汪建軍,楊愛萍,張 坤,陶 瑤,林志堅(jiān)
(1.江西省氣象科學(xué)研究所,江西 南昌 330096;2.江西省農(nóng)業(yè)氣象中心,江西 南昌 330096; 3.江西省上饒市氣象局,江西 上饒 334000)
茶樹是江西特色經(jīng)濟(jì)作物之一,是促進(jìn)江西農(nóng)村經(jīng)濟(jì)發(fā)展和茶區(qū)農(nóng)民增收的主要來源[1-3]。近年來,江西茶產(chǎn)業(yè)在政府扶持下規(guī)模不斷擴(kuò)大,茶葉品牌價(jià)值逐年提升,預(yù)計(jì)到2022年江西省茶園總面積12萬hm2左右,茶葉總產(chǎn)值突破150億元[2,4,5]。但在全球氣候變暖的影響下,特別是21世紀(jì)以來,江西夏季高溫?zé)崂顺霈F(xiàn)的頻率增高、強(qiáng)度增強(qiáng)[6-9]。過高的溫度易導(dǎo)致茶樹發(fā)生高溫?zé)岷?,?yán)重影響茶樹的生長(zhǎng)發(fā)育,導(dǎo)致茶葉產(chǎn)量和品質(zhì)下降,造成經(jīng)濟(jì)損失[10-11]。2003年罕見的高溫?zé)岷χ率菇魇〔鑸@大面積受害,多數(shù)茶場(chǎng)的茶樹受害達(dá)三級(jí),甚至四五級(jí),夏茶減產(chǎn)明顯[12]。根據(jù)IPCC的AR4數(shù)據(jù)庫及典型氣候模型預(yù)測(cè)表明,在未來數(shù)十年中,江西每10年的增溫速度高達(dá)0.22~0.41 ℃,顯著高于歷史基準(zhǔn)的0.16 ℃[13]。因此掌握江西茶樹高溫?zé)岷Φ陌l(fā)生規(guī)律和風(fēng)險(xiǎn)區(qū)域劃分,旨在為江西茶葉的日常管理和災(zāi)害防御提供重要的科學(xué)依據(jù)。
近年來,關(guān)于高溫脅迫對(duì)茶樹影響的相關(guān)研究不斷增多[14-17]。陳思寧等[18]對(duì)多指標(biāo)的關(guān)鍵氣象因子進(jìn)行綜合分析,將湖北地區(qū)茶樹旱熱害分為4個(gè)等級(jí)。楊菲等[19]構(gòu)建了茶樹高溫?zé)岷︼L(fēng)險(xiǎn)指數(shù),對(duì)江南地區(qū)茶樹進(jìn)行了風(fēng)險(xiǎn)區(qū)劃。婁偉平等[20]應(yīng)用茶樹高溫?zé)岷Φ燃?jí)指標(biāo),按強(qiáng)耐熱性品種、中耐熱性品種、弱耐熱性品種等對(duì)浙江茶樹高溫?zé)岷Πl(fā)生特點(diǎn)進(jìn)行了分析。但在現(xiàn)有研究中,對(duì)江西茶樹高溫?zé)岷Ψ植家?guī)律和風(fēng)險(xiǎn)區(qū)劃的詳細(xì)研究較少。為此,本文利用江西省78個(gè)氣象觀測(cè)站近49年逐日氣象資料,分析了江西省茶樹高溫?zé)岷Φ臅r(shí)空分布特征、多尺度變化規(guī)律及風(fēng)險(xiǎn)區(qū)劃,以期為茶葉生產(chǎn)中的高溫?zé)岷Ψ烙筒铇淦贩N布局提供參考。
研究采用的氣象數(shù)據(jù)為江西省78個(gè)氣象觀測(cè)站1971~2019年歷年7~8月的逐日氣象數(shù)據(jù),數(shù)據(jù)進(jìn)行過預(yù)處理,對(duì)于缺測(cè)大于5 d的氣象數(shù)據(jù)予以剔除,少于5 d的氣象數(shù)據(jù)采用5 d滑動(dòng)平均法進(jìn)行插補(bǔ),各站點(diǎn)具體分布如圖1所示。
圖1 江西省78個(gè)氣象觀測(cè)站點(diǎn)分布圖
1.2.1 茶樹高溫?zé)岷Φ燃?jí)指標(biāo)的劃分 參照前人研究提出的江南地區(qū)茶樹高溫?zé)岷χ笜?biāo)[21],對(duì)江西茶樹進(jìn)行高溫?zé)岷Φ燃?jí)劃分,指標(biāo)具體如表1所示。
1.2.2 茶樹高溫?zé)岷Πl(fā)生概率的計(jì)算方法 各個(gè)站點(diǎn)茶樹高溫?zé)岷Φ陌l(fā)生概率,計(jì)算公式如下:
P=Yi/Y
(1)
式(1)中,P為某站點(diǎn)茶樹高溫?zé)岷Φ陌l(fā)生概率;Yi為該站達(dá)到茶樹高溫?zé)岷χ笜?biāo)的年數(shù);i為達(dá)到高溫?zé)岷Φ哪攴荩籝為統(tǒng)計(jì)的總年數(shù),即1971~2019年共計(jì)49 a。
1.2.3 茶樹高溫?zé)岷?qiáng)度的計(jì)算方法 在達(dá)到茶樹高溫?zé)岷χ笜?biāo)年份中,計(jì)算各站點(diǎn)的年均災(zāi)害等級(jí),得到各站點(diǎn)茶樹高溫?zé)岷?qiáng)度。計(jì)算公式如下:
Q=∑Vi/Yi
(2)
式(2)中,Q為某站點(diǎn)高溫?zé)岷?qiáng)度;V為該站歷年茶樹高溫?zé)岷Φ燃?jí)值,輕度高溫?zé)岷Φ燃?jí)值為1,中度高溫?zé)岷?,重度高溫?zé)岷?;i為達(dá)到高溫?zé)岷Φ哪攴?;Yi為該站達(dá)到茶樹高溫?zé)岷χ笜?biāo)的年數(shù)。
1.2.4 茶樹高溫?zé)岷︼L(fēng)險(xiǎn)值的計(jì)算方法 計(jì)算茶樹高溫?zé)岷Πl(fā)生概率與高溫?zé)岷?qiáng)度的乘積,得到各站點(diǎn)茶樹高溫?zé)岷︼L(fēng)險(xiǎn)值。計(jì)算公式如下:
W=P×Q
(3)
式(3)中,W為某站點(diǎn)茶樹高溫?zé)岷Φ娘L(fēng)險(xiǎn)值;P為某站點(diǎn)茶樹高溫?zé)岷Πl(fā)生概率;Q為某站點(diǎn)茶樹高溫?zé)岷?qiáng)度。
1.2.5 氣象數(shù)據(jù)的處理 根據(jù)上述給定的指標(biāo),運(yùn)用Matlab、Excel 2003軟件統(tǒng)計(jì)和分析江西78個(gè)站點(diǎn)7~8月平均每年茶樹高溫?zé)岷Φ陌l(fā)生概率、強(qiáng)度、風(fēng)險(xiǎn)值及年際變化;其中分析江西茶樹高溫?zé)岷Φ燃?jí)空間分布采用ArcGIS 10.5中的反距離插值法[22];多時(shí)間尺度采用小波分析[23];Manner-Kendall突變檢驗(yàn)法分析江西茶樹高溫?zé)岷φ緮?shù)和強(qiáng)度的突變特征[24]。
2.1.1 茶樹高溫?zé)岷Πl(fā)生站數(shù)和強(qiáng)度的逐年變化 由圖2可知,1971~2019年江西省發(fā)生茶樹高溫?zé)岷Φ恼緮?shù)和強(qiáng)度均呈增加趨勢(shì),兩者的最高值均出現(xiàn)在2019年。其中,發(fā)生茶樹高溫?zé)岷φ緮?shù)的年傾向率為2.6站/10 a。2000~2019年,平均每年達(dá)到茶樹高溫?zé)岷Φ燃?jí)的氣象站數(shù)為20.9,是前20年(1980~1999年)年均站數(shù)的2倍;平均每年茶樹高溫?zé)岷Φ膹?qiáng)度為33.3,是前20年年均強(qiáng)度(14.8)的2.3倍。
圖2 江西1971~2019年茶樹高溫?zé)岷Φ恼緮?shù)和強(qiáng)度
2.1.2 茶樹高溫?zé)岷Πl(fā)生的站數(shù)和強(qiáng)度的年代際變化 由表2可知,高溫?zé)岷Φ目傉緮?shù)和強(qiáng)度最嚴(yán)重的年代出現(xiàn)在2011~2019年,最少發(fā)生年代為1991~2000年。從1991~2000、2001~2010、2011~2019這3個(gè)年代可以看出,無論是達(dá)到輕度、中度,還是重度高溫?zé)岷Φ恼緮?shù)均明顯增加。由此可知,在氣候變暖的影響下,江西茶樹高溫?zé)岷傮w呈頻發(fā)、重發(fā)的趨勢(shì)。
表2 各年代不同茶樹高溫?zé)岷Φ燃?jí)的年均站數(shù)及強(qiáng)度
2.1.3 茶樹高溫?zé)岷Πl(fā)生站數(shù)和強(qiáng)度的M-K突變性檢驗(yàn) 發(fā)生茶樹高溫?zé)岷φ緮?shù)和強(qiáng)度的突變檢驗(yàn)分析結(jié)果見圖3,UF和UB曲線分別表示統(tǒng)計(jì)量的順時(shí)間序列和逆時(shí)間序列,UF>0表示序列呈上升趨勢(shì),反之則為下降趨勢(shì)。從圖2a可以看出,高溫?zé)岷φ緮?shù)的變化總體表現(xiàn)為2002年以前以下降為主,但是下降趨勢(shì)不顯著,2002年之后則上升,UF和UB曲線的交點(diǎn)表明高溫?zé)岷φ緮?shù)突變時(shí)間為2018年。由圖2b可知,茶樹高溫?zé)岷?qiáng)度的變化趨勢(shì)與發(fā)生高溫?zé)岷φ緮?shù)基本一致,UF和UB曲線的交點(diǎn)表明高溫?zé)岷?qiáng)度突變時(shí)間為1974年和2018年。
圖3 茶樹高溫?zé)岷φ緮?shù)(a)和強(qiáng)度(b)的M-K突變檢驗(yàn)結(jié)果
2.1.4 茶樹高溫?zé)岷Πl(fā)生站數(shù)和強(qiáng)度的周期性變化 本文對(duì)高溫?zé)岷Πl(fā)生站數(shù)和強(qiáng)度的周期性變化進(jìn)行了分析。圖4a、4b分別是高溫?zé)岷φ緮?shù)、高溫?zé)岷?qiáng)度的時(shí)間序列小波變換實(shí)部時(shí)頻分布圖。
由圖4a可知,高溫?zé)岷φ緮?shù)的周期尺度為2 a、6 a和29 a,在29 a的尺度中,20世紀(jì)70~80年代中期和21世紀(jì)初至今為高值區(qū),20世紀(jì)80年代中期至21世紀(jì)初期為低值區(qū)。圖4b可以看出,高溫?zé)岷?qiáng)度的周期尺度為6 a和29 a,在29 a的尺度中,20世紀(jì)70~80年代中期和21世紀(jì)初至今為高值區(qū),20世紀(jì)80年代中期至21世紀(jì)初期為低值區(qū)。
圖4 高溫?zé)岷φ緮?shù)和強(qiáng)度的時(shí)間序列小波變換實(shí)部時(shí)頻分布圖
從圖5可知,江西省大部地區(qū)茶樹高溫?zé)岷Πl(fā)生概率為5~10 a一遇,少數(shù)地區(qū)為3 a以下一遇。茶樹高溫?zé)岷Πl(fā)生概率高的地區(qū)主要分布在廣昌縣、寧都縣、南康區(qū)等地的部分地區(qū)。江西茶葉種植面積較大的地區(qū)主要有遂川、婺源、浮梁、上猶、修水、銅鼓縣。從茶葉主產(chǎn)縣來看,婺源、遂川、修水、銅鼓等地的茶樹高溫?zé)岷Πl(fā)生概率較小,基本上都是5~10 a一遇,上猶和浮梁的發(fā)生概率較大,為3~5 a一遇。
圖5 茶樹高溫?zé)岷Πl(fā)生概率的空間分布特征
由圖6可知,江西大部地區(qū)茶樹的高溫?zé)岷?qiáng)度在1.5以上,極個(gè)別地區(qū)在2以上。由此可知,江西大部地區(qū)若出現(xiàn)茶樹高溫?zé)岷?,往往?zāi)害等級(jí)為中度以上。從江西茶葉主產(chǎn)縣來看,除遂川縣外,銅鼓、浮梁、修水等縣茶樹的高溫?zé)岷Χ酁橹卸鹊燃?jí)。
圖6 茶樹高溫?zé)岷δ昃鶑?qiáng)度的空間分布特征
根據(jù)本研究提出的風(fēng)險(xiǎn)區(qū)劃指數(shù),將江西茶樹高溫?zé)岷Ψ譃?~0.3、0.3~0.4、0.4~1.0共3個(gè)等級(jí),等級(jí)越高,茶樹高溫?zé)岷︼L(fēng)險(xiǎn)越大。由圖7可以看出,低風(fēng)險(xiǎn)區(qū)主要分布在九江市西部、萍鄉(xiāng)市、吉安市西南部、贛州市中部、上饒市東部及撫州市中部。高風(fēng)險(xiǎn)區(qū)主要分布在撫州市南部、新余市西部、贛州市西部、九江市少數(shù)地區(qū)。
圖7 茶樹高溫?zé)岷︼L(fēng)險(xiǎn)的空間分布特征
本文利用江西78個(gè)氣象站1971~2019年近49 a的氣象資料,分析了江西省夏季達(dá)到高溫?zé)岷Φ恼緮?shù)、強(qiáng)度的時(shí)間變化特征,以及高溫?zé)岷Φ娘L(fēng)險(xiǎn)區(qū)劃。結(jié)果表明,在氣候變暖的影響下,未來江西茶樹高溫?zé)岷傮w呈頻發(fā)、重發(fā)趨勢(shì),這與楊菲等[21]的研究結(jié)果基本一致。2002年以來,平均每年達(dá)到茶樹高溫?zé)岷Φ燃?jí)的氣象站點(diǎn)數(shù)是前20年(1980~1999年)年均站數(shù)的2倍,高溫?zé)岷?qiáng)度則是前20年的2.3倍。高溫?zé)岷φ緮?shù)及強(qiáng)度最嚴(yán)重年代出現(xiàn)在2011~2019年,最少年代出現(xiàn)在1991~2000年。高溫?zé)岷φ緮?shù)突變?cè)?018年,強(qiáng)度突變?cè)?974年和2018年。茶樹高溫?zé)岷Πl(fā)生概率較高的地區(qū)主要分布在撫州市南部、新余市西部、贛州市西部及九江市少數(shù)地區(qū)。若出現(xiàn)茶樹高溫?zé)岷?,往往?zāi)害等級(jí)為中度及以上。
綜上所述,隨著氣候趨暖,高溫?zé)岷μ鞖鈱?duì)江西茶樹生長(zhǎng)造成不利的影響。茶樹生產(chǎn)上應(yīng)加強(qiáng)高溫?zé)岷Ψ婪叮鞯貞?yīng)在品種選擇、茶園布局、栽培管理等多方面采取措施減輕高溫?zé)岷?duì)茶葉產(chǎn)量和品質(zhì)的不利影響。本研究基于前人提出的茶樹高溫?zé)岷χ笜?biāo),未考慮到茶樹品種對(duì)溫度的響應(yīng),且氣溫隨海拔高度、土壤、坡向等地理因子的變化影響較大,茶樹又多種植于山地,這些會(huì)導(dǎo)致本區(qū)劃結(jié)果在局部地區(qū)的區(qū)劃等級(jí)與實(shí)際情況存在差異,這也是接下來進(jìn)一步的研究方向。