李 欣 王培娟* 唐俊賢2) 王 旗 李 揚(yáng) 霍治國(guó)2)

1)(中國(guó)氣象科學(xué)研究院, 北京 100081) 2)(南京信息工程大學(xué)氣象災(zāi)害預(yù)報(bào)預(yù)警與評(píng)估協(xié)同創(chuàng)新中心, 南京 210044)

引 言

我國(guó)是世界茶樹(shù)栽種面積最大的國(guó)家,茶樹(shù)資源豐富[1-2]。茶園面積和茶葉產(chǎn)量逐年增加,2022年全國(guó)茶園面積達(dá)3.33×106hm2,干毛茶總產(chǎn)量為3.18×106t[3]。20世紀(jì)50年代以來(lái),全球大部分地區(qū)極端高溫事件發(fā)生的強(qiáng)度、頻率及持續(xù)時(shí)間均顯著增加[4-5],這對(duì)茶葉生產(chǎn)有很大影響。茶樹(shù)作為亞熱帶經(jīng)濟(jì)作物,具有喜濕喜溫不耐熱的生物學(xué)特性[6-7],高溫使茶樹(shù)葉片被灼傷、甚至脫落,影響茶葉品質(zhì)與產(chǎn)量[8]。因此,建立茶樹(shù)高溫?zé)岷Φ燃?jí)指標(biāo),對(duì)于精細(xì)監(jiān)測(cè)茶樹(shù)高溫?zé)岷顩r、預(yù)防茶樹(shù)因?yàn)?zāi)損失至關(guān)重要。

高溫強(qiáng)度與暴露在高溫下的時(shí)間影響茶樹(shù)遭受高溫?zé)岷Φ某潭萚9],已有關(guān)于茶樹(shù)高溫?zé)岷Φ燃?jí)指標(biāo)的研究大多以不同高溫閾值、不同高溫持續(xù)時(shí)間或兩個(gè)因子結(jié)合的方式定義茶樹(shù)高溫?zé)岷Φ燃?jí)。陸健等[7]對(duì)茶樹(shù)幼苗及新梢進(jìn)行不同溫度處理,結(jié)果表明35 ℃、40 ℃、45 ℃處理下的茶樹(shù)幼苗和新梢均分別出現(xiàn)輕度、中度和重度的熱害變化。陳家金等[10]以極端最高氣溫35 ℃作為高溫閾值,以不同持續(xù)高溫日數(shù)劃分等級(jí)作為評(píng)價(jià)福建茶樹(shù)高溫?zé)岷ξｋU(xiǎn)性的指標(biāo);楊菲等[11]、陶瑤等[12]、汪建軍等[13]、萬(wàn)璐等[14]綜合考慮高溫閾值與持續(xù)時(shí)間,將不同日最高氣溫閾值和不同閾值對(duì)應(yīng)的持續(xù)時(shí)間作為江南等地區(qū)茶樹(shù)高溫?zé)岷r(shí)空分析與風(fēng)險(xiǎn)區(qū)劃的指標(biāo);中華人民共和國(guó)農(nóng)業(yè)農(nóng)村部發(fā)布的農(nóng)業(yè)行業(yè)標(biāo)準(zhǔn)[15]建立的茶樹(shù)高溫?zé)岷Φ燃?jí)指標(biāo),除了使用溫度和持續(xù)時(shí)間還考慮茶樹(shù)品種和空氣相對(duì)濕度;陳思寧等[16]認(rèn)為不同坡向?qū)е聹囟扰c風(fēng)速產(chǎn)生差異,影響茶樹(shù)的受害程度,因此將坡向作為湖北茶樹(shù)旱熱害的評(píng)價(jià)因子,結(jié)合干燥度與溫度分析湖北茶樹(shù)遭受旱熱害的空間分布。

茶樹(shù)在我國(guó)廣泛種植,根據(jù)生態(tài)條件、生產(chǎn)歷史、茶樹(shù)類型等特點(diǎn)可分為江南茶區(qū)、江北茶區(qū)、西南茶區(qū)、華南茶區(qū)[6]。目前,茶樹(shù)高溫?zé)岷Φ燃?jí)指標(biāo)和時(shí)空分布的研究多集中在部分省份[10,16-18]、市[12,19-20]或江南茶區(qū)[11],但缺少對(duì)同樣易受高溫?zé)岷Φ娜A南茶區(qū)的研究。同時(shí),前人研究在不同地區(qū)關(guān)注的茶樹(shù)品種不同,周立永等[21]關(guān)注宜昌當(dāng)?shù)剡x育的早茶品種和福云6號(hào)的高溫?zé)岷κ転?zāi)特點(diǎn);周姣等[22]和郭水連等[23]分別對(duì)畢節(jié)市和宜春市種植的安吉白茶進(jìn)行氣候適應(yīng)性分析;婁偉平等[24]將浙江省茶樹(shù)品種分為4個(gè)耐熱性等級(jí),分析不同耐熱性茶樹(shù)品種的高溫?zé)岷︼L(fēng)險(xiǎn)。具體茶樹(shù)品種的高溫?zé)岷χ笜?biāo)在特定研究區(qū)內(nèi)適用性較好,但是在大范圍農(nóng)業(yè)氣象災(zāi)害監(jiān)測(cè)預(yù)警服務(wù)時(shí),該高溫?zé)岷χ笜?biāo)的區(qū)域適用性則受到極大制約。因此,本研究基于氣象數(shù)據(jù)和歷史茶樹(shù)高溫?zé)岷?zāi)情數(shù)據(jù),使用歷史災(zāi)情反演方法構(gòu)建江南和華南茶區(qū)茶樹(shù)高溫?zé)岷颖?采用K-Means聚類分析方法劃分茶樹(shù)高溫?zé)岷Φ燃?jí),構(gòu)建適用于江南和華南茶區(qū)所有茶樹(shù)品種的高溫?zé)岷Φ燃?jí)指標(biāo),揭示區(qū)域尺度茶樹(shù)高溫?zé)岷r(shí)空分布特征,以期客觀理解江南和華南茶區(qū)茶樹(shù)高溫?zé)岷Φ陌l(fā)生區(qū)域、重現(xiàn)頻率和嚴(yán)重程度,為災(zāi)害預(yù)警、風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估及茶產(chǎn)業(yè)種植規(guī)劃布局提供科學(xué)依據(jù)。

1 數(shù)據(jù)與方法

1.1 研究區(qū)域

江南和華南茶區(qū)(7°～32°N,104°～125°E)(圖1)包括浙江、上海、江西、湖南、福建、廣西、廣東、海南、臺(tái)灣的全域,以及江蘇、安徽和湖北的南部[25]。該區(qū)域位于亞熱帶及熱帶季風(fēng)氣候區(qū)內(nèi),年降水量為1400～2000 mm,平均氣溫為15～22 ℃,適宜茶樹(shù)生長(zhǎng)[1,6]。夏季在西北太平洋副熱帶高壓的控制下,盛行下沉氣流,經(jīng)常出現(xiàn)持續(xù)高溫天氣[26-27],影響茶樹(shù)的產(chǎn)量與品質(zhì)。由于暫時(shí)缺少臺(tái)灣省數(shù)據(jù),因此本研究?jī)H分析江南和華南茶區(qū)除臺(tái)灣省以外的地區(qū)。

圖1 研究區(qū)域和氣象站分布

本文插圖中所涉及的國(guó)界和行政區(qū)域界線基于審圖號(hào)為GS(2017)3320號(hào)標(biāo)準(zhǔn)地圖制作,底圖無(wú)修改。

1.2 數(shù) 據(jù)

1.2.1 氣象數(shù)據(jù)

本文所用氣象數(shù)據(jù)來(lái)自國(guó)家氣象信息中心,經(jīng)過(guò)嚴(yán)格的質(zhì)量控制與訂正,僅保留缺測(cè)值不超過(guò)5%的氣象站,部分缺測(cè)值使用相鄰兩日的平均值替代,得到1961—2022年研究區(qū)內(nèi)510個(gè)氣象站逐日最高氣溫?cái)?shù)據(jù),用于計(jì)算各氣象站全年發(fā)生的茶樹(shù)高溫?zé)岷Α?/p>

1.2.2 災(zāi)情數(shù)據(jù)

災(zāi)情記錄來(lái)自氣象災(zāi)害管理系統(tǒng)、相關(guān)文獻(xiàn)記載[28-30]、網(wǎng)絡(luò)新聞報(bào)道等。共收集到2011—2022年84條茶樹(shù)高溫?zé)岷τ涗?包括茶樹(shù)高溫?zé)岷Φ臅r(shí)間、地點(diǎn),其中23條災(zāi)情記錄還包括茶樹(shù)受災(zāi)情況。本研究將有茶樹(shù)受災(zāi)情況描述的災(zāi)情記錄用于災(zāi)害等級(jí)指標(biāo)驗(yàn)證,其余61條災(zāi)情記錄用于等級(jí)指標(biāo)構(gòu)建。

1.3 研究方法

1.3.1 指標(biāo)構(gòu)建

1.3.1.1 茶樹(shù)高溫?zé)岷颖緲?gòu)建

災(zāi)害持續(xù)時(shí)間和災(zāi)害強(qiáng)度是量化極端天氣過(guò)程影響程度的重要指標(biāo)[31-32],以往研究已得到江南和華南茶區(qū)茶樹(shù)高溫?zé)岷Φ呐R界閾值為連續(xù)14 d日最高氣溫的滑動(dòng)平均值T14≥34.5 ℃[1]李欣,王培娟,唐俊賢,等.江南和華南茶區(qū)茶樹(shù)高溫?zé)岷ψR(shí)別及閾值驗(yàn)證.生態(tài)學(xué)雜志,待發(fā)表.,將日最高氣溫進(jìn)行滑動(dòng)平均處理可以反映持續(xù)高溫對(duì)后續(xù)日期高溫強(qiáng)度的影響,因此本文以持續(xù)日數(shù)作為劃分高溫?zé)岷Φ燃?jí)指標(biāo)的參數(shù),在茶樹(shù)高溫?zé)岷εR界閾值的基礎(chǔ)上,重查茶樹(shù)高溫?zé)岷τ涗浿蠺14≥34.5 ℃的持續(xù)日數(shù),構(gòu)建江南和華南茶區(qū)茶樹(shù)高溫?zé)岷Τ掷m(xù)日數(shù)歷史樣本集,用于等級(jí)指標(biāo)的構(gòu)建。

1.3.1.2 聚類分析

K-Means聚類分析[33]是根據(jù)樣本特征的相似度或距離遠(yuǎn)近將數(shù)據(jù)劃分為若干組的算法。可結(jié)合研究需要根據(jù)數(shù)據(jù)集自身特點(diǎn)對(duì)其進(jìn)行分類,已在農(nóng)作物區(qū)劃指標(biāo)、災(zāi)害等級(jí)指標(biāo)劃分等方面[34-35]得到廣泛應(yīng)用。本研究基于江南和華南茶區(qū)茶樹(shù)高溫?zé)岷Τ掷m(xù)日數(shù),使用K-Means聚類分析方法,將茶樹(shù)高溫?zé)岷Φ燃?jí)劃分為輕度、中度、重度3級(jí)[36]。

1.3.2 指標(biāo)驗(yàn)證

1.3.2.1 茶樹(shù)高溫?zé)岷︱?yàn)證樣本構(gòu)建

對(duì)于有災(zāi)情描述的茶樹(shù)高溫?zé)岷τ涗?基于災(zāi)情反演方法,計(jì)算記錄日期當(dāng)日的茶樹(shù)高溫?zé)岷Τ掷m(xù)日數(shù),并根據(jù)茶樹(shù)高溫?zé)岷p度受害、中度受害和重度受害的災(zāi)情描述(表1),劃分樣本等級(jí)。如2022年8月23日浙江德清茶園蓬面葉片出現(xiàn)萎蔫和干枯現(xiàn)象,甚至脫落。根據(jù)災(zāi)情描述,可以確定茶樹(shù)已經(jīng)達(dá)到重度受害等級(jí),基于茶樹(shù)高溫?zé)岷﹂撝?計(jì)算2022年8月23日德清茶樹(shù)高溫?zé)岷Φ某掷m(xù)日數(shù)為46 d,由此得到“時(shí)間-地點(diǎn)-災(zāi)情等級(jí)-高溫?zé)岷Τ掷m(xù)時(shí)間”為“2022-08-23-浙江德清-重度-46 d”的1條茶樹(shù)高溫?zé)岷︱?yàn)證樣本。

表1 茶樹(shù)高溫?zé)岷?zāi)情描述分級(jí)[36]

1.3.2.2 驗(yàn)證方法

根據(jù)驗(yàn)證樣本的高溫?zé)岷Τ掷m(xù)日數(shù),利用構(gòu)建的茶樹(shù)高溫?zé)岷Φ燃?jí)指標(biāo)判斷茶樹(shù)高溫?zé)岷Φ燃?jí),驗(yàn)證其與災(zāi)情描述等級(jí)是否一致。災(zāi)情描述等級(jí)與指標(biāo)計(jì)算等級(jí)相同的記為完全符合,相差不超過(guò)1級(jí)記為基本符合,相差2級(jí)或有受害癥狀但指標(biāo)判識(shí)為無(wú)災(zāi)均記為與實(shí)際災(zāi)情不符[37]。

1.3.3 茶樹(shù)高溫?zé)岷r(shí)空特征分析

1.3.3.1 高溫?zé)岷Υ螖?shù)

茶樹(shù)高溫?zé)岷Υ螖?shù)反映江南和華南茶區(qū)茶樹(shù)高溫?zé)岷Φ陌l(fā)生頻率,次數(shù)越大、茶樹(shù)高溫?zé)岷Πl(fā)生越頻繁。統(tǒng)計(jì)1961—2022年平均各氣象站發(fā)生輕度、中度、重度不同等級(jí)高溫?zé)岷Υ螖?shù),表征江南和華南茶區(qū)茶樹(shù)高溫?zé)岷Πl(fā)生頻率的時(shí)間變化;統(tǒng)計(jì)各氣象站平均每10年發(fā)生輕度、中度、重度等級(jí)的茶樹(shù)高溫?zé)岷Υ螖?shù)以及高溫?zé)岷偞螖?shù),表示江南和華南茶區(qū)茶樹(shù)高溫?zé)岷︻l率的空間特征。

1.3.3.2 趨勢(shì)分析

對(duì)1961—2022年江南和華南茶區(qū)各氣象站茶樹(shù)高溫?zé)岷Υ螖?shù)序列采用一元線性趨勢(shì)分析方法,擬合年份和高溫?zé)岷Υ螖?shù)的線性關(guān)系,擬合方程的斜率大于0表示茶樹(shù)高溫?zé)岷Υ螖?shù)呈增加趨勢(shì),反之為減小趨勢(shì)。使用F檢驗(yàn)判斷擬合方程的顯著性,顯著性概率小于0.05記為顯著,大于或等于0.05記為不顯著。根據(jù)擬合方程系數(shù)和顯著性,可將各氣象站茶樹(shù)高溫?zé)岷Υ螖?shù)的趨勢(shì)分為顯著增加、不顯著增加、不顯著減少和顯著減少。

2 結(jié)果分析

2.1 茶樹(shù)高溫?zé)岷Φ燃?jí)指標(biāo)

2.1.1 等級(jí)指標(biāo)構(gòu)建

基于江南和華南茶區(qū)茶樹(shù)高溫?zé)岷εR界閾值,重新判識(shí)茶樹(shù)高溫?zé)岷?zāi)情記錄,得到2011—2022年共61條江南和華南茶區(qū)茶樹(shù)高溫?zé)岷Τ掷m(xù)時(shí)間記錄。利用K-Means聚類分析工具,將江南和華南茶區(qū)的茶樹(shù)高溫?zé)岷Τ掷m(xù)時(shí)間樣本分為輕度、中度和重度等級(jí),得到江南和華南茶區(qū)茶樹(shù)高溫?zé)岷Φ燃?jí)指標(biāo)為T(mén)14≥34.5 ℃持續(xù)1～17 d為輕度高溫?zé)岷?持續(xù)18～38 d為中度高溫?zé)岷?超過(guò)38 d則達(dá)到重度高溫?zé)岷Α?/p>

2.1.2 等級(jí)指標(biāo)的驗(yàn)證

基于有災(zāi)情描述的茶樹(shù)高溫?zé)岷τ涗洏?gòu)建茶樹(shù)高溫?zé)岷︱?yàn)證樣本,驗(yàn)證等級(jí)指標(biāo)的準(zhǔn)確性(表2)。在23個(gè)驗(yàn)證樣本中,17個(gè)樣本描述等級(jí)與指標(biāo)劃分的等級(jí)完全符合,準(zhǔn)確率為73.9%;4個(gè)樣本的描述等級(jí)與指標(biāo)劃分等級(jí)相差1級(jí),基本符合的準(zhǔn)確率為91.3%。表明基于茶樹(shù)高溫?zé)岷Τ掷m(xù)日數(shù)并利用K-Means聚類分析方法劃分茶樹(shù)高溫?zé)岷Φ燃?jí)指標(biāo)對(duì)于實(shí)際災(zāi)情的判識(shí)準(zhǔn)確性較好。

表2 茶樹(shù)高溫?zé)岷Φ燃?jí)指標(biāo)驗(yàn)證樣本的數(shù)量及驗(yàn)證結(jié)果

指標(biāo)判識(shí)結(jié)果與實(shí)際災(zāi)情不符的兩條記錄分別位于福建霞浦和浙江平陽(yáng),繪制兩地災(zāi)情記錄之前連續(xù)14 d日最高氣溫滑動(dòng)平均值變化圖(圖2)。根據(jù)災(zāi)情記錄,2022年8月4日福建霞浦茶園達(dá)到中度高溫?zé)岷?但指標(biāo)判識(shí)顯示當(dāng)?shù)貎H在7月21—29日發(fā)生了持續(xù)9 d高溫?zé)岷?達(dá)到輕度熱害等級(jí),8月4日當(dāng)天并未發(fā)生茶樹(shù)高溫?zé)岷?圖2),可能是由于實(shí)際上輕度高溫?zé)岷ξ淳徑?導(dǎo)致指標(biāo)判識(shí)與災(zāi)情記錄不符。同樣,浙江平陽(yáng)在2022年8月23日記錄發(fā)生了重度高溫?zé)岷?而指標(biāo)判識(shí)顯示8月23日前僅連續(xù)2 d達(dá)到高溫?zé)岷﹂撝?與實(shí)際災(zāi)情記錄不符。但7月18日—8月3日平陽(yáng)遭遇持續(xù)17 d的高溫?zé)岷^(guò)程,這可能是導(dǎo)致災(zāi)情記錄比指標(biāo)判識(shí)災(zāi)情嚴(yán)重的原因。

圖2 2022年福建霞浦和浙江平陽(yáng)連續(xù)14 d日最高氣溫滑動(dòng)平均值

2.2 江南和華南茶區(qū)茶樹(shù)高溫?zé)岷Υ螖?shù)時(shí)空特征

2.2.1 高溫?zé)岷Υ螖?shù)時(shí)間變化特征

圖3為1961—2022年江南和華南茶區(qū)各氣象站發(fā)生不同等級(jí)茶樹(shù)高溫?zé)岷Υ螖?shù)的時(shí)間序列。由圖3可知,江南茶區(qū)輕度茶樹(shù)高溫?zé)岷γ磕昃邪l(fā)生,年平均次數(shù)為0.90次,有3年未發(fā)生中度茶樹(shù)高溫?zé)岷?年平均次數(shù)為0.28次,15年未發(fā)生重度高溫?zé)岷?年平均次數(shù)為0.10次?？偞螖?shù)最低值出現(xiàn)在1999年,為0.29次,最高值出現(xiàn)在2021年,為2.31次。華南茶區(qū)輕度茶樹(shù)高溫?zé)岷γ磕昃邪l(fā)生,年平均次數(shù)為0.92次,僅有1年未發(fā)生中度茶樹(shù)高溫?zé)岷?年平均次數(shù)為0.18次,20年未發(fā)生重度高溫?zé)岷?年平均次數(shù)為0.04次。總次數(shù)最低值出現(xiàn)在1997年,為0.09次,最高值出現(xiàn)在2021年,為2.67次。華南茶區(qū)平均輕度高溫?zé)岷Υ螖?shù)均值與江南茶區(qū)接近,中度和重度熱害次數(shù)均值均低于江南茶區(qū)。

圖3 1961—2022年江南和華南茶區(qū)茶樹(shù)高溫?zé)岷Υ螖?shù)

2.2.2 高溫?zé)岷Υ螖?shù)空間變化特征

圖4為江南和華南茶區(qū)的高溫?zé)岷Υ螖?shù)分布。由圖4可知,江南茶區(qū)輕度高溫?zé)岷Υ螖?shù)為0.2～16.0次·(10 a)-1,呈現(xiàn)中間高、兩邊低的特征,高值主要位于江西和湖南的大部分地區(qū),低值主要位于湖北西南部,江蘇南部和沿海地區(qū),8個(gè)氣象站未發(fā)生過(guò)高溫?zé)岷?站次比為2.9%。華南茶區(qū)輕度高溫?zé)岷Υ螖?shù)呈現(xiàn)內(nèi)陸高、沿海低的特征,最高值出現(xiàn)在廣西崇左,為23.7次·(10 a)-1,最低值出現(xiàn)在廣東惠來(lái),為0.2次·(10 a)-1,15個(gè)氣象站未發(fā)生過(guò)輕度高溫?zé)岷?站次比為6.8%。江南茶區(qū)中度高溫?zé)岷Υ螖?shù)除江西和浙江部分氣象站外絕大多數(shù)不超過(guò)5次·(10 a)-1,有12個(gè)氣象站未發(fā)生中度高溫?zé)岷?站次比為4.4%。華南茶區(qū)未發(fā)生中度高溫?zé)岷Φ臍庀笳径喾植荚谘睾５貐^(qū),共43個(gè)站,站次比為19.5%,發(fā)生中度高溫?zé)岷Φ某＝?、廣東和海南的部分氣象站外均未超過(guò)5次·(10 a)-1。江南茶區(qū)有42個(gè)氣象站未發(fā)生重度高溫?zé)岷?站次比為15.3%,主要分布在湖北西南部和浙江沿海;華南茶區(qū)有113個(gè)氣象站未發(fā)生重度高溫?zé)岷?站次比達(dá)到51.4%。從高溫?zé)岷偞螖?shù)看,江南茶區(qū)呈南高北低特征,江西為高溫?zé)岷ψ铑l發(fā)的地區(qū);華南茶區(qū)為北高南低,福建高溫?zé)岷Πl(fā)生次數(shù)最多。

圖4 江南和華南茶區(qū)不同等級(jí)茶樹(shù)高溫?zé)岷Υ螖?shù)分布特征

2.2.3 高溫?zé)岷Υ螖?shù)變化趨勢(shì)

圖5為江南和華南茶區(qū)的高溫?zé)岷Υ螖?shù)變化趨勢(shì)。由圖5可知,江南茶區(qū)大部分氣象站輕度高溫?zé)岷Υ螖?shù)變化趨勢(shì)均呈現(xiàn)不顯著的增加或減少的特征,江蘇和浙江的沿海地區(qū)、江西、湖南和湖北部分氣象站呈顯著增加的趨勢(shì),僅湖南南部的嘉禾站呈現(xiàn)顯著減少的趨勢(shì),這與張曦等[38]對(duì)湖南夏季高溫?zé)崂祟l次的變化趨勢(shì)研究一致,僅有極少數(shù)的氣象站通過(guò)顯著性檢驗(yàn)。華南茶區(qū)41.4%的氣象站均出現(xiàn)輕度高溫?zé)岷Υ螖?shù)顯著增加的趨勢(shì),且主要分布在沿海地區(qū)。對(duì)于中度高溫?zé)岷Υ螖?shù)變化趨勢(shì),江南茶區(qū)呈中部減少、四周增加的分布特征,但大部分氣象站的變化趨勢(shì)不顯著,僅江蘇南部、浙江東部、江西和湖南南部以及湖北與湖南交界地帶的部分氣象站中度高溫?zé)岷Υ螖?shù)顯著增加,湖南中部部分氣象站顯著減少;華南茶區(qū)中度高溫?zé)岷Υ螖?shù)顯著增加的氣象站主要分布在福建沿海地區(qū)、廣東中部、廣西中部和海南北部,福建三明站中度高溫?zé)岷Υ螖?shù)顯著減少。從重度高溫?zé)岷Υ螖?shù)變化趨勢(shì)看,江南茶區(qū)依舊為中部減少、四周增加,出現(xiàn)顯著減少趨勢(shì)的氣象站集中在江西中部,出現(xiàn)顯著增加趨勢(shì)的氣象站分布在江蘇、浙江、湖南和江西南部;華南茶區(qū)呈顯著增加趨勢(shì)的氣象站主要分布在福建沿海、廣東、廣西和海南的北部、廣西的南部。從高溫?zé)岷偞螖?shù)變化趨勢(shì)看,江南茶區(qū)出現(xiàn)顯著增加趨勢(shì)的氣象站主要分布在四周,未出現(xiàn)顯著減少趨勢(shì)的氣象站;華南茶區(qū)出現(xiàn)顯著增加趨勢(shì)的氣象站覆蓋大部分地區(qū),出現(xiàn)顯著減少趨勢(shì)的氣象站散布于云南西北部,這與張嘉儀等[39]使用不同方法分析全國(guó)范圍內(nèi)高溫?zé)崂舜螖?shù)變化趨勢(shì)的結(jié)果較為一致,華南茶區(qū)高溫?zé)崂舜蟛糠謿庀笳净蚋顸c(diǎn)呈現(xiàn)顯著增加趨勢(shì),而江南茶區(qū)只有部分氣象站或格點(diǎn)高溫?zé)崂舜螖?shù)顯著增加。

圖5 江南和華南茶區(qū)不同等級(jí)茶樹(shù)高溫?zé)岷Υ螖?shù)變化趨勢(shì)

3 結(jié)論與討論

本文基于1961—2022年江南和華南茶區(qū)的氣象數(shù)據(jù)和歷史災(zāi)情數(shù)據(jù),使用災(zāi)情反演與K-Means聚類分析方法構(gòu)建并驗(yàn)證江南和華南茶區(qū)茶樹(shù)高溫?zé)岷Φ燃?jí)指標(biāo),進(jìn)而分析茶樹(shù)高溫?zé)岷μ卣?主要結(jié)論如下:

1) 利用K-Means聚類分析法得到江南和華南茶區(qū)茶樹(shù)輕度、中度、重度高溫?zé)岷χ笜?biāo)為T(mén)14≥34.5 ℃的持續(xù)日數(shù)分別為1～17 d、18～38 d和超過(guò)38 d,驗(yàn)證樣本完全符合的準(zhǔn)確率為73.9%,基本符合的準(zhǔn)確率為91.3%。

2) 江南和華南茶區(qū)茶樹(shù)高溫?zé)岷偞螖?shù)在1961—2022年呈波動(dòng)特征,分別在1999年和1997年達(dá)到最低值,兩個(gè)茶區(qū)都在2021年達(dá)到最高值。

3) 在空間分布上,華南茶區(qū)相對(duì)于江南茶區(qū)高溫?zé)岷Υ螖?shù)更多,尤其是輕度茶樹(shù)高溫?zé)岷?且華南茶區(qū)茶樹(shù)高溫?zé)岷Υ螖?shù)的增加趨勢(shì)顯著。

本文基于江南和華南茶區(qū)的茶樹(shù)高溫?zé)岷?zāi)情樣本,使用T14≥34.5 ℃的持續(xù)日數(shù)作為等級(jí)指標(biāo)劃分的依據(jù),并利用受災(zāi)情況描述的樣本進(jìn)行驗(yàn)證。與前人建立的茶樹(shù)高溫?zé)岷Φ燃?jí)指標(biāo)[11-15]相比,來(lái)自自然環(huán)境的災(zāi)情樣本更客觀地反映了高溫?zé)岷?duì)茶樹(shù)的影響。本文使用的日最高氣溫的滑動(dòng)平均值較前人將高溫強(qiáng)度與持續(xù)日數(shù)分開(kāi)考慮的指標(biāo)[11-15],更能反映高溫的累積效應(yīng)[14],但可能會(huì)推遲對(duì)茶樹(shù)高溫?zé)岷Y(jié)束時(shí)間的判識(shí)。雖然災(zāi)情記錄分布不均可能對(duì)結(jié)果有一定影響,但從現(xiàn)有數(shù)據(jù)的驗(yàn)證結(jié)果看,該方法準(zhǔn)確性較高,可用于監(jiān)測(cè)和評(píng)估江南和華南茶區(qū)茶樹(shù)高溫?zé)岷Α?/p>

本文分析江南和華南茶區(qū)茶樹(shù)高溫?zé)岷Υ螖?shù)的時(shí)空分布特征,2000年后兩個(gè)茶區(qū)的茶樹(shù)高溫?zé)岷Υ螖?shù)偏高,這可能與進(jìn)入21世紀(jì)后全球變暖有關(guān)[40-41]。在空間分布上,華南茶區(qū)高溫?zé)岷Πl(fā)生次數(shù)比江南茶區(qū)更多,可能是由于兩個(gè)茶區(qū)處于不同的高溫類型,江南茶區(qū)所在的江淮型高溫地區(qū),高溫強(qiáng)度最強(qiáng),華南茶區(qū)所在的華南型高溫是西北太平洋副熱帶高壓直接控制下的高溫,與季風(fēng)環(huán)流密切相關(guān),持續(xù)高溫過(guò)程跨越季節(jié)最長(zhǎng),且高溫過(guò)程平均次數(shù)也最多[42-43]。本文對(duì)于茶樹(shù)高溫?zé)岷Υ螖?shù)的變化趨勢(shì)分析發(fā)現(xiàn)沿海地區(qū)的茶樹(shù)高溫?zé)岷Υ螖?shù)出現(xiàn)顯著增加趨勢(shì),這與賈佳等[44]對(duì)中國(guó)高溫?zé)崂祟l次變化趨勢(shì)的研究結(jié)果一致,而沿海地區(qū)多為平原,內(nèi)陸更多為山地地形,該特點(diǎn)對(duì)茶樹(shù)高溫?zé)岷Υ螖?shù)趨勢(shì)變化的影響還有待進(jìn)一步研究。

茶樹(shù)生長(zhǎng)除了受到溫度條件的影響,同時(shí)也受到水分條件制約[6]。江南和華南茶區(qū)隨著夏季雨帶北移,不僅容易出現(xiàn)高溫天氣,還會(huì)存在干旱的風(fēng)險(xiǎn)[45],使茶樹(shù)出現(xiàn)旱熱害癥狀[46-47]。本文建立的茶樹(shù)高溫?zé)岷χ笜?biāo)僅考慮溫度條件,并未考慮可能發(fā)生干旱的風(fēng)險(xiǎn),影響指標(biāo)對(duì)于茶樹(shù)高溫?zé)岷ε凶R(shí)的準(zhǔn)確性。因此,構(gòu)建基于多因素的茶樹(shù)旱熱害指標(biāo)將成為未來(lái)研究工作的重點(diǎn)。