(12月—翌年2月)、干旱、低温阴雨[2],其中最突出的是寒害,如1999年、2016年2次寒害过程分别给广东农业生产造成108亿元和61亿元的巨大损失[3-4]。气候变暖势必对我国农业生产要素、生产环境和生产活动产生重大影响,研究气候资源和气象灾害的变化规律是农业生产适应气候变化的基础,因此研究广东冬种生产季的气象灾害变化规律迫在眉睫。目前,国内针对生产季气候资源和气象灾害的研究主要集中在水稻、小麦、玉米等大宗作物方面[5-8],有关冬种的研究报道较少。

广东气候变暖与全国较一致,1980年代开始增暖,1990年代后期气候变暖加剧[9-11]。本研究以1997年作为气候明显变暖的分界线,从灾害发生的程度与频率方面分析1961—1996年与1997—2015年两个时段冬种生长季的主要气象灾害的变化特征,为广东冬种生产适应气候变暖,合理利用气候资源,科学调整种植结构,更好发展冬种生产提供科学依据。

2 资料和方法 2.1 气象资料

根据实际调查,广东的冬种时段集中在当年的11月—翌年的3月,气象资料选取广东省86个地面气象观测站1961—2015年的逐日气象要素观测资料,资料站点分布均匀,完整度好,且通过显著水平为0.01的均一性检验。

2.2 研究方法 2.2.1 积寒指数

引用一个简明实用且能较好反映广东典型热带、亚热带作物冬季寒害特点的寒害指标[12],公式如下:

(1)
(2)

式(1)中,d=1,2,……,D指每次寒害过程持续日数,Xi为过程有害积寒(℃·d),Tmin为日最低气温(℃);Tm为日平均气温(℃);在广东出现5 ℃以下低温,种养业就可能会遭受寒害,本研究临界值Tc取5 ℃[13]

式(2)中,i =1,2,……,n指某年发生寒害的次数,X为某年n次寒害过程积寒指数的累计值。

2.2.2 气象干旱指数DI

逐日气象干旱指数DIi为:

(3)

式中SAPIi是第i日前期降水指数API的标准化变量SAPI [14-16]为平均相对湿润度指数,表征某地常年平均干湿程度及其年变化。

APIi计算公式为:

(4)

式中APIi为第i日的API,Pi为当日降水量(mm),APIi-1为前1日的API,k为衰减系数,取经验值0.955[17]

由历史同期30年(1981—2010年)逐日平均降水和可能蒸散量计算[18]

(5)

式(5)中为第i日30年(1981—2010年)平均降水量(mm),为第i日30年平均可能蒸散量(mm),采用FAO Penman-Monteith方法计算[17]

2.2.3 灾害等级划分

灾害等级划分,以世界气象组织规定的30年平均值为标准气候平均值[19],按灾害发生的总日数,将灾害分为三级:Y < -30%,偏轻年份;-30%≤Y≤30%,正常年份;Y >30%,偏重年份,其中:

(6)

式中Sum为当年灾害发生的总日数,Sum为全省气候平均值。文中标准气候平均值为1981—2010年平均值。

2.3 资料处理

(1) 寒害过程统计。按12月1日—翌年2月28日(29日)连续3天或以上日最低气温≤5 ℃的日数统计寒害过程。

(2) 寒害日数和积寒指数统计。按12月1日—翌年2月28日(29日)的寒害过程统计当年冬种生产季寒害总日数和积寒指数。

(3) 干旱日数统计。逐日气象干旱指数DI≤-0.5记为一个干旱日,按11月1日—翌年3月31日干旱日总日数统计当年冬种生产季干旱日数。

(4) 低温阴雨日数统计。按2月1日—3月31日连续3天或以上日平均气温≤12 ℃的总日数统计上一年冬种生产季低温阴雨日数。

用Excel结合Visual Basic编程完成资料统计计算;利用反距离权重法进行数据要素空间插值,借助ArcGIS软件完成空间栅格图。

3 结果与分析 3.1 寒害的变化特征

图 1可知,1991—2015年广东冬种生产季积寒指数显著减少,值为-0.97 ℃·d/(10 a),通过R0.05的相关检验,寒害呈减弱趋势。1997—2015年寒害偏轻、正常、偏重发生程度的比例分别为48%、28%、24%,1961—1996年寒害偏轻、正常、偏重发生程度的比例分别为32%、22%、46%。由图 2寒害发生频率可以看出,1997—2015年与1961—1996年相比,寒害偏轻发生频率增加,其中频率>30%的区域明显增加;正常发生频率略有变化,其中频率>20%的区域有所增加;偏重发生频率减弱,其中频率>30%的区域明显减少,广东绝大部分地区都处在频率低于30%的区域。从寒害发生的程度和频率分析可知,寒害总体亦呈减弱趋势,与积寒指数分析结果一致。

图 1 1961—2015年冬种生产季积寒指数变化
图 2 气候变暖前后广东冬种生产季不同等级寒害发生的频率 a:偏轻;b:正常;c:偏重。下同。
3.2 干旱的变化特征

图 3可知,1991—2015年广东冬种生产季干旱日数呈减少趋势,未通过显著性检验。气候变暖以来,2004年、2005年冬种生产季干旱日数分别达到113 d、96 d。1997—2015年干旱偏轻、正常、偏重发生程度的比例分别为42%、29%、29%,1961—1996年寒害偏轻、正常、偏重发生程度的比例分别为30%、44%、26%。由图 4干旱发生频率可以看出,1997—2015年与1961—1996年相比,干旱偏轻发生频率增加,其中频率>40%的区域明显增加;干旱正常发生频率有所减弱,广东大部分地区都处在频率 < 40%的区域;干旱偏重发生频率增加,其中频率>30%的区域有所增加,主要分布在粤北和潮汕、茂名和湛江等地。从干旱发生的程度和频率分析可知,干旱总体减弱趋势不明显,偏轻、偏重发生频率均增加。

图 3 1961—2015年冬种生产季干旱日数变化
图 4 气候变暖前后广东冬种生产季不同等级干旱发生的频率
3.3 低温阴雨的变化特征

图 5可知,1991—2015年广东冬种生产季低温阴雨日数呈明显减少趋势,通过0.1水平显著性检验。1997—2015年寒害偏轻、正常、偏重发生程度的比例分别为28%、32%、40%,1961—1996年寒害偏轻、正常、偏重发生程度的比例分别为51%、27%、22%。由图 6低温阴雨发生频率可以看出,1997—2015年与1961—1996年相比,低温阴雨偏轻发生频率增加,其中频率>40%的区域明显增加;正常发生频率略有变化,其中频率 < 30%的区域增加;偏重发生频率减弱,其中频率>30%的区域明显减少,全省大部分地区都处在频率低于30%的区域。从低温阴雨灾害发生的程度和频率分析可知,低温阴雨总体呈明显减弱趋势。

图 5 1961—2015年冬种生产季低温阴雨日数变化
图 6 气候变暖前后广东冬种生产季不同等级低温阴雨发生的频率
4 结论与讨论

从灾害趋势变化可知,寒害、低温阴雨均呈明显减弱趋势,干旱变化趋势不明显;从灾害程度和频率分布可知,重等寒害和低温阴雨出现频率均减弱,为冬种生产提供了更有利的气候条件。干旱重等发生频率增加,主要分布在粤北、潮汕、茂名和湛江等地区,原因可能是区域内气温升高的幅度远大于降水增加的幅度[20],导致蒸发增加,从而使局地干旱发生的频率增加。另外,冬季干旱在广东的分布规律是由北向南加重的[21],尤其是处于雷州半岛冬种区,几乎历史上的每次干旱都列入其中[22],因此,西南部冬种主产区需关注干旱的影响。

根据广东省农业厅和农村统计年鉴资料冬种生产季种植情况可知,广东冬种作物主要分布在湛江、茂名、惠州、韶关、梅州、广州、揭阳、肇庆、阳江、汕尾等地,种植面积均超过50万亩。目前,已形成以北运蔬菜、马铃薯、甜玉米为主导产品的区域化、规模化生产格局,产品出口港澳和东南亚等地区和国家,其中冬种蔬菜以叶菜类、豇豆、茄子、辣椒和萝卜为主,且逐年面积在增加。在实际生产中,建议应遵循气候变化背景下灾害变化规律,研究适应气候变化的农业生产布局和结构调整方案,且不可盲目扩大种植规模。

借助ArcGIS平台将气候变化要素内插到1 km × 1 km的网格上,进一步提高了灾害评价的精度,研究了广东冬种生产季气象灾害的一般变化规律。但是,值得指出的是气候变暖背景下,突发性极端气象灾害对作物生长发育关键时段的影响不容忽视,如1999年12月20—28日(1999年冬种生产季)[3]、2016年1月22—27日(2015年冬种生产季)[4]2次寒害分别给广东农业生产造成108亿元和61亿元的巨大损失,下一步将研究广东冬种生产季极端气象灾害的发生规律和形成机理,建立极端气象灾害评估技术体系。

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