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        羅城縣作物生長(zhǎng)季農(nóng)業(yè)氣候要素的變化分析

        2016-11-29 05:12:05黃肖寒黃卓帆黃冬梅王秋文
        中低緯山地氣象 2016年5期
        關(guān)鍵詞:生長(zhǎng)農(nóng)業(yè)

        黃肖寒,黃卓帆,黃冬梅,王秋文

        (廣西壯族自治區(qū)河池市氣象局,廣西 河池 547000)

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        羅城縣作物生長(zhǎng)季農(nóng)業(yè)氣候要素的變化分析

        黃肖寒,黃卓帆,黃冬梅,王秋文

        (廣西壯族自治區(qū)河池市氣象局,廣西 河池 547000)

        該文利用羅城縣1958—2011年日照時(shí)數(shù)、降水量和氣溫的觀測(cè)資料,采用線性趨勢(shì)分析、累積距平、Manna-Kendall檢驗(yàn)等方法,對(duì)作物生長(zhǎng)季(5—9月)農(nóng)業(yè)光照資源、熱量資源、水資源的變化特征、突變情況進(jìn)行分析討論。分析表明:近54 a來(lái),羅城縣生長(zhǎng)季的日照時(shí)數(shù)有下降趨勢(shì),在1991年發(fā)生了由多到少的突變;平均氣溫、活動(dòng)積溫有上升趨勢(shì),活動(dòng)積溫在1997年發(fā)生了由少到多的突變;年降雨量在增加,但降雨日數(shù)在顯著減少,大雨日數(shù)和暴雨以上日數(shù)均不顯著增加。

        氣候要素;線性趨勢(shì);累積距平;Manna-Kendall法

        1 引言

        農(nóng)業(yè)生產(chǎn)既決定于生物本身的特性,也決定于氣象、土壤等環(huán)境因子,而光、熱、水等氣象條件是影響農(nóng)業(yè)生產(chǎn)諸多環(huán)境因素中最重要、最活躍的因素[1]。農(nóng)業(yè)生產(chǎn)的布局、農(nóng)產(chǎn)品品質(zhì)的優(yōu)劣、農(nóng)業(yè)經(jīng)濟(jì)效益的高低以及農(nóng)業(yè)生產(chǎn)的豐、欠年等,都與氣象條件的適宜與否有著密切的聯(lián)系。近年來(lái),丁麗佳、劉東林、王丹、寧金花等[2-6]眾多科技工作者對(duì)不同區(qū)域的氣候變化對(duì)農(nóng)業(yè)的影響和對(duì)策進(jìn)行了廣泛研究與關(guān)注,在全球氣候變暖的大背景下,羅城的氣候條件勢(shì)必受到一定的影響,但是羅城農(nóng)業(yè)氣候要素的變化趨勢(shì)及對(duì)農(nóng)業(yè)的影響還沒(méi)有開(kāi)展詳細(xì)的研究,影響農(nóng)業(yè)工作者對(duì)未來(lái)氣候趨勢(shì)的把控,不利生產(chǎn)決策。本文對(duì)作物生長(zhǎng)季(5—9月)農(nóng)業(yè)光照資源、熱量資源、水資源的變化特征、突變情況進(jìn)行分析討論,以達(dá)到為當(dāng)?shù)剞r(nóng)業(yè)生產(chǎn)決策者提供了一定的決策依據(jù)。

        2 資料和方法

        羅城縣位于廣西地區(qū)北部、河池市東部,地處低緯,屬亞熱帶季風(fēng)氣候區(qū),以羅城縣氣象觀測(cè)資料為基礎(chǔ)(羅城觀測(cè)場(chǎng)沒(méi)有遷過(guò)站,氣象要素?zé)o變化),選取1958—2011年日照時(shí)數(shù)、降水和氣溫作為研究對(duì)象,利用線性趨勢(shì)分析、累積距平、Manna-Kendall法等方法對(duì)該地區(qū)的光、熱、水進(jìn)行分析討論。羅城的大宗農(nóng)作物的主要生育期為5—9月,主要農(nóng)事活動(dòng)集中在5月初—9月末,所以生長(zhǎng)季的時(shí)間段定義為5—9月。

        突變檢測(cè)方法采用Manna-Kendall非參數(shù)統(tǒng)計(jì)檢驗(yàn)法[7],即通過(guò)繪制UF和UB曲線,找出突變的開(kāi)始時(shí)間,并指出突變區(qū)域。UF值等于秩序列和其均值的絕對(duì)值與均方差的比值,UB值等于UF的倒數(shù)。該方法計(jì)算簡(jiǎn)單,可以明確突變開(kāi)始的時(shí)間和區(qū)域,不易受異常值的干擾。

        3 結(jié)果分析

        3.1 作物生長(zhǎng)季日照時(shí)數(shù)變化

        圖1是羅城生長(zhǎng)季日照時(shí)數(shù)變化及突變檢驗(yàn)曲線,由圖1a數(shù)據(jù)分析表明,羅城生長(zhǎng)季日照時(shí)數(shù)有下降趨勢(shì),變化傾向率為22.03 h/10 a,相關(guān)系數(shù)值為0.292 4,通過(guò)了0.05水平顯著性檢驗(yàn)。近54 a來(lái),羅城作物生長(zhǎng)季日照時(shí)數(shù)平均值為740.9 h,生長(zhǎng)季日照時(shí)數(shù)最多為1963年(961.5 h),最少為1997年(489.1 h),兩者相差472.4 h,占多年平均值的63.76%,足見(jiàn)振幅較大。為了找出生長(zhǎng)季日照時(shí)數(shù)突變的時(shí)間點(diǎn),進(jìn)行Manna-Kendall分析計(jì)算得到突變判別曲線圖1b,給定顯著性水平α=0.05。由UF曲線可見(jiàn),1986年以來(lái),生長(zhǎng)季日照時(shí)數(shù)有明顯下降的趨勢(shì)。圖中的UF、UB曲線有一個(gè)交點(diǎn),說(shuō)明年日照時(shí)數(shù)在1991年發(fā)生了由多到少的突變。也就是說(shuō),羅城農(nóng)業(yè)生產(chǎn)光照條件由于各種原因在變差。

        圖1 生長(zhǎng)季日照時(shí)數(shù)變化及m-k突變檢驗(yàn)曲線Fig.1 Changes of sunshine duration and Mann-Kendall mutation test curve in growing season

        3.2 作物生長(zhǎng)季溫度變化

        3.2.1 平均氣溫 由圖2a數(shù)據(jù)分析表明,羅城生長(zhǎng)季平均氣溫有上升趨勢(shì),變化傾向率為0.077 ℃/10 a,相關(guān)系數(shù)值為0.304,通過(guò)0.05水平顯著性檢驗(yàn)。利用M-K方法檢驗(yàn)可知(圖2b),UF曲線波動(dòng)性較強(qiáng):1958—1963波動(dòng)上升,1964—1979波動(dòng)下降,1980—1992波動(dòng)上升,1993—1997波動(dòng)下降,1997年后波動(dòng)上升。UF和UB曲線有5個(gè)交點(diǎn),分別為1988年、1992年、1996年、1998年和1999年。交點(diǎn)都在臨界直線之間,那么突變的時(shí)間應(yīng)該有5次,說(shuō)明羅城生長(zhǎng)季內(nèi)氣溫在波動(dòng)上升的過(guò)程中,20世紀(jì)90年后期氣溫年際間出現(xiàn)了異常波動(dòng)。

        圖2 平均氣溫、最高氣溫、最低氣溫變化及平均氣溫的m-k突變檢驗(yàn)曲線Fig.2 Changes of average temperature, maximum temperature, minimum temperature and Mann-Kendall mutation test curve of average temperature

        從平均最高氣溫和最低氣溫的變化趨勢(shì)來(lái)看,最高氣溫增量對(duì)氣溫上升的貢獻(xiàn)要大于最低氣溫,最高氣溫平均每10 a增幅達(dá)到2.95 ℃,并且通過(guò)了0.01水平顯著性檢驗(yàn),而最低氣溫增幅僅為0.33 ℃。平均最高氣溫的顯著上升,將導(dǎo)致羅城高溫災(zāi)害出現(xiàn)率的增加。3.2.2 ≥10 ℃活動(dòng)積溫變化 由圖3a可見(jiàn),近54 a來(lái),羅城≥10 ℃活動(dòng)積溫平均為3 645.62 ℃·d,最高4 016 ℃·d,最低3 335.32 ℃·d。由圖3可見(jiàn),積溫有上升的趨勢(shì),平均每10 a增加24.2 ℃·d,相關(guān)系數(shù)值為0.238,通過(guò)0.05水平顯著性檢驗(yàn)。20世紀(jì)90年代以來(lái),除1992、1996、2011年外,其他年份均高于54 a平均值,近20 a活動(dòng)積溫平均值達(dá)到了3 713.01 ℃·d,超過(guò)1958—1989年均值的105.85 ℃·d。利用M-K方法檢驗(yàn)可得到圖3b,1971—1996年,UF曲線波動(dòng)強(qiáng),1997年發(fā)生了突變,其后積溫顯著上升。

        圖3 活動(dòng)積溫變化及m-k突變檢驗(yàn)曲線Fig.3 Changes of active accumulated temperature and Mann-Kendall mutation test curve

        總體而言,近10幾年來(lái)羅城≥10 ℃活動(dòng)積溫增加顯著,預(yù)示著農(nóng)作物的生長(zhǎng)和發(fā)育可以利用的熱量資源增加了,但高溫?zé)岷Πl(fā)生的可能性也在增大。

        3.3 生長(zhǎng)季降水變化

        3.3.1 降水量 由圖4a可見(jiàn),近54 a來(lái),羅城生長(zhǎng)季降水量平均為1 062.48 mm,平均每10 a增加14.53 mm相關(guān)系數(shù)值為0.09,通過(guò)0.05水平顯著性檢驗(yàn)。生長(zhǎng)季降水量最多為1994年(2007.2 h),最少為1963年(510.9 h),兩者相差1 496.3 h,是多年平均值的1.41倍,足見(jiàn)振幅較大。從之前的分析可知,生長(zhǎng)季日照時(shí)數(shù)最多為1963年,而1963年降水量最少,可見(jiàn)日照時(shí)數(shù)的增加與降水量的多少有一定的聯(lián)系。由圖4b可知,降水量的突變有1971、1985、1988、1991和2005年。

        由圖4c、4d可知,生長(zhǎng)季大雨以上(≥25 mm)降水總量54 a平均值為287.17 mm,占生長(zhǎng)季降水總量的27.03%,暴雨以上(≥50 mm)降水總量54 a平均值為387.97 mm,占生長(zhǎng)季降水總量的36.52%。大雨以上和暴雨以上降水總量每10 a增加分別為8.55 mm和15.17 mm。大雨以上降水總量的峰值和谷值相差436.7 mm,是均值的1.52倍,暴雨以上降水總量的峰值和谷值相差1 095.1 mm,是均值的2.92倍。說(shuō)明暴雨降水總量的變化振幅比較大。

        3.3.2 降水日數(shù) 由圖5a的數(shù)據(jù)分析表明,羅城生長(zhǎng)季降水日數(shù)歷年平均值有較為顯著的下降趨勢(shì),變化傾向率為1.94 h/10 a,相關(guān)系數(shù)值為0.287,通過(guò)0.05水平顯著性檢驗(yàn)。近54 a來(lái),羅城生長(zhǎng)季降水日數(shù)平均值為79.85 d,變化范圍為58~64 d。由圖5b可知,降水日數(shù)的突變有1966、1991、2000和2002年。

        由圖5c、d可知,羅城生長(zhǎng)季大雨日數(shù)、暴雨日數(shù)均呈不顯著的上升趨勢(shì),大雨日數(shù)變化傾向率為0.217 h/10 a,相關(guān)系數(shù)值為0.119,通過(guò)0.05水平顯著性檢驗(yàn)。暴雨日數(shù)變化傾向率為0.067 h/10 a,相關(guān)系數(shù)值為0.046,通過(guò)0.05水平顯著性檢驗(yàn)。生長(zhǎng)季降水量增加時(shí)、大雨和暴雨以上降水量呈不顯著的增加,而在降雨日數(shù)顯著減少的同時(shí)、大雨日和暴雨均呈不顯著的增加,這預(yù)示著旱、澇出現(xiàn)的幾率在增大,嚴(yán)重影響了生長(zhǎng)季農(nóng)作物的生長(zhǎng)發(fā)育。

        圖4 總降水量、大雨、暴雨總雨量變化及年總降水量的m-k突變檢驗(yàn)曲線Fig.4 Changes of total precipitation, heavy rain, rainstorm and Mann-Kendall mutation test curve of annual total precipitation

        圖5 總降水日數(shù)、大雨日數(shù)、暴雨以上日數(shù)變化及年總降水日數(shù)的m-k突變檢驗(yàn)曲線Fig.5 Changes of rain days, heavy rain days, rainstorm days and Mann-Kendall mutation test curve of annual rain days

        4 結(jié)論

        本文擬利用線性趨勢(shì)分析、Manna-Kendall非參數(shù)統(tǒng)計(jì)檢驗(yàn)法等方法對(duì)作物生長(zhǎng)季(5—9月)農(nóng)業(yè)光照資源、熱量資源、水資源的變化特征、突變情況進(jìn)行分析討論,得出以下結(jié)論:

        ①羅城生長(zhǎng)季日照時(shí)數(shù)有較為顯著下降趨勢(shì),特別是1991年以后作物生長(zhǎng)季的光照條件轉(zhuǎn)差的現(xiàn)象更為明顯,應(yīng)防范寡照帶來(lái)的階段性陰害。

        ②代表著熱量條件的平均氣溫和活動(dòng)積溫均呈上升趨勢(shì),特別是平均最高氣溫,也就是說(shuō)羅城生長(zhǎng)季熱量越來(lái)越充足,但是高溫?zé)岷Τ霈F(xiàn)的風(fēng)險(xiǎn)在增大,需防高溫危害。

        ③生長(zhǎng)季降水總量在增加,但降雨日數(shù)在顯著減少,并且大雨日數(shù)、降水總量和暴雨以上日數(shù)和降水總量均不顯著增加,這預(yù)示差旱、澇風(fēng)險(xiǎn)在增加,需加強(qiáng)防汛抗旱措施。

        [1] 甄文超,王秀英.氣象學(xué)與農(nóng)業(yè)氣象學(xué)基礎(chǔ)[M].北京:氣象出版社,2008:2-3.

        [2] 丁麗佳, 鄭有飛,王春林,等. 粵東地區(qū)近52年日照時(shí)數(shù)的氣候變化特征分析[J].中國(guó)農(nóng)學(xué)通報(bào),2011(27):175-181.

        [3] 劉東林,田新富,蔣雨.氣候變化對(duì)同江市農(nóng)業(yè)生產(chǎn)的影響[J]. 安徽農(nóng)業(yè)科學(xué),2009, 37(12):5 539-5 545.

        [4] 王丹,王開(kāi)磊. 氣候變化對(duì)我國(guó)農(nóng)業(yè)生產(chǎn)的影響及對(duì)策研究[J]. 中州學(xué)刊,2009(3):69-71.

        [5] 寧金花,申雙和.氣候變化對(duì)中國(guó)農(nóng)業(yè)的影響[J].現(xiàn)代農(nóng)業(yè)科技,2009(12):251-256.

        [6] 林振山,鄧自旺.子波氣候診斷技術(shù)的研究[M].北京:氣象出版社,1999:49-50.

        [7] 勒利梅.近50年上海地區(qū)日照時(shí)數(shù)的變化特征及影響因素[J].氣象科技,2012,40(2):294-297.

        Analysis of agroclimatic elements changes in growing season

        HUANG Xiaohan,HUANG Zhuofan,HUANG Dongmei,WANG Qiuwen

        (Hechi Meteorological Service, Hechi 547000,China)

        In order to understand the characteristics and trends of climate resource changes in Luocheng, and provide the decision-making basis for government to adjust agricultural and rural economic structure and guide agricultural production, the observation data of sunshine duration, precipitation and air temperature in 1958—2011 were utilized to analyze the changes of agricultural light resources, thermal resources and water resources during the growing season (from May to September), by the methods of linear trend analysis, cumulative anomaly, Mann-Kendall test, and so on. The results show that the sunshine duration in the growing season of Luocheng County had a decreasing tendency in the past 54 years, and there were more to fewer abrupt changes in 1991. The average temperature and active accumulated temperature had an increasing trend, and in 1997, an abrupt change from less to more occurred in view of active accumulated temperature. The annual precipitation was increasing, but the number of rain days decreased significantly, and the number of heavy rain days and rainstorm days were not significant increased.

        climatic elements; linear trend; accumulative anomaly; Mann-Kendall method

        1003-6598(2016)05-0078-05

        2016-09-07

        黃肖寒(1987—),女,碩士,工程師,主要從事業(yè)務(wù)管理及氣候變化研究工作,E-mail:530165343@qq.com。

        S162

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