閆軍輝 劉金科 王娟

關(guān)鍵詞：淺層地溫;冬小麥;實(shí)際產(chǎn)量;氣候產(chǎn)量;氣候變化;貢獻(xiàn)率;南北過渡帶地區(qū);信陽市

聯(lián)合國政府間氣候變化專門委員會（IPCC）第5次評估報(bào)告指出，1880年以來全球地表平均溫度升高了0.65～1.06 ℃[1]。氣候變化導(dǎo)致光、熱、水等氣候資源分布格局重新調(diào)整，從而影響農(nóng)業(yè)種植制度、品種布局和作物的生長發(fā)育，進(jìn)而影響我國的糧食產(chǎn)量，對我國的糧食安全問題提出了新的挑戰(zhàn)[2]。有學(xué)者基于省級面板數(shù)據(jù)研究了氣候變化對我國糧食產(chǎn)量的影響，發(fā)現(xiàn)降水和氣溫對糧食產(chǎn)量的影響具有顯著的非線性關(guān)系[3]，黃淮海平原也呈類似的規(guī)律[4];有學(xué)者基于1981—2010年我國物候觀測記錄，量化了小麥10個(gè)關(guān)鍵物候期的時(shí)空變化，發(fā)現(xiàn)小麥播種期、出苗期、3葉期和乳熟期推遲，而分蘗期、拔節(jié)期、孕穗期、抽穗期、開花期和成熟期則呈提前趨勢[5]。區(qū)域尺度上，黃淮海地區(qū)冬小麥播種期推遲，生育期縮短[6]，與全國小麥物候期變化趨勢基本一致。也有學(xué)者研究了氣候變化對小麥生產(chǎn)的影響，指出當(dāng)考慮CO2肥效作用時(shí)，全國及黃淮海地區(qū)雨養(yǎng)小麥和灌溉小麥單位面積產(chǎn)量潛力均增加，雨養(yǎng)小麥增產(chǎn)幅度較高[7-8]。地溫是地面和不同深度土層溫度的統(tǒng)稱[9]，影響植物的生長、種子的萌發(fā)和農(nóng)作物的產(chǎn)量。已有研究表明，中原地區(qū)冬春季0～20 cm平均地溫與冬小麥理論產(chǎn)量呈顯著正相關(guān)關(guān)系[10]，石家莊冬季5、10 cm地溫與冬小麥氣候單位面積產(chǎn)量呈現(xiàn)顯著的正相關(guān)[11]。雖然前人已對氣候變化對糧食產(chǎn)量的影響進(jìn)行了一些研究，但這些研究多分析氣溫、降水對糧食產(chǎn)量的影響，有關(guān)地溫對糧食產(chǎn)量影響的研究相對較少。河南省信陽市地處我國北亞熱帶和暖溫帶的過渡地帶，對氣候變化的響應(yīng)較為敏感。盡管研究表明，隨著信陽市溫度逐漸上升[12]，冬小麥出苗期提前，拔節(jié)期延遲[13]，但有關(guān)定量分析信陽市淺層地溫對冬小麥產(chǎn)量影響的研究相對較少。因此，本研究利用1961—2017年河南省信陽市逐月0～20 cm淺層地溫和1992—2016年冬小麥產(chǎn)量資料，分析57年來信陽市淺層地溫的變化特征，定量評估不同地層溫度對冬小麥產(chǎn)量的貢獻(xiàn)率，以期為信陽市及周邊地區(qū)合理利用地溫資源、調(diào)整農(nóng)業(yè)結(jié)構(gòu)和種植制度等提供參考依據(jù)。

1 資料與方法

1.1 資料來源

本研究所用資料為1961—2017年河南省信陽市逐月0、5、10、20 cm地溫和1992—2016年冬小麥產(chǎn)量。其中，淺層地溫?cái)?shù)據(jù)來自于信陽市氣象局，冬小麥產(chǎn)量數(shù)據(jù)源于《河南省統(tǒng)計(jì)年鑒》[14]。這些數(shù)據(jù)均經(jīng)過嚴(yán)格的質(zhì)量控制，數(shù)據(jù)質(zhì)量較好。經(jīng)檢查發(fā)現(xiàn)，淺層地溫?cái)?shù)據(jù)存在13個(gè)月的缺失，缺失數(shù)據(jù)主要集中在1980年之前，具體為1964年2月、1969年2月、1979年2月和1969年3月5～20 cm地溫以及1974年2月20 cm地溫，缺失資料僅占總月數(shù)0.48%，資料的完整性和連續(xù)性相對較好。

1.2 研究方法

1.2.1 缺失數(shù)據(jù)插補(bǔ) 數(shù)據(jù)的缺失會在一定程度上影響淺層地溫分析的精度，為獲取信陽市過去57年連續(xù)的淺層地溫序列，本研究采用回歸訂正法對信陽市缺失的地溫?cái)?shù)據(jù)進(jìn)行逐月插補(bǔ)。具體做法如下：首先計(jì)算數(shù)據(jù)缺失地層與同月數(shù)據(jù)完整地層之間的相關(guān)關(guān)系，選取與數(shù)據(jù)缺失地層溫度相關(guān)性最高的地層，建立二者平行觀測時(shí)期的回歸方程，進(jìn)而對缺失的數(shù)據(jù)進(jìn)行插補(bǔ)[15-16]。統(tǒng)計(jì)分析表明，13個(gè)資料缺失月份與參考地層月均溫度的相關(guān)系數(shù)均在0.9以上，回歸方程全部通過0.001顯著性檢驗(yàn)。s為估計(jì)值的標(biāo)準(zhǔn)差，在 0.360～0.657之間，誤差相對較?。ū?）。

1.2.2 數(shù)據(jù)分析方法 糧食實(shí)際產(chǎn)量由趨勢產(chǎn)量、氣候產(chǎn)量和隨機(jī)產(chǎn)量3個(gè)部分組成。趨勢產(chǎn)量和氣候產(chǎn)量分別為技術(shù)水平和氣象因素對糧食產(chǎn)量影響的分量，隨機(jī)產(chǎn)量由隨機(jī)因素產(chǎn)生，由于很小可忽略不計(jì)[17]。為消除隨機(jī)因素對糧食產(chǎn)量的影響，本研究采用線性回歸法對糧食實(shí)際產(chǎn)量進(jìn)行去趨勢處理。具體做法如下：對1992—2016年信陽市冬小麥實(shí)際產(chǎn)量作線性趨勢得到趨勢產(chǎn)量，將其從實(shí)際產(chǎn)量中剝離， 得到冬小麥氣候產(chǎn)量。通過調(diào)查訪談得知，信陽冬小麥一般在9月下旬至10月上旬播種，次年5月收獲，因此本研究將10月至次年5月定義為冬小麥生育期。

本研究采用一元線性回歸法分析信陽市淺層地溫和冬小麥實(shí)際產(chǎn)量的變化速率，利用SPSS 22.0軟件計(jì)算其95%置信區(qū)間，并對變化速率進(jìn)行顯著性檢驗(yàn);采用偏相關(guān)法分析冬小麥生育期間淺層地溫與氣候產(chǎn)量的關(guān)系;采用多元線性回歸方法估算各淺層地溫對冬小麥氣候產(chǎn)量的相對貢獻(xiàn)率。具體做法如下：首先對淺層地溫和冬小麥氣候產(chǎn)量數(shù)據(jù)進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化，然后以標(biāo)準(zhǔn)化后的冬小麥氣候產(chǎn)量為因變量，以標(biāo)準(zhǔn)化后的各層地溫為自變量，建立它們之間的多元線性回歸方程，最后按照下式計(jì)算各層地溫對冬小麥氣候產(chǎn)量的貢獻(xiàn)率[18]：

2 結(jié)果與分析

2.1 淺層地溫變化特征

由表2可知，1961—2017年信陽市0～20 cm地溫的多年平均值隨地層深度增加呈先降低后升高的趨勢。0 cm地溫多年平均值最高，為17.53 ℃;20、10 cm地溫次之，分別為17.23、17.18 ℃;5 cm地溫最低，為17.08 ℃。0～20 cm各層年平均地溫的最小值均出現(xiàn)于1969年;與最小值不同，5、10、20 cm 年平均地溫的最大值均出現(xiàn)于2017年，其值分別為18.54、18.71、19.09 ℃，而0 cm出現(xiàn)在2013年，為19.58 ℃。由各層年平均地溫的標(biāo)準(zhǔn)差可知，0 cm年均地溫標(biāo)準(zhǔn)差最大，其他3個(gè)地層相對較小，表明0 cm地溫波動劇烈，5～20 cm地溫波動相對平緩。

由圖1可知，1961—2017年信陽市各層年均地溫均呈顯著升高趨勢，其中，0 cm地層升溫幅度最大，變暖速率為（0.396±0.09） ℃/10年（95%置信區(qū)間，下同），過去57年共升溫（2.28±0.51） ℃;20、5 cm地溫次之，氣候傾向率分別為（0.326±0.08）、（0.302±0.08） ℃/10年，10 cm地層的升溫幅度最小，一元線性擬合顯示，該層地溫以（0.295±0.08） ℃/10年的速率顯著增暖，過去57年共升溫（1.68±0.46） ℃。F值檢驗(yàn)顯示，0～20 cm 年均地溫變化速率均通過0.001顯著性水平檢驗(yàn)。

由表3可知，信陽市冬小麥生育期間（10月至次年5月）淺層地溫的變化趨勢與年均地溫類似，只是速率有別。冬小麥生育期0 cm平均地溫的變化速率最大，為（0.530±0.10） ℃/10年;20、5 cm地溫的變化速率次之;10 cm地溫的變化速率最小，為（0.433±0.10） ℃/10年。在月變化方面，冬小麥生育期間除20 cm地層最大變化速率出現(xiàn)在次年2月[（0.571±0.24） ℃/10年]外，其余3層月最大變化速率均出現(xiàn)在次年4月，其中0 cm地層次年4月平均地溫的變化速率最大，為（0.814±0.22） ℃/10年，通過0.001顯著性檢驗(yàn)。秋末冬初冬小麥月均地溫變化速率相對較小，其中，0 cm地層次年1月（P<0.05）、5 cm地層11月（P<005）和12月（P<0.01）、10 cm地層12月（P>005）和次年5月（P<0.05）、20 cm地層次年5月地溫（P<0.01）的變化速率均低于0.3 ℃/10年;10 cm 地層12月地溫變化速率最小，為（0.192±030） ℃/10年，未通過顯著性檢驗(yàn)。

2.2 冬小麥產(chǎn)量變化特征

由圖2-a可知，信陽市冬小麥實(shí)際產(chǎn)量的多年平均值為3 756.52 kg/hm2，最大值為 4 805 kg/hm2，出現(xiàn)在2015年，最小值為 2 517 kg/hm2，出現(xiàn)在1998年，兩者相差 2 288 kg/hm2?？傮w而言，信陽市冬小麥實(shí)際單位面積產(chǎn)量呈顯著增加趨勢，一元線性回歸擬合表明，冬小麥實(shí)際產(chǎn)量以（103.855±19.801） kg/（hm2·年）的速度增加（P<0.001），且階段變化明顯：1997年以前冬小麥實(shí)際產(chǎn)量增加迅速，后急劇下降，并于1998年跌至谷底;1999年起冬小麥實(shí)際產(chǎn)量在較低水平波動，2004年開始急劇上升，2008年后變化速率放緩，在4 500～4 800 kg/hm2 之間波動，并于2015年達(dá)到峰值。

由圖2-b可知，過去25年信陽市冬小麥氣候產(chǎn)量大致經(jīng)歷了“高—低—高—低”的階段波動，可分為4個(gè)時(shí)段：1992—1997年和2006—2012年冬小麥氣候產(chǎn)量相對較高，1998—2005年和2013—2016年相對較低。信陽市冬小麥氣候產(chǎn)量與實(shí)際單位變化趨勢基本一致，1992—1997年氣候產(chǎn)量迅速增加，1997 年達(dá)到最大正距平 465.462 3 kg/hm2，1998—2003年氣候產(chǎn)量開始急劇下降，2003年跌至谷底，達(dá)到最大負(fù)距平 -865.665 kg/hm2，2004—2008年氣候產(chǎn)量開始急劇上升，2008年后則緩慢下降。

2.3 淺層地溫對冬小麥氣候產(chǎn)量的影響

偏相關(guān)分析（表4）表明，1992—2016年冬小麥生育期間各層平均地溫與冬小麥氣候產(chǎn)量之間存在相關(guān)關(guān)系。其中，5、10 cm地溫與冬小麥氣候產(chǎn)量呈正相關(guān)關(guān)系，相關(guān)系數(shù)分別為0.370、0.273，0、20 cm地溫與氣候產(chǎn)量呈負(fù)相關(guān)關(guān)系，相關(guān)系數(shù)分別為-0.273、-0.455。20 cm地溫與冬小麥氣候產(chǎn)量的相關(guān)性通過0.05顯著性檢驗(yàn)，5 cm地溫通過0.1顯著性檢驗(yàn)，0、10 cm地溫與氣候產(chǎn)量的相關(guān)性未通過顯著性檢驗(yàn)。春季冬小麥根系恢復(fù)生長，進(jìn)入營養(yǎng)生長期，該階段信陽市0 cm地溫為16.43～20.63 ℃，20 cm地溫為14.77～20.10 ℃，而冬小麥根系生長的土壤最適溫度和營養(yǎng)生長最旺盛期的土壤最適溫度均為12～16 ℃[19]，信陽市0、20 cm地溫明顯比冬小麥最適土壤溫度偏高，過高的溫度會造成冬小麥爛根，影響根系對土壤有機(jī)質(zhì)和水分的吸收，進(jìn)而對冬小麥的生長產(chǎn)生不利影響[11]。

為定量分析信陽市淺層地溫對冬小麥氣候產(chǎn)量的影響，建立冬小麥生育期間淺層地溫和氣候產(chǎn)量間的多元線性回歸方程，計(jì)算0～20 cm地溫對冬小麥氣候產(chǎn)量的回歸系數(shù)，進(jìn)而得到淺層地溫對氣候產(chǎn)量的貢獻(xiàn)率。擬合方程判定系數(shù)為0.560，F(xiàn)值檢驗(yàn)統(tǒng)計(jì)量觀測值為2.287，P值為0.096，回歸方程通過0.1顯著性檢驗(yàn)。經(jīng)計(jì)算可知，0～20 cm地溫對冬小麥氣候產(chǎn)量的貢獻(xiàn)率存在地層差異。20 cm 地溫對冬小麥氣候產(chǎn)量的貢獻(xiàn)率最大，為 42.3%;其次是10、5 cm地溫，分別為27.6%、23.2%;0 cm地溫的貢獻(xiàn)率最小，為6.9%（表4）。

3 討論與結(jié)論

3.1 討論

本研究在分析信陽市淺層地溫變化特征的基礎(chǔ)上，定量評估了不同地層溫度對冬小麥氣候產(chǎn)量的貢獻(xiàn)率。本研究結(jié)果與前人基本一致[20]，但存在一些差異：變化速率方面，信陽年均淺層地溫變化速率較西北地區(qū)偏小;淺層地溫對冬小麥產(chǎn)量影響方面，信陽市冬小麥產(chǎn)量與5、10 cm地溫呈正相關(guān)，與前人結(jié)論[10-11]一致，信陽冬小麥產(chǎn)量與0、20 cm地溫呈負(fù)相關(guān)，而鄭州冬小麥產(chǎn)量與0、20 cm地溫呈正相關(guān)[10]。出現(xiàn)這些差異可能是由不同研究者研究區(qū)域、時(shí)間尺度和方法不同所致，前人多研究我國西北部地區(qū)，而本研究選擇位于我國南北過渡帶上的信陽市為研究對象;另外，前人分析鄭州地溫對冬小麥理論產(chǎn)量的影響[10]，而本試驗(yàn)基于冬小麥實(shí)際產(chǎn)量去趨勢后的氣候產(chǎn)量進(jìn)行研究。

3.2 結(jié)論

本研究利用1961—2017年信陽市逐月淺層地溫和1992—2016年冬小麥產(chǎn)量資料，定量分析信陽市淺層地溫的變化特征及其對冬小麥產(chǎn)量的影響。主要結(jié)論如下：（1）信陽各層年均地溫均呈顯著升高趨勢，0 cm 地層升溫幅度最大，10 cm地層升溫幅度最小，變化速率分別為（0.396±0.09）、（0.295±0.08） ℃/10年;冬小麥生育期淺層地溫的變化速率與年均地溫類似，0 cm地溫的變化速率最大，為（0.530±0.10） ℃/10年，10 cm地溫的變化速率最小，為（0.433±0.10） ℃/10年。

（2）1992—2016年冬小麥實(shí)際產(chǎn)量以（103.855±19.801） kg/（hm2·年）的速率顯著增加，過去25年冬小麥氣候單位面積產(chǎn)量大致經(jīng)歷了“高—低—高—低”的階段波動，1992—1997年和2006—2012年冬小麥氣候產(chǎn)量相對較高，1998—2005、2013—2016年相對較低，氣候產(chǎn)量的最大正距平和負(fù)距平分別出現(xiàn)在1997、2003年。

（3）1992—2016年冬小麥生育期間5、10 cm地溫與冬小麥氣候產(chǎn)量呈正相關(guān)關(guān)系，0、20 cm地溫與氣候產(chǎn)量呈負(fù)相關(guān)關(guān)系;不同地層對冬小麥氣候產(chǎn)量的貢獻(xiàn)率存在地層差異，20 cm地溫的貢獻(xiàn)率最大，為42.3%，其次是10、5 cm地溫，分別為276%、23.2%，0 cm 地溫的貢獻(xiàn)率最小，為6.9%。

影響糧食產(chǎn)量的因素是多方面的，諸如氣候、土壤、品種、作物群體結(jié)構(gòu)等。需要說明的是，本研究僅定量分析了信陽市淺層地溫對冬小麥產(chǎn)量的影響，有關(guān)氣溫、降水量、日照等氣候因子對糧食產(chǎn)量的綜合影響沒有涉及，這些問題有待于進(jìn)一步研究。

參考文獻(xiàn)：

[1]IPCC. Climate change 2013：the physical science basis，contribution of working group Ⅰ to the fifth assessment report of the Intergovernmental Panel on Climate Change[M]. Cambridge：Cambridge University Press，2013：1-12.

[2]郭建平. 氣候變化對中國農(nóng)業(yè)生產(chǎn)的影響研究進(jìn)展[J]. 應(yīng)用氣象學(xué)報(bào)，2015，26（1）：1-11.

[3]何 為，劉昌義，劉 杰，等. 氣候變化和適應(yīng)對中國糧食產(chǎn)量的影響——基于省級面板模型的實(shí)證研究[J]. 中國人口·資源與環(huán)境，2015，25（11）：248-253.

[4]楊 宇. 氣候變化對黃淮海平原糧食生產(chǎn)力影響的實(shí)證研究[J]. 干旱區(qū)資源與環(huán)境，2017，31（6）：130-135.

[5]劉玉潔，陳巧敏，葛全勝，等. 氣候變化背景下1981—2010中國小麥物候變化時(shí)空分異[J]. 中國科學(xué)（地球科學(xué)），2018，48（7）：888-898.

[6]孫新素，龍致煒，宋廣鵬，等. 氣候變化對黃淮海地區(qū)夏玉米——冬小麥種植模式和產(chǎn)量的影響[J]. 中國農(nóng)業(yè)科學(xué)，2017，50（13）：2476-2487.

[7]劉玉潔，陶福祿. 氣候變化對小麥生物量影響的概率預(yù)測和不確定性分析[J]. 地理學(xué)報(bào)，2012，67（3）：337-345.

[8]田 展，劉紀(jì)遠(yuǎn)，曹明奎. 氣候變化對中國黃淮海農(nóng)業(yè)區(qū)小麥生產(chǎn)影響模擬研究[J]. 自然資源學(xué)報(bào)，2006，21（4）：598-607.

[9]全國科學(xué)技術(shù)名詞審定委員會. 大氣科學(xué)名詞[M]. 3版.北京：科學(xué)出版社，2009：126.

[10]王春玲，申雙和，王潤元，等. 中原地區(qū)地溫對冬小麥發(fā)育期、生長量和產(chǎn)量的影響[J]. 干旱氣象，2012，30（1）：66-70.

[11]張翠華，張文煜. 淺層地溫變化對石家莊農(nóng)作物生長的影響[J]. 西北農(nóng)林科技大學(xué)學(xué)報(bào)（自然科學(xué)版），2013，41（7）：54-59.

[12]閆軍輝，周 曉，劉明華，等. 1951—2015年信陽極端溫度事件變化及其對全球變暖的響應(yīng)[J]. 信陽師范學(xué)院學(xué)報(bào)（自然科學(xué)版），2017，30（1）：82-86.

[13]張俊華，李國棟，史桂芬，等. 氣候變化對亞熱帶-暖溫帶過渡區(qū)信陽冬小麥生育期的影響[J]. 河南大學(xué)學(xué)報(bào)（自然科學(xué)版），2015，45（6）：681-690.

[14]河南省統(tǒng)計(jì)局. 河南統(tǒng)計(jì)年鑒（1992—2016）[M]. 北京：中國統(tǒng)計(jì)出版社，1992—2016.

[15]閆軍輝，劉浩龍，葛全勝，等. 1906—2015年武漢市溫度變化序列重建與初步分析[J]. 地理科學(xué)進(jìn)展，2017，36（9）：1176-1183.

[16]閆軍輝，王黎明，劉明華，等. 1870年以來河南省年平均氣溫變化特征[J]. 信陽師范學(xué)院學(xué)報(bào)（自然科學(xué)版），2018，31（3）：432-436.

[17]謝 云，劉繼東. 1949—1992年我國糧食單產(chǎn)的氣候影響分析[J]. 自然資源學(xué)報(bào)，1997，12（4）：317-322.

[18]唐小萍，閆小利，尼瑪吉，等. 西藏高原近40年積雪日數(shù)變化特征分析[J]. 地理學(xué)報(bào)，2012，67（7）：951-959.

[19]劉 煒，楊君林，許安民，等. 不同根區(qū)溫度對冬小麥生長發(fā)育及養(yǎng)分吸收的影響[J]. 干旱地區(qū)農(nóng)業(yè)研究，2010，28（4）：197-201.

[20]閆軍輝，劉金科，王 娟，等. 1961—2012年銀川淺層地溫變化及其對氣候變化的響應(yīng)[J]. 土壤通報(bào)，2019，50（1）：57-62.吳炫柯，黃 維，姚裕群，等. 基于SURFER技術(shù)的廣西木薯寒凍害空間分布研究[J].