基于大数据处理的漳州市果树寒害风险区划.pdf
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1、江西农业学报 2023,35(09):121127ActaAgriculturaeJiangxiDOI:10.19386/ki.jxnyxb.2023.09.019基于大数据处理的漳州市果树寒害风险区划黄奕丹1,陈 慧1,李丽容2*,郑小琴1,陈锦鹏1,程晶晶1,林 辉1(1.福建省漳州市气象局,福建 漳州 363000;2.福建省气象科学研究所,福建 福州 350001)摘 要:利用漳州市19812018 年的地面气象观测资料和 DEM 高程数据,结合前人研究的香蕉、莲雾寒害等级指标,采用高斯核函数的核密度估计、相关性分析、回归分析和反距离加权平均等大数据处理方法,构建了以寒害过程为基础的寒
2、害综合气候灾害因子,编制了漳州地区香蕉、莲雾寒害等级风险概率地理分布图和寒害气候风险区划图。结果显示:香蕉和莲雾在漳州市的综合气候风险指数值大体呈现由西北向东南降低的趋势,西北内陆地区的综合气候风险指数值普遍较高,东南沿海地区的风险指数值普遍较低。本研究在量化寒害风险信息的同时,也为农业生产部门制定适宜的防灾减灾政策及措施提供了科学依据。关键词:寒害;大数据;风险区划;防灾减灾;漳州市 中图分类号:S42 文献标志码:A 文章编号:1001-8581(2023)09-0121-07Risk Zoning of Cold and Freezing Injury of Fruit Trees in
3、 Zhangzhou City Based on Big Data Processing HUANGYi-dan1,CHENHui1,LILi-rong2*,ZHENGXiao-qin1,CHENJin-peng1,CHENGJing-jing1,LINHui1(1.ZhangzhouMeteorologicalBureauofFujian,Zhangzhou363000,China;2.FujianInstituteofMeteorologicalScience,Fuzhou350001,China)Abstract:Basedonthegroundmeteorologicalobserva
4、tiondataandDEMelevationdataofZhangzhouCityfrom1981to2018,combinedwiththecoldandfreezinginjurygradeindexesofbananaandwaxapplestudiedbypredecessors,bigdataprocessingmethodssuchasKerneldensityestimationofGaussiankernelfunction,correlationanalysis,regressionanalysisandInversedistanceweightingaverage,aco
5、mprehensiveclimatedisasterfactorwasconstructedbasedontheprocessofcolddamage.ThegeographicaldistributionmapoftheriskprobabilityofbananaandwaxapplecolddamagegradeandtheclimaticriskzoningmapofcolddamageinZhangzhouareawerecompiled.Theresultsshowedthatthecomprehensiveclimateriskindexvaluesofbananaandwaxa
6、ppleinZhangzhouCitybasicallyshowedadecreasingtrendfromnorthwesttosoutheast.Thecomprehensiveclimateriskindexvaluesinthenorthwestinlandareasweregenerallyhigher,andtheriskindexvaluesinthesoutheastcoastalareasweregenerallylower.Thestudynotonlyquantifiestheriskinformationofcolddamage,butalsoprovidesascie
7、ntificbasisforagriculturalproductiondepartmentstoformulateappropriatedisasterpreventionandmitigationpoliciesandmeasures.Key words:Coldandfreezingdamage;Bigdata;Riskzoning;Disasterpreventionandmitigation;ZhangzhouCity0 前言漳州市地处福建省东南部,属南亚热带海洋性季风气候,是香蕉、莲雾等热带、亚热带果树的主要生产基地。香蕉、莲雾在种植过程中喜湿热,畏寒怕冷,对气候环境的要求较高。而
8、漳州市受季风性气候影响较大,频频发生农业生产危害事件。开展漳州市果树寒害气候风险评估与区划工作,可优化漳州地区农业发展结构布局,有利于更加有针对性地开展监测预警工作,达到节省人力、物力资源,提高农业生产效率的目标,实现区域农业可持续发展,并规避寒害气候风险。目前,已经有学者针对多种热带果树的寒害低温等级指标进行了大量的研究1-8。刘锦銮等9-10对荔枝、香蕉冬季寒害的易灾性及防寒抗灾能力等进行了分析,但未明确具体的低温过程。也有学者开展了作物气候适宜性区划研究11-15,但对新引收稿日期:2023-06-23基金项目:福建省自然科学基金资助项目(2021J011257);厦门市气象局科技专项(
9、3502Z20214ZD4014);中国气象局/广东省区域数值天气预报重点实验室开放基金课题(J202005)。作者简介:黄奕丹(1993),女,福建诏安人,工程师,主要从事天气预报预警工作。*通信作者:李丽容。江 西 农 业 学 报35 卷122进的莲雾、香蕉等特优热带果树进行寒害指标及风险区划的研究较少。本文以寒害过程作为研究的尺度,针对香蕉、莲雾种植情况进行了区划分析,构建寒害气候风险概率模型和综合气候风险区划指数模型,对寒害情况进行动态评估,并科学制定与农业生产部门相适应的防灾减灾政策和决策措施。1 材料与方法1.1 数据来源分析漳州地区19812018年地面观测站的逐日平均气温、最高
10、气温和最低气温等气象数据的变化情况,若某些站点的个别日期无观测数值,则以该气象要素对应日期前、后2a的平均值代替。在数据处理前,定义当年秋季10月至次年春季3月为寒害可能发生的日期范围16。1.2 数据处理1.2.1 补全历史观测资料 因漳州市自动站建设始于2015年,因此本研究缺失了19812014年度自动站的逐日平均气温、最低气温和最高气温数据,故应用相关分析和线性回归方法,通过计算来补齐该时段的研究数据。具体步骤为:搜索区域自动站周边最邻近的3个大监站,分别计算这3个大监站20152018年每年秋季10月至次年春季3月平均气温、最低气温和最高气温与自动站对应数据的相关系数,取相关系数最大
11、的大监站作为参考站点,建立线性回归方程,用以计算补齐19812014年的区域自动站数据。对于高温与低温相差较小的样本,可能会出现Tmax或TmeanTmin的情况,因此需要进行质控:当样本(Tmax-Tmin)1时,令其Tmax=Tmin+1;当样本(Tmean-Tmin)0.5时,令其Tmean=(Tmax+Tmin)/2。1.2.2 多元回归消除海拔的影响 为了消除海拔高度对气温的影响,利用填补后的数据集分别建立Tmax、Tmean、Tmin3个多元回归方程,分别为:Tmax=a1lon+b1lat+c1altTmin=a2lon+b2lat+c2altTmean=a3lon+b3lat+
12、c3alt(1)式(1)中,Tmax、Tmin、Tmean分别为站点最高、最低、平均气温多年平均值(气候值),lon为经度,lat为纬度,alt为站点海拔高度,a1、a2、a3、b1、b2、b3为常数项。经计算可知,Tmax、Tmin、Tmean与海拔高度均呈负相关,Tmax、Tmin、Tmean回归方程的高度项系数分别为-0.0059、-0.0036、-0.0046,即海拔每下降1000m,T对应下降了5.9、3.6、4.6。若令高度项系数为0,即可在一定程度上消除站点海拔高度对气温的影响,以便在同一平面上进行反距离权重插值。1.2.3 平面反距离权重插值 通过收集的漳州地区GIS数据建立了
13、数字高程模型(DEM),并绘制了漳州市高程地形图(图1)。建立与地理因素有关的空间分析模型后,依据模型将气象资料内插到地理网格点上,采用反距离加权平均法(IDW)进行插值实现离散数据网格化。对处理后的逐小时站点数据进行IDW插值,将站点数据转化为格点数据。时间包含6925h,空间分辨率设定为0.05 0.05。IDW插值后的数据理论上处于海拔高度为0的平面上,需将其附加上海拔高度的影响,即为读取漳州地区高程数据,每个格点值加上多元回归方程的高度项。图1 漳州市高程地形图1.2.4 过程有害积寒计算 研究发现,使用低温持续日数和过程有害积寒可以更好地表示寒害的累积作用,因此采用杜尧东等17-18
14、提出的过程有害积寒作为香蕉和莲雾寒害过程中重要的气象因子来进行分析。具体公式为:X=14x2N=1(Tc-Tmin)2Tm-Tmin,TminTc (2)式(2)中,X为过程有害积寒(d);N为过程持续日数(d);Tc为寒害临界温度();Tmin为日最低气温();Tm为日平均气温()。2 结果与分析2.1 作物临界温度的确定谭宗琨等2通过地理自然灾害与人工胁迫灾9 期黄奕丹等:基于大数据处理的漳州市果树寒害风险区划123害试验、灾害调查、历史灾害反演、文献查阅等综合构建技术,建立了香蕉寒害等级指标和灾害损失指标。本文借鉴其研究成果设定:当3TD(过程日最低气温)4时,香蕉的寒害等级为轻度;当1
15、TD3时,寒害等级为中度;当-1TD1时,寒害等级为重度;当TD-1时,寒害等级为极重;并把4设为香蕉的寒害临界温度。陈惠等3通过分析莲雾寒害灾情样本数据,与地理移置自然低温试验、人工气候箱模拟低温试验等相结合,采用回归分析的方法得出莲雾寒害等级指标。本文借鉴其研究成果设定:3.0TD5.5时,莲雾的寒害等级为轻度;当1.0TD3.0时,寒害等级为中度;当-1.5TD1.0时,寒害等级为重度;当TD-1.5时,寒害等级为极重;并把5.5设为莲雾的寒害临界温度。确定寒害等级指标是建立寒害气候风险概率估算模型和寒害综合气候风险区划指数模型的基础,指标体系中所使用的日最低气温数据获取方便、实用性强,
16、为进一步做好寒害监测预警、动态评估和风险划分工作提供了良好依据。2.2 建立作物寒害积寒值气象指标根据建立的香蕉和莲雾的寒害等级指标,采用不同分布函数拟合寒害综合气候致灾因子序列,为了从19812019年的年度积寒值估计气候上特定区间内的积寒值发生概率,采用高斯核函数的核密度估计来拟合年度积寒值的概率分布。高斯核密度估计是利用平滑的峰值函数拟合观测到的数据点,从而模拟出真实的概率分布曲线19-21。核密度估计是一种非参数方法,为独立同分布F的n个样本点,设其概率密度函数为f,核密度估计的计算公式为:fh(x)=1nhni=1k(x-xih)k(x)=12exp(-12x2)(3)式(3)中,k
17、(x)为高斯核函数,该函数非负、积分为1,符合概率密度性质,并且均值为0。h0为一个平滑参数,称作带宽。综合气候风险指数的计算公式为:Q=ni=1JiPi (4)式(4)中,Q为寒害综合气候风险指数;Ji为第i个寒害等级的寒害强度;Pi为第i个寒害等级出现的风险概率值22-23。通过计算得出漳州地区香蕉、莲雾的寒害积寒值分级,结果见表1。表1 香蕉、莲雾寒害积寒值气象指标香蕉寒害等级积寒值区间莲雾寒害等级积寒值区间轻度(级)(0.18,0.63轻度(级)(0.50,0.81中度(级)(0.63,3.12中度(级)(0.81,2.28重度(级)(3.12,4.05重度(级)(2.28,7.65严
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