精细化茶树种植区茶叶春霜冻灾害风险评估

沈天琦 邱新法 韦翔鸿

摘要：开展基于精细化茶树种植区的茶叶春霜冻灾害风险评估有利于增强茶叶生产过程中精准防御该灾害的能力。以浙江省松阳县为研究区，结合谷歌高分辨率卫星数据和GIS技术，获取松阳县精细化茶树种植区分布，并在此基础上，运用自然灾害风险形成理论构建茶叶春霜冻灾害风险指数模型，改变以往对整个行政区进行茶叶春霜冻灾害风险评估的方法，以茶树田块为单位，对松阳县茶树种植区茶叶春霜冻灾害进行风险评估，并划分低风险、中风险、高风险的茶树田。结果显示，松阳县的茶树主要种植在县中部条带型区域，主要位于新兴镇、赤寿乡、樟溪乡、古市镇、斋坛乡、望松街道、叶村乡、水南街道、西坪街道这9个乡镇，其中新兴镇茶树田面积最大，是松阳县茶树田总面积的17.5%;松阳县茶树种植区茶叶春霜冻灾害低风险的茶树田主要分布在松阳县的中心地区，中风险的茶树田主要分布在松阳县的中部条带型地区，高风险的茶树田主要分布在松阳县的东西两侧。

关键词：茶树田;精细化茶树种植区;茶叶春霜冻灾害;风险评估

中图分类号： S425  文献标志码： A  文章编号：1002-1302（2019）02-0262-06

茶叶是我国传统作物之一，在我国各地广泛种植，经济效益、生态效益良好。近年来，各地茶叶的生产以经济产出较高的春季名优茶为主，但由于其茶芽萌发早且早春气温较低，茶芽易受冻，受冻后会出现卷曲、变褐、变焦而失去经济价值，造成巨大的经济损失[1]。以浙江省为例，自2005年以来，浙江茶叶几乎每年都会遭遇春霜冻灾害，2010年其经济损失高达10亿元[2]。因此，开展茶叶春霜冻灾害风险评估以增强茶叶生产过程中防御该灾害的能力有重要意义。

对于茶叶春霜冻灾害，国内外学者进行了很多研究，主要集中在发生茶叶春霜冻灾害的气象指标分析[3-4]，茶葉春霜冻灾害的调查分析[5]、影响评估[6-7]、时空分布特征[8-9]以及防御对策[10-12]等方面。关于茶叶春霜冻灾害的风险评估，目前也有部分成果，娄伟平在建立茶叶春霜冻灾害经济损失率评估模型的基础上，结合浙江省新昌县的地理数据、气象数据和社会经济数据得到新昌县各网格点茶叶春霜冻灾害的风险度[6];金志凤等通过自然灾害风险形成机制，结合茶叶春霜冻灾害的指标，将浙江省茶叶春霜冻灾害风险划分为低风险、中风险和高风险3个等级[13];王学林在试验得出茶叶春霜冻灾害指标的基础上，通过信息扩散法，对江南茶区茶叶春霜冻灾害风险进行评估[1]。从尺度上讲，目前对茶叶春霜冻灾害的风险评估主要是基于行政区，如多个省、1个省、1个县等，此种风险评估有一定意义，但就1个行政区而言，存在不同种类的土地利用类型，若评价某区域茶叶春霜冻灾害为高风险，而该区域没有种植茶树，此时的评价会存在一定的问题。

因此，本试验以浙江松阳县为研究区，在通过谷歌高分辨率卫星数据与GIS技术结合获取松阳县精细化茶树种植区分布的基础上，结合自然灾害风险形成理论，以茶树田块为单位，对松阳县茶树种植区茶叶春霜冻灾害进行风险评估。

1 材料与方法

1.1 研究区与研究数据

本试验以浙江省松阳县为研究区，该县隶属浙江省丽水市，以中、低山丘陵地带为主，中部地势低，东西两侧地势高。地域面积约10.46万hm2，其中山地占76%，耕地占8%，水域及其他占16%，属中亚热带季风气候，温暖湿润，四季分明，冬暖春早，适宜种植茶树[14]，是一个名茶之乡，被授予“全国重点产茶县”“中国绿茶集散地”等称号[15]。据调查，近年来松阳县茶叶的生产以春季名优茶为主，其品种多为安吉白茶、龙井、鸠坑等早发品种，其中安吉白茶种植面积占总种植面积的75%左右。

松阳县的气象数据、基础地理数据和茶树种植区分布数据来自浙江省气候中心。前人研究成果表明，当3—4月的日最低气温低于4 ℃时就会发生茶叶春霜冻灾害[13，16]。本试验采用的气象数据具体包括松阳县气象站2014—2016年的日最低气温数据、松阳县26个区域自动站自建站以来到2016年的日最低气温数据、松阳县周围的遂昌县气象站、云和县气象站、龙泉县气象站和丽水市气象站1987—2016年这30年间的日最低气温数据;基础地理数据包括松阳县30 m分辨率的DEM数据、松阳县乡镇行政边界数据;松阳县茶树种植区分布数据是其通过遥感方法构建植被指数并结合实地调查获取的，该数据有一定的参考意义，但不够精细。松阳县谷歌高分辨率卫星数据采用分辨率为0.6 m的数据，在此谷歌高分辨率卫星地图中可以清晰地识别出每一个田块。此外，根据2016年浙江省统计年鉴资料，获取松阳县2016年茶叶产值数据。

1.2 研究方法

1.2.1 获取精细化茶树种植区分布 关于作物种植区，国内外学者大多采用遥感数据结合构建的植被指数进行提取，李志鹏基于30 m中高空间分辨率的Landsat影像进行遥感分类，以获取研究区高精度的水稻空间分布信息[17];樊香所等采用不同时相的MODIS NDVI数据提取华南地区的水稻分布情况[18-19];樊香所等利用3、5、6月NDVI的变化建立提取模型来获取冬小麦种植面积等[18，20]。通过此类方法获取的作物种植区有一定的参考意义，但不能精细化到每一个田块，当很多田块靠在一起时，会识别成一片栅格而不是独立的田块，并且由于地面种植物的复杂性，此类方法获取的作物种植区的准确性须结合实地调查考证。因此，本研究根据茶树种植区变化较小的特点，将卫星遥感技术与GIS技术结合，提出采用谷歌高分辨率卫星数据与GIS技术结合获取精细化茶树种植区分布的方法。谷歌高分辨率卫星数据即是向用户真实反馈地表面貌的图像，其与传统意义上的地图不同，谷歌高分辨率卫星地图更新比较快，具有准实况特点，因此，其应用面非常广，如用于目视识别作物种植区、检测地面的信息，探测地理位置、地形等，同时还可以应用于城乡规划、导航系统、军事指挥部署、灾情检查、抗灾救灾部署等方面[21]。而GIS技术可以数字化出每一个目视解译的田块。

采用谷歌高分辨率卫星数据与GIS技术结合获取精细化茶树种植区分布的流程如下：首先，在获取研究区最新的谷歌高分辨率卫星数据后对其进行目视解译，利用ArcGIS 10.0的数字化功能，画出确定是茶树田以及不确定是否是茶树田的田块，在画的过程中将确定是茶树田的田块的type属性值设置为1，不确定是否是茶树田的田块的type属性值设置为2;其次，结合现有的茶树种植区分布数据，对type为2的田块进行信息比对，确定其是否是茶树田，从而得到精细化茶树种植区分布。

1.2.2 气象资料的序列延长 由于研究区的区域自动站建立在2000年以后，其时间序列太短，不能满足风险评估的需求，因此须根据相邻常规站点的数据进行序列延长。目前常见的序列延长方法有差值延长法、一元回归延长法、条件差值延长法、逐步回归延长法、比值延长法等[22-23]。差值延长法和一元回归延长法较为简单，所需数据较少;条件差值延长法和逐步回归延长法效果较好，但较为复杂，所需数据较多;比值延长法多用于降水资料的延长[22]。此外，国内外有学者采用其他方法进行气象资料的延长和插补，如娄伟平采用支持向量机的方法对新昌县区域自动站的气象资料进行序列延长[6]，Coulibaly等采用神经网络的方法对缺测数据进行插补[24]，但这些方法对数据的要求更多。鉴于此，本研究在现有数据的基础上，结合周边常规气象站资料，采用简单的差值延长法对松阳县各自动气象站日最低气温的序列进行延长，资料延长所参考的常规气象站结合按就近原则选取，所采用的公式为：

2 结果与分析

2.1 松阳县精细化茶树种植区分布

结合谷歌高分辨率卫星数据与GIS技术获取松阳县精细化茶树种植区分布，并对各乡镇茶树田的面积比例进行统计，结果分别如图2、图3所示。图2-a是松阳县精细化茶树种植区分布图，图2-b、图2-c分别为古市镇和西坪街道的局部放大圖（即图2-a中方框部分）。图2-b、图2-c展现了特定小区域内的每一块茶树田，体现了该数据的精细性。此外，由于茶树种植区域具有常年变化较小的特性，结合谷歌高分辨率卫星数据与前人研究成果提取的茶树种植区具有更高的准确性。

从图2-a可看出，松阳县中部条带型区域属于茶树种植的密集区，主要包括新兴镇、赤寿乡、樟溪乡、古市镇、斋坛乡、望松街道、叶村乡、水南街道、西坪街道等9个乡镇;松阳县东西两侧，属于茶树种植的稀疏区，茶树田较少。松阳县茶树种植区分布呈现图2-a的特性主要是由于松阳县中部地势低，东西两侧地势高，地势较高的地区海拔较高，海拔较高的地区一方面不适宜种植茶树，另一方面增加农民采摘茶叶的困难与危险性。

从图3可看出，松阳县各乡镇茶树田面积差异较大，新兴镇茶树田面积最大，约占松阳县茶树田总面积的17.5%;其次是樟溪乡、古市镇、水南街道、赤寿乡、斋坛乡、望松街道、西屏街道等，茶树田面积各占松阳县茶树田总面积的6%～10%;竹源乡、四都乡、枫坪乡等茶树田面积极少，各占松阳县茶树田总面积的1%不到，其中枫坪乡茶树田面积最小，仅占0.4%左右。

2.2 松阳县精细化茶树种植区茶叶春霜冻灾害危险性、暴露性、脆弱性区划

如前所述，首先，采用松阳县的基础地理数据、社会经济数据和各气象站点序列延长后的1987—2016年的日最低气温数据，结合前文中的方法，得到松阳县每块茶树田各指标因子的值;再次，结合公式（3）、（4）、（6）、（7）、（8）得到松阳县每块茶树田的危险性、暴露性、脆弱性的值;最后，采用ArcGIS 10.0自然分段法划分等级，得到松阳县精细化茶树种植区茶叶春霜冻灾害危险性、暴露性、脆弱性区划图，分别如图4、图5、图6所示，这3幅图中每一幅图的小图展现的区域与图2中一致，其中每一幅图的b、c分别展示了特定区域每块茶树田的危险性、暴露性、脆弱性。

从图4-a可看出，松阳县茶树种植区茶叶春霜冻灾害低危险性的茶树田主要集中在松阳县的中心地区，即叶村乡东部、西坪街道西部、水南街道东北部以及斋坛乡南部等地区;中危险性的茶树田主要集中在松阳县的中北部条带型地区，即赤寿乡、古市镇、望松街道、樟溪乡、斋坛乡北部、新兴镇东部、水南街道西部和南部、西坪街道东部等地区;高危险性的茶树田主要集中在松阳县东西两侧，即玉岩镇、枫坪乡、竹源乡、三都乡、四都乡、板桥畲族乡、裕溪乡、大东坝镇以及新兴镇西部等地区。松阳县茶树种植区茶叶春霜冻灾害的危险性整体表现为中间的茶树田低，东西两侧的茶树田高，其原因主要是松阳县的地势为中间低，东西两侧高，地势较低的地方早春温度较高，发生茶叶春霜冻灾害的危险性小，地势较高的地方早春温度较低，发生茶叶春霜冻灾害的危险性大。

从图5-a可看出，松阳县中部条带型地区的茶树种植区如赤寿乡、古市镇、樟溪乡、望松街道、叶村乡、西屏街道、水南街道、象溪镇、大东坝镇等的茶树田多为低暴露区与中暴露区穿插分布;而松阳县东西两侧的茶树种植区如玉岩镇、枫坪乡、安民乡、新兴镇西部等的茶树田均属于高暴露区。松阳县中部条带型茶树种植区的茶树田的暴露性不大，主要是由于该地区海拔较小，而该地区的茶树田为低暴露与中暴露穿插分布，一来是该地区不同地点海拔的微小差异，二来是阳坡和阴坡的差异;松阳县东西两侧茶树种植区的茶树田的暴露性较大，主要是由于松阳县东西两侧多山区，其海拔较高。

从图6-a可看出，松阳县茶树种植区大部分茶树田属于低脆弱性茶树田，主要是由于松阳县大部分茶树田面积和产值较小，其脆弱性较小;少部分乡镇如斋坛乡、樟溪乡、叶村乡等存在少量脆弱性较高的茶树田，主要是由于这些地区地势较为平坦，存在少量面积较大的茶树田，其脆弱性较高。

2.3 松阳县精细化茶树种植区茶叶春霜冻灾害风险区划

采用公式（5）结合以上松阳县茶树种植区每块茶树田的危险性、暴露性、脆弱性的值，得到松阳县茶树种植区每块茶树田的风险指数。此外，根据表3划分等级，得出松阳县精细化茶树种植区茶叶春霜冻灾害风险区划图，并对每个乡镇茶树种植区茶叶春霜冻灾害各风险等级的茶树田的面积和比例进行统计，分别如图7、表4所示。图7中每一幅小图所展现的区域与图2中一样，其中图7-b、图7-c精细地展示了小区域内每块茶树田的风险。

结合图7-a和表4可发现，松阳县茶树种植区低风险的茶树田主要分布在松阳县中心地区，中风险的茶树田主要分布在松阳县中部条带型地区，高风险的茶树田主要分布在松阳县东西两侧地区，低风险、中风险、高风险的茶树田面积分别约占松阳县茶树田总面积的14.32%、58.06%、27.62%;叶村乡东部、斋坛乡南部、西屏街道西部、水南街道东北部的茶树种植区的茶树田由于海拔较低，早春气温较高，以及暴露性较小等原因，茶叶春霜冻灾害风险指数较小，属于松阳县茶树种植区茶叶春霜冻灾害的低风险区，适宜种植茶树，可适当进行茶叶春霜冻灾害的防御;新兴镇、赤寿乡、古市镇、樟溪乡、斋坛乡、望松街道均有超过50%的茶树种植区的茶树田位于中风险区，这些区域的海拔在300 m左右，早春气温相对较低，发生茶叶春霜冻灾害的风险略高，须采取一定措施进行茶叶春霜冻灾害的防御;松阳县东西两侧的玉岩镇、枫坪乡、安民乡、板桥畲族乡、三都乡、四都乡、竹源乡的茶树种植区的茶树田几乎完全位于高风险区，其他地区如象溪镇、大东坝镇、裕溪乡等也有超过50%的茶树种植区的茶树田位于高风险区，此外，新兴镇西部的茶树种植区的茶树田也位于高风险地区，虽然其占新兴镇茶树田总面积比例不大，但其面积较大，是松阳县茶树种植区高风险茶树田面积最大的乡镇，这些区域由于海拔较高，早春温度较低，发生茶叶春霜冻灾害的危险性较大，且暴露性较高等原因，导致茶叶春霜冻灾害风险指数较高，发生茶叶春霜冻灾害的风险较大，应采取积极的防御措施，如用草或者塑料薄膜覆盖、烟熏等。

3 结论

本研究采用谷歌高分辨率卫星数据与GIS技术结合，获取松阳县精细化茶树种植区分布，并在此基础上，结合自然灾害风险形成理论，以茶树田块为单位，对松阳县茶树种植区茶叶春霜冻灾害进行风险评估，并划分低风险，中风险，高风险的茶树田， 结论如下：（1）松阳县茶树多种植在县中部条带型区域，新兴镇茶树田面积最大，约占松阳县茶树田总面积的 17.5%，枫坪乡茶树田面积最小，约占松阳县茶树田总面积的0.4%。（2）总体来说，松阳县茶树种植区茶叶春霜冻灾害低风险、中风险、高风险的茶树田面积分别约占松阳县茶树田总面积的14.32%、58.06%、27.62%。（3）松阳县茶树种植区茶叶春霜冻灾害低风险的茶树田主要分布在叶村乡等县中心地区，中风险的茶树田主要分布在赤寿乡、古市镇、樟溪乡、望松街道等县中部条带型地区，高风险的茶树田主要分布在玉岩镇、枫坪乡、三都乡、板桥畲族乡以及新兴镇西部等县东西两侧的地区。

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