胡 杰 戴聲佩 李茂芬

(中國熱帶農業(yè)科學院科技信息研究所/海南省熱帶作物信息技術應用研究重點實驗室海南?？?71101)

地理信息系統(tǒng)(GIS)是基于計算機硬、軟件系統(tǒng)，對地理數(shù)據(jù)進行采集、儲存、管理、分析與應用的技術系統(tǒng)[1]，融合了地理學、地圖學、遙感和計算機等學科[2]，已經廣泛的應用在各行業(yè)不同領域[3]。地理信息系統(tǒng)可以管理多種地理實體和地理現(xiàn)象數(shù)據(jù)及其關系，用于分析和處理區(qū)域內地理實體、現(xiàn)象及過程，解決復雜的規(guī)劃、決策和管理問題[4]。近年來，地理空間數(shù)據(jù)急速增長，地理時空大數(shù)據(jù)已成為當前地理信息社會化應用服務的主要形式[5-6]，已經成為當前研究的熱點領域。眾多學者針對不同需求開展了相關的地理時空數(shù)據(jù)庫研究，如針對自然環(huán)境方面的土地覆蓋變化[7]、土地利用調查[8]、資源環(huán)境[9]、自然資源資產[10]、森林資源管理[11]、遙感影像[12]、石漠化土地退化[13]、水土保持[14]時空數(shù)據(jù)庫研究，以及針對社會經濟方面的人口普查[15]、縣域地名[16]、智慧城市[17-18]、智慧旅游[19]等時空數(shù)據(jù)庫系統(tǒng)設計與實現(xiàn)，取得了卓有成效的成果。

農業(yè)氣候資源是農業(yè)自然資源的重要組成部分[20]，直接影響農業(yè)生產過程，并影響區(qū)域農業(yè)生產結構、種植布局、作物種類、種植方式和耕作制度等[21]。林孝松基于網(wǎng)格單元構建了區(qū)域農業(yè)氣候資源數(shù)據(jù)庫，為區(qū)域農業(yè)氣候資源輔助決策支持系統(tǒng)的建設提供理論與技術基礎[22]。魏興萍[23]通過二次開發(fā)研制出重慶地區(qū)農業(yè)氣候資源信息化系統(tǒng)，為區(qū)域農業(yè)氣候資源的利用和深入研究提供幫助。劉志雄[24]探討了在Internet環(huán)境下采用瀏覽器/服務器(B/S)模式開發(fā)農業(yè)氣候信息系統(tǒng)的方法，并建立了基于B/S模式的湖北省農業(yè)氣候信息系統(tǒng)。謝先全[25]設計開發(fā)了福建省農業(yè)氣候資源信息系統(tǒng)，并完成了農業(yè)氣候系統(tǒng)功能模糊綜合評價，并開展了綜合農業(yè)氣候區(qū)劃和專題農業(yè)氣候區(qū)劃。此外，薛龍琴等[26]建立了河南省農業(yè)氣候資源數(shù)據(jù)庫及其查詢系統(tǒng)。

綜上所述，針對農業(yè)氣候資源時空數(shù)據(jù)庫的研究，在生產、管理及應用上面臨著一系列難題，如，數(shù)據(jù)源及存儲組織、分析處理與集成應用、數(shù)據(jù)全生命周期管理等問題［5，27］。因此，十分有必要開展針對農業(yè)氣候資源時空數(shù)據(jù)庫的研發(fā)，特別是在全球變暖背景下，中國華南熱區(qū)農業(yè)氣候資源發(fā)生了相應的改變［20］，亟需完善相關研究。本研究基于氣象站點觀測數(shù)據(jù)，利用地理信息系統(tǒng)技術和面向對象的語言，構建了華南熱區(qū)農業(yè)氣候資源時空數(shù)據(jù)庫，并在此基礎上對相關農業(yè)氣候資源時空數(shù)據(jù)進行了集成分析，以期為區(qū)域可持續(xù)發(fā)展、生態(tài)環(huán)境保護、農業(yè)種植生產、農業(yè)區(qū)劃規(guī)劃，以及社會經濟發(fā)展等方面提供數(shù)據(jù)基礎和科學支撐。

1 研究區(qū)域概況與數(shù)據(jù)來源

1.1 研究區(qū)域概況

華南熱區(qū)介于北緯18°6′～28°26′和東經97°34′～120°30′，在行政區(qū)劃上包括福建省、廣東省、廣西壯族自治區(qū)、云南省和海南省大部分地區(qū)，及香港和澳門特別行政區(qū)，以及四川省、貴州省、湖南省和江西省的小部分地區(qū)，總陸地面積約66.80萬km2。除橫斷山脈地區(qū)和云南東北部高原地區(qū)外，該區(qū)域大部分地區(qū)屬熱帶、亞熱帶季風氣候，氣候溫暖濕潤，雨熱同季，年均氣溫21.40℃，降水量1 900.2 mm，區(qū)域內珠江是中國徑流量最大的河流，徑流年內分配極不均勻，4～9月汛期徑流量約占全年的80%左右。該區(qū)域不僅是中國重要的糧食生產基地，還是中國重要熱帶作物的生產基地，是中國農作物晚三熟和熱三熟區(qū)域，糧食作物主要有水稻、旱稻、小麥、番薯、木薯、玉米、高梁等，經濟作物主要有熱帶水果、橡膠、甘蔗、麻類、花生、芝麻、茶等。

1.2 數(shù)據(jù)來源

本文選取研究區(qū)域內76個資料序列較長的地面氣象站點(表1)逐日平均氣溫、最高氣溫、最低氣溫、降水量、日照時數(shù)、相對濕度、平均風速等7項氣象要素實測數(shù)據(jù),為保證數(shù)據(jù)的完整性和連續(xù)性,數(shù)據(jù)時間段為1971年1月1日至2015年12月31日,來源于國家氣象科學數(shù)據(jù)共享服務平臺(http://data.cma.cn/)。研究區(qū)邊界數(shù)據(jù)采用國家基礎地理信息中心發(fā)布的1∶400萬中國行政區(qū)劃數(shù)據(jù)。

2 數(shù)據(jù)處理與系統(tǒng)構建

2.1 數(shù)據(jù)預處理

首先對原始下載數(shù)據(jù)進行檢查和質量控制，確保數(shù)據(jù)的完整性和連續(xù)性；其次利用Excel軟件對各站點和氣象要素質量控制后的數(shù)據(jù)進行統(tǒng)計分析；再次利用Matlab軟件編程計算各站點、各氣象要素的月平均值和總值；最后獲得76個站點7項氣象要素的月平均值和總值數(shù)據(jù)，為下一步生成點數(shù)據(jù)庫提供基礎數(shù)據(jù)。

2.2 點數(shù)據(jù)庫生成

對于點數(shù)據(jù)庫的生成，利用Matlab軟件編程將預處理的數(shù)據(jù)轉化成ArcGIS軟件批處理生成點數(shù)據(jù)庫的文本文件格式。本研究中的文本數(shù)據(jù)字段分別為站點號(ID)、經度(LON)、緯度(LAT)、氣象要素值(DAT)，7個氣象要素1971年1月至2015年12月共計6 480個文本文件；之后利用Python＋ArcGIS Desktop批處理程序，將這6 480個文本文件轉化為shapefile格式的點數(shù)據(jù)庫，為下一步空間插值做好數(shù)據(jù)準備。

表1 氣象站點信息表

2.3 地理空間插值

為了對比不同地理空間插值方法的效果，選取反距離權重(IDW)、普通克里格(Kriging)、薄板樣條函數(shù)(Spline)等地理空間插值方法，應用Python＋ArcGIS Desktop批處理程序，將shapefile點文件批量插值?？紤]計算時間和存儲空間，本研究中空間插值的空間分辨率為1 km，時間分辨率為月尺度。最后將空間插值后的月尺度各氣象要素空間柵格數(shù)據(jù)進行剪裁，獲得研究區(qū)范圍內各氣象要素時空柵格數(shù)據(jù)，數(shù)據(jù)總量約為222 GB。

2.4 時空數(shù)據(jù)庫系統(tǒng)構建

為了滿足面向農業(yè)氣候資源管理的需求，結合自然資源科學和空間信息技術，基于Microsoft Visual Studio 2010開發(fā)環(huán)境和ArcGIS Engine 10.0開發(fā)包，構建華南熱區(qū)農業(yè)氣候資源時空數(shù)據(jù)庫系統(tǒng)，該數(shù)據(jù)庫集源數(shù)據(jù)管理、專題數(shù)據(jù)管理和成果數(shù)據(jù)管理三者于一體，包括農業(yè)氣候資源基礎庫、專題庫和成果庫(圖1)，數(shù)據(jù)庫的基本結構如圖1所示。對于不同數(shù)據(jù)類型的存儲方式，以shape或空間數(shù)據(jù)庫的feature class存儲矢量數(shù)據(jù)，以geotif、img、GRID等文件形式存儲柵格數(shù)據(jù)，以及非結構化的文檔、圖片存儲表格數(shù)據(jù)。對于數(shù)據(jù)的管理，結合面向對象的關系數(shù)據(jù)庫PostgreSQL和空間數(shù)據(jù)引擎技術，實現(xiàn)了屬性數(shù)據(jù)與空間數(shù)據(jù)的統(tǒng)一存儲與管理，有效地保證了數(shù)據(jù)的完整性和一致性，提高了數(shù)據(jù)訪問效率。

圖1 農業(yè)氣候資源時空數(shù)據(jù)庫系統(tǒng)架構

2.5 時空數(shù)據(jù)庫系統(tǒng)功能

本研究構建的華南熱區(qū)農業(yè)氣候資源時空數(shù)據(jù)庫系統(tǒng)界面如圖2所示。該系統(tǒng)具備以下功能：(1)直觀顯示華南熱區(qū)行政區(qū)劃信息、氣象監(jiān)測站點信息、地勢信息、江河水流域信息以及遙感影像信息等。(2)圖層自由放大、縮小、漫游、鷹眼圖顯示、點擊地圖查詢、固定比例縮放、前后視圖緩存及刷新顯示。(3)利用該時空數(shù)據(jù)庫可以直接查詢華南農業(yè)氣候資源情況，實現(xiàn)華南熱區(qū)農業(yè)氣候資源的數(shù)字化和信息化管理。

圖2 農業(yè)氣候資源時空數(shù)據(jù)庫系統(tǒng)界面

3 數(shù)據(jù)集成分析

3.1 月尺度變化分析

本研究共生成7個氣象要素(平均氣溫、最高氣溫、最低氣溫、降水量、日照時數(shù)、相對濕度、平均風速)1971～2015年每月尺度1 km分辨率的時空數(shù)據(jù)庫。由于篇幅限制，以研究區(qū)2015年月平均氣溫變化來分析研究區(qū)時空數(shù)據(jù)月尺度變化情況，圖3和圖4分別是2015年研究區(qū)月平均氣溫空間分布圖和2015年研究區(qū)月平均氣溫變化曲線，可以看出，研究區(qū)月平均氣溫空間分布呈現(xiàn)明顯的空間差異，春季(3～5月份)平均氣溫升高明顯,由東南沿海向北方逐步升溫；夏季（6～8月份）平均氣溫達到高值，其中研究區(qū)東部和中部地區(qū)平均氣溫高于27.5℃，而西部地區(qū)由于地形影響空間分布差異更加明顯；秋季（9～11月份）平均氣溫自北向南開始回落；冬季(12月份、1月份和2月份)平均氣溫較低，平均氣溫大多低于22.5℃，西部地區(qū)明顯低于東南沿海地區(qū)。

圖3 2015年月平均氣溫空間分布圖

3.2 年際尺度變化分析

由1975、1985、1995、2005和2015年研究區(qū)平均氣溫空間分布圖(圖5)可知，近幾十年來，研究區(qū)平均氣溫整體呈升高趨勢，其中平均氣溫介于22～24℃的分布區(qū)域擴展最大，其分布范圍向北、向高海拔延伸，此外，平均氣溫大于大于24℃的分布區(qū)域也呈增加趨勢。由1975～2015年研究區(qū)平均氣溫變化曲線(圖6)可以看出，1975～2015年研究區(qū)平均氣溫從20.7℃升高到21.6℃，升幅達0.9℃，這與全球整體升溫趨勢相一致，由此可能會帶來一系列生態(tài)環(huán)境、社會經濟和可持續(xù)發(fā)展的問題。

圖4 2015年月平均氣溫變化曲線

3.3 不同氣象要素空間變化

為了更好的說明華南熱區(qū)農業(yè)氣候資源時空數(shù)據(jù)庫情況，圖7展示了2015年研究區(qū)日照時數(shù)、平均氣溫、最高氣溫、最低氣溫、降水量、相對濕度和平均風速等7個氣象要素的空間分布圖?？梢钥闯?，不同氣候要素的空間分布存在顯著差異，2015年研究區(qū)日照時數(shù)高值區(qū)域分布在云南省、海南省和廣東省南部地區(qū)，低值區(qū)域分布在廣西省、福建省和廣東東部地區(qū)。研究區(qū)平均氣溫、最高氣溫和最低氣溫的空間差異基本一致，主要表現(xiàn)為研究區(qū)西部地區(qū)異質性較明顯，表現(xiàn)為較明顯的地形依賴性，研究區(qū)東部則表現(xiàn)為緯度依賴性。研究區(qū)降水量東南沿海地區(qū)明顯高于西部云南地區(qū)，相對濕度與降水量空間分布差異相似。平均風速在研究區(qū)中部地區(qū)形成通道，主要是由于風速較高的冬季風南下形成。通過分析不同氣象要素的空間分布變化情況，進一步研究其時空變化趨勢，可為區(qū)域農業(yè)生產、種植結構調整、規(guī)劃布局提供科學參考。

圖5 1975、1985、1995、2005和2015年平均氣溫空間分布圖

圖6 1975、1985、1995、2005和2015年平均氣溫變化曲線

4 結論

本文通過氣象數(shù)據(jù)資料收集、處理、分析，并利用Matlab、Python、ArcGIS和空間數(shù)據(jù)庫開發(fā)工具，構建了華南熱區(qū)農業(yè)氣候資源時空數(shù)據(jù)庫，并集成分析了相關氣候要素的月尺度、年際尺度和空間變化情況，可為區(qū)域可持續(xù)發(fā)展、生態(tài)環(huán)境保護、農業(yè)種植生產、農業(yè)區(qū)劃規(guī)劃，以及社會經濟發(fā)展等方面提供數(shù)據(jù)基礎和科學支撐，但該時空數(shù)據(jù)庫在時間延續(xù)性、空間精準性、數(shù)據(jù)擴展性、成果應用性等方面仍需要進一步的研究。

圖7 2015年各氣象要素空間分布圖