隴中地區農業氣候模糊聚類區劃

陳思宇++羅鵬斌++張杰丹

摘要 為了探討考慮氣候變化影響的氣候區劃方法，選用隴中10個站1981—2011年年平均氣溫、≥10 ℃活動積溫、年平均蒸發量、年平均降水量、年平均相對濕度、干燥度、≥1 mm年降水日數、年日照時數和年平均日照百分率的平均值及其均方差為氣候分區的9個基本因子，以各站之間的相似系數建立模糊關系，進行模糊聚類分析。按不同聚類水平，區劃出溫和、溫涼、溫寒、寒冷等氣候類型，區劃結果與氣候特征和地理要素吻合較好，也為其他專業區劃奠定了基礎。

關鍵詞 模糊聚類；農業氣候區劃；隴中地區

中圖分類號 S162.2 文獻標識碼 A 文章編號 1007-5739（2017）02-0180-03

Agricultural Climatic Regionalization by Fuzzy Clustering in Central Gansu Province

CHEN Si-yu 1 LUO Peng-bin 2 ZHANG Jie-dan 2 CHANG Zi-yi 2

（1 Kangle Meteorological Bureau in Gansu Province，Kangle Gansu 731300； 2 Linxia Meteorological Bureau）

Abstract In order to study the climate regionalization method considering the effects of climatic changes，9 basic meteorological factors from 10 stations in central Gansu Province from 1981 to 2011 were chosen，including annual mean temperature，accumulated temperature above 10 ℃，mean annual evaporation，average annual precipitation，annual average relative humidity，dryness，≥1 mm annual precipitation days，average annual sunshine hours，annual average sunshine percentage. The mean and the mean square error of the factors above were calculated for climate regionalization. The fuzzy matrices were constructed by similarity coefficient among 10 stations to conduct fuzzy clustering. According to different clustering level，several climate styles were regionalized，such as mild area，cool-warm area，mild-cold area and cold area. Regionalization results coincided with climate character and geography elements，and laid basis for other professional regionalization.

Key words fuzzy clustering；agricultural climatic regionalization；central Gansu Province

模糊聚類分析法是運用模糊數學原理進行類別劃分的一種方法。在農業區劃中，探討農業氣候分類，進而劃分農業氣候區，是了解當地氣候資源和進行科學評價的重要依據，也是農業區劃的基礎之一[1]。隴中地區位于黃土高原和青藏高原過渡區，背靠太子山和積石山，域內主要河流為渭河、洮河，屬于典型的黃土高原地貌。氣候的基本特征：干濕季分明，年降水量600 mm左右，集中在7—9月；春溫大于秋溫，大陸性季風氣候明顯。全區山川交錯，地形高低相差懸殊，氣候類型復雜，其垂直變化顯著。農業生產與當地氣候條件有著十分密切的聯系，就自然因素而言，農作物的產量是作物、氣候、土壤等因素綜合作用的結果，而氣候因素往往起著主導作用[2]。為此，筆者通過模糊數學原理分析隴中地區農業氣候資源，因氣候資源的分類、區劃本就具有模糊性質，在這方面的工作尚處于嘗試階段，僅供參考。

1 研究對象及數據來源

為得到更加合理的聚類結果，各項相關氣象數據來源于蘭州、榆中、臨洮、永靖、臨夏、東鄉、和政、廣河、康樂共9個國家氣象觀測站1981—2011年的歷年氣象觀測資料。

2 應用模糊聚類分析方法進行分類

2.1 聚類因子的選取

從歷年氣象統計資料中選用10項氣象因素作為聚類因子，形成論域U={Xi}（i=1，2，…，m），其中m=9代表樣本容量。根據本地區氣候特點，選擇與農作物生育和產量形成關系最密切的熱量、水分等9個因子（各項因子以甘肅省氣象局資料室整編資料為準），每個樣本被視為指標集為n的n維空間上的點，則Xi={Xij}（j=1，2，…，n），n=9代表因子數。部分因子如下。

2.1.1 熱因子。包括年平均氣溫穩定通過≥10 ℃的活動積溫（℃·d）和年平均氣溫（℃）[3]。

2.1.2 水因子。包括年平均蒸發量（mm）、年平均降水量（mm）、年平均相對濕度（%）、干燥度（K=■）以及≥1 mm年降水日數（d）[4]。

2.1.3 光因子。包括年日照時數（h）、年均日照百分率（%）。

2.2 樣本集

9類因子組成了樣本容量為10、因子數為9的樣本集10X9（表1）。

10X9=X11 … X19… … …X101 … X109={Xij}

采用Office 2007以及DPS 7.05分析軟件完成所有數據處理及分析。

2.3 分段評分

由于上述9類聚類因子具有不同的量綱，不能直接進行聚類分析，為消除不同量綱的影響，便于不同臺站不同要素的比較，將9個因素進行定量分段評分（表2、3）。其評定原則和方法：按各氣候因子在聚類分析中所占重要性的不同，適當加大或減小其分數，比如對農業生產來說，條件好的賦予高分，條件差的賦予低分；經過歸一化處理后，各聚類因子都改造成同一數量級上的無因次量數，從而建立了數值之間的可比關系。

3 聚類分析過程

3.1 把各地的指標數據標準化

因為指標數據單位不同，必須變成無量級的相對指標才能運算，這里采用極差標準化，公式為：

uij=■

其中，Xij為第i個地區第j個指標的數值，u為標準化變量，i=1，2，…，10，j=1，2，…，9，令U=（u）10×9，代入數據得：

U=0 0.325 1.000 0 0.835 1.000 0.183 0 00.867 0 0.326 0.928 0.725 0.846 0.259 0.215 0.6470.815 0.524 0.814 0.928 0.725 0.256 0.961 0.289 0.8250.935 0.118 0.465 0.744 1.000 0.235 0.287 0.356 0.8340.821 0.408 0.254 0.895 0.328 0.785 0 0.349 0.6950.953 0.097 0 0.576 0 0.742 0.518 0.482 0.6950.937 0.119 0.817 0.615 0.894 0.769 0.574 0.482 0.8140.903 1.000 0.155 1.000 0.732 0.723 1.000 0.951 0.4571.000 0.475 0.183 0.182 0.758 0.958 0.681 1.000 0.5890.852 0.714 0.685 0.521 0.645 0 0.695 0.753 1.000

3.2 計算模糊相似關系矩陣（R）

計算模糊相似關系矩陣（R），即算出衡量被分類對象間遠近或親疏程度的統計量rij，計算rij方法很多，此處用絕對值減數法計算rij，從而得R=（rij）10×10，rij=1，i=j1-Cdij，i≠j（C=0.08），其中dij=■| uik-ujk |，C為適當選取之正數，使rij∈[0，1]（一般0

3.3 用編網法完成聚類

一般R不是模糊等價關系，即R只滿足白反性、對稱性、不滿足傳遞性，為此需把R改造成模糊等價關系再聚類，計算λ量較大，本文采用趙汝懷提出的編網法進行聚類，此法是據模糊相似關系R直接聚類。當λ=0.95時，此地區氣候類型分為4類：{1，4}、{2，3，5}、{6，7，9}、{8，10}，顯然λ取不同的值聚類結果一般也不同，每個Rλ決定一個聚類，λ值越大，所成的類中關系越密切，即氣候越相近。

3.4 氣候類型區劃

通過模糊聚類，10個站點分成兩大類型：一個是氣候上暖而干燥，另一個是溫而潮濕。按不同置信水平λ（視客觀實際需要）二者都又可細分為2個部分，即10個站點可分成4個不同氣候區（表4）：蘭州、永靖、榆中、定西和東鄉東北部屬溫和區，氣候暖而干；臨夏縣、臨夏市、東鄉（指縣城附近及西南部）、積石山東部及康樂縣中部為溫涼區；廣河、東鄉南部、臨洮、和政和康樂部分鄉鎮為溫寒區；沿太子山、積石山一帶的臨夏縣東南部、康樂南部為寒冷區。綜上所述，用模糊聚類進行氣候類型劃分，既反映了模糊數學的靈活性，又保持了氣候分類的綜合性，與隴中地區（及其鄰近地區）錯綜復雜的氣候特征十分吻合。

4 氣候分區類型及特點

4.1 溫和區

本區位于隴中地區北部及東部邊緣，范圍較大，主要包括黃河、湟水、洮河河谷地帶的蘭州、永靖、榆中、定西和東鄉東北部。本區光、熱條件為全地區之最，水分收支成懸殊對比，本區糧食生產的光能利用率最高達1.6%以上。本區耕作上的自然降水為水分來源，本區地貌為梁溝壑，屬典型的黃土高原類型，天然植被條件最差，許多地方還是荒山禿嶺，水土流失嚴重，盡管有較好的光熱條件，但在水分條件限制下，難以利用。本區生產以種植業為主，農作物為春小麥、玉米、馬鈴薯、麻谷等。

4.2 溫涼區

本區位置主要是臨夏縣、臨夏市、東鄉（指縣城附近及西南部）、積石山東部及康樂縣中部。本區種植的農業作物主要有玉米、春小麥、馬鈴薯、油料、豆類等。本區熱量條件適宜于大部分溫帶作物生長，對中早熟玉米、小麥、谷子等作物較有利。從仲春至盛夏前，最適于禾本科作物的營養體生長，盛夏雨、熱配合較好，且正值秋作物旺盛生長期，是形成高產的有利條件。此外，8月日照對玉米、馬鈴薯的產量變化具有極為重要的意義，本區伏、秋季日照相對高于二陰、山陰地區是當地氣候優勢之一。本區影響農業的主要限制性因子是水分，尤其是春末夏初旱，時間長達2個月以上，旱情嚴重，對各種作物前期生長威脅極大，夏作物受其影響最甚，是產量低而不穩定的根本原因，本區發展生產的關鍵問題是解決水分資源。

4.3 溫寒區

本區地勢陡峭，梁大溝深，主要包括廣河、東鄉南部、臨洮、和政和康樂部分鄉鎮。氣候冷涼，降水較適宜，熱量不足，適宜種植生長期較短的麥、豆、洋芋。但由于受干旱、冰雹、大（暴）雨等氣象災害影響，產量低而不穩。由于夏、秋季雨量大，降水日數多，常表現入春后底墑充足，對作物苗期生長十分有利，為提高產量奠定了良好基礎，而后期由于降水多、氣溫低、日照不足，有時作物不能正常成熟和按時打碾入庫，但只要因地制宜，合理安排，可揚長避短，化害為利。

4.4 寒冷區

寒冷地區位于西南邊緣地帶，海拔2 500 m以上，范圍較大。主要為沿太子山、積石山一帶的臨夏縣東南部、康樂南部。該地腐殖質層厚、土壤肥沃，野生動植物、藥材資源豐富。按光、熱、水分布狀況，本區適應大部分布耐寒作物生長，但由于生態條件的影響，氣象災害仍較頻繁，對于大面積發展種植業，存在明顯的不利因素，如春末夏初旱、陰坡熱量嚴重不足、無霜期短、水土流失嚴重、土質瘠薄。因此，仍應適當發展牧草、綠肥、速生灌木叢林。首先應考慮改善植被、保持水土。這些地區通常地廣人稀，可采取草田輪作、多種綠肥、輪歇地等辦法，用養地結合，增加肥力，以肥調水；同時轉變耕作粗放的陋習，開展精耕細作；擴種豆類，提高產量；可順應氣候條件，增加馬鈴薯種植面積。

5 結論

運用模糊聚類分析對隴中地區農業生態氣候資源進行分區，可以得出以下結論。

（1）考慮氣候變化的因素，以選擇與農作物生育和產量形成關系最密切的光、熱、水等9個因子為基本分區要素，用模糊聚類方法進行氣候分區的新方法可行，比傳統的區劃方法簡便，氣候區劃結果符合隴中實際。

（2）隴中地區農業氣候資源表現出比較明顯的地域分化特征，農業氣候資源自南向北逐漸豐富。

（3）總體來看，隴中地區具有一定的農業生態氣候潛力，特別是溫涼區光、熱、水的匹配度較好，具有在黃土高原干旱半干旱地區發展雨養農業的優勢。

（4）得出的隴中地區農業氣候聚類區劃結果，可為其他區劃提供氣候類型基礎信息，如牧林業發展規劃、作物種植結構布局區劃、氣象資源能源開發利用規劃等。

6 參考文獻

[1] 汪培莊.模糊集合論及其應用[M].上海：上?？萍汲霭嫔?，1983.

[2] 王潤元，韓永翔，劉宏誼，等.甘肅省農作物產量主要影響因素診斷分析[J].干旱地區農業研究，2004（2）：127-131.

[3] 李曉鶴，朱擁軍，袁佰順，等.1964—2013年天水市熱量資源變化及對農業生產的影響[J].中國農學通報，2015，31（6）：153-160.

[4] 傅命佐，徐孝詩.黃渤海海岸季節性風沙氣候環境[J].中國沙漠，1994，14（1）：31-40.

[5] 韓曉敏，延軍平.東北地區農作物氣候生產力對氣候變化的時空響應[J].江西農業學報，2013（7）：69-74.

[6] 馬扶林，周秉榮，許正福.基于GIS的青海省主要農作物種植區劃[J].現代農業科技，2016（12）：207-208.