安徽省茶树春霜冻害的风险评估*

刘瑞娜，陈金华，陈 曦，曹 雯

（安徽省农业气象中心/安徽省农业生态大数据工程实验室，合肥 230031）

安徽省淮河以南地区属于亚热带湿润季风气候，适宜的光温水条件为茶树生长提供了得天独厚的气候资源[1]。据农业部种植业管理司经济作物处统计，2019年安徽省茶树栽培面积达18.7 万hm2，产量12.2 万t，分别占全国的6.0%和4.4%。中国十大经典名茶，出自安徽省的茶叶占4 个，更是中国名茶祁门红茶、黄山毛峰、六安瓜片的原产地[2]。目前，茶叶已成为安徽省重要经济作物，茶产业也成为茶区农民脱贫致富的支柱产业。受全球气候变化影响，近年来，早春霜冻害呈现多发重发态势，轻则造成芽叶焦灼，重则造成成片已发萌芽叶焦枯，严重影响茶叶产量和品质[3]，2018年4月上旬一次强寒潮，安徽省六安市约1.73 万hm2茶园遭受严重霜冻害，直接经济损失约1.22 亿元。春霜冻害已成为制约安徽省茶产业持续发展的重要因素之一。

开展灾害风险评估是对灾害实施有效管理、减轻灾害损失的必要途径[4]。国内农业气象灾害风险区划研究起步于20 世纪90年代，以农业气象灾害风险分析技术和方法的探索研究为主[5]。研究对象涵盖主要粮食作物和经济作物，并取得了系列成果[6-12]。其中针对茶树主要气象灾害，王学林等[17-18]综合考虑灾害发生频率、强度等因子，开展了霜冻害、冻害、干旱等灾害的致灾因子危险性分析。金志凤等[16-17]综合考虑灾害强度、茶树生长环境、农业统计指标和社会经济指标等方面，开展了基于网格化的浙江省茶树种植农业气象灾害精细化风险区划，但目前针对安徽省的茶树春霜冻害精细化风险评估研究较为罕见。本文拟参考以往的研究方法，从致灾因子危险性、孕灾环境敏感性和承灾体脆弱性3 个方面选取茶树春霜冻害风险评价因子，构建茶树春霜冻害风险指数，借助ANUSPLIN 插值模型和地理信息系统对安徽省茶树春霜冻害进行风险评估，以期为提高安徽省茶树气象灾害防御能力，促进茶农增收提供科学依据。

1 资料与方法

1.1 资料来源

基于安徽省各县（市）茶树种植面积，选择淮河以南45 个县（市）作为茶种植区，再按照地理分布特点，大致划分为3 个茶区，即大别山茶区、江北茶区和江南茶区（图1）。气象观测资料来源于安徽省气象局，包括1981-2017年茶种植区45 个站点逐日最低气温数据和各站点经度、纬度、海拔高度等地理属性数据。茶树生产资料来源于安徽省统计年鉴，包括1998-2017年茶种植区45 个站点所在县（市）的茶园面积和茶叶产量数据。地理信息数据包括空间分辨率100m×100m 的安徽省DEM 高程数据（图1），来源于国家基础地理信息中心。

图1 安徽省茶种植区划分Fig.1 Division of tea plantation district in Anhui province

1.2 茶树春霜冻害风险指数及计算方法

1.2.1 致灾因子危险性

致灾因子危险性由不同等级春霜冻害发生频率加权得到的春霜冻害发生综合频率(CFF, comprehensive frequency of spring frost occurrence)表示。依据安徽省茶树生育期，选定每年3月11日-4月20日出现的霜冻为茶树春霜冻。基于气象行业标准《茶树霜冻害等级》（QXT 410-2017），结合安徽省茶树历年春霜冻灾情资料，确定安徽省茶树春霜冻害等级指标见表1。

表1 安徽茶树春霜冻等级指标Table 1 Spring frost indicators of tea plant in Anhui province

基于茶树春霜冻害等级指标，计算1981-2017年茶种植区各站点春霜冻害发生频率。

式中，j 代表安徽茶种植区的45 个站点。FFj为第j 站点1981-2017年各等级茶树春霜冻害的平均发生频率，FNi为第i年霜冻害发生天数，m 为3月11日-4月20日的天数，m=41d，n 为1981-2017年的年数，n=37a。

为揭示不同等级春霜冻害对茶树影响的差异，根据不同等级春霜冻害茶树受害程度，结合专家经验，确定轻度、中度和重度春霜冻害的权重系数分别为0.2、0.3 和0.5。各站点春霜冻害发生综合频率（CFFj）计算式为

式中，LFFj为轻度春霜冻害发生频率，MFFj为中度春霜冻害发生频率，HFFj为重度春霜冻害发生频率。

基于广义交叉验证法，优化ANUSPLIN 方法中的关键参数，建立了以经纬度为自变量、海拔高度为协变量的春霜冻害发生综合频率小网格推算模型。利用ANUSPLIN 插值模型和地理信息系统，对春霜冻害发生综合频率进行空间插值，获取像元大小为100m ×100m 的气象要素栅格数据。

1.2.2 孕灾环境敏感性

孕灾环境敏感性是由代表茶树生长环境对霜冻害敏感性水平的坡向敏感性指数（SIS, Sensitivity index of slope aspect）决定。坡向通过DEM在Arc-GIS中计算得到，像元大小为100m×100m。坡向对茶树春霜冻害发生风险影响较大。一般坡向朝北，茶树受灾风险大；坡向朝南，茶树受灾风险小[19]。因此，基于坡向像元值（A），按照表2 对坡向敏感性指数（SIS）进行赋值，坡向敏感性指数越大，表明茶树遭遇霜冻害的风险越高。

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

1.2.3 承灾体脆弱性

承灾体脆弱性由茶园面积（TA, tea area）和代表春霜冻害造成的茶叶产量损失波动大小的灾年减产率变异系数（VCL, variation coefficient of yield reduction）决定。承灾体脆弱性主要考虑茶园面积和灾年气象减产率变异系数。

（1）茶园面积

统计近5a（2014-2017年）茶种植区各县（市）的茶园面积均值。

式中，j 代表茶种植区45 个站点，Aj为第j 个站点所在县（市）茶园面积，Cij为j 站第i年茶园面积，M 为2014-2017年的年数，M=5a。

先将茶种植区45 个站点所在县（市）茶园面积数字化到安徽省县级行政区划面状矢量图上，然后转换为100m × 100m 像元大小。

（2）灾年减产率变异系数

基于安徽省茶种植区各县（市）1998-2017年茶叶平均单产，采用多元线性回归法模拟趋势产量，进而分离气象产量[20]。

式中，YW为气象产量（kg·hm-2）；Y 为实际产量（kg·hm-2）；Yt为趋势产量（kg·hm-2）。

气象减产率计算式为

式中， YΔ 为气象减产率（%），是一个具有时空可比性的相对指标。

灾年气象减产率变异系数（VCL）表示灾年减产率的幅度偏离其平均值的程度。灾年减产率变异系数越大，说明灾年减产率波动较大，茶树的脆弱性越大[8]。定义为

式中，N 为成灾年数，ΔYi为春霜冻害气象减产率，为灾年平均气象减产率（%）。

将茶种植区45 个站点所在县（市）的灾年减产率变异系数数字化到安徽省县级行政区划面状矢量图上，然后转换为100m×100m 像元大小。

1.2.4 茶树春霜冻害风险指数

根据数据极差标准化方法[8]，应用GIS 中栅格计算器，将春霜冻害发生综合频率(CFF)、茶园面积（TA）和灾年减产率变异系数（VCL）极差标准化，计算式为

式中，I′为标准化后的数据，I 为原始数据，Imax和Imin分别为每个指标历年的最大值和最小值。

采用加权综合评价法构建茶树春霜冻害风险综合指数（TFI）。把春霜冻害发生综合频率(CFF)图层、茶园面积（TA）图层、灾年减产率变异系数（VCL）图层和坡向敏感性指数（SIS）图层按照表3 进行加权叠加，得到茶树春霜冻害风险指数图层。各评价指标权重系数应用层次分析法（AHP）给定。

表3 茶树霜冻害风险评价各因子权重Table 3 Tea spring frost risk assessment index weights

2 结果与分析

2.1 茶种植区致灾因子危险性分析

2.1.1 不同等级春霜冻害发生频率

利用ANUSPLIN 插值模型，对轻度、中度和重度春霜冻害发生频率进行空间插值计算，得到茶种植区不同等级春霜冻害发生频率分布。由图2 可见，轻度春霜冻害发生频率为0.017～0.212，平均为0.078；中度春霜冻害发生频率为0.001～0.134，平均为0.035；重度春霜冻害发生频率为0.004～0.055，平均为0.013。轻度春霜冻害发生频率最高，每年3月11日-4月20日平均有3.2d 出现轻度霜冻害；中度次之，每年3月11日-4月20日平均有1.4d 出现中度霜冻害；重度最小，每年3月11日-4月20日平均有0.5d 出现重度霜冻害。空间分布上，轻度、中度和重度春霜冻害发生频率高值区均分布在大别山区的金寨、霍山、岳西等地以及江南茶区的高海拔地区。

图2 1981-2017年安徽茶种植区不同等级春霜冻发生频率空间分布Fig.2 Frequency distribution of each grade spring frost in tea plantation district from 1981 to 2017

2.1.2 春霜冻害发生综合频率

茶种植区各站点春霜冻害发生综合频率归一化处理后，经插值计算并利用 GIS 中自然断点法将春霜冻害发生综合频率划分为3 个等级，分别为低值区（0～0.20）、中值区（0.20～0.35）和高值区（0.35～1.00），其空间分布见图3。由图可见，高值区集中分布在大别山区的金寨县、霍山县、岳西县以及江南茶区南部的高海拔山区；中值区集中分布在江北 茶区的六安市、肥西县、肥东县、滁州市、全椒县、含山县、和县、马鞍山市等县（市）以及江南茶区的郎溪县、广德县等丘陵地带；低值区集中分布在沿江一带以及江北茶区的庐江县、无为县等县（市）。

图3 1981-2017年安徽省茶种植区春霜冻害发生综合频率空间分布Fig.3 Comprehensive frequency distribution of spring frost in tea plantation district from 1981 to 2017 in Anhui province

2.2 茶种植区承灾体脆弱性分析

2.2.1 茶园面积

茶种植区各县（市）茶园面积见图4。由图可见，茶园面积不足2000hm2的县（市）主要分布在江北茶区东部以及江南茶区的当涂县、芜湖县、南陵县、繁昌县、青阳县、旌德县等县（市）。江北茶区西部的舒城县、庐江县、桐城市，大别山茶区的太湖县以及江南茶区的池州市、石台县、黟县、黄山市、泾县、绩溪县、宁国市、广德县、郎溪县等县（市）茶园面积为2000～5000hm2。大别山茶区的金寨县、霍山县、岳西县、潜山市以及江南茶区宣城市、东至县等县（市）茶园面积为5000～10000hm2。江南茶区的祁门县、休宁县和歙县茶园面积超过10000hm2。

图4 2014-2017年安徽省茶园分布Fig.4 Spatial distribution of tea plantation from 2014 to 2017 in Anhui province

2.2.2 灾年减产率变异系数

作物减产不一定是由气象灾害所导致[21]。为了排除其它因素导致茶叶减产的样本，根据茶种植区45 个站点所在县（市）1998-2017年茶叶减产率数据，按照以下条件选取因春霜冻害造成茶叶减产的样本：一是当年3月中旬-4月中旬霜冻害综合频率大于0.2，二是当年茶叶减产率大于5%，三是发生减产当年没有出现其它重大气象灾害。基于以上灾损样本，计算茶种植区45 个站点所在县（市）灾年平均减产率和灾年减产率变异系数（表4）。灾年平均减产率大别山区为10%～17%，均值为12%；江北茶区为8%～35%，均值为18%；江南茶区为9%～24%，均值为14%。灾年减产率变异系数大别山区为0.31～0.50，均值为0.39；江北茶区为0.13～0.61，均值为0.35；江南茶区为0.17～0.60，均值为0.35。

表4 1998-2017年茶种植区各县（市）灾年茶叶平均减产率（R）及其变异系数（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 茶树春霜冻害风险分析

按照表3，利用GIS 技术对各评价指标进行栅格运算，得到安徽省茶树春霜冻害风险指数栅格图层。基于茶树春霜冻害风险指数，利用GIS 中自然断点分级法将安徽省茶树春霜冻害风险划分为高风险区、中风险区和低风险区，如图5 所示。

图5 安徽省茶种植区霜冻害风险空间分布Fig.5 Spring frost risk distribution in tea plantation district in Anhui province

（1）春霜冻高风险区域：面积118×104hm2，约占评价区域面积的14.6%，主要分布在大别山茶区的金寨县、霍山县、岳西县、潜山县等和江南茶区南部海拔高度在600m 以上的高山区域。这些地区茶园面积较大，且海拔高，早春气温较低，致灾因子危险性指数高。此外，高风险区还零星分布在江北茶区坡向敏感性高的迎风坡（北坡）地带。

（2）春霜冻中风险区域：面积337×104hm2，约占评价区域面积的41.7%，主要分布在大别山茶区和江南茶区海拔高度低于600m 的山区，该区域致灾因子危险性较高风险区低。此外中风险区还呈斑块状分布在江北茶区的丘陵和低山区。

（3）春霜冻低风险区域：面积353×104hm2，约占评价区域面积的43.7%，集中分布在芜湖—宣城—铜陵—池州沿江一带。该区域邻近长江，因水体对小气候的调节作用，茶园气温日较差小，日最低气温较高，致灾因子危险性低。此外受海拔高度和地形影响，低风险区零星分布在江南茶区的低山区。

3 结论与讨论

3.1 结论

安徽省茶树春霜冻害高风险、中风险和低风险区域面积分别占评价区域总面积的14.6%、41.7% 和43.7%。其中高风险区主要分布在大别山茶区的金寨县、霍山县、岳西县、潜山县等和江南茶区南部海拔600m 以上的高山区域，零星分布江北茶区迎风坡（北坡）地带。中风险区多分布在大别山茶区和江南茶区海拔低于600m 的山区，呈斑块状分布在江北茶区的丘陵和低山区。低风险区集中分布在芜湖—宣城—铜陵—池州沿江一带，零星分布在江南茶区的低山区。

3.2 讨论

本研究霜冻害风险区划结果与金志凤等[22]对江南地区霜冻害进行区划的结果有很多吻合之处，但也存在部分差异。主要原因，一是插值方法不同，金志凤等采用了克里金方法进行空间插值，本研究通过优化ANUSPLIN 方法中的关键参数，建立了以经纬度为自变量、海拔高度为协变量的气象要素小网格推算模型，实现了精细化的茶树春霜冻灾害风险评估。二是选取的区划因子不同，金志凤等在考虑承灾体脆弱性时，选取了茶树种植面积和地均茶叶产值作为区划因子，本研究综合考虑茶叶产量灾损，最终选取了灾年减产率变异系数和茶园面积作为区划因子。

基于安徽省茶树春霜冻害风险评估结果，逐县（市）统计中高风险区域面积占各县（市）面积的比例，对比安徽省茶树种植面积超过2000hm2的县（市）分布发现，金寨、潜山、霍山、岳西、黄山、绩溪、歙县、休宁、六安、泾县、宁国、舒城、石台、黟县等县（市）中高风险区域面积比例较大（≥60%），该区域是安徽省名优茶的主产区，茶叶产量大，经济产值高，为发挥区域比较优势，促进农业增效和农民增收，后续防灾减灾工作开展需关注：（1）对新建茶园，首先是选用抗寒良种；其次，园地应设在朝南、背风、向阳的半山坡地段。（2）对于现有茶园，需加强茶树春霜冻害灾害监测预警，强化防霜配套措施，提升对茶树霜冻害的防御能力。肥西、池州、青阳、南陵、郎溪、桐城、太湖、东至等县（市），中高风险区域面积比例较小（＜60%），可根据当地气候条件、土壤特性合理科学开展茶树的优势区域布局。

由于茶树气象观测资料精细化程度不足、资料年限较短，部分区划结果仍然存在风险等级与实际不一致的现象。随着茶树气象观测的进一步规范化，茶树气象灾害风险评估体系的科学性及完整性有望进一步提升，有利于更为客观地揭示茶树霜冻害风险的特征本质。