江西省近56年農(nóng)業(yè)氣象災(zāi)害時(shí)空分布特征

汪甫+李凱偉+吳凡+楊華+熊姍

摘要： 基于江西省83個(gè)數(shù)據(jù)完整的氣象站1960—2015年間降水、氣溫的逐日觀測(cè)資料，選取持續(xù)性極端天氣日數(shù)表征農(nóng)業(yè)氣象災(zāi)害指標(biāo)，利用趨勢(shì)分析、Mann-Kenddall檢驗(yàn)方法、Arcgis空間插值和小波分析方法，統(tǒng)計(jì)分析江西省近56年農(nóng)業(yè)氣象災(zāi)害的時(shí)間列變化、空間分布和震蕩周期。結(jié)果表明，近56年來江西省持續(xù)暴雨、高溫呈增加的趨勢(shì)，在突變年份（1990、2005年）后波動(dòng)性增加，年內(nèi)持續(xù)日數(shù)增大。災(zāi)害嚴(yán)重區(qū)域明顯增加，以贛東南為中心向西南方向輻射遞減，這2種災(zāi)害應(yīng)給予足夠的關(guān)注。存在以22年時(shí)間尺度為中心的第一主周期震蕩，可預(yù)測(cè)未來3～5年內(nèi)為洪澇災(zāi)害多發(fā)期和高溫?zé)岷Φ纳侔l(fā)期；持續(xù)低溫和干旱整體呈遞減趨勢(shì)，2002年后干旱日數(shù)有增加的趨勢(shì)，波動(dòng)性同洪澇和高溫。后25年低溫災(zāi)害嚴(yán)重區(qū)域明顯收縮，北多南少，作物種植北界北移，以48、21年為主周期。干旱災(zāi)害以贛南地區(qū)為重心，呈現(xiàn)出擴(kuò)大的趨勢(shì)，最大干旱日數(shù)由80 d增至88 d。突變年份較多，震蕩周以14、10、2年為主。未來3～5年內(nèi)為低溫災(zāi)害和干旱災(zāi)害的少發(fā)期。總體來看，江西省農(nóng)業(yè)氣象災(zāi)害的發(fā)生在新世紀(jì)有增加的趨勢(shì)，特別是高溫災(zāi)害和洪澇災(zāi)害有明顯擴(kuò)大的跡象。本研究對(duì)江西省56年來4種農(nóng)業(yè)氣象災(zāi)害的時(shí)空分布特征進(jìn)行分析，可以為江西省農(nóng)業(yè)發(fā)展方向、防災(zāi)減災(zāi)等提供科學(xué)依據(jù)。

關(guān)鍵詞： 江西??；農(nóng)業(yè)氣象災(zāi)害；災(zāi)害指標(biāo)；時(shí)空分布；震蕩周期

中圖分類號(hào)： S165+.25 文獻(xiàn)標(biāo)志碼： A

文章編號(hào)：1002-1302（2017）22-0317-07

氣候變化對(duì)農(nóng)業(yè)的影響一直以來都是國(guó)內(nèi)外關(guān)注和研究的熱點(diǎn)和焦點(diǎn)問題，在當(dāng)前政治經(jīng)濟(jì)等因素都穩(wěn)定的狀況下，氣候變化是影響農(nóng)業(yè)生產(chǎn)的重要因素之一。江西省地處長(zhǎng)江中下游南岸，是我國(guó)農(nóng)業(yè)大省，屬中亞熱帶濕潤(rùn)氣候區(qū)，優(yōu)越的氣候資源非常適合農(nóng)作物生長(zhǎng)。受氣候及地理?xiàng)l件影響，農(nóng)業(yè)氣象災(zāi)害發(fā)生的種類多、分布廣、頻率高，屬全國(guó)農(nóng)業(yè)氣象災(zāi)害最嚴(yán)重的省份之一[1]。近些年來的研究表明，全球氣候變暖趨勢(shì)明顯，百年來氣溫呈現(xiàn)增加的趨勢(shì)，極端氣候增多，災(zāi)害性天氣也在增加[2]。

受季風(fēng)的年際變化影響，全省不同地區(qū)每年都有不同程度的農(nóng)業(yè)氣象災(zāi)害發(fā)生，主要包括低溫冷害、暴雨、高溫、干旱、臺(tái)風(fēng)等，對(duì)江西省農(nóng)業(yè)穩(wěn)定生產(chǎn)造成極大影響。例如，2003年因干旱導(dǎo)致的農(nóng)作物受災(zāi)面積105.72萬hm2、絕收面積24.83萬hm2，糧食減產(chǎn)244.3萬t，經(jīng)濟(jì)作物損失31億元。全省因干旱直接經(jīng)濟(jì)損失67億元，其中農(nóng)業(yè)損失為55億元[3]。2012年9月至2013年8月，江西地區(qū)盛夏高溫少雨和干旱疊加，水稻、玉米、棉花以及蔬菜、茶葉等作物受災(zāi)嚴(yán)重。1991年12月至1992年初受強(qiáng)冷空氣影響，江西省內(nèi)出現(xiàn)罕見的凍害，柑橘樹梢被凍死，茶葉和越冬油菜大量減產(chǎn)[4]。2004年全省2次遭受暴雨至災(zāi)洪水，農(nóng)作物受災(zāi)面積33.89萬hm2，直接經(jīng)濟(jì)損失5.5億元。2015年5月18—19日江西省南部區(qū)域性暴雨，災(zāi)情嚴(yán)重，直接經(jīng)濟(jì)損失7.47億元[5]。因此，分析農(nóng)業(yè)氣象災(zāi)害的發(fā)生發(fā)展規(guī)律對(duì)減輕江西省農(nóng)業(yè)氣象災(zāi)害損失及其對(duì)策研究具有重要的現(xiàn)實(shí)意義。

近年來關(guān)于江西省氣象災(zāi)害的研究已有一定的成果，黃國(guó)勤等通過中國(guó)農(nóng)業(yè)年鑒資料對(duì)江西省1995—2003年間的農(nóng)業(yè)氣象災(zāi)害的至災(zāi)、成災(zāi)面積和經(jīng)濟(jì)損失等進(jìn)行綜合分析，結(jié)果表明，1998年為江西省農(nóng)業(yè)氣象災(zāi)害重災(zāi)年份，1995年偏重，除1999、2001年外，其余年份為一般偏重[6]。蔡哲等選用Z指數(shù)對(duì)江西省旱澇時(shí)空變化特征的研究表明，旱澇災(zāi)害整體表現(xiàn)為增加的趨勢(shì)，存在旱澇交替循環(huán)、年代際變化明顯的現(xiàn)象[7]。關(guān)于茶葉[8]、水稻[9]、蜜橘[10]等農(nóng)作物的氣象災(zāi)害指標(biāo)及時(shí)空分布特征的研究也有一定的報(bào)道。近幾十年來，低溫災(zāi)害有減小的趨勢(shì)，高溫?zé)岷t先減后增，且各災(zāi)害震蕩周期明顯。但這些研究多集中于對(duì)極端氣象事件[11-13]和基于統(tǒng)計(jì)年鑒的氣象災(zāi)害至災(zāi)成災(zāi)數(shù)據(jù)的分析[6，14-15]，并不能全面反映極端天氣對(duì)農(nóng)業(yè)生產(chǎn)的影響。

本試驗(yàn)選取能描述極端氣象事件的持續(xù)性指標(biāo)，研究農(nóng)業(yè)氣象災(zāi)害中的高低溫和旱澇災(zāi)害在江西省的時(shí)空分布特征，以期在全球氣候變暖導(dǎo)致極端氣象條件頻發(fā)的背景下，為江西省農(nóng)業(yè)生產(chǎn)指導(dǎo)、防災(zāi)減災(zāi)提供科學(xué)依據(jù)。

1 數(shù)據(jù)來源與方法

1.1 氣象資料來源

本研究選取國(guó)家氣象信息中心氣象資料室提供的江西省83個(gè)氣象站（去除缺測(cè)值較多的站點(diǎn)后）1960—2015年近56年的逐日氣溫（每日的最低最高氣溫和最低氣溫）及降水觀測(cè)數(shù)據(jù)（每日20—20時(shí)的24 h累積降水量）。各站點(diǎn)海拔及分布如圖1所示。

1.2 農(nóng)業(yè)氣象災(zāi)害指標(biāo)

持續(xù)性的極端天氣是影響植物生長(zhǎng)發(fā)育的重要影響因

子，所以本研究選取持續(xù)性極端氣象天氣日數(shù)作為統(tǒng)計(jì)標(biāo)準(zhǔn)，綜合韓明臣等對(duì)中國(guó)農(nóng)業(yè)氣象災(zāi)害時(shí)空分布特征研究中災(zāi)害指標(biāo)的選取和江西本省農(nóng)作物災(zāi)害指標(biāo)，定義江西省高低溫、洪澇以及干旱災(zāi)害指標(biāo)[16]（表1）。

1.2.1 洪澇災(zāi)害指標(biāo)

洪澇災(zāi)害的發(fā)生發(fā)展及其影響程度包括人為因素和非人為因素2個(gè)方面。降水是形成洪澇災(zāi)害最直接、最重要的1個(gè)因素，特別是區(qū)域性、連續(xù)性暴雨和大暴雨天氣過程產(chǎn)生的降水。暴雨是指大氣中降落到地面的水量每日≥50 mm的降雨。當(dāng)連續(xù)2 d降雨量≥100 mm或連續(xù)3 d降雨量≥150 mm，會(huì)引發(fā)不同程度的洪澇災(zāi)害。嚴(yán)重的暴雨洪澇災(zāi)害不僅會(huì)造成農(nóng)作物絕收，甚至?xí)茐牧继锖退O(shè)施等。連續(xù)暴雨日數(shù)以48 h降雨量≥100 mm或72 h降雨量≥150 mm為1個(gè)暴雨事件，將年內(nèi)單日和連續(xù) 2 d 及以上日均降雨量≥50 mm日數(shù)作為洪澇災(zāi)害的指標(biāo)，統(tǒng)計(jì)每年的暴雨事件的天數(shù)P作為描述每年洪澇災(zāi)害程度指標(biāo)，P越大，該年內(nèi)洪澇災(zāi)害的影響越嚴(yán)重。endprint

1.2.2 低溫災(zāi)害指標(biāo)

持續(xù)低溫是反映極端低溫對(duì)農(nóng)作物造成影響的重要指標(biāo)。連續(xù)低溫以日最低溫連續(xù)3 d以上≤5 ℃為1個(gè)過程，統(tǒng)計(jì)每年的日最低溫Tmin≤5 ℃天數(shù)L作為描述每年連續(xù)低溫的程度指標(biāo)，L越大，該年內(nèi)持續(xù)低溫的影響越嚴(yán)重。

1.2.3 高溫?zé)岷χ笜?biāo)

根據(jù)中國(guó)氣象局《氣象災(zāi)害預(yù)警信號(hào)[CM（25]發(fā)布和傳播辦法》標(biāo)準(zhǔn)，凡是測(cè)站每天的最高氣溫達(dá)到

35 ℃ 及以上就記為1個(gè)高溫站次。本研究將連續(xù)高溫日數(shù)即最高溫連續(xù)3 d以上≥35 ℃為1個(gè)過程，統(tǒng)計(jì)每年的連續(xù)日最高溫Tmax≥35 ℃總天數(shù)H作為江西省年內(nèi)極端高溫事件即高溫?zé)岷Πl(fā)生程度指標(biāo)，H越大，該年內(nèi)高溫?zé)崂颂鞖庥绊懗潭仍絿?yán)重。連續(xù)高溫日數(shù)是反映極端高溫對(duì)農(nóng)作物造成影響的重要指標(biāo)。

1.2.4 干旱災(zāi)害指標(biāo)

干旱是因長(zhǎng)期少雨而空氣干燥、土壤缺水的氣候現(xiàn)象。參考國(guó)家標(biāo)準(zhǔn)《氣象干旱等級(jí)》中的綜合氣象干旱指數(shù)，連續(xù)無降雨天數(shù)春季達(dá)16～30 d、夏季16～25 d、秋冬季31～50 d為小旱。特點(diǎn)為降水較常年偏少，地表空氣干燥，土壤出現(xiàn)水分輕度不足，對(duì)農(nóng)作物有輕微影響。以連續(xù)無降水日數(shù)即年內(nèi)持續(xù)16 d及以上無有效降水D（24 h R<1 mm）過程天數(shù)的總和反映干旱災(zāi)害發(fā)生的程度。D越大，該年內(nèi)持續(xù)干旱的影響越嚴(yán)重。

1.3 統(tǒng)計(jì)方法

在數(shù)據(jù)分析前進(jìn)行質(zhì)量控制，即對(duì)常規(guī)氣象數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理，去除缺測(cè)值>5 d的站點(diǎn)數(shù)據(jù)，利用五日滑動(dòng)平均插補(bǔ)缺測(cè)值少于5 d的站點(diǎn)數(shù)據(jù)。以這些站點(diǎn)的氣象要素的算術(shù)平均值代表區(qū)域的平均狀況。運(yùn)用Matlab、Excel軟件統(tǒng)計(jì)分析江西83個(gè)站點(diǎn)從1960年11月到2015年內(nèi)連續(xù)暴雨、低溫、高溫日數(shù)，用ArcGIS 9.3軟件選取反距離權(quán)重法[16]對(duì)所得災(zāi)害數(shù)據(jù)進(jìn)行插值后以自然斷點(diǎn)分級(jí)法[17]得到農(nóng)業(yè)氣象災(zāi)害空間分布圖，以此為基礎(chǔ)進(jìn)行江西省農(nóng)業(yè)災(zāi)害空間分布研究。本研究主要應(yīng)用線性回歸[18]和Mann-Kendall檢驗(yàn)法[19]中的均值突變檢驗(yàn)對(duì)時(shí)間序列的趨勢(shì)進(jìn)行分析。Mann-Kendall檢驗(yàn)法是世界氣象組織推薦并已廣泛使用的非參數(shù)檢驗(yàn)方法，許多學(xué)者不斷應(yīng)用Mann-Kendall方法來分析降水、徑流、氣溫和水質(zhì)等要素時(shí)間序列的趨勢(shì)變化。對(duì)4種農(nóng)業(yè)氣象災(zāi)害進(jìn)行周期變化分析采用小波分析法[20]。

2 結(jié)果與分析

2.1 江西省農(nóng)業(yè)氣象災(zāi)害時(shí)間變化特征

近56年來江西省連續(xù)暴雨日數(shù)總體上呈增加的趨勢(shì)，傾向率為0.039 4。年際變化序列中1998、2010年平均暴雨日數(shù)最多，分別為12.1 d和11.9 d（圖2-a）。除1963—1966年間年內(nèi)連續(xù)暴雨日數(shù)為負(fù)增長(zhǎng)（UF<0），其余年份均為增加的趨勢(shì)，其中1998—2006年顯著增加（P<0.05）。連續(xù)暴雨日數(shù)在1991年開始突變性增加（圖3-a）；連續(xù)低溫日數(shù)以-0.326 8的傾向率呈減少的趨勢(shì)，最少的年份達(dá)到32 d（圖2-b）。連續(xù)低溫日數(shù)減少在20世紀(jì)90年代是突變現(xiàn)象，具體突變時(shí)間為1990年。2000年后連續(xù)低溫日數(shù)顯著減少，從2002年開始達(dá)到極顯著水平（P<0.01，圖3-b）。

由圖2-c可知，連續(xù)高溫日數(shù)在不同年份具有較大的波動(dòng)性，最大年份2003年（44.7 d）與最小年份1997年（1.2 d）相差43.5 d，高溫日數(shù)整體以0.059 1的傾向率增加，整體表現(xiàn)為先減小后迅速增加的趨勢(shì)。在2005年連續(xù)高溫日數(shù)突變?cè)黾樱▓D3-c）。連續(xù)干旱日數(shù)進(jìn)入90年代后波動(dòng)性增加，在2003—2009呈現(xiàn)為增加的趨勢(shì)，之后波動(dòng)變化。近56年來整體以 -0.109 的傾向率減小。21世紀(jì)相對(duì)較高的連續(xù)干旱日數(shù)分別為2003、2007、2014年（110、100、86 d）。連續(xù)干旱日數(shù)突變點(diǎn)較多波動(dòng)大（圖3-d）。

將4種災(zāi)害從1990年（突變年份）之后作相關(guān)性分析（表2）可知，高溫?zé)岷εc旱災(zāi)害顯著正相關(guān)（0.44，P<0.05），暴雨災(zāi)害與旱災(zāi)負(fù)相關(guān)，相關(guān)系數(shù)為-0.41，達(dá)顯著水平。

2.2 江西省農(nóng)業(yè)氣象災(zāi)害空間分布特征

根據(jù)MK突變檢驗(yàn)結(jié)果，將江西省洪澇、低溫、干旱災(zāi)害

研究時(shí)段劃分為1960—1990、1991—2015年2個(gè)時(shí)段，高溫?zé)岷澐譃?960—2005、2006—2015年2個(gè)時(shí)段。采用Arcgis中的自然斷點(diǎn)分級(jí)法將各災(zāi)害分為4個(gè)等級(jí)，對(duì)比分析不同時(shí)段內(nèi)江西省農(nóng)業(yè)氣象災(zāi)害的空間分布特征。

由圖4年可知，江西省近56年連續(xù)暴雨日數(shù)時(shí)總和空間分布差異明顯，多年平均值在4.1～10.7 d之間。天數(shù)最多的出現(xiàn)在贛東北地區(qū)，整體上由贛東北向贛西南遞減。比較圖4-b和圖4-c可知，前31年暴雨日數(shù)超過8 d的范圍僅在景德鎮(zhèn)市、九江武寧縣和南昌市撫順市少部分地區(qū)。后25年年內(nèi)暴雨日數(shù)超8 d的覆蓋范圍明顯擴(kuò)大，暴雨日數(shù)分布呈由西向東遞增。最大日數(shù)由9.5 d增加到12 d，最小日數(shù)也有所增加。九江市因?yàn)閺]山的存在出現(xiàn)部分區(qū)域暴雨日數(shù)表現(xiàn)為較低水平，贛南暴雨日數(shù)在后25年普遍增加。

近56年江西省連續(xù)低溫日數(shù)總和分布如圖5所示，低溫日數(shù)由北向南遞減。后25年最高等級(jí)低溫災(zāi)害覆蓋范圍明顯收縮，最大日數(shù)由122 d降至109 d，最小日數(shù)由35 d降至29.5 d。低溫日數(shù)最高的地區(qū)分布在贛西北地區(qū)和井岡山一帶，低溫日數(shù)最低等級(jí)覆蓋范圍擴(kuò)大北移。永豐、金溪、東鄉(xiāng)等區(qū)域的低溫日數(shù)在前31年和后25年均保持在較高水平。

連續(xù)高溫日數(shù)總和分布同暴雨分布類似。高值集中于贛東北地區(qū)，向西南方向延伸。最高日數(shù)達(dá)39 d，全省高溫日數(shù)低值接近于0（圖6-a）。近10年來高溫日數(shù)覆蓋范圍明顯擴(kuò)大，約占全省面積的2/3。贛中除新余市和撫州市極少部分區(qū)域高溫日數(shù)在29 d以下，其余地區(qū)全部都達(dá)到29 d以上，最高日數(shù)達(dá)50 d（圖6-c）。endprint

江西省干旱日數(shù)空間分布如圖7所示，近56年表現(xiàn)為東西走向中部干旱嚴(yán)重東部次之，西部最輕。南北走向南部和北部最為嚴(yán)重，中部較輕。多年平均最大干旱日數(shù)為81.3 d，最小為37.1 d。近25年與前31年相比，贛北干旱日數(shù)最多

的區(qū)域減少，贛南覆蓋面積增加。最大日數(shù)由79.8 d增加到87.5 d，覆蓋面積在全省范圍有所減小。

2.3 江西省農(nóng)業(yè)氣象災(zāi)害周期重現(xiàn)特征

利用小波分析對(duì)江西省4種農(nóng)業(yè)氣象災(zāi)害年內(nèi)連續(xù)日數(shù)總和做周期變化分析。由圖8-a可以看出年內(nèi)連續(xù)暴雨日數(shù)存在多時(shí)間尺度特征，方差值在4、6、14、22年時(shí)間尺度上出現(xiàn)峰值（圖8-b），22年為年內(nèi)連續(xù)暴雨日數(shù)的第一主周期。22、14年時(shí)間尺度上在1990年突變前周期變化顯著，分別存在2個(gè)少發(fā)期、1個(gè)多發(fā)期和3個(gè)少發(fā)期、1個(gè)多發(fā)期。突變后的25年內(nèi)6年尺度上發(fā)生6次震蕩，最新一次為暴雨日數(shù)多發(fā)期，且未完全閉合。14、22年尺度融合為10～27年尺度的周期，完整發(fā)生1次周期變換，2008年后開始一次多發(fā)期，截至2015年未完全閉合，說明至少未來3～5年內(nèi)為連續(xù)暴雨日數(shù)多發(fā)期，即洪澇災(zāi)害的多發(fā)期。

年內(nèi)連續(xù)低溫日數(shù)有5、8、11、21、48年的變化周期（圖9-b）。圖9-a表明，整個(gè)研究時(shí)期內(nèi)48年時(shí)間尺度上有1個(gè)完整周期。下個(gè)周期從多發(fā)期開始，說明48年時(shí)間尺度上未來24年為低溫災(zāi)害的多發(fā)期。其中，21年尺度上出現(xiàn)不到3個(gè)完整周期，最新1個(gè)周期為少發(fā)期未閉合。1990年連續(xù)低溫日數(shù)突變減小之后形成3年的震蕩周期，1998年后8年尺度上有2個(gè)完整周期和1個(gè)未閉合的少發(fā)期。5年及以下時(shí)間尺度上由于間隔較小，不便統(tǒng)計(jì)正負(fù)相位的震蕩次數(shù)。

類似連續(xù)暴雨日數(shù)的時(shí)間序列分布，連續(xù)高溫日數(shù)在研究時(shí)間區(qū)間以4、14、22、44年的周期震蕩（圖10-b），且在突變年份1990年之后14、22年時(shí)間尺度有融合的趨勢(shì)（圖 10-a）。第一主周期為22年，2015年處于44年尺度上未閉合的多發(fā)期。1990年后年內(nèi)連續(xù)高溫日數(shù)以20年為周期震蕩。包括1個(gè)完整的周期和1個(gè)未閉合的少發(fā)期。4年尺度間隔較小，不予討論。

年內(nèi)連續(xù)干旱日數(shù)以2、4、10、14、22年時(shí)間尺度周期性變化，第一主周期為2年，各周期方差值相差不大（圖11-b）。相比于其他3種災(zāi)害，干旱日數(shù)周期性較為雜亂。在22、4年時(shí)間尺度上，2015年位于少發(fā)期未閉合區(qū)域。由此可以預(yù)測(cè)未來2～3年內(nèi)為干旱災(zāi)害少發(fā)期。

3 結(jié)論與討論

本研究以1960—2015年江西省年內(nèi)連續(xù)極端氣象條件的總?cè)諗?shù)表征每年江西省農(nóng)業(yè)氣象災(zāi)害的發(fā)生程度，分析4種農(nóng)業(yè)氣象那個(gè)災(zāi)害的時(shí)空分布特征。結(jié)果表明，56年來農(nóng)業(yè)氣象災(zāi)害時(shí)空分布發(fā)生了較顯著的變化，洪澇災(zāi)害和高溫?zé)岷Ψ謩e以0.039 4和0.059 1的傾向率呈增加趨勢(shì)，低溫冷害和旱災(zāi)以-0.326 8和-0.109的傾向率減小。高溫?zé)岷唧w表現(xiàn)為先減小后急劇增加的趨勢(shì)，除高溫?zé)岷υ?005年突變性增加，其余災(zāi)害均在1990年附近發(fā)生突變。農(nóng)業(yè)氣象災(zāi)害在不同年份隨時(shí)間波動(dòng)，突變后的波動(dòng)情況要大于突變前，即近25年來江西省農(nóng)業(yè)氣象災(zāi)害發(fā)生日數(shù)振幅變大。干旱災(zāi)害整體上波動(dòng)強(qiáng)烈有較多的突變點(diǎn)。在后25年旱災(zāi)的發(fā)生日數(shù)分別與高溫?zé)岷秃闈碁?zāi)害正負(fù)顯著相關(guān)，相關(guān)系數(shù)為0.44和-0.41，高溫?zé)岷εc旱災(zāi)大多相伴發(fā)生，對(duì)旱災(zāi)的進(jìn)一步研究可將高溫因素考慮進(jìn)去。

2003年全省遇到超歷史的高溫?zé)崂撕透珊禐?zāi)害，1998年發(fā)生百年不遇的洪澇災(zāi)害，2010年局地洪澇災(zāi)害嚴(yán)重程度超過1998年。對(duì)應(yīng)的年份連續(xù)高溫日數(shù)、連續(xù)干旱日數(shù)和連續(xù)暴雨都為歷年來的極大值。其余統(tǒng)計(jì)日數(shù) 較大值年份也對(duì)應(yīng)農(nóng)業(yè)氣象災(zāi)害較嚴(yán)重的時(shí)期，表明本研究所選取的年內(nèi)連續(xù)極端天氣日數(shù)指標(biāo)能夠較好地表征江西省農(nóng)業(yè)氣象災(zāi)害的發(fā)生程度。

洪澇災(zāi)害產(chǎn)生的危害嚴(yán)重，是江西省的主要農(nóng)業(yè)氣象災(zāi)害之一。近56年來，江西省洪澇災(zāi)害最嚴(yán)重的地區(qū)主要分布在贛東北部的景德鎮(zhèn)、上饒、鷹潭3市及九江武寧地區(qū)。與前31年相比，1990年之后的25年洪澇災(zāi)害嚴(yán)重區(qū)域在全省的的覆蓋面積明顯擴(kuò)大，多數(shù)地區(qū)洪澇災(zāi)害等級(jí)要比之前提高1級(jí)，個(gè)別地區(qū)年內(nèi)暴雨日數(shù)達(dá)12 d。從周期變化上看，突變年份之前，江西省洪澇災(zāi)害存在4、6、14、22年共4個(gè)年代際震蕩周期。突變年份之后震蕩主周期有變?yōu)?8年的趨勢(shì)，其中6年周期貫穿整個(gè)研究時(shí)段，與陸叔鳴等的研究結(jié)論江西省大范圍洪澇平均每3年出現(xiàn)1次[21]相一致。由周期分析結(jié)果可推斷未來幾年為江西省洪澇災(zāi)害多發(fā)期。

隨全球氣候變暖，江西省低溫災(zāi)害隨時(shí)間的延長(zhǎng)有降低的趨勢(shì)。低溫災(zāi)害嚴(yán)重地區(qū)主要在贛西北、井岡山和贛東北局部區(qū)域。空間分布上由北向南遞減，突變后的25年低溫災(zāi)害嚴(yán)重區(qū)域收縮明顯。最大低溫日數(shù)由122 d降至109 d，有利于植物生長(zhǎng)北界北抬。低溫災(zāi)害存在5、8、11、21、48年的震蕩周期，以48年為第一主周期。48年尺度上，未來幾十年為低溫災(zāi)害的多發(fā)期，短時(shí)期內(nèi)則時(shí)低溫災(zāi)害的少發(fā)期。

高溫?zé)岷εc洪澇災(zāi)害在時(shí)間序列上呈負(fù)相關(guān)，但在在空間分布上類似。贛東北地區(qū)最為嚴(yán)重，贛中次之，贛北廬山一帶和贛南地區(qū)受高溫災(zāi)害影響最弱。2005年后，在高溫?zé)岷ν蛔冊(cè)黾拥?0年內(nèi)，高溫?zé)岷?yán)重區(qū)域覆蓋江西省超2/3面積。高溫?zé)岷θ諗?shù)最高達(dá)50 d，僅贛北、贛南和井岡山少數(shù)地區(qū)受高溫影響較弱。高溫?zé)岷σ?、14、22、44年的周期震蕩，22年為第一主周期，1990后以20年為周期震蕩發(fā)展。未來幾年為高溫?zé)岷Φ纳侔l(fā)期，但在44年尺度上的多發(fā)期，防御高溫?zé)岷?yīng)是未來江西省農(nóng)業(yè)生產(chǎn)的重點(diǎn)。

干旱是影響江西省農(nóng)業(yè)生產(chǎn)穩(wěn)定的主要?dú)庀鬄?zāi)害之一，與高溫?zé)岷︼@著正相關(guān)，在2002年之后連續(xù)干旱日數(shù)表現(xiàn)為增加的趨勢(shì)。干旱嚴(yán)重區(qū)域主要分布在贛北中部和贛南地區(qū)。后25年贛中和贛北干旱災(zāi)害嚴(yán)重區(qū)域減少，贛南地區(qū)表現(xiàn)為擴(kuò)大的趨勢(shì)。最大連續(xù)干旱日數(shù)由79.8 d上升至 87.5 d。贛南地區(qū)應(yīng)作為干旱災(zāi)害防御的重點(diǎn)區(qū)域，未來幾年是干旱災(zāi)害的少發(fā)期。endprint

綜上所述，江西省農(nóng)業(yè)氣象災(zāi)害年內(nèi)持續(xù)日數(shù)在突變年份后波動(dòng)性增加，極端農(nóng)業(yè)氣象災(zāi)害日數(shù)增多，周期變化趨于混亂；全省范圍內(nèi)低溫和干旱高發(fā)區(qū)在空間分布上有縮減的趨勢(shì)，高溫和洪澇災(zāi)害發(fā)生區(qū)域在全省范圍內(nèi)明顯增加。旱災(zāi)區(qū)域和持續(xù)日數(shù)在贛南地區(qū)增加明顯，贛東北地區(qū)為高溫和洪災(zāi)災(zāi)害的多發(fā)區(qū)；4種農(nóng)業(yè)氣象災(zāi)害的發(fā)生有一定的周期性，除洪澇災(zāi)害外，在未來3～5年內(nèi)為低溫、高溫、干旱災(zāi)害的少發(fā)期；極端氣象條件對(duì)農(nóng)業(yè)生產(chǎn)造成了極大的影響，只有進(jìn)一步查明災(zāi)害的時(shí)空分布規(guī)律，分析其成發(fā)生發(fā)展規(guī)律和形成因素，才能為農(nóng)業(yè)生產(chǎn)指導(dǎo)、防災(zāi)減災(zāi)提供科學(xué)依據(jù)，實(shí)現(xiàn)江西省農(nóng)業(yè)持續(xù)、健康、穩(wěn)定的發(fā)展。

參考文獻(xiàn)：

[1] 熊盛文. 不斷提高自然災(zāi)害應(yīng)急管理水平促進(jìn)社會(huì)和諧穩(wěn)定和經(jīng)濟(jì)又好又快發(fā)展[J]. 氣象與減災(zāi)研究，2007，30（2）：1-5.

[2]Houghton J E T，Ding Y H，Griggs J，et al. Climate change 2001：the scientific basis[M]. Cambridge University Press，2001：881.

[3]江西省減輕自然災(zāi)害白皮書（2004）[Z]. 南昌：江西省減災(zāi)委員會(huì)辦公室，2004.

[4]鐘小根，王 玨. 江西農(nóng)業(yè)氣象災(zāi)害危害及減災(zāi)對(duì)策研究[J]. 農(nóng)業(yè)考古，2014（1）：140-143.

[5]孫素琴，許愛華，鄭 婧，等. 江西省汛期暴雨時(shí)空分布及區(qū)域性暴雨分區(qū)[J]. 氣象與減災(zāi)研究，2016，39（2）：90-97.

[6]黃國(guó)勤，錢海燕. 江西省近年來的農(nóng)業(yè)自然災(zāi)害及其防治對(duì)策[J]. 災(zāi)害學(xué)，2005，20（2）：61-65.

[7]蔡 哲，章毅之，何擁鳳，等. 江西省干旱洪澇的時(shí)空變化特征分析[J]. 自然災(zāi)害學(xué)報(bào)，2013，22（2）：144-149.

[8]李柏貞，謝佳杏，孔 萍，等. 江南茶葉農(nóng)業(yè)氣象災(zāi)害風(fēng)險(xiǎn)區(qū)劃[J]. 干旱氣象，2015，33（6）：1017-1023.

[9]吳珊珊，王懷清，黃彩婷. 氣候變化對(duì)江西省雙季稻生產(chǎn)的影響[J]. 中國(guó)農(nóng)業(yè)大學(xué)學(xué)報(bào)，2014，19（2）：207-215.

[10] 何壽仁，董黍準(zhǔn)，程 勇，等. 江西南豐蜜橘氣象災(zāi)害預(yù)警技術(shù)[C]. 氣象服務(wù)發(fā)展論壇，2014.

[11] 馬鋒敏，章毅之，唐傳師，等. 近52年江西省汛期極端降水事件的時(shí)空變化[J]. 長(zhǎng)江流域資源與環(huán)境，2013，22（10）：1348-1355.

[12]唐傳師，孟明華，馬鋒敏. 江西省1959—2013年極端高溫事件的時(shí)空演變特征[C]. 中國(guó)氣象學(xué)會(huì)年會(huì)，2014.

[13]胡菊芳，張超美，彭 靜. 江西省主要?dú)庀鬄?zāi)害年代際變化特征分析[J]. 氣象與減災(zāi)研究，2007，30（4）：37-42.

[14]王保生，劉文英，黃淑娥. 江西省旱澇災(zāi)害風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估與農(nóng)業(yè)可持續(xù)發(fā)展[J]. 氣象與減災(zāi)研究，2006，29（2）：43-47.

[15]易桂林. 農(nóng)業(yè)氣象災(zāi)害對(duì)贛江流域農(nóng)業(yè)生產(chǎn)的影響及對(duì)策[J]. 安徽農(nóng)業(yè)科學(xué)，2012，38（11）：5731-5732，5738.

[16]韓明臣，梁玉蓮，王化儒. 中國(guó)近三十年持續(xù)性農(nóng)業(yè)氣象災(zāi)害指標(biāo)時(shí)空分布特征[J]. 北方園藝，2014（24）：196-201.

[17]范銀貴. 空間插值方法在繪制降水量等值線中的應(yīng)用[J]. 水利水電科技進(jìn)展，2002，22（3）：48-50.

[18]Clarke M J，Mantay J a. Optimizing recycling in all of New York Citys neighborhoods：using GIS to develop the REAP index for improved recycling education，awareness，and participation[J]. Resources Conservation & Recycling，2006，46（2）：128-148.

[19] 吳 立，霍治國(guó)，姜 燕，等. 氣候變暖背景下南方早稻春季低溫災(zāi)害的發(fā)生趨勢(shì)與風(fēng)險(xiǎn)[J]. 生態(tài)學(xué)報(bào)，2016，36（5）：1263-1271.

[20]朱 敏，袁建輝. 1961—2010年江蘇省農(nóng)業(yè)氣候資源演變特征[J]. 氣象與環(huán)境學(xué)報(bào)，2013，29（3）：69-77.

[21]陸叔鳴，熊蜀斐，王 歡，等. 1種新的洪澇標(biāo)準(zhǔn)及其應(yīng)用的嘗試[J]. 氣象與減災(zāi)研究，1998，21（1）：6-11.endprint