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1研究區(qū)概況

江西省地處我國長江中下游南岸,是江南丘陵的重要組成部分,東、南、西三面群山環(huán)繞,北面有全國最大的淡水湖—鄱陽湖,素有“六山一水二分田,一分道路和莊園”之稱。江西省地處亞熱帶季風(fēng)氣候區(qū),降水豐富,光熱充足,雨熱同期,優(yōu)越的氣候條件和自然資源有利于多種農(nóng)作物生長,全省以占全國1•74%的國土、2•44%的耕地,生產(chǎn)了全國3•6%的糧食,是我國糧食大省和國家商品糧基地。由于地形復(fù)雜多樣,江西省各地氣候差異較大。特別是山區(qū),氣候更是復(fù)雜多樣。為了給適應(yīng)農(nóng)業(yè)結(jié)構(gòu)調(diào)整和種植制度變化,降低農(nóng)業(yè)風(fēng)險、合理布局農(nóng)業(yè)、因地制宜發(fā)展區(qū)域和時代特色農(nóng)業(yè)等農(nóng)業(yè)生產(chǎn)規(guī)劃提供更為科學(xué)合理的依據(jù),根據(jù)多年歷史觀測氣象資料,對江西省農(nóng)業(yè)氣候資源區(qū)劃進(jìn)行研究,對于江西省農(nóng)業(yè)生產(chǎn)布局的安排具有重要的意義。

2數(shù)據(jù)與方法

SRTM(shuttleradartopographymission,航天飛機雷達(dá)地形測繪使命)是由美國航空航天局、美國國家圖像測繪局以及德國與意大利航天機構(gòu)共同合作完成,2000年2月11日至22日,通過裝載于“奮進(jìn)號”航天飛機的干涉成像雷達(dá)近11天的全球性作業(yè),得到了全球表面從北緯60°至南緯56°間陸地地表80%面積和95%以上的人類居住區(qū)、數(shù)據(jù)量高達(dá)12Tbit的三維雷達(dá)數(shù)據(jù),然后對雷達(dá)數(shù)據(jù)進(jìn)行相應(yīng)的處理,生成的數(shù)字高程模型[12]。這一數(shù)字地形數(shù)據(jù)是迄今為止現(xiàn)勢性最好、分辨率最高、精度最好的全球性數(shù)字地形數(shù)據(jù)。SRTM數(shù)據(jù)覆蓋中國全境,SRTM數(shù)據(jù)的廣泛覆蓋性和數(shù)學(xué)基礎(chǔ)的統(tǒng)一性使得其高程數(shù)據(jù)在涉及地形分析的諸多領(lǐng)域有非常廣泛的應(yīng)用前景,對陸地表層過程研究有重要的促進(jìn)作用。由網(wǎng)站/SELEC-TION/inputCoord.asp下載覆蓋于江西省范圍的高程數(shù)據(jù),并在Arcgis軟件的支持下拼接并裁剪得到江西省范圍的DEM圖。采用1970~2000年江西省84個縣(市)的氣溫、降水、經(jīng)緯度、海拔作為農(nóng)業(yè)氣候分區(qū)的基礎(chǔ)資料,來源于省氣象局的歷年資料匯編;同時下載江西省范圍的SRTM-DEM數(shù)據(jù),并拼接和裁剪制作成江西省數(shù)字高程數(shù)據(jù)。利用ARCGIS軟件的空間插值功能,對84個氣象站點的經(jīng)緯度進(jìn)行空間內(nèi)插,生成經(jīng)度和緯度的柵格數(shù)據(jù)文件;在SPSS軟件中利用多元線性回歸方法分別建立平均氣溫、年平均降水與經(jīng)度、緯度和海拔的統(tǒng)計關(guān)系模型。在ARCGIS的空間分析功能支持下,計算江西省年平均氣溫和降水的空間分布。最后,利用ERDAS軟件對年平均氣溫、年均降水進(jìn)行模糊K均值聚類分析,實現(xiàn)江西省農(nóng)業(yè)氣候區(qū)劃。與K均值非監(jiān)督分類相比較,模糊K均值非監(jiān)督分類法屬于一種軟劃分方法。K均值聚類認(rèn)為每個待識別的對象非此即彼,將它們嚴(yán)格地劃分到某個類別中,屬于硬劃分方法。而模糊K均值聚類認(rèn)為每個待識別的對象是模糊“隸屬”某一類別的,按照據(jù)隸屬函數(shù)計算出的隸屬度將其聚類到某個類別中聚類分析。

3結(jié)果與討論

3•1氣溫與降水空間分布

農(nóng)業(yè)氣候資源由于緯度、經(jīng)度以及地形地貌與下墊面的特性不同,造成了大范圍的光、熱、水資源在空間上有明顯的區(qū)域差異,而氣象臺站網(wǎng)大多分布在海拔較低的地區(qū),江西僅有廬山、井岡山兩個高山氣象站。臺站網(wǎng)大多反映了平均區(qū)域的氣候資源分布,而江西是一個多山的省份,山地、丘陵廣布,海拔最高達(dá)2000m。為客觀反映一個區(qū)域內(nèi)氣候資源的立體分布特征,必須建立空間空間分析模型。因為氣溫和降水地域分布差異與經(jīng)度、緯度、高程等地理要素相關(guān),其分布與地形特征密切相連。根據(jù)它們之間的空間關(guān)系,利用84個縣的氣象資料數(shù)據(jù)建立氣溫、降水與經(jīng)緯度、海拔之間的空間統(tǒng)計關(guān)系模型。在這里通過SPSS軟件,采用多元線性回歸的方法來建立多元回歸模型,分析計算區(qū)域內(nèi)的年平均氣溫和降水的空間分布。氣溫的空間分布模型:T=-0•70736×La+0•19488×Lo-0•00493×El+15•33526(1)降水量的空間分布模型:P=7•74441×La+87•39179×Lo+0•43498×El-8706•901517(2)式中T為年均氣溫(℃);La為緯度(度);Lo為經(jīng)度(度);El為海拔高度(m);P為年均降水量(mm)。根據(jù)(1)和(2)式,利用ARCGIS空間疊加分析功能,計算得到江西省年均氣溫(圖1)和年均降水量(圖2)的空間分布。從(1)式可以看出,江西省平均氣溫自北向南遞增,平原高于山區(qū),平均氣溫變化范圍為16•4~19•8℃。其中贛東北、贛西北邊緣山區(qū)和長江南岸一帶年平均氣溫較低,為16•4~17•0℃;贛南盆地年平均氣溫較高,為19•0~19•8℃;其余地區(qū)多為17•0~19•0℃。年均降水分布圖表明:江西是多雨的省份,年平均降水量為1300~2000mm之間,降水量南多北少、東多西少。從地區(qū)分布來看,九嶺山、懷玉山和武夷山一帶是多雨的地區(qū),年雨量多達(dá)1800~2000mm;長江南岸的九江附近和吉泰盆地的吉安附近是少雨地區(qū),但年雨量亦達(dá)1400~1500mm;其余大部分地區(qū)為1500~1700mm。

3•2農(nóng)業(yè)氣候分區(qū)

利用ERDAS遙感圖像處理軟件,對年平均氣溫和降水量柵格圖進(jìn)行疊加,利用ERDAS軟件中非監(jiān)督分類模塊對氣候資源參數(shù)進(jìn)行模糊k均值聚類,得到江西省的氣候分區(qū)(圖4)。江西省可以劃分為以下6大農(nóng)業(yè)氣候區(qū),如表1所示。

(1)湖泊氣候區(qū):該氣候區(qū)地勢低平,港汊縱橫,草洲灘地成片,池沼水田相連,土壤深厚肥美,氣候濕潤,灌溉便利,宜于水稻種植、放牧和水產(chǎn)養(yǎng)殖,被譽為江南的“魚米之鄉(xiāng)”。本區(qū)農(nóng)業(yè)氣候條件好,光熱條件充足,春末夏初多雨,秋季干旱,無霜期長,易夏澇秋旱。

(2)平原盆地氣候區(qū):鄱陽湖平原外側(cè)海拔在50~100m之間,紅色丘崗,波浪起伏,經(jīng)千百年勞動人民的開墾,開辟為大片的水旱梯田丘陵盆地自然條件較好,宜于農(nóng)、林、牧、漁各業(yè)生產(chǎn)。該氣候區(qū)的中南部為河流階地、丘陵和盆地交錯,地勢呈波狀起伏,坡度較緩,亦有中低山零星分布。由于有大量荒地可供墾殖,本區(qū)農(nóng)業(yè)生產(chǎn)發(fā)展?jié)摿Υ?。本區(qū)光熱條件好,年平均日照數(shù)約1800h,雨期集中,氣候災(zāi)害有低溫、干旱。

(3)贛西北中低山丘陵氣候區(qū):幕阜山、九嶺山侵蝕中山副區(qū),以開拓水電和林業(yè)為主;宜豐、高安侵蝕丘陵副區(qū),以發(fā)展糧食和經(jīng)濟作物為主。廬山即拔起于幕阜山東延余脈。區(qū)內(nèi)山峰連綿逶迤、峰峭谷險、澗深流急,森林和水利資源十分豐富。本區(qū)光熱條件較好,冬冷夏熱,≥10℃積溫高,氣候災(zāi)害有春寒、伏旱。

(4)贛東低山丘陵氣候區(qū):區(qū)內(nèi)氣候溫和,降水充沛,河谷兩岸和盆地則適宜于耕作業(yè),主要農(nóng)作物有水稻、油菜、早熟梨等,宜于發(fā)展經(jīng)濟林木。

(5)山地氣候區(qū):這里森林廣布,植物資源豐富。山地丘陵覆蓋著豐富的林木、茅竹、油茶等經(jīng)濟林木;這里分布著大片草山草坡,是發(fā)展牛、羊等食草動物的良好場所;在一些海拔較低的地區(qū)開墾梯田,也有農(nóng)田耕作業(yè)。(6)高山氣候區(qū):該區(qū)是最特殊的一個氣候區(qū)域,平均海拔最高,平均氣溫最低,降雨量最為豐富,涼爽的氣候,豐富的降水,高山霧靄都是優(yōu)質(zhì)茶葉的理想生長環(huán)境。例如井岡山翠綠茶,廬山云霧茶。

4小結(jié)與展望

通過對農(nóng)業(yè)氣候資源空間分布特征的模擬,并結(jié)合GIS的空間分析功能,能夠有效實現(xiàn)地形復(fù)雜的地區(qū)的農(nóng)業(yè)氣候資源區(qū)劃。文中使用的SRTM-DEM數(shù)據(jù)能夠方便地從網(wǎng)絡(luò)上獲取,為這種與地形因子有較大相關(guān)關(guān)系的生態(tài)、環(huán)境與資源參數(shù)的區(qū)域化提供了方便。文章利用降水、氣溫與海拔高的關(guān)系,實現(xiàn)了江西省氣溫與降水的柵格化。遙感影像處理軟件中的影像分類模塊主要用于影像的模式識別,能夠很方便的處理柵格數(shù)據(jù),將遙感影像處理軟件中非監(jiān)督分類功能應(yīng)用于資源區(qū)劃分析,得到合理的結(jié)果,是有意義的嘗試。盡管氣溫與降水是影響農(nóng)業(yè)結(jié)構(gòu)布局和生產(chǎn)布局的重要農(nóng)業(yè)氣候資源,但是其他如太陽凈輻射、日照時數(shù)、>0℃或>10℃積溫等也是影響農(nóng)作物生長的主要因子。雖然這些因子與氣溫之間有顯著的相關(guān)性,但是本文沒有考慮這些因素顯得并不全面,有待今后進(jìn)一步深入研究。