楊建瑩，霍治國,2，徐建文，王培娟，鄔定榮，毛紅丹，孔 瑞

北方蘋果干旱觸發(fā)判識(shí)方法

楊建瑩1，霍治國1,2※，徐建文3，王培娟1，鄔定榮1，毛紅丹1，孔 瑞1

（1. 中國氣象科學(xué)研究院生態(tài)與農(nóng)業(yè)氣象研究所，北京 100081；2. 南京信息工程大學(xué)氣象災(zāi)害預(yù)報(bào)預(yù)警與評(píng)估協(xié)同創(chuàng)新中心，南京 210044；3. 大連市氣象服務(wù)中心，大連 116001）

基于小樣本歷史災(zāi)害數(shù)據(jù)和長(zhǎng)序列氣象、林果生長(zhǎng)數(shù)據(jù)的林果災(zāi)害判識(shí)，對(duì)目前歷史災(zāi)害數(shù)據(jù)匱乏的林果等經(jīng)濟(jì)作物氣象災(zāi)害研究具有重要意義。該研究以中國陜西省富士系蘋果干旱災(zāi)害為例，利用氣象資料、蘋果干旱災(zāi)情史料和富士系蘋果發(fā)育期資料，充分考慮蘋果不同發(fā)育階段的水分需求和降水供給情況，以及前期水分盈虧狀況對(duì)當(dāng)前發(fā)育階段蘋果生長(zhǎng)的影響，在水分盈虧指數(shù)計(jì)算的基礎(chǔ)上，構(gòu)建蘋果干旱指數(shù)。通過概率分析、K-Means聚類、歐式距離等方法，厘定陜西省富士系蘋果的干旱觸發(fā)閾值。采用致災(zāi)因子序列對(duì)比分析、預(yù)留樣本驗(yàn)證相結(jié)合的方法，驗(yàn)證蘋果干旱觸發(fā)閾值有效性。結(jié)果表明：1）蘋果干旱觸發(fā)閾值分別為：蘋果果樹萌動(dòng)-萌芽期0.87，萌芽-盛花期0.84，盛花-成熟期0.73；2）基于閾值提取的蘋果干旱年份的干旱指數(shù)序列與歷史災(zāi)害樣本干旱指數(shù)序列具有同一性；預(yù)留獨(dú)立樣本指標(biāo)判識(shí)準(zhǔn)確率為85.58%；典型站點(diǎn)長(zhǎng)時(shí)間序列檢驗(yàn)判識(shí)結(jié)果準(zhǔn)確率為80.95%。研究結(jié)果可為林果災(zāi)害指標(biāo)研究提供技術(shù)支撐。

干旱；氣象；蘋果；閾值厘定；有效性檢驗(yàn)

0 引 言

干旱是中國最主要的農(nóng)業(yè)氣象災(zāi)害，發(fā)生頻率高、致災(zāi)范圍廣、持續(xù)時(shí)間長(zhǎng)、損失影響大。中國常年干旱受災(zāi)面積約占?xì)庀鬄?zāi)害總受災(zāi)面積的60%以上，平均每年農(nóng)業(yè)干旱面積在2 000～3 000萬hm2[1]。林果干旱是農(nóng)業(yè)干旱的一種，是指在林果生長(zhǎng)發(fā)育過程中，因降水不足并得不到適時(shí)適量的灌溉致使供水不能滿足林果的正常需水而造成損傷[2]。近50年來中國干旱面積迅速擴(kuò)大，極端干旱事件頻發(fā)[3-5]，加劇了農(nóng)業(yè)干旱的形成，給林果生產(chǎn)帶來了嚴(yán)重影響。

農(nóng)業(yè)干旱的發(fā)生時(shí)間、發(fā)展過程和影響范圍，可通過構(gòu)建干旱指標(biāo)來綜合判識(shí)和表達(dá)。從氣象、土壤條件、作物特性出發(fā)，以降水[6]、蒸發(fā)[7]、濕度和土壤含水率[8]等指標(biāo)作為主要數(shù)據(jù)源的區(qū)域農(nóng)業(yè)干旱研究相對(duì)豐富，干旱判識(shí)指標(biāo)和方法在農(nóng)田作物干旱識(shí)別[9-10]、時(shí)空發(fā)展趨勢(shì)[11-12]、災(zāi)損量化中應(yīng)用較為廣泛。常用的農(nóng)業(yè)干旱判識(shí)指數(shù)包括降水量距平百分率（Percentage of precipitation anomalies，Pa）[13]、土壤相對(duì)濕度（Relative soil moisture，Rsm）[14-15]、連續(xù)無有效降水（降雪、積雪）日數(shù)（continuous days without available precipitation，Dnp）[16]、作物水分虧缺指數(shù)（Crop Water Deficit Index，CWDI）[17-18]等。針對(duì)不同作物，采用的干旱指標(biāo)也各不相同。2015年發(fā)布的國家標(biāo)準(zhǔn)《農(nóng)業(yè)干旱等級(jí)》（GB/T 32136—2015）[19]中，采用作物水分虧缺距平指數(shù)、土壤相對(duì)濕潤度指數(shù)、農(nóng)田與作物干旱形態(tài)指標(biāo)來進(jìn)行農(nóng)業(yè)干旱的界定。其中，作物水分虧缺距平指數(shù)>35時(shí)認(rèn)為發(fā)生農(nóng)業(yè)干旱，涉及的主要農(nóng)作物包括小麥、玉米、水稻、棉花、大豆、馬鈴薯等。

蘋果是中國北方地區(qū)農(nóng)業(yè)產(chǎn)業(yè)中經(jīng)濟(jì)效益較高的林果。然而，受大陸性季風(fēng)氣候影響，降水時(shí)空分布不均，且80%的果園無灌溉條件，蘋果生產(chǎn)過程水分供需矛盾突出[20]，制約光熱和土肥資源潛力的有效發(fā)揮[21]，對(duì)果樹光合產(chǎn)物形成和積累產(chǎn)生顯著影響[22-23]。與農(nóng)田作物農(nóng)業(yè)干旱識(shí)別指標(biāo)相比較，蘋果干旱識(shí)別研究具有特殊性。蘋果生長(zhǎng)周期內(nèi)耗水較多，可達(dá)1 000 mm以上，盛花-成熟期階段是果樹關(guān)鍵需水階段，需水量一般500 mm以上[20]；根系發(fā)達(dá)，對(duì)地表水分?jǐn)r截、保持和利用作用顯著，對(duì)深層土壤水分吸收能力強(qiáng)。與農(nóng)田作物相比，蘋果對(duì)水分和養(yǎng)分的利用效率，以及對(duì)干旱天氣的抵御能力均高于農(nóng)田作物。目前，國內(nèi)外對(duì)蘋果干旱的研究，主要是基于果園控制試驗(yàn)，研究干旱條件對(duì)蘋果生理生化[21,24]、產(chǎn)量[25]、品質(zhì)[26]的影響。蘋果干旱判識(shí)指標(biāo)研究還相對(duì)較少。馬延慶等[27]基于干燥度、土壤含水率、果園蒸散量等農(nóng)業(yè)干旱指標(biāo)綜合分析了蘋果干旱發(fā)生的主要時(shí)段和蘋果的需水耗水規(guī)律；王景紅等[28]結(jié)合蘋果不同發(fā)育階段的水分供需特征和氣象干旱強(qiáng)度，構(gòu)建了黃土高原區(qū)富士系蘋果干旱指數(shù)，評(píng)價(jià)了陜西省蘋果干旱風(fēng)險(xiǎn)；程雪等[20]利用該指標(biāo)研究了中國北方地區(qū)蘋果干旱時(shí)空分布特征。上述指標(biāo)能較好地表征蘋果不同發(fā)育階段的水分供需特征及區(qū)域尺度蘋果干旱風(fēng)險(xiǎn)的差異，但蘋果干旱發(fā)生的臨界氣象條件及觸發(fā)閾值尚未明確，蘋果干旱判識(shí)針對(duì)性有所不足。相關(guān)研究表明，適度干旱脅迫會(huì)促進(jìn)同化物從營養(yǎng)器官向生殖器官轉(zhuǎn)移，產(chǎn)生增產(chǎn)節(jié)水效應(yīng)的同時(shí)，增強(qiáng)蘋果品質(zhì)[29]；但若干旱天氣持續(xù)加強(qiáng)且無補(bǔ)充灌溉，則發(fā)生蘋果干旱，影響果實(shí)產(chǎn)量和品質(zhì)。明確蘋果干旱觸發(fā)閾值、準(zhǔn)確判識(shí)蘋果干旱的發(fā)生發(fā)展，對(duì)針對(duì)性的開展蘋果防災(zāi)減災(zāi)意義重大。

歷史災(zāi)害數(shù)據(jù)對(duì)于理解區(qū)域?yàn)?zāi)害系統(tǒng)的相互作用機(jī)制有著重要的作用?；跉v史災(zāi)害樣本重建與再分析的農(nóng)業(yè)氣象指標(biāo)構(gòu)建方法，在農(nóng)業(yè)洪澇[30]、澇漬[31-32]、高溫?zé)岷33]、冷害[34]等災(zāi)害觸發(fā)閾值研究中得到應(yīng)用和證實(shí)。然而，與農(nóng)田作物相比，林果等經(jīng)濟(jì)作物的歷史災(zāi)害記錄相對(duì)匱乏，單純采用災(zāi)情反演與再分析的災(zāi)害研究方法存在樣本不足、精度不高等問題。因此，如何綜合利用小樣本歷史災(zāi)害數(shù)據(jù)、長(zhǎng)序列氣象和林果生長(zhǎng)數(shù)據(jù)，實(shí)現(xiàn)區(qū)域林果氣象災(zāi)害的閾值厘定和判識(shí)，對(duì)林果等經(jīng)濟(jì)作物氣象災(zāi)害的監(jiān)測(cè)預(yù)警與防控有重要意義。

鑒于此，本文以陜西富士系蘋果干旱災(zāi)害為例，參考農(nóng)田作物農(nóng)業(yè)干旱指數(shù)構(gòu)建方法，在綜合考慮蘋果不同發(fā)育階段水分供需的基礎(chǔ)上，構(gòu)建能表征蘋果階段水分狀況的蘋果干旱指數(shù)；通過災(zāi)情反演、指數(shù)提取、聚類分析和樣本距離等方法，研發(fā)基于小樣本災(zāi)害數(shù)據(jù)、長(zhǎng)序列歷史氣象數(shù)據(jù)和林果生長(zhǎng)數(shù)據(jù)的災(zāi)害判識(shí)方法，厘定陜西富士系蘋果的干旱觸發(fā)閾值，并采用致災(zāi)因子序列對(duì)比分析、預(yù)留樣本驗(yàn)證相結(jié)合的方法，驗(yàn)證蘋果干旱觸發(fā)指標(biāo)有效性。研究結(jié)果可為林果等經(jīng)濟(jì)作物災(zāi)害判識(shí)指標(biāo)構(gòu)建提供范式，為針對(duì)性地開展林果干旱防災(zāi)減災(zāi)提供技術(shù)支撐。

1 材料與方法

1.1 數(shù)據(jù)來源

陜西省內(nèi)35個(gè)國家級(jí)基本氣象站1981—2018年逐日氣象資料來源于國家氣象信息中心，包括逐日的降水量、平均風(fēng)速、平均溫度、日最高氣溫和日最低氣溫等，對(duì)其中個(gè)別缺測(cè)值采用該日相鄰兩日該要素的平均值替代[35]。蘋果發(fā)育期包括果樹萌動(dòng)期、萌芽期、盛花期和成熟期，其中蘋果果樹萌動(dòng)期以平均溫度穩(wěn)定通過3 ℃為依據(jù)確定[36]。蘋果萌芽期、盛花期和成熟期數(shù)據(jù)來源于《中國農(nóng)業(yè)氣象資源圖集》[37]，通過紙質(zhì)資料掃描、ArcGIS地理校正等方法，對(duì)發(fā)育期資料進(jìn)行數(shù)字化。提取等值線附近氣象站點(diǎn)發(fā)育期日期，利用Kriging插值結(jié)合物候定律法[38]將蘋果發(fā)育期數(shù)據(jù)插值到研究區(qū)域內(nèi)的35個(gè)氣象站點(diǎn)。蘋果干旱災(zāi)情資料來源于《中國氣象災(zāi)害大典》（陜西）[39]、《中國氣象災(zāi)害年鑒》[40]、蘋果災(zāi)情調(diào)查、果樹災(zāi)害專題調(diào)查，以及果業(yè)基地縣縣志、果業(yè)基地縣民政部門的災(zāi)情記錄以及媒體報(bào)道。

1.2 蘋果干旱指數(shù)構(gòu)建

參考農(nóng)田作物（如小麥、玉米等）干旱指標(biāo)構(gòu)建方法，充分考慮蘋果不同發(fā)育階段的水分需求和降水供給情況，以及前期水分盈虧狀況對(duì)當(dāng)前發(fā)育階段蘋果生長(zhǎng)的影響，在蘋果不同發(fā)育階段水分盈虧指數(shù)計(jì)算的基礎(chǔ)上，構(gòu)建蘋果干旱指數(shù)。

1.2.1 水分盈虧指數(shù)及其計(jì)算方法

借鑒農(nóng)作物干旱識(shí)別指標(biāo)，水分盈虧指數(shù)計(jì)算公式如下所示。

式中，WD為某年某站點(diǎn)蘋果第個(gè)發(fā)育階段內(nèi)的水分盈虧指數(shù)；ET和P分別為某年某站點(diǎn)蘋果第個(gè)發(fā)育階段需水量和降水量，mm。作物需水量(ET)采用FAO推薦的“參考作物蒸散量乘以作物系數(shù)法”計(jì)算蘋果各發(fā)育階段需水量，具體計(jì)算公式如下

式中ET為蘋果某一發(fā)育階段的需水量，mm；ET0為對(duì)應(yīng)時(shí)段的參考作物蒸散量，mm，計(jì)算方法采用FAO推薦的Penman-Monteith公式[41]；K為蘋果該發(fā)育階段作物系數(shù)，參考1998年FAO-56推薦的分段單值平均作物系數(shù)法[41]和相關(guān)文獻(xiàn)[42-43]，蘋果果樹萌動(dòng)-萌芽期、萌芽-盛花期、盛花-成熟期3個(gè)發(fā)育階的K分別為0.65、0.8和0.95。

1.2.2 蘋果干旱指數(shù)及其計(jì)算方法

果樹萌動(dòng)-萌芽期和萌芽-盛花期一般歷時(shí)約30～40 d，當(dāng)前發(fā)育階段之前的降水條件分別對(duì)果樹萌動(dòng)-萌芽期和萌芽-盛花期的干旱形成影響較大；盛花-成熟期歷時(shí)60～100 d，該階段雖然處于一年中的水分充盈期，但如遇干旱年，果樹盛花期前的水分條件依然影響當(dāng)前階段的水分供給。參考國家標(biāo)準(zhǔn)《農(nóng)業(yè)干旱等級(jí)》（GB/T 32136—2015）中作物水分虧缺指數(shù) CWDI（Crop Water Deficit Index）的構(gòu)建方法，以及林果作物與農(nóng)田作物在生理需水、根系水分吸收及土壤深層水分利用上的差異性，在構(gòu)建蘋果干旱指數(shù)時(shí)，考慮當(dāng)前階段及前60 d水分盈虧情況。采用權(quán)重遞減的思路[44]，即假定當(dāng)前的水分盈虧指數(shù)對(duì)該階段的干旱指數(shù)貢獻(xiàn)最大，隨著時(shí)間的前移，過去60 d的水分盈虧指數(shù)對(duì)當(dāng)前階段的干旱指數(shù)隨時(shí)間距離遞減?？紤]到水分盈虧指數(shù)適用于旬以上尺度的干旱監(jiān)測(cè)和評(píng)估，故以10 d為步長(zhǎng)，累計(jì)統(tǒng)計(jì)過去60 d（即6個(gè)步長(zhǎng)）的水分盈虧指數(shù)，并設(shè)置所有因子總權(quán)重為1。WD的權(quán)重系數(shù)為7/28；WD-1即前1～10 d的水分盈虧指數(shù)，它的權(quán)重系數(shù)為6/28；WD-2即前11～20 d的水分盈虧指數(shù)，它的權(quán)重系數(shù)為5/28；以此類推。

具體公式如下

式中DI為第階段的蘋果干旱指數(shù)，最大值為1；為計(jì)算水分盈虧指數(shù)的步長(zhǎng)個(gè)數(shù)，為1～7。

1.3 歷史災(zāi)害樣本反演

根據(jù)災(zāi)情記錄中的蘋果干旱發(fā)生時(shí)間、地點(diǎn)，結(jié)合蘋果發(fā)育期資料，分別反演對(duì)應(yīng)年份、對(duì)應(yīng)氣象站點(diǎn)、對(duì)應(yīng)發(fā)育階段（蘋果果樹萌動(dòng)-萌芽期、萌芽-盛花期、盛花-成熟期）的蘋果干旱指數(shù)，構(gòu)建蘋果3個(gè)發(fā)育階段的災(zāi)害樣本干旱指數(shù)集合。例如災(zāi)情記錄為“1994年6—9月，受干旱影響，陜西禮泉縣全縣果園受災(zāi)，果樹整體發(fā)育生長(zhǎng)緩慢，生理性落葉、落果”。根據(jù)蘋果發(fā)育期資料，6—9月蘋果處于盛花-成熟期間，計(jì)算1994年禮泉縣盛花-成熟期蘋果干旱指數(shù)為0.79，因此反演得到該樣本為：1994，禮泉，盛花-成熟期，0.79。同理，反演得到歷史蘋果干旱實(shí)際受災(zāi)樣本序列3組共130個(gè)，其中蘋果果樹萌動(dòng)-萌芽期干旱樣本19個(gè)，萌芽-盛花期干旱樣本41個(gè)、盛花-成熟期干旱樣本70個(gè)。

在以往基于歷史災(zāi)害樣本重建與再分析的農(nóng)業(yè)氣象災(zāi)害研究中，通常預(yù)留10%～20%的獨(dú)立樣本進(jìn)行閾值驗(yàn)證，閾值厘定樣本數(shù)量通常為10～50個(gè)[30-34]。為研發(fā)基于小樣本災(zāi)害數(shù)據(jù)的林果干旱閾值判識(shí)方法，本文隨機(jī)選取蘋果各發(fā)育階段災(zāi)害總樣本量的20%用于蘋果干旱觸發(fā)閾值厘定，預(yù)留80%災(zāi)害樣本用于閾值的驗(yàn)證。蘋果干旱樣本數(shù)量詳細(xì)信息如表1所示。

表1 蘋果干旱樣本數(shù)量詳細(xì)信息

1.4 蘋果干旱觸發(fā)閾值厘定

1.4.1 蘋果干旱初始判識(shí)指標(biāo)

概率密度或累積概率函數(shù)可以表征總體樣本特征，天氣學(xué)中，常被應(yīng)用于定義特定地區(qū)和時(shí)間的極端天氣事件[45]。本文采用累積概率密度表征1981—2018年蘋果各發(fā)育期干旱指數(shù)的總體分布。計(jì)算得到1981—2018年35個(gè)氣象站點(diǎn)蘋果果樹萌動(dòng)-萌芽期、萌芽-盛花期、盛花-成熟期干旱指數(shù)樣本各1 330個(gè)。假設(shè)蘋果各發(fā)育階段的1 330個(gè)干旱指數(shù)為連續(xù)型隨機(jī)變量，分別對(duì)干旱指數(shù)總體樣本進(jìn)行累計(jì)概率擬合。以5%為步長(zhǎng)，計(jì)算總體蘋果干旱指數(shù)累積概率下的歷史災(zāi)害樣本覆蓋率()。以>0的起始值所對(duì)應(yīng)的總體樣本累積概率反函數(shù)值，作為該發(fā)育階段蘋果干旱的初始判識(shí)指標(biāo)，認(rèn)為只有干旱指數(shù)值達(dá)到初始判識(shí)指標(biāo)，才有可能發(fā)生蘋果干旱事件。災(zāi)害樣本覆蓋率(i)的計(jì)算方法如下式所示

式中R為蘋果第個(gè)發(fā)育階段的災(zāi)害樣本覆蓋率；n為該發(fā)育階段達(dá)到1981—2018年總體樣本某一累積概率的歷史災(zāi)害樣本數(shù)；N為蘋果第個(gè)發(fā)育階段歷史災(zāi)害樣本數(shù)總數(shù)。

1.4.2 觸發(fā)閾值厘定方法

以初始判識(shí)指標(biāo)為基礎(chǔ)，將1981—2018年干旱指數(shù)大于初始判識(shí)指標(biāo)的干旱指數(shù)值定義為聚類樣本。分別對(duì)蘋果果樹萌動(dòng)-萌芽期、萌芽-盛花期、盛花-成熟期聚類樣本進(jìn)行分類，判識(shí)聚類樣本中心點(diǎn)；計(jì)算歷史災(zāi)害樣本干旱指數(shù)與聚類中心點(diǎn)距離，以最小距離對(duì)應(yīng)的聚類中心點(diǎn)作為該階段蘋果干旱發(fā)生的觸發(fā)閾值。

1）基于K-Means算法的聚類中心點(diǎn)識(shí)別

聚類分析是依據(jù)研究對(duì)象的個(gè)體特征建立分類的多元統(tǒng)計(jì)分析方法。它能夠?qū)⒁慌鷺颖緮?shù)據(jù)按照性質(zhì)上的親疏程度對(duì)其進(jìn)行分類，在經(jīng)濟(jì)、管理、社會(huì)學(xué)等領(lǐng)域都有廣泛應(yīng)用[46]。K-Means算法是常用的聚類分析方法之一[47]，其基本思想是，對(duì)于給定的樣本集，按照樣本之間的距離大小，將樣本集劃分為個(gè)簇。讓簇內(nèi)的點(diǎn)盡量緊密的連在一起，而讓簇間的距離盡量的大。假設(shè)簇劃分為(1，2，...C)，則目標(biāo)是最小化平方誤差

式中為聚類數(shù)；為簇C的樣本點(diǎn)；u是簇C的均值向量，也稱為聚類中心點(diǎn)，表達(dá)式為

本文采用K-Means算法，對(duì)1981—2018年蘋果果樹萌動(dòng)-萌芽期、萌芽-盛花期、盛花-成熟期聚類樣本進(jìn)行分類，判識(shí)聚類樣本中心點(diǎn)。

2）基于最小距離的干旱觸發(fā)閾值厘定

歐式距離一定程度上能表征樣本間的相似程度，是分類研究中的常用計(jì)算方法。本文采用歐式距離公式計(jì)算蘋果果樹萌動(dòng)-萌芽期、萌芽-盛花期、盛花-成熟期歷史災(zāi)害樣本與聚類樣本中心點(diǎn)距離，判識(shí)歷史災(zāi)害樣本所屬聚類類別，以最小歐式距離對(duì)應(yīng)的聚類中心點(diǎn)，作為該階段蘋果干旱發(fā)生的觸發(fā)閾值。

歐式距離公式[48]計(jì)算方法為

式中d是第個(gè)災(zāi)害樣本和聚類中心點(diǎn)的歐式距離；是災(zāi)害樣本數(shù)量；Z是第個(gè)樣本的干旱指數(shù)值；Z是聚類中心點(diǎn)對(duì)應(yīng)的干旱指數(shù)值。

1.5 蘋果干旱閾值合理性檢驗(yàn)

1.5.1 致災(zāi)因子（干旱指數(shù)）序列的統(tǒng)計(jì)學(xué)檢驗(yàn)

計(jì)算1981—2018年干旱指數(shù)，基于蘋果干旱觸發(fā)閾值，將提取得到的干旱年份干旱指數(shù)序列與歷史記錄反演得到的災(zāi)害樣本干旱指數(shù)序列作對(duì)比，計(jì)算干旱指數(shù)分布頻率、平均值和標(biāo)準(zhǔn)差，并對(duì)3個(gè)發(fā)育階段的共3組樣本集合做檢驗(yàn)，驗(yàn)證是否來著同一整體，評(píng)估基于閾值提取的蘋果干旱年份的干旱指數(shù)序列與歷史災(zāi)害樣本干旱指數(shù)序列是否具有同一性。

1.5.2 預(yù)留獨(dú)立樣本檢驗(yàn)

1）歷史災(zāi)害樣本判識(shí)準(zhǔn)確率檢驗(yàn)

參考水稻洪澇、高溫?zé)岷Φ燃?jí)閾值檢驗(yàn)方法[30,33]，采用預(yù)留驗(yàn)證樣本，依據(jù)蘋果干旱觸發(fā)閾值，計(jì)算蘋果果樹萌動(dòng)-萌芽期、萌芽-盛花期、盛花-成熟期干旱判識(shí)準(zhǔn)確率，進(jìn)行不同發(fā)育階段干旱判別結(jié)果檢驗(yàn)。

2）典型站干旱判識(shí)檢驗(yàn)

采用單一站點(diǎn)1981—2018年干旱指數(shù)值為典型站災(zāi)害判識(shí)序列，根據(jù)驗(yàn)證樣本中記載的蘋果干旱發(fā)生年份和發(fā)育階段，對(duì)照檢驗(yàn)基于干旱指標(biāo)計(jì)算的干旱判識(shí)結(jié)果，驗(yàn)證其與歷史記錄是否一致。站點(diǎn)選擇依據(jù)以下原則：①該站常年有蘋果種植，是蘋果生產(chǎn)的典型區(qū)；②該站歷史蘋果干旱災(zāi)情記錄相對(duì)詳實(shí)。

2 結(jié)果與分析

2.1 蘋果干旱觸發(fā)閾值厘定

2.1.1 初始判識(shí)指標(biāo)的確定

1981—2018年干旱指數(shù)累積概率及歷史災(zāi)害樣本干旱指數(shù)分布如圖1所示。以1981—2018年干旱指數(shù)序列的5%累積概率為步長(zhǎng)，逐步計(jì)算不同累積概率下的災(zāi)害樣本覆蓋率（），其結(jié)果如圖2所示。隨著干旱指數(shù)累積概率的增加，干旱指數(shù)（Drought Index, DI）逐漸增大，災(zāi)害樣本覆蓋率（）逐漸增大。以蘋果果樹萌動(dòng)-萌芽期初始判識(shí)指標(biāo)確定過程為例，初始判識(shí)指標(biāo)的確定蘋果果樹萌動(dòng)-萌芽期的4個(gè)歷史災(zāi)害樣本干旱指數(shù)均分布于1981—2018年干旱指數(shù)序列的75%累積概率以上，80%、85%和90%累積概率下的值分別為25%、25%和100%，即當(dāng)蘋果干旱指數(shù)達(dá)到1981—2018年干旱指數(shù)序列的80%和85%反函數(shù)值時(shí)，25%的歷史災(zāi)害樣本干旱指數(shù)值小于該指標(biāo)，不能被判識(shí)；當(dāng)達(dá)到90%反函數(shù)值時(shí)，全部歷史災(zāi)害樣本的干旱指數(shù)值在該判識(shí)指標(biāo)以下，均無法通過該指標(biāo)得到判識(shí)。以5%累積概率為步長(zhǎng)，判斷>0的起始值為1981—2018年干旱指數(shù)的75%累積概率，全部歷史災(zāi)害樣本干旱指數(shù)值均大于該指標(biāo)，均可得到判識(shí)。以75%累積概率反函數(shù)值作為該發(fā)育階段蘋果干旱的初始判識(shí)指標(biāo)，判定1981—2018年干旱指數(shù)序列的75%累積概率反函數(shù)值（0.74）作為該發(fā)育階段蘋果干旱的初始判識(shí)指標(biāo)。同理，判定蘋果萌芽-盛花期、盛花-成熟期的干旱初步判識(shí)指標(biāo)為1981—2018年干旱指數(shù)80%、70%累積概率對(duì)應(yīng)干旱指數(shù)值，即0.75、0.50。蘋果果樹萌動(dòng)-萌芽期、萌芽-盛花期、盛花-成熟期干旱的初始判識(shí)指標(biāo)分別為0.74、0.75、0.50，只有蘋果干旱指數(shù)達(dá)到0.74、0.75和0.50時(shí)，蘋果干旱才可能發(fā)生。

圖1 不同發(fā)育期1981—2018年干旱指數(shù)（DI）累積概率及歷史災(zāi)害樣本干旱指數(shù)分布

圖2 不同發(fā)育期1981—2018年干旱指數(shù)累積概率下歷史災(zāi)害樣本覆蓋率（R）變化

2.1.2 閾值厘定

以0.74、0.75、0.50為初始判識(shí)指標(biāo)，將1981—2018年干旱指數(shù)大于初始判識(shí)指標(biāo)的干旱指數(shù)值定義為聚類樣本，采用K-Mean聚類將蘋果果樹萌動(dòng)-萌芽期、萌芽-盛花期、盛花-成熟期聚類樣本進(jìn)行分類。參考K-Mean聚類算法的使用和適用原則，將蘋果不同發(fā)育階段聚類樣本分為5個(gè)聚類。聚類中心點(diǎn)及方差分析如表2所示。對(duì)1981—2018年蘋果果樹萌動(dòng)-萌芽期干旱指數(shù)>0.74的干旱指數(shù)樣本進(jìn)行聚類，得到的聚類中心點(diǎn)分別為：0.81、0.87、0.92、0.96、0.99；分別對(duì)1981—2018年萌芽-盛花期干旱指數(shù)>0.75和盛花-成熟期干旱指數(shù)>0.50的干旱指數(shù)進(jìn)行聚類，得到聚類中心點(diǎn)分別為0.78、0.84、0.90、0.95、0.99和0.65、0.73、0.80、0.86、0.91。組間方差分別為0.198、0.228、0.378，大于組內(nèi)方差（<0.01）（表2）。

表2 聚類中心點(diǎn)及方差分析

采用歐式距離公式計(jì)算得到蘋果果樹萌動(dòng)-萌芽期、萌芽-盛花期、盛花-成熟期災(zāi)害樣本與聚類樣本中心點(diǎn)距離。采用離差標(biāo)準(zhǔn)化方法，對(duì)不同發(fā)育階段的歐氏距離進(jìn)行線性變換，使歐氏距離值映射到[0，1] 區(qū)間，結(jié)果如圖3所示。蘋果果樹萌動(dòng)-萌芽期災(zāi)害樣本對(duì)應(yīng)聚類中心點(diǎn)0.81、0.87、0.92、0.96和0.99的歐式距離分別為0.38、0.10、0.46、0.77和1.00。以最小歐式距離對(duì)應(yīng)的聚類中心點(diǎn)0.87，作為該階段蘋果干旱的觸發(fā)閾值，即蘋果果樹萌動(dòng)-萌芽期干旱發(fā)生的觸發(fā)閾值為0.87，認(rèn)為該階段干旱指數(shù)達(dá)到0.87時(shí)，發(fā)生蘋果干旱災(zāi)害。同理，確定蘋果萌芽-盛花期和盛花-成熟期的干旱觸發(fā)閾值分別為0.84和0.73（圖3）?？傮w來說，蘋果干旱觸發(fā)閾值由大到小順序?yàn)樘O果果樹萌動(dòng)-萌芽期、萌芽-盛花期、盛花-成熟期。蘋果果樹萌動(dòng)-萌芽期與萌芽-盛花期干旱標(biāo)閾值較為接近，均>0.8。盛花-成熟期時(shí)間跨度大，覆蓋整個(gè)夏季，降雨充沛，相較于果樹萌動(dòng)-萌芽期和萌芽-盛花期，氣象干旱條件略有緩解，干旱觸發(fā)閾值較蘋果果樹萌動(dòng)-萌芽期和萌芽-盛花期偏低。

圖3 不同發(fā)育期歷史災(zāi)害樣本干旱指數(shù)與各聚類樣本中心點(diǎn)的歐式距離

2.2 蘋果干旱觸發(fā)閾值檢驗(yàn)

2.2.1 干旱指數(shù)序列的同一性檢驗(yàn)

基于蘋果干旱觸發(fā)閾值判識(shí)1981—2018年蘋果果樹萌動(dòng)-萌芽期、萌芽-盛花期和盛花-成熟期的干旱年份，提取干旱年份的干旱指數(shù)序列。提取得到的1981—2018年蘋果果樹萌動(dòng)-萌芽期、萌芽-盛花期和盛花-成熟期干旱樣本數(shù)分別149、142和110個(gè)；預(yù)留的歷史災(zāi)害樣本數(shù)分別為15、33和56個(gè)。對(duì)比蘋果不同發(fā)育階段干旱指數(shù)序列，結(jié)果如圖4所示。基于閾值提取得到的干旱年份干旱指數(shù)序列與歷史災(zāi)害干旱指數(shù)序列的頻率分布規(guī)律基本一致。蘋果果樹萌動(dòng)-萌芽期干旱指數(shù)主要分布于0.87～0.92，提取樣本與災(zāi)害樣本占比分別為72%和80%。萌芽-盛花期干旱指數(shù)分布頻率最高的數(shù)值區(qū)域?yàn)閇0.84 0.86)，提取樣本與災(zāi)害樣本干旱指數(shù)在該數(shù)值區(qū)域占比分別為33.10%和33.33%；其次為[0.86 0.88)，提取樣本與災(zāi)害樣本干旱指數(shù)占比分別為20.42%和20.22%。盛花-成熟期干旱指數(shù)隨著指數(shù)增加分布頻率逐漸遞減，[0.73 0.76)數(shù)值區(qū)域的干旱指數(shù)分布頻率最高，提取樣本與災(zāi)害樣本干旱指數(shù)在該數(shù)值區(qū)域占比分別為31.00%和32.42%。3個(gè)發(fā)育階段干旱指數(shù)平均值和標(biāo)準(zhǔn)差如表3所示。蘋果果樹萌動(dòng)-萌芽期提取樣本與災(zāi)害樣本干旱指數(shù)平均值分別為0.901和0.899；萌芽-盛花期提取樣本與災(zāi)害樣本干旱指數(shù)平均值分別為0.881和0.877；盛花-成熟期取樣本與災(zāi)害樣本干旱指數(shù)平均值分別為0.794和0.792。3個(gè)發(fā)育階段的3對(duì)樣本做獨(dú)立樣本檢驗(yàn)，檢驗(yàn)顯著性分別為0.356、0.264和0.871，均大于0.05，結(jié)果表明，3個(gè)發(fā)育階段的樣本分別來自同一整體，表明基于閾值提取的蘋果干旱年份的干旱指數(shù)序列與歷史災(zāi)害樣本干旱指數(shù)序列具有同一性。

2.2.2 預(yù)留獨(dú)立樣本檢驗(yàn)

采用預(yù)留的104個(gè)蘋果歷史干旱樣本，根據(jù)記錄中的受災(zāi)時(shí)間和地點(diǎn)，提取蘋果干旱指數(shù)，根據(jù)構(gòu)建的蘋果觸發(fā)指標(biāo)閾值，判斷蘋果是否受災(zāi)，進(jìn)行預(yù)留樣本的干旱判別準(zhǔn)確率檢驗(yàn)。由圖5可以看出，果樹萌動(dòng)-萌芽期的14個(gè)災(zāi)害樣本中，11個(gè)樣本可通過干旱指數(shù)計(jì)算判識(shí)得到，3個(gè)樣本干旱指數(shù)值置于閾值線以下，蘋果干旱的指標(biāo)判識(shí)結(jié)果與實(shí)際發(fā)生的吻合率為78.57%；萌芽-盛花期的33個(gè)樣本中，27個(gè)樣本干旱指數(shù)顯示蘋果干旱，6個(gè)樣本未能通過指標(biāo)判識(shí)得到，該階段蘋果干旱的指標(biāo)判識(shí)結(jié)果與實(shí)際發(fā)生的吻合率為81.82%；盛花-成熟期的56個(gè)災(zāi)害樣本中，5個(gè)樣本未通過指標(biāo)判識(shí)得到，51個(gè)樣本干旱指數(shù)計(jì)算結(jié)果顯示該階段蘋果發(fā)生干旱，吻合率為91.07%?？傮w來說，104個(gè)獨(dú)立樣本中，89個(gè)判識(shí)結(jié)果與實(shí)際一致，指標(biāo)判識(shí)驗(yàn)證的準(zhǔn)確率為85.58%。

圖4 基于觸發(fā)閾值的干旱指數(shù)與歷史災(zāi)害樣本干旱指數(shù)頻率特征

表3 基于觸發(fā)閾值的干旱指數(shù)與歷史災(zāi)害樣本干旱指數(shù)序列對(duì)比分析及T檢驗(yàn)

圖5 預(yù)留災(zāi)害樣本反演與判識(shí)準(zhǔn)確性檢驗(yàn)

2.2.3 典型站干旱特征及閾值檢驗(yàn)

對(duì)比各地區(qū)歷史災(zāi)情記錄及預(yù)留災(zāi)害樣本情況，選擇禮泉作為干旱判識(shí)指標(biāo)有效性檢驗(yàn)典型站。計(jì)算禮泉站1981—2018年干旱指數(shù)值，得到禮泉蘋果果樹萌動(dòng)-萌芽期、萌芽-盛花期、盛花-成熟期干旱指數(shù)時(shí)序變化特征，如圖6所示。根據(jù)災(zāi)情樣本中記載的禮泉地區(qū)蘋果干旱發(fā)生時(shí)間，提取該站發(fā)生蘋果干旱的年份和發(fā)育階段，對(duì)照檢驗(yàn)干旱觸發(fā)閾值的判識(shí)結(jié)果。歷史災(zāi)情反演得到禮泉地區(qū)蘋果果樹萌動(dòng)-萌芽期干旱年份，分別是1985、1986、1995、1999和2001年。依據(jù)1981—2018年干旱指數(shù)和觸發(fā)閾值，4個(gè)年份禮泉蘋果果樹萌動(dòng)-萌芽期判識(shí)為干旱，分別為1985、1986、1995和2001年，1999年判識(shí)結(jié)果為無旱，與實(shí)際結(jié)果有差異。果樹萌動(dòng)-萌芽期的指標(biāo)判識(shí)吻合率為80%。歷史災(zāi)情反演得到禮泉地區(qū)蘋果萌芽-盛花期干旱樣本5個(gè)，分別是1986、1995、1997、2008和2012年。通過干旱指數(shù)計(jì)算，1986、1995、2008和2012年判識(shí)結(jié)果為干旱，1997年判識(shí)結(jié)果為無旱。萌芽-盛花期的判識(shí)吻合率為80%。歷史災(zāi)情記錄中關(guān)于禮泉蘋果盛花-成熟期的干旱記載較完善，災(zāi)情反演得到禮泉地區(qū)蘋果盛花-成熟期干旱樣本11個(gè)，分別是1988—1991、1994—1996、2002、2005—2006和2016年。通過干旱指數(shù)計(jì)算，11個(gè)年中的9個(gè)年份判識(shí)結(jié)果為干旱，2個(gè)年份判識(shí)結(jié)果為無旱，判識(shí)吻合率為81.82%?？傮w來說，典型站點(diǎn)長(zhǎng)時(shí)間序列檢驗(yàn)樣本共21個(gè)，判識(shí)結(jié)果與實(shí)際干旱發(fā)生一致的樣本17個(gè)，判識(shí)吻合率為80.95%。結(jié)果表明，構(gòu)建的陜西蘋果干旱判識(shí)指標(biāo)，可以用于氣候變化背景下長(zhǎng)時(shí)間序列典型站的蘋果干旱判識(shí)。

圖6 禮泉站蘋果不同發(fā)育階段1981—2018干旱指數(shù)時(shí)序變化特征

3 討 論

本文參考農(nóng)田作物干旱指標(biāo)構(gòu)建方法，考慮蘋果水分供需特征的同時(shí)，進(jìn)一步考慮前期水分狀況對(duì)當(dāng)前階段蘋果干旱形成的影響。農(nóng)田作物小麥、玉米等干旱研究中，通?？紤]前50 d的水分供需情況來評(píng)價(jià)當(dāng)前階段作物干旱程度[17,19]?？紤]到林果作物在土壤底墑利用、抗干旱能力等方面均優(yōu)于農(nóng)田作物，采用當(dāng)前階段和前60 d水分供需狀況構(gòu)建蘋果干旱指數(shù)。與以往單純考慮當(dāng)前階段水分供需的蘋果干旱研究相比，本文構(gòu)建的蘋果干旱指數(shù)更具有理論可行性。

以往的災(zāi)害觸發(fā)判識(shí)研究中，閾值厘定往往采用人工或半人工方法，主觀因素干擾較大。受歷史災(zāi)情記錄數(shù)量和質(zhì)量的限制，災(zāi)害樣本往往單純用于指標(biāo)的驗(yàn)證[30,49]。本文深入挖掘1981—2018年蘋果3個(gè)發(fā)育階段干旱指數(shù)和歷史災(zāi)害樣本干旱指數(shù)的特點(diǎn)和聯(lián)系，將有限歷史災(zāi)害樣本信息，投射到1981—2018年長(zhǎng)序列樣本的擬合和分類規(guī)律中，研發(fā)適用于林果小樣本災(zāi)害資料的閾值厘定方法。該研究方法保證了小樣本數(shù)據(jù)（歷史災(zāi)害樣本干旱指數(shù)）與長(zhǎng)序列數(shù)據(jù)（1981—2018年干旱指數(shù)序列）規(guī)律表達(dá)上的全面型、規(guī)范性和一致性，指標(biāo)閾值厘定方法客觀、科學(xué)。蘋果干旱觸發(fā)閾值果樹萌動(dòng)-萌芽期>萌芽-盛花期>盛花-成熟期，與程雪等[20]的研究結(jié)論基本一致。蘋果果樹萌動(dòng)-萌芽期、萌芽-盛花期正處春季少雨時(shí)期，干旱指數(shù)普遍偏高；盛花-成熟期蘋果生長(zhǎng)干旱環(huán)境略有緩解，蘋果干旱觸發(fā)閾值也略有下降。結(jié)合相關(guān)文獻(xiàn)[50]及災(zāi)情記錄，蘋果果樹萌動(dòng)-萌芽期若發(fā)生干旱（干旱指數(shù)大于0.87），則影響蘋果樹體及花芽萌發(fā)，導(dǎo)致萌芽延遲或萌芽不整齊，影響新梢生長(zhǎng)；萌芽-盛花期干旱如遇干旱天氣（干旱指數(shù)大于0.84），則出現(xiàn)嚴(yán)重落花；盛花-成熟期階段是蘋果關(guān)鍵需水臨界期，花后40 d內(nèi)如果發(fā)生干旱（干旱指數(shù)大于0.73），則影響果肉細(xì)胞分裂。果實(shí)膨大期干旱條件直接影響蘋果產(chǎn)量和品質(zhì)。

值得注意的是，本文隨機(jī)選取20%的災(zāi)害樣本用于指標(biāo)閾值厘定，盡管樣本資料可以較為客觀地表征歷史災(zāi)害發(fā)生特點(diǎn)，但難以避免某些樣本的代表性較差，抽樣比例差異亦使閾值厘定結(jié)果存在偏差。通常情況下，樣本量越大，抽樣誤差就越小，對(duì)規(guī)律的模擬越準(zhǔn)確。但是，考慮到本文的研究目的，少量樣本被用于指標(biāo)閾值的厘定，預(yù)留了大量歷史災(zāi)害樣本用于閾值的檢驗(yàn)與驗(yàn)證。盡管預(yù)留了80%的災(zāi)害樣本用于指標(biāo)閾值的驗(yàn)證，但驗(yàn)證樣本依然無法實(shí)現(xiàn)時(shí)序和空間尺度全覆蓋，尤其是蘋果開花前災(zāi)情數(shù)據(jù)稀缺，難以在空間尺度對(duì)典型年份蘋果干旱分布進(jìn)行區(qū)域性驗(yàn)證。驗(yàn)證樣本的區(qū)域分布特征、樣本年代際分布的豐富程度、典型站點(diǎn)數(shù)量及地理特征等因素一定程度上影響蘋果不同發(fā)育階段干旱判識(shí)的準(zhǔn)確率。隨著災(zāi)情資料的不斷完善，還需逐漸增加指標(biāo)構(gòu)建及檢驗(yàn)樣本，綜合氣象、水文、地理、果園管理等多要素，不斷完善和優(yōu)化干旱閾值和判識(shí)方法，提高蘋果干旱判識(shí)準(zhǔn)確率。

4 結(jié) 論

本文充分考慮蘋果不同發(fā)育階段的水分需求和降水供給情況，以及前期水分盈虧狀況對(duì)當(dāng)前發(fā)育階段蘋果生長(zhǎng)的影響，在水分盈虧指數(shù)計(jì)算的基礎(chǔ)上，構(gòu)建蘋果干旱指數(shù)。通過概率分析、K-Means聚類、歐式距離等方法，綜合分析1981—2018年蘋果干旱指數(shù)與歷史災(zāi)害樣本干旱指數(shù)分布與分類特征，研發(fā)基于小樣本歷史災(zāi)害數(shù)據(jù)和長(zhǎng)序列氣象、林果生長(zhǎng)數(shù)據(jù)的林果災(zāi)害判識(shí)方法，厘定適用于陜西省富士系蘋果的干旱觸發(fā)判識(shí)閾值，主要結(jié)論如下：

1）蘋果干旱觸發(fā)閾值由大到小順序?yàn)樘O果果樹萌動(dòng)-萌芽期、萌芽-盛花期、盛花-成熟期。蘋果果樹萌動(dòng)-萌芽期、萌芽-盛花期正處春季少雨時(shí)期，干旱指數(shù)偏高，干旱觸發(fā)閾值分別為0.87和0.84；盛花-成熟期時(shí)間跨度大，覆蓋整個(gè)夏季，降雨充沛，相較于果樹萌動(dòng)-萌芽期和萌芽-盛花期干旱略有緩解，但該時(shí)期為蘋果需水關(guān)鍵期，干旱觸發(fā)閾值為0.73。

2）基于閾值提取的蘋果干旱年份的干旱指數(shù)序列與歷史災(zāi)害樣本干旱指數(shù)序列具有同一性，果樹萌動(dòng)-萌芽期、萌芽-盛花期、盛花-成熟期干旱指數(shù)分布頻率最高的數(shù)值區(qū)域?yàn)閇0.87 0.92)、[0.84 0.86)和[0.73 0.76)；預(yù)留獨(dú)立樣本指標(biāo)判識(shí)驗(yàn)證的準(zhǔn)確率為85.58%；典型站點(diǎn)（禮泉站）長(zhǎng)時(shí)間序列檢驗(yàn)判識(shí)吻合率為80.95%。

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Method for trigger identification of apple drought in northern China

Yang Jianying1, Huo Zhiguo1,2※, Xu Jianwen3, Wang Peijuan1, Wu Dingrong1, Mao Hongdan1, Kong Rui1

(1.,100081,; 2.,,210044,; 3.116001,)

Historical disaster documents can greatly contribute to machine learning from disaster experiences, particularly in understanding the interaction mechanism of regional disaster systems. Historical, agricultural, and meteorological disaster characteristics can be explored by the representation and reanalysis of disaster processes and events, integrating meteorological data and agricultural information.However, compared with field crops, the historical disaster records of cash crops, such as forests and fruits, are relatively scarce, which can make the disaster representation and reanalysis with low accuracy. Therefore, it is of great merit to develop a method for identifying forest and fruit disasters, based on the limited historical disaster data, as well as long series meteorological and fruit growth data, for the cash crop meteorological disasters researches which are lack of historical disaster records. In this study, taking the drought disaster of Fuji Apple in Shaanxi Province as an example, the meteorological data, historical drought disaster, and phenological data were integrated to identify the trigger threshold of apple drought. According to the phenological data of apple collected in this study, tree growth stages, that is, tree germinating to flower budding, flower budding to full bloom, and full bloom to mature, were analyzed as target growth stages for apple. Referring to the drought index construction method for crops, such as wheat and corn, pre- and current water demand and precipitation supply were fully considered in the construction of the apple Drought Index (DI). The probability analysis, K-means clustering, and Euclidean distance were used to comprehensively analyze the distribution and classification characteristics of DI between 35 stations from 1981 to 2018 and historical disaster samples. According to the Euclidean distance between the DI in historical disaster sample and the center point of the cluster sample, the drought trigger threshold of Fuji Apple in tree germinating to flower budding, flower budding to full bloom and full bloom to mature were identified by the corresponding minimum Euclidean distance. Afterwards, the trigger threshold was verified by comparing the sequence of disaster-causing factors and reserving samples. The results showed that: 1) The trigger thresholds of apple drought in tree germinating to flower budding, flower budding to full bloom and full bloom to mature were 0.87, 0.84, and 0.73, respectively. 2) The DI sequences that extracted based on the threshold value in tree germinating to flower budding, flower budding to full bloom and full bloom to mature stages were detected the same characters with that in historical disaster samples. The apple drought data that identified by the calculated of DI and trigger threshold were generally consistent with that disaster records in historical documents, with 85.58% of trigger threshold-based results completely consistent with historical records. The identification coincidence rate was 80.95% in the long-time series validation for typical sites. Generally, the trigger threshold of apple drought can provide a sound technical support for apple drought monitoring, early warning, and assessment in Northern China. The agrometeorological disaster trigger identification method based on small samples of historical disaster data can also offer a paradigm in the current research on the meteorological disasters of cash crops with insufficient historical disaster data.

drought; meteorology; apple; threshold determination; validity test

楊建瑩，霍治國，徐建文，等. 北方蘋果干旱觸發(fā)判識(shí)方法[J]. 農(nóng)業(yè)工程學(xué)報(bào)，2020，36(18)：99-108.doi：10.11975/j.issn.1002-6819.2020.18.013 http://www.tcsae.org

Yang Jianying, Huo Zhiguo, Xu Jianwen, et al. Method for trigger identification of apple drought in northern China[J]. Transactions of the Chinese Society of Agricultural Engineering (Transactions of the CSAE), 2020, 36(18): 99-108. (in Chinese with English abstract) doi：10.11975/j.issn.1002-6819.2020.18.013 http://www.tcsae.org

2020-06-11

2020-08-12

國家重點(diǎn)研發(fā)計(jì)劃（2017YFC1502801；2019YFD1002203）；中國氣象科學(xué)研究院科技發(fā)展基金（2019KJ008）

楊建瑩，副研究員，主要從事農(nóng)業(yè)氣象災(zāi)害風(fēng)險(xiǎn)預(yù)測(cè)與評(píng)估研究。Email：jyyang@cma.gov.cn

霍治國，研究員，博士生導(dǎo)師，主要從事農(nóng)業(yè)氣象災(zāi)害、病蟲害預(yù)測(cè)與評(píng)估研究。Email：huozg@ cma.gov.cn

10.11975/j.issn.1002-6819.2020.18.013

A

1002-6819(2020)-18-0099-10