浅谈GIS在农业气候区划中的应用

王春丽 ，王泽明，金 磊 ，朱红蕊

（1.黑龙江省气候中心，黑龙江 哈尔滨 150030；2.五常市气象局，黑龙江 五常 150200；3.黑龙江省气象台，黑龙江 哈尔滨150030）

1 引言

农业气候资源反映了一个地区气候对其生产所提供的自然气候条件和物质能源发展的潜在能力[1]。GIS是一种多技术交叉的空间信息科学，它是在计算机软、硬件的支持下，运用系统工程和信息科学的理论，科学管理和综合分析具有空间内涵的地理数据，以提供对规划、管理、决策和研究所需信息的空间信息系统[2]。中小尺度自动气象站网的建设和时间观测分辨率的提高，为实时监测局地提供了精细观测资料[3]，尤其是区域自动气象站的业务化运行，更进一步的增加了观测资料时空分辨率。

2 GIS技术在气候区划指标的应用

农业气候区划，其最大的优点是，在缺乏足够统计数据和原始的、规范的情况下，可以作出定量估价和得到文献上还未反映的信息[4]。传统的气候区划方法大多是根据研究区的气象条件，对选取的区划指标进行分级，从而得出区划结构、进行灾损风险评估[5-6]；或是通过对气象资料等进行数理分析，得出相应的数学模型来进行气候区划[7-8]。利用GIS技术可以对区划指标进行细网格化推算，得到不同背景下细网格点上的气候要素值，从而使区划结果更加精细准确[9-10]。当前气象台站是按县域分布而设置的，约50 km×50 km一个台站，仅用此资料进行气候生态区划其结果比较粗糙[11]。为使区划结果达到精细化的目的，引进区域自动气象站是必要的，区域自动气象站一般是按乡镇区域分布而设置的，一般间距在20～25 km左右一个台站。

3 区域站资料数据的空间处理和分析

区域站引进对GIS技术在农业气候区划中应用主要解决区域自动气象站资料本身数据可用性的问题，现行区域自动气象站，普遍观测气温、降水气象要素，各省根据需要还有其它比如风向、风速、气压、地温等观测要素，区域自动气象站由于某些客观或主观因素，比如发生故障时，远离市县气象台站，不能及时修复，观测记录缺测(或有疑误)的情况仍可能发生。因此可能造成部分数据丢失，给资料统计带来了众多不确定性。在出现资料不正常或缺测时应采取合理的统计处理方法，以保持资料序列完整及统计结果符合实际[12]。

3.1 气温、气压、相对湿度、地温及土壤各层温度及降水的的不正常记录处理

在自动观测定时数据中，气温、气压、相对湿度、地温及土壤各层温度某一定时数据缺测时，用前、后两定时数据内插求得，按正常数据统计。

在自动观测定时数据中，气温、气压、相对湿度、地温及土壤各层温度若连续两个或以上定时数据缺测时或小时降水资料缺测时，依据现有的常规气象站和区域自动气象站的资料进行订正，插补延长。其订正方法因要素的特征不同分别采用相关回归和随山体高度变化规律内插而得[13]。气温的相关回归方程均通过0.01信度的显著性检验。在此基础上，进行空间统计分析，建立分区（在分区的时候若目标区范围小，气候、地理特征差异不大，也可不划分区）气候要素与经纬度、海拔高度、坡度、坡向等地理信息数据的关系模型。依据气象-地理信息关系模型，将实有自动气象站资料内插到本站上，一般采用距离加权平均法进行内插[14]，计算公式为：

式中：Tk为网格点邻近第k个气象台站的气候要素值；dk-2是网络点到邻近第k个气象台站距离的平方倒数值，即距离权重；n为网格点邻近气象站的个数，一般取3～5个。从公式可知，网格点与某个气象台站的相互位置越接近，其数据的相似性越强，是符合天气气候规律的。这种距离内插也就考虑了经纬度对气候要素的影响。

所有要素处理后，按正常记录统计。

3.2 风向、风速不正常记录的统计

由于风受影响的因素较多，根据地形、地貌具有很大的随机性，因此当风有缺测的时候，按照中国气象局的《地面气象观测规范》[12]中对风记录缺测统计的要求：风速记录缺测但有风向时，则风向亦按缺测处理；有风速而无风向时，则风速照记，风向记“一”等规定进行处理。

3.3 日、旬、月平均值的统计

⑴气压、气温、相对湿度、风速、地温等项的日平均值为该日相应要素各定时值之和除以定时次数而得；为保持与现有气象台站数据统一，方便气候区划，资料须进行横行统计做 02、08、14、20 时 4 次日平均。

⑵ 气压、气温、相对湿度、风速、地温等项的日平均，每旬应作旬平均，月终应作月平均。旬、月平均值，均用纵行统计，即日平均的旬、月平均值，分别为该日平均的旬、月合计值除以该旬、月的日数而得。

⑶日、旬、月平均值，所取小数位与相应要素记录的规定位数相同（平均云量取一位小数），计算时规定小数位后的小数四舍五入。

⑷气温项每年还应该分别统计≥0℃、≥10℃积温总量值。

4 GIS系统的空间数据库的建立

通过调研考察，了解当地的农业的历史、现状以及农业结构化调整规划，针对迫切解决的问题，确定区划对象，制定区划方案，根据农业气象数据（包括灾情、产量等）和地理因子（包括海拔高度和坡度等），结合气候条件，运用统计学等方法寻找农业气候区划指标。

4.1 常规指标数据库的建立

根据农业气候区划指标建立常规数据库，包括涉及的常规气象资料和相关的农业气象资料为历史数据资料。相关农业气象资料包括灾情、产量、作物各个生长期的极限气象条件等。

4.2 配套的GIS空间数据库的建立

建立区划目标区内的地理信息系统数据库，包括矢量和栅格数据库。矢量数据主要有行政边界、山脉、水系、道路、村屯等信息，有条件的还可以将作物面积标注上。栅格数据主要是DEM（高程）数据，生成的经纬度数据也是栅格数据。以黑龙江省为例，气象一般使用的地理信息数据库为1：50 000地理背景数据的电子地图，土地资源信息、土地利用信息来源于中国科学院资源环境科学数据中心提供的1：100 000的土地利用现状图数据[11]。肖秀珠等[15-16]对福建省长汀县的烤烟进行区划时，结合100m×100m网格点上的地理信息资料绘出区划图，利用原有国家级气象台站资料，可精确到村一级。

5 网格气候数据的推算

依据现有国家级气象台站和区域自动气象站历史数据，结合1 km×1 km网格点上的纬度、经度、海拔高度、坡度、坡向等地理数据，应用梯度距离平方反比法推算生成月平均气温、月平均空气湿度、年降水量、≥0℃积温、≥10℃积温的千米网格栅格图。推算公式如下[17-19]：

式中：X和Xi为网格与气象站点的X轴坐标值；Y和Yi为网格点与气象站点的Y轴坐标值；E和Ei为网格点与气象站点的海拔高度；CX、CY和Ce为站点气象要素值与X、Y和海拔高度的多元回归系数；di为网格点到第i站点的大圆半径距离；n为气象站（包括国家级气象站和区域气象站）的总量，为用于插值的气象站点数目；Zi为气象站点气象要素值；Z为网格点的气象要素值。

6 小结

区域自动站的引进，对观测资料的分析处理，可增加时空站点的密度，对网格气候数据的推算结论信度进一步增强，由此而产生的网格数据更加贴近实际数据，用该数据分析产生的气候区划也就更精确，利用价值大大提高。

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