胡 杰 戴聲佩 李茂芬

(中國(guó)熱帶農(nóng)業(yè)科學(xué)院科技信息研究所/海南省熱帶作物信息技術(shù)應(yīng)用研究重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室海南海口571101)

地理信息系統(tǒng)(GIS)是基于計(jì)算機(jī)硬、軟件系統(tǒng)，對(duì)地理數(shù)據(jù)進(jìn)行采集、儲(chǔ)存、管理、分析與應(yīng)用的技術(shù)系統(tǒng)[1]，融合了地理學(xué)、地圖學(xué)、遙感和計(jì)算機(jī)等學(xué)科[2]，已經(jīng)廣泛的應(yīng)用在各行業(yè)不同領(lǐng)域[3]。地理信息系統(tǒng)可以管理多種地理實(shí)體和地理現(xiàn)象數(shù)據(jù)及其關(guān)系，用于分析和處理區(qū)域內(nèi)地理實(shí)體、現(xiàn)象及過程，解決復(fù)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(zhǎng)，地理時(shí)空大數(shù)據(jù)已成為當(dāng)前地理信息社會(huì)化應(yīng)用服務(wù)的主要形式[5-6]，已經(jīng)成為當(dāng)前研究的熱點(diǎn)領(lǐng)域。眾多學(xué)者針對(duì)不同需求開展了相關(guān)的地理時(shí)空數(shù)據(jù)庫(kù)研究，如針對(duì)自然環(huán)境方面的土地覆蓋變化[7]、土地利用調(diào)查[8]、資源環(huán)境[9]、自然資源資產(chǎn)[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(shí)空數(shù)據(jù)庫(kù)研究，以及針對(duì)社會(huì)經(jīng)濟(jì)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(shí)空數(shù)據(jù)庫(kù)系統(tǒng)設(shè)計(jì)與實(shí)現(xiàn)，取得了卓有成效的成果。

農(nóng)業(yè)氣候資源是農(nóng)業(yè)自然資源的重要組成部分[20]，直接影響農(nóng)業(yè)生產(chǎn)過程，并影響區(qū)域農(nóng)業(yè)生產(chǎn)結(jié)構(gòu)、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(gòu)建了區(qū)域農(nóng)業(yè)氣候資源數(shù)據(jù)庫(kù)，為區(qū)域農(nóng)業(yè)氣候資源輔助決策支持系統(tǒng)的建設(shè)提供理論與技術(shù)基礎(chǔ)[22]。魏興萍[23]通過二次開發(fā)研制出重慶地區(qū)農(nóng)業(yè)氣候資源信息化系統(tǒng)，為區(qū)域農(nóng)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(wù)器(B/S)模式開發(fā)農(nóng)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(nóng)業(yè)氣候信息系統(tǒng)。謝先全[25]設(shè)計(jì)開發(fā)了福建省農(nóng)業(yè)氣候資源信息系統(tǒng)，并完成了農(nóng)業(yè)氣候系統(tǒng)功能模糊綜合評(píng)價(jià)，并開展了綜合農(nóng)業(yè)氣候區(qū)劃和專題農(nóng)業(yè)氣候區(qū)劃。此外，薛龍琴等[26]建立了河南省農(nóng)業(yè)氣候資源數(shù)據(jù)庫(kù)及其查詢系統(tǒng)。

綜上所述，針對(duì)農(nóng)業(yè)氣候資源時(shí)空數(shù)據(jù)庫(kù)的研究，在生產(chǎn)、管理及應(yīng)用上面臨著一系列難題，如，數(shù)據(jù)源及存儲(chǔ)組織、分析處理與集成應(yīng)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(duì)農(nóng)業(yè)氣候資源時(shí)空數(shù)據(jù)庫(kù)的研發(fā)，特別是在全球變暖背景下，中國(guó)華南熱區(qū)農(nóng)業(yè)氣候資源發(fā)生了相應(yīng)的改變［20］，亟需完善相關(guān)研究。本研究基于氣象站點(diǎn)觀測(cè)數(shù)據(jù)，利用地理信息系統(tǒng)技術(shù)和面向?qū)ο蟮恼Z(yǔ)言，構(gòu)建了華南熱區(qū)農(nóng)業(yè)氣候資源時(shí)空數(shù)據(jù)庫(kù)，并在此基礎(chǔ)上對(duì)相關(guān)農(nóng)業(yè)氣候資源時(shí)空數(shù)據(jù)進(jìn)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(hù)、農(nóng)業(yè)種植生產(chǎn)、農(nóng)業(yè)區(qū)劃規(guī)劃，以及社會(huì)經(jīng)濟(jì)發(fā)展等方面提供數(shù)據(jù)基礎(chǔ)和科學(xué)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(jīng)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(wàn)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(fēng)氣候，氣候溫暖濕潤(rùn)，雨熱同季，年均氣溫21.40℃，降水量1 900.2 mm，區(qū)域內(nèi)珠江是中國(guó)徑流量最大的河流，徑流年內(nèi)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(guó)重要的糧食生產(chǎn)基地，還是中國(guó)重要熱帶作物的生產(chǎn)基地，是中國(guó)農(nóng)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(jīng)濟(jì)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(nèi)76個(gè)資料序列較長(zhǎng)的地面氣象站點(diǎn)(表1)逐日平均氣溫、最高氣溫、最低氣溫、降水量、日照時(shí)數(shù)、相對(duì)濕度、平均風(fēng)速等7項(xiàng)氣象要素實(shí)測(cè)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(shí)間段為1971年1月1日至2015年12月31日,來源于國(guó)家氣象科學(xué)數(shù)據(jù)共享服務(wù)平臺(tái)(http://data.cma.cn/)。研究區(qū)邊界數(shù)據(jù)采用國(guó)家基礎(chǔ)地理信息中心發(fā)布的1∶400萬(wàn)中國(guó)行政區(qū)劃數(shù)據(jù)。

2 數(shù)據(jù)處理與系統(tǒng)構(gòu)建

2.1 數(shù)據(jù)預(yù)處理

首先對(duì)原始下載數(shù)據(jù)進(jìn)行檢查和質(zhì)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(duì)各站點(diǎn)和氣象要素質(zhì)量控制后的數(shù)據(jù)進(jìn)行統(tǒng)計(jì)分析；再次利用Matlab軟件編程計(jì)算各站點(diǎn)、各氣象要素的月平均值和總值；最后獲得76個(gè)站點(diǎn)7項(xiàng)氣象要素的月平均值和總值數(shù)據(jù)，為下一步生成點(diǎn)數(shù)據(jù)庫(kù)提供基礎(chǔ)數(shù)據(jù)。

2.2 點(diǎn)數(shù)據(jù)庫(kù)生成

對(duì)于點(diǎn)數(shù)據(jù)庫(kù)的生成，利用Matlab軟件編程將預(yù)處理的數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化成ArcGIS軟件批處理生成點(diǎn)數(shù)據(jù)庫(kù)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(diǎn)號(hào)(ID)、經(jīng)度(LON)、緯度(LAT)、氣象要素值(DAT)，7個(gè)氣象要素1971年1月至2015年12月共計(jì)6 480個(gè)文本文件；之后利用Python＋ArcGIS Desktop批處理程序，將這6 480個(gè)文本文件轉(zhuǎn)化為shapefile格式的點(diǎn)數(shù)據(jù)庫(kù)，為下一步空間插值做好數(shù)據(jù)準(zhǔn)備。

表1 氣象站點(diǎn)信息表

2.3 地理空間插值

為了對(duì)比不同地理空間插值方法的效果，選取反距離權(quán)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(yīng)用Python＋ArcGIS Desktop批處理程序，將shapefile點(diǎn)文件批量插值?？紤]計(jì)算時(shí)間和存儲(chǔ)空間，本研究中空間插值的空間分辨率為1 km，時(shí)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(jìn)行剪裁，獲得研究區(qū)范圍內(nèi)各氣象要素時(shí)空柵格數(shù)據(jù)，數(shù)據(jù)總量約為222 GB。

2.4 時(shí)空數(shù)據(jù)庫(kù)系統(tǒng)構(gòu)建

為了滿足面向農(nóng)業(yè)氣候資源管理的需求，結(jié)合自然資源科學(xué)和空間信息技術(shù)，基于Microsoft Visual Studio 2010開發(fā)環(huán)境和ArcGIS Engine 10.0開發(fā)包，構(gòu)建華南熱區(qū)農(nóng)業(yè)氣候資源時(shí)空數(shù)據(jù)庫(kù)系統(tǒng)，該數(shù)據(jù)庫(kù)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(nóng)業(yè)氣候資源基礎(chǔ)庫(kù)、專題庫(kù)和成果庫(kù)(圖1)，數(shù)據(jù)庫(kù)的基本結(jié)構(gòu)如圖1所示。對(duì)于不同數(shù)據(jù)類型的存儲(chǔ)方式，以shape或空間數(shù)據(jù)庫(kù)的feature class存儲(chǔ)矢量數(shù)據(jù)，以geotif、img、GRID等文件形式存儲(chǔ)柵格數(shù)據(jù)，以及非結(jié)構(gòu)化的文檔、圖片存儲(chǔ)表格數(shù)據(jù)。對(duì)于數(shù)據(jù)的管理，結(jié)合面向?qū)ο蟮年P(guān)系數(shù)據(jù)庫(kù)PostgreSQL和空間數(shù)據(jù)引擎技術(shù)，實(shí)現(xiàn)了屬性數(shù)據(jù)與空間數(shù)據(jù)的統(tǒng)一存儲(chǔ)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(nóng)業(yè)氣候資源時(shí)空數(shù)據(jù)庫(kù)系統(tǒng)架構(gòu)

2.5 時(shí)空數(shù)據(jù)庫(kù)系統(tǒng)功能

本研究構(gòu)建的華南熱區(qū)農(nóng)業(yè)氣候資源時(shí)空數(shù)據(jù)庫(kù)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(cè)站點(diǎn)信息、地勢(shì)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(diǎn)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(shí)空數(shù)據(jù)庫(kù)可以直接查詢?nèi)A南農(nóng)業(yè)氣候資源情況，實(shí)現(xiàn)華南熱區(qū)農(nóng)業(yè)氣候資源的數(shù)字化和信息化管理。

圖2 農(nóng)業(yè)氣候資源時(shí)空數(shù)據(jù)庫(kù)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(gè)氣象要素(平均氣溫、最高氣溫、最低氣溫、降水量、日照時(shí)數(shù)、相對(duì)濕度、平均風(fēng)速)1971～2015年每月尺度1 km分辨率的時(shí)空數(shù)據(jù)庫(kù)。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(shí)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(dá)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(shì)，其中平均氣溫介于22～24℃的分布區(qū)域擴(kuò)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(shì)。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(dá)0.9℃，這與全球整體升溫趨勢(shì)相一致，由此可能會(huì)帶來一系列生態(tài)環(huán)境、社會(huì)經(jīng)濟(jì)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(nóng)業(yè)氣候資源時(shí)空數(shù)據(jù)庫(kù)情況，圖7展示了2015年研究區(qū)日照時(shí)數(shù)、平均氣溫、最高氣溫、最低氣溫、降水量、相對(duì)濕度和平均風(fēng)速等7個(gè)氣象要素的空間分布圖?？梢钥闯觯煌瑲夂蛞氐目臻g分布存在顯著差異，2015年研究區(qū)日照時(shí)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(zhì)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(duì)濕度與降水量空間分布差異相似。平均風(fēng)速在研究區(qū)中部地區(qū)形成通道，主要是由于風(fēng)速較高的冬季風(fēng)南下形成。通過分析不同氣象要素的空間分布變化情況，進(jìn)一步研究其時(shí)空變化趨勢(shì)，可為區(qū)域農(nóng)業(yè)生產(chǎn)、種植結(jié)構(gòu)調(diào)整、規(guī)劃布局提供科學(xué)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(jié)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(kù)開發(fā)工具，構(gòu)建了華南熱區(qū)農(nóng)業(yè)氣候資源時(shí)空數(shù)據(jù)庫(kù)，并集成分析了相關(guān)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(hù)、農(nóng)業(yè)種植生產(chǎn)、農(nóng)業(yè)區(qū)劃規(guī)劃，以及社會(huì)經(jīng)濟(jì)發(fā)展等方面提供數(shù)據(jù)基礎(chǔ)和科學(xué)支撐，但該時(shí)空數(shù)據(jù)庫(kù)在時(shí)間延續(xù)性、空間精準(zhǔn)性、數(shù)據(jù)擴(kuò)展性、成果應(yīng)用性等方面仍需要進(jìn)一步的研究。

圖7 2015年各氣象要素空間分布圖