基于相對濕潤指數的浙江省茶葉氣象干旱特征分析

鹿 翔，韓芙蓉，高昕瑜，舒素芳，陸德彪，金志鳳

（1.金華市氣象局，浙江 金華 321099；2.武義縣氣象局，浙江 武義 321299；3.浙江省農業技術推廣中心，浙江 杭州 310020；4.浙江省氣候中心，浙江 杭州 310056）

茶Camelliasinensis作為一種經濟價值較高的作物，廣泛分布于浙、閩、皖、鄂、湘、云、貴、川等省。浙江省位于中國四大茶區之一的江南茶區，地處亞熱帶季風氣候區，境內以盆地、丘陵地貌為主，氣候、地形、土壤條件適合茶樹種植[1-2]，杭州、湖州等是全國知名的茶葉產地，西湖龍井、安吉白茶等是享譽世界的知名品牌[3]。近年來，隨著人民生活水平的提高，對于茶葉，特別是名優茶的需求逐年增加[4]。2020 年，浙江省茶葉種植面積達20.5 萬hm2，產量19.1 萬t，茶葉產值238.6 億元。

在全球變暖的大背景下，極端氣候事件發生的概率增加，浙江茶葉產區雖然降水豐沛，但在夏秋兩季仍易遭受干旱[5]，特別是近年以來，極端干旱事件頻發，給全省的茶葉生產造成了巨大的損失。如2019 年9—11 月，安吉縣發生嚴重干旱，茶樹受災嚴重，受災面積達1.13 萬hm2。茶樹干旱災害主要分為伏天(7—8 月)高溫干旱和秋季(9—11 月)干旱。出梅后，整個浙江地區受副熱帶高壓控制，形成高溫、少雨的伏旱天氣。此時茶樹易發生旱害，輕則葉片凋零、生長遲緩，重則葉片枯萎、植株枯死[6-7]。進入秋季，全省降水減少，易出現干旱。當氣溫下降時，茶樹生長速度減緩。發生干旱后茶樹根系水分吸收不足，體內平衡破壞，導致枝梢生長停滯，對來年春茶的產量和品質產生一定的影響[8]。因此，開展茶葉氣象干旱災害的研究，有助于提高浙江對茶葉氣象干旱災害的防御能力。

國內外的學者開展了一些針對茶葉夏秋兩季氣象干旱災害的研究，主要有夏季的高溫干旱對茶葉生長品質的影響研究[9]，典型氣象干旱過程對茶葉生長和產量的影響[10]以及高溫熱旱害的氣候變化特征[11]等。金志鳳等[12]通過研究茶葉氣象干旱災害風險，確定了浙江省發生夏季高溫干旱的高風險地區。但針對茶葉生產氣象干旱變化規律特征分析的研究相對較少。因此，本研究結合浙江茶葉生產現狀和實際干旱災害個例，根據張曉芳等[13]通過實際蒸散率研究作物干旱的經驗，運用相對濕潤指數分析浙江省夏季和秋季茶葉干旱的時間變化規律和空間分布特征，為浙江省茶葉生產優化布局提供科學依據。

1 資料與方法

1.1 數據來源

采用1971—2020 年浙江省68 個代表性國家氣象站逐日數據，包括氣溫、降水量、相對濕度、日照時數、水汽壓等。茶園面積、茶葉產量和茶葉產值等農業統計數據來自2021 年《浙江統計年鑒》。

浙江省降水存在明顯的季節性，區域分布不均勻，導致茶葉生產在夏季出梅后和秋季易遭受旱害的侵襲，影響茶樹的正常生長和夏秋茶葉產量，災情嚴重的甚至危害第2 年春茶的產量和品質。為此，選擇對茶葉生產影響最主要的2 個時間段：夏季出梅后和秋季，具體時間為夏季干旱選取出梅后(浙江省平均出梅日期為7 月10 日)至8 月31 日，秋季選取9 月1 日至11 月30 日。

1.2 研究方法

1.2.1 相對濕潤指數的計算和干旱等級劃分 一些學者的研究[14-15]表明：相對濕潤指數在月、季等時間尺度上表征農作物的氣象干旱具有較好的適用性，因此，采用相對濕潤指數研究浙江夏秋季節的茶葉氣象干旱特征。

式(1)中：IM為相對濕潤指數，P為作物某一生育階段的降水量，E為實際蒸散量。根據聯合國糧農組織推薦，E的計算公式為：

式(2)中：Kc為作物系數，采用聯合國糧農組織推薦的茶樹成熟期的作物系數Kcmid=1.15；E0為參考作物蒸散量，采用聯合國糧農組織推薦Penman-Monteith 方法計算，此方法中定義作物的蒸散量為一種假象參照作物冠層的蒸散速率。

式(3)中：Rn為地表凈輻射(MJ·m-1·d-1)，G為土壤熱通量(MJ·m-2·d-1)，Tmean為日平均氣溫(℃)，u2為2 m 高處風速(m·s-1)，es為飽和水汽壓(kPa)，ea為實際水汽壓(kPa)，Δ為飽和水汽壓曲線斜率(kPa·℃-1)，γ為干濕表常數(kPa·℃-1)。

參考GB/T 20481—2017《氣象干旱等級》[16]中提出的相對濕潤指數氣象干旱等級劃分法和王明田等[17]、張青雯等[15]的研究，本研究在季尺度上將相對濕潤指數干旱等級劃分為5 級(表1)。

表1 相對濕潤度干旱等級劃分Table 1 Drought classification base on relative humidity

1.2.2 干旱強度 干旱強度(H)用來表征某一地區干旱的嚴重程度，利用曾曉珊等[14]的方法計算浙江省各地相對濕潤指數多年平均值代表該站點的平均干旱強度。指數越小，表示干旱程度越嚴重。

式(4)中：n為統計年數，IM為歷年相對濕潤指數，當IM≥0 時，該站點的指數數值按0 處理。

1.2.3 干旱頻率和干旱站次比 出現干旱的年數與統計總年數之比：F=N/n×100%，其中：N為出現干旱的年數，n為統計總年數。根據劉永林等[18]的結果，把干旱發生頻率分為以下5 個等級(下限排除法)：極少發生(0～20%)、較少發生(20%～40%)、經常發生(40%～60%)、頻繁發生(60%～80%)、極頻繁發生(80%～100%)。干旱站次比是指某一區域內發生干旱的站點數占全部站點數的百分比，主要用于評價干旱影響范圍的大小及嚴重程度。

1.2.4 氣候傾向率 用y表示序列長度為n的氣候要素，t表示y所對應的時間。一元線性回歸方程：

式(5)中：a為回歸常數，b為回歸系數，a和b用最小二乘法進行估計，回歸系數b的符號表示氣候變量y的趨勢傾向，即當b＞0，說明隨時間t的增加y呈上升趨勢，b＜0 時，說明隨時間t的增加y呈下降趨勢，通常將b的10 倍稱為氣候要素的氣候傾向率[19]。

1.2.5 空間插值 根據賈悅等[20]和曾麗紅等[21]的研究結果，反距離權重法在空間插值中能夠對缺測的數據進行有效的填補，尤其是對蒸散量及其相關氣象變量空間分布的插值具有較好的計算效果，因此，采用該插值方法對浙江省夏季和秋季的茶葉相對濕潤指數的空間分布進行空間插值模擬。

1.2.6 經驗正交函數分解(EOF) 通常情況下經驗正交函數第一模態表征原始序列的主要空間分布特征，第二模態代表剩余變率的主要分布特征[22]。EOF 分解的詳細計算過程根據《現代氣候統計診斷與預測技術》[19]，首先計算得浙江省的相對濕潤指數場，然后將指數場分解為空間函數和時間函數的乘積之和：X=VT，其中V和T分別為相對濕潤指數場EOF 分解后的空間模態和時間系數，具有正交關系。

1.2.7 小波分析 小波分析是一種具有時間—頻率多分辨功能的統計學方法，其理論廣泛應用于氣象領域的周期分析，優點是可以分辨時間序列中隱藏的結構特性信息，充分反映所研究時間序列中不同時間尺度上的發展規律。常用的小波分析方法有Morlet 小波、交叉小波和墨西哥小波等[23-24]。本研究運用Morlet 小波分析對不同尺度氣象干旱指數的變化趨勢和變化周期進行分析。

2 結果與分析

2.1 茶葉夏季和秋季干旱的特征分析

2.1.1 茶葉干旱空間分布特征 根據浙江省各站點的相對濕潤指數計算得夏季和秋季的歷年平均茶葉氣象干旱強度(圖1)。夏季茶樹生長旺盛，需水量大，對干旱更加敏感。由圖1A 可知：浙江省夏季茶葉干旱主要出現在浙中南地區，特別是金衢盆地，大部分區域相對濕潤指數小于-0.3，干旱強度較強；沿海地區和浙西北山區相對濕潤指數大于-0.2，干旱強度低。根據圖1B，秋季茶葉干旱強度明顯小于夏季，干旱主要出現在浙北和浙中局部地區，相對濕潤指數達-0.3～-0.2；其他大部分地區干旱強度偏弱，其中寧波、臺州和溫州等沿海地區相對濕潤指數大于-0.1，表明這些區域秋季基本無明顯干旱發生?？芍阒械貐^在夏季和秋季降水相對偏少，蒸散量大，干旱強度較高，對當地茶葉生產影響較大。

圖1 1971—2020 年浙江省夏季(A)和秋季(B)干旱強度分布Figure 1 Spatial distribution of drought intensity of tea in summer (A) and in autumn (B) in Zhejiang from 1971 to 2020

根據浙江省各站點的相對濕潤指數計算發生氣象干旱年數與統計年數之比得到夏季和秋季的歷年平均茶葉氣象干旱頻率分布(圖2)。由圖2A 可知：近50 a 來，浙江省絕大部分地區茶葉夏季干旱的發生頻率在2%～62%，干旱頻率平均為34%，茶葉干旱頻率總體較高，主要呈現由浙西北向浙東南沿海遞減的分布。金華、衢州和杭州部分地區發生干旱的頻率為40%～60%，經常發生干旱；臺州和溫州等沿海地區發生干旱的頻率為0～20%，極少發生干旱；其他地區發生干旱的頻率為20%～40%，屬于較少發生干旱的等級。圖2B 為發生茶葉秋季干旱的頻率分布。浙江省出現茶葉秋季干旱的頻率為2%～70%，平均值為23%，總體低于夏季，呈現西高東低的分布規律。杭州、湖州、金華、衢州和麗水部分地區發生干旱的頻率為20%～40%，較少發生干旱，沿海地區(寧波、舟山、紹興、臺州和溫州)發生干旱的頻率為0～20%，屬于極少發生干旱的等級。表明浙江省茶葉夏旱和秋旱的分布特征具有一定的相似性，夏季茶葉干旱發生的頻率相對更高。

圖2 1971—2020 年浙江省夏季(A)和秋季(B)干旱頻率分布Figure 2 Spatial distribution of drought frequency of tea in summer(A) and in autumn(B) in Zhejiang from 1971 to 2020

2.1.2 干旱站次比時間變化特征 由圖3 可知：浙江省夏季和秋季茶葉干旱的站次比分別為33.7%和22.6%，夏季發生茶葉氣象干旱的范圍大于秋季。其中夏季茶葉干旱的站次比總體呈下降趨勢，氣候傾向率為-0.290 a-1，但2000 年以后有4 a 的站次比超過75%，2000 年之前只出現過2 次，說明雖然夏季干旱的站次比呈逐年下降的趨勢，但出現極端大范圍干旱的概率在增加。秋季茶葉干旱的站次比呈上升趨勢，氣候傾向率為0.038 a-1。1971—2000 年，干旱站次比呈上升趨勢，氣候傾向率為0.820 a-1，近20 a (2001—2020 年)呈下降趨勢，氣候傾向率為-1.000 a-1。

圖3 1971—2020 年浙江省夏季和秋季茶葉干旱站次比變化趨勢Figure 3 Trend of drought station ratio in summer and autumn in Zhejiang from 1971 to 2020

綜上所述，浙江省茶葉夏季干旱的發生范圍逐漸縮小，而茶葉秋季干旱的發生范圍在2000 年以后也在逐漸縮小。但在進入21 世紀后，浙江省出現極端大范圍茶葉干旱的頻率增加，比如在2003、2013、2016 和2017 年的夏季以及2019 年的秋季都出現了罕見的大范圍茶葉干旱事件。

2.2 茶葉夏季和秋季干旱的時空變化特征分析

2.2.1 正交經驗函數(EOF)分析 對1971—2020 年浙江省68 站的茶葉夏季和秋季的相對濕潤指數(IM)進行正交經驗函數分解，得到2 個茶葉生長季節相對濕潤指數的時間和空間分布模態。根據NORTH 等[25]的相關研究，其第一模態特征值與典型誤差之差均大于第二模態特征值與典型誤差之和，通過NORTH 檢驗，第一模態和第二模態顯著分離。

分析結果表明：浙江省茶葉夏季干旱的前2 個特征向量的方差貢獻率分別為57%和14%，累計貢獻率達71%，可以代表茶葉夏季干旱的主要特征。茶葉夏季干旱第一模態空間分布如圖4A 所示。該模態的特征向量的空間分布均為負值，表明浙江省茶葉夏季干旱的變化趨勢基本一致，即干旱強度普遍較強或較輕，但是全省各區域干旱強度變化的幅度存在差異，主要的絕對值大值區域位于浙江西部和北部地區。這些區域特征向量變化幅度最大，對干旱的反應最為敏感，而南部的麗水和溫州地區絕對值較小，變化幅度相對較小。第一模態的空間分布說明：浙江西部和北部地區干旱強度的波動比南部大，夏季更容易出現嚴重的茶葉干旱。茶葉夏季干旱第二模態空間分布如圖4B 所示，該模態與第一模態的空間分布存在顯著差異，浙東南溫州、臺州等地為負值，北部大部分區域為正值，表明浙東南區域和北部區域的干旱強度呈現相反的空間分布特征。特征向量對應的時間系數代表其分布的時間變化特征。從茶葉夏季干旱第一模態對應的時間系數(圖4C)來看，20 世紀90 年代以前時間系數以正值居多，說明該時段浙江省出現茶葉夏季干旱的年份較多，20 世紀90 年代以后出現明顯的年代際振蕩特征，負值增多，表明這一時期浙江省出現茶葉干旱的年份相對減少，但嚴重干旱年份仍然存在，如2003、2013、2016 和2017 年。第二模態對應的時間系數(圖4D)呈現波動變化，表明當溫州、臺州等地茶葉夏季干旱偏強(弱)時，北部大部分區域偏弱(強)。

圖4 浙江茶葉夏季干旱強度EOF 變換第一模態和第二模態空間特征向量分布和時間系數Figure 4 First two mode distribution and the time coefficient variation of Zhejiang’s tea drought intensity EOF in summer

浙江省茶葉秋季干旱的前2 個特征向量方差貢獻率分別為46%和13%，累計貢獻率達59%。茶葉秋季干旱第一模態空間分布如圖5A 所示，該模態特征向量的空間分布均為正值，表明茶葉秋季干旱變化趨勢基本一致，即干旱強度普遍較強或較輕，但是不同區域干旱強度變化幅度存在差異，主要絕對值大值區域位于浙江寧波、臺州和溫州。該區域特征向量變化幅度大，對干旱的反應最為敏感，而西北部地區絕對值較小，變化幅度相對較小。第一模態的空間分布說明：浙江東南部地區干旱強度的波動比西北部大，秋季更容易出現嚴重的茶葉干旱。茶葉秋季干旱第二模態空間分布(圖5B)與第一模態的空間分布存在顯著差異，全省大部分地區為正值，寧波和舟山為負值，表明寧波和舟山與全省其他大部分地區的干旱強度呈現相反的空間分布特征。從茶葉秋季干旱第一模態對應的時間系數(圖5C)來看，20 世紀90 年代以前時間系數呈現波動變化，茶葉秋季干旱與濕潤交替出現，20 世紀90 年代以后以負值居多，表明這一時期浙江省出現茶葉秋季干旱的年份相對增加，如2003 和2019 年。第二模態對應的時間系數(圖5D)呈現波動變化，表明當寧波、舟山等地茶葉秋季干旱偏強(弱)時，其他區域偏弱(強)。

圖5 浙江茶葉秋季干旱強度EOF 變換第一模態和第二模態空間特征向量分布和時間系數Figure 5 First two mode distribution and the time coefficient variation of Zhejiang’s tea drought intensity EOF in autumn

2.2.2 小波分析 分別將EOF 變換得到的茶葉夏季和秋季干旱強度場主要模態的時間序列進行小波變換分析，小波系數實部反映的是茶葉氣象干旱在不同時間尺度的周期變化及在時間域中的分布，小波系數的模則是用來分析其信號的強弱從而確定茶葉氣象干旱變化的主周期。分析可知：浙江茶葉夏季和秋季干旱強度都存在顯著的周期性變化，但不同季節的年際變化存在一定差異。

根據圖6A，茶葉夏季干旱強度第一模態時間序列存在明顯的不同時間尺度的振蕩信號，主要是準2～6、6～10 以及15～20 a 尺度的變化周期，其中1985—2005、2010—2015 年存在2～6 a 的周期振蕩信號，1985—2005 和2010—2015 年均通過了0.05 顯著性水平的高斯白噪聲檢驗(以下簡稱“檢驗”)；1971—2010 年存在6～10 a 周期，其在1980—2005 年通過了檢驗；1971—2010 還存在15～20 a 的變化周期，但沒有通過顯著性檢驗。根據小波系數模的分布(圖6B)，2～6 a 周期的能量密度最大，該尺度的周期性最強，且茶葉夏季干旱的主要模態表現為全區一致性，說明浙江省茶葉夏季干旱存在明顯的2～6 a的強弱變化周期。

圖6 浙江茶葉夏季干旱強度EOF 變換第一模態時間系數的小波譜分析Figure 6 Wavelet spectrum analysis of the First Mode time coefficient of EOF of Zhejiang’s tea drought intensity in summer

根據圖7A，茶葉秋季干旱強度第一模態時間序列存在準2～4、6～10 以及12～16 a 的變化周期，其中1980—2010 年存在2～4 a 的周期振蕩信號，并且通過了顯著性檢驗；1971—1990、2000—2020 年存在6～10 a 周期，其中在1980—1990、2000—2010 年通過了檢驗；12～16 a 尺度的周期貫穿整個50 a，但只在1990—2000 年通過檢驗。根據小波系數模的分布(圖7B)，2～4 和6～10 a 周期的能量密度最大，該尺度的周期性最強，且茶葉秋季干旱的主要模態表現為為全區一致性，說明浙江省茶葉秋季干旱存在明顯的2～4 和6～10 a 的強弱變化周期。

圖7 浙江茶葉秋季干旱強度EOF 變換第一模態時間系數的小波譜分析Figure 7 Wavelet spectrum analysis of the First Mode time coefficient of EOF of Zhejiang’s tea drought intensity in autumn

2.3 相對濕潤指數對茶葉干旱的適用性分析

運用相對濕潤指數分別監測2013 年夏季(7 月1 日至8 月18 日)和2019 年秋季(2019 年9 月8 日至11 月18 日) 2 次發生在浙江省的茶葉干旱事件。如圖8A 所示：2013 年夏季全省絕大部分地區出現了氣象干旱，其中杭州、寧波、紹興、金華和衢州地區都達到了重旱的級別。根據農業部門統計，全省茶園受災面積達18.3 萬hm2，杭州、寧波等地的的茶園受災比例高達95%以上，紹興等地受災比例為80%，實際受災區域和強度與本研究的計算結果基本一致。根據圖8B，2019 年秋季全省大部分地區出現氣象干旱，其中湖州、杭州、衢州和麗水都出現了重旱及以上級別的旱情，無論是干旱強度還是范圍也都與農業部門所監測到的茶葉旱情相一致。由此可見，相對濕潤指數能夠較好地適用于茶葉干旱的研究。

圖8 2013 年夏季(A)和2019 年秋季(B)浙江省茶葉氣象干旱分布Figure 8 Distribution of tea meteorological drought in Zhejiang in summer 2013 (A) and autumn 2019 (B)

3 討論

浙江省主要由浙北的杭嘉湖平原、浙中金衢盆地和浙南山區組成，各區域之間的地形地貌和氣候條件都存在明顯差異，干旱的發生規律及茶葉對干旱的敏感程度也有所不同。比如2022 年浙江遭遇了歷史罕見的夏秋連季高溫干旱災害，全省的茶葉也出現了不同程度的受災情況，其中浙北杭州、湖州等地的茶園受災相對較輕，而浙中金衢盆地作為此次高溫干旱中心，茶葉生產受災情況極其嚴重，其中浙中金華武義縣的茶園受災面積為全省之最。2022 年干旱天氣所造成的茶葉受災情況與本研究結論基本一致。本研究所利用的相對濕潤指數過去主要用于監測年、季尺度干旱狀況[15,17]和分析水稻Oryza sativa等大田作物的干旱情況[13-14]，并取得了良好的效果。本研究首次基于相對濕潤指數從降水和茶樹水分蒸散的角度定量分析了浙江省茶葉夏秋兩季氣象干旱的時空分布特征，發現相對濕潤指數變化與近年來浙江省典型干旱過程具有較好一致性，但本研究用來驗證的典型干旱個例較少，后期將利用浙江省歷年茶葉干旱災情數據，對全省茶葉干旱災害作更全面分析。此外，目前衛星遙感技術的發展也改變了基于傳統氣象站點的災害監測方法[26]，使得在更大范圍和更高頻次上監測干旱及相關變量成為可能，且實際生產中茶葉干旱還受到土壤、植被、地形地貌、灌溉條件和社會經濟發展水平等諸多因素的影響[12]。今后將結合衛星遙感與氣象站點數據，同時加入土壤等自然地理環境以及各地致災因子、孕災環境和防災減災能力等因素，對茶葉氣象干旱的監測預警和防災減災能力進行更有針對性的研究，減少氣象干旱對茶葉生產帶來的損失。

4 結論

浙江省茶葉夏季干旱平均站次比為33.7%，呈逐年下降的趨勢，但2000 年以后發生極端大范圍干旱的年份增多。全省茶葉夏季干旱強度的分布呈現西強東弱的態勢，中西部在夏季發生的茶葉干旱強度較高，強度明顯高于其他地區，而且該區域出現茶葉氣象干旱的頻率在40%以上。沿海地區干旱強度較弱，發生茶葉干旱的頻率低于20%。

茶葉秋季干旱的強度和頻率都弱于夏季，干旱平均站次比為22.6%，2000 年以前呈上升趨勢，2000 年以后呈下降趨勢。干旱強度呈現西強東弱的分布，干旱高發區在金衢盆地以及嘉興和湖州部分區域，干旱頻率為20%～40%。沿海地區干旱強度較弱，干旱頻率在20%以下，干旱對茶葉的影響相對有限。

根據EOF 分析，浙江省茶葉夏季干旱主要分解為2 個模態：第一模態反映全省干旱強度變化趨勢整體一致性，即浙江全省茶葉氣象干旱普遍較重或較輕，但西部和北部地區的變化更為明顯；第二模態反映全省干旱西北—東南反相位分布的特征。秋季茶葉干旱主要分解為2 個模態，第一模態反映全省干旱具有一致性分布，但東南地區干旱強度的變化比西北更明顯，第二模態反映寧波和舟山與全省其他地區呈現反相位的空間分布特征。根據小波變換分析，浙江省茶葉夏季和秋季干旱存在強弱交替出現的變化特征，其中夏季具有顯著的2～6 a 的振蕩周期，秋季具有顯著的2～4 和6～10 a 的振蕩周期。