金愛芬， 郭 磊， 金 日， 張守志

(延邊大學(xué) 地理與海洋科學(xué)學(xué)院，延吉 吉林 133002)

糧食問題是關(guān)系民生的問題,也對農(nóng)業(yè)經(jīng)濟(jì)發(fā)展有重要的影響[1]。吉林省是我國重要的商品糧生產(chǎn)基地，位于吉林省東部的圖們江流域是吉林省水稻、大豆的主要栽種地區(qū)。由于全球變暖，近幾十年來吉林省水稻生長季熱量條件得到改善，為中晚熟品種的種植區(qū)域擴(kuò)大增產(chǎn)創(chuàng)造了良好的條件，但也給水稻氣象災(zāi)害的發(fā)生帶來了不確定性。根據(jù)吉林省氣象災(zāi)害統(tǒng)計年鑒數(shù)據(jù)顯示，1969、 1971、1972、1976、1986、1993、1995年吉林省東部地區(qū)發(fā)生比較嚴(yán)重的水稻延遲型冷害和障礙型冷害[2-3]。進(jìn)入21世紀(jì)低溫冷害發(fā)生頻率降低，2009年發(fā)生輕度低溫冷害。圖們江流域糧食產(chǎn)量除受低溫冷害影響外，還受干旱、暴雨洪澇等的影響，尤其大豆栽培完全靠降水，水熱條件是影響農(nóng)作物產(chǎn)量的重要?dú)庀笠蛩?。因此，及時有效地揭示糧食減產(chǎn)與水熱指標(biāo)以及氣候變化之間的關(guān)系，對于提高糧食產(chǎn)量、保障區(qū)域糧食安全具有重要意義。

低溫冷害是圖們江流域水稻最主要農(nóng)業(yè)氣象災(zāi)害之一。水稻低溫冷害可分為延遲型冷害和障礙型冷害。國內(nèi)人員對水稻低溫冷害進(jìn)行了大量研究，包括生理機(jī)制[4-5]、指標(biāo)模型構(gòu)建[6-7]、風(fēng)險區(qū)劃[8-9]、時空分布[10-11]、冷害評估[12-13]等。朱萌等[14]研究表明，吉林省東部地區(qū)水稻延遲型冷害平均發(fā)生頻率為30%～40%。王冬妮等[15]對吉林水稻延遲型低溫冷害風(fēng)險進(jìn)行評估。Liu等[16]用水稻生長季內(nèi)平均溫度的距平指標(biāo)表征黑龍江省水稻遭受的延遲型冷害。襲祝香等[17]利用水稻延遲型冷害分級指標(biāo)分析東北地區(qū)水稻延遲型冷害時空變化特征及其對氣候變化的響應(yīng)，結(jié)果表明，吉林東部延遲型冷害出現(xiàn)的頻率較大。

前人對海溫的研究很多，與東北氣溫有關(guān)的研究結(jié)果表明，南方濤動[18],太平洋年代際振蕩[19], 春季南半球環(huán)狀模[20]和北太平洋振蕩[21]等通過遙相關(guān)作用影響中國東北夏季氣溫。還有研究表明，太平洋海域的海溫異常也對中國東北夏季氣溫有較為顯著的影響[22-23]。莊園煌等[24]研究表明，菲律賓以東的西太平洋、北太平洋中部、我國東南沿海、靠近北美東北部的北大西洋等海域的海溫異常對中國東北暖季(5-9月)氣溫全區(qū)一致型的出現(xiàn)具有一定的預(yù)測作用。因此，很有必要將糧食減產(chǎn)的水熱指標(biāo)與海溫相關(guān)聯(lián)，探討二者之間的相互關(guān)系。但是，目前在圖們江流域，針對二者之間相互關(guān)系的研究還比較少見。

該研究將以圖們江流域中的典型城市—吉林省延吉市為研究區(qū)，研究導(dǎo)致糧食減產(chǎn)的第一個原因，即延遲型低溫冷害。對應(yīng)的水熱指標(biāo)選取農(nóng)作物生長季5～9月月平均氣溫之和(T5-9)。從T5-9出發(fā)，用相關(guān)分析和偏最小二乘回歸分析，確定影響T5-9的關(guān)鍵海域，研究T5-9和關(guān)鍵海域之間的對應(yīng)關(guān)系。再利用建立的偏最小二乘回歸模型，提前預(yù)測引起水稻減產(chǎn)的T5-9指標(biāo)，為當(dāng)?shù)靥崆邦A(yù)防因延遲型冷害導(dǎo)致的水稻減產(chǎn)提供參考。

1 數(shù)據(jù)和方法

該研究使用1953—2016年延吉?dú)庀笳镜脑缕骄鶜鉁睾驮陆邓繑?shù)據(jù)，1987—2018年延吉糧食產(chǎn)量數(shù)據(jù)均來自1954—2017年《延邊統(tǒng)計年鑒》。1953—2016 年海溫為美國國家海洋和大氣管理局(National Oceanic and Atmospheric Administration,NOAA)擴(kuò)展重建的月尺度海表溫度資料，水平分辨率為5°×5°。

該研究采用相關(guān)分析[25]、偏最小二乘回歸分析[26-27]、合成分析等方法。自變量存在嚴(yán)重多重相關(guān)性的條件下，相關(guān)分析的部分結(jié)果會偏離實際，但偏最小二乘回歸是一種集多元線性回歸分析、典型相關(guān)分析和主成分分析的基本功能為一體的新型多元統(tǒng)計分析方法，它能在自變量存在嚴(yán)重多重相關(guān)性的條件下進(jìn)行回歸建模，允許在樣本點個數(shù)少于自變量個數(shù)的條件下進(jìn)行回歸建模，它的結(jié)果比相關(guān)分析更符合實際情況。

2 圖們江流域引起糧食產(chǎn)量減產(chǎn)的水熱指標(biāo)及閾值

從圖們江流域近30年糧食產(chǎn)量的年變化曲線來看(圖1)，由于糧豆作物品種改良、生產(chǎn)力的提高以及全球變暖，以2005年為突變點，前后糧食產(chǎn)量有明顯差異。所以，提取糧食產(chǎn)量減產(chǎn)年份時，2005年前后的糧食產(chǎn)量分別與2005年前后的糧食產(chǎn)量平均值(3 332和5 265 kg/hm2)進(jìn)行比較。圖們江流域減產(chǎn)年份為1987、1988、1989、1993、1995、1998、2002、2003、2005、2006、2007、2009、2010、2011以及2018年。

圖們江流域4～5月是春播生產(chǎn)的關(guān)鍵期，尤其是5月，這期間如果發(fā)生長時間持續(xù)干旱，將會影響正常播種，或者播完不能正常出苗。該研究選5月降水量(P5)作為春季水分指標(biāo)。7～8月是農(nóng)作物蓄水的關(guān)鍵時期，該研究暫選夏季最多雨月(P多)和最少雨月(P少)降水量作為夏季水分指標(biāo)。5～9月是農(nóng)作物生長季，選取5～9月月平均氣溫之和的距平值(ΔT5-9)作為熱量指標(biāo)。

根據(jù)減產(chǎn)年的熱量和水分指標(biāo)數(shù)據(jù)(表1)，尋找導(dǎo)致減產(chǎn)的水熱指標(biāo)閾值，發(fā)現(xiàn)1993、1995、1989、2009年減產(chǎn)的原因是低溫冷害，ΔT5-9均小于-1.7。2003、2009、1988、1993、1989年減產(chǎn)的原因是春旱，P5均小于歷年的6成。2005和2018年減產(chǎn)的原因是春澇，P5大于歷年的2.2倍。2011、1993、2003、2007、2009年減產(chǎn)的原因是1型夏旱，P少均小于歷年的8成。其中，2003年是春夏連旱，旱情嚴(yán)重。1993年逢低溫冷害、春旱和夏旱3重災(zāi)害，糧食減產(chǎn)最嚴(yán)重。2011、2006年也是夏旱，夏旱的原因與前者不同，為2型夏旱，P多均小于歷年的6成。2018、1995、2002、2010年減產(chǎn)的主要原因是夏澇，P多均大于歷年的1.2倍。

表1 圖們江流域糧豆作物減產(chǎn)的水熱指標(biāo)以及閾值

1998年減產(chǎn)原因是強(qiáng)降雨造成的特大洪水，這一部分在該研究中不予討論。從以上分析可見，ΔT5-9以及5～8月降水量可以看出本地區(qū)糧食減產(chǎn)與否及程度。該研究重點闡述ΔT5-9與海溫異常的關(guān)系。

3 圖們江流域T5-9與海溫的關(guān)系

該研究采用1953—2016年T5-9、P5、P6、P7、P8為因變量，1953—2016年2 592個2～4月海溫平均值為自變量，用偏最小二乘回歸建立模型，并畫出偏回歸系數(shù)分布圖。建模過程中前23個成分解釋自變量的比率為84%，因此，提取前23對成分。T5-9、P5、P6、P7、P8為因變量，2 592個2～4月海溫平均值為自變量，逐一畫出偏最小二乘回歸系數(shù)和相關(guān)系數(shù)分布圖(圖2)。

3.1 T5-9與全球2-4月海溫的關(guān)系

由圖2可以看出，T5-9與堪察加半島東側(cè)的白令海、南太平洋海域、南印度洋、熱帶北大西洋2～4月海溫為顯著正相關(guān)，與北太平洋阿留申低壓海域顯著負(fù)相關(guān)，均通過0.05信度檢驗。其中，偏最小二乘回歸系數(shù)為正值區(qū)域中屬白令海最高，其次是南太平洋海域，偏最小二乘回歸系數(shù)為負(fù)值區(qū)域中阿留申低壓海域最低?；诖耍撗芯看_定白令海、阿留申低壓海域、南太平洋海域為影響T5-9的關(guān)鍵區(qū)進(jìn)行討論。

3.2 ΔT5-9與白令海、阿留申低壓海域以及南太平洋海域2～4月海溫的關(guān)系

提取1953—2016年白令海(162.5° E～172.5° E,52.5°N～57.5° N)2～4月海溫距平平均值，計算ΔT5-9小于-1.7 ℃年份(共19年)和大于-1.7 ℃年份(共45年)的平均值，分別為-0.18 ℃，0.07 ℃，有顯著差異(圖3)。糧食作物因低溫冷害減產(chǎn)年份，白令海2～4月海溫平均值比歷年低0.18 ℃。

提取1953-2016年阿留申低壓海域(172.5° E～177.5° W,42.5° N～47.5° N)2～4月海溫距平平均值，計算ΔT5-9小于-1.7 ℃年份(共19年)和大于-1.7 ℃年份(共45年)的平均值，分別為0.26 ℃，-0.11 ℃，有顯著差異(圖4)。糧食作物因低溫冷害減產(chǎn)年份，阿留申低壓海域2～4月海溫距平平均值比歷年高0.26 ℃。

提取1953-2016年南太平洋海域(152.5° W～132.5° W,17.5° S～22.5° S)2～4月海溫距平平均值，計算ΔT5-9小于-1.7 ℃年份(共19年)和大于-1.7 ℃年份(共45年)的平均值，分別為-0.17 ℃，0.07 ℃，有差異(圖5)。糧食作物因低溫冷害減產(chǎn)年份，南太平洋海域2～4月海溫距平平均值比歷年低0.17 ℃。

3.3 ΔT5-9的預(yù)測

該研究采用1953-2016年T5-9、P5、P6、P7、P8為因變量，1953—2016年2 592個2～4月海溫平均值為自變量，建立了偏最小二乘回歸模型，用該模型預(yù)測本地ΔT5-9的值(表2，圖6)。由表2可以看出，ΔT5-9的預(yù)測值小于-2.3 ℃時，ΔT5-9的值均小于-2.5℃，圖們江流域會發(fā)生中度或重度延遲型冷害，糧食減產(chǎn)程度大。

表2 ΔT5-9和ΔT5-9預(yù)測值

附：根據(jù)2013年1月4日發(fā)布的氣象行業(yè)標(biāo)準(zhǔn)《水稻冷害評估技術(shù)規(guī)范(QX/T182-2013)》[28]中的水稻延遲型冷害指標(biāo)，圖們江流域ΔT5-9為-1.3～-2.0時,為輕度冷害；ΔT5-9為-2.0～2.6時,為中度冷害,ΔT5-9小于-2.6時,為重度冷害。

4 結(jié)論

1) 根據(jù)近30年糧食減產(chǎn)年的熱量和水分指標(biāo)數(shù)據(jù)，尋找導(dǎo)致減產(chǎn)的水熱指標(biāo)閾值，發(fā)現(xiàn)1993、1995、1989、2009年減產(chǎn)的原因是低溫冷害，ΔT5-9均小于-1.7。

2) T5-9與堪察加半島東側(cè)的白令海、南太平洋海域、南印度洋、熱帶北大西洋的2～4月海溫為顯著正相關(guān)，與北太平洋阿留申低壓海域顯著負(fù)相關(guān)，均通過0.05信度檢驗。其中，偏最小二乘回歸系數(shù)為正值區(qū)域中屬白令海最高，其次是南太平洋海域，偏最小二乘回歸系數(shù)為負(fù)值區(qū)域中阿留申低壓海域最低。

3) 糧食作物因低溫冷害減產(chǎn)年份，白令海(162.5° E～172.5° E,52.5°N～57.5° N)2～4月海溫平均值比歷年低0.18 ℃，阿留申低壓海域(172.5° E～177.5°W,42.5° N～47.5° N)比歷年高0.26 ℃，南太平洋海域(152.5° W～132.5° W,17.5° S～22.5° S)比歷年低0.17 ℃。

4) 用1953—2016年T5-9、P5、P6、P7、P8為因變量，1953—2016年2 592個2～4月海溫平均值為自變量，建立偏最小二乘回歸模型，預(yù)測本地ΔT5-9的值，結(jié)果表明，ΔT5-9的預(yù)測值小于-2.3 ℃時，ΔT5-9的實際值均小于-2.5 ℃，圖們江流域會發(fā)生中度或重度延遲型冷害，糧食減產(chǎn)程度大。