浙江省杨梅种植适宜性区划_钟乐.pdf
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1、第 卷,第 期自 然 资 源 遥 感,年 月 ,:引用格式:钟乐,曾燕,邱新法,等 浙江省杨梅种植适宜性区划 自然资源遥感,():(,():)浙江省杨梅种植适宜性区划钟 乐,曾 燕,邱新法,施国萍(南京信息工程大学应用气象学院,南京;中国气象局交通气象重点实验室,南京;南京气象科技创新研究院,南京;南京信息工程大学地理科学学院,南京)摘要:杨梅是浙江省的特色作物之一,栽培面积居全国之首。为了对浙江省杨梅的种植适宜性进行全面研究分析,科学利用现代化气象观测数据,更好地为杨梅种植服务,基于气候因子分布式模拟,引入土壤、地形影响因子,利用层次分析法(,)确定各因子权重,结合各影响因子适宜性等级指标,
2、将浙江省分为适宜、较适宜和不适宜 个种植区。结果表明:浙江省气候适宜性区域占绝大部分面积,气候资源优越;土壤条件较为优异,基本处于杨梅种植较适宜和适宜区间;地形差异较大,地形是精细化杨梅种植适宜性的关键因子,地形适宜区海拔在 ,坡度在 之间;除浙江省北部地区和绍兴市、宁波市交界处外,其他地区均适宜或较适宜杨梅种植。研究结果实现了对气象因子的空间模拟,可为浙江省的杨梅种植布局发展和改进提供数据支撑,对提高杨梅产量和品质具有重要的现实意义。关键词:杨梅;分布式模拟;适宜性区划;地理信息系统中图法分类号:文献标志码:文章编号:()收稿日期:;修订日期:基金项目:国家重点研发计划项目“面向绿色生态城市
3、的一体化综合管理服务系统与应用”(编号:)资助。第一作者:钟 乐(),女,硕士研究生,主要研究方向为气象防灾减灾。:。通信作者:曾 燕(),女,研究员,主要研究方向为应用气象与 应用研究。:。引言“稽出杨梅世无双,深知风味胜他乡”,浙江省杨梅的栽培面积、产量、品质均居全国之首。杨梅风味独特,树体耐贫瘠,宜山地种植,且固氮能力良好,颇有社会、经济和生态效益潜力。据农业资料统计,杨梅已成为浙江省水果行业中第二大水果,但随着近年来全球气候变暖,气候灾害多发重发,浙江省杨梅种植产业发展受到一定制约。因此,因地制宜地开展杨梅种植的优化布局和结构调整刻不容缓,进行气候资源分析和精细化气候区划、提高防灾减灾
4、的计划性和科学性、提高可靠的数据支撑,对提高杨梅产量和品质有重要的现实意义。目前,国内外对杨梅研究多集中在品种资源、树体栽培等方面,如杨梅的栽活成活率等;对种植区划的研究止于气候灾害方面,如冻害过后的处理;也有少数学者对杨梅种植适宜性区划进行了探究,具有重要意义及价值。然而,前人对杨梅适宜性区划的研究着重于对影响杨梅生长发育的气候因子的单因子分析,如年平均气温分析、活动积温分析、年降雨量分析等,或将研究重点放在杨梅种植的土壤种类分析及地形因子分析,而气候因子、土壤种类、地形因子三者对于杨梅种植适宜性的综合影响区划并未取得过多成果。在区划方法上,国内外诸多专家对不同种类的植物进行适宜性区划研究时
5、,大都采用基于地理信息系统(,)的空间内插方法,利用有限的实测资料建立栅格化数据库(如香榧、台湾青枣、咖啡等)。然而,气象因子的实际空间分布因地形、下垫面等因子复杂多变,且气象观测站一般设置于开阔平坦的地段,对水平面的观测结果无法反映实际的气象因子变化。本文根据现有研究选取的区划指标,运用主成分分析法(,)进行计算,既保障气候影响因子全集性,又在理论基础上精简了气候影响因子个数,同时引入土壤、地形因子,实现区划指标的细网格化。采用复杂地形下气象因子空间分布模型的理论成果,基于气候因子分布式模拟,模拟浙江省复杂地形下气象影响因子的空间分布模型,充分考虑实际地形下气象因子空间分布的变化,对浙江省杨
6、梅种植适宜性区划进行第 期钟 乐,等:浙江省杨梅种植适宜性区划全面研究分析,旨在为浙江省的杨梅种植布局发展和改进提供数据支撑。研究区概况及数据源 研究区概况浙江省(,)位于中国东南沿岸,地形复杂多变,地势由西南向东北呈阶梯状倾斜,西南以山地为主,中部多为丘陵(约占全省的 ),东北部主要为平原,故被誉为“七山一水两分田”(图)。全省为典型亚热带季风气候,光照充足,年气温适中,四季分明,雨热同期,雨量丰沛,为杨梅生长发育提供了有利条件。()浙江省地形图()遥感影像图图 浙江省地形图及遥感影像图 数据源)浙江省 个气象观测站 年的逐日平均气温、最低气温、降雨量数据,均包含站号及经纬度、高程信息。)浙
7、江省基础地理信息数据(万),来源于国家基础地理信息中心(:)。)土壤数据,来源于世界土壤数据库(,)的中国土壤数据集。研究方法 评价指标选择通过查阅各类文献,选择多个影响因子并运用 法,使其重新组合,成为一组新的低相关性的综合因子,既可反映原有信息,又使原始数据信息损失量达到最小,起到降维的作用,克服了人为赋权的主观因子,提高了分析效率,使得分析结果更加准确科学。最终确定了 个影响因子作为杨梅种植适宜性区划的评价指标。具体包括:个气象因子(年平均气温、一月份最低平均气温、活动积温 和年降水量),个土壤因子(土壤 值和土壤质地),个地形因子(海拔高度,坡度()和坡向)。)气候条件:杨梅喜温较耐寒
8、,怕高温炎热,对日照要求不严,畏严寒及干旱,分布在我国南方的温带、亚热带地区。一般情况下,适宜的年平均气温在 ,且冬季最低平均气温 ,年内 活动积温 ,年降水量 。)地形条件:海拔高度为 、坡度在 以下的平缓地区或丘陵地区。)土壤条件:值在 之间的砾质土、砂质壤土、壤土、黏壤土中,土壤过黏不利于杨梅生长,。评价指标体系及权重确定 评价体系及区划因子权重对杨梅种植的影响因子相互添补制约,对单独因子分析解读是不全面的。因此,针对以上选定的 个影响因子,利用层次分析法(,)建立浙江省杨梅种植适宜性评价体系(图),分层次进行定性、定量分析(计算公式见式()(),从而确定各影响因子在杨梅种植综合评价因子
9、中所占权重(表)。自 然 资 源 遥 感 年图 浙江省杨梅种植适宜性评价体系 表 浙江省杨梅种植区划因子权重 区划因子因子初始权重(因子类别内权重)因子类别权重因子最终权重系数年平均气温 年积温 一月平均最低气温 年降水量 土壤 值 土壤质地 高度 坡度 坡向 基于对杨梅适宜性区划指标的因子权重,构建综合区划指标(式()与层次单排序和层次总排序矩阵,并进行一致性检验。结果显示,层次单排序与层次总排序均通过一致性检验(式()(),表 中因子权重分配合理。()|,()式中:为判断矩阵;为 与 对目标层的重要程度比;与 为各因子对目标层的重要程度。计算判断矩阵 中各个因子的和,记为;将判断矩阵 中各
10、行各因子的和归一化:(,),()将归一化后的判断矩阵按行相加,得到:(,),()对 (,)归一化,可得特征量:(,),()一致性检验得到特征根,公式为:(),()式中 为 所对应的特征量。引入 作为表示判断矩阵不一致程度的指标,公式为:,()式中 为判断矩阵的对角线之和。引入一致性比率 ,表示随机一致性指标 与一致性指标 的比值,公式为:。()在 的情况下,使用归一化特征向量作为权向量,得到每个因子较上层某因子的权重值。完成计算结构的层次总排序权重指标与一致性检验,公式为:。()在 的情况下,认定层次总排序通过一致性检验,对特征向量进行归一化处理,得到每个因子的权重值。评价因子等级量化处理结合
11、对杨梅种植已有的研究 ,将各区划因 子 划 分 为 不 适 宜、较 适 宜 和 适 宜 个 等级,并量化指标,分别赋予,的评价分值(表)。表 各区划指标等级量化 因子类别因子适宜较适宜不适宜气候因子年平均气温()()()()年积温()一月平均最低气温 年平均降水量 第 期钟 乐,等:浙江省杨梅种植适宜性区划(续表)因子类别因子适宜较适宜不适宜土壤因子土壤 值()()()()土壤质地砾质土、砂质黏土(黏)壤土黏土、壤质黏土地形因子海拔()()坡度()()()()坡向北 东北西北 东 东南南 西 西南 气候因子网格化浙江省地形复杂,太阳辐射因局地地形的分布变化及局地地形对气温的重分配作用使得气温的
12、变化更加多变,且地表长波有效辐射直接影响最低气温的空间分布,对平均气温及积温空间分布的影响十分重要。同时,考虑到降水情况受地形的动力抬升、局地环流及局地对降水的影响,仅利用简单的地统计法或 空间插值法模拟降水量的空间分布并不准确,无法表达局地地形的变化,与实际结果存在偏差。因此,本文基于分布式模拟研究,模拟浙江省复杂地形下气象影响因子的空间分布模型(图),以充分考虑实际地形下气象因子空间分布的变化。()年平均气温()一月平均最低气温()年积温()年降水量图 气象影响因子的空间分布模型 本文使用 年间浙江省气象台站气温数据,建立复杂地形下浙江气温空间分布模型,综合考虑宏观地理条件、局地地形因子、
13、太阳辐射因子以及大气状况变化等因子的影响作用,获得年平均气温空间分布图(图()和一月最低平均气温空间分布图(图(),反映了气温的宏观分布和局地分布规律;以山地热量资源分布式模拟为基础,建立复杂地形下 年积温分布式模拟(图();采用潘虹等研究思想模拟复杂地形下年降水分布,根据地面降水数据,叠加由海拔和地形因引起的局地降水再分配作用,实现年降水分布式模拟(图()。模拟结果误差见表。表 气候因子模拟误差 气候因子平均绝对误差平均相对误差 年平均气温 年积温()一月平均最低气温 年平均降水量 自 然 资 源 遥 感 年 综合区划评估模型利用上述指标因子生成气候因子、地形因子和土壤因子的单因子空间分布栅
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