李海楠 朱麗杰 李明倩 姜麗霞 任傳友 高西寧3)*

1)(沈陽(yáng)農(nóng)業(yè)大學(xué)農(nóng)學(xué)院， 沈陽(yáng) 110866) 2)(黑龍江省氣象科學(xué)研究所， 哈爾濱 150030) 3)(遼寧省農(nóng)業(yè)氣象災(zāi)害重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室， 沈陽(yáng) 110166)

引 言

大豆是我國(guó)主要油料作物之一，播種面積僅次于玉米、水稻、小麥，種植區(qū)分布廣泛[1]。東北地區(qū)作為中國(guó)大豆的主產(chǎn)區(qū)，大豆品種資源豐富，年平均播種面積及產(chǎn)量占全國(guó)的50%以上[2-3]。東北地區(qū)大豆一般在4月下旬—5月中旬播種，多在9月成熟，由于大豆性喜溫，在生育期內(nèi)對(duì)溫度變化敏感，并且東北地區(qū)處于中高緯度，春、秋兩季氣溫變化較大，使得大豆在生產(chǎn)過(guò)程中易受低溫影響，遭遇階段性低溫冷害現(xiàn)象頻發(fā)，導(dǎo)致大豆產(chǎn)量波動(dòng)較大[4-7]。國(guó)內(nèi)外對(duì)大豆低溫冷害的研究多在機(jī)理方面[8-11]，對(duì)東北大豆冷害指標(biāo)構(gòu)建及災(zāi)害時(shí)空變化特征的研究報(bào)道較少。

冷害指標(biāo)是冷害監(jiān)測(cè)預(yù)警和評(píng)估的重要依據(jù)，是冷害研究的基礎(chǔ)[12-13]。國(guó)內(nèi)學(xué)者將延遲型冷害指標(biāo)分為5類：溫度距平指標(biāo)、積溫指標(biāo)、發(fā)育期距平指標(biāo)、熱量指數(shù)指標(biāo)和綜合指標(biāo)[14-16]。溫度距平指標(biāo)是利用5—9月平均氣溫總和的負(fù)距平判斷冷害發(fā)生及災(zāi)害等級(jí)[17-18]，該指標(biāo)計(jì)算相對(duì)簡(jiǎn)單，準(zhǔn)確度較高，可較好地判識(shí)典型冷害年，但判識(shí)嚴(yán)重冷害年比例偏高，未考慮各發(fā)育階段所需積溫，缺少作物各發(fā)育階段之間的聯(lián)系[19-20]。積溫指標(biāo)主要通過(guò)計(jì)算作物某一發(fā)育階段的活動(dòng)積溫距平或積溫差判斷熱量條件是否能夠滿足生長(zhǎng)需求[21]，該指標(biāo)反映的是全生育期的冷害程度，在積溫相等情況下，不能反映作物在不同發(fā)育階段受到低溫冷害的不同影響[22]。發(fā)育期距平指標(biāo)基于作物發(fā)育期進(jìn)程與低溫冷害的較高相關(guān)性，采取作物發(fā)育期延遲日數(shù)表征冷害影響程度[23-24]。低溫冷害綜合指標(biāo)主要包含主導(dǎo)指標(biāo)、輔助指標(biāo)和參考指標(biāo)，其核心是主導(dǎo)指標(biāo)[25]，研究中發(fā)現(xiàn)該指標(biāo)可與作物緊密結(jié)合，計(jì)算簡(jiǎn)單，但多用于小范圍小尺度研究[26-27]。相比以上指標(biāo)，熱量指數(shù)指標(biāo)根據(jù)作物各發(fā)育階段三基點(diǎn)溫度，分析不同發(fā)育階段冷害發(fā)生情況，充分考慮作物不同發(fā)育階段對(duì)熱量條件需求程度，具有更明確的生物學(xué)意義[28]。王培娟等[29]以熱量指數(shù)為指導(dǎo)因子，構(gòu)建東北地區(qū)春玉米不同發(fā)育階段冷害指標(biāo)，為玉米冷害監(jiān)測(cè)預(yù)報(bào)、風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估和防災(zāi)減災(zāi)提供了重要的科技支撐。李新建等[30]通過(guò)分析不同播期棉花產(chǎn)量、霜前花率與棉花不同發(fā)育階段的熱量指數(shù)之間的關(guān)系，制定了以熱量指數(shù)表示的延遲型冷害指標(biāo)。薛志丹等[31]通過(guò)熱量指數(shù)方法計(jì)算大豆種植氣候適宜度，對(duì)黑龍江省大豆種植進(jìn)行區(qū)劃。

利用東北地區(qū)大豆發(fā)育期觀測(cè)數(shù)據(jù)，結(jié)合歷史氣象數(shù)據(jù)，并收集該區(qū)域大豆低溫冷害歷史災(zāi)情數(shù)據(jù)，從大豆生長(zhǎng)所需的熱量條件出發(fā)，基于熱量指數(shù)構(gòu)建大豆低溫冷害指標(biāo)，確定災(zāi)害等級(jí)閾值，定量分析大豆冷害時(shí)空變化特征。通過(guò)構(gòu)建大豆低溫指標(biāo)及其等級(jí)閾值，為提高大豆低溫監(jiān)測(cè)預(yù)警技術(shù)、準(zhǔn)確評(píng)估低溫對(duì)大豆生長(zhǎng)發(fā)育的影響，開(kāi)展大豆防災(zāi)減災(zāi)氣象服務(wù)、災(zāi)害保險(xiǎn)等提供基礎(chǔ)支撐。

1 數(shù)據(jù)與方法

1.1 研究區(qū)數(shù)據(jù)來(lái)源與預(yù)處理

數(shù)據(jù)包括氣象數(shù)據(jù)、大豆發(fā)育期數(shù)據(jù)和大豆歷史災(zāi)情數(shù)據(jù)。氣象數(shù)據(jù)、大豆發(fā)育期數(shù)據(jù)來(lái)源于中國(guó)氣象數(shù)據(jù)網(wǎng)(http:∥data.cma.cn/)，其中選取1971—2020年?yáng)|北地區(qū)98個(gè)氣象站的氣象數(shù)據(jù)，來(lái)源于《中國(guó)地面氣候資料日值數(shù)據(jù)集(V3.0)》；選取1992—2020年?yáng)|北地區(qū)42個(gè)農(nóng)業(yè)氣象站的大豆發(fā)育期數(shù)據(jù)(包括大豆播種、出苗、三真葉、開(kāi)花、結(jié)莢、成熟日期)，其中1992—2013年來(lái)源于《中國(guó)農(nóng)作物生長(zhǎng)發(fā)育和農(nóng)田土壤濕度旬值數(shù)據(jù)集》，2014—2020年來(lái)自于國(guó)家氣象中心。大豆歷史災(zāi)情數(shù)據(jù)來(lái)源于《中國(guó)氣象災(zāi)害大典》(黑龍江卷、吉林卷、遼寧卷)[32-34]、《中國(guó)氣象災(zāi)害年鑒》[35]。研究區(qū)域內(nèi)氣象站和農(nóng)業(yè)氣象站分布如圖1所示。

圖1 研究區(qū)域氣象站與農(nóng)業(yè)氣象站分布Fig.1 Distribution of meteorological stations and agro-meteorological stations in the taget region

對(duì)于日平均氣溫?cái)?shù)據(jù)中個(gè)別缺測(cè)值，采用相鄰兩日的氣溫平均值代替。農(nóng)業(yè)氣象站中大豆發(fā)育期年份記錄為1992—2020年，由于站點(diǎn)間數(shù)據(jù)記載起始年份不同，且不同年份各站點(diǎn)發(fā)育期數(shù)據(jù)記錄也不完整，1992年以來(lái)，研究區(qū)各站點(diǎn)6個(gè)發(fā)育期均有完整記錄的站年數(shù)為585，占所有發(fā)育期站年數(shù)的48%。分析各站已有數(shù)據(jù)發(fā)現(xiàn)各發(fā)育期在不同年份之間的變化差異不大，為了研究方便，選取播種、出苗、三真葉、開(kāi)花、結(jié)莢、成熟6個(gè)發(fā)育期，以各農(nóng)業(yè)氣象站每個(gè)發(fā)育期歷年普遍期平均日期代表該發(fā)育期日期。為了更好地基于氣象數(shù)據(jù)進(jìn)行分析，本文通過(guò)反距離權(quán)重插值方法對(duì)各農(nóng)業(yè)氣象站每個(gè)大豆發(fā)育期日期進(jìn)行處理，根據(jù)各發(fā)育期分布圖，得到各氣象站點(diǎn)尺度的不同發(fā)育階段。根據(jù)受災(zāi)情況劃分災(zāi)害等級(jí)，分別為輕度、中度、重度3個(gè)等級(jí)。

根據(jù)研究區(qū)域內(nèi)大豆災(zāi)情數(shù)據(jù)，提取出大豆發(fā)生冷害時(shí)對(duì)應(yīng)發(fā)育階段熱量指數(shù)，得到各發(fā)育階段不同冷害等級(jí)的樣本203個(gè)，從中選出171個(gè)用于指標(biāo)構(gòu)建，隨機(jī)預(yù)留出32個(gè)用于指標(biāo)驗(yàn)證(表1)。

表1 大豆各發(fā)育階段不同冷害等級(jí)下樣本量Table 1 Sample size in different growth stages of soybean with different levels of chilling damage

1.2 研究方法

1.2.1 熱量指數(shù)

熱量指數(shù)方法能夠避免其他非熱量因素干擾，結(jié)合了作物的生長(zhǎng)發(fā)育特性，同時(shí)考慮作物不同發(fā)育階段的三基點(diǎn)溫度，其計(jì)算公式[29]如下：

F(T)=

(1)

(2)

其中，F(xiàn)(T)為逐日熱量指數(shù)；T為某發(fā)育階段內(nèi)日平均氣溫，單位：℃；T0，T1，T2分別為大豆在某發(fā)育階段的適宜溫度、下限溫度和上限溫度，單位：℃。參照東北地區(qū)大豆溫度適宜指標(biāo)體系[36-37]并結(jié)合東北地區(qū)大豆生產(chǎn)實(shí)踐，得到大豆各發(fā)育階段的三基點(diǎn)溫度(如表2所示)。以大豆不同發(fā)育階段內(nèi)逐日熱量指數(shù)平均值作為該階段的熱量指數(shù)，每個(gè)發(fā)育階段的F(T)值越大，表明熱量條件越好，越能滿足>該階段大豆生長(zhǎng)需要；反之亦然。

表2 大豆各發(fā)育階段的三基點(diǎn)溫度Table 2 Three physiological temperatures in different growth stages of soybean

1.2.2 理論概率分布型擬合與檢驗(yàn)

Kolmogorov-Smirnov(K-S)分布擬合檢驗(yàn)[38]是比較一個(gè)頻率分布f(x)與理論分布g(x)或兩個(gè)觀測(cè)值分布是否一致的非參數(shù)檢驗(yàn)方法，多用于樣本量較少的情況。在災(zāi)害樣本序列擬合中，正態(tài)分布、指數(shù)分布、均勻分布是較為常用的概率密度分布函數(shù)[39]。樣本序列分布型函數(shù)擬合的K-S檢驗(yàn)結(jié)果在0.05顯著性水平上差異不顯著(P>0.05)，即可接受原假設(shè)，表明樣本序列服從該分布類型。

1.2.3 冷害指標(biāo)等級(jí)閾值率定

t分布區(qū)間估計(jì)方法是在樣本量較小，總體服從正態(tài)分布且總體方差未知的情況下，通過(guò)選取某一置信度，即可得到樣本平均值的置信區(qū)間。該方法已在建立早稻洪澇和高溫?zé)岷?、夏玉米冷害和澇漬災(zāi)害指標(biāo)時(shí)得到廣泛應(yīng)用[40-42]。

1.2.4 Mann-Kendall突變檢驗(yàn)

Mann-Kendall(M-K)突變檢驗(yàn)是一種無(wú)分布檢驗(yàn)，既可用于檢驗(yàn)序列的變化趨勢(shì)，也可進(jìn)行突變點(diǎn)檢驗(yàn)，該方法在氣象領(lǐng)域應(yīng)用十分廣泛[43]。通過(guò)構(gòu)建順(UF)、逆(UB)時(shí)間序列的秩序列，計(jì)算順、逆向樣本序列的統(tǒng)計(jì)量，利用兩者的變化特點(diǎn)分析樣本序列的變化趨勢(shì)。UF值大于0，則表示序列呈上升趨勢(shì)，小于0則表示下降趨勢(shì)，當(dāng)UF值超過(guò)0.05顯著性水平臨界線時(shí)，表明上升或下降趨勢(shì)顯著，兩條曲線出現(xiàn)交點(diǎn)，且交點(diǎn)在臨界值之間，那么交點(diǎn)對(duì)應(yīng)時(shí)間便是突變開(kāi)始時(shí)間。

2 結(jié)果與分析

2.1 指標(biāo)構(gòu)建

通過(guò)K-S分布擬合檢驗(yàn)(0.05的顯著性水平)對(duì)大豆5個(gè)發(fā)育階段、3種不同災(zāi)害等級(jí)下的15組熱量指數(shù)序列，分別進(jìn)行正態(tài)分布、均勻分布和指數(shù)分布模型概率密度函數(shù)擬合與檢驗(yàn)(表3)，結(jié)果表明：有15組冷害樣本總體服從正態(tài)分布，有11組總體服從均勻分布，3組服從指數(shù)分布，在以上3種分布函數(shù)對(duì)任意一個(gè)樣本序列的檢驗(yàn)中，正態(tài)分布P值均為最高。因此本文可以選用通過(guò)顯著性檢驗(yàn)的正態(tài)分布作為熱量指數(shù)序列的最優(yōu)擬合函數(shù)。

表3 3種函數(shù)對(duì)大豆熱量指數(shù)樣本序列擬合的K-S檢驗(yàn)結(jié)果Table 3 K-S test for results of 3 functions for fitting heat index samples of soybean

基于正態(tài)分布，對(duì)各熱量指數(shù)樣本序列進(jìn)行t分布區(qū)間估計(jì)，基于置信度為95%的熱量指數(shù)區(qū)間的上限值確定各等級(jí)冷害的閾值，得到冷害等級(jí)指標(biāo)(表4)。以第2發(fā)育階段輕度冷害為例說(shuō)明，它表示當(dāng)我國(guó)東北大豆在出苗-三真葉階段的熱量指數(shù)為(67.5，73.5]時(shí)，有95%的概率發(fā)生輕度冷害。

由表4可以看到，在同一發(fā)育階段內(nèi)，熱量指數(shù)越小，大豆發(fā)生冷害的等級(jí)越高，受災(zāi)情影響越嚴(yán)重；在相同的冷害等級(jí)下，大豆三真葉-開(kāi)花階段、開(kāi)花-結(jié)莢階段、結(jié)莢-成熟階段的冷害等級(jí)區(qū)間閾值較高，播種-出苗階段、出苗-三真葉階段相比較低，說(shuō)明大豆在生長(zhǎng)發(fā)育的中后期熱量需求較高，生育前期所需熱量條件較低。

表4 基于熱量指數(shù)的東北地區(qū)大豆不同發(fā)育階段冷害等級(jí)指標(biāo)Table 4 Chilling damage level indicators in different growth stages of soybean in Northeast China based on heat index

2.2 指標(biāo)驗(yàn)證

利用隨機(jī)預(yù)選出的不同發(fā)育階段、不同冷害等級(jí)下的32個(gè)樣本，根據(jù)冷害發(fā)生的時(shí)間、地點(diǎn)、受災(zāi)等級(jí)，計(jì)算受災(zāi)地區(qū)臨近站點(diǎn)熱量指數(shù)，并與新建立的冷害指標(biāo)進(jìn)行一致性檢驗(yàn)(表5)。由表5可知，驗(yàn)證的32個(gè)樣本中，與真實(shí)災(zāi)害等級(jí)完全匹配的共27個(gè)，驗(yàn)證準(zhǔn)確率達(dá)到84.4%；在不同冷害等級(jí)內(nèi)統(tǒng)計(jì)，樣本驗(yàn)證準(zhǔn)確率超過(guò)81.8%；各冷害等級(jí)下的等級(jí)指標(biāo)在不同發(fā)育階段內(nèi)分析，樣本驗(yàn)證準(zhǔn)確率最低出現(xiàn)在播種-出苗階段，為77.8%，出苗-三真葉階段準(zhǔn)確率為87.5%，三真葉-開(kāi)花階段的準(zhǔn)確率為80%，開(kāi)花-結(jié)莢階段準(zhǔn)確率最高為100%，結(jié)莢-成熟階段準(zhǔn)確率為85.7%。對(duì)未通過(guò)驗(yàn)證的5個(gè)災(zāi)害樣本再次分析，發(fā)現(xiàn)真實(shí)的冷害等級(jí)均比指標(biāo)等級(jí)低1級(jí)。

表5 大豆冷害指標(biāo)的驗(yàn)證準(zhǔn)確率(單位：%)Table 5 Verification accuracy for chilling damage indicator of soybean(unit：%)

2.3 東北地區(qū)大豆低溫冷害的時(shí)間變化特征

2.3.1 變化趨勢(shì)

圖2為東北地區(qū)全生育期內(nèi)冷害次數(shù)時(shí)間變化曲線，可以看到，1972，1974，1997，2009年的冷害次數(shù)相對(duì)較多，每個(gè)站點(diǎn)的平均冷害次數(shù)在1.6次·a-1以上，次數(shù)偏多年份主要集中在20世紀(jì)70年代，與文獻(xiàn)[44]給出的東北地區(qū)較強(qiáng)的3年低溫冷害年相一致。《中國(guó)氣象災(zāi)害大典(黑龍江卷)》也記載1972年和1976年低溫造成的糧食減產(chǎn)幅度超過(guò)20%，1983年、1997年也造成大田作物嚴(yán)重受害[32]。

圖2 1971—2020年?yáng)|北地區(qū)大豆 全生育期內(nèi)冷害次數(shù)Fig.2 Chilling damage frequency during the whole growth period of soybean in Northeast China from 1971 to 2020

圖3為1971—2020年?yáng)|北地區(qū)大豆各發(fā)育階段內(nèi)不同等級(jí)冷害及總冷害次數(shù)隨時(shí)間變化。由圖3可知，大豆在結(jié)莢-成熟階段發(fā)生總冷害次數(shù)最高(平均每站0.36次·a-1)，播種-出苗階段、三真葉-開(kāi)花階段總冷害次數(shù)相對(duì)較低，出苗-三真葉階段、開(kāi)花-結(jié)莢階段最低(平均每站0.17次·a-1)。在同一發(fā)育階段內(nèi)，冷害次數(shù)隨冷害等級(jí)的增高而減少。

三真葉-開(kāi)花階段總冷害次數(shù)最高值出現(xiàn)在1983年，平均每站0.72次；結(jié)莢-成熟階段總冷害次數(shù)最高值出現(xiàn)在1997年，為平均每站0.99次；兩年中重度冷害分別為平均每站0.24次、0.30次。1983年6月黑龍江省出現(xiàn)異常低溫，月平均氣溫較常年偏低2.9℃，為1949年以來(lái)最低，吉林和遼寧省內(nèi)大部分地區(qū)作物也受到冷害影響；1997年9月中旬受極地冷空氣影響，東北大部分地區(qū)出現(xiàn)降溫天氣，大田作物受害嚴(yán)重。

2.3.2 M-K突變檢驗(yàn)

圖4為東北地區(qū)全生育期冷害次數(shù)時(shí)間序列的M-K突變檢驗(yàn)曲線。由圖4可以看到，冷害次數(shù)在20世紀(jì)70年代初期呈增加趨勢(shì)，80年代初期也存在小幅度增加。由圖4還可以看到，1993年冷害次數(shù)出現(xiàn)由高到低的突變，1993年前每站冷害平均次數(shù)為1.24次·a-1，1993年后每站冷害平均次數(shù)為0.94 次·a-1，且2004年后冷害次數(shù)下降趨勢(shì)明顯。

圖3 1971—2020年?yáng)|北地區(qū)大豆各發(fā)育 階段不同等級(jí)冷害及總冷害次數(shù)Fig.3 Chilling damage frequency in different growth stages of soybean with total chilling damage frequency in Northeast China from 1971 to 2020

圖4 1971—2020年?yáng)|北地區(qū)大豆全 生育期冷害次數(shù)M-K統(tǒng)計(jì)量曲線Fig.4 M-K statistic curves of chilling damage frequency during the whole growth period of soybean in Northeast China from 1971 to 2020

2.4 東北地區(qū)大豆低溫冷害的空間變化特征

2.4.1 全生育期及不同發(fā)育階段冷害頻次空間分布

圖5為1971—2020年?yáng)|北地區(qū)大豆全生育期和不同發(fā)育階段內(nèi)冷害頻次空間分布。由圖5可以看到，全生育期內(nèi)冷害頻次分布大體上呈由南向北增加，黑龍江省最北部大興安嶺地區(qū)的漠河、塔河附近地區(qū)為冷害的高發(fā)地區(qū)，平均頻次超過(guò)3.6次·a-1；吉林省東南部冷害頻次也相對(duì)較高，平均頻次超過(guò)2.7次·a-1；遼寧及吉林省大部分地區(qū)冷害頻次相對(duì)較少，平均頻次在0.9次·a-1以下。各發(fā)育階段冷害頻次在空間分布上呈一致的變化特征，即均以黑龍江省最北部和吉林省東南部為極高值中心。結(jié)莢-成熟階段高值區(qū)域最廣，從黑龍江省海倫附近一直延伸到黑龍江省最北部，且冷害頻次增減梯度明顯；出苗-三真葉階段在整個(gè)研究區(qū)域的冷害頻次分布差距最小，平均頻次均在0.8次·a-1以下；出苗-結(jié)莢階段東北大部分地區(qū)處在冷害頻次低值區(qū)，平均頻次低于0.2次·a-1。

2.4.2 不同等級(jí)下全生育期冷害頻次空間分布

對(duì)于全生育期，輕度冷害頻次高值區(qū)主要位于吉林省東部地區(qū)，平均每站0.9～1.2次·a-1，中度冷害和重度冷害的頻次空間分布特征大致相同，均以黑龍江省北部和吉林省東部為高值中心向四周遞減，中度冷害高頻次為每站0.6～0.9次·a-1，重度冷害高頻次達(dá)每站2.4～3.0次·a-1以上(圖略)。遼寧省、吉林省大部分地區(qū)各等級(jí)下每站冷害頻次均為0～0.6次·a-1，黑龍江省冷害頻次變化梯度較大。

圖5 1971—2020年?yáng)|北地區(qū)大豆全生育期和不同發(fā)育階段冷害頻次分布Fig.5 Distribution of chilling damage frequency in the whole growth period and different growth stages of soybean in Northeast China from 1971 to 2020

2.4.3 冷害頻次年代際變化

全生育期冷害頻次的年代際變化如圖6所示，冷害高發(fā)區(qū)在各年代分布比較一致，高值區(qū)多位于黑龍江北部、吉林東南部地區(qū)，冷害頻次平均每站超過(guò)4次·a-1，遼寧省和吉林省大部分地區(qū)一直處在冷害頻次的低值區(qū)，平均每站低于1次·a-1。近年?yáng)|北地區(qū)氣溫逐漸升高，積溫顯著增加，低溫冷害減少[45]。20世紀(jì)70—80年代冷害頻次高值區(qū)在黑龍江省漠河周邊擴(kuò)大明顯，低值區(qū)也在向北延伸，20世紀(jì)80年代至21世紀(jì)初高值區(qū)逐漸縮小，低值區(qū)繼續(xù)擴(kuò)大，這與呂佳佳等[46]、王萍等[20]研究的災(zāi)害主要發(fā)生區(qū)域及變化特征相符合。

中度、重度冷害頻次年代際分布大致相同，高值區(qū)主要位于大興安嶺及長(zhǎng)白山附近地區(qū)，隨年代變化高值區(qū)逐漸縮小。輕度冷害頻次年代際分布有所不同，高值區(qū)位置和范圍變化明顯，20世紀(jì)70年代位于黑龍江、吉林東部地區(qū)，70年代后范圍縮小，并向黑龍江北部以及吉林東南部地區(qū)移動(dòng)(圖略)。

圖6 1971—2020年?yáng)|北地區(qū)大豆全生育期冷害頻次年代際變化Fig.6 Decadal variation of chilling damage frequency in the whole growth period of soybean in Northeast China from 1971 to 2020

續(xù)圖6

3 結(jié)論與討論

本文利用1971—2020年?yáng)|北地區(qū)98個(gè)氣象站的逐日平均氣溫?cái)?shù)據(jù)、1992—2020年?yáng)|北地區(qū)42個(gè)農(nóng)業(yè)氣象站的大豆發(fā)育期及歷史災(zāi)情數(shù)據(jù)，采用熱量指數(shù)、K-S分布擬合檢驗(yàn)、t分布區(qū)間估計(jì)、趨勢(shì)分析、M-K突變檢驗(yàn)等方法，構(gòu)建東北地區(qū)大豆低溫冷害指標(biāo)并對(duì)災(zāi)害變化特征進(jìn)行分析，主要結(jié)論如下：

1) 在同一發(fā)育階段內(nèi)，熱量指數(shù)越小，大豆發(fā)生冷害的等級(jí)越高，受災(zāi)情影響越嚴(yán)重；在相同的冷害等級(jí)下，大豆三真葉-開(kāi)花-結(jié)莢階段的冷害等級(jí)區(qū)間閾值較高，播種-出苗-三真葉發(fā)育階段相對(duì)較低，大豆在生長(zhǎng)發(fā)育的中后期熱量需求較高，發(fā)育前期所需熱量條件較低。

2) 由32個(gè)獨(dú)立災(zāi)害樣本驗(yàn)證得到災(zāi)害等級(jí)與冷害指標(biāo)的匹配率達(dá)84.4%。在不同冷害等級(jí)下，樣本驗(yàn)證準(zhǔn)確率超過(guò)81.8%；在不同發(fā)育階段，播種-出苗階段準(zhǔn)確率為77.8%，出苗-三真葉階段準(zhǔn)確率為87.5%，三真葉-開(kāi)花階段準(zhǔn)確率為80%，開(kāi)花-結(jié)莢階段準(zhǔn)確率為100%，結(jié)莢-成熟階段準(zhǔn)確率為85.7%。本文構(gòu)建的東北地區(qū)大豆低溫冷害指標(biāo)可以較好反映東北地區(qū)大豆冷害發(fā)生情況。

3) 東北地區(qū)大豆受到低溫冷害影響較嚴(yán)重的年份有1972，1974，1976，1983，1995，1996，1997，2009年，冷害次數(shù)在1993年前后發(fā)生突變，1993年后呈下降趨勢(shì)，2004年后下降趨勢(shì)明顯。大豆在結(jié)莢-成熟階段發(fā)生冷害次數(shù)最高，平均每站0.36次·a-1，播種-出苗階段、三真葉-開(kāi)花階段冷害次數(shù)相對(duì)較低，出苗-三真葉階段、開(kāi)花-結(jié)莢階段最低，平均每站0.17次·a-1。在同一發(fā)育階段，不同等級(jí)下冷害次數(shù)隨冷害程度的增高而減少。

4) 東北地區(qū)大豆冷害頻次分布由南向北增加，黑龍江省最北部大興安嶺地區(qū)的漠河、塔河附近地區(qū)為冷害高發(fā)地區(qū)，吉林省的東南部長(zhǎng)白山地區(qū)為次高發(fā)地區(qū)；各發(fā)育階段內(nèi)的冷害頻次在空間分布上呈一致變化，即均以黑龍江省最北部和吉林省東南部為極高值中心。20世紀(jì)70—80年代冷害頻次高值區(qū)在黑龍江省漠河周邊擴(kuò)大明顯，低值區(qū)也在向北延伸，20世紀(jì)80年代至21世紀(jì)初高值區(qū)逐漸縮小，低值區(qū)逐漸擴(kuò)大。

研究發(fā)現(xiàn)黑龍江省北部的大興安嶺地區(qū)以及吉林省東南部長(zhǎng)白山地區(qū)冷害頻發(fā)，雖然從氣象上看這些地區(qū)低溫冷害相對(duì)嚴(yán)重，但從大豆種植分布看，這些區(qū)域多以林地為主，大豆種植比例相對(duì)較低，低溫所帶來(lái)的經(jīng)濟(jì)損失低于其他主產(chǎn)區(qū)。本文基于熱量指數(shù)構(gòu)建大豆冷害指標(biāo)，從生物學(xué)角度出發(fā)，考慮農(nóng)作物的三基點(diǎn)溫度，排除非熱量因素干擾，將農(nóng)作物生長(zhǎng)發(fā)育特征更好地結(jié)合在一起。指標(biāo)使用方便，所需數(shù)據(jù)獲取簡(jiǎn)單，根據(jù)大豆所處發(fā)育階段、三基點(diǎn)溫度及日平均氣溫?cái)?shù)據(jù)，便可進(jìn)行大豆冷害監(jiān)測(cè)，具有實(shí)際的生物學(xué)意義。在對(duì)大豆發(fā)育期數(shù)據(jù)處理方面，由于某一農(nóng)業(yè)氣象站各發(fā)育期氣象條件存在年際差異，同時(shí)部分年份數(shù)據(jù)不完整，因此以發(fā)育期歷年平均值代表各站發(fā)育期日期[29,40]；由于農(nóng)業(yè)氣象站與氣象站數(shù)量和空間分布不一致，本文采用空間插值方法獲得各站點(diǎn)尺度大豆發(fā)育期日期。以上處理方法可能造成氣象條件異常年份獲得的大豆發(fā)育期日期與實(shí)際生產(chǎn)中的日期存在誤差，而發(fā)育期在熱量指數(shù)計(jì)算過(guò)程中至關(guān)重要，該問(wèn)題的解決有賴于合理設(shè)置農(nóng)業(yè)氣象站數(shù)量和空間分布，規(guī)范農(nóng)業(yè)氣象站農(nóng)田管理及觀測(cè)技術(shù)，結(jié)合遙感及大數(shù)據(jù)技術(shù)等農(nóng)情監(jiān)測(cè)，獲取更加完備的農(nóng)業(yè)氣象數(shù)據(jù)。東北地域廣闊，種植大豆品種會(huì)有差異，本文所采用的三基點(diǎn)溫度參數(shù)只能反映部分品種溫度需求，且指標(biāo)構(gòu)建在產(chǎn)量方面考慮欠缺，后續(xù)研究需要參考更多大豆品種的三基點(diǎn)溫度，并考慮結(jié)合作物生長(zhǎng)模型開(kāi)展研究以完善指標(biāo)體系[47]。