楊鳳海，楊鳳江，蘇 琦，李 昀，沈能展

（1.東北農(nóng)業(yè)大學(xué)資源與環(huán)境學(xué)院，哈爾濱 150030；2.美溪林業(yè)局營(yíng)林處，黑龍江 伊春 153021）

有很多學(xué)者做過(guò)黑龍江省的氣溫變化相關(guān)研究[1-2]，探討了全省多年來(lái)氣溫變化規(guī)律，反映了全省年、月氣溫的長(zhǎng)期變化程度與趨勢(shì)。這些研究大都采用反距離權(quán)重（IDW）、樣條函數(shù)等方法對(duì)氣溫進(jìn)行插值[3-5]，但對(duì)與農(nóng)業(yè)生產(chǎn)關(guān)系密切的旬氣溫和積溫以及快速、高效監(jiān)測(cè)和分析中短期氣溫變化方面的研究較少。文章以ArcGIS（美國(guó)ESRI公司研發(fā)的GIS軟件）為支撐，通過(guò)1997～2006年10年間氣象站點(diǎn)的旬平均氣溫?cái)?shù)據(jù)，插值全省1 km×1 km的旬平均氣溫柵格數(shù)據(jù)，并計(jì)算全省≥0℃和≥10℃旬、月和年積溫表面，插補(bǔ)了旬平均氣溫和不同時(shí)間序列區(qū)域空間積溫?cái)?shù)據(jù)的不足，同時(shí)，反映了全省氣溫和積溫的空間分異。研究了氣溫變化，尤其是旬平均氣溫和積溫的變化[6]，可以及時(shí)把握氣候、物候的波動(dòng)與變化，對(duì)農(nóng)業(yè)生產(chǎn)中作物布局與耕作管理、氣候區(qū)劃、種植制度的調(diào)整、作物品種的選擇與改良，以及對(duì)作物產(chǎn)量和生產(chǎn)潛力等相關(guān)研究都有較大的作用和支撐[7-8]。

1 研究區(qū)概況

黑龍江省位于東經(jīng) 121°11′～135°05′，北緯43°25′～53°33′，土地面積 45.26 萬(wàn) km2。境內(nèi)自西北至東南分布有大小興安嶺、張廣才嶺、完達(dá)山脈，海拔500～1 400 m，是溫度、降水的界線。江河湖泊眾多，主要有黑龍江、烏蘇里江、松花江、嫩江、綏芬河五大水系和興凱湖、鏡泊湖、五大連池等湖泊。中西部的松嫩平原和東北部的三江平原，平均海拔50～200 m。

黑龍江省氣候?yàn)闇貛Т箨懶约撅L(fēng)氣候。從1961～1990年30年的平均狀況看，全省年平均氣溫多-5～5℃，≥10℃積溫1 800～2 800℃，年降水量全省多介于400～650 mm，全省年日照時(shí)數(shù)多在2 400～2 800 h。13～27旬（5～9月）是玉米、大豆等主要作物生長(zhǎng)季。全省氣象站點(diǎn)分布及行政區(qū)劃見(jiàn)圖1。

圖1 黑龍江省氣象站點(diǎn)及行政區(qū)劃分布Fig.1 Distribution of weather stations and administrative divisons in Heilongjiang Province

2 數(shù)據(jù)來(lái)源及處理

氣溫?cái)?shù)據(jù)采用黑龍江省氣象部門1997～2006年全省80余個(gè)氣象觀測(cè)站點(diǎn)旬平均氣溫?cái)?shù)據(jù)，全省行政區(qū)劃采用黑龍江省土地利用總體規(guī)劃中相應(yīng)圖件。

將從氣象部門收集的ASCII碼格式站點(diǎn)旬平均氣溫?cái)?shù)據(jù)導(dǎo)入Excel中，完成分類匯總等計(jì)算，并導(dǎo)出dbf表格數(shù)據(jù)，在ArcMap中與站點(diǎn)位置連接。氣溫?cái)?shù)據(jù)中有個(gè)別站點(diǎn)的個(gè)別年、旬的氣溫?cái)?shù)據(jù)沒(méi)有觀測(cè)值，如果忽略這些數(shù)據(jù)可能會(huì)影響10年旬平均氣溫計(jì)算的結(jié)果和精度，因此，利用ArcGIS地統(tǒng)計(jì)分析軟件（Geostatistical Analyst）的空間插值功能[9]，將這些缺失的數(shù)據(jù)在精度最大化的情況下加以補(bǔ)充，在此基礎(chǔ)上計(jì)算了各站點(diǎn)旬平均氣溫值。

3 旬平均氣溫插值與旬積溫計(jì)算

ArcGIS具有強(qiáng)大的空間數(shù)據(jù)采集、處理、分析等功能，同時(shí)具有地統(tǒng)計(jì)分析擴(kuò)展功能，可在科學(xué)研究中作為空間地理要素（如氣候要素中的氣溫）插值的重要工具。旬平均氣溫空間插值是以ArcGIS 9.2為支撐，以氣象站點(diǎn)的旬平均氣溫為樣點(diǎn)數(shù)據(jù)，利用地統(tǒng)計(jì)分析（Geostatistical Analyst）中的徑向基函數(shù)（Radial Basis Function）方法[9]，將黑龍江省的旬平均氣溫進(jìn)行空間網(wǎng)格化插值，得到近10年黑龍江省1 km×1 km網(wǎng)格旬平均氣溫?cái)?shù)據(jù)及空間分布特征。

3.1 旬平均氣溫的插值

ArcGIS Geostatistical Analyst中，選擇徑向基（Radial Basis Function）插值方法，可以獲得令人較滿意的結(jié)果。再將這些圖層導(dǎo)出為像素（Pixels）大小為1 km×1 km的柵格表面數(shù)據(jù)（Grid）[10]。插值結(jié)果交叉驗(yàn)證數(shù)據(jù)見(jiàn)表1。均誤差（Mean Error）在0.0158～0.0961℃，平均為0.0562℃，標(biāo)準(zhǔn)差為0.0183℃；均方根誤差（Root-Mean-Square Error）在0.553～1.267℃，平均為0.765℃，標(biāo)準(zhǔn)差為0.208℃。由插值結(jié)果統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)可知（見(jiàn)表2），年初的1～8旬和年末的29～36旬全省各地區(qū)旬平均氣溫較差、標(biāo)準(zhǔn)差和變異系數(shù)較大，而作物生長(zhǎng)季的13～27旬則相對(duì)較??；從氣溫的變幅和變異系數(shù)看，春夏之交的6～11旬和秋冬之交的28～33旬平均氣溫波動(dòng)變化明顯較大，作物生長(zhǎng)季內(nèi)則明顯較小。由于第30旬的平均氣溫較小為0.1℃（接近于0℃），旬平均氣溫較差較大為10.9℃，故較差與均值的比值（變幅）與其他旬相比就顯得非常大，這說(shuō)明該旬的平均氣溫波動(dòng)變化大而突顯。

表1 黑龍江省1997～2006年旬平均氣溫插值結(jié)果交叉驗(yàn)證Table1 Cross validation of interpolation error of average air temperature per 10-day in Heilongjiang Province during 1997-2006(℃)

表2 黑龍江省10年旬平均氣溫插值統(tǒng)計(jì)Table2 Statistic results of average 10-day air temperature interpolation of Heilongjiang Province in 10 years (℃)

3.2 旬活動(dòng)積溫計(jì)算

通過(guò)ArcGIS的空間分析功能，先從前面插值生成的旬平均數(shù)據(jù)中按條件（Condition）提取≥0℃和≥10℃的旬平均氣溫分布數(shù)據(jù)[10]，再利用地圖代數(shù)（Math）運(yùn)算，將提取的結(jié)果乘以10（每旬為10 d），即可得到各旬≥0℃和≥10℃的活動(dòng)積溫（考慮黑龍江省作物生長(zhǎng)季在13～17旬，文中只給出這一期間的活動(dòng)積溫，其他旬略）。由表3可知，對(duì)于所有1 km×1 km大小的單元，作物生長(zhǎng)季初期和末期波動(dòng)變化較大，中期相對(duì)較小?！?℃旬活動(dòng)積溫變幅在26.8%～84.0%之間，平均為45.0%，變異系數(shù)在0.06～0.19之間，平均為0.10；≥10℃旬活動(dòng)積溫變幅在26.8%～56.6%之間，平均為37.5%，變異系數(shù)在0.06～0.14之間，平均為0.08。由此可知，≥10℃旬活動(dòng)積溫波動(dòng)變化要比≥0℃旬活動(dòng)積溫稍小。

表3 13～27旬≥0℃和≥10℃的活動(dòng)積溫Table3 Active accumulated temperature≥0℃and≥10℃between the 13th and 27th 10-day period (℃)

3.3 月活動(dòng)積溫計(jì)算

以≥0℃旬積溫計(jì)算結(jié)果為基礎(chǔ)，按如下公式，利用 ArcGIS疊加（Overlay）求和（Sum）功能[10]，計(jì)算5～9月≥0℃和≥10℃積溫值（其他月份積溫計(jì)算類似，此略），結(jié)果見(jiàn)表4。

式中，R為（旬/月）積溫，m代表月，x代表旬，下標(biāo)的數(shù)字相應(yīng)地代表月次和旬次。

由表4可知，對(duì)于所有1 km×1 km單元，5月和9月全省活動(dòng)積溫波動(dòng)變化較大，7月最小。≥0℃活動(dòng)積溫在205.0～753.9℃，7月全省平均為679.2℃；≥10℃活動(dòng)積溫在0～753.9℃。7月份≥0℃和≥10℃活動(dòng)積溫變幅均為27.4%，變異系數(shù)均為0.06。

3.4 年積溫計(jì)算

利用ArcGIS的權(quán)重疊加求和工具，將上述各月的積溫求和，得到年積溫分布數(shù)據(jù)，結(jié)果見(jiàn)圖2。

根據(jù)計(jì)算的年積溫表面數(shù)據(jù)，在ArcGIS中，按1 km×1 km像元進(jìn)行統(tǒng)計(jì)，全省≥0℃年積溫在2 028～3 522℃之間，均值和方差分別為2 966和358℃；≥10℃年積溫在1 616～3 260℃之間，均值和方差分別為2 653℃和361℃。

表4 5～9月≥0℃和≥10℃的活動(dòng)積溫Table4 Active accumulated temperature≥0℃and≥10℃between May and September

圖2 年活動(dòng)積溫表面Fig.2 Surface of annual active accumulated temperature

利用全省行政區(qū)劃圖和土地利用區(qū)域圖去裁剪年積溫空間表面，并進(jìn)行統(tǒng)計(jì)分析，可看出，從土地利用區(qū)域來(lái)看，三江平原和松嫩平原地區(qū)和張廣才嶺老爺嶺地區(qū)積溫較大，大、小興安嶺地區(qū)相對(duì)較小?！?℃年積溫波動(dòng)變異程度從高到低的順序?yàn)椋核赡燮皆r(nóng)牧區(qū)>大興安嶺山地林業(yè)生態(tài)區(qū)>小興安嶺山地林農(nóng)區(qū)>三江平原農(nóng)林牧綜合區(qū)>張廣才嶺老爺嶺山地丘陵農(nóng)林生態(tài)區(qū)，其中，松嫩平原農(nóng)牧區(qū)最大，變幅和變異系數(shù)分別為30.6%和0.07，張廣才嶺老爺嶺山地丘陵農(nóng)林生態(tài)區(qū)年積溫波動(dòng)變異最小，變幅和變異系數(shù)分別為16.8%和0.02；≥10℃年積溫波動(dòng)變異程度從高到低的順序?yàn)椋捍笈d安嶺山地林業(yè)生態(tài)區(qū)>松嫩平原農(nóng)牧區(qū)>小興安嶺山地林農(nóng)區(qū)>張廣才嶺老爺嶺山地丘陵農(nóng)林生態(tài)區(qū)>三江平原農(nóng)林牧綜合區(qū)，大興安嶺山地林業(yè)生態(tài)區(qū)最大，變幅和變異系數(shù)分別為42.6%和0.06，三江平原農(nóng)林牧綜合區(qū)最小，變幅和變異系數(shù)分別為23.1%和0.03，其他地區(qū)尤其是松嫩平原農(nóng)牧區(qū)的分異較大。從行政區(qū)劃上看，七臺(tái)河、雞西、佳木斯、大慶、雙鴨山等地≥0℃年積溫波動(dòng)變異程度較低，大興安嶺、伊春、齊齊哈爾等地波動(dòng)變異程度較高；七臺(tái)河、佳木斯、大慶、雞西等地≥10℃年積溫波動(dòng)變異程度較低，大興安嶺、伊春、齊齊哈爾、綏化等地波動(dòng)變異程度較高?！?0℃積溫區(qū)域空間變異統(tǒng)計(jì)見(jiàn)圖3。

圖3 ≥10℃年積溫區(qū)域空間變異Fig.3 Spatial variation of annual accumulated temperature surface≥10℃

4 討論與結(jié)論

文章以ArcGIS及其地統(tǒng)計(jì)分析為支撐，利用徑向基函數(shù)，較高精度地插值出全省1 km×1 km網(wǎng)格的旬平均氣溫空間分布數(shù)據(jù)，36個(gè)旬插值結(jié)果的均誤差、均方根誤差的平均數(shù)分別為0.0562和0.765℃。以旬平均氣溫插值結(jié)果為基礎(chǔ)，計(jì)算出全省旬、月和年≥0℃和≥10℃的活動(dòng)積溫及其分布數(shù)據(jù)，可以看出，積溫高低分布與海拔高度和地形條件等關(guān)系密切，從西南、南、東南、中部一直到西北，積溫是從高到低的變化趨勢(shì)，積溫值與已往多年積溫?cái)?shù)據(jù)相比有一定升高。

本研究成果若進(jìn)一步考慮海拔、坡度、坡向、水體等影響溫度分布的因素[11-12]，進(jìn)行插值修正，將會(huì)得到更加準(zhǔn)確的積溫?cái)?shù)據(jù)。將本研究得出的積溫?cái)?shù)據(jù)與光照、降水、土壤等相關(guān)研究成果相結(jié)合，會(huì)對(duì)作物氣候區(qū)劃、種植制度調(diào)整、農(nóng)作物產(chǎn)量預(yù)測(cè)等起到空間信息技術(shù)支撐作用。

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