用阴冷指数表征寒害程度的方法*

陈汇林霍治国田光辉佟金鹤



用阴冷指数表征寒害程度的方法*

陈汇林1，2，霍治国3**，田光辉1，2，佟金鹤1，2

（1．海南省气象科学研究所，海口 570203；2．海南省南海气象防灾减灾重点实验室，海口 570203；3．中国气象科学研究院，北京 100081）

针对现有寒害分析在因子选取上普遍缺少表述阴雨状况的问题，提出阴冷指数模型。基于农业和气象行业专家对海南各市县阴冷程度的排序，以及海南各市县1971−2010年逐日气象数据，采用均匀试验设计方法构建能反映低温强度和阴雨寡照综合作用的阴冷指数模型。依据阴冷指数模型，计算海南各市县1971−2010年历次阴冷过程的阴冷指数，按阴冷指数从大到小序列中的10％、30％和60%划分出重度、中度和轻度3级寒害及其指标，据此分析海南寒害的分布及变化。结果表明：寒害的地域分布特征与实际业务所监测的寒害情况相吻合，寒害的年际变化在《中国气象灾害大典》寒害记载中也得到了较好的印证，说明阴冷指数模型具有一定的实际应用性，可为寒害的监测、预警和评估提供新的技术方法。

阴冷指数；寒害；模型；均匀试验

寒害是危害橡胶、香蕉、荔枝、龙眼和甘蔗等热带、亚热带经济林果的一种重要气象灾害之一。特别是20世纪末以来，气候变化导致南方冬季温度波动性加剧，连续的冬暖年使农业种植轻视了寒害的危险，过度向北和向更高海拔扩种不耐寒作物，导致南方越冬作物寒害损失更加严重。1999年12月中下旬−2000年1月上旬的持续低温天气过程，给广东省和广西自治区农牧业造成108亿元和150亿元的直接经济损失[1]。2008年1月中旬−2月中旬的持续低温过程，使亚热带和热带地区冬季作物遭受范围更广的严重灾害[2]。有研究表明，寒害造成的损失不亚于一般台风暴雨灾害[3]。

依天气条件，寒害可分成平流型寒害、辐射型寒害和混合型寒害[4]。辐射降温型主要由于极端最低气温造成寒害；平流降温型主要由于持续低温造成寒害；混合降温型主要由于平流降温型转为辐射降温型两者共同作用造成寒害[5−6]。造成寒害的低温强度和作用时间特征不同，以及晴朗干冷还是阴雨寡照等天气背景不同，使得表述寒害程度的气象学模型指标设计难度加大。为此，众多气象工作者做过大量的分析研究，获得了许多宝贵的研究成果。

刘玲等[7−12]以过程降温幅度和相应出现的过程最低气温两个因素，作为香蕉、荔枝等作物的寒害指标。冯颖竹等[13]利用广东省45a的逐日气温资料结合广东寒害特点，以寒害过程低温的强度（日最低气温）、持续时间（天数）及其综合作用的物理量负积温，提出了综合寒害指标的定义。杜尧东等[14]根据广东86个站点1951−2004年的气候资料、1955− 2004年的寒害灾情资料以及已有成果，对香蕉、荔枝寒害的致灾因子和寒害综合气候指标进行了研究。霍治国等[15]选取11月−翌年3月低温季节最大降温幅度、极端最低气温、日最低气温≤5℃的持续日数和≤5℃的积寒4个寒害致灾因子，采用主成分分析方法分析其权重关系，设计了香蕉、荔枝寒害等级的综合指数，编制了《香蕉、荔枝寒害等级》气象行业标准。余会康等[16−17]亦选取4个寒害致灾因子，分析了华南龙眼寒害的时空分布特征，进行海南省芒果寒害气象指数保险费率厘定及保险合同设计研究。匡昭敏等[18−19]则选取更多影响因子分析得出寒害综合指标，开展了广西等地经济林果寒害演变特征、橡胶树寒害气象等级研究和胡椒寒害气象等级研究。

以往寒害研究中，多数学者选取了温度降幅和低温累积两类因子作为寒害指标。用降温幅度、最低气温可以较好地表示强冷空气入侵引起的平流型、辐射型寒害的剧烈程度，用低温持续日数、有害积寒可以较好地表示弱冷空气多次补充造成的平流型寒害的累积作用[20]。但是，这些寒害指标选取的因子仅限于温度的各种特征量，并没有考虑阴雨寡照对华南寒害影响很大的特点，并不适于准确评价华南寒害。为此，有必要设计一个物理意义明确、构成因子全面的寒害综合评价模型。本研究旨在设计一个能够反映低温强度与持续阴雨寡照多个因素综合作用的阴冷指数模型，用于表征寒害的等级程度，有助于寒害的准确监测及评估，为科学防灾减灾提供决策依据。

1 资料与方法

1.1 数据来源

海南省18个气象站历年冬季（11月−翌年3月）的气候资料取自海南省气象信息中心，为1971−2010年的30a整编资料，包括逐日平均气温、逐日最高气温和逐日最低气温，用于建立阴冷指数模型。针对海南较为温暖的市县，进行了冬季的相对日较差与8：00−14：00降水量、日照时数和平均风速的回归拟合，使用2005−2017年建设了自动气象站以来的逐时数据。通过咨询20多位气象和农业专家对全省18各个市县阴冷程度的切身感受或者对寒害程度的长期观察，得出各市县阴冷程度的专家排序。对阴冷程度相当的市县，其阴冷程度前后排序经过详细的讨论求证。

1.2 研究方法

1.2.1 阴冷指数模型设计

寒害过程时间依寒害类型有所不同，一般平流型寒害持续时间长，而辐射型寒害持续时间较短。例如，1999年12月下旬海南中北部地区发生了较为严重的辐射型寒害，但持续时间其实并不长，部分市县低温（日最低气温≤12℃）影响期仅4d。为了能够涵盖更为轻微的寒害，一次阴冷过程的时间下限以3d为宜。将一次阴冷过程定义为连续3d及以上或4d（中间隔1d）及以上日最低气温低于寒害临界温度的持续日数。设计一次阴冷过程的阴冷指数模型为

1.2.2 模拟计算方法

（1）设定寒害临界温度。2008年1月24日−2月16日海南省出现了24d低温阴雨灾害性天气过程[21]，大多数作物出现了明显的寒害。在此次寒害过程中，海口市最低气温低于10℃的日数有8d，而介于10～12℃的日数多达16d，可见寒害发生时气温并不太低。陈瑶等[22]在分析云南版纳地区橡胶树寒害等级时，认为橡胶树平流型寒害的临界温度为15℃。因此，本研究将12℃设为针对热带作物一般意义上的寒害临界温度。针对不同具体的热带作物，可以依据其生物学试验结果设定相应的寒害临界温度。

表1 海南部分市县2005−2017年冬季逐日相对气温日较差（）与8：00−14：00降水量（R）、日照时数（S）和平均风速（V）的回归拟合

表2 均匀试验因子水平

2 结果与分析

2.1 阴冷指数模型解析

2.1.1 计算各市县阴冷指数总和

2.1.2 计算阴冷程度序号差

9个试验处理中海口市和万宁市的计算结果排序异常偏后，表现为不正常偏暖，可能是测站城市环境影响所致。海口市在2006年、万宁市在2010年因测站环境超标而迁站，从对比观测统计数据（表5）可以看出，两市市区内冬季平均最低气温比郊区分别偏高1.3℃和0.7℃。但是，目前缺少这两个测站规范性的资料序列订正，为使模型计算趋于准确，对专家排序作相应调整。综合考虑9个试验处理计算结果以及海口和万宁测站的城市环境影响，将海口的专家排序下调2个序号，将万宁的专家排序下调3个序号。

表3 1971−2010年9个处理阴冷指数总和

表4 1971−2010年各地阴冷指数总和排序、专家打分排序（ES）及各处理水平下两种情况所有市县序号差值之和（Y）

注：海口的专家排序下调2个序号，万宁的专家排序下调3个序号。标注下划线的站点表示排序不吻合，记作一个序号差。

Note: Expert sequencing of Haikou de-rate two serial numbers, expert sequencing of Wanning de-rate three serial numbers. The site marked with an underscore indicates that the sort does not match, as a sequence number difference.

表5 海口2006年和万宁2010年迁站前、后冬季平均最低气温（Tmin）观测数据的对比（℃）

2.1.3 计算两个待定系数

根据比对得出的序号差值，通过均匀试验公式求得二项式，即

（F=10.1883，P=0.0225，<0.01） （3）

2.2 阴冷指数表征寒害程度的等级划分及变化

依据式（4）计算1971−2010年海南18个市县1400次阴冷过程的阴冷指数，依阴冷指数从大到小序列中的10％、30％和60%划分出重度、中度和轻度3级寒害，得出对应的阴冷指数界限值（表6）。

表6 寒害程度分级表

表7 1971−2010年各市县阴冷程度排序及寒害次数

图1 1971−2010年重度（a）、中度（b）、轻度（c）寒害和总寒害（d）次数分布

表8 1971−2010年寒害的年代际变化

2.3 阴冷指数表征寒害程度的验证

图2为1971−2010年每年冬季最强一次寒害程度统计，其中8a发生了重度寒害，12a发生了中度寒害，其余20a为轻度或无寒害。中国气象灾害大典·海南卷[25]只记载了1971−2007年期间的9次寒害，所记载的寒害程度与本研究计算的阴冷指数基本吻合。但是，对于1987年之前和2001年之后的寒害记载不够全面。

此外，在本研究分析得出的8a重度寒害中，主要为长期持续低温阴雨所致。以海口为例，日最低气温≤12℃的天数超过10d的有6a，其中1975年12月−翌年1月低温天数长达24d，也是寒害最重的一年，与本模型计算结果一致。由此可见，阴冷指数模型较好地表达了长期持续性阴冷导致的寒害。

图2 1971−2010年每个冬季最强一次寒害程度

3 结论与讨论

寒害研究的难点在于缺乏历史灾情的准确信息，难以对所设计的模型直接进行统计模拟以及灾害指标的厘定。本研究以农业和气象行业专家对各个地区阴冷程度的排序为线索，引用均匀试验设计方法统计寻优，构建阴冷指数模型。基于该模型对海南1971−2010年的寒害分析表明，阴冷指数模型能够较为准确地表征寒害的空间分布和年际变化。

阴冷指数不仅局限于反映各种低温要素对作物造成的寒害，而是首次注意到低温过程中持续阴雨寡照的复合作用。熊宇等[26]的研究表明，持续寡照使黄瓜叶片SPAD（相对叶绿素）值增加，净光合速率下降，持续寡照日数越长，黄瓜叶片净光合速率越小，光合恢复能力越差。可见，持续寡照对作物寒害有加重作用，这也是华南寒害不同于北方作物冻害和冷害之处。

华南寒害也偶有以低温作用为主的辐射型寒害。1999年12月下旬海南中北部地区发生了较为严重的寒害过程，尽管≤12℃的低温天数并不长，但是过程最低气温却很低，白沙县1999年12月24日最低气温低至0.4℃。《中国气象灾害大典·海南卷》[25]记载这次寒害过程为重度寒害，而本研究的阴冷指数模型分析结果仅达中度寒害。如何改善阴冷指数模型对于辐射型寒害的判别尚有待于进一步研究。

[1] 罗晓玲,张勇,汤海燕,等.冬季寒害对广东种植业的严重影响及其对策[J].自然灾害学报,2001,10(1):107-113.Luo X L,Zhang Y,Tang H Y,et al.Serious influence of winter cold disaster on plantation and aquaculture in Guangdong province[J].Journal of Natural Disasters,2001,10(1):107-113.(in Chinese)

[2] 刘布春,李茂松,霍治国,等.2008年低温雨雪冰冻灾害对种植业的影响[J].中国农业气象,2008,29(2):242-246.Liu B C,Li M S,Huo Z G,et al.Impact of freezing rain and snow disaster on planting industry in 2008[J].Chinese Journal of Agrometeorology,2008,29(2):242-246.(in Chinese)

[3] 王春林,刘锦銮,周国逸,等.基于GIS技术的广东荔枝寒害监测预警研究[J].应用气象学报,2003,14(4):487-495.Wang C L,Liu J L,Zhou G Y,et al.Research on real-time cold-disaster watching and prediction in Guangdong province based on GIS technology[J].Journal of Applied Meteorolo- gical Science,2003,14(4):487-495.(in Chinese)

[4] 冯秀藻,陶炳炎.农业气象学原理[M].北京:气象出版社,1991:134-150.Feng X Z,Tao B Y.Principles of agricultural meteorology[M].Beijing:China Meteorological Press,1991:134-150.(in Chinese)

[5] 涂悦贤,黄珍珠.广东冬季气候资源优势及寒害与对策[J].热带地理,1994,14(2):118-126.Tu Y X,Huang Z Z.A study on climatic resources and chilling injury during winter in Guangdong province[J].Tropical Geography,1994,14(2):118-126.(in Chinese)

[6] 李世奎,霍治国,王素艳,等.农业气象灾害风险评估体系及模型研究[J].自然灾害学报,2004,13(1):77-87.Li S K,Huo Z G,Wang S Y,et al.Risk evaluation system and models of agrometeorological disasters[J].Journal of Natural Disasters,2004,13(1):77-87.(in Chinese)

[7] 刘玲,高素华,黄增明.广东冬季寒害对香蕉产量的影响[J].气象,2003,29(10):46-50.Liu L,Gao S H,Huang Z M.Impacts of cool injury in winter on banana yields in Guangdong province[J].Meteorological Monthly,2003,29(10):46-50.(in Chinese)

[8] 杜尧东,毛慧勤,刘锦銮.华南地区寒害概率分布模型研究[J].自然灾害学报,2003,12(2):103-107.Du Y D,Mao H Q,Liu J L.Study on probability distribution models of chilling injury in South China[J].Journal of Natural Disasters,2003,12(2):103-107.(in Chinese)

[9] 植石群,刘锦銮,杜尧东,等.广东省香蕉寒害风险分析[J].自然灾害学报,2003,12(2):113-116.Zhi S Q,Liu J L,Du Y D,et al.Risk analysis of chilling injury to banana in Guangdong province[J].Journal of Natural Disasters,2003,12(2):113-116.(in Chinese)

[10]刘锦銮,杜尧东,毛慧琴.华南地区荔枝寒害风险分析与区划[J].自然灾害学报,2003,12(3):126-130.Liu J L,Du Y D,Mao H Q.Risk analysis and regionalization of chilling injury to litchi in South China[J].Journal of Natural Disasters,2003,12(3):126-130.(in Chinese)

[11]王春林,刘锦銮,曾侠,等.近50年来广东冬季寒害的特征[J].自然灾害学报,2004,13(4):121-127.Wang C L,Liu J L,Zen X,et al.Characteristics of recent 50 year's chilling injury in winter in Guangdong[J].Journal of Natural Disasters,2004,13(4):121-127.(in Chinese)

[12]广东省气象局资料室.广东气候[M].广州:广东科技出版社,1987.Data Room of Guangdong Meteorological Bureau.Guang- dong climate[M].Guangzhou:Guangdong Science &Techno- logy Press,1987.(in Chinese)

[13]冯颖竹,梁红,黄璜.广东冬季寒害指标研究[J].自然灾害学报,2005,14(1):59-65.Feng Y Z,Liang H,Huang H.Study on index for winter’s chilling in Guangdong province[J].Journal of Natural Disasters,2005,14(1):59-65.(in Chinese)

[14]杜尧东,李春梅,毛慧琴.广东省香蕉与荔枝寒害致灾因子和综合气候指标研究[J].生态学杂志,2006,25(2):225-230.Du Y D,Li C M,Mao H Q.Disaster-inducing factors and integrated climatic index for banana and litchi chilling injuries in Guangdong province[J].Chinese Journal of Ecology,2006,25(2):225-230.(in Chinese)

[15]霍治国,杜尧东,姜燕.QX/T 80-2007 香蕉,荔枝寒害等级[S].北京:中国标准出版社,2007.Huo Z G,Du Y D,Jiang Y.QX/T 80-2007 grade of chilling injury for banana and litchi[S].Beijing:Standards Press of China,2007.(in Chinese)

[16]余会康,郭建平,赵俊芳.华南龙眼寒害时空分布特征分析[J].中国农业资源与区划,2015,36(6):60-68.Yu H K,Guo J P,Zhao J F.Analysis of the temporal and spatial distribution characteristics of the longan cold damage in Southern China[J].Chinese Journal of Agricultural Reso- urces and Regional Planning,2015,36(6):60-68.(in Chinese)

[17]王春乙,张亚杰,张京红,等.海南省芒果寒害气象指数保险费率厘定及保险合同设计研究[J].气象与环境科学,2016,39(1):108-113.Wang C Y,Zhang Y J,Zhang J H,et al.Determination of the premium rate based on the weather indices of chilling injury in mangoes and contract design in Hainan Province[J].Meteorological and Environmental Sciences,2016,39(1):108-113.(in Chinese)

[18]匡昭敏,潘学标,李莉,等.1961-2008年广西经济林果寒害演变特征[J].农业工程学报,2012,28(s1):201-208.Kuang Z M,Pan X B,Li L,et al.Evolution characteristics of cold damage of economic forest fruits in Guangxi during 1961 to 2008[J].Transactions of the CSAE,2012,28(s1):201-208.(in Chinese)

[19]王灿,杨建峰,陈小敏,等.基于因子分析的胡椒寒害气象等级研究[J].热带作物学报,2015,36(12):2171-2178.Wang C,Yang J F,Chen X M,et al.Classification of black pepper chilling injury based on factor analysis[J].Chinese Journal of Tropical Crops,2015,36(12):2171-2178.(in Chinese)

[20]李世奎,霍治国,王道龙,等.中国农业灾害风险评价与对策[M].北京:气象出版社,1999:91-95.Li S K,Huo Z G,Wang D L,et al.Risk assessment and countermeasures of agricultural disasters in China[M].Beijing:China Meteorology Press,1999:91- 95.(in Chinese)

[21]林萍,陈道松,冯文.2008年海南罕见长"低温阴雨"天气过程成因分析[J].热带作物学报,2009,30(10):1546-1552.Lin P,Chen D S,Feng W.Formation of the rare long-term cold and rainy weather process in 2008 in Hainan[J].Chinese Journal of Tropical Crops,2009,30(10):1546-1552.(in Chinese)

[22]陈瑶,谭志坚,樊佳庆,等.橡胶树寒害气象等级研究[J].热带农业科技,2013,36(2):7-11.Chen Y,Tan Z J,Fan J Q,et al.Classification of chilling injury in hevea rubber based on meteorological conditions[J].Tropical Agricultural Science & Technology,2013,36(2):7-11.(in Chinese)

[23]方开泰.均匀试验设计的理论、方法和应用:历史回顾[J].数理统计与管理,2004,23(3):69-80.Fang K T.Theory method and application of uniform experimental design:a historical review[J].Journal of Applied Statistics and Management,2004,23(3):69-80.(in Chinese)

[24]李云雁,胡传荣.试验设计与数据处理[M].北京:化学工业出版社,2008:162-170.Li Y Y,Hu C R.Experiment design and data processing[M].Beijing:Chemical Industry Press,2008:162-170.(in Chinese)

[25]吴岩峻等.中国气象灾害大典·海南卷[M].北京:气象出版社,2008:16-65.Wu Y J,et al.China meteorological disaster·Hainan[M].Beijing:China Meteorology Press,2008:16-65.(in Chinese)

[26]熊宇,刁家敏,薛晓萍,等.持续寡照对冬季日光温室黄瓜生长及抗氧化酶活性的影响[J].中国农业气象,2017,38(9):537-547.Xiong Y,Diao J M,Xue X P,et al.Effects of continuous overcast weather on cucumber growth and antioxidant enzyme activities in glasshouse[J].Chinese Journal of Agrometeorology,2017,38(9):537-547.(in Chinese)

Method to Characterize the Degree of Chilling Injury with the Cloudy-Cold Index

CHEN Hui-lin1, 2, HUO Zhi-guo3, TIAN Guang-hui1, 2, TONG Jin-he1, 2

(1. Hainan Institute of Meteorological Sciences, Haikou 570203, China; 2. Key Laboratory of South China Sea Meteorological Disaster Prevention and Mitigation of Hainan Province, Haikou 570203; 3. Chinese Academy of Meteorological Sciences, Beijing 100081)

In view of the problem that the existing chilling injure analysis lacked the representation of the overcast and rainy condition, the cloudy-cold index model was proposed in this article. Based on the ranking of the degrees of cloudy and cold of each city and county in Hainan by the experts of agriculture and meteorology, and daily meteorological data from 1971 to 2010 in each city and county in Hainan, the cloudy-cold index model which could reflect the combined effect of low temperature intensity and rainy-sunless was constructed by using the Uniform Experiment Design method. Based on the relationship in the cloudy-cold index model, the cloudy-cold index of each cloudy-cold event in cities and counties in Hainan during the period from 1971 to 2010 was calculated. Severe, moderate and mild chilling injures and their indicators were divided by 10%, 30% and 60% of the cloudy-cold index sequence. The distribution and changes of the chilling injure in Hainan were further analyzed, and the geographical distribution characteristics of the cold disaster were consistent with the actual service of the chilling injure in practice. The yearly change of the cold disaster was well confirmed in the record of the chilling injure in the Chinese Meteorological Disaster Ceremony which showed that the model had a certain practical application, which can provide a new technical method for the monitoring, early warning and evaluation of chilling injure.

Cloudy-cold index; Chilling injury; Model; Uniform design experimentation

10.3969/j.issn.1000-6362.2019.02.005

陈汇林,霍治国,田光辉,等.用阴冷指数表征寒害程度的方法[J].中国农业气象,2018,40(2):105−113

2018−07−21

。E-mail：huozhigg@sina.com

公益性行业（气象）科研专项（GYHY201206019）

陈汇林（1960−），学士，主要研究方向为作物气象。E-mail：hlchen0898@163.com