胡雪瓊　劉文英　張明達　彭國照　朱勇

摘要：云南省水稻抽穗-揚花期頻繁受低溫冷害影響，造成水稻減產(chǎn)。根據(jù)風(fēng)險分析理論，使用最高氣溫冷積溫、各縣水稻種植面積、各縣人均生產(chǎn)總值構(gòu)建了云南水稻抽穗-揚花期低溫冷害風(fēng)險評價模型，并開展了云南抽穗-揚花期低溫冷害風(fēng)險區(qū)劃。區(qū)劃結(jié)果顯示：云南水稻抽穗-揚花期低溫冷害風(fēng)險自南向北逐漸升高，且隨海拔升高，風(fēng)險也在加大;滇中以南大部及滇東北北部均為低風(fēng)險-無風(fēng)險區(qū);北部地區(qū)風(fēng)險較高，為次高-高風(fēng)險區(qū);滇中南部、滇東北北部低溫風(fēng)險低于同緯度地區(qū)。區(qū)劃結(jié)果在云南地區(qū)有較好的應(yīng)用價值。

關(guān)鍵詞：水稻;低溫冷害;風(fēng)險;冷積溫;農(nóng)業(yè)區(qū)劃;云南省

中圖分類號： S162.5+3文獻標志碼： A

文章編號：1002-1302（2019）18-0283-04

收稿日期：2019-06-10

基金項目：中國氣象局氣候變化專項（編號：CCSF201426）;云南省氣象局預(yù)報員技術(shù)開發(fā)專項（編號：YB201205）;中國氣象局西南區(qū)域氣象中心重大科研業(yè)務(wù)項目（編號：西南區(qū)域2013-2）;云南省重點研發(fā)計劃（編號：2018BC007）。

作者簡介：胡雪瓊（1976—），女，云南嵩明人，碩士，高級工程師，主要從事農(nóng)業(yè)氣象、農(nóng)業(yè)氣候資源等研究。E-mail：435221713@qq.com。

通信作者：朱?勇，研究員，主要從事農(nóng)業(yè)氣象、氣候變化研究。E-mail：windzy78@163.com。

水稻是西南地區(qū)大春季主要糧食作物，目前云南水稻種植面積為100多萬hm2，稻谷總產(chǎn)量占糧食總產(chǎn)量的4～5成，水稻種植在農(nóng)業(yè)經(jīng)濟中占有重要的地位，水稻穩(wěn)產(chǎn)增產(chǎn)是糧食安全、經(jīng)濟繁榮、民族穩(wěn)定的根本保障。

云南地處低緯高原，地勢北高南低，境內(nèi)海拔差異大，最高海拔6 740 m、最低海拔76 m，平均海拔高度在1 000 m以上，94%為山地，特殊的地理環(huán)境造就了云南低緯高原季風(fēng)氣候，夏天熱量強度低，例如昆明最熱月平均氣溫只有20.0 ℃左右，一旦冷空氣南下，就容易造成低溫冷害。尤其7月下旬至8月下旬，云南大部分水稻進入抽穗-揚花期，對氣溫比較敏感，低溫會抑制或延遲水稻開花，使開花速度減慢，花期拉長，降低開花率，甚至引起穎花不能正常開穎，空殼率倍增，對水稻危害極大，被稱為“夏季低溫”或“八月低溫”。云南省出現(xiàn)大范圍8月低溫的年份是1955、1965、1966、1971、1972、1974、1977、1983、1988、1993、1998、1999、2002、2005年[1]。這些年份由于8月低溫的影響，均造成云南省各地當(dāng)年水稻不同程度的減產(chǎn)。

在氣候變化的大背景下，雖然以全球溫度升高為基本特征，但是氣候變化引起大氣環(huán)流特征的變化，加劇了極端天氣氣候災(zāi)害的發(fā)生。據(jù)相關(guān)研究，即使典型氣溫偏高年仍然可能出現(xiàn)強降溫和嚴重低溫冷害，危害強度加重。特別是進入21世紀以來，高原山地稻區(qū)盛夏因低溫冷害導(dǎo)致的減產(chǎn)損失仍較常見，云南在2002年、2005年發(fā)生了較嚴重的盛夏低溫冷害，2002年云南水稻單產(chǎn)減產(chǎn)達7%，即使是大旱的2009—2012年，為夏季熱量較好的年份，盛夏季節(jié)仍有不同程度的低溫冷害發(fā)生。

1?國內(nèi)外研究進展

關(guān)于水稻低溫冷害，國內(nèi)外曾進行了大量的研究，但分析評估主要集中于東北地區(qū)：王冬妮等應(yīng)用包含生長季熱量變異系數(shù)、冷害發(fā)生頻率、冷害風(fēng)險指數(shù)和冷害發(fā)生氣候概率等4個指標在內(nèi)的指標體系，對吉林省水稻延遲型低溫冷害風(fēng)險進行評估[2];張麗文等基于綜合賦權(quán)分析，對東北水稻低溫冷害開展風(fēng)險評估及區(qū)劃研究[3];周見等選擇災(zāi)害發(fā)生概率、種植面積和單產(chǎn)減產(chǎn)率分別作為危險性、暴露性和易損性指標，對黑龍江省水稻低溫災(zāi)害風(fēng)險進行評估[4];王曉群等用變異系數(shù)、概率分布函數(shù)等方法分析了黑龍江省水稻冷害風(fēng)險的地域分布，并評估了水稻冷害經(jīng)濟損失風(fēng)險[5];馬樹慶等分析了東北地區(qū)水稻冷害氣候風(fēng)險度和經(jīng)濟脆弱度[6]。云南關(guān)于水稻低溫冷害的研究成果多為冷害的時空分布規(guī)律，尚無系統(tǒng)的低溫冷害風(fēng)險評估、低溫冷害應(yīng)對措施等貼近生產(chǎn)需要的研究成果，僅有張茂松等對云南玉溪市紅塔區(qū)較小范圍的水稻低溫冷害精細化風(fēng)險區(qū)劃成果[7]，且使用的指標為月平均氣溫，平滑了低溫天氣過程氣象要素的極端波動，不能較好地反映低溫冷害天氣時間短、低溫強度強的天氣特點與作物受災(zāi)機理。

2?資料與方法

2.1?資料來源

2.1.1?氣象資料?采用1961—2010年云南省125個縣的逐日最高氣溫資料。

2.1.2?地理及社會經(jīng)濟數(shù)據(jù)?水稻種植面積、各縣人均生產(chǎn)總值為近年云南省統(tǒng)計局數(shù)據(jù);行政邊界、高程數(shù)據(jù)為國家氣象局下發(fā)的1 ∶25萬地理數(shù)據(jù)。

2.2?研究方法

2.2.1?水稻低溫災(zāi)害風(fēng)險評價模型的建立?基于自然災(zāi)害風(fēng)險形成的基本原理，災(zāi)害風(fēng)險由多個因子共同作用形成，其大小可表達為：

R=f（H，E，V）。（1）

式中：R表示災(zāi)害風(fēng)險;H表示危險性;E表示暴露性;V表示抗災(zāi)能力。為了消除指標之間的量綱差異，對每一個指標進行歸一化處理：

Xi=（xi-xi，min）/（xi，max-xi，min）。（2）

式中：Xi為危險性、暴露性、抗災(zāi)能力的歸一化指數(shù);xi為危險性、暴露性、抗災(zāi)能力的原始值;xi，min和xi，max分別為各地危險性、暴露性、抗災(zāi)能力的最小值和最大值。結(jié)合云南的實際，采用表1所列指標表示云南水稻抽穗-揚花期低溫冷害風(fēng)險各因子。

2.2.2?GIS空間分析方法?為達到風(fēng)險區(qū)劃的精細化效果，利用GIS反距離權(quán)重插值技術(shù)、自然斷點分級法以及制圖功能進行風(fēng)險分析評價。

3?結(jié)果與分析

3.1?危險性因子統(tǒng)計分析及精細化推算

根據(jù)胡雪瓊等的最新研究成果，連續(xù)3 d以上最高氣溫小于24 ℃可視為云南稻區(qū)水稻抽穗開花期的低溫冷害臨界指標，冷害的危害程度與低溫的強度、持續(xù)時間都有關(guān)系[8]，因而本研究以低溫過程中最高氣溫低于24 ℃的冷積溫來表征低溫冷害的嚴重程度，統(tǒng)計云南各站1961—2010年內(nèi)水稻抽穗開花期即7—8月內(nèi)的低溫冷害過程，計算各站歷年低溫過程的最高氣溫冷積溫的累積值，作為各站低溫冷害的危險性因子：

tsum=∑nj=1∑mi=1（tij-24）。（3）

式中：tsum為某站最高氣溫冷積溫，n表示1961—2010年內(nèi)某站出現(xiàn)低溫過程的次數(shù)，j表示第j次低溫過程，m表示某次低溫過程出現(xiàn)最高氣溫小于24 ℃的天數(shù)，i表示在某次低溫過程中的第i天，tij表示第j次低溫過程中第i天的最高氣溫。

通過各站冷積溫與海拔、經(jīng)度、緯度等要素建立回歸方程：

tsum=306.542-1.622×h+0.002×h2-1.149×10-6×h3。（4）

式中：h為海拔，方程R=0.91，通過0.001的顯著性檢驗。通過公式（4），在ArcGIS中即可結(jié)合高程數(shù)據(jù)，把云南境內(nèi)各格點的負積溫計算出來（圖1）。

據(jù)張誼光的研究結(jié)論，水稻種植的最高海拔界限在2 700 m 左右[9]，因此筆者提取了云南海拔2 700 m以下的區(qū)域范圍，對該范圍內(nèi)的水稻抽穗-揚花期冷積溫采用經(jīng)驗法，劃分為4個等級，表示水稻抽穗-揚花期低溫冷害的不同危險程度（圖2）。

從圖1可以看出，云南水稻抽穗-揚花期冷積溫自北向南大概呈帶狀分布，滇西北負積溫偏低，在-10 000 ℃以下，滇中大部在-1 000～-3 000 ℃范圍內(nèi)，南部區(qū)域負積溫在0～-1 000 ℃。南部冷積溫高于-300 ℃的區(qū)域，判定為無冷害區(qū)（圖3），以減輕模型推算導(dǎo)致的與實際不符的情況。

3.2?暴露性指標分析

暴露性是暴露于災(zāi)害面前，且有產(chǎn)生災(zāi)害損失可能的程度。本研究用水稻的種植面積來表示，即種植面積占全省種植面積的比例越大，暴露性越高，越易產(chǎn)生較大損失。用云南各縣水稻種植面積占全省水稻種植面積的比例來表示，對各站水稻種植面積比例歸一化（圖4），再在ArcGIS中進行插值并去除非水稻種植區(qū)域，采用自然斷點法劃分為4個等級，表示水稻暴露性的不同等級（圖5）。從圖4可以看出，云南在保山、德宏、普洱南部、版納西部、文山局部等水稻種植面積較大，而在昭通、麗江、玉溪、楚雄等地水稻種植面積比例較低。

3.3?抗災(zāi)性能分析

抗災(zāi)性能是指當(dāng)?shù)乜褂匀粸?zāi)害的能力，一般經(jīng)濟水平高，則種植技術(shù)、灌溉條件、機械水平、農(nóng)戶的素質(zhì)等均相對要高，因此采用近年人均國民生產(chǎn)總值來表示當(dāng)?shù)氐目篂?zāi)性能（圖6）。對云南省各縣人均國民生產(chǎn)總值歸一化處理后再在ArcGIS中進行插值，并去除非水稻種植區(qū)域，采用自然斷點法劃分為4個等級，表示各縣抗災(zāi)性能的不同等級（圖7）。從圖6、圖7可以看出，云南滇中地區(qū)人均國民生產(chǎn)總值較高，超過30 000元，而昭通東部等地人均國民生產(chǎn)總值較低，不足10 000元。

3.4?云南各地水稻抽穗-揚花期低溫冷害風(fēng)險區(qū)劃

綜合云南各地水稻抽穗-揚花期低溫危險性、暴露性、抗災(zāi)性能3個風(fēng)險因子，采用如下公式對云南各地水稻抽穗-揚花期低溫冷害風(fēng)險進行區(qū)劃，結(jié)果如圖8。

R=0.5×H+0.3×E+0.2×（1-V）。（5）

式中：0.5、0.3、0.2為各因子權(quán)重，采用專家打分法確定。

從圖8可看出，云南水稻抽穗-揚花期低溫冷害高風(fēng)險區(qū)位于滇東北的昭通中南部、曲靖中北部，滇西北的麗江、大理西北部，滇中的楚雄北部、昆明北部，滇西南的保山、普洱西南部、版納西部等。北部地區(qū)由于位置偏北或海拔較高，易受冷空氣侵襲，低溫頻繁，冷積溫偏多，熱量水平低，因而水稻抽穗-揚花期低溫冷害風(fēng)險最高，而滇西南地區(qū)主要由于水稻種植面積較大、GDP水平較低，因而綜合風(fēng)險也達到最高級別。滇中地區(qū)的昆明南部、楚雄南部、玉溪大部，滇東的文山西部、紅河北部及昭通東部等為水稻抽穗-揚花期低溫冷害風(fēng)險低值區(qū)，究其原因為經(jīng)濟發(fā)達、抗御低溫風(fēng)險能力高，水稻種植面積小，熱量條件中等偏好，綜合風(fēng)險最低。次高風(fēng)險區(qū)緊鄰高風(fēng)險區(qū)，主要位于云南省北部及西部地區(qū)，但位置更靠近滇中及以南地區(qū)。

4?結(jié)論

本研究使用最高氣溫冷積溫、各縣水稻種植面積、各縣人均生產(chǎn)總值構(gòu)建了云南水稻抽穗-揚花期低溫冷害風(fēng)險評價模型，并開展了云南抽穗-揚花期低溫冷害風(fēng)險區(qū)劃，區(qū)劃結(jié)果與實際相符，表明該模型在云南地區(qū)有較好的應(yīng)用價值。

綜合了低溫危險性、水稻暴露性、抗災(zāi)能力的水稻抽穗-楊花期低溫冷害風(fēng)險區(qū)劃結(jié)果顯示：云南水稻抽揚期低溫冷害風(fēng)險自南至北逐漸升高，且隨海拔升高，風(fēng)險也在加大。滇中以南大部及滇東北北部均為低風(fēng)險-無風(fēng)險區(qū);北部地區(qū)風(fēng)險較高，為次高-高風(fēng)險區(qū);滇中南部、滇東北北部低溫風(fēng)險低于同緯度地區(qū)。

本研究中水稻指標側(cè)重考慮一季粳稻低溫指標，在實際應(yīng)用時，應(yīng)根據(jù)當(dāng)?shù)厮酒贩N、種植制度等進行調(diào)整。

本研究的精細化區(qū)劃成果對于云南主要糧食作物水稻規(guī)避盛夏低溫冷害風(fēng)險、合理布局規(guī)劃、高產(chǎn)穩(wěn)產(chǎn)具有重要的應(yīng)用價值。

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