吳冰潔，王 靖，唐建昭，王 娜, 3，徐 琳，白慧卿，鄭雋卿，王 娜，李 揚

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華北平原冬小麥產(chǎn)量變異的氣象影響因子分析

吳冰潔1, 2，王 靖1**，唐建昭1，王 娜1, 3，徐 琳1，白慧卿1，鄭雋卿1，王 娜1，李 揚1

（1. 中國農(nóng)業(yè)大學(xué)資源與環(huán)境學(xué)院，北京 100193；2. 成都錦天聯(lián)華科技有限責(zé)任公司，成都 610072；3. 山東省農(nóng)業(yè)科學(xué)院作物研究所，濟(jì)南 250100）

采用1988?2015年華北平原冬小麥種植區(qū)46個市的統(tǒng)計產(chǎn)量和相應(yīng)46個氣象站點的逐日氣象資料，通過Logistic曲線和雙曲線方法分離出氣象產(chǎn)量，并構(gòu)建氣象產(chǎn)量與生長季主要氣象因子的多元統(tǒng)計關(guān)系，以明確華北平原冬小麥產(chǎn)量變異的氣象影響因子。結(jié)果表明：（1）1988?2015年華北平原冬小麥產(chǎn)量在3200～6800kg·hm?2，中部地區(qū)產(chǎn)量最高，南部地區(qū)產(chǎn)量的變異高于中部和北部地區(qū)。（2）生長季日照時數(shù)、溫度和降水平均值的年際變化影響了17%～78%的氣象產(chǎn)量的變異，其中54%的地區(qū)達(dá)到顯著水平（P＜0.05）。影響程度較高的地區(qū)主要分布在河北南部、山東西部和河南的東北部地區(qū)。（3）播種?返青階段的降水顯著影響產(chǎn)量變異，降水量每增加1%，天津、駐馬店及山東西北部等地產(chǎn)量將上升13～74kg·hm?2，而河北北部、河南南部、山東南部等地產(chǎn)量將下降16～80kg·hm?2。返青?成熟階段對產(chǎn)量變異影響較大的因子為最低氣溫，平均最低氣溫每上升1?C，天津和石家莊、山東東部和西部及河南東部等地產(chǎn)量將增加50～295kg·hm?2，而北京、唐山和棗莊等地將減少76～124kg·hm?2?？傮w來看，溫度對華北平原冬小麥產(chǎn)量變異影響范圍更廣且更加顯著，但氣象因子對產(chǎn)量變異的影響受局地品種和管理措施等影響呈現(xiàn)較大的空間差異。

產(chǎn)量變率；氣象產(chǎn)量；日照時數(shù)；溫度；降水

華北平原是中國重要的小麥產(chǎn)區(qū)，小麥總產(chǎn)和種植面積占全國小麥總產(chǎn)和種植面積的50%左右[1]，提高該區(qū)域小麥總產(chǎn)對保障中國糧食安全具有重要意義。增加糧食總產(chǎn)的主要途徑，一是擴(kuò)大糧食播種面積，二是提高糧食單產(chǎn)水平[2]。然而中國人均耕地面積少，后備耕地資源緊缺，種植面積進(jìn)一步擴(kuò)大的可能性低[3]，因此，提升糧食單產(chǎn)是增加區(qū)域糧食總產(chǎn)的有效途徑。小麥單產(chǎn)的提高主要集中在品種和栽培措施的改進(jìn)[4?5]以及對氣候變化的趨利避害方面[6?7]。分析氣象因子對小麥產(chǎn)量形成的影響對適應(yīng)氣候變化和防災(zāi)減災(zāi)具有重要意義。Fang等[8]通過人工增溫試驗，表明小麥產(chǎn)量隨著溫度升高而增加。鄭娜等[9]發(fā)現(xiàn)生長季較高的光照和溫度日較差對冬小麥生長發(fā)育和產(chǎn)量形成有利，特別是越冬前較高的日照時數(shù)和溫度日較差對冬小麥產(chǎn)量有顯著的正影響。閆素輝等[10?11]認(rèn)為生育中后期弱光脅迫對小麥產(chǎn)量形成有不利影響，弱光環(huán)境影響植株蒸騰速率和氣孔導(dǎo)度，導(dǎo)致光合產(chǎn)物合成受抑制、小麥灌漿速率下降，從而顯著降低小麥產(chǎn)量。譚凱炎等[12]指出拔節(jié)?成熟階段溫度過高不利于穗花發(fā)育、籽粒形成和灌漿，尤其是花后高溫顯著降低冬小麥產(chǎn)量，因為溫度升高往往會伴隨著干熱風(fēng)和高溫逼熟等災(zāi)害天氣的影響而導(dǎo)致小麥減產(chǎn)[13]。生育前期降水增加一般有利于小麥產(chǎn)量提高，如返青?拔節(jié)期降水有利于小麥的生長發(fā)育，拔節(jié)?抽穗是冬小麥生長需水盛期，降水量過少會對產(chǎn)量產(chǎn)生不利影響[14]，而后期尤其是開花期和成熟期降水過多會導(dǎo)致小麥減產(chǎn)[15]。前人研究表明冬小麥干旱高風(fēng)險區(qū)主要分布在河北省環(huán)渤海地區(qū)及山東省的長島[16?17]。王春乙等[17]發(fā)現(xiàn)河南大部分地區(qū)冬小麥生育后期會受到干旱的影響。以上研究表明，氣象因子對作物產(chǎn)量的影響隨地區(qū)和冬小麥生育階段不同而存在顯著差異，就華北平原冬小麥而言，應(yīng)針對其不同的生育階段展開研究。

當(dāng)前對作物產(chǎn)量和氣象因子的關(guān)系研究主要基于站點或者省級和國家尺度，如Lobell等[18?19]在全球尺度上的研究指出，1980年以來的溫度升高導(dǎo)致全球小麥產(chǎn)量降低。You等[20]評估了氣象因子對中國小麥產(chǎn)量的影響，發(fā)現(xiàn)小麥生長季溫度每升高1℃，產(chǎn)量下降3%～10%。Tao等[21]基于省級尺度研究表明，在中國小麥的主產(chǎn)省份中，黑龍江、遼寧和新疆生長季溫度日較差與小麥產(chǎn)量呈顯著負(fù)相關(guān)，但與廣東的小麥產(chǎn)量呈正相關(guān)。但在市級尺度上對產(chǎn)量和氣象因子關(guān)系鮮有研究報道，而中國詳細(xì)完整的小麥產(chǎn)量統(tǒng)計年鑒資料的基本單元為市級尺度，因此，研究市級尺度產(chǎn)量和氣候的關(guān)系對采取措施應(yīng)對氣候變化和抵御不利氣象災(zāi)害有重要的意義。本研究以華北平原冬小麥生產(chǎn)區(qū)市級小麥產(chǎn)量為研究對象，分析不同區(qū)域影響小麥產(chǎn)量變異的氣象因子，以期為提高華北平原冬小麥的氣候適應(yīng)性和抵御農(nóng)業(yè)氣象災(zāi)害提供科學(xué)依據(jù)。

1 資料與方法

1.1 研究區(qū)域和數(shù)據(jù)來源

華北平原主要包括河北省、河南省、山東省、北京市和天津市，該區(qū)屬半濕潤暖溫帶，冬小麥生長季總輻射為1920～2760MJ·m?2，總?cè)照諘r數(shù)為1400～2000h，總降水量為100～300mm。土壤類型主要為潮土和褐土，土層深厚，適宜耕作，種植制度以冬小麥?夏玉米輪作為主。

華北平原46個市的1988?2015年逐年冬小麥單產(chǎn)數(shù)據(jù)來源于中國種植業(yè)信息網(wǎng)和《河北農(nóng)村統(tǒng)計年鑒》、《河北經(jīng)濟(jì)統(tǒng)計年鑒》、《河南農(nóng)村統(tǒng)計年鑒》、《河南統(tǒng)計年鑒》、《山東統(tǒng)計年鑒》、《北京統(tǒng)計年鑒》和《天津統(tǒng)計年鑒》。其中河北省各市統(tǒng)計產(chǎn)量時間序列為1993?2015年，山東省日照市和萊蕪市、河南省濟(jì)源市的產(chǎn)量統(tǒng)計年份分別是1990?2015年、1993?2015年和1996?2015年，其余市的產(chǎn)量數(shù)據(jù)年份均為1988?2015年。

華北平原各市對應(yīng)的氣象站點數(shù)據(jù)來源于中國氣象局國家氣象信息中心地面氣象觀測資料（圖1），包括逐日日照時數(shù)（h）、日平均氣溫（?C）、日最高氣溫（?C）、日最低氣溫（?C）和日降水量（mm）。個別站點缺少日照時數(shù)觀測數(shù)據(jù)，則使用鄰近站點日照時數(shù)代替。將華北平原冬小麥生長季劃分為播種、越冬、返青、拔節(jié)、開花和成熟6個發(fā)育階段，不同種植區(qū)域冬小麥各生育階段長度根據(jù)1992? 2013年華北平原各種植區(qū)域內(nèi)43個農(nóng)業(yè)氣象觀測站實際觀測值的平均值確定。

圖1 華北平原冬小麥種植區(qū)和46個氣象站點分布

1.2 研究方法

1.2.1 氣象產(chǎn)量分離

糧食生產(chǎn)受自然環(huán)境因子和社會生產(chǎn)力水平的綜合影響，在長時間序列的作物產(chǎn)量與氣象因子關(guān)系的統(tǒng)計研究中，通常將實際糧食單產(chǎn)（Y）分解為趨勢產(chǎn)量（Yt）、氣象產(chǎn)量（Yw）和隨機(jī)誤差產(chǎn)量（ε），即

受冬小麥品種、田間管理措施、地理環(huán)境和地方經(jīng)濟(jì)變革等因素影響，各地冬小麥實際產(chǎn)量隨時間變化的趨勢會有所不同，因此，分別采用Logistic曲線和雙曲線法擬合華北平原各市冬小麥趨勢產(chǎn)量，進(jìn)而從實際產(chǎn)量中分離出氣象產(chǎn)量并與氣象因子進(jìn)行回歸，以回歸方程解釋率（決定系數(shù)R2）高為標(biāo)準(zhǔn)選擇相應(yīng)的趨勢產(chǎn)量擬合方法，以提高氣象產(chǎn)量分離的準(zhǔn)確性和合理性。

1.2.2 Logistic曲線

Logistic曲線方程[22]的形式為

式中，a、b為待定參數(shù)，k為實際產(chǎn)量的最大值。對式（3）兩邊取自然對數(shù)可得

1.2.3 雙曲線

雙曲線（Hyperbola）形式為

式中，a、b為模型擬合參數(shù)。

表1列出了最終選擇的各市氣象產(chǎn)量分離方法。

1.2.4 產(chǎn)量?氣象因子關(guān)系模型

采用多元線性回歸分析確定冬小麥氣象產(chǎn)量與生育期主要氣象因子（最高溫度、最低溫度、平均溫度、溫度日較差、日照時數(shù)和降水）平均值以及各階段（播種?越冬、越冬?返青、返青?拔節(jié)、拔節(jié)?開花、開花?成熟）氣象因子平均值的關(guān)系，即

式中，xj為第j個氣象因子的值，y為冬小麥氣象產(chǎn)量，a0是回歸常數(shù)，aj是偏回歸系數(shù)，反映在其它所有自變量不變的情況下，某一自變量單位變化對產(chǎn)量的影響程度。

表2列出了研究區(qū)各省冬小麥生育階段起始時間。

表1 各市氣象產(chǎn)量的分離方法

表2 各省冬小麥的生育階段日期

Note: E- is the first ten-day of a month; M- is the middle ten-day of a month; L- is the last ten-day of a month.

1.2.5 氣象因子對氣象產(chǎn)量的決定系數(shù)（R2）

式中，yi為第i年的氣象產(chǎn)量，yavg為氣象產(chǎn)量的n年平均值，xi為第i年的氣象因子，xavg為氣象因子的n年平均值，n=1，…，28。決定系數(shù)R2取值越接近1，表明氣象因子對氣象產(chǎn)量變異的解釋率越高，對氣象產(chǎn)量變異的影響越大。

1.3 數(shù)據(jù)處理

用各站實際產(chǎn)量和各氣象因子時間序列資料進(jìn)行線性回歸計算，得到相應(yīng)的變化傾向率和變異系數(shù)。

產(chǎn)量傾向率y的計算式為

式中，t為年份，a×10 為傾向率。

變異系數(shù)（CV）的計算式為

利用ArcGIS10.2軟件表達(dá)研究因子的時空分布特征，SPSS19.0進(jìn)行統(tǒng)計分析。

2 結(jié)果與分析

2.1 華北平原冬小麥產(chǎn)量的時空變異分析

由圖2a可見，華北平原冬小麥實際產(chǎn)量在3200～6800kg·hm?2，平均為5200kg·hm?2。高產(chǎn)區(qū)主要分布在河北、山東以及河南的東北部地區(qū)，低產(chǎn)區(qū)分布在河南西部山區(qū)和東南部。由圖2b可見，各市冬小麥產(chǎn)量線性變化的傾向率在?601～1957kg·hm?2·10a?1，96%的市為顯著增加（P＜0.05），僅北京和山東萊蕪兩個地區(qū)為顯著下降（P＜0.05）。產(chǎn)量增加較多的區(qū)域主要分布在河北南部和河南東部地區(qū)，其中河南商丘、周口和駐馬店三市產(chǎn)量增加最顯著，每10a增加1500kg·hm?2以上。圖2c顯示，1988?2015年華北平原冬小麥實際產(chǎn)量年際變異系數(shù)在7%～32%，其中南部小麥產(chǎn)量變異最大。綜合來看，華北北部地區(qū)平均產(chǎn)量較高，增速較慢，年際變異較低，而華北南部平均產(chǎn)量較低，增速較快，年際變異較高。

圖2 1988?2015年華北平原冬小麥實際產(chǎn)量平均值（a）、傾向率（b）和變異系數(shù)（c）的空間分布

2.2 生長季氣象因子對冬小麥氣象產(chǎn)量變異的貢獻(xiàn)分析

圖3表明，華北平原冬小麥生長季主要氣象因子平均值的變化能夠解釋氣象產(chǎn)量變異的17%～78%，其中54%的市達(dá)到顯著水平（P＜0.05），生長季主要氣象因子的平均值變異對氣象產(chǎn)量變異解釋程度較高的區(qū)域主要集中在河北的邢臺和邯鄲，山東西南部的聊城、濟(jì)寧和泰安以及河南東北部的開封、商丘等地區(qū)。從單個氣象因子來看，圖4a顯示生長季平均氣溫對氣象產(chǎn)量變異的解釋率在0～56%，26%的市達(dá)到顯著水平（P＜0.05），主要集中在河北北部和河南東部。圖4b表明生長季平均最高氣溫對氣象產(chǎn)量變異解釋率在0～23%，15%的地區(qū)達(dá)到顯著水平（P＜0.05），主要集中在河南北部和河北北部。圖4c顯示生長季平均最低氣溫對氣象產(chǎn)量變異的解釋率在0～67%，47%的市達(dá)到顯著水平（P＜0.05），集中在河南北部和河北北部。圖4d顯示生長季降水對氣象產(chǎn)量變異的解釋率為0～24%，僅15%的地區(qū)達(dá)到顯著水平（P＜0.05），解釋率較高的區(qū)域主要分布在天津和河南北部。圖4e顯示生長季日照時數(shù)對氣象產(chǎn)量變異的解釋率在0～51%，22%的地區(qū)達(dá)到顯著水平（P＜0.05），解釋率較高的區(qū)域分布在山東南部、河南東北部和河北西南部。圖4f表明溫度日較差對氣象產(chǎn)量變異的解釋率在0～52%，37%的市達(dá)到顯著水平（P＜0.05），主要分布于河北保定、山東東南部以及河南東部。

圖3 冬小麥氣象產(chǎn)量與生長季氣象因子平均值間多元線性回歸方程的決定系數(shù)（1988?2015年）

2.3 不同生育階段氣象因子對冬小麥氣象產(chǎn)量變異的貢獻(xiàn)分析

由表3和表4可知，華北平原冬小麥在播種－越冬階段對氣象產(chǎn)量變異影響最大的氣象因子主要為降水和氣溫日較差。該生育階段內(nèi)降水每增加1%，天津、河北秦皇島、河南駐馬店及山東日照、煙臺和濟(jì)南等地小麥氣象產(chǎn)量增加13～72kg·hm?2，而北京、河北廊坊，山東濱州，河南南部的濟(jì)源、漯河、周口和信陽小麥氣象產(chǎn)量降低23～80kg·hm?2。該階段氣溫日較差每升高1?C，天津、河北保定、山東菏澤和濮陽、河南漯河和三門峽氣象產(chǎn)量增加94～279kg·hm?2，而河北滄州和邢臺、山東濟(jì)南和濟(jì)寧及河南南陽和北部地區(qū)氣象產(chǎn)量減少54～173kg·hm?2。表4顯示，在冬小麥越冬?返青階段對氣象產(chǎn)量變異影響最主要的因子是降水量，降水量每增加1%，北京、河北邯鄲、河南鶴壁、濟(jì)源和信陽及山東中部和南部等地氣象產(chǎn)量減少16～62kg·hm?2；由表3、表4可得，在返青?拔節(jié)階段影響氣象產(chǎn)量變異的主要因子為最低氣溫和日照時數(shù)，該階段平均最低氣溫每上升1?C，天津、河北石家莊、河南濟(jì)源、商丘和駐馬店及山東濮陽、日照和青島氣象產(chǎn)量增加66～254kg·hm?2；該階段平均日照時數(shù)每增加1h，河北邢臺及山東淄博冬小麥氣象產(chǎn)量增加108～158kg·hm?2，而河北邯鄲、山東濱州和煙臺及河南西南部地區(qū)等地氣象產(chǎn)量減少108～215kg·hm?2。表3表明在拔節(jié)?開花階段對氣象產(chǎn)量變異影響最大的因子主要為最低氣溫和氣溫日較差，該階段平均最低氣溫每升高1?C，河北石家莊及河南焦作、南陽和周口氣象產(chǎn)量增加50～142kg·hm?2，而河北唐山和滄州及山東棗莊氣象產(chǎn)量減少76～124kg·hm?2；該階段氣溫日較差每上升1?C，河北衡水和廊坊冬小麥氣象產(chǎn)量增加68～98kg·hm?2，而河北秦皇島和滄州、河南鶴壁及山東德州和東部地區(qū)冬小麥氣象產(chǎn)量減少120～335kg·hm?2。表3顯示開花?成熟階段對冬小麥產(chǎn)量變異影響最大的主要因子是最低氣溫，該階段平均最低氣溫每升高1?C，河南東部和山東西部等地氣象產(chǎn)量增加102～295kg·hm?2，僅北京小麥氣象產(chǎn)量減少104kg·hm?2。

表3 各市不同生長階段溫度的單位變化（+1℃）對氣象產(chǎn)量的影響程度（kg·hm?2）

注：每個市名后括號中的數(shù)值代表該階段溫度的單位變化引起的氣象產(chǎn)量的變化量即方程6中的偏回歸系數(shù)。+表示增加，?表示減少。下同。

Note: The number in the parenthesis after each city name represents the change in meteorological yield induced by the unit change in temperature, i.e. the partial regression coefficient of Eq.6. “+” means increase, and “–”means decrease. The same as below.

表4 各市不同生長階段降水的單位變化（+1%）和平均日照時數(shù)的單位變化（+1 h）對氣象產(chǎn)量的影響程度（kg·hm?2）

注：每個市名后括號中的數(shù)值代表該階段降水和日照的單位變化引起的氣象產(chǎn)量的變化量即方程6中的偏回歸系數(shù)。

Note: The number in the parenthesis after each city name represents the change in meteorological yield induced by the unit change in precipitation and sunshine hours, i.e. the partial regression coefficient of Eq.6.

3 結(jié)論與討論

華北平原1988?2015年冬小麥實際產(chǎn)量變化在3200～6800kg·hm?2，整體呈現(xiàn)增加趨勢，主要原因包括化肥施用量的增加和優(yōu)良品種的培育和推廣以及灌溉設(shè)施的建設(shè)等[23]。華北平原冬小麥實際產(chǎn)量中部地區(qū)高于北部和南部，可能原因是良好的耕作管理措施和土壤性質(zhì)，且中部地區(qū)有完善的灌溉系統(tǒng)，因此是傳統(tǒng)小麥高產(chǎn)區(qū)[24?25]。主要的氣象因素是華北南部地區(qū)生長季總輻射顯著低于北部和中部地區(qū)[26]，并且南部地區(qū)氣溫高加之氣溫日較差小，小麥呼吸作用強(qiáng)度較大，光合產(chǎn)物更多用于呼吸消耗，導(dǎo)致產(chǎn)量低于中部和北部。

已有較多研究探討了從實際產(chǎn)量中分離氣象產(chǎn)量的方法[27?28]，但各方法均存在一定的適用范圍和局限性，本研究采用傳統(tǒng)農(nóng)業(yè)氣象學(xué)氣象產(chǎn)量分離方法，該方法已經(jīng)廣泛用于氣象因子變化對作物產(chǎn)量變化的影響分析中[13,27,29]。分離氣象產(chǎn)量時，對趨勢產(chǎn)量的模擬可以采用多種方法[29?30]，但各方法均存在一定局限性。為便于分析氣象因子變化對產(chǎn)量變化的影響，本研究主要選擇了常用的6個氣象因子，結(jié)果表明這些氣象因子對氣象產(chǎn)量變異影響程度表現(xiàn)為最低溫度＞溫度日較差＞平均氣溫＞日照時數(shù)＞降水＞最高溫度，反映了華北平原冬小麥產(chǎn)量一定程度上仍受到了低溫的限制。趙凱娜等[32]在河南地區(qū)的研究結(jié)果也表明生育期氣候要素對冬小麥產(chǎn)量變異的影響程度為最低溫度＞平均氣溫＞最高溫度。肖登攀等[14]的研究表明華北冬小麥整個生育期除駐馬店站點外，產(chǎn)量與溫度均呈正相關(guān)關(guān)系，而本研究表明不同的生育階段溫度變化對冬小麥的影響不同，反映了站點尺度與市級尺度的研究結(jié)果不同，Tao等[21]研究也表明，國家或者省級尺度的氣候?產(chǎn)量關(guān)系不能應(yīng)用到市級尺度上，這反映了氣候?qū)Ξa(chǎn)量影響的復(fù)雜性。本研究與趙凱娜等[31]的研究都表明，相比于其它氣象因子，華北平原冬小麥生長季內(nèi)降水對小麥產(chǎn)量影響較小，主要是因為該地區(qū)冬小麥普遍以灌溉為主[32]，降水的變化對產(chǎn)量變異影響較小。同時，通過將研究結(jié)果與《中國氣象災(zāi)害大典》紀(jì)錄進(jìn)行對比，發(fā)現(xiàn)氣象產(chǎn)量的高低與實際觀測一致，如北京 1987年11月寒潮大風(fēng)降溫，大部分麥田半數(shù)以上葉片被凍傷。河北省1993年滄州、邢臺連續(xù)22個月受旱，小麥顯著減產(chǎn)；1994年1月降溫顯著，全省小麥?zhǔn)軆?。山東省1987年12月?1988年4月，小麥?zhǔn)芎递^重的有濰坊、煙臺、青島、威海，1993年4月青島、淄博部分縣、德州武城出現(xiàn)低溫凍害，導(dǎo)致冬小麥產(chǎn)量降低。河南省1990年淮北地區(qū)小麥凍害嚴(yán)重，1995年1?2月全省大部基本無降水，嚴(yán)重干旱造成小麥減產(chǎn)。分離的氣象產(chǎn)量在這些年份較低，表明氣象產(chǎn)量的分離結(jié)果具有合理性。

本研究表明在冬小麥播種?越冬階段影響氣象產(chǎn)量變異的主要氣象因子為降水和溫度日較差，該階段降水在華北大部分地區(qū)對產(chǎn)量表現(xiàn)為正影響，主要原因是降水增加能夠促進(jìn)小麥生長和產(chǎn)生更多分蘗[33]。該階段氣溫日較差大對河南小麥生長產(chǎn)生了負(fù)效應(yīng)，主要是因為日照時數(shù)高，導(dǎo)致作物蒸散增加，土壤墑情變差，影響了作物出苗和苗期生長。何守法等[34?35]研究也表明，豫中地區(qū)從播種?越冬前期，日照時數(shù)對小麥生長以負(fù)影響為主。越冬?返青階段影響小麥氣象產(chǎn)量變異的主要因子是降水，華北平原大部分區(qū)域該階段降水的增加對小麥生長有不利的影響，這個結(jié)果與張怡等[36]的研究一致，主要因為該階段小麥停止生長，蒸散量低，而降水過程常伴隨著大幅降溫，影響冬小麥的安全越冬，從而影響產(chǎn)量[37]。返青?拔節(jié)階段最低氣溫對氣象產(chǎn)量的影響均為正效應(yīng)，羅蔣梅等[38?39]研究也表明該階段較高溫度對小麥產(chǎn)量有益，最低溫度較低會導(dǎo)致冬小麥遭受晚霜凍害。日照時數(shù)對產(chǎn)量影響也存在不同的效應(yīng)，該期小麥需水量增加，日照時數(shù)低會減少土壤蒸發(fā)，降低水分脅迫，然而在降水豐沛的地區(qū)，日照時數(shù)高會使小麥積累更多干物質(zhì)，促進(jìn)小麥增產(chǎn)。拔節(jié)?開花階段對產(chǎn)量影響最大的是最低氣溫和氣溫日較差，兩因子在不同區(qū)域影響不同。前人研究[34,37]表明，日照時數(shù)在拔節(jié)?開花階段主要是負(fù)影響，因為日照時數(shù)高導(dǎo)致作物蒸散高，加劇了春旱的影響。開花?成熟階段影響氣象產(chǎn)量變異的關(guān)鍵因子為最低氣溫，最低氣溫除北京外其余均對小麥產(chǎn)量有正影響，灌漿期較高的最低溫度有利于小麥充分灌漿[40]。

華北北部冬小麥產(chǎn)量的主要氣候限制因子為拔節(jié)?開花階段的低溫。該區(qū)域要做好防凍保溫措施，可通過調(diào)整播種期[41]和采用覆膜[42]等方法避免冬小麥遭受凍害。華北中部地區(qū)冬小麥產(chǎn)量的主要氣候限制因素為播種?越冬階段的干旱，越冬?返青階段較多的降水，返青?開花期的光照不足以及灌漿期的低溫。華北東部冬小麥產(chǎn)量的主要氣候限制因素為播種?越冬階段的干旱，越冬?返青階段較多的降水，返青?拔節(jié)階段的低溫。中部和東部地區(qū)應(yīng)在冬小麥播種?越冬期增加灌溉量，為防止作物蒸散過高，可采取一些保水措施，從而增加土壤墑情，保證小麥出苗率。華北南部冬小麥產(chǎn)量的主要氣候限制因素為播種?返青階段較多的降水，返青?拔節(jié)階段的低溫以及灌漿期的低溫。南部地區(qū)可以通過采用抗低溫的品種[43]，同時充分利用小麥生長階段光熱資源充足的優(yōu)勢進(jìn)行播量和群體的調(diào)控管理來實現(xiàn)高產(chǎn)。

大量研究表明，氣候變化對作物產(chǎn)量有重要影響，但本研究的主要目標(biāo)是揭示影響產(chǎn)量變異的主要氣象因子，而產(chǎn)量變異的影響因子主要是氣候變率而不是氣候變化。因此，在分離氣象產(chǎn)量時未考慮氣候變化對趨勢產(chǎn)量的可能影響[44?45]。1988?2015年，39%的市氣溫呈顯著上升趨勢，而降水量僅在開封市顯著減少，17%的市日照時數(shù)顯著減少，其變化特點與本研究氣象產(chǎn)量變化影響因子分析的結(jié)果保持一致。分析氣象因子與氣象產(chǎn)量的關(guān)系時采用多元線性逐步回歸方法，該方法能很好地排除自相關(guān)性較高的變量，且對最后影響氣象產(chǎn)量變異結(jié)果中的氣象因子進(jìn)行了相關(guān)性分析，將其中相關(guān)的因子剔除后再與氣象產(chǎn)量作回歸分析，結(jié)果與之前的結(jié)論保持一致。本研究在各個市直接選用單個氣象站點來代表整個市級氣象數(shù)據(jù)，而沒有使用空間插值再分區(qū)統(tǒng)計等方法，主要原因是華北平原地形平坦，氣象要素分布均勻，這46個氣象站點一定程度上代表了該市冬小麥種植區(qū)的主要氣候條件，因此，利用本市的氣象數(shù)據(jù)和產(chǎn)量作回歸分析具有科學(xué)性，前人研究也有采用此類方法[34,37,46]。其次，當(dāng)空間插值的數(shù)據(jù)點不均勻分布時，插值后進(jìn)行平均難以很好地反映研究要素的空間分布特征[47]，且采用插值后進(jìn)行平均得到的結(jié)果要低于當(dāng)前研究結(jié)果的精度。進(jìn)一步研究應(yīng)分析影響華北平原實際產(chǎn)量變異的自然和社會經(jīng)濟(jì)等因子，為提高華北平原冬小麥產(chǎn)量和資源利用效率提供科學(xué)參考。

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Meteorological Influencing Factors on Variation in Winter Wheat Yield in the North China Plain

WU Bing-jie1, 2, WANG Jing1, TANG Jian-zhao1, WANG Na1, 3, XU Lin1, BAI Hui-qing1, ZHENG Jun-qing1, WANG Na1, LI Yang1

(1. College of Resources and Environmental Science, China Agricultural University, Beijing 100193, China; 2. Chengdu Jintian Lianhua Technology Co., LTD, Chengdu 610072; 3. Crop Research Institute, Shandong Academy of Agricultural Sciences, Jinan 250100)

The meteorological influencing factors on variation in winter wheat yield in the North China Plain (NCP) were investigated by developing yield?meteorological factor relationship based on statistical yield of 46 cities and daily meteorological data from 46 meteorological stations from 1988 to 2015. The results showed that statistical yield of winter wheat ranged from 3200 to 6800kg·ha?1in 1988?2015 with higher yield in the central NCP and higher yield variation in the southern NCP. The variation in growing season main meteorological factors including sunshine hours, temperature and precipitation could account for 17%?78% of variation in the climatic yield of winter wheat with statistical significance at 54% of the cities (P<0.05). The regions with high influencing degree were mainly concentrated in the southern Hebei, southern Shandong and northeastern Henan. Precipitation during the growing period of sowing to turning?green had significant impacts on meteorological yield of winter wheat. Meteorological yield of winter wheat increased by 13?74kg·ha?1in Tianjin, Zhumadian and northwestern Shandong if amount of precipitation during the period increased by 1%, while the meteorological yield in southern Henan and southern Shandong decreased by 16?80kg·ha?1. Minimum temperature during the growing period of turning-green to maturity had significant impacts on variation in meteorological yield of winter wheat. Average minimum temperature during the period increased by 1?C would increase meteorological yield by 50?295kg·ha?1in Tianjin, Shijiazhuang, the eastern and western Shandong, and the western Henan, but would decrease meteorological yield by 76?124kg·ha?1in Beijing, Tangshan and Zaozhuang. In general, the temperature had significant impact on the variati on of winter wheat yield at more sites than sunshine hours and precipitation. However, there was a large spatial difference in meteorological influencing factors on variation in winter wheat yield due to complex interaction of meteorological factors, cultivar and agronomic management practices.

Yield variation; Meteorological yield; Sunshine hours; Temperature; Precipitation

10.3969/j.issn.1000-6362.2018.10.001

吳冰潔,王靖,唐建昭,等.華北平原冬小麥產(chǎn)量變異的氣象影響因子分析[J].中國農(nóng)業(yè)氣象,2018,39(10):623?635

2018?03?06

。E-mail：wangj@cau.edu.cn

國家重點研發(fā)計劃項目（2016YFD0300105；2017YFD0300404）

吳冰潔（1994?），女，碩士，主要從事氣候變化對作物的影響及適應(yīng)研究。E-mail：wubjok@163.com