宁德市热量资源变化及其对茶叶生长的影响

陈小英，余会康，黄文霖，阮翠冰

(宁德市气象局，福建 宁德 352100)

热量资源是指一个地区可供农作物生产利用的热量，是一种主要的农业气候资源，对区域农业种植制度和农业产量质量有着非常重要的影响。随着全球气候变暖的趋势不断加剧，热量资源的时空分布也随之发生改变，进而对各地农业结构布局、农作物生长发育和产量形成产生广泛而深刻的影响[1-6]。如孙华等[7]在气候变暖对中国农业生产的影响研究中发现，伴随着温度升高、积温增加，我国一年两熟制、一年三熟制的种植北界较1950—1980年不同程度北移；赵锦等[8]在中国南方地区种植制度一级区界限的研究中发现，受积温增加影响，多熟种植区域向北向西推进较大，但同时高温热害的出现频率增加；戴声佩等[9]研究指出，华南地区≥10 ℃积温带向北移动了0.15～0.40个纬距，有利于热带作物的生产种植，但也带来热带作物抗旱能力下降、寒害致灾风险增加的问题；田月等[10]在气候变暖对茶树生长影响的分析中指出，春茶季、夏茶季、秋茶季热量资源的地区间差异减小，给茶叶的种植带来了更大的区域优势，同时温度持续走高，夏旱频率加大，对茶叶的生长发育也是极其不利；李柏贞等[11]则在江南茶叶农业气象灾害风险区划研究中明确指出随着气候变暖和现代农业发展，茶叶生产布局、栽培品种等已发生显著变化。从检索的文献资料看，目前国内有关农业热量资源的研究主要集中在大区域的时空分布及对粮食作物的影响上，但是我国地域广阔，自然地理环境和气候类型复杂多样，不同作物对气候变化的敏感度和适应性也不一样，鉴于此，本文拟在前人研究的基础上, 通过对宁德市热量资源时空变化特征的分析，研究其对当地茶叶生长的影响，并运用小波理论对热量资源变化趋势做出预测，为今后有效评价和规避气候变化对茶叶种植带来的致灾风险提供科学参考。

宁德市地处东南沿海，属亚热带季风气候区，境内地理环境复杂，兼有海洋气候、山地气候、盆地气候等多种气候特点。独特的地理气候环境在一定程度上影响并决定了当地农业基础和农业经济，据宁德市统计年鉴，2019年农业总产值达到224.82亿元，其中茶叶总产值近40亿元，茶产量占全省的比重为23.7%。因此，研究该区域热量资源变化及其对当地茶叶生长的影响，对因地制宜发展茶叶生产促进农业增收具有现实意义。

日平均气温≥10 ℃是一般喜温作物播种与开始生长的界限温度[1,12]，≥10 ℃积温及日数的多少与分布情况是研究区域热量资源的一个主要着眼点和重要指标,而在茶树的生长过程中，形成茶叶产量的重要热量指标也正是以此来表达[12-14]。

1 材料与方法

1.1 资料来源

本研究所用数据采自宁德市9个国家级气象观测站(蕉城、福安、福鼎、霞浦、古田、寿宁、周宁、柘荣、屏南)提供的1969—2019年日平均气温，数据经过质量控制，具有代表性、准确性和比较性，并有完整的序列。按地理位置及气候特点将蕉城、福安、福鼎、霞浦、古田划为沿海地区，寿宁、周宁、柘荣、屏南划为山区。

1.2 主要研究方法

利用滑动平均法计算1969—2019年宁德市9个气象观测站日平均气温稳定通过(5天滑动平均值≥临界值)10 ℃的初终间日数和积温数据[15-16]，通过线性倾向估计[16]、Mann-kendall(M-K)非参数检验[16]、EOF经验正交函数分解[16]、Morlet小波分析[16-17]等4种气候统计诊断方法，对宁德市≥10 ℃积温、初终间日数的线性变化趋势、突变区域、空间分布、周期变化等方面进行分析研究，以揭示该区域热量资源的时空变化特征，并通过茶叶积温隶属度[18-22]的计算，分析其对茶叶生长适应性的影响。

1.2.1 显著性检验

通过EOF经验正交函数分解出的特征值和特征向量是否具有物理意义，需进行显著性检验，本研究选用North检验法[16]。

(1)

式中，n为样本数，λ为特征值，ei为误差值。当相邻的两个特征值满足λi-λi+1≥ei，就认为这两个特征值所对应的自然正交函数是有价值的信号。

1.2.2 茶叶积温隶属度

茶树的生长必然要受到多种气候条件的综合影响，采用模糊数学法可对这些影响进行数学描述和定量化分析。有学者根据茶树生长发育的农业气候指标及受农业气候要素影响变化的柯西型分布模式,确定了符合茶树生长实际的隶属函数[18-22]，其中的积温隶属度公式为：

(2)

其中，μ∑T为≥10 ℃积温隶属度函数，∑T为≥10 ℃积温。

2 结果与分析

2.1 积温、初终日数变化趋势及突变特征

宁德市1969—2019年≥10 ℃积温变化趋势见图1：全市平均积温在6 081.2～4 867.6 ℃波动，均值为5 482.4 ℃，20世纪90年代中前期的年积温多在平均值下，90年代后期开始则多在平均值上，10 a气候倾向率为111.5 ℃(通过a=0.01显著性检验)。以年代际为区分，80年代是最少期，90年代开始快速增多，10 a间增加了将近167 ℃；进入21世纪，增多势头减缓，2001—2010、2011—2019年增加幅度分别为144 ℃和156 ℃。从M-K统计曲线图(图2)看，UF与UB的交点位置位于1997年前后，此点即为突变点，突变点之后积温呈快速上升趋势，并从2002年开始超过显著性水平0.05临界线，2004年后甚至超过0.001显著性水平(u0.001=2.56)，不过2005—2012年上升速度略有停滞，2013年起积温再呈加速上升势头。

图1 1969—2019年≥10 ℃积温平均值

图2 宁德市≥10 ℃积温M-K统计曲线

全市≥10 ℃的初终日数平均为260.6 d(图3)，围绕平均线上下波动的频率高于积温，但波幅较小，气候倾向率为3.7 d/10 a(通过a=0.01显著性检验)。从年代变化上看，与积温变化相类似，80年代积温低谷期对应的≥10 ℃初终日数也是最少，为253.7 d，不同的是初终日数在90年代和近10 a存在2个快速增多期，10 a增率分别为6.5 和7.7 d。从图4的M-K统计曲线图看，≥10 ℃的初终日数有2个突变年，分别出现在1997和2011年。

图3 1969—2019年≥10 ℃初终日数

图4 宁德市≥10 ℃初终日数M-K统计曲线

比较沿海和山区在积温上的变化，沿海地区10 a积温气候倾向率在154.1～110.3 ℃(通过a=0.01显著性检验，下同)，平均为124.1 ℃，而山区的积温气候倾向率则在103.9～88.8 ℃，平均为95.9 ℃，去除基数大小不一的影响，山区的积温升高态势略大于沿海。从年代上看，沿海在80年代处于最冷期，90年代以10 a增幅250 ℃快速升温，之后的20 a幅度收窄，分别为180 ℃、110 ℃；而山区最冷期则是在70年代，80年代积温未减反增，每10 a以70 ℃左右的增率持续到90年代末，之后的10 a增幅加大，近10 a增率更是达到210 ℃。具体到年际间的变化上也有不同，如沿海最低积温值均出现在1976年，而山区均出现在2010年；1973年所有沿海县市的积温均高于平均值，山区均偏低；1990年则相反，沿海偏低，山区偏高；1978、1985、1998、2010、2012、2014年等年份，沿海与山区在变化方向上虽较为一致，但在幅度上却有较大程度差异。从M-K统计曲线图上看，沿海与山区积温变化的突变年均在1997年，突变前宁德全市的积温曲线基本上是依从沿海的走势，突变后则是依从山区的走势。从10 a气候倾向率看，突变年前全市、沿海、山区分别为-0.6、-21.6、25.7 ℃，在突变年后则分别为61.8、58.4、66.2 ℃，进一步说明突变年前沿海的影响大于山区，突变年后则是山区的影响大于沿海。至于初终日数的变化，总体变化与积温相似，不同之处在于沿海山区均有两个突变点，沿海出现在1999及2003年，山区则在1994及1997年；山区的波动频率大于沿海，且多数年份影响着全市积温日数的走势。

从近百年中国气温及近50 a华东沿海区域气温的演变情况[23-25]来看，宁德市的气温变化趋势与大环境变化相近，摘取同时段数据比较，1980—2007年宁德市的升温速率为0.46 ℃/10 a，略低于整个华东区域0.55 ℃/10 a的水平[25]，2007年之后的10 a宁德市的升温速度加快，升温率达到0.9 ℃/10 a。气温的变化势必然影响到积温及其初终日数的变化，用皮尔逊法[18]统计积温、初终日数与气温三者之间的相关系数，宁德市近51 a日均气温≥10 ℃日数、≥10 ℃积温、稳定通过10 ℃初终日数与日平均气温的相关系数分别为0.85、0.8、0.59，积温与初终日数的相关性则达到0.9，表明积温的升高与日平均气温的升高关系密切，但对积温影响更大的是≥10 ℃的初终日数，这与邱新法等[26]对中国≥10 ℃积温时空变化主导因素的研究结论是一致的。

2.2 积温及初终日数空间分布特征

对近51 a来宁德9县市日平均气温≥10 ℃积温及初终日数的2个原始场数值标准化后做EOF分解，并根据公式(1)进行特征值显著性检验，计算结果见表1、2，2个变量场的前2个特征向量的特征值均>1，累积贡献率分别占总方差贡献的88.24%、82.59%，且特征值的误差范围均通过North检验，由此认为这2个特征值所对应的经验正交函数是有价值的信号，且在很大程度上概括了≥10 ℃积温及初终日数的分布特征。

表1 近51 a宁德≥10 ℃积温场EOF分解结果

表2 近51 a宁德≥10 ℃初终日数场EOF分解结果

2.2.1 第一模态

由表1、2可见，≥10 ℃积温和初终日数的EOF1分别占总方差的76.70%、60.93%，分解出各分量的符号相同，说明第一模态下，积温及初终间日数在空间分布上都具有较好的一致性，显然这是受全球气候变暖及大尺度天气系统影响的缘故。

用ArcGIS内嵌的反距离权重法(下同)对第一特征向量进行插值订正，绘制出空间分布图5～6。可以看出，2个变量场的高低值区分布类似，高值区大致在寿宁、周宁、蕉城等中北部一带，相对低值区在古田、霞浦，为宁德市东西两端。这个特征场占有很大的权重，实际上反映的是全市近51 a不低于10 ℃积温及初终日数空间分布的平均状态，即宁德市全域范围在积温及初终间日数的增减变化上呈现较好的一致性，但中北部地区变化幅度相对较大，其余地区相对较小。比较各县市51 a的气候倾向率数值也可看出类似情况，如处在变量场高值区的蕉城、周宁、寿宁的积温倾向率在所有县市中同属较大点。究其原因，应与快速发展的城市化效应、土地利用改变、下垫面性质改变等[23-25]有关。对应EOF1的时间系数(图7～8)，反映的是积温和初终日数的年际趋势变化，数值为正值的年份表示此年积温偏高，反之则偏低，绝对值越大说明此种分布类型越典型。可以看出，从70—90年代中前期，大多数年份数值均为负值，90年代后期开始数值基本为正值，绝对值较大的年份有2018、2016、2002、1998、1976、1987、1996和2010年，反映了这些年各县市积温和初终日数的升高或降低都呈现相对显著的一致性。

图5 宁德市≥10 ℃积温第一模态特征向量

图6 宁德市≥10 ℃初终日数第一模态特征向量

图7 宁德市≥10 ℃积温第一模态时间系数

图8 宁德市≥10 ℃初终日数第一模态时间系数

2.2.2 第二模态

≥10 ℃积温和初终日数的第二模态EOF2分别占总方差的11.54%、21.66%，特征分量正负相间。从图9～10可看出：沿海显示均为负值，山区县市均为正值，说明积温及初终日数变化趋势沿海与山区呈反相位的分布形式。当沿海积温及初终日数增高时，山区则降低，当沿海积温降低时，山区则增高，或者虽然未有相反变化，但沿海与山区之间有显著差异。从图11～12的时间系数上看，最为典型的有1976、1985、2011、2012、2014、1973、2010、2019年等。其中的1976、2010年分别是沿海、山区的积温极低年，虽然同为大幅降温，但沿海与山区的幅度相差较大。之所以出现这种情况，主要是由于山区与沿海间存在着较大的地形地貌差异、热力差异、海陆差异，对天气影响系统的响应速度和响应程度也就有所不同，以致山区和沿海在积温与初终日数的分布上存在反相的地域差异。由此可以得出,宁德市积温及初终日数空间分布主要的2种类型为：总体一致型和山海差异型。

图9 宁德市≥10 ℃积温第二模态特征向量

图10 宁德市≥10 ℃初终日数第二模态特征向量

图11 宁德市≥10 ℃积温第二模态时间系数

图12 宁德市≥10 ℃初终日数第二模态时间系数

2.3 积温及初终日数周期变化

2.3.1 宁德市≥10 ℃积温

图13为积温数据经过小波变换后得到的小波系数实部等值线图。当小波系数实部值为正时，代表积温增多期；为负时，代表积温减少期；小波系数为零处则对应着气候要素突变点。从图中可以清楚地看出，宁德市≥10 ℃积温变化过程存在多个时间尺度周期变化特征，其中最为明显的有25 a的时间尺度，出现3次降低和升高的交替，在整个51 a的分析时段内表现稳定。在25 a长周期变化下重叠着相对短尺度的周期变化规律，表现明显的较长周期有16～18 a、10～15 a、5～10 a3种尺度，其中16～18 a尺度在1977—2007年内表现稳定；10～15 a尺度在1969—1982年、2004—2019年2个时间段内表现稳定；5～10 a的周期变化在1987—2003年间表现稳定。而5 a以下尺度的短周期变化只有在1973—1979年表现最为突出，但从2010年前后开始周期变化有加强趋势。图中还可以分辨出波动的奇异点，如位于3 a周期处的1976年前后、8 a处的1996年前后、12 a处的2011年前后，此3处等值线最为密集，其间正负系数的转换点即为转折点，存在前后年的积温突变。从图14的宁德市≥10 ℃积温小波全谱图也可看出，25 a周期的小波功率最大，其次为12 a周期，但只有12 a以下周期的变化通过或接近0.05水平显著性检验线。

图13 宁德市≥10 ℃积温小波系数实部等值线

图14 宁德市≥10 ℃积温小波功率全谱图

对比沿海、山区的小波系数实部等值线图，在25 a时间尺度的变化上是高度一致的，在更短尺度的变化上则有所不同。如在10～15 a的时间尺度上，沿海在1969—1986、2005—2019年2个时间段内表现稳定，而山区则只是在2004—2019年表现稳定。在5～10 a的时间尺度上，沿海在1990—2000年内表现稳定，山区则从1987年起一直到2003年都表现稳定。在更短的2～4 a的时间尺度里，山区从2003—2017年均有较明显的高低周期交替，但沿海在变化程度上稍显平缓。周期变化通过0.05水平显著性检验的，沿海是2～7 a，山区则为2～12 a。

2.3.2 宁德市≥10 ℃初终日数

从第2.1部分对积温与初终日数变化的线性趋势分析中得出的≥10 ℃初终日数的年际间变化相比积温值的波动会更显频繁的结论，同样在小波系数实部等值线分布上也有所体现。如图15，与积温的变化相类似，初终日数的周期变化也是在25 a长周期变化下重叠着相对短尺度的周期变化，10～15、5～10 a时间尺度所处的时间段与积温的总体较为相似，但是高低值区的交替更明显，波动相对激烈；5 a以下短尺度的波动频率也明显高于积温，基本贯穿于整个分析时间段。图16小波全谱图中，25、13、30、2 a处的小波功率较大，通过0.05水平的显著性检验的周期为2～14 a。

图15 宁德市≥10 ℃初终日数小波系数实部等值线

图16 宁德市≥10 ℃初终日数小波功率全谱图

至于山区、沿海初终日数的变化差异，从小波系数实部等值线图中可以看出，全市初终日数存在的30 a左右周期的变化特征主要是受沿海影响，而相对短尺度的周期变化更多的是受山区的影响，如5～10 a尺度在1983—2003年时间段内的表现及5 a以下短周期在2007—2019时间段内的表现。小波全谱图中功率较大的周期范围山区明显高于沿海，通过0.05水平显著性检验的周期范围，沿海是2～7 a和11～14 a，山区为2～14 a。

从以上小波系数等值线图还可看出，25 a、10～15 a周期尺度变化下的高值区在2019年前后基本已完成新的闭合，预示未来积温升高态势将减缓并逐渐向相对低值区演变，从图17～18小波系数时序图进一步可推断出全市未来≥10 ℃积温及初终日数的周期变化趋势：25 a时间尺度上，≥10 ℃积温及日数变化周期基本稳定在17 a左右，未来6～8 a将由高值区逐渐向低值区过渡；12 a的时间尺度上其变化周期基本稳定在6 a左右，未来4～5 a也将由高值区逐渐向低值区过渡；而在更短的时间尺度下，间或有年际间的高低波动，但波幅将弱于较长尺度的周期波幅，且总体趋势也是波动向下的。

图17 宁德市≥10 ℃积温小波系数实部时序图

图18 宁德市≥10 ℃初终日数小波系数实部时序图

2.4 茶叶积温隶属度

≥10 ℃积温值的大小及日平均气温≥10 ℃的延续天数，既影响着茶树一年内大致可以萌发的轮数及产量，还影响到茶叶品质，如鲜叶中茶多酚、氨基酸的含量，皆与茶树生长期间≥10 ℃气温状况存在着密切的线性相关[13,27]。因此，非常有必要对影响茶树生育的这一重要气象条件用数值量化的形式来衡量和比较是否适宜茶叶的种植生长[18-22]。

根据公式(2)，由于沿海县市积温都在5 000 ℃以上，对应的积温隶属度数值都为1，表明积温条件对沿海地区而言是十分有利的；但山区的积温基本都在5 000 ℃以下，隶属度平均为0.93，极端年份可低至0.74，是茶叶生长的一个制约因素。图19～20是山区的积温隶属度变化趋势和突变特征，从图中可看出，近51 a来，山区茶叶积温隶属度随时间的演变特点与积温的变化特点是高度契合的,总体趋势呈波动式上升，说明积温对茶叶生长的制约条件趋于好转，且向好趋势在突变年1997年后更为显著；但从图21～22也可看出，较短时间尺度的周期波动频率和强度均较大，表明积温变化对茶叶生长的影响并不稳定，山区茶叶出现寒冻害及沿海茶叶出现高温热害的风险概率增大。另外，从小波周期变化趋势来看，未来6～8 a山区积温隶属度的变化将从高值区向低值区过渡。

图19 山区茶叶积温隶属度线性趋势图

图20 山区茶叶积温隶属度小波全谱图

图21 山区茶叶积温隶属度小波系数实部等值线

图22 山区茶叶积温隶属度M-K统计曲线

从以上分析可看出，宁德茶叶种植由于山区与沿海热量条件的差异较大其适宜度也有较大不同，沿海地区热量条件基本能满足除大叶茶种外的中、小叶茶种的生长需求，但在山区，耐寒性较强的中、小叶品种生长仍会受到一定制约，较易因热量不足导致茶叶生长缓慢、产量不高，并且容易受到冻害等[12,14]。据陈家金等[28]对福建省茶叶气象灾害致灾危险性的区划与评估，茶叶萌芽至展叶期寒冻害危险性归一化指数大于0.5的县市就有宁德的4个山区县：寿宁、周宁、屏南及柘荣，中度寒冻害年平均发生频次在2 次以上，重度以上的年平均发生频次在1 次以上；茶树越冬期冻害相对较轻，冻害危险性指数在0.1以上。虽然在气候变暖的背景下，宁德市的热量条件有了明显的提高，山区茶叶种植受积温条件制约的情况总体趋于好转，茶叶的适宜分布区具有向北、向高海拔山区移动的趋势，但热量资源增加并不代表热量能均匀分布于茶叶生长的各个阶段，且气候变化使得气候资源在时空分布上变得不稳定，极端天气气候事件增多、增强[12]，这也将导致山区茶叶低温冻害及沿海高温热害风险增大。如2010年2月下旬宁德气温出现异常偏高，使得春茶发芽早不耐低温，到3月上旬，在强冷空气影响之下，春茶嫩梢普遍受冻，尤其是中高海拔茶区，第一轮茶叶几乎绝收[12]。因此，热量资源增加带来的影响有利有弊，且茶叶的种植除了受热量的影响，光照、湿度条件也是极为重要[12,14]，应综合考虑多种气候条件及农业气象指标来合理规划茶叶种植区域，优化种植品种。

3 小结与讨论

1969—2019年宁德市热量资源呈普遍增加趋势，90年代中期起升速加快，主要突变点在1997年前后；热量资源的增加与日平均气温升高、≥10 ℃初终日数增多关系密切。

空间分布上，沿海县市的热量资源好于山区，但近51 a山区的热量资源增幅略大于沿海；突变年前沿海积温和初终日数的变化大于山区，突变年后则山区大于沿海；山区和沿海在积温与初终日数的时间变化总趋势上虽然表现一致，但地域差异较为显著，部分年份呈现反相位变化特点。

宁德市≥10 ℃积温、初终间日数及山区茶叶积温隶属度共同存在25、10～15、5～10、5 a以下等多个时间尺度的变化周期，其中最为稳定的是25 a长周期变化。在相对短尺度的周期变化上，初终日数的变化强度大于积温，山区的波动频率和强度甚于沿海。

热量资源条件对沿海地区茶叶生长较为有利，山区茶叶种植受积温条件制约的情况随着热量资源增加得以改善，但积温变化对茶叶生长的影响并不稳定，山区茶叶出现寒冻害及沿海茶叶出现高温热害的风险概率增大。

根据小波周期演变规律，可推测未来6～8 a宁德市沿海与山区≥10 ℃积温及其初终间日数、茶叶积温隶属度增多或升高的态势减缓，将由相对高值区向低值区过渡。

本研究以作物播种与开始生长的界限温度10 ℃为分析对象，从积温强度和作用时间两个方面对宁德市的热量资源分布做了时空分布上的分析，并以对气候变化敏感的重要经济作物茶叶为例[13-14,27]，分析宁德市热量资源变化对茶叶生长适宜性的影响，但数据采用的基本气象观测站为县级观测站，而基于区域站更小尺度的热量资源评价及在不同季节下的变化特征规律有待在以后的工作中进一步探索，从而使评价结果更具精细化和客观性。