山西積溫帶區劃與演變研究

蘆艷珍，楊三維

(1.山西農業大學 有機旱作農業研究院，山西 太原 030031；2.山西農業大學農業經濟管理學院，山西 太原 030006）

農業生產與光、熱、水、土等自然要素關系非常密切。IPCC第五次評估報告指出，1880 年到2012 年，全球海陸表面平均溫度升高了0.85 ℃，1983 年—2012 年可能是北半球過去1 400 年中最暖的30 年[1]。全球變暖是當今人類最為關注的全球性環境問題，在三大全球性環境問題中排首位[2]，對自然生態、海洋、政治、經濟及人體健康影響很大，也給農業生產帶來了重大影響，導致各地積溫帶出現了新變化，進而影響作物種植結構和布局[3]。特別是近30 年來，干旱等災害性天氣明顯增加了，既是全球溫度記錄最高的時期，同時又是ENSO 暖事件的頻發時期[4]。

山西地形復雜多樣，海拔高差懸殊，南北跨6 個緯度帶，同時受季風氣候變化等影響，各地積溫差異大，年際變化也大，形成了復雜多樣的氣候類型。雜糧是山西傳統的糧食作物和重要的經濟作物，山西素有“小雜糧王國”之稱，是全國雜糧大省[5]，常年種植面積約 100×104hm2，產量 26×108kg，占全國的 10%[6]，雜糧生產在區域糧食自給和經濟發展中發揮著重要作用。開展山西積溫時空變化研究，準確把握當下各地積溫帶的變化特征，可有效解決因積溫變化帶來的農業種植結構和品種調整等問題，科學高效地利用積溫資源，避免積溫浪費，是保障糧食穩產、生態建設和農民增產增收的必要舉措，為制定相應氣候變化適應性政策提供參考，為小尺度、高精度GIS 模型分析提供方法。

1 資料與方法

1.1 基礎資料

研究采用中國氣象局氣象數據中心公布的山西109 個縣級氣象臺站，1979 年1 月以來的地面氣象觀測數據，對各站點氣溫資料進行 SNHT（standard normal homogeneity test）法標準正態均一性檢驗[7]，檢驗結果顯示：所有站點的數據都通過了0.01 水平的顯著性檢驗，故采用了全省現有的縣級氣象站多年觀測值?；镜乩硇畔①Y料采用中國氣象局1∶25 地理信息數據、SRTM3- 90 m 分辨率的DEM 數字高程資料（經緯度、海拔、坡度、坡向、等高線、縣級行政界等），統一為2 000 國家大地坐標系。

1.2 研究方法

1.2.1 數據處理

通過ArcGIS 10.2 軟件把各站點熱量資源推算到100 m× 100 m 小網格上，建立小網格高精度熱量資源數據信息，繪制成全省積溫分布圖，確保了所用資料的系統性、可靠性和完整性。站點日均氣溫數據依據氣候統計學中的5 日滑動平均法[8]，消除不穩定的波動變化，通過Fortran 結構化程序語言編程進行統計匯總，計算確定各年份各站點日平均氣溫穩定≥10 ℃的起止日期，及此期間的日平均氣溫總和、積溫持續日數，采用ArcGIS 軟件的空間分析和三維分析建模工具, 利用多元線性回歸模型、反距離權重插值方法（IDW）等方法[9]，推算到100 m×100 m 的小網格上，進行熱量資源精細化模擬并繪制成積溫分布圖，進行全省積溫時空演變研究。

1.2.2 積溫資料處理

積溫計算是農業氣象中積溫帶劃分的重要指標[10]，按照世界氣象組織（WMO）規定的30 a 平均值作為一地的氣候值[11]，分別統計出山西各站點前后各30 a 兩個時段（1979 年—2008年、1987 年—2016 年）≥10 ℃的積溫及對應持續日數。為保證農業熱量資源的高效利用和高產穩產的需要，農業上一般用80 %保證率的積溫及其持續日期作為研究積溫帶的重要指標，故又采用經驗頻率法統計出各站點80 %保證率下≥10 ℃的積溫數據。

式中，p——保證率；n——樣本序列數，本文取30 a；m——序列中任一序號，m=1，…，n。以單站30 a 積溫數據為一組，數據從大到小排列，80 %保證率下的積溫為該序列中的第25 個數值，對109 個站點均作相同處理，得到各站兩個時段的≥10 ℃的80 %保證率的積溫，作為積溫帶劃分的研究指標。

1.2.3 建立空間分析模型

研究篩選出與積溫相關顯著的地理因子，用IBM SPSS 25軟件，以經度、緯度、海拔、坡度、坡向作為自變量，≥10 ℃積溫指標作為因變量，建立多元線性回歸方程，積溫資源的推算模型計算公式為：

式中，Z——積溫實測值；λ——經度；φ——緯度；h——海拔高度；β——坡度；θ——坡向；ε——綜合地理殘差。

將緯度、經度、海拔高度、坡度和坡向代到 Z=F（λ，φ，h，β，θ）中進行計算，得到穩定≥10 ℃積溫指標的模擬值，殘差值=實測值- 模擬值。即：

使用ArcGIS 軟件的漁網工具（Creat Fishnet），在山西省政區范圍內，創建100×100 m 的小網格，計算每個網格的中心點經緯度，通過空間分析工具，提取出DEM 在每個對應小網格上的海拔高度、坡度、坡向等地理信息。運用空間推算模型推算出積溫因子在100×100 m 網格單元上的模擬值，利用反距離權重插值法內插出積溫指標因子的模擬柵格圖。

表1 山西省≥10 ℃積溫80 %保證率下的空間分析模型Tab.1 Spatial analysis model under 80% guarantee rate of accumulated temperature of 10℃or above

從表1 可見，各模型的復相關系數在0.960～0.975，從回歸效果看，各方程都通過了α= 0.01 的顯著性檢驗，表明方程具有良好的回歸效果，符合統計學要求。根據表1 中的模型表達式，計算出109 個氣象站點的積溫指標因子模擬值，再利用公式（2）計算得出其殘差值并進行殘差訂正，以109 個氣象站點的殘差值為樣本，利用GIS 的空間插值方法內插出100 m×100 m 網格殘差柵格圖。將模擬值柵格圖和殘差值柵格圖用柵格計算器疊加運算，通過空間疊加技術得到每個小網格的積溫空間分布值。

1.3 積溫帶精細劃分指標

山西省地處華北西部的黃土高原東翼,大部分地區海拔在1 000 m 以上,南北跨 6 個緯度帶[12]，地形復雜，山地占 40 %，丘陵占40.3 %、平原占19.7 %，海拔最高處五臺山3 058 m，最低處垣曲谷地185 m。綜合全省各地熱量和地形條件分析，確定出山西省積溫帶區劃的指標（表2）。

表2 山西省積溫帶劃分指標Tab.2 Division index of accumulated temperature zone

2 結果與分析

2.1 積溫帶劃分結果

將上面計推算得到的每個小網格的積溫空間分布值，在ArcGIS 軟件中用表2 的積溫帶劃分指標進行分區，劃分出全省積溫帶圖（圖1、圖2 和圖3）。

用109 個氣象站80 %保證率積溫制的1979 年—2008 年積溫帶分布圖（圖1），和1987 年—2016 年積溫帶分布圖（圖2）進行比較（圖 3），3 900 ℃、3 600 ℃、3200 ℃、2500 ℃積溫等值線都有變化，可見，全球氣候變暖，使全省熱量資源分布發生了變化，各地后30 a 比前30 a 積溫整體增加顯著，第一、二、三積溫帶面積均有不同程度擴大，第四和第五積溫帶面積有不同程度縮小。

2.2 積溫帶時空變化

利用ArcGIS 軟件的空間疊加統計分析功能，對山西省后30 a（1987 年—2016 年）和前 30 a（1979 年—2008 年）積溫分布范圍進行精細計算，統計得到山西省積溫帶面積統計表（表 3）。

表3 山西省積溫帶面積統計表Tab.3 The statistical table of accumulated temperature zone area in Shanxi

從圖3 和表3 看出，第一積溫帶在沿黃線有明顯東擴；第二、三積溫帶有顯著的北移和東擴，第二積溫帶在沿黃線和太原盆地北移和東擴明顯，侵占了第三積溫帶原來的部分地區，在懷仁大部、應縣西和山陰縣東由原來的第四積溫帶變為了第三積溫帶；同時，第四和第五積溫帶面積有不同程度的縮小，可見，山西氣溫整體呈升高趨勢, 積溫帶顯著北移和東擴。

3 結論

近50 a 來，我國北方地區增溫顯著，最高增溫達4 ℃。受氣候變暖影響，山西積溫帶和積溫均發生了顯著的變化，本文通過對山西近38 a 來積溫資料的分析，得出如下結論：

（1）1979 年以來，山西≥10℃積溫呈顯著的升高趨勢，對作物全生育期熱量資源供給提高了，喜溫作物和中晚熟作物的適栽區面積擴大了，部分地區影響到種植制度變化。與國內外氣候變化研究結論一致（平均氣溫呈顯著上升趨勢）。

（2） 通過對山西前后30 a 積溫分布范圍的研究分析得出，后30 a 比前30 a 第一積溫帶面積增加了0.22×104km2，增加了1.39 %；第二積溫帶面積增加了0.37×104km2，增加了2.41 %；第三積溫帶面積增加了0.27×104km2，增加了1.7 %，變化率達47%，表明各地增溫變化顯著。

（3）繪制的前后30 a ≥10 ℃積溫帶分布圖，直觀地展現了山西省積溫資源在不同時段的分布特征，數據達到100 m 見方的高精度要求，為未來小尺度地域空間精準化、精細化發展布局提供決策支撐，也為高效利用氣候資源、調整農業產業結構提供了高精度的最新數據支持與科學依據。

（4） 積溫帶的精細劃分應用了最新的地理信息技術和成果，較以前的產品在空間上更具精細化，突破了傳統積溫帶劃分中空間尺度大、粗糙、靜態，數據不精準等問題，為建立山西特色優質農產品基地提供精細化氣候服務，提高農業氣候資源利用效率，保障國家食物安全與生態安全，助力鄉村振興。

（5）積溫增加，蒸發量隨之加大，加上降水的減少，未來干旱缺水問題將會更加嚴峻，必須引起高度重視，科學應對氣候變化，才能提高可持續發展能力。