全 文 ：基于立体气候观测的粤北山区热量资源特征*
刘摇 尉1,2,3,4 摇 王春林1**摇 陈新光1 摇 陈慧华1
( 1广东省气候中心, 广州 510080; 2广州地理研究所, 广州 510070; 3 中国科学院广州地球化学研究所, 广州 510640; 4中国
科学院大学, 北京 100049)
摘摇 要摇 利用粤北山区南岭南北坡面 11 个自动气象站 2009—2011 年逐日气温观测资料,统
计包括平均气温逸10 益初日、平均气温逸15 益终日、10 ~ 15 益持续日数、平均气温逸10 益活
动积温、最低气温臆5 益日数、逐月平均气温等热量因子,并建立了各热量因子与海拔的线性
回归模型.结果表明: 研究期间,南岭山区热量因子与海拔呈极显著相关,相同海拔南北坡面
的热量资源有着明显差异;随海拔升高,界限温度初日推迟终日提前、界限温度持续日数缩
短、活动积温降低、积温日数减少、年平均气温下降;南坡的各热量因子垂直变率均大于北坡.
本研究结果可用于拟合无测站地区垂直方向上的热量资源分布,并为农业气候精细区划提供
依据.
关键词摇 热量资源摇 垂直递减率摇 立体气候摇 山区摇 南岭
文章编号摇 1001-9332(2013)09-2571-10摇 中图分类号摇 P49摇 文献标识码摇 A
Characteristics of heat resource in mountainous region of northern Guangdong, South China
based on three鄄dimensional climate observation. LIU Wei1,2,3,4, WANG Chun鄄lin1, CHEN Xin鄄
guang1, CHEN Hui鄄hua1 ( 1Guangdong Climate Center, Guangzhou 510080, China; 2Guangzhou
Institute of Geography, Guangzhou 510070, China; 3Guangzhou Institute of Geochemistry, Chinese
Academy of Sciences, Guangzhou 510640, China; 4University of Chinese Academy of Sciences, Bei鄄
jing 100049, China) . 鄄Chin. J. Appl. Ecol. ,2013,24(9): 2571-2580.
Abstract: Based on the 2009-2011 daily air temperature observation data from 11 automatic weath鄄
er stations in the mountainous region of northern Guangdong, this paper calculated the heat factors
in the region, including the beginning date of 10 益, the ending date of 15 益, the duration days of
10-15 益, the accumulated temperature above 10 益, the days of minimum temperature below 5
益, and the mean monthly temperature, with the linear regression model of the heat factors and lati鄄
tude established. In 2009-2011, the heat factors in the region had significant correlations with lati鄄
tude, and the heat resource at the same latitudes differed apparently between south and north
slopes. With the increase of latitude, the beginning date of 10 益 delayed, the ending date of 10 益
advanced, and the duration days of 10-15 益, the accumulated temperature above 10 益, the days
of temperature above 10 益, and the mean annual air temperature decreased. The vertical variation
rates of the heat factors were larger on south slope than on north slope. The results of this study
could be used for fitting the vertical distribution of heat resource in the areas with no weather sta鄄
tion, and provide basis for the fine regionalization of agricultural climate.
Key words: heat resource; vertical decreasing rate; three鄄dimensional climate; mountainous re鄄
gion; Nanling Mountains.
*广东省科技计划项目(2012B020314006)资助.
**通讯作者. E鄄mail: wangcl@grmc. gov. cn
2012鄄12鄄31 收稿,2013鄄07鄄04 接受.
摇 摇 广东省山区地形复杂,农业气候资源类型丰富,
为山区农林牧副渔等多产业的发展提供了良好的基
础.广东省共有 50 个山区县,土地面积占全省总面
积的 66% ,其农林产业在全省占有重要地位.因此,
对广东省山区热量资源进行分析,对促进山区农业
产业的发展意义重大.
国内许多学者对山区热量资源状况进行了大量
的研究.早在 20 世纪 80 年代,翁笃鸣和孙治安[1]便
对我国山地气温直减率进行了初步研究. 卢其
应 用 生 态 学 报摇 2013 年 9 月摇 第 24 卷摇 第 9 期摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇
Chinese Journal of Applied Ecology, Sep. 2013,24(9): 2571-2580
尧[2-4]对山区积温分布、年、月平均温度及界限温度
持续日数等的推算方法进行研究,提出高度因子对
热量资源分布的贡献最大,并利用武夷山南北剖面
12 个气象观测点,及周边包括正规气象站、气象哨、
雨量站等在内的 202 个观测点资料,对福建省沙溪
流域的农业气候资源空间分布特征进行分析[5] . 90
年代初,余优森等[6]对我国亚热带西部山区积温有
效性开展研究,黄克新和宁晓松[7]对山区>10 益积
温的推算方法进行讨论,其中的三元线性回归数学
模型推算法在此后相关工作中被广泛应用.之后,马
树庆和袁福香[8]对吉林省长白山地区界限温度初
终日、积温等热量因子进行计算,建立了山区热量资
源的立体分布模式,推算出山区各地热量资源.王志
禄[9]利用甘肃省陇南地区海拔差异明显的 9 个测站
进行热量资源分析,为开发利用山区资源、发展立体
农业提出了新思路.进入 21 世纪后,王怀清等[10]利
用全国 651 个基本、基准站,对全国热量资源基于经
纬度、海拔进行精细化分析.随着 3S技术的兴起,钱
锦霞等[11]利用 GIS 技术对山西省晋中市山区的热
量资源进行精细化评估.朱琳等[12]对陕南地区的农
业气候资源(包括 10 益以上积温、月平均气温等热
量因子)垂直分布进行分析. 普宗朝等[13]利用 GIS
技术对新疆天山北坡区域包括入冬期、开春期、冬季
持续日数、冬季负积温等热量因子的时空分布特征
进行了分析.赵慧颖等[14]、唐红艳和牛宝亮[15]利用
GIS技术分别对内蒙古呼伦贝尔市、和兴安盟地区
的热量资源空间分布特征进行研究. 但在国内开展
的大多数相关工作中,对某地区热量资源的分析拟
合往往建立在经度、纬度、海拔 3 个因子之上,同时,
研究所需要的气候资料却大多来源于分布范围较广
的国家级气象台站,其在经纬度上的差异明显,海拔
上的差异较小,因而研究结果削弱了海拔因子对热
量资源的贡献,从而造成热量资源的推算值误差随
海拔高度的增加而增大.黄克新和宁晓松[7]在对长
白山区积温的推算结果中证实了这一点.
在利用国家级气象台站进行数据拟合存在较大
误差的情况下,杜军等[16]利用不同海拔的 8 个自动
站和 3 个国家级气象台站的资料,对西藏色季拉山
地区立体气候特征进行初步分析.薛丽芳等[17]利用
广东省南岭南北剖面 11 个区域自动气象站资料对
南岭气候资源进行分析. 但其在热量资源方面仅推
算了年均气温及各季节典型月平均气温与海拔的关
系,未对其他热量因子进行深入分析.
本文利用安装于广东省山区纵向坡面上的自动
气象站,对广东省山区热量资源的时空分布特征进
行分析,探讨了各热量因子随海拔的变化特征,以期
为拟合无测站地区垂直方向上的热量资源分布提供
模型支持,并为农业气候精细区划提供依据.
1摇 研究地区与研究方法
1郾 1摇 研究区概况
本文选择广东省北部的南岭山脉作为研究广东
省山区热量资源特征的典型个例. 南岭山脉绵延广
东、湖南两省,山南面为广东最大的国家级森林公
园———南岭国家森林公园.南岭山脉地形复杂,地势
高低悬殊,山区最低点位于青莲小北江沿岸,海拔不
到 50 m,最高点位于石坑崆,海拔 1902 m,高差达到
1850 m[17] . 由于海拔以及地形的差异,南岭山区形
成了各种不同的气候带,不同坡面、不同海拔的热量
资源差异明显.
1郾 2摇 资料来源
南岭山脉南、北坡面不同海拔分别安装有 6 套
和 5 套区域自动气象站,各站点经、纬度差异不大,
海拔差异显著(表 1). 观测站统一采用广东省大气
探测中心 WPS103 型号自动气象站设备,观测要素
包括:气温、空气湿度、气压、降水、风速、风向.其中,
气温要素传感器为芬兰维萨拉公司 HMP45 传感器.
自动气象站采集原始信号的时间分辨率为 1 min,每
5 min记录一次,每整点时次对该时次内记录值进
行统计形成小时值,日均气温值为 2:00、8:00、
14:00、20:00 的平均值,日最高气温和日最低气温
为全天 24 h的极值.
站点从 2007 年起陆续建成,出于资料序列的完
表 1摇 南岭南北坡面自动气象站站点信息
Table 1摇 Information of automatic weather station in south鄄
ern and northern Nanling
坡面
Slope
站名
Station
name
经度
Longitude
(E)
纬度
Latitude
(N)
海拔
Altitude
(m)
南岭南坡 称架石坑崆 112毅59忆31义 24毅55忆32义 1807
Southern 称架横岗 112毅58忆14义 24毅55忆25义 1565
Nanling 称架太平洞 112毅57忆10义 24毅53忆10义 948
称架引太电站 112毅56忆40义 24毅52忆20义 839
称架一级电站 112毅52忆38义 24毅51忆13义 352
称架二级电站 112毅51忆05义 24毅48忆37义 154
南岭北坡 乳源石坑崆 112毅59忆25义 24毅55忆41义 1864
Northern 五指山保护区 113毅01忆02义 24毅55忆41义 1032
Nanling 溪一水电站 113毅01忆41义 24毅55忆22义 836
天门嶂水电站 113毅04忆40义 24毅54忆52义 504
大桥镇政府楼 113毅08忆06义 24毅59忆00义 200
2752 应摇 用摇 生摇 态摇 学摇 报摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇 24 卷
整性考虑,本文选取气温资料相对比较完整的
2009—2011 年平均气温、最高气温、最低气温的逐
日资料作为本研究数据. 资料来源于广东省气象信
息中心.
1郾 3摇 资料订正
由于本文资料来源于区域自动气象站,资料存
在缺测和异常.为实现对气温资料的有效应用,必须
对原始资料中的异常值进行质量控制.
1郾 3郾 1 确定异常值摇 本文确定异常值的方法为气候
界限值检查[18] . 对南岭南北坡 11 个气候观测站
2009—2011 年的气温资料进行人工判断,按季节
(按照广东省气候特点划分,下文同)确定春(3—5
月)、夏(6—9 月)、秋(10—11 月)、冬(12—2 月)各
气温要素的气候界限值(表 2),超出气候界限值范
围的即确定为异常值.
1郾 3郾 2 订正异常值摇 本文依次采用以下 3 种方法对
资料序列中的异常值进行订正.
1)空间插值法.利用不同海拔自动气象站的气
温日值与海拔进行逐日建模,形成气温与海拔的一
元线性回归模型,并利用该模型推算出异常值站点
的气温估计值(T).
T=F(h)
式中:h为海拔.
2)气温内部关系拟合法.由于气温的日变化曲
线接近于单一的正弦波曲线,日平均气温可近似地
由日最高气温与日最低气温求得.
Tave =(Tmax+Tmin) / 2
式中:Tave、Tmax、Tmin分别为日平均气温、日最高气
温、日最低气温.
3)时间插值法.气温在日时间尺度上具有连续
变化性,因此可以利用异常值前后的气温资料对其
进行插值订正.
T=T0+(Ti-T0) / n
式中:T0 为异常值前一天的正常气温值;Ti 为异常
值之后的第一个正常气温值;n 为异常值前后正常
气温值的间隔天数.
表 2摇 各气温要素各季节气候界限值
Table 2 摇 Climate limit of air temperature in each season
(益)
气温
Air temperature
春
Spring
夏
Summer
秋
Autumn
冬
Winter
最低 Minimum [-15,25] [-10,25] [-10,25] [-15,25]
平均 Average [-10,30] [-10,30] [-10,30] [-10,30]
最高 Maximum [-5,35] [-5,40] [-5,40] [-5,35]
1郾 4摇 热量因子
平均气温稳定通过 10 益的初日是喜温作物播
种与生长期的开始,多年生作物开始以较快的速度
积累干物质;平均气温稳定通过 15 益的终日,水稻
停止灌浆;10 ~ 15 益持续日数、平均气温逸10 益活
动积温、最低气温臆5 益日数均是广东省农业气候
区划的主要指标.
本文计算的热量因子包括:平均气温逸10 益初
日(简称 10 益初日)、平均气温逸15 益终日(简称
15 益终日)、10 ~ 15 益持续日数(简称持续日数)、
平均气温逸10 益活动积温(简称活动积温)、平均气
温逸10 益日数(简称积温日数)、最低气温臆5 益日
数(简称低温日数)、年均气温、各季平均气温及逐
月平均气温.其中,10 益初日为平均气温稳定通过
10 益的第一日,15 益终日为平均气温稳定通过 15
益的最后一日,两个指标均采用 5 d 滑动平均法计
算[19] .为了便于建立初终日与海拔的回归模型,亦
计算初终日在所处年份的日序.
1郾 5摇 热量资源分析方法
在计算不同热量因子 2009—2011 年算术平均
值的基础上,分别建立南北坡面海拔因子与各热量
因子的一元线性回归模型,南、北坡自动气象站数量
分别为 6 个和 5 个,因此其回归方程样本容量分别
为 6 和 5.通过 F 检验实现对回归方程的显著性检
验,进而分析南岭山区热量资源在不同坡向、不同海
拔的空间特征,以及月、季尺度的时间特征.
1郾 6摇 热量资源空间表达
为直观表达热量资源受山麓海拔及坡向的影
响,选取位于南岭南坡的阳山县和位于南岭北坡的
乳源县,分别绘制各县区域内热量资源分布图.假设
各热量因子在各县区域内、相同海拔取值相等,基于
各县区域数字高程模型(DEM)的栅格数据和本文
统计得到的热量因子与海拔的回归模型(阳山县应
用南坡回归模型,乳源县应用北坡回归模型),计算
持续日数、活动积温、低温日数、年均气温等具有代
表意义的热量因子的栅格数据,并利用 GIS 工具绘
图(图 1).
图 1摇 热量资源空间分布图制作流程
Fig. 1摇 Flow chart of mapping the spatial distribution of heat re鄄
sources.
37529 期摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇 刘摇 尉等: 基于立体气候观测的粤北山区热量资源特征摇 摇 摇 摇 摇
2摇 结果与分析
2郾 1摇 南岭南北坡的界限温度初终日及持续日数
由图 2 可知,各热量因子与海拔有着明显的相
关性,南北坡热量因子随海拔变化速率略有差异,但
变化趋势一致. 经 F 检验,各热量因子与海拔的线
性回归方程均显著,多数通过 99%置信度的检验
(表 3).
摇 摇 由表 3 可以看出,10 益初日日序的系数为正
值,即随海拔的抬升,10 益初日推迟,垂直变率在
1郾 4 ~ 2 d·100 m-1 .在 0 m 海拔处,北坡 10 益初日
较南坡略迟 9 d,但随着海拔的抬升,这种差异逐渐
缩小,表明在低海拔处,冷暖季节交替时南坡较北坡
更易回暖;但随着海拔抬升,南北坡的回暖程度趋于
接近. 15 益终日日序的系数为负值,即随着海拔的
抬升,15 益终日提前,垂直变率约 2. 3 d·100 m-1 .
无论是相同海拔 15 益终日出现的日序还是其垂直
变率,南北坡均无明显差异,表明在由暖季向冷季交
替时,南北坡降温趋势无明显差异.持续日数的系数
为负值,表明随海拔升高,界限温度持续日数缩短,
垂直变率在 3. 7 ~ 4. 4 d·100 m-1 . 在 0 m 海拔处,
北坡的持续日数较南坡偏少 10 d 左右,但随着海拔
升高,南北坡的持续日数趋于接近.
在 500 m以下的低海拔处,南岭南坡的 10 益初
图 2摇 南岭南坡(S)、北坡(N)各热量因子与海拔的散点图
Fig. 2摇 Scatter plot of heat factor and altitude in both southern (S) and northern (N) Nanling.
4752 应摇 用摇 生摇 态摇 学摇 报摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇 24 卷
表 3摇 南北坡各热量因子与海拔线性回归模型、决定系数及 F值
Table 3摇 Regression models of heat factors and altitude in both southern and northern Nanling, and its determination coeffi鄄
cient and F value
热量因子
Heat factor
坡向
Slope
aspect
回归方程
Regression equation
决定系数
Determination
coefficient
F值
F value
10 益初日日序 玉 y=0. 0200x+61. 859 0. 882 30. 038**
Day sequence of 10 益 beginning date 域 y=0. 0143x+70. 757 0. 899 27. 028**
15 益终日日序 玉 y=-0. 0238x+319. 3 0. 892 31. 412**
Days sequence of 15 益 ending date 域 y=-0. 0230x+317. 75 0. 947 49. 381**
持续日数 玉 y=-0. 044x+258. 14 0. 892 33. 149**
Days between 10-15 益 域 y=-0. 0373x+247. 99 0. 932 39. 801**
活动积温 玉 y=-1. 6648x + 6949. 9 0. 981 209. 017**
Accumulated air temperature 域 y=-1. 2958x + 6664. 7 0. 974 112. 161**
积温日数 玉 y=-0. 0340x+318. 22 0. 884 30. 517**
Days of accumulated air temperature 域 y=-0. 0274x+306. 54 0. 925 35. 688**
低温日数 玉 y=0. 0147x+11. 318 0. 764 13. 025*
Days of minimum temperature below 15 益 域 y=0. 0110x+22. 323 0. 786 11. 104*
平均气温 年 Annual 玉 y=-0. 0041x+19. 924 0. 986 247. 835**
Mean air 域 y=-0. 0032x+19. 227 0. 973 115. 346**
temperature 春季 Spring 玉 y=-0. 0040x+19. 008 0. 992 562. 583**
域 y=-0. 0032x+18. 464 0. 990 382. 976**
夏季 Summer 玉 y=-0. 0055x+27. 646 0. 997 1214. 117**
域 y=-0. 0040x+27. 009 0. 977 132. 818**
秋季 Autumn 玉 y=-0. 0027x + 12. 661 0. 980 176. 778**
域 y=-0. 0023x+12. 333 0. 974 120. 297**
冬季 Winter 玉 y=-0. 0024x+11. 055 0. 829 20. 110*
域 y=-0. 0019x + 10. 109 0. 929 42. 044**
最冷月 Coldest month 玉 y=-0. 0017x+8. 0725 0. 733 11. 282*
域 y=-0. 0010x + 6. 9147 0. 864 17. 288*
玉:南坡 Southern slope; 域:北坡 Northern slope. 下同 The same below. *P<0. 05; **P<0. 01.
日出现在 3 月上半月,北坡在 3 月中旬;至 1500 m
以上的高海拔,无论南北坡,其 10 益初日均于 4 月
才出现.在 500 m以下低海拔处,南北坡的 15 益终
日均出现在 11 月上旬至中旬,1800 m 以上的高海
拔处则提前至 9 月末至 10 月初(表 4).
表 4摇 南岭南北坡不同海拔界限温度初终日及持续日数
Table 4摇 Beginning date and ending date of limit tempera鄄
ture and its duration days in southern and northern Nanling
坡向
Slope
aspect
海拔
Altitude
(m)
10 益初日
Beginning
date of
10 益
15 益终日
Ending
date of
10 益
持续日数
Duration days
between
10-15 益
南坡 154 3鄄03 11鄄12 254
Southern 352 3鄄15 11鄄02 233
slope 839 3鄄20 10鄄24 219
948 3鄄19 10鄄31 228
1565 3鄄28 10鄄13 200
1807 4鄄14 9鄄27 167
北坡 200 3鄄15 11鄄08 240
Northern 504 3鄄15 11鄄05 236
slope 836 3鄄24 10鄄26 217
1032 3鄄31 10鄄15 199
1864 4鄄05 10鄄03 182
2郾 2摇 南岭南北坡的活动积温及积温日数
活动积温随海拔升高而逐渐降低,南坡降幅较
北坡更大,南北坡活动积温垂直递减率分别为 167
和 130 益·100 m-1 . 0 m海拔处,南坡的活动积温较
北坡高约 85 益;但随着海拔抬升,南北坡差异逐渐
缩小,至海拔 750 m 处,南北坡活动积温持平,并随
着海拔的继续升高,北坡的活动积温逐渐大于南坡.
随海拔升高,积温日数减少,南北坡积温日数垂
直递减率分别为 3. 4 和 2. 7 d·100 m-1 . 0 m海拔处
的南坡积温日数较北坡多 11 d,海拔抬升至 1800 m
处,南北坡积温日数趋于接近(表 3).
2郾 3摇 南岭南北坡的低温日数
随海拔升高,低温日数增加. 南北坡的低温日
数增幅接近,在 1. 1 ~ 1. 5 d·100 m-1,相同海拔处,
北坡的低温日数较南坡多 10 d 左右,即北坡较南坡
的低温时段更长.
2郾 4摇 南岭南北坡的年均气温及各季节平均气温
山地气候复杂,除了有水平地带性和垂直层次
性外,还受不同季节的天气系统影响,因此,热量资
源随海拔的垂直递减率因四季变化而不同.
57529 期摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇 刘摇 尉等: 基于立体气候观测的粤北山区热量资源特征摇 摇 摇 摇 摇
研究区年均气温随海拔升高而下降,南岭南、北
坡的垂直递减率分别为 0. 41 和 0. 32 益·100 m-1,
南坡春、夏、秋、冬各季平均气温垂直递减率分别为
0. 4、0. 55、0. 27、0. 24 益·100 m-1,北坡对应季节平
均气温垂直递减率分别为 0. 32、0. 4、0. 23、0. 19
益·100 m-1 .
从空间上看,南坡各季节平均气温垂直递减率
大于北坡.从时间上看,平均气温垂直递减率夏季最
大,春秋季次之,冬季最小. 即夏季山区低海拔地区
与高海拔地区温差大,而冬季山区由于冷空气下沉
等原因,低海拔地区气温与高海拔地区的差异较其
他季节略有缩小.
2郾 5摇 南岭南北坡热量因子的空间分布
阳山县和乳源县分别位于南岭山区的西南方向
和东偏北方向,即南岭南坡和南岭北坡.随着海拔的
抬升,热量因子在阳山县存在西南方向至东北方向
的显著变化,在乳源县存在东偏北至西偏南方向的
变化(图 3).
南、北坡低海拔地区的 10 ~ 15 益持续日数较高
海拔地区分别多 80 和 50 d,随着海拔的抬升,10 ~
15 益持续日数显著减少;南、北坡低海拔地区的活
动积温较高海拔地区分别多 3000 和 2000 益以上,
随着海拔的抬升,活动积温显著减少;南、北坡低海
拔地区的低温日数较高海拔地区分别多 30 和 20 d
以上,随着海拔的抬升,低温日数明显增加;南、北坡
低海拔地区的年均气温较高海拔地区分别高约 8 和
6 益,随着海拔的抬升,年均气温显著下降.
2郾 6摇 南岭南北坡各月气温的垂直递减率
研究区各月平均气温垂直递减率有着明显的季
节性变化. 6—8 月的月平均气温垂直递减率较大,
南坡为 0. 54 ~ 0. 59 益 ·100 m-1,北坡为 0. 41
益·100 m-1(表 5);1 月的月平均气温垂直递减率
最小, 南 坡 为 0. 17 益 · 100 m-1, 北 坡 为 0郾 1
益·100 m-1;南坡各月平均气温垂直递减率均大于北
坡,表明北坡气温特征在垂直方向上较南坡更均一.
2郾 7摇 南岭山区热量资源垂直分层
山区光、热、水资源的不同组合在垂直方向上形
成各种山地气候带,而热量资源在不同山地气候带
的形成中又起着至关重要的作用. 对山区热量资源
的划分很难从平面上进行,一般根据山林垂直层次
和地形气候条件采取“区层结合,以层为主冶的办
法.山区农业开发应以“山顶种树,山腰种果,山下
种稻冶为基本开发模式,坚持分层开发[20] .本文对于
南岭山区的热量资源分层,应按照坡向分为南坡与
北坡,并进一步按海拔划分上、中、下 3 层.其中,下
层为 500 m以下地区,中层为 500 ~ 1000 m地区,上
层为 1000 m以上地区(表 6).
下层属中亚热带基带气候,活动积温 6000 ~
7000 益·a-1,年均气温 15. 8 ~ 18 益,最冷月(1 月,
下同)平均气温 6. 4 ~ 8 益,最热月(7 月,下同)平均
气温 26 ~ 29 益 .本层热量资源丰富,是以水稻为主
的重要粮食基地,同时可以种植柑橘、花生、豆类等
经济类作物.
中层属中亚热带低山气候,活动积温 5300 ~
6100 益·a-1,年均气温 12. 1 ~ 16 益,最冷月平均气
温 6 ~ 7. 2 益,最热月平均气温 23 ~ 26 益 .本层可根
表 5摇 南岭南北坡不同海拔逐月平均气温(益)及月平均气温垂直递减率
Table 5摇 Monthly air temperature (益) of different altitudes and its vertical decreasing rate in southern and northern Nan鄄
ling
月份
Month
南坡 Southern
154 m 352 m 839 m 948 m 1565 m 1807 m
垂直递减率
Vertical
decreasing rate
(益·100 m-1)
北坡 Northern
200 m 504 m 836 m 1032 m 1864 m
垂直递减率
Vertical
decreasing rate
(益·100 m-1)
1 8. 6 7. 3 5. 5 6. 4 6郾 0 4. 9 0. 17
2 14. 2 13. 1 11. 2 11. 5 12. 1 8. 4 0. 25
3 14. 2 13郾 0 11. 1 11. 3 9. 3 8. 5 0. 33
4 19 17. 8 15. 5 15. 6 13. 2 11. 7 0. 42
5 22. 6 21. 4 19. 2 19. 3 15. 9 14. 9 0. 46
6 25. 7 24. 4 22郾 0 22郾 0 18. 1 16. 8 0. 54
7 28郾 0 26. 8 23. 7 23. 6 19. 6 18. 1 0. 59
8 27. 7 26. 6 23. 3 23. 4 19. 6 18. 3 0. 57
9 26. 1 24. 7 22郾 0 22郾 0 18. 7 17. 4 0. 51
10 21. 5 20. 1 17. 7 17. 4 14. 2 13. 3 0. 49
11 16. 3 14. 8 12. 4 12. 6 11. 6 10. 3 0. 32
12 11. 2 9. 8 7. 5 8郾 0 6. 8 5. 6 0. 30
6. 4 6. 8 6. 2 6郾 0 5郾 0 0. 10
12. 5 12. 9 11. 7 10. 9 9郾 0 0. 24
12. 9 12. 4 11. 3 10. 7 8. 5 0. 27
18郾 0 17. 6 16. 4 15. 5 12. 7 0. 33
21. 7 21. 3 19. 9 19. 3 16. 2 0. 34
24. 8 24. 5 22. 8 21. 9 18. 3 0. 41
26. 6 26. 7 24. 8 23. 8 20. 3 0. 41
26. 4 26. 2 24. 5 23. 2 19. 9 0. 41
25郾 0 24. 6 23郾 0 21. 9 19郾 0 0. 38
20郾 0 19. 8 18郾 0 17. 2 14郾 0 0. 38
14. 7 14. 7 13. 5 12. 3 9. 8 0. 32
9郾 0 9. 3 8郾 0 7. 3 5. 3 0. 25
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图 3摇 南岭南(S)、北坡(N)10 ~ 15 益持续日数(a)、活动积温(b)、低温日数(c)、年平均气温(d)的空间分布
Fig. 3摇 Spatial distribution of duration days between 10-15 益(a), accumulated air temperature (b), days of minimum temperature
below 10 益(c), annual mean air temperature (d) in southern (S) and northern Nanling (N).
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表 6摇 南岭南北坡垂直各层热量资源概况
Table 6摇 Heat resources of each vertical level in both southern and northern Nanling (益)
层次
Level
活动积温
Accumulated temperature
玉 域
年平均气温
Annual mean air temperature
玉 域
1 月平均气温
Jan. mean air temperature
玉 域
7 月平均气温
Jul. mean air temperature
玉 域
上 Up 3790 ~ 5290 4200 ~ 5370 12. 1 ~ 15. 8 13. 1 ~ 16. 0 4. 8 ~ 6. 3 5. 0 ~ 5. 9 17. 7 ~ 23. 0 20. 3 ~ 24. 0
中 Middle 5290 ~ 6100 5370 ~ 6000 15. 8 ~ 17. 9 16. 0 ~ 17. 6 6. 3 ~ 7. 2 5. 9 ~ 6. 4 23. 0 ~ 25. 9 24. 0 ~ 26. 0
下 Down 6100 ~ 6950 6000 ~ 6660 17. 9 ~ 19. 9 17. 6 ~ 19. 2 7. 2 ~ 8. 1 6. 4 ~ 6. 9 25. 9 ~ 28. 9 26. 0 ~ 28. 1
据夏凉的气候特点,开展反季节冬季蔬菜的种
植[21],同时引进具有发展潜力的中亚热带和温带果
树.
上层属中亚热带高山气候,活动积温 3800 ~
5300 益·a-1,年均气温 17. 5 ~ 20 益,最冷月平均气
温 4. 8 ~ 6. 3 益,最热月平均气温 17. 7 ~ 24 益 .本层
原始植被覆盖率高,动植物资源丰富,可发展特有的
林特品牌和牧业、药业等.
3摇 讨摇 摇 论
3郾 1摇 资料异常值订正
由于传感器故障、传输中断等原因[22-23],本文
所用的自动气象站资料存在缺测、值异常等问题.本
文通过气候界限值检查方法[24-25]确定异常值(包括
缺测值),结果表明,2009—2011 年逐日平均气温资
料序列中,南坡 6 个站点异常样本占样本总数的
15. 8% ,北坡 5 个站点异常样本数占样本的
19郾 2% .异常值样本占样本总数的比例小于 30% ,
对异常值进行订正具有可靠性.
周子康[26]认为,山区气温序列可采用谐波法、
条件差值法和线性回归法进行延长订正,各方法在
一定条件下均有较高精度,在实际应用中采取何种
方法可根据参考站与待订正站同步资料特征而定.
王莹等[27]利用与自动站相关程度较高的气象站为
基本站,采用一元回归订正法和差值订正法,对海拔
800 m以上的 6 个自动站 3 个月的逐日最低气温资
料进行了订正,由于自动站资料时间序列较短、最低
气温的瞬时性及影响因素较复杂等原因,订正误差
较大.李军和黄敬峰[28]对我国 20 世纪 70 年代以来
山区气温的空间推算方法进行总结,认为具有代表
性的山区气温的推算方法可分为分解综合法和函数
相关法两类.
本文中,同一坡面的自动气象站在经度、纬度、
坡向、坡度上的差异均不明显,海拔差异成为各自动
气象站之间气温差异的主导因子[29] . 因此,本文通
过空间插值(该方法要求每日至少有 2 个以上自动
气象站存在正常值,正常值站点越多,则一元线性回
归模型的精度越高)对自动气象站异常值进行订正
是可行的.对于空间插值法未能完成订正的异常值,
再通过内部关系拟合及时间插值方法,保证了订正
后的资料序列完整性达到了 99% .
3郾 2摇 热量资源分布
南岭山区热量资源与海拔呈极显著相关,相同
海拔南北坡面的热量资源也有明显差异,在低海拔
地区,南岭南坡热量资源明显高于南岭北坡. 周旗
等[30]在对秦岭南北坡 1951—2009 年的热量资源分
析中得到类似结论;各热量因子在垂直方向上的变
率均为南坡大于北坡,表明北坡热量资源在垂直方
向上的差异相对较南坡小.
随海拔抬升,适宜作物生长的 10 益初日推迟,为
1. 4 ~2 d·100 m-1;15 益终日提前,为 2 d·100 m-1;
10 ~15 益持续日数缩短,在 3. 7 ~ 4. 4 d·100 m-1 .该
结论与卢其尧[4]对福建沙溪流域山区的研究结果
接近.
随海拔升高,活动积温逐渐降低,南、北坡活动
积温垂直递减率分别为 167 和 130 益·100 m-1;积
温日数减少,南、北坡积温日数垂直递减率分别为
3. 4 和 2. 7 d·100 m-1 .北坡的活动积温垂直递减率
与马树庆和袁福香[8]对长白山区的研究结果(129
益·100 m-1)接近.
随海拔升高,年平均气温下降,南、北坡年均气
温垂直递减率分别为 0. 41、0. 32 益·100 m-1;年均
气温垂直递减率夏季最大、春秋季次之、冬季最小.
南坡的年均气温垂直递减率与郑成洋和方精云[31]
对福建黄岗山东南坡的研究结果接近 ( 0郾 43
益·100 m-1).
6—8 月南、北坡的月平均气温垂直递减率较
大,分别为 0. 54 ~ 0. 59、0. 41 益·100 m-1;1 月的月
平均气温垂直递减率最小,分别为 0郾 17 和 0. 1
益·100 m-1 .该结论与郑成洋和方精云[31]的研究
结果接近(9 月最大:0. 56 益·100 m-1、12 月最小:
0. 26 益·100 m-1).
自动气象站观测资料对于研究山区或垂直地带
农业气候资源作用显著. 通过线性回归方法得到的
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山区不同坡面热量因子与海拔关系的经验模型,可
以为拟合无测站地区垂直方向上的热量资源分布提
供依据,并可进一步为精细化农业气候区划提供模
型支持.
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作者简介 摇 刘 摇 尉,男,1981 年生,博士研究生,工程师. 主
要从事农业气象、农业气候资源区划、遥感及 GIS应用研究.
E鄄mail: liuwei@ grmc. gov. cn
责任编辑摇 杨摇 弘
0852 应摇 用摇 生摇 态摇 学摇 报摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇 24 卷