劉曉迎 吳璐

（1 河南省氣象服務(wù)中心，鄭州 450003；2 河南省氣候中心，鄭州 450003）

0 引言

氣候系統(tǒng)的變化毋庸置疑，根據(jù)政府間氣候變化專門委員會(huì)（IPCC）第5次評(píng)估報(bào)告，進(jìn)一步確認(rèn)氣候變化對(duì)海洋和陸地的人類和自然系統(tǒng)已經(jīng)產(chǎn)生了廣泛影響[1]。氣候條件與作物的生產(chǎn)關(guān)系密切相關(guān)，氣候要素的改變必然導(dǎo)致作物種植格局的變化。物種分布模型是基于物種分布信息及周邊環(huán)境信息模擬物種分布的主要方法[2]。近年來，物種分布模型逐漸發(fā)展并成為研究氣候變化背景下作物分布和氣候之間關(guān)系的重要工具[3]。比如最大熵（MaxEnt）模型、GARP模型、ANN模型、GAM模型、Domain模型和Bioclim模型已用于物種當(dāng)前與未來氣候條件下分布區(qū)研究[4-6]，其中，由Phillips等[7-8]提出的MaxEnt模型，在模擬的精度方面優(yōu)于其他生態(tài)位模型[9]，且只需要較小樣本的物種分布數(shù)據(jù)即可得到較好的模擬效果，已在中國水稻[10-12]、玉米[13-16]、冬小麥[17-18]、黑沙蒿[2]、黃頂菊[6]、寒蘭[19]、木梨[20]、油松[21]、蒙古黃芪[22]、獼猴桃[23]、胡楊[24]、薄皮山核桃[25]、云杉[26]、山毛櫸[27]、富士蘋果[28-29]等植物的氣候適宜性分布及評(píng)價(jià)中得到應(yīng)用。

中國是世界煙葉生產(chǎn)第一大國，每年種植煙草140多萬hm2，煙葉年產(chǎn)量達(dá)170多萬t。煙草是我國重要的經(jīng)濟(jì)作物，也是主要的稅收來源。我國歷史上已經(jīng)進(jìn)行了3次全國性的煙草區(qū)劃，第1次是在20世紀(jì)60年代，第2次是在20世紀(jì)80年代初期到中期，第3次是在21世紀(jì)初[30]。河南烤煙種植歷史悠久，自1913年在許昌襄城引種以來，至今已有百年烤煙種植歷史[30]。統(tǒng)計(jì)資料顯示，2018年河南省烤煙種植面積達(dá)9.5萬hm2，總產(chǎn)量為25.3萬t，占全國烤煙總產(chǎn)量的11.3%[31]。目前，不少學(xué)者研究者采用不同的氣候指標(biāo)組合，開展了河南[32-33]或部分地區(qū)[34-35]烤煙種植的氣候適宜性區(qū)劃研究。但大多研究中氣候指標(biāo)選擇及權(quán)重確定大多依賴專家經(jīng)驗(yàn)而導(dǎo)致區(qū)劃結(jié)果的誤差。同時(shí)，針對(duì)未來氣候變化對(duì)河南烤煙種植氣候適宜性的影響研究較少。

本研究試圖利用由國家氣候中心提供的使用區(qū)域氣候模式RegCM4在全球模式BCC_CSM1.1驅(qū)動(dòng)下，給出的RCP4.5和RCP8.5[36-38]排放情景下2041—2060年（2050年代）和2061—2080年（2060年代）的氣候預(yù)估資料以及基準(zhǔn)時(shí)段（1981—2010年）的氣候資料，結(jié)合最大熵模型（MaxEnt）和ArcGIS平臺(tái)，構(gòu)建河南烤煙種植分布與氣候因子的關(guān)系模型，確定影響河南烤煙種植的主導(dǎo)氣候因子，探討河南烤煙種植氣候適宜性的區(qū)域劃分及其對(duì)未來氣候變化的響應(yīng)，以期為河南烤煙應(yīng)對(duì)氣候變化和種植布局調(diào)整提供決策依據(jù)。

1 材料與方法

1.1 數(shù)據(jù)來源及分析

本研究使用的數(shù)據(jù)主要包括河南烤煙種植區(qū)的地理分布數(shù)據(jù)和氣候數(shù)據(jù)。其中，河南烤煙種植點(diǎn)的地理分布數(shù)據(jù)來自中國數(shù)字植物標(biāo)本館、河南省煙草志和實(shí)地調(diào)查數(shù)據(jù)等，共587個(gè)（圖1）。研究所用的耕地?cái)?shù)據(jù)來源于中科院地理所，其空間分辨率為1 km×1 km，利用ArcGIS軟件重采樣得到分辨率0.8 km×0.8 km柵格數(shù)據(jù)。

圖1 河南省氣象站（a）和烤煙種植點(diǎn)的地理分布（b） Fig. 1 Distribution of meteorological stations (a) and flue-cured tobacco planting sites (b) in Henan

氣候數(shù)據(jù)取自于河南省氣象局1961—2010年111個(gè)氣象站的逐日數(shù)據(jù)，包括：站點(diǎn)經(jīng)緯度、降雨量（mm）、平均氣溫（℃）、最高氣溫（℃）、最低氣溫（℃）、日照時(shí)數(shù)（h）、相對(duì)濕度（%）等。太陽總輻射（Ra，MJ/m2）利用日照時(shí)數(shù)推算得到[39]。采用截?cái)喔咚篂V波算子空間插值算法，與數(shù)字地面高程（DEM）數(shù)據(jù)結(jié)合，將逐日的氣候數(shù)據(jù)插值成0.8 km×0.8 km分辨率的空間柵格數(shù)據(jù)。氣象站點(diǎn)的空間分布見圖1。

未來氣候變化預(yù)估數(shù)據(jù)是由中國氣象局國家氣候中心提供的使用區(qū)域氣候模式RegCM4在全球模式BCC_CSM1.1驅(qū)動(dòng)下的模擬結(jié)果，站點(diǎn)為111個(gè)，數(shù)據(jù)序列為2020—2099年。氣候變化情景為IPCC第5次評(píng)估報(bào)告（AR5）融入政策因素的代表性濃度路徑RCP4.5和RCP8.5情景[36-38]，未來河南省年平均氣溫和降雨量均呈現(xiàn)增加趨勢(shì)（表1）。

表1 2種排放情景下河南省20世紀(jì)50年代和70年代年平均氣溫和降雨量的變化 Table 1 Changes of average temperature and precipitation in 2050s and 2070s under two emission scenarios in flue-cured tobacco-growing areas in Henan

由于河南各地氣候條件具有差異，因而烤煙在各地的生長發(fā)育期起止日期略有差異。本研究將洛陽和三門峽兩個(gè)地市烤煙大田生長期定為5月10日—9月20日，其中，5月10日—6月20日為伸根期，6月21日—8月10日為旺長期，8月11日—9月20日為成熟期；其余地市大田期定為5月1日—8月31日，其中，5月1日—6月10日為伸根期，6月11日—7月20日為旺長期，7月21日—8月31日為成熟期；同時(shí)假定未來氣候變化下各地烤煙生育期時(shí)段的劃分不變。以1961—1970年表示20世紀(jì)60年代，記作1960s；類似地，以1971—1980年、1981—1990年、1991—2000年、2001—2010年分別表示20世紀(jì)70年代、80年代、90年代和21世紀(jì)的前10年，分別記作1970s、1980s、1990s和2000s。未來氣候變化情景下，以2041—2060年表示2050年代，記作2050s；以2061—2080年表示2070年代，記作2070s。

1.2 研究方法

1.2.1 潛在氣候因子篩選

通過文獻(xiàn)調(diào)研，綜合考慮光溫水三個(gè)要素，結(jié)合烤煙生產(chǎn)區(qū)域的氣候特征，篩選出以下6個(gè)具有明確生物學(xué)意義的可能影響烤煙種植分布的潛在氣候因子，其中，溫?zé)嵋蛩匕ā?0 ℃活動(dòng)積溫（AT10，日平均氣溫≥10 ℃的和，℃?d）、≥20 ℃平均氣溫日數(shù)（N20，日平均氣溫≥20 ℃的日數(shù)和，d）、氣溫差（DTR，℃，通過最高氣溫（Tmax，℃）和最低氣溫（Tmin，℃）之差獲得）；水濕因素包括降雨量（Pre，mm）和相對(duì)濕度（RH，%）；光照因素為太陽總輻射（Ra，MJ/m2）。并基于生育期尺度，分別計(jì)算了伸根期、旺長期、成熟期和大田期的指標(biāo)，獲得累計(jì)24個(gè)指標(biāo)（表2）。

表2 基于生育期尺度篩選的影響烤煙種植分布的潛在氣候因子 Table 2 Climate factors affecting potential distribution of flue-cured tobacco planting regions in Henan based on the growth period scale

1.2.2 最大熵模型原理

最大熵模型是基于有限的已知信息對(duì)未知分布進(jìn)行無偏推斷的一種數(shù)學(xué)方法，烤煙種植的適宜區(qū)預(yù)測(cè)采用的最大熵模型是Phillips等[7]建立的模擬物種分布的MaxEnt模型，使用的版本是3.3.3k。該模型在物種保護(hù)區(qū)規(guī)劃、入侵物種的潛在分布預(yù)測(cè)以及物種的空間分布對(duì)氣候變化的響應(yīng)等研究方面被廣泛應(yīng)用[3]，通過建立物種潛在分布的最大熵模型，輸出預(yù)測(cè)地區(qū)物種分布的概率，根據(jù)存在概率的大小及一定的閾值，可以判斷在某個(gè)區(qū)域物種存在的可能性大小[8]。

1.2.3 最大熵模型應(yīng)用

基于最大熵模型和ArcGIS空間分析功能等技術(shù)的具體研究方法如下：

1）模型輸入資料的格式轉(zhuǎn)換

利用ArcGIS，將影響烤煙潛在分布的24個(gè)因子平均值轉(zhuǎn)換為ASCII文件，格點(diǎn)大小為0.8 km×0.8 km，作為最大熵模型的環(huán)境變量層輸入；將烤煙587個(gè)地理分布信息按經(jīng)度和緯度順序整理成CSV格式，作為最大熵模型的樣本輸入數(shù)據(jù)。

2）初始模型的構(gòu)建

選中Create response curves選項(xiàng)，其他選項(xiàng)采用模型的默認(rèn)設(shè)置，構(gòu)建烤煙潛在分布的最大熵模型，并采用受試者工作特征曲線（Receiver operating characteristic curve，ROC曲線）的曲線下面積（Area under curve，AUC）值對(duì)建立的最大熵模型模擬結(jié)果精度進(jìn)行評(píng)價(jià)。

3）主導(dǎo)氣候因子的選取

以1981—2010年一個(gè)氣候標(biāo)準(zhǔn)年的基礎(chǔ)數(shù)據(jù)作為模型訓(xùn)練的基準(zhǔn)氣候數(shù)據(jù)，以587個(gè)具有地理信息（經(jīng)緯度）記錄的烤煙種植點(diǎn)作為樣本站點(diǎn)，其中75%作為訓(xùn)練數(shù)據(jù)，25%作為驗(yàn)證數(shù)據(jù)，隨機(jī)采樣10次求平均值，根據(jù)Jackknife模塊給出的各潛在氣候因子對(duì)烤煙分布影響貢獻(xiàn)率的大小，提出影響烤煙分布的主導(dǎo)氣候因子。在此基礎(chǔ)上，再重建烤煙分布的最大熵模型，并進(jìn)行模擬結(jié)果精度評(píng)價(jià)?；诤Y選出的影響烤煙分布的8個(gè)主導(dǎo)氣候因子，構(gòu)建基于主導(dǎo)氣候因子的烤煙種植分布－氣候模型，再次進(jìn)行最大熵模型模擬，結(jié)合烤煙氣候適宜性等級(jí)劃分標(biāo)準(zhǔn)，給出了烤煙潛在分布（低適宜區(qū)以上等級(jí)分布區(qū)）及其氣候適宜分區(qū)。

4）烤煙氣候適宜等級(jí)分區(qū)

利用ArcGIS的格式轉(zhuǎn)換工具Conversion Tools將預(yù)測(cè)結(jié)果的ASCII轉(zhuǎn)化為Raster格式；最大熵模型預(yù)測(cè)結(jié)果給出的是烤煙在待預(yù)測(cè)地區(qū)的存在概率p，取值范圍在0～1。為得到烤煙的氣候適宜等級(jí)分區(qū)，利用Spatial Analysis Tools的Reclassify功能選擇合適的閾值進(jìn)行氣候適宜等級(jí)分區(qū)。根據(jù)統(tǒng)計(jì)學(xué)原理，參考政府間氣候變化專門委員會(huì)（IPCC）第4次評(píng)估報(bào)告[42]關(guān)于評(píng)估可能性的劃分方法，結(jié)合烤煙實(shí)際情況，設(shè)定河南烤煙潛在種植分布區(qū)的氣候適宜性等級(jí)：p<0.05為不適宜區(qū)；0.05≤p<0.33為次適宜區(qū)；0.33≤p<0.66為適宜區(qū)；p≥0.66為最適宜區(qū)。

5）量化分析烤煙潛在分布與各氣候適宜區(qū)氣候因子的閾值

利用ArcGIS軟件中的空間分析模塊，將主導(dǎo)氣候因子?xùn)鸥駭?shù)據(jù)與烤煙潛在分布區(qū)及各氣候適宜區(qū)的數(shù)據(jù)疊加，提取烤煙潛在分布區(qū)與各氣候適宜區(qū)的氣候因子值，并統(tǒng)計(jì)分析這些氣候因子范圍內(nèi)的烤煙柵格數(shù)，繪制折線圖，進(jìn)而分析烤煙各氣候適宜性分區(qū)的氣候因子閾值及其氣候特征。以烤煙種植區(qū)各氣候適宜性分區(qū)潛在分布面積的95%代表該適宜性分區(qū)，量化分析烤煙種植區(qū)各氣候適宜性分區(qū)氣候因子的閾值。

6）潛在種植分布的年代際動(dòng)態(tài)變化

利用基于1981—2010年氣候資料建立的烤煙潛在種植分布－氣候關(guān)系預(yù)測(cè)模型，結(jié)合1961—2010年每10年平均以及2050年代和2060年代的主導(dǎo)氣候因子值，模擬歷史和未來河南烤煙潛在種植分布的年代際動(dòng)態(tài)變化。氣候適宜區(qū)的劃分方法同上。

1.2.4 模型適用性檢驗(yàn)

最大熵模型的精度檢驗(yàn)采用受試者工作特征曲線（ROC）與橫坐標(biāo)圍成的面積（即AUC值）來評(píng)價(jià)模型預(yù)測(cè)結(jié)果的精準(zhǔn)度。ROC曲線是以預(yù)測(cè)結(jié)果的每一個(gè)值作為可能的判斷閾值，由此計(jì)算得到相應(yīng)的靈敏度和特異度。以假陽性率即（1-特異度）為橫坐標(biāo)，以真陽性率即靈敏度（1-遺漏率）為縱坐標(biāo)繪制ROC曲線，其AUC值的大小作為模型預(yù)測(cè)準(zhǔn)確度的衡量指標(biāo)，其取值范圍為[0，1]，值越大表示模型判斷力越強(qiáng)。由于AUC不受診斷閾值的影響，且對(duì)物種發(fā)生率不敏感，因此目前被公認(rèn)為是最佳的評(píng)價(jià)指標(biāo)，其評(píng)估標(biāo)準(zhǔn)為：0.50～0.60（失敗，fail）、0.60～0.70（較差，poor）、0.70～0.80（一般，fair）、0.80～0.90（好，good）、0.90～1.0（非常好，excellent）。

2 結(jié)果

2.1 模型模擬的準(zhǔn)確性評(píng)價(jià)

為檢驗(yàn)最大熵模型在預(yù)測(cè)烤煙種植分布區(qū)的適用性，以1981—2010年的氣候數(shù)據(jù)為基礎(chǔ)，隨機(jī)選取75%的烤煙分布點(diǎn)數(shù)據(jù)用于構(gòu)建模型，剩下25%的烤煙分布點(diǎn)用于模型的驗(yàn)證（圖2）。隨機(jī)采樣10次求平均值，通過最大熵模型和氣候因子構(gòu)建的烤煙種植分布－氣候關(guān)系模型，基于潛在氣候因子的平均AUC值達(dá)0.801，表明所構(gòu)建模型的預(yù)測(cè)精度達(dá)到“好”和“預(yù)測(cè)較準(zhǔn)確”的標(biāo)準(zhǔn)，可以用于預(yù)測(cè)烤煙種植區(qū)范圍。

圖2 河南烤煙潛在分布模型模擬的AUC值 Fig. 2 AUC values of maximum entropy model of fluecured tobacco potential distribution in Henan

2.2 主導(dǎo)氣候因子篩選及其與存在概率關(guān)系

基于最大熵模型中Jackknife模塊給出的各潛在氣候因子對(duì)烤煙種植分布影響的重要性排序以及累積貢獻(xiàn)百分率大小，篩選出影響河南烤煙種植分布的主導(dǎo)氣候因子（表3，圖3）。表3給出了影響河南烤煙分布的8個(gè)主要?dú)夂蛞蜃迂暙I(xiàn)百分率和累計(jì)貢獻(xiàn)百分率。按照貢獻(xiàn)百分率由大到小排序依次為：伸根期≥10 ℃活動(dòng)積溫（23.0%）、伸根期降雨量（16.7%）、大田期降雨量（9.1%）、旺長期降雨量（9.0%）、成熟期≥10 ℃活動(dòng)積溫（8.4%）、大田期相對(duì)濕度（7.5%）、成熟期日較差（6.7%）和旺長期≥10 ℃活動(dòng)積溫（5.0%），累積貢獻(xiàn)率超過85%。段居琦等[12]指出，一般認(rèn)為，累積貢獻(xiàn)率超過85%，且其后某一因子的貢獻(xiàn)率低于5%時(shí)不再累積，累積因子反映了主導(dǎo)因子。因此，可以認(rèn)為這8個(gè)氣候因子是影響烤煙分布的主導(dǎo)氣候因子。其中，對(duì)烤煙種植分布影響最大的是大田期降雨量，其次為伸根期≥10 ℃活動(dòng)積溫。

表3 影響河南烤煙分布的主導(dǎo)氣候因子貢獻(xiàn)百分率和累積 貢獻(xiàn)百分率 Table 3 Contribution rate of dominant climate factors affecting flue-cured tobacco distribution in Henan

圖3 基于Jackknife的影響河南烤煙種植分布的主導(dǎo)氣候 因子貢獻(xiàn) Fig. 3 Contribution of the dominant climatic factors to the cultivation distribution of flue-cured tobacco in Henan based on Jackknife

2.3 不同種植分布區(qū)的氣候特征分析

在自然氣候條件下，河南烤煙種植區(qū)存在概率較高的地區(qū)，需要適宜的主導(dǎo)氣候因子條件，其值過高或過低，都不利于發(fā)展烤煙種植（圖4，表4）。由于烤煙的適應(yīng)性強(qiáng)、分布廣泛，河南省各地歷史上多有種植；但受氣候條件和農(nóng)業(yè)規(guī)劃限制，烤煙種植區(qū)當(dāng)前主要集中在我省許昌、平頂山、洛陽等地，可種植區(qū)占全省面積的57.7%，各氣候適宜區(qū)的氣候特征存在一定差異。

表4 1981—2010年河南煙區(qū)烤煙潛在種植區(qū)8個(gè)主導(dǎo)氣候要素對(duì)應(yīng)的閾值 Table 4 The threshold values of the dominant climatic factors affecting the cultivation distribution of flue-cured tobacco in Henan from 1981 to 2010

圖4 1981—2010年河南烤煙潛在種植分布及其氣候適宜性分區(qū) Fig. 4 Potential distribution of flue-cured tobacco planting regions and its climatic suitability divisions in Henan from 1981 to 2010

1）最適宜區(qū)：主要分布在三門峽、洛陽、平頂山、許昌、南陽等地局部。本區(qū)成熟期≥10 ℃活動(dòng)積溫774.9～1117.9 ℃·d、成熟期日較差7.9～9.9 ℃、大田期降雨量4 0 0.7～6 1 8.1 m m、大田期相對(duì)濕度6 4.9%～7 6.8%、伸根期≥1 0 ℃活動(dòng)積溫885.8～973.0 ℃·d、伸根期降雨量83.7～141.7 mm、旺長期≥10 ℃活動(dòng)積溫1054.2～1342.7 ℃·d、旺長期降雨量157.0～245.5 mm。該地區(qū)的熱量和水分條件充足，最適宜烤煙種植區(qū)面積占全省面積的3.4%，產(chǎn)量和質(zhì)量水平最高。

2）適宜區(qū)：主要分布在三門峽、洛陽、南陽、漯河、許昌、平頂山等地大部以及駐馬店、信陽、鄭州、開封、焦作、濟(jì)源等地局部。本區(qū)成熟期≥10 ℃活動(dòng)積溫741.4～1137.9 ℃·d、成熟期日較差7.6～9.9 ℃、大田期降雨量348.7～662.1 mm、大田期相對(duì)濕度63.7%～80.4%、伸根期≥10 ℃活動(dòng)積溫864.8～984 ℃·d、伸根期降雨量63.5～163.1 mm、旺長期≥10 ℃活動(dòng)積溫1053.5～1369 ℃·d和旺長期降雨量134.0～273.9 mm。該地區(qū)的熱量和水分條件次之，烤煙種植適宜區(qū)面積占全省面積的18.0%，產(chǎn)量和質(zhì)量水平次之。

3）次適宜區(qū)：主要分布在鄭州、焦作、開封、周口、商丘、駐馬店、新鄉(xiāng)、鶴壁、安陽、濮陽等地大部和南陽、信陽等地局部，該烤煙次適宜種植區(qū)面積占全省面積的36.3%。本區(qū)成熟期≥10 ℃活動(dòng)積溫708.6～1141.1 ℃·d、成熟期日較差7.4～9.8 ℃、大田期降雨量348.4～730.6 mm、大田期相對(duì)濕度61.7%～80.6%、伸根期≥10 ℃活動(dòng)積溫839.8～985.9 ℃·d、伸根期降雨量63.5～175.3 mm、旺長期≥10 ℃活動(dòng)積溫1053～1370.8 ℃·d和旺長期降雨量133.6～310.4 mm?？紤]地區(qū)產(chǎn)業(yè)布局政策，該區(qū)域主要以調(diào)整農(nóng)業(yè)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)為主。

4）不適宜區(qū)：主要集中分布在豫西、豫南和豫北的高海拔地區(qū)，該烤煙不適宜種植區(qū)面積占全省面積的42.3%。本區(qū)成熟期≥10 ℃活動(dòng)積溫502.3～1141.7 ℃·d、成熟期日較差7.3～9.9 ℃、大田期降雨量3 4 9.0～7 8 7.1 m m、大田期相對(duì)濕度5 1.0%～8 0.5%、伸根期≥1 0 ℃活動(dòng)積溫799.9～986.5 ℃·d、伸根期降雨量63.5～184.5 mm、旺長期≥10 ℃活動(dòng)積溫1052.9～1374.7 ℃·d和旺長期降雨量134.1～339.7 mm。該區(qū)域海拔較高，種植烤煙經(jīng)濟(jì)價(jià)值較低，可調(diào)整為當(dāng)?shù)仄渌麅?yōu)勢(shì)作物。

2.4 潛在種植分布的年代際變化

根據(jù)烤煙種植分布－氣候關(guān)系模型可以給出1961—2010年河南烤煙潛在種植分布的年代際變化（圖5，表5）。結(jié)果表明，近50年來，烤煙可種植面積比例（p≥0.05的范圍）以20世紀(jì)60年代最大，70年代最小，80年代以后均在58%以上。其中，烤煙最適宜種植面積呈波動(dòng)式變化，20世紀(jì)90年代比70年代最適宜種植面積比例增加8%，近10年最適宜種植面積達(dá)3.0%。

圖5 1961—2010年河南烤煙潛在最適宜區(qū)和可種植區(qū)面積百分比的年代際變化 Fig. 5 Decadal dynamics of potential and most suitable flue-cured tobacco cultivation distribution in Henan from 1961 to 2010

表5 河南烤煙潛在種植面積百分比的年代際變化 Table 5 Decadal dynamics of potential flue-cured tobacco cultivation distribution in Henan

2.5 潛在種植分布對(duì)未來氣候變化的響應(yīng)

分析顯示（表6），未來氣候變化下，活動(dòng)積溫增加、日較差增大，降雨量總體呈增加，相對(duì)濕度呈下降。在這些主導(dǎo)氣候要素變化的綜合影響下，河南煙區(qū)烤煙可種植面積增加，增幅在1.4%～2.3%；適宜區(qū)和不適宜區(qū)面積縮小，最適宜區(qū)面積呈小幅波動(dòng)變化，次適宜區(qū)面積擴(kuò)大較多，增幅在1.9%～4.1%；兩種情景下，以RCP4.5情景對(duì)潛在種植面積的影響較大；2個(gè)年代之間，以2050年代的變化幅度較大；三門峽、洛陽、平頂山、許昌、南陽等地仍然是河南烤煙潛在種植適宜區(qū)和最適宜區(qū)（圖6，圖7，表7）。

表7 2050年代和2070年代河南煙區(qū)烤煙潛在種植區(qū)面積比例的年代際變化 Table 7 Decadal dynamics of percentage of potential flue-cured tobacco cultivation distribution in Henan in 2050s and 2070s

圖6 2050年代和2070年代河南烤煙潛在種植區(qū)氣候適宜性 Fig. 6 Changes of potential flue-cured tobacco cultivation areas in Henan in 2050s and 2070s

圖7 2050年代和2070年代河南烤煙潛在最適宜區(qū)和可種植區(qū)面積百分比的年代際變化 Fig. 7 Decadal dynamics of potential and most suitable flue-cured tobacco cultivation distribution in Henan in 2050s and 2070s

表6 2050年代和2070年代河南烤煙潛在種植分布的主導(dǎo)氣候因子年代際變化 Table 6 Decadal dynamics of the dominant climatic factors affecting the cultivation distribution of flue-cured tobacco in Henan in 2050s and 2070s

3 結(jié)論與討論

本研究基于河南烤煙種植地理分布信息，利用最大熵模型和ArcGIS空間分析技術(shù)，從生育期尺度篩選出了影響烤煙潛在種植分布的主導(dǎo)氣候因子，構(gòu)建了烤煙種植分布－氣候關(guān)系模型，分析了1961—2010年以及未來氣候變化情景（RCP4.5和RCP8.5）下2050年代（2041—2060年）和2070年代（2061—2080年）河南烤煙潛在種植分布?xì)夂蜻m宜性的年代際變化規(guī)律。

研究表明，最大熵模型適于模擬河南烤煙的潛在種植分布，基于最大熵模型構(gòu)建的河南烤煙潛在種植分布與氣候因子關(guān)系模型的準(zhǔn)確性達(dá)到“好”的標(biāo)準(zhǔn)（AUC值為0.821）。影響河南烤煙潛在種植分布的主導(dǎo)氣候因子有8個(gè)：伸根期≥10 ℃活動(dòng)積溫（23.0%）、伸根期降雨量（16.7%）、大田期降雨量（9.1%）、旺長期降雨量（9.0%）、成熟期≥10 ℃活動(dòng)積溫（8.4%）、大田期相對(duì)濕度（7.5%）、成熟期日較差（6.7%）和旺長期≥10 ℃活動(dòng)積溫（5.0%），累積貢獻(xiàn)率達(dá)到85.4%。根據(jù)河南烤煙的存在概率，可將河南烤煙潛在種植區(qū)劃分成4個(gè)等級(jí)：不適宜區(qū)（占全省面積的42.3%）、次適宜區(qū)（36.3%）、適宜區(qū)（18.0 %） 和最適宜區(qū)（3.4 %）。河南烤煙的可種植區(qū)（包括氣候次適宜區(qū)、適宜區(qū)和最適宜區(qū)） 占全省面積的57.7%，大于當(dāng)前烤煙的種植范圍。這是因?yàn)楸狙芯恐饕紤]該氣候條件下烤煙是否能夠存在，并未考慮諸如農(nóng)業(yè)規(guī)劃等因素。另外，年代際變化顯示，20世紀(jì)70年代后，河南烤煙潛在可種植區(qū)總體呈增加趨勢(shì)，進(jìn)一步表明，河南烤煙生產(chǎn)還有較大的發(fā)展空間。

RCP4.5和RCP8.5情景下，2050年代和2070年代河南烤煙的總氣候適宜區(qū)面積（次適宜、適宜、最適宜）較1981—2010年種植適宜面積有所增加，主要原因在于RCP情景下2050年代和2070年代的氣候預(yù)估與1981—2010年數(shù)據(jù)相比，RCP情景下預(yù)估的8個(gè)主導(dǎo)氣候要素在空間上存在差異，導(dǎo)致可種植區(qū)在空間分布上與1981—2010年河南烤煙氣候適宜區(qū)發(fā)生變化?？傮w而言，在未來氣候情景下，烤煙潛在可種植區(qū)面積呈增加趨勢(shì)，最適宜區(qū)和次適宜區(qū)的面積均有增加趨勢(shì)，而適宜區(qū)面積呈減少趨勢(shì)。

以往關(guān)于河南烤煙區(qū)劃[32-35]都是基于多個(gè)限制因子的閾值來逐步確定其分布區(qū)。由于影響烤煙生長因子的多樣性及相互間關(guān)系的復(fù)雜性，特別是限制因子閾值的選擇存在一定誤差，這種累積誤差可能導(dǎo)致最后確定的分布區(qū)與實(shí)際分布差異較大。為減小這一誤差，本研究選取作物在待預(yù)測(cè)地區(qū)的存在概率這一綜合指標(biāo)來劃分作物的潛在種植分布區(qū)。該方法考慮了所有主導(dǎo)因子的綜合影響，有助于更加準(zhǔn)確地進(jìn)行河南烤煙區(qū)劃或分區(qū)，從而可為準(zhǔn)確評(píng)估烤煙對(duì)氣候變化的適應(yīng)性與脆弱性，制定應(yīng)對(duì)氣候變化的科學(xué)策略提供依據(jù)。根據(jù)河南省煙草氣候適宜性評(píng)價(jià)圖（圖8）[33]，對(duì)比分析1981—2010年河南烤煙種植的氣候適宜區(qū)劃分，可以發(fā)現(xiàn)利用最大熵模型獲取的結(jié)果與已有結(jié)果具有較好的一致性，從一定程度上說明該方法是可行的。

圖8 河南省煙草氣候適宜性評(píng)價(jià)分區(qū) Fig. 8 Evaluation map of climate suitability for tobacco planting in Henan

需要注意的是，本研究給出的是河南烤煙的潛在種植區(qū)分布，現(xiàn)實(shí)中河南烤煙種植實(shí)際分布不僅取決于平均的氣候條件，還受到極端天氣氣候事件、農(nóng)業(yè)氣象災(zāi)害以及社會(huì)經(jīng)濟(jì)結(jié)構(gòu)、土壤類型、品種的差異、生產(chǎn)技術(shù)水平、農(nóng)業(yè)規(guī)劃等影響。因此，在實(shí)際應(yīng)用時(shí)需要根據(jù)具體情況作進(jìn)一步的深入研究。

研究中使用的RCP4.5和RCP8.5數(shù)據(jù)是區(qū)域氣候模式輸出的對(duì)未來氣候變化情景的模擬，雖然相比全球氣候模式，區(qū)域氣候模式對(duì)區(qū)域氣候模擬表現(xiàn)出明顯的優(yōu)勢(shì)，并且已較過去有較大程度的完善，但其對(duì)類似本文研究的局地尺度上的數(shù)據(jù)預(yù)估仍存在不確定性，同時(shí)這也是IPCC在全球氣候變化預(yù)測(cè)中被廣泛認(rèn)可的數(shù)據(jù)集，但仍具有一定的不確定性[43-44]。