安徽省茶樹春霜凍害的風險評估*

劉瑞娜，陳金華，陳 曦，曹 雯

（安徽省農業氣象中心/安徽省農業生態大數據工程實驗室，合肥 230031）

安徽省淮河以南地區屬于亞熱帶濕潤季風氣候，適宜的光溫水條件為茶樹生長提供了得天獨厚的氣候資源[1]。據農業部種植業管理司經濟作物處統計，2019年安徽省茶樹栽培面積達18.7 萬hm2，產量12.2 萬t，分別占全國的6.0%和4.4%。中國十大經典名茶，出自安徽省的茶葉占4 個，更是中國名茶祁門紅茶、黃山毛峰、六安瓜片的原產地[2]。目前，茶葉已成為安徽省重要經濟作物，茶產業也成為茶區農民脫貧致富的支柱產業。受全球氣候變化影響，近年來，早春霜凍害呈現多發重發態勢，輕則造成芽葉焦灼，重則造成成片已發萌芽葉焦枯，嚴重影響茶葉產量和品質[3]，2018年4月上旬一次強寒潮，安徽省六安市約1.73 萬hm2茶園遭受嚴重霜凍害，直接經濟損失約1.22 億元。春霜凍害已成為制約安徽省茶產業持續發展的重要因素之一。

開展災害風險評估是對災害實施有效管理、減輕災害損失的必要途徑[4]。國內農業氣象災害風險區劃研究起步于20 世紀90年代，以農業氣象災害風險分析技術和方法的探索研究為主[5]。研究對象涵蓋主要糧食作物和經濟作物，并取得了系列成果[6-12]。其中針對茶樹主要氣象災害，王學林等[17-18]綜合考慮災害發生頻率、強度等因子，開展了霜凍害、凍害、干旱等災害的致災因子危險性分析。金志鳳等[16-17]綜合考慮災害強度、茶樹生長環境、農業統計指標和社會經濟指標等方面，開展了基于網格化的浙江省茶樹種植農業氣象災害精細化風險區劃，但目前針對安徽省的茶樹春霜凍害精細化風險評估研究較為罕見。本文擬參考以往的研究方法，從致災因子危險性、孕災環境敏感性和承災體脆弱性3 個方面選取茶樹春霜凍害風險評價因子，構建茶樹春霜凍害風險指數，借助ANUSPLIN 插值模型和地理信息系統對安徽省茶樹春霜凍害進行風險評估，以期為提高安徽省茶樹氣象災害防御能力，促進茶農增收提供科學依據。

1 資料與方法

1.1 資料來源

基于安徽省各縣（市）茶樹種植面積，選擇淮河以南45 個縣（市）作為茶種植區，再按照地理分布特點，大致劃分為3 個茶區，即大別山茶區、江北茶區和江南茶區（圖1）。氣象觀測資料來源于安徽省氣象局，包括1981-2017年茶種植區45 個站點逐日最低氣溫數據和各站點經度、緯度、海拔高度等地理屬性數據。茶樹生產資料來源于安徽省統計年鑒，包括1998-2017年茶種植區45 個站點所在縣（市）的茶園面積和茶葉產量數據。地理信息數據包括空間分辨率100m×100m 的安徽省DEM 高程數據（圖1），來源于國家基礎地理信息中心。

圖1 安徽省茶種植區劃分Fig.1 Division of tea plantation district in Anhui province

1.2 茶樹春霜凍害風險指數及計算方法

1.2.1 致災因子危險性

致災因子危險性由不同等級春霜凍害發生頻率加權得到的春霜凍害發生綜合頻率(CFF, comprehensive frequency of spring frost occurrence)表示。依據安徽省茶樹生育期，選定每年3月11日-4月20日出現的霜凍為茶樹春霜凍。基于氣象行業標準《茶樹霜凍害等級》（QXT 410-2017），結合安徽省茶樹歷年春霜凍災情資料，確定安徽省茶樹春霜凍害等級指標見表1。

表1 安徽茶樹春霜凍等級指標Table 1 Spring frost indicators of tea plant in Anhui province

基于茶樹春霜凍害等級指標，計算1981-2017年茶種植區各站點春霜凍害發生頻率。

式中，j 代表安徽茶種植區的45 個站點。FFj為第j 站點1981-2017年各等級茶樹春霜凍害的平均發生頻率，FNi為第i年霜凍害發生天數，m 為3月11日-4月20日的天數，m=41d，n 為1981-2017年的年數，n=37a。

為揭示不同等級春霜凍害對茶樹影響的差異，根據不同等級春霜凍害茶樹受害程度，結合專家經驗，確定輕度、中度和重度春霜凍害的權重系數分別為0.2、0.3 和0.5。各站點春霜凍害發生綜合頻率（CFFj）計算式為

式中，LFFj為輕度春霜凍害發生頻率，MFFj為中度春霜凍害發生頻率，HFFj為重度春霜凍害發生頻率。

基于廣義交叉驗證法，優化ANUSPLIN 方法中的關鍵參數，建立了以經緯度為自變量、海拔高度為協變量的春霜凍害發生綜合頻率小網格推算模型。利用ANUSPLIN 插值模型和地理信息系統，對春霜凍害發生綜合頻率進行空間插值，獲取像元大小為100m ×100m 的氣象要素柵格數據。

1.2.2 孕災環境敏感性

孕災環境敏感性是由代表茶樹生長環境對霜凍害敏感性水平的坡向敏感性指數（SIS, Sensitivity index of slope aspect）決定。坡向通過DEM在Arc-GIS中計算得到，像元大小為100m×100m。坡向對茶樹春霜凍害發生風險影響較大。一般坡向朝北，茶樹受災風險大；坡向朝南，茶樹受災風險小[19]。因此，基于坡向像元值（A），按照表2 對坡向敏感性指數（SIS）進行賦值，坡向敏感性指數越大，表明茶樹遭遇霜凍害的風險越高。

表2 基于坡向像元值(A)的坡向敏感性指數(SIS)賦值標準Table 2 Standards of assigning value to the sensitivity index of slope aspect(SIS) based on slope image element value(A)

1.2.3 承災體脆弱性

承災體脆弱性由茶園面積（TA, tea area）和代表春霜凍害造成的茶葉產量損失波動大小的災年減產率變異系數（VCL, variation coefficient of yield reduction）決定。承災體脆弱性主要考慮茶園面積和災年氣象減產率變異系數。

（1）茶園面積

統計近5a（2014-2017年）茶種植區各縣（市）的茶園面積均值。

式中，j 代表茶種植區45 個站點，Aj為第j 個站點所在縣（市）茶園面積，Cij為j 站第i年茶園面積，M 為2014-2017年的年數，M=5a。

先將茶種植區45 個站點所在縣（市）茶園面積數字化到安徽省縣級行政區劃面狀矢量圖上，然后轉換為100m × 100m 像元大小。

（2）災年減產率變異系數

基于安徽省茶種植區各縣（市）1998-2017年茶葉平均單產，采用多元線性回歸法模擬趨勢產量，進而分離氣象產量[20]。

式中，YW為氣象產量（kg·hm-2）；Y 為實際產量（kg·hm-2）；Yt為趨勢產量（kg·hm-2）。

氣象減產率計算式為

式中， YΔ 為氣象減產率（%），是一個具有時空可比性的相對指標。

災年氣象減產率變異系數（VCL）表示災年減產率的幅度偏離其平均值的程度。災年減產率變異系數越大，說明災年減產率波動較大，茶樹的脆弱性越大[8]。定義為

式中，N 為成災年數，ΔYi為春霜凍害氣象減產率，為災年平均氣象減產率（%）。

將茶種植區45 個站點所在縣（市）的災年減產率變異系數數字化到安徽省縣級行政區劃面狀矢量圖上，然后轉換為100m×100m 像元大小。

1.2.4 茶樹春霜凍害風險指數

根據數據極差標準化方法[8]，應用GIS 中柵格計算器，將春霜凍害發生綜合頻率(CFF)、茶園面積（TA）和災年減產率變異系數（VCL）極差標準化，計算式為

式中，I′為標準化后的數據，I 為原始數據，Imax和Imin分別為每個指標歷年的最大值和最小值。

采用加權綜合評價法構建茶樹春霜凍害風險綜合指數（TFI）。把春霜凍害發生綜合頻率(CFF)圖層、茶園面積（TA）圖層、災年減產率變異系數（VCL）圖層和坡向敏感性指數（SIS）圖層按照表3 進行加權疊加，得到茶樹春霜凍害風險指數圖層。各評價指標權重系數應用層次分析法（AHP）給定。

表3 茶樹霜凍害風險評價各因子權重Table 3 Tea spring frost risk assessment index weights

2 結果與分析

2.1 茶種植區致災因子危險性分析

2.1.1 不同等級春霜凍害發生頻率

利用ANUSPLIN 插值模型，對輕度、中度和重度春霜凍害發生頻率進行空間插值計算，得到茶種植區不同等級春霜凍害發生頻率分布。由圖2 可見，輕度春霜凍害發生頻率為0.017～0.212，平均為0.078；中度春霜凍害發生頻率為0.001～0.134，平均為0.035；重度春霜凍害發生頻率為0.004～0.055，平均為0.013。輕度春霜凍害發生頻率最高，每年3月11日-4月20日平均有3.2d 出現輕度霜凍害；中度次之，每年3月11日-4月20日平均有1.4d 出現中度霜凍害；重度最小，每年3月11日-4月20日平均有0.5d 出現重度霜凍害。空間分布上，輕度、中度和重度春霜凍害發生頻率高值區均分布在大別山區的金寨、霍山、岳西等地以及江南茶區的高海拔地區。

圖2 1981-2017年安徽茶種植區不同等級春霜凍發生頻率空間分布Fig.2 Frequency distribution of each grade spring frost in tea plantation district from 1981 to 2017

2.1.2 春霜凍害發生綜合頻率

茶種植區各站點春霜凍害發生綜合頻率歸一化處理后，經插值計算并利用 GIS 中自然斷點法將春霜凍害發生綜合頻率劃分為3 個等級，分別為低值區（0～0.20）、中值區（0.20～0.35）和高值區（0.35～1.00），其空間分布見圖3。由圖可見，高值區集中分布在大別山區的金寨縣、霍山縣、岳西縣以及江南茶區南部的高海拔山區；中值區集中分布在江北 茶區的六安市、肥西縣、肥東縣、滁州市、全椒縣、含山縣、和縣、馬鞍山市等縣（市）以及江南茶區的郎溪縣、廣德縣等丘陵地帶；低值區集中分布在沿江一帶以及江北茶區的廬江縣、無為縣等縣（市）。

圖3 1981-2017年安徽省茶種植區春霜凍害發生綜合頻率空間分布Fig.3 Comprehensive frequency distribution of spring frost in tea plantation district from 1981 to 2017 in Anhui province

2.2 茶種植區承災體脆弱性分析

2.2.1 茶園面積

茶種植區各縣（市）茶園面積見圖4。由圖可見，茶園面積不足2000hm2的縣（市）主要分布在江北茶區東部以及江南茶區的當涂縣、蕪湖縣、南陵縣、繁昌縣、青陽縣、旌德縣等縣（市）。江北茶區西部的舒城縣、廬江縣、桐城市，大別山茶區的太湖縣以及江南茶區的池州市、石臺縣、黟縣、黃山市、涇縣、績溪縣、寧國市、廣德縣、郎溪縣等縣（市）茶園面積為2000～5000hm2。大別山茶區的金寨縣、霍山縣、岳西縣、潛山市以及江南茶區宣城市、東至縣等縣（市）茶園面積為5000～10000hm2。江南茶區的祁門縣、休寧縣和歙縣茶園面積超過10000hm2。

圖4 2014-2017年安徽省茶園分布Fig.4 Spatial distribution of tea plantation from 2014 to 2017 in Anhui province

2.2.2 災年減產率變異系數

作物減產不一定是由氣象災害所導致[21]。為了排除其它因素導致茶葉減產的樣本，根據茶種植區45 個站點所在縣（市）1998-2017年茶葉減產率數據，按照以下條件選取因春霜凍害造成茶葉減產的樣本：一是當年3月中旬-4月中旬霜凍害綜合頻率大于0.2，二是當年茶葉減產率大于5%，三是發生減產當年沒有出現其它重大氣象災害。基于以上災損樣本，計算茶種植區45 個站點所在縣（市）災年平均減產率和災年減產率變異系數（表4）。災年平均減產率大別山區為10%～17%，均值為12%；江北茶區為8%～35%，均值為18%；江南茶區為9%～24%，均值為14%。災年減產率變異系數大別山區為0.31～0.50，均值為0.39；江北茶區為0.13～0.61，均值為0.35；江南茶區為0.17～0.60，均值為0.35。

表4 1998-2017年茶種植區各縣（市）災年茶葉平均減產率（R）及其變異系數（CV）Table 4 The average tea yield reduction(R) and its variation coefficient(CV) of each county in tea plantation district from 1981 to 2017

2.3 茶樹春霜凍害風險分析

按照表3，利用GIS 技術對各評價指標進行柵格運算，得到安徽省茶樹春霜凍害風險指數柵格圖層。基于茶樹春霜凍害風險指數，利用GIS 中自然斷點分級法將安徽省茶樹春霜凍害風險劃分為高風險區、中風險區和低風險區，如圖5 所示。

圖5 安徽省茶種植區霜凍害風險空間分布Fig.5 Spring frost risk distribution in tea plantation district in Anhui province

（1）春霜凍高風險區域：面積118×104hm2，約占評價區域面積的14.6%，主要分布在大別山茶區的金寨縣、霍山縣、岳西縣、潛山縣等和江南茶區南部海拔高度在600m 以上的高山區域。這些地區茶園面積較大，且海拔高，早春氣溫較低，致災因子危險性指數高。此外，高風險區還零星分布在江北茶區坡向敏感性高的迎風坡（北坡）地帶。

（2）春霜凍中風險區域：面積337×104hm2，約占評價區域面積的41.7%，主要分布在大別山茶區和江南茶區海拔高度低于600m 的山區，該區域致災因子危險性較高風險區低。此外中風險區還呈斑塊狀分布在江北茶區的丘陵和低山區。

（3）春霜凍低風險區域：面積353×104hm2，約占評價區域面積的43.7%，集中分布在蕪湖—宣城—銅陵—池州沿江一帶。該區域鄰近長江，因水體對小氣候的調節作用，茶園氣溫日較差小，日最低氣溫較高，致災因子危險性低。此外受海拔高度和地形影響，低風險區零星分布在江南茶區的低山區。

3 結論與討論

3.1 結論

安徽省茶樹春霜凍害高風險、中風險和低風險區域面積分別占評價區域總面積的14.6%、41.7% 和43.7%。其中高風險區主要分布在大別山茶區的金寨縣、霍山縣、岳西縣、潛山縣等和江南茶區南部海拔600m 以上的高山區域，零星分布江北茶區迎風坡（北坡）地帶。中風險區多分布在大別山茶區和江南茶區海拔低于600m 的山區，呈斑塊狀分布在江北茶區的丘陵和低山區。低風險區集中分布在蕪湖—宣城—銅陵—池州沿江一帶，零星分布在江南茶區的低山區。

3.2 討論

本研究霜凍害風險區劃結果與金志鳳等[22]對江南地區霜凍害進行區劃的結果有很多吻合之處，但也存在部分差異。主要原因，一是插值方法不同，金志鳳等采用了克里金方法進行空間插值，本研究通過優化ANUSPLIN 方法中的關鍵參數，建立了以經緯度為自變量、海拔高度為協變量的氣象要素小網格推算模型，實現了精細化的茶樹春霜凍災害風險評估。二是選取的區劃因子不同，金志鳳等在考慮承災體脆弱性時，選取了茶樹種植面積和地均茶葉產值作為區劃因子，本研究綜合考慮茶葉產量災損，最終選取了災年減產率變異系數和茶園面積作為區劃因子。

基于安徽省茶樹春霜凍害風險評估結果，逐縣（市）統計中高風險區域面積占各縣（市）面積的比例，對比安徽省茶樹種植面積超過2000hm2的縣（市）分布發現，金寨、潛山、霍山、岳西、黃山、績溪、歙縣、休寧、六安、涇縣、寧國、舒城、石臺、黟縣等縣（市）中高風險區域面積比例較大（≥60%），該區域是安徽省名優茶的主產區，茶葉產量大，經濟產值高，為發揮區域比較優勢，促進農業增效和農民增收，后續防災減災工作開展需關注：（1）對新建茶園，首先是選用抗寒良種；其次，園地應設在朝南、背風、向陽的半山坡地段。（2）對于現有茶園，需加強茶樹春霜凍害災害監測預警，強化防霜配套措施，提升對茶樹霜凍害的防御能力。肥西、池州、青陽、南陵、郎溪、桐城、太湖、東至等縣（市），中高風險區域面積比例較小（＜60%），可根據當地氣候條件、土壤特性合理科學開展茶樹的優勢區域布局。

由于茶樹氣象觀測資料精細化程度不足、資料年限較短，部分區劃結果仍然存在風險等級與實際不一致的現象。隨著茶樹氣象觀測的進一步規范化，茶樹氣象災害風險評估體系的科學性及完整性有望進一步提升，有利于更為客觀地揭示茶樹霜凍害風險的特征本質。