婁偉平，肖強，孫科，鄧盛蓉，楊鳴

?

浙江省茶樹高溫熱害風險區(qū)劃

婁偉平1，肖強2，孫科1，鄧盛蓉1，楊鳴1

1. 新昌縣氣象局，浙江 新昌 312500；2. 中國農業(yè)科學院茶葉研究所，浙江 杭州 310008

根據(jù)浙江省各縣市區(qū)氣象站1973—2017年氣象資料，結合茶樹高溫熱害等級指標，采用線性傾向率和Mann-kendall法分析了浙江省茶樹高溫熱害等級的時間變化特征。Mann-kendall法分析結果顯示，浙江省茶樹高溫熱害影響按年度可分為1973—1987年、1988—2002年和2003—2017年3個時間階段。通過信息擴散理論計算各階段茶樹遭受高溫熱害概率，檢驗表明2003—2017年茶樹遭受高溫熱害概率顯著高于1973—1987年和1988—2002年2個階段。進一步依據(jù)2003—2017年茶樹各高溫熱害等級出現(xiàn)概率構建得到茶樹高溫熱害風險值，并利用該風險值將浙江省分為低風險區(qū)、較低風險區(qū)、中等風險區(qū)、較高風險區(qū)和高風險區(qū)，其中18個沿?？h市區(qū)和慶元、泰順、開化3個山區(qū)縣為低風險區(qū)，遂昌等5個山區(qū)縣和臨海等9個臨近海洋或太湖的縣市區(qū)為較低風險區(qū)，麗水等13個位于浙江省中間位置且地形多為平原或處于盆地中部的縣市區(qū)為高風險區(qū)，嵊州等14個靠近高風險區(qū)的縣市區(qū)為較高風險區(qū)，淳安等10個縣市區(qū)為中等風險區(qū)。該區(qū)劃結果較真實地反映浙江省目前和將來一定時期茶樹高溫熱害風險，對浙江省茶樹生產中做好高溫熱害防御工作具有指導作用。

Mann-kendall法；信息擴散理論；檢驗；茶樹；高溫熱害風險區(qū)劃

浙江省地處中、低緯度沿海過渡地帶的亞熱帶季風氣候區(qū)，適宜發(fā)展茶葉生產，是我國綠茶重要生產基地。浙江省茶葉氣候資源雖然豐富，但同時茶葉氣象災害也十分嚴重。冬季凍害、春季霜凍、夏季高溫等災害的發(fā)生比較頻繁，給茶葉生產造成嚴重的經濟損失，嚴重制約了浙江茶葉的發(fā)展[1]。如2010年3月9—11日、2016年3月9—11日出現(xiàn)全省性低溫霜凍天氣，分別造成浙江省茶葉直接經濟損失達16.9億元、13億元[2-3]。2013年夏季浙江省出現(xiàn)建國以來最嚴重的高溫干旱，7月初到8月19日，浙江大部分地區(qū)出現(xiàn)10~20?d超過40℃的罕見高溫極端天氣，全省有13.86萬hm2茶園出現(xiàn)茶樹葉子灼傷、枯萎現(xiàn)象，全省茶葉直接經濟損失17.2億元[4]。

近年來隨著全球氣候變化，我國夏季高溫熱浪出現(xiàn)的頻率增高、強度增強，有關茶樹熱害的報道也在不斷增加[5-7]。高溫脅迫傷害茶樹的機理研究已引起相關學者重視[8-9]，但目前國內外對茶樹高溫熱害分布規(guī)律和風險區(qū)劃的研究不多。浙江省夏季受副熱帶高壓控制，易出現(xiàn)持續(xù)高溫天氣，使茶樹遭受高溫熱害。隨著全球氣候變化，浙江省夏季高溫呈增加趨勢[10]，茶樹高溫熱害也不斷增加。本文利用浙江省近45年氣象資料，分析浙江省茶樹高溫熱害時空變化規(guī)律，開展浙江省茶樹高溫熱害風險區(qū)劃，為該地區(qū)茶葉生產中的高溫熱害防御和茶樹品種布局提供參考。

1 材料與方法

1.1 材料

氣象資料由浙江省氣象局網絡中心提供。選取浙江省66個氣象站1973年1月—2017年9月（共45年）常規(guī)氣象資料，包括日平均氣溫、最高氣溫、最低氣溫、相對濕度、日照時數(shù)、風速及降水量，并從中篩選出6—9月逐日平均氣溫、日最高氣溫和日平均相對濕度。松陽、景寧、磐安、蒼南、岱山5個氣象站采用了2003—2017年間6—9月的氣象資料。

1.2 方法

1.2.1 茶樹高溫熱害等級指標劃分

參照浙江省地方標準《DB33/T 2034—2017茶樹高溫熱害等級》[11]，進行茶樹高溫熱害等級指標劃分。

1.2.2 氣象數(shù)據(jù)處理

茶樹品種根據(jù)高溫脅迫下葉片細胞傷害率和光合系統(tǒng)傷害程度[8-9,12]、高溫天氣過程的受災程度[4]，可分為強耐熱性品種、中耐熱性品種、弱耐熱性品種。其中鳩坑、龍井群體種、福鼎大白茶等為強耐熱性品種；嘉茗一號、龍井長葉等為中耐熱性品種；白葉1號、龍井43等為弱耐熱性品種。從1973—2017年歷年數(shù)據(jù)中篩選出6—9月逐日平均氣溫、日最高氣溫和日平均相對濕度，分別統(tǒng)計各站歷年T≥30℃且Th≥35℃且U≤65%、Th≥38℃、Th≥40℃的最大持續(xù)日數(shù)，按照茶樹高溫熱害等級標準分別統(tǒng)計各代表站歷年強耐熱性品種、中耐熱性品種、弱耐熱性品種高溫熱害等級。采用線性傾向率分析各指標的時序變化特征，利用Mann-kendall法進行突變點檢測[13]。

1.2.3 茶樹高溫熱害風險分析

無熱害、四級熱害、三級熱害、二級熱害、一級熱害分別取值為0、0.25、0.5、0.75、1，采用信息擴散理論[14]計算各代表站各級熱害的出現(xiàn)概率，得到各代表站茶樹高溫熱害風險

式中：為茶樹高溫熱害風險，為各級茶樹高溫熱害值出現(xiàn)概率，為茶樹高溫熱害值。

將浙江省45年各茶樹品種高溫熱害值分為1973—1987年、1988—2002年、2003—2017年3個時段，分析浙江省各時段各茶樹品種高溫熱害風險變化特征。利用成對數(shù)據(jù)檢驗分析各階段間茶樹遭受高溫熱害的概率是否存在顯著性差異[15]。

2 結果與分析

2.1 茶樹高溫熱害發(fā)生的時間變化特征

依據(jù)茶樹高溫熱害等級標準，分析得到浙江省66個氣象站不同耐熱性茶樹品種歷年不同等級茶樹高溫熱害氣象站數(shù)變化圖（圖1）。從1973—2017年，浙江省不同耐熱性茶樹品種無茶樹高溫熱害氣象站數(shù)隨時間呈線性減少，各級茶樹高溫熱害氣象站數(shù)隨時間呈線性增加。其中，弱耐熱性品種無熱害、四級熱害、三級熱害、二級熱害和一級熱害發(fā)生站數(shù)的線性傾向率分別為–8.1/10a、3.8/10a、1.9/10a、1.4/10a、0.9/10a，中耐熱性品種無熱害、四級熱害、三級熱害、二級熱害和一級熱害發(fā)生站數(shù)的線性傾向率分別為–6.1/10a、3.0/10a、1.2/10a、1.3/10a、0.5/10a，強耐熱性品種無熱害、四級熱害、三級熱害、二級熱害和一級熱害發(fā)生站數(shù)的線性傾向率分別為–4.2/10a、1.9/10a、1.4/10a、0.6/10a、0.3/10a。

圖1 各級高溫熱害發(fā)生站數(shù)隨時間變化圖

Mann-kendall法檢測到浙江省各氣象站不同耐熱性茶樹高溫熱害等級在2003年出現(xiàn)突變點。東部沿海地區(qū)如鄞州（圖2-a）在1973—2002年茶樹沒有出現(xiàn)高溫熱害，2003—2017年茶樹高溫熱害出現(xiàn)機率高且等級高；南部、西部和北部地區(qū)如麗水、衢州、杭州（圖2-b、c、d），在1973—2002年茶樹雖時有高溫熱害發(fā)生，但高溫熱害等級基本上在四級，2003—2017年15年中有12~13年發(fā)生茶樹高溫熱害且有2~3年出現(xiàn)一級茶樹高溫熱害。

注：s1、s2、s3分別是弱耐熱性、中耐熱性、強耐熱性茶樹品種高溫熱害等級線性傾向率。

2.2 各階段茶樹遭受高溫熱害概率變化特征

采用信息擴散理論計算1973—1987年、1988—2002年、2003—2017年3個時段各級茶樹高溫熱害發(fā)生概率，浙江省3個階段茶樹遭受高溫熱害的平均概率見表1。檢驗結果表明，各茶樹品種在2003—2017年遭受高溫熱害的概率與1973—1987年、1988—2002年2個階段的概率差異顯著性水平達0.01；弱耐熱性茶樹品種1988—2002年遭受高溫熱害的概率與1973—1987年的概率差異顯著性水平達0.01，中耐熱性茶樹品種的概率差異顯著性水平達0.05，強耐熱性茶樹品種的概率差異不明顯。各茶樹品種在2003—2017年遭受高溫熱害的概率是1988—2002年概率的2倍以上、1973—1987年概率的3倍以上。

2.3 茶樹高溫熱害風險區(qū)劃

根據(jù)71個代表站2003—2017年茶樹高溫熱害風險值，以弱耐熱性品種風險值取值在0~0.1、0.1~0.2、0.2~0.3、0.3~0.4、0.4~1.0將浙江省分為茶樹高溫熱害低風險區(qū)（Ⅰ區(qū)）、較低風險區(qū)（Ⅱ區(qū)）、中等風險區(qū)（Ⅲ區(qū)）、較高風險區(qū)（Ⅳ區(qū)）、高風險區(qū)（Ⅴ區(qū)）（圖3）。

表1 各階段茶樹高溫熱害發(fā)生概率全省平均值

注：表中同列數(shù)據(jù)后不同大（?。懽帜副硎静町愶@著性（＜0.01、＜0.05）。

Note: Different capital (lowercase) letters within column indicate significant differences at 0.01 (0.05).

圖3 浙江省茶樹高溫熱害風險區(qū)劃

低風險區(qū)（Ⅰ區(qū)）包括浙江南部慶元和泰順、西部開化等3個山區(qū)縣，溫州沿海各縣（市區(qū)）、臺州的溫嶺玉環(huán)臺州市等沿海各縣（市區(qū)），寧波的象山和寧海，舟山各縣（市區(qū)），嘉興海鹽和平湖2個縣（市區(qū)）。舟山各縣（市區(qū)）、象山、玉環(huán)和洞頭四面臨海，夏季高溫少，茶樹基本上不遭受高溫熱害；瑞安、樂清由于氣象站離海距離近，根據(jù)氣象站資料統(tǒng)計，茶樹基本上不遭受高溫熱害；泰順是個山區(qū)縣，氣象站海拔539?m，是浙江省國家氣象站海拔最高的站，夏季高溫少，茶樹沒有高溫熱害；溫州氣象站靠近甌江入海口，弱耐熱性品種只在2003年和2013年發(fā)生四級高溫熱害，中耐熱性品種和強耐熱性品種沒有發(fā)生高溫熱害。慶元和開化2個山區(qū)縣由于植被覆蓋好，夏季高溫弱，茶樹高溫熱害風險低，弱耐熱性品種只在2003年、2013年和2017年發(fā)生高溫熱害，中耐熱性品種和強耐熱性品種只在2003年和2013年發(fā)生高溫熱害；臺州市、海鹽、平湖、寧海、溫嶺、平陽作為沿?？h市區(qū)，茶樹高溫熱害發(fā)生情況和慶元、開化2個山區(qū)縣相同。

較低風險區(qū)（Ⅱ區(qū)）包括遂昌、龍泉、景寧、磐安、天臺5個山區(qū)縣和永嘉、臨海、三門、海寧、寧波市等臨近海洋縣市區(qū)，以及長興、湖州市2個環(huán)太湖縣市區(qū)和嘉善、嘉興市2個位于太湖和海洋之間的縣市區(qū)。弱耐熱性品種高溫熱害風險在50%~60%，但風險等級以四級為主，中耐熱性品種高溫熱害風險在25%~30%，強耐熱性品種高溫熱害風險在10%~15%。

中等風險區(qū)（Ⅲ區(qū)）包括臨安、淳安、江山、青田、文成、奉化、上虞、鄞州、德清和桐鄉(xiāng)。弱耐熱性品種高溫熱害風險在60%~70%，但風險等級以四級為主，中耐熱性品種高溫熱害風險在40%~50%，強耐熱性品種高溫熱害風險在20%~25%。

較高風險區(qū)（Ⅳ區(qū)）包括：安吉、慈溪、余姚、嵊州、新昌、仙居、縉云、武義、松陽、云和、常山、衢州、建德和浦江。弱耐熱性品種高溫熱害風險在70%以上，其中三級熱害風險達40%以上，二級熱害風險達20%以上；中耐熱性品種高溫熱害風險在60%以上，其中三級熱害風險達20%以上，二級熱害風險達10%以上；強耐熱性品種高溫熱害風險在40%以上，其中三級熱害風險達10%以上。

高風險區(qū)（Ⅴ區(qū)）包括杭州、蕭山、富陽、桐廬、紹興、諸暨、義烏、東陽、蘭溪、永康、金華、龍游、麗水。杭州、蕭山、紹興城市熱島效應影響，夏季高溫強度強；這一區(qū)的其他縣市區(qū)位于浙江省中部，離海洋有一定距離，地形多為平原或處于盆地中部，夏季高溫強度強、持續(xù)時間長，茶樹高溫熱害重。弱耐熱性品種高溫熱害風險在80%以上，其中三級熱害風險達50%以上，二級熱害風險達30%以上，一級熱害風險達10%以上；中耐熱性品種高溫熱害風險在70%以上，其中三級熱害風險達30%以上，二級熱害風險達20%以上，一級熱害風險達5%以上；強耐熱性品種高溫熱害風險在50%以上，其中三級熱害風險達30%以上，二級熱害風險達10%以上。

3 結論與討論

隨著氣候變暖，夏季高溫熱浪事件出現(xiàn)頻率增高、強度變強、持續(xù)時間變長[16]。浙江省是中國高溫熱浪最嚴重的地區(qū)之一[10]，高溫熱浪使茶樹遭受高溫熱害，嚴重影響茶樹生長。1973年以來，浙江省茶樹高溫熱害面積和高溫熱害等級呈線性增加趨勢，茶樹遭受高溫熱害的風險也在增加。Mann-kendall法檢測結果表明，2003—2017年茶樹高溫熱害等級和1973—2002年之間存在顯著性差異，因此將茶樹高溫熱害的影響按年度分為1973—1987年、1988—2002年和2003—2017年3個時間階段。每個時間階段只有15年，利用依賴大數(shù)定理建立的概率方法計算各時段風險會極不可靠，本文采用比單純采用概率法要科學得多的概率與模糊集相結合的方法（信息擴散理論）計算風險[17]，使計算的各時段風險具有可靠性。

成對數(shù)據(jù)檢驗驗證現(xiàn)階段（2003—2017年）茶樹遭受高溫熱害的概率與前面2個階段存在顯著性差異。2003年以來，浙江省弱耐熱性、中耐熱性、強耐熱性茶樹品種遭受高溫熱害概率分別達0.5606、0.3947、0.2607，高溫熱害已成為影響浙江省茶葉生產的主要災害之一。利用2003—2017年共15年氣象資料和茶樹高溫熱害指標計算茶樹遭受高溫熱害風險，將浙江省茶樹種植高溫熱害風險分為5個區(qū)，區(qū)劃結果能夠較真實地反映浙江省目前和將來一定時期茶樹高溫熱害風險，對浙江省茶樹科學種植具有重要指導作用。

茶樹高溫熱害是高溫熱浪作用于茶樹的結果，因此茶樹高溫熱害發(fā)生程度與夏季西太平洋副熱帶高壓、下墊面狀況有關。本文研究結果表明，浙江省茶樹高溫熱害高風險區(qū)為杭州東南部，紹興、金華和麗水中北部，與浙江省高溫空間分布特征一致[18]，也和2013年浙江省茶樹高溫熱害空間分布相符[4]。由于本研究以浙江省全省作為研究對象，采用建于縣（市、區(qū)）政府所在地的國家級氣象站氣象資料，而浙江省地形復雜，氣溫隨土壤、海拔高度、坡向、離海洋遠近等地理因子變化較大，同時茶樹多種植于山地，這些會導致本區(qū)劃結果在局部地區(qū)區(qū)劃等級與實際情況存在差異的情況。接下去，我們將繼續(xù)深入研究，引入土壤、地理因子、區(qū)域氣象站資料，開展縣級精細化茶樹高溫熱害風險區(qū)劃，為浙江省做好茶樹高溫熱害防災減災工作提供更加科學的區(qū)劃結果。

[1] 婁偉平, 肖強. 浙江省茶葉生產中的不利氣象條件及對策建議[J]. 中國茶葉, 2016(10): 26, 28.

[2] 中國茶葉流通協(xié)會. 2010年全國春茶產銷形勢分析報告[J]. 中國茶葉, 2010(6): 6-7.

[3] 中國茶葉流通協(xié)會. 2016年全國春茶產銷形勢分析報告[J]. 茶世界, 2016(6): 40-49.

[4] 羅列萬. 2013年浙江省夏季茶園高溫干旱受災情況調查評估[J]. 中國茶葉, 2013, 35(9): 17.

[5] 周理飛. 持續(xù)高溫干旱茶園管理技術措施[J]. 茶葉科學技術, 2003(3): 38.

[6] 肖強, 韓文炎. 茶樹熱旱害癥狀及分級方法[J]. 中國茶葉, 2013, 35(9): 21.

[7] 何辰宇, 李蓓蓓, 楊菲. 高溫干旱對茶葉生產的影響及應對措施[J]. 江蘇農業(yè)科學, 2016, 44(4): 215-217.

[8] 李治鑫, 李鑫, 范利超, 等. 高溫脅迫對茶樹葉片光合系統(tǒng)的影響[J]. 茶葉科學, 2015, 35(5): 415-422.

[9] 楊菲, 李蓓蓓, 何辰宇. 高溫干旱對茶樹生長和品質影響機理的研究進展[J]. 江蘇農業(yè)科學, 2017, 45(3):10-13.

[10] 葉殿秀, 尹繼福, 陳正洪, 等. 1961—2010年我國夏季高溫熱浪的時空變化特征[J]. 氣候變化研究進展, 2013, 9(1): 15-20.

[11] 婁偉平, 吳利紅, 肖強, 等. DB33/T 2034—2017茶樹高溫熱害等級[S]. 浙江: 浙江省質量技術檢督局, 2017.

[12] 韓冬, 楊菲, 楊再強, 等. 高溫對茶樹葉片光合及抗逆特性的影響和恢復[J]. 中國農業(yè)氣象, 2016, 37(3): 297-306.

[13] 于鳳碩, 廉麗姝, 初翠翠. 山東省極端氣溫事件的時空變化特征[J]. 氣象科技, 2017, 45(5): 843-850.

[14] Weiping Lou, Shanlei Sun. Design of agricultural insurance policy for tea tree freezing damage in Zhejiang Province, China [J]. Theoretical and Applied Climatology, 2013, 111: 713-728.

[15] 陳雅涵, 謝宗強. 樣品保存條件對土壤與植物全碳全氮含量的影響[J]. 植物生態(tài)學報, 2017, 41(6): 632-638.

[16] Intergovernmental Panel on Climate Change (IPCC). Detection and attribution of climate change: from global to regional. In chapter 10 of climate change 2013: The Physical Science Basis [R]. 2014. https://www.ipcc.ch/report/ar5/wg1.

[17] 劉桂友, 徐琳瑜. 一種區(qū)域環(huán)境風險評價方法—信息擴散法[J]. 環(huán)境科學學報, 2007, 27(9): 1549-1556

[18] 劉漢華, 張子涵. 1951年至2013年浙江省高溫氣候特征分析[C]//中國氣象學會年會. 2014.

Heat Stress Risk Regionalization of Tea Plant in Zhejiang Province

LOU Weiping1, XIAO Qiang2, SUN Ke1, DENG Shengrong1, YANG Ming1

1. Xinchang Meteorological Bureau, Xinchang 312500, China; 2. Tea Research Institute, Chinese Academy of Agricultural Sciences, Hangzhou 310008, China

Based on the climate data of meteorological stations from 1973 to 2017 in Zhejiang Province and the heat stress index of tea plant, temporal variability of heat hurting grade of tea plant was analyzed with line trend rate and Mann-kendall method. Based on Mann-kendall method, the heat injure of tea plant in Zhejiang Province was divided into three periods: 1973—1983, 1988—2002 and 2003—2017. The probabilities of heat stress to tea plant in each period were calculated with information diffusion theory. The result of-test showed that the probability of heat hurt to tea plant in 2003—2017 was larger than in the periods of 1973—1987 and 1988—2002. Risk value of heat injure of tea plant was calculated by using probabilities of each heat hurting grade of tea plant in 2003—2017. Based on risk values, Zhejiang province could be divided into five regions: low risk, relatively low risk, moderate risk, relatively high risk and high risk areas. Among these areas, the risk values of 18 coastal counties as well as Qingyuan, Taishun and Kaihua were low. The risk values of 5 mountain counties, such as Suichang and 9 counties near the sea or Taihu were relatively low. The risk values of 13 counties in the middle of Zhejiang Province and on a plain or in the middle of the basin such as Lishui were high. The high risk area included 14 counties such as Shengzhou. The moderate risk area contained 10 counties. It could reflect the risk of heat injure of tea plant in Zhejiang Province at present and in a certain period in the future. The results provided a basis for the defense of heat stress to tea plant in Zhejiang.

Mann-kendall method, information diffusion theory,-test, tea plant, heat injure risk regionalization

S571.1；S161.2

A

1000-369X(2018)05-480-07

2018-01-01

2018-05-04

浙江省公益技術研究計劃項目（LGN18D050001）

婁偉平，男，博士，正高級工程師，主要從事茶葉氣象方面的研究，Email: xclwp@163.com