华南热区农业气候资源时空数据库构建与集成分析①

胡 杰 戴声佩 李茂芬

(中国热带农业科学院科技信息研究所/海南省热带作物信息技术应用研究重点实验室海南海口571101)

地理信息系统(GIS)是基于计算机硬、软件系统，对地理数据进行采集、储存、管理、分析与应用的技术系统[1]，融合了地理学、地图学、遥感和计算机等学科[2]，已经广泛的应用在各行业不同领域[3]。地理信息系统可以管理多种地理实体和地理现象数据及其关系，用于分析和处理区域内地理实体、现象及过程，解决复杂的规划、决策和管理问题[4]。近年来，地理空间数据急速增长，地理时空大数据已成为当前地理信息社会化应用服务的主要形式[5-6]，已经成为当前研究的热点领域。众多学者针对不同需求开展了相关的地理时空数据库研究，如针对自然环境方面的土地覆盖变化[7]、土地利用调查[8]、资源环境[9]、自然资源资产[10]、森林资源管理[11]、遥感影像[12]、石漠化土地退化[13]、水土保持[14]时空数据库研究，以及针对社会经济方面的人口普查[15]、县域地名[16]、智慧城市[17-18]、智慧旅游[19]等时空数据库系统设计与实现，取得了卓有成效的成果。

农业气候资源是农业自然资源的重要组成部分[20]，直接影响农业生产过程，并影响区域农业生产结构、种植布局、作物种类、种植方式和耕作制度等[21]。林孝松基于网格单元构建了区域农业气候资源数据库，为区域农业气候资源辅助决策支持系统的建设提供理论与技术基础[22]。魏兴萍[23]通过二次开发研制出重庆地区农业气候资源信息化系统，为区域农业气候资源的利用和深入研究提供帮助。刘志雄[24]探讨了在Internet环境下采用浏览器/服务器(B/S)模式开发农业气候信息系统的方法，并建立了基于B/S模式的湖北省农业气候信息系统。谢先全[25]设计开发了福建省农业气候资源信息系统，并完成了农业气候系统功能模糊综合评价，并开展了综合农业气候区划和专题农业气候区划。此外，薛龙琴等[26]建立了河南省农业气候资源数据库及其查询系统。

综上所述，针对农业气候资源时空数据库的研究，在生产、管理及应用上面临着一系列难题，如，数据源及存储组织、分析处理与集成应用、数据全生命周期管理等问题［5，27］。因此，十分有必要开展针对农业气候资源时空数据库的研发，特别是在全球变暖背景下，中国华南热区农业气候资源发生了相应的改变［20］，亟需完善相关研究。本研究基于气象站点观测数据，利用地理信息系统技术和面向对象的语言，构建了华南热区农业气候资源时空数据库，并在此基础上对相关农业气候资源时空数据进行了集成分析，以期为区域可持续发展、生态环境保护、农业种植生产、农业区划规划，以及社会经济发展等方面提供数据基础和科学支撑。

1 研究区域概况与数据来源

1.1 研究区域概况

华南热区介于北纬18°6′～28°26′和东经97°34′～120°30′，在行政区划上包括福建省、广东省、广西壮族自治区、云南省和海南省大部分地区，及香港和澳门特别行政区，以及四川省、贵州省、湖南省和江西省的小部分地区，总陆地面积约66.80万km2。除横断山脉地区和云南东北部高原地区外，该区域大部分地区属热带、亚热带季风气候，气候温暖湿润，雨热同季，年均气温21.40℃，降水量1 900.2 mm，区域内珠江是中国径流量最大的河流，径流年内分配极不均匀，4～9月汛期径流量约占全年的80%左右。该区域不仅是中国重要的粮食生产基地，还是中国重要热带作物的生产基地，是中国农作物晚三熟和热三熟区域，粮食作物主要有水稻、旱稻、小麦、番薯、木薯、玉米、高梁等，经济作物主要有热带水果、橡胶、甘蔗、麻类、花生、芝麻、茶等。

1.2 数据来源

本文选取研究区域内76个资料序列较长的地面气象站点(表1)逐日平均气温、最高气温、最低气温、降水量、日照时数、相对湿度、平均风速等7项气象要素实测数据,为保证数据的完整性和连续性,数据时间段为1971年1月1日至2015年12月31日,来源于国家气象科学数据共享服务平台(http://data.cma.cn/)。研究区边界数据采用国家基础地理信息中心发布的1∶400万中国行政区划数据。

2 数据处理与系统构建

2.1 数据预处理

首先对原始下载数据进行检查和质量控制，确保数据的完整性和连续性；其次利用Excel软件对各站点和气象要素质量控制后的数据进行统计分析；再次利用Matlab软件编程计算各站点、各气象要素的月平均值和总值；最后获得76个站点7项气象要素的月平均值和总值数据，为下一步生成点数据库提供基础数据。

2.2 点数据库生成

对于点数据库的生成，利用Matlab软件编程将预处理的数据转化成ArcGIS软件批处理生成点数据库的文本文件格式。本研究中的文本数据字段分别为站点号(ID)、经度(LON)、纬度(LAT)、气象要素值(DAT)，7个气象要素1971年1月至2015年12月共计6 480个文本文件；之后利用Python＋ArcGIS Desktop批处理程序，将这6 480个文本文件转化为shapefile格式的点数据库，为下一步空间插值做好数据准备。

表1 气象站点信息表

2.3 地理空间插值

为了对比不同地理空间插值方法的效果，选取反距离权重(IDW)、普通克里格(Kriging)、薄板样条函数(Spline)等地理空间插值方法，应用Python＋ArcGIS Desktop批处理程序，将shapefile点文件批量插值。考虑计算时间和存储空间，本研究中空间插值的空间分辨率为1 km，时间分辨率为月尺度。最后将空间插值后的月尺度各气象要素空间栅格数据进行剪裁，获得研究区范围内各气象要素时空栅格数据，数据总量约为222 GB。

2.4 时空数据库系统构建

为了满足面向农业气候资源管理的需求，结合自然资源科学和空间信息技术，基于Microsoft Visual Studio 2010开发环境和ArcGIS Engine 10.0开发包，构建华南热区农业气候资源时空数据库系统，该数据库集源数据管理、专题数据管理和成果数据管理三者于一体，包括农业气候资源基础库、专题库和成果库(图1)，数据库的基本结构如图1所示。对于不同数据类型的存储方式，以shape或空间数据库的feature class存储矢量数据，以geotif、img、GRID等文件形式存储栅格数据，以及非结构化的文档、图片存储表格数据。对于数据的管理，结合面向对象的关系数据库PostgreSQL和空间数据引擎技术，实现了属性数据与空间数据的统一存储与管理，有效地保证了数据的完整性和一致性，提高了数据访问效率。

图1 农业气候资源时空数据库系统架构

2.5 时空数据库系统功能

本研究构建的华南热区农业气候资源时空数据库系统界面如图2所示。该系统具备以下功能：(1)直观显示华南热区行政区划信息、气象监测站点信息、地势信息、江河水流域信息以及遥感影像信息等。(2)图层自由放大、缩小、漫游、鹰眼图显示、点击地图查询、固定比例缩放、前后视图缓存及刷新显示。(3)利用该时空数据库可以直接查询华南农业气候资源情况，实现华南热区农业气候资源的数字化和信息化管理。

图2 农业气候资源时空数据库系统界面

3 数据集成分析

3.1 月尺度变化分析

本研究共生成7个气象要素(平均气温、最高气温、最低气温、降水量、日照时数、相对湿度、平均风速)1971～2015年每月尺度1 km分辨率的时空数据库。由于篇幅限制，以研究区2015年月平均气温变化来分析研究区时空数据月尺度变化情况，图3和图4分别是2015年研究区月平均气温空间分布图和2015年研究区月平均气温变化曲线，可以看出，研究区月平均气温空间分布呈现明显的空间差异，春季(3～5月份)平均气温升高明显,由东南沿海向北方逐步升温；夏季（6～8月份）平均气温达到高值，其中研究区东部和中部地区平均气温高于27.5℃，而西部地区由于地形影响空间分布差异更加明显；秋季（9～11月份）平均气温自北向南开始回落；冬季(12月份、1月份和2月份)平均气温较低，平均气温大多低于22.5℃，西部地区明显低于东南沿海地区。

图3 2015年月平均气温空间分布图

3.2 年际尺度变化分析

由1975、1985、1995、2005和2015年研究区平均气温空间分布图(图5)可知，近几十年来，研究区平均气温整体呈升高趋势，其中平均气温介于22～24℃的分布区域扩展最大，其分布范围向北、向高海拔延伸，此外，平均气温大于大于24℃的分布区域也呈增加趋势。由1975～2015年研究区平均气温变化曲线(图6)可以看出，1975～2015年研究区平均气温从20.7℃升高到21.6℃，升幅达0.9℃，这与全球整体升温趋势相一致，由此可能会带来一系列生态环境、社会经济和可持续发展的问题。

图4 2015年月平均气温变化曲线

3.3 不同气象要素空间变化

为了更好的说明华南热区农业气候资源时空数据库情况，图7展示了2015年研究区日照时数、平均气温、最高气温、最低气温、降水量、相对湿度和平均风速等7个气象要素的空间分布图。可以看出，不同气候要素的空间分布存在显著差异，2015年研究区日照时数高值区域分布在云南省、海南省和广东省南部地区，低值区域分布在广西省、福建省和广东东部地区。研究区平均气温、最高气温和最低气温的空间差异基本一致，主要表现为研究区西部地区异质性较明显，表现为较明显的地形依赖性，研究区东部则表现为纬度依赖性。研究区降水量东南沿海地区明显高于西部云南地区，相对湿度与降水量空间分布差异相似。平均风速在研究区中部地区形成通道，主要是由于风速较高的冬季风南下形成。通过分析不同气象要素的空间分布变化情况，进一步研究其时空变化趋势，可为区域农业生产、种植结构调整、规划布局提供科学参考。

图5 1975、1985、1995、2005和2015年平均气温空间分布图

图6 1975、1985、1995、2005和2015年平均气温变化曲线

4 结论

本文通过气象数据资料收集、处理、分析，并利用Matlab、Python、ArcGIS和空间数据库开发工具，构建了华南热区农业气候资源时空数据库，并集成分析了相关气候要素的月尺度、年际尺度和空间变化情况，可为区域可持续发展、生态环境保护、农业种植生产、农业区划规划，以及社会经济发展等方面提供数据基础和科学支撑，但该时空数据库在时间延续性、空间精准性、数据扩展性、成果应用性等方面仍需要进一步的研究。

图7 2015年各气象要素空间分布图