趙輝，米鴻濤，杜子璇，金開(kāi)美

河南省茶樹(shù)適宜種植氣候區(qū)劃研究

趙輝1，2，米鴻濤3，杜子璇1，4*，金開(kāi)美5

1. 中國(guó)氣象局·河南省農(nóng)業(yè)氣象保障與應(yīng)用技術(shù)重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室，河南 鄭州 450003；2. 信陽(yáng)市農(nóng)業(yè)氣象試驗(yàn)站，河南 信陽(yáng) 464000；3. 信陽(yáng)市氣象局，河南 信陽(yáng) 464000；4. 河南省氣象科學(xué)研究所，河南 鄭州 450003；
5. 河南省茶葉工程技術(shù)研究中心，河南 信陽(yáng) 464000

摘要：利用河南省119個(gè)氣象臺(tái)站1971～2010年氣候資料，結(jié)合茶樹(shù)生物學(xué)特性，篩選出影響茶樹(shù)生長(zhǎng)發(fā)育和產(chǎn)量形成的關(guān)鍵氣候因子，并進(jìn)行相關(guān)性檢驗(yàn)，把通過(guò)檢驗(yàn)的因子作為氣候區(qū)劃指標(biāo)。運(yùn)用層次分析法構(gòu)造各區(qū)劃指標(biāo)的判斷矩陣，并對(duì)判斷矩陣的一致性進(jìn)行檢驗(yàn)，確定各區(qū)劃指標(biāo)的權(quán)重。采用加權(quán)指數(shù)求和法計(jì)算出河南省茶樹(shù)種植綜合區(qū)劃指數(shù)，在 GIS平臺(tái)的支持下實(shí)現(xiàn)精度為 250 m細(xì)網(wǎng)格的氣候適宜性區(qū)劃，將河南省茶樹(shù)種植區(qū)分為適宜、次適宜和不適宜3個(gè)等級(jí)，其中適宜種植面積占評(píng)價(jià)區(qū)域的11.8%，次適宜種植面積占 28.8%，不適宜種植面積占 59.4%。將區(qū)劃結(jié)果與茶樹(shù)實(shí)際種植情況進(jìn)行對(duì)比驗(yàn)證，發(fā)現(xiàn)兩者吻合度較高，說(shuō)明區(qū)劃結(jié)果能夠較客觀真實(shí)地反映河南省茶樹(shù)種植狀況，該研究結(jié)果有望為河南省茶樹(shù)種植科學(xué)布局提供依據(jù)。

關(guān)鍵詞：層次分析法；加權(quán)指數(shù)求和法；茶樹(shù)氣候區(qū)劃；結(jié)果驗(yàn)證

由于受氣候、土壤等因素影響，我國(guó)茶樹(shù)種植一直局限于長(zhǎng)江流域、東南沿海、華南以及云貴川等地。近年來(lái)，隨著引種技術(shù)的成熟，已經(jīng)突破38°N不能種植茶樹(shù)的界限，山東的青島、日照、莒南、臨沂及河北的靈寺、山西的臨汾等地茶樹(shù)種植均獲得成功，其規(guī)模、產(chǎn)量及市場(chǎng)占有率不斷擴(kuò)大。據(jù)調(diào)查，河南省適宜種茶面積約 2 667 km2，而實(shí)際種植面積截至2013年底僅為1 400 km2?？梢?jiàn)，河南茶葉發(fā)展空間巨大。河南屬江北茶區(qū)的主產(chǎn)區(qū)，茶園主要分布于大別山區(qū)、桐柏山區(qū)、伏牛山區(qū)和漢水流域，其中豫南大別山和桐柏山地處北亞熱帶向暖溫帶過(guò)渡區(qū)域，是中國(guó)十大名茶之一“信陽(yáng)毛尖”的原產(chǎn)地和眾多省內(nèi)名優(yōu)茶主產(chǎn)區(qū)，該區(qū)域產(chǎn)茶歷史悠久，擁有河南 90%以上的茶園［1-5］。

目前，國(guó)內(nèi)在茶樹(shù)氣候適宜性及其區(qū)劃方面取得的研究成果較多。張瑋瑋等［6］用模糊綜合評(píng)價(jià)法對(duì)湖北省茶樹(shù)種植實(shí)現(xiàn)了基于千米格網(wǎng)的氣候適宜性區(qū)劃，為其他茶區(qū)開(kāi)展種植區(qū)劃提供了重要參考依據(jù)。蔣宗孝等［7］利用地理信息系統(tǒng)和 Arcview軟件將三明市茶樹(shù)生產(chǎn)分為3片區(qū)域：烏龍茶為主綠茶為輔區(qū)、綠茶為主烏龍茶為輔區(qū)、綠茶與烏龍茶并重區(qū)，并提出茶葉生產(chǎn)趨利避害的措施。周旭等［8］應(yīng)用遙感技術(shù)劃分都勻毛尖茶種植適宜地和不適宜地，選擇海拔、坡度、坡向、土壤 pH值、≥0℃積溫、年降雨量、空氣相對(duì)濕度共7個(gè)評(píng)價(jià)因子，通過(guò)專(zhuān)家打分確定各因子權(quán)重，實(shí)現(xiàn)毛尖茶適宜種植地區(qū)具體評(píng)價(jià)，最后根據(jù)評(píng)價(jià)結(jié)果分析各等級(jí)適宜地區(qū)空間分布，并提出都勻毛尖茶樹(shù)種植布局建議。李湘閣等［9］利用模糊數(shù)學(xué)方法，對(duì)南京地區(qū)茶樹(shù)生長(zhǎng)氣候適宜度進(jìn)行了計(jì)算和分析，探討了不同郊縣和郊區(qū)茶樹(shù)種植的氣候適宜狀況。這些研究成果對(duì)我國(guó)茶葉產(chǎn)業(yè)的發(fā)展起到了很大促進(jìn)作用。

地理信息系統(tǒng) ArcGIS在農(nóng)業(yè)氣候區(qū)劃中，以空間及屬性數(shù)據(jù)的分析操作為特征，進(jìn)行空間數(shù)據(jù)的疊加分析、緩沖區(qū)分析等重新分析出新的信息，產(chǎn)生專(zhuān)題地圖從而為制定科學(xué)決策提供依據(jù)。例如，采用GIS的模型功能根據(jù)站點(diǎn)的觀測(cè)資料內(nèi)插生成年積溫分布圖、年降水分布圖等專(zhuān)題地圖，然后對(duì)地圖數(shù)據(jù)和數(shù)字高程模型（DEM）進(jìn)行疊加分析，生成農(nóng)業(yè)氣候區(qū)劃專(zhuān)題圖。本研究在GIS平臺(tái)的支持下，運(yùn)用層次分析法對(duì)河南省茶樹(shù)種植實(shí)現(xiàn)了精度為250 m格網(wǎng)的氣候適宜性區(qū)劃，其區(qū)劃結(jié)果的精確度大大提高，為我國(guó)“南茶北移”提供了重要理論參考依據(jù)。

1 資料來(lái)源

氣象數(shù)據(jù)來(lái)源于河南省氣候中心整編資料。包括河南省 119個(gè)氣象臺(tái)站 1971～2010年的氣溫、降水、相對(duì)濕度、日照時(shí)數(shù)等逐日氣象數(shù)據(jù)。

經(jīng)度、緯度及海拔高度等地理信息數(shù)據(jù)來(lái)源于國(guó)家基礎(chǔ)地理信息中心提供的河南省1∶250 000基礎(chǔ)地理數(shù)據(jù)，應(yīng)用GIS技術(shù)提取地市級(jí)以上行政邊界。

產(chǎn)量數(shù)據(jù)來(lái)源于《河南農(nóng)村統(tǒng)計(jì)年鑒》及《河南年鑒》，從中選取了河南省23個(gè)主要茶樹(shù)種植市、縣（區(qū)）1997～2008年的茶葉產(chǎn)量資料。

2 茶樹(shù)種植氣候區(qū)劃

茶樹(shù)是一種喜溫、喜濕、喜漫射光的多年生常綠植物［10］，需要在一定的適宜氣候條件下才能正常生長(zhǎng)。在茶樹(shù)生長(zhǎng)期間，日照百分率高，直接輻射多，會(huì)降低茶葉品質(zhì)，日照百分率若小于45%，茶葉品質(zhì)較優(yōu)，若小于40%則品質(zhì)更好［11］。中高山、多云霧、冷涼山區(qū)日照百分率小，優(yōu)質(zhì)茶葉多產(chǎn)于這些地區(qū)，這也印證了“高山云霧出好茶”的說(shuō)法。

一般年平均氣溫在13℃以上，全年≥0℃的積溫在 3 000～4 500℃以上，年極端最低氣溫-10℃以上的地區(qū)，可以種植茶樹(shù)。通常日平均氣溫穩(wěn)定過(guò) 10℃時(shí)，茶樹(shù)開(kāi)始萌發(fā)，當(dāng)氣溫在 20～30℃，茶樹(shù)生長(zhǎng)旺盛，氣溫大于35℃，則新梢生長(zhǎng)緩慢。

年降水量≥1 000 mm的地區(qū)適宜種植茶樹(shù)；不足 1 000 mm，但茶樹(shù)生長(zhǎng)期間，雨量分布均勻，仍不會(huì)造成影響；若連續(xù)數(shù)月雨量小于50 mm，空氣相對(duì)濕度低，則茶樹(shù)易發(fā)生干旱危害，影響茶芽的萌發(fā)，同時(shí)相對(duì)濕度和干燥度的大小還會(huì)影響茶葉的品質(zhì)。

2.1 確定氣候區(qū)劃指標(biāo)，建立空間分析模型

茶樹(shù)是多年生樹(shù)木，影響其生長(zhǎng)發(fā)育和產(chǎn)量形成的氣象因子很多。利用SPSS統(tǒng)計(jì)分析軟件建立茶葉產(chǎn)量與氣象因子的統(tǒng)計(jì)回歸模型，確定出關(guān)鍵氣象因子，把通過(guò)相關(guān)性檢驗(yàn)的年平均氣溫（Ty）、3～4月平均氣溫（T3-4）、極端最低氣溫（Tmin）、年均降水量（Ry）、4～10月降水量（R4-10）、年平均相對(duì)濕度（Uy）、干燥度（Dy）、年日照百分率（KS）8個(gè)氣象因子作為河南省茶樹(shù)種植氣候區(qū)劃指標(biāo)。

根據(jù)河南省 119個(gè)站點(diǎn)氣候資料，整理出 1971～2010年區(qū)劃指標(biāo)值，運(yùn)用數(shù)理統(tǒng)計(jì)方法［12］建立氣候區(qū)劃指標(biāo)與經(jīng)度、緯度和海拔高度的空間分析模型（表1）。

表1 氣候區(qū)劃指標(biāo)的空間分布模型Table 1 Spatial distribution model of climatic zoning index

2.2 區(qū)劃指標(biāo)等級(jí)確定

茶樹(shù)生長(zhǎng)不僅受氣象因子影響，而且受海拔高度的影響也比較大，在此我們引入海拔高度因子，作為區(qū)劃指標(biāo)。為便于分析和最后評(píng)價(jià)結(jié)果的量化表達(dá)，將各種區(qū)劃指標(biāo)進(jìn)行量化分級(jí)處理，3表示適宜、2表示次適宜、1表示不適宜（表2）。

2.3 區(qū)劃指標(biāo)權(quán)重的確定

2.3.1 構(gòu)造判斷矩陣及確定區(qū)劃指標(biāo)權(quán)重

本文應(yīng)用層次分析法（AHP）確定各區(qū)劃因子的權(quán)重。將同一層中各因素相對(duì)于上一層進(jìn)行兩兩比較，對(duì)每一層中各因素相對(duì)重要性給出一定的判斷，采用1～9比率標(biāo)度進(jìn)行定量化，并進(jìn)行因素之間的兩兩比較，從而形成判斷矩陣［13-14］。該判斷矩陣必須滿(mǎn)足 aii=1，并且若 aij=k，那么 aji=1/k。只有滿(mǎn)足上述特征的判斷才具有安全一致性。

首先確定每?jī)蓚€(gè)因子i和j之間的相對(duì)重要性，為此本文設(shè)計(jì)了幾個(gè)等級(jí)值（假定i和j至少同等重要）如下所示：

1：i和j同等重要

3：i比j稍微重要

5：i比j明顯重要

7：i比j強(qiáng)烈重要

9：i比j絕對(duì)重要

它們之間的數(shù)2、4、6、8及各數(shù)的倒數(shù)具有相應(yīng)的類(lèi)似意義。

我們將前面研究選定的9個(gè)因子，劃歸為日照、海拔、溫度和水分四大類(lèi)，然后對(duì)這四大類(lèi)因子構(gòu)造判斷矩陣，根據(jù)判斷矩陣?yán)煤头e法計(jì)算各因子的權(quán)重值。

將判斷矩陣每列按下式正規(guī)化，得到表3。

運(yùn)用層次分析法，經(jīng)過(guò)計(jì)算，最終確定各區(qū)劃指標(biāo)的權(quán)重分配，如表4。

表2 茶樹(shù)氣候區(qū)劃指標(biāo)及其等級(jí)量化表Table 2 Indices for tea climate regionalization and their rating scores

表3 因子判斷矩陣及其正規(guī)化Table 3 Factor judgment matrix and its regularization

表4 區(qū)劃指標(biāo)權(quán)重分配表Table 4 Weight distribution of zoning indices

2.3.2 CR檢驗(yàn)

為了判別區(qū)劃指標(biāo)的權(quán)重是否合理，需要對(duì)判斷矩陣進(jìn)行一致性檢驗(yàn)，檢驗(yàn)公式為：

公式（1）中 CR為判斷矩陣的一次性比率；CI為判斷矩陣的一致性指標(biāo)，由公式（2）給出。當(dāng)CR＜0.1時(shí)，即認(rèn)為判斷矩陣具有滿(mǎn)意的一致性，說(shuō)明權(quán)數(shù)的分配合理，否則就需要對(duì)判斷矩陣進(jìn)行調(diào)整。本文利用yaAHP（層次分析法）軟件分別對(duì)主因子日照、海拔、溫度、水分指標(biāo)，及其下面的分級(jí)指標(biāo)構(gòu)成的判斷矩陣分別進(jìn)行一致性檢驗(yàn)，結(jié)果表明，無(wú)論是單排序矩陣還是總排序矩陣均通過(guò)了一致性檢驗(yàn)，CR=0.0542＜0.1，表明判斷矩陣具有滿(mǎn)意的一致性，說(shuō)明表4中的因子權(quán)重分配是合理的。

2.4 區(qū)劃因子隸屬度

隸屬度函數(shù)計(jì)算公式為：U（X）=（X-Xmin）/（Xmax-Xmin）式中，U（X）為隸屬度值，X為每個(gè)特征值，Xmin為最小特征數(shù)值，Xmax為最大特征值。

將表 2中各氣候區(qū)劃指標(biāo)值分別代入相應(yīng)的隸屬函數(shù)公式，可得到模糊轉(zhuǎn)換矩陣X。

2.5 評(píng)價(jià)方法

本研究評(píng)價(jià)模型采用的是基于 GIS的加權(quán)指數(shù)求和法。即根據(jù)不同區(qū)劃指標(biāo)影響強(qiáng)度的差異，給定與該區(qū)劃指標(biāo)強(qiáng)度相對(duì)應(yīng)的權(quán)重將區(qū)劃指標(biāo)的權(quán)重和評(píng)價(jià)值的乘積之和作為量化指標(biāo)進(jìn)行分級(jí)，其評(píng)價(jià)模型為：

（i=1， 2， 3……119評(píng)價(jià)單元；j=1，2，3……9區(qū)劃指標(biāo)）

式中：Yi為評(píng)價(jià)目標(biāo)的得分；Pj為第j個(gè)區(qū)劃指標(biāo)的權(quán)重；Xij為評(píng)價(jià)單元i在區(qū)劃指標(biāo)j上的評(píng)價(jià)值；m為區(qū)劃指標(biāo)數(shù)。

2.6 綜合區(qū)劃指數(shù)

根據(jù)計(jì)算結(jié)果，征求部分專(zhuān)家意見(jiàn)，結(jié)合河南省茶樹(shù)種植實(shí)際情況，確定農(nóng)業(yè)氣候區(qū)劃綜合指數(shù)。將綜合區(qū)劃指數(shù)值≥0.52定為適宜區(qū)，綜合區(qū)劃指數(shù)值在0.47～0.52之間定為次適宜區(qū)，綜合區(qū)劃指數(shù)值≤0.47定為不適宜區(qū)。

3 結(jié)果與驗(yàn)證

3.1 區(qū)劃結(jié)果

建立茶樹(shù)區(qū)劃關(guān)鍵氣候因子與經(jīng)緯度、海拔高度的回歸模型，將站點(diǎn)資料插值到250 m細(xì)格網(wǎng)上。根據(jù)河南省茶樹(shù)種植綜合區(qū)劃指數(shù)分級(jí)標(biāo)準(zhǔn)，在GIS平臺(tái)下，把河南省茶樹(shù)種植氣候適宜性劃分為適宜、次適宜和不適宜 3個(gè)等級(jí)（圖1）。利用GIS軟件，計(jì)算出圖中各適宜性等級(jí)的面積及占河南省國(guó)土面積的比例。

3.1.1 適宜區(qū)

河南省茶樹(shù)適宜種植氣候區(qū)的面積約為19 107 km2，占河南省國(guó)土面積的 11.8%。集中分布在豫南信陽(yáng)各縣（區(qū)），駐馬店正陽(yáng)縣南部，南陽(yáng)桐柏縣東部及南部山區(qū)，省直管固始縣以及新蔡縣南部地區(qū)。

該地區(qū)位于桐柏山和大別山北麓，從南向北依次為山地、淺山丘陵和平原，平原面積較小，以中高山地和淺山丘陵地形為主，坡度緩和，土壤以砂質(zhì)黃棕壤為主，pH值一般在4.5～5.0之間。氣候溫暖濕潤(rùn)，水熱資源豐富，冬季極端最低溫一般在-7℃以上，春季茶萌動(dòng)期的3～4月份日平均氣溫在12℃以上，終年云霧縈繞，年均空氣相對(duì)濕度在75%以上，日照百分率小于43%，在這種氣候生態(tài)環(huán)境中，茶樹(shù)生長(zhǎng)正常，葉質(zhì)柔軟，持嫩性好，內(nèi)含水浸出物等有效成分較高，用這種鮮葉可制成高質(zhì)量的綠茶。“信陽(yáng)毛尖”、“桐柏玉葉”等省內(nèi)一批知名品牌高端茶葉均產(chǎn)自上述地區(qū)。

3.1.2 次適宜區(qū)

河南省茶樹(shù)次適宜氣候種植區(qū)面積約 46 493 km2，占國(guó)土面積的 28.8%。主要分布在黃淮平原的南部以及南陽(yáng)盆地的大部，具體包括：駐馬店和南陽(yáng)的大部，周口的中南部，漯河的南部，平頂山的東南部，省直管縣新蔡縣的中北部以及鄧州市。該地區(qū)以平原和盆地為主，地勢(shì)從西向東由高到低，土壤以黏質(zhì)水稻土為主，pH值在5.5～6.5之間。氣候較適宜，水熱資源充裕，年降水量900～1100 mm，干燥度在0.7～0.9之間，年極端最低氣溫多年平均值在-10～-7℃，日照百分率為 43%～45%，海拔高度較低，在這種氣候環(huán)境下，茶葉的葉質(zhì)厚而硬，內(nèi)含纖維素較多，持嫩性差，可用來(lái)制作中低檔大宗綠茶或紅茶。

3.1.3 不適宜區(qū)

河南省茶樹(shù)不適宜氣候種植區(qū)的面積約95 827 km2，占國(guó)土面積的 59.4%。主要分布在廣大的黃淮平原中、東部，豫西及豫北山地，以平原、海拔較高的山地、河灘地為主。

該區(qū)年降水量小于900 mm，年極端最低氣溫多年平均值在-10℃以下，個(gè)別年份甚至更低，年相對(duì)濕度小于70%，干燥度在1.0以上，日照百分率大于45%。在這種環(huán)境下，茶樹(shù)極易遭受凍害和干旱，土壤多堿性，不宜盲目發(fā)展茶葉生產(chǎn)。

圖1 河南省茶樹(shù)種植氣候區(qū)劃Fig. 1 Comprehensive regionalization of tea planting in Henan Province

3.2 結(jié)果驗(yàn)證

從《河南農(nóng)村統(tǒng)計(jì)年鑒》及《河南年鑒》中選取資料為較完整的1997～2008年23個(gè)主要茶樹(shù)種植市、縣（區(qū)）產(chǎn)量，對(duì)其進(jìn)行分類(lèi)，將單產(chǎn)在 400 kg·hm-2以上的地區(qū)設(shè)為適宜種植區(qū)，100～400 kg·hm-2的地區(qū)設(shè)為次適宜種植區(qū)，而100 kg·hm-2以下的地區(qū)設(shè)為不適宜種植區(qū)，然后與氣候適宜性區(qū)劃結(jié)果進(jìn)行對(duì)比，可以看出23個(gè)主要茶樹(shù)種植市縣（區(qū)）中有13個(gè)縣（市）區(qū)一致，4個(gè)縣（市）區(qū)較一致，6個(gè)縣（市）區(qū)不一致（表7），本研究結(jié)果與實(shí)際種植情況吻合度較高，說(shuō)明基于氣候適宜度的種植區(qū)劃準(zhǔn)確度較高，對(duì)指導(dǎo)河南省茶樹(shù)科學(xué)種植具有重要的參考價(jià)值。

4 結(jié)論與討論

（1）在充分考慮氣候條件的前提下，兼顧了海拔因子，研究得出河南省茶樹(shù)種植適宜性指標(biāo)，在 GIS平臺(tái)下，實(shí)現(xiàn)了基于 250 m細(xì)格網(wǎng)的精細(xì)化區(qū)劃，充分反映茶樹(shù)生長(zhǎng)的局地性差異，對(duì)茶樹(shù)種植科學(xué)規(guī)劃及精細(xì)化管理具有一定的應(yīng)用價(jià)值。

表7 茶樹(shù)適宜種植氣候區(qū)劃驗(yàn)證表Table 7 Validation of climate regionalization of tea planting in Henan province

（2）研究中對(duì)河南省茶樹(shù)種植適宜性區(qū)劃采用基于層次分析法的加權(quán)指數(shù)求和，結(jié)合地理信息系統(tǒng)，將河南省茶樹(shù)種植分為適宜、次適宜和不適宜3個(gè)種植區(qū)，這對(duì)開(kāi)展高緯度茶樹(shù)種植氣候區(qū)劃，具有一定的創(chuàng)新性。

（3）經(jīng)氣候區(qū)劃結(jié)果與實(shí)際種植情況進(jìn)行對(duì)比驗(yàn)證，結(jié)果發(fā)現(xiàn)兩者的吻合度較高，說(shuō)明區(qū)劃結(jié)果能夠較真實(shí)地反映河南省茶樹(shù)種植狀況，對(duì)河南省茶樹(shù)科學(xué)種植具有重要指導(dǎo)作用。

（4）由于在選擇區(qū)劃指標(biāo)的時(shí)候，主要考慮的是氣象和海拔因子，沒(méi)有考慮到土壤特性及pH值、地形以及茶樹(shù)品種間的差異，所以導(dǎo)致區(qū)劃結(jié)果在驗(yàn)證時(shí)出現(xiàn)局部地區(qū)區(qū)劃等級(jí)與實(shí)際情況存在差異的情況。建議在基于茶樹(shù)種植氣候適宜性區(qū)劃指標(biāo)的基礎(chǔ)上，繼續(xù)深入研究，引入土壤、地形及品種因子指標(biāo)，從而確定出更加科學(xué)合理的區(qū)劃指標(biāo)，為河南省茶樹(shù)種植布局提供更加科學(xué)的區(qū)劃結(jié)果。茶葉產(chǎn)量數(shù)據(jù)的不連續(xù)和不完整，也使得區(qū)劃結(jié)果不可避免有所出入。

（5）研究中選用的茶樹(shù)氣候區(qū)劃指標(biāo)是在前人的研究成果，以及對(duì)當(dāng)?shù)夭铇?shù)栽培經(jīng)驗(yàn)和總結(jié)的基礎(chǔ)上，結(jié)合本研究區(qū)域，通過(guò)統(tǒng)計(jì)軟件進(jìn)行分析，最終確定而成。以此作出的結(jié)果雖然能夠較高程度地反映種植實(shí)況，但在今后的實(shí)際應(yīng)用中還需要不斷修正與完善，從而使區(qū)劃結(jié)果更加合理。

參考文獻(xiàn)

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中圖分類(lèi)號(hào)：S571.1；P401

文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼：A

文章編號(hào)：1000-369X（2016）03-330-07

收稿日期：2015-12-21

修訂日期：2016-01-25

基金項(xiàng)目：中國(guó)氣象局·河南省農(nóng)業(yè)氣象保障與應(yīng)用技術(shù)重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室開(kāi)放科研基金項(xiàng)目（AMF201306）

作者簡(jiǎn)介：趙輝，男，高級(jí)工程師，主要從事農(nóng)業(yè)氣象方面的研究，E-mail:pqqxj6868@126.com。*通訊作者：dzxbutry@163.com

Study on the Climate Regionalization of Tea Plant in Henan Province

ZHAO Hui1，2， MI Hongtao3， DU Zixuan1，4*， JIN Kaimei5
1. CMA·Henan Key Laboratory of Agro-meteorological Support and Applied Technique， Zhengzhou 450003， China；2. Xinyang Agro-meteorological Experimental Station， Xinyang 464000， China； 3. Xinyang city bureau of meteorology，Xinyang 464000， China； 4. Henan Institute of Meteorological Sciences， Zhengzhou 450003， China；5. Henan tea Engineering Technology Research Center， Xinyang 464000， China

Abstract:Based on the climate data of 119 meteorological stations from 1971 to 2010 in Henan Province and the biological characteristics of tea plants， the key meteorological factors affecting the growth and yield of tea plants were identified. The correlation coefficients between the meteorological factors and the yield were calculated and the significant correlation factors were selected as the climatic zoning indexes. By using of Analytic Hierarchy Process （AHP） to construct the judgment matrix of each index and test the consistency of the judgment matrix， the weight of each index was determined. Using the weighted mean method to calculate the comprehensive regionalization index of tea planting in Henan Province， the climate suitability regionalization with a fine mesh accuracy of 250 m was achieved based on the GIS platform. The area was divided into 3 grades: suitable， sub-suitable and unsuitable. The suitable， sub-suitable and unsuitable areas accounted for 11.8%， 28.8% and 59.4% of the total evaluation area， which were coincident with the actual tea planting situation in Henan province. The results provided a basis for scientificlayout of tea planting in Henan province.

Keywords:analytic hierarchy process， weighted index sum method， climatic suitability regionalization， result verification