宋忠華，高文娟，劉富來，解 娜，桑友偉，黃晚華

南方地區(qū)雙季晚稻寒露風危害研究綜述*

宋忠華1,2，高文娟1，劉富來2**，解 娜1，桑友偉1，黃晚華2

（1.中國氣象局氣象干部培訓學院湖南分院，長沙 410125；2.氣象防災減災湖南省重點實驗室，長沙 410118）

寒露風是雙季晚稻抽穗揚花期間，因低溫造成抽穗揚花受阻、空殼率增加的一種災害性天氣。為了解寒露風研究現(xiàn)狀、繼承和完善寒露風研究成果并加以突破提供借鑒和參考，本文通過對有關(guān)寒露風文獻的分析和梳理，總結(jié)了寒露風研究的主要成果。大氣環(huán)流異常是引發(fā)大范圍寒露風的根本原因，地形、地貌、海拔等因素能引起小范圍寒露風。寒露風對晚稻的危害主要在抽穗開花期，其次是孕穗期。寒露風指標研究大多基于田間試驗、氣象要素模擬試驗、生產(chǎn)實踐以及歷史數(shù)據(jù)、文獻的分析，應用比較廣泛的指標是“寒露風等級”和“水稻冷害評估技術(shù)規(guī)范”。寒露風預報以天氣學方法較為常見、數(shù)理統(tǒng)計法不可或缺、神經(jīng)網(wǎng)絡等新方法的運用是一種趨勢。在南方雙季稻區(qū)，寒露風主要出現(xiàn)在9月中下旬或以后，在全球氣候變暖背景下，寒露風初日呈推遲趨勢、天數(shù)呈減少趨勢，但存在連續(xù)多年提前和天數(shù)增加的案例。單點（站）觀測、3S技術(shù)是寒露風監(jiān)測常用的技術(shù)。合理安排晚稻播種期、選擇耐低溫品種、以水調(diào)溫等多技術(shù)并舉，對防御寒露風有較好效果。本文還針對寒露風研究存在的指標因子不全面、指標標準不統(tǒng)一、預測預報和監(jiān)測評估精度達不到精細化服務的需求等主要問題，展望了未來研究的主要方向：深化寒露風多因子致災機理及多氣象要素指標研究，構(gòu)建指標體系；利用大數(shù)據(jù)、人工智能等新技術(shù)，強化農(nóng)業(yè)氣象智能化精準預報技術(shù)研究；加強氣象觀測、衛(wèi)星遙感及作物模型等相融合的精密監(jiān)測評估技術(shù)研究；重視氣候變化背景下的寒露風新規(guī)律研究；開展與氣候變化及農(nóng)業(yè)科技進步相適應的防災減災技術(shù)研究。

寒露風；中國南方；雙季晚稻；進展；抽穗開花

20世紀50年代以來，中國進行了單季稻改雙季稻、常規(guī)稻改雜交稻等栽培制度改革，擴大了長江中下游及華南地區(qū)雙季稻種植面積[1?2]。雙季稻的推廣應用為充分利用氣候資源、提高水稻產(chǎn)量提供了有效途徑，但早稻營養(yǎng)生長期和晚稻生殖生長期低溫問題也隨之凸現(xiàn)。晚稻生殖生長期低溫，主要指寒露風。晚稻一旦遭遇寒露風，就會造成產(chǎn)量損失。1966年閩北廣大地區(qū)遭遇三次強降溫影響，晚稻空殼率明顯增加，局部地區(qū)甚至絕收[3]；2018年廣西全州縣部分晚稻受寒露風危害，減產(chǎn)50%左右[4]。

寒露風研究起步于20世紀60年代，主要圍繞南方雙季稻展開，大致分為以下幾個階段：80年代以前，以寒露風危害時期、危害指標、大氣環(huán)流形勢、預報方法和防災措施等[2]為主的多部門聯(lián)合攻關(guān)階段，取得了一系列階段性成果；80?90年代，以寒露風預報研究[5?8]、指標研究[9?11]為主的成果提質(zhì)階段，研究成果進一步完善；21世紀00年代以來的以寒露風演變[12?13]、監(jiān)測評估[14?15]、新方法應用[16?17]等為主的新領(lǐng)域起步階段，研究領(lǐng)域和成果逐漸豐富。這些成果在寒露風防災減災中發(fā)揮了較好作用。近年來，在氣候變暖[18]背景下，寒露風危害減弱，寒露風研究有弱化傾向，預報方法、防御技術(shù)等研究成果少見新的報道。目前存在指標因子不全面、標準不統(tǒng)一、預測預報和監(jiān)測評估不精準等需要解決的問題。研究成果中也缺少綜述性文獻。本文基于中國知網(wǎng)平臺[https://qxpt.cnki.net/]，檢索主題詞“寒露風”，搜集篇名含有“寒露風”的文獻及延伸的部分參考文獻271篇，基本涵蓋了最新的研究文獻，有的因相關(guān)研究進展不大，文獻年代較早，故不做引用。通過對這些文獻的綜合分析和系統(tǒng)梳理，從寒露風對晚稻的危害期、寒露風指標、寒露風發(fā)生的大氣環(huán)流形勢、寒露風預測預報方法、寒露風規(guī)律、寒露風監(jiān)測與評估技術(shù)及防御技術(shù)等方面，歸納總結(jié)了取得的主要研究成果，指出了存在的主要問題，展望了未來的主要研究方向，以期為了解寒露風研究現(xiàn)狀、繼承和完善寒露風研究成果并加以突破提供借鑒和參考，為充分利用氣候資源，指導水稻生產(chǎn)提供科學依據(jù)，保障糧食高產(chǎn)穩(wěn)產(chǎn)和安全。

1 寒露風危害階段和指標

1.1　危害階段

雙季晚稻生長經(jīng)歷夏秋兩季，生殖生長期容易遭遇寒露風侵害。周廣洽等對不同生殖生長階段的水稻植株進行連續(xù)4d的室內(nèi)低溫(15.0℃)處理，再置于日平均氣溫不超過25.0℃的自然條件下直至成熟，考種結(jié)果表明：減數(shù)分裂期植株經(jīng)低溫處理后，包頸率達80%，空粒率達100%；始穗期植株經(jīng)低溫處理后，空粒率達35.0%～50.2%；開花期植株經(jīng)低溫處理后，空粒率達50.7%～65.4%[10]。說明水稻生殖生長階段遇到寒露風，會顯著影響幼穗分化、抽穗開花和灌漿結(jié)實，從而造成空粒率明顯升高。這一結(jié)果與廣西興安縣農(nóng)業(yè)局中心推廣站等[19]的試驗結(jié)果一致。原因是水稻減數(shù)分裂期遭遇低溫，造成穎花退化，花粉發(fā)育不良，失去授精能力，形成空粒，以及包頸等；抽穂開花期遭遇低溫，抑制花粉粒的正常生長，開花數(shù)量減少，開花時間延遲，甚至全天不能開花，以及抽穗速度慢，結(jié)實受影響[20?21]。寒露風危害晚稻的階段和程度，既與發(fā)育期對溫度的敏感度有關(guān)，還與寒露風與發(fā)育期相遇幾率有關(guān)。發(fā)育期對溫度越敏感，受害越嚴重，發(fā)育期與寒露風相遇幾率越大，越容易受危害。水稻幼穂分化期（抽穗前25～30d）、花粉母細胞減數(shù)分裂期（抽穗前10～15d）和抽穗開花期是對低溫比較敏感的時期[2]，在同一寒露風天氣背景下，處于減數(shù)分裂期、含苞待抽穗、半抽穗、全抽穗的晚稻穗，空秕率依次降低[19]。表明花粉母細胞減數(shù)分裂期對寒露風低溫最敏感，遭遇寒露風后，危害更大。從寒露風發(fā)生規(guī)律和晚稻發(fā)育進程看，寒露風高頻時段主要在晚稻抽穗開花期，其次是孕穗期，幼穂分化期遭遇寒露風的幾率很小[22?23]。

綜上所述，寒露風對晚稻生殖生長的每個階段都可能產(chǎn)生危害，以抽穗開花期為主，其次是孕穗期，幼穂分化期基本不受寒露風危害。因此，寒露風通常特指晚稻抽穗開花期低溫，晚稻生育期推遲或寒露風發(fā)生特早的年份，也考慮其對孕穗的影響，晚稻灌漿成熟期低溫，通常伴隨陰雨，一般不歸為寒露風。

1.2　寒露風指標

作物生長對環(huán)境溫度有一定要求，環(huán)境溫度過高或過低，都不利作物生長。就雙季晚稻而言，當溫度降低到某個閾值時，會產(chǎn)生寒露風危害。這個閾值，就是寒露風溫度指標。除了溫度要素，有的寒露風指標還包含其它要素。

寒露風指標研究的基本思路是根據(jù)溫度等致災因子和空殼率等受災因子間的關(guān)系，結(jié)合受害程度，確定指標。文獻[22]通過分析粳稻和秈稻不同品種空殼率與溫度的關(guān)系指出，粳稻低溫危害指標為5d平均氣溫為20～21℃，秈稻低溫危害指標為5d平均氣溫為22～23℃；王立斌[10]根據(jù)花粉的萌發(fā)率、花粉管長度和過氧化物酶活性等表現(xiàn)指出，秈型雜交晚稻的臨界溫度指標是日平均氣溫連續(xù)3d以上≤22℃。

寒露風指標研究的方法很多，且大多基于田間試驗和生產(chǎn)實踐。鈕福民等[24]根據(jù)田間試驗和生產(chǎn)實踐指出，晚稻抽穗開花期遇到連續(xù)4d以上日平均氣溫＜20℃，或連續(xù)3d以上日平均氣溫＜20℃、日最高氣溫＜23℃，即受危害；韋相軒[9]根據(jù)試驗資料和群眾實踐指出，桂北的寒露風標準是日平均氣溫≤20℃，持續(xù)≥3d，桂南的寒露風標準是日平均氣溫≤21℃，持續(xù)≥3d；裴詩焜[25]通過試驗及平行觀測發(fā)現(xiàn)，只要白天有一段時間溫度較高，水稻就能安全開花受精，指出以3d日最高氣溫≤25℃為危害指標符合生產(chǎn)實際；蘇榮瑞等[26]通過分期播（插）試驗指出，寒露風指標為日平均氣溫連續(xù)3d或以上＜22 ℃。也有利用氣象要素實驗室模擬實驗，取得資料，進行統(tǒng)計分析求算指標，王尚明等[27]借助人工氣候箱模擬自然氣候，并結(jié)合田間試驗，得到寒露風強度指標。還有利用歷史產(chǎn)量資料和歷史氣象資料，通過統(tǒng)計分析，獲取寒露風指標。文獻[28]根據(jù)有關(guān)統(tǒng)計，將長江中下游地區(qū)和華南地區(qū)寒露風開始日期的標準分別定為日平均氣溫的5d滑動平均值＜20.0℃和≤22.0℃；葉煥娥[11]通過分析“寒露風”年景與晚稻產(chǎn)量年景及氣象產(chǎn)量的相關(guān)性，以花期日平均氣溫≤23℃且日最高氣溫≤26℃連續(xù)≥2d的持續(xù)天數(shù)為指標。有學者[29?32]在研究文獻的基礎(chǔ)上，制定了寒露風指標，其中應用比較廣泛的是“寒露風等級”[30]氣象行業(yè)標準（表1）和“水稻冷害評估技術(shù)規(guī)范”[31]氣象行業(yè)標準（表2）。

綜上分析，不同學者得到的寒露風指標有差異，主要表現(xiàn)在指標要素和要素值兩個方面。原因可能是試驗品種和研究方法的差異，也與水稻長勢、抗災能力和試驗土壤、水溫、管理措施等環(huán)境有關(guān)?？傮w上，寒露風指標平均氣溫閾值20～23℃，持續(xù)天數(shù)閾值2～6d；如考慮最高氣溫，則最高氣溫指標閾值25～26℃，持續(xù)2～3d。

表1 寒露風等級劃分標準

Note: Tave is mean temperature in a day. DTmin≤17°C is days of daily minimum air temperature≤17°C(d).

表2 水稻障礙性冷害評估指標

2 寒露風發(fā)生的大氣環(huán)流背景及預測預報

2.1 大氣環(huán)流背景

寒露風是由于秋季冷空氣南下造成降溫引起的，冷空氣南下的早晚、影響范圍的大小與當時大氣環(huán)流形勢密切相關(guān)。2020年，湖南等長江中游地區(qū)出現(xiàn)了大范圍寒露風天氣，宋忠華等分析了2020年9月500hPa位勢高度圖（圖1），發(fā)現(xiàn)寒露風發(fā)生時，東亞大槽位于120°E附近且振幅較明顯，太平洋副熱帶高壓強度偏弱，分裂為陸上高壓單體和太平洋主體兩部分，且副高西伸脊點位置較常年偏東。一般地，寒露風偏早年，歐洲中高緯度位勢高度場為正距平區(qū)，亞洲地區(qū)為負距平區(qū)，亞歐地區(qū)距平場呈現(xiàn)西高東低形態(tài)，中高緯度經(jīng)向環(huán)流加強，使東亞大槽加深，此時鋒區(qū)偏南，西風帶主槽位置偏西，中國處于槽后西北氣流控制下；同時，西太平洋副熱帶高壓強度偏弱，西伸脊點位置偏東，脊線位置大都在25°N以南。寒露風偏晚年，歐洲中高緯度位勢高度場為負距平區(qū)，亞洲地區(qū)為正距平區(qū)，中緯度亞歐地區(qū)距平場呈現(xiàn)西低東高分布型，西風帶環(huán)流較平直，西風帶主槽位置偏東，東亞大槽不明顯；同時，西太平洋副熱帶高壓位置偏西，副高較常年偏強，副高脊線位置在25°N以北[24,28,33?34]。在華南沿海地區(qū)，臺風活動對寒露風有推波助瀾的作用。一是臺風“吸引”冷空氣南下，二是臺風帶來的降水，加劇了降溫幅度[35]。1992年10月11日起影響廣東惠州長達9d的嚴重寒露風及2011年9月30日?10月8日廣西富川縣等桂北嚴重寒露風，都與臺風有關(guān)[36?37]。由此可見，寒露風的發(fā)生與大氣環(huán)流形勢密切相關(guān)，環(huán)流異常是引發(fā)寒露風的根本原因。因此，掌握寒露風發(fā)生的大氣環(huán)流背景，能為預測預報打好基礎(chǔ)。

圖1 2020年9月500hPa位勢高度場

注：虛線為1990?2020年太平洋副熱帶高壓平均位置。

Note: The dotted line is the average position of the Pacific subtropical high from 1990 to 2020.

2.2 預測預報方法

寒露風預測預報研究的重點是圍繞預報內(nèi)容（寒露風出現(xiàn)日期或時段、寒露風天數(shù)、寒露風強度及范圍等）開展預報方法的研究。

基于天氣預報是寒露風預報常用方法。這種方法依據(jù)大氣環(huán)流特征量與寒露風的關(guān)系，或者溫度預報結(jié)論與寒露風指標的比對，開展寒露風預報。例如，當出現(xiàn)東北冷渦且環(huán)流形勢滿足一定條件時，24～72h內(nèi)東北冷渦可引導冷空氣南下，給廣西帶來中、強冷空氣過程[38]；用9?10月逐日氣溫預報，制作寒露風中期預報[39]等。

數(shù)理統(tǒng)計預報也是寒露風預報使用較多的方法。該方法利用統(tǒng)計工具，尋求形成寒露風的主要貢獻因子，建立預報模型，或者根據(jù)寒露風的規(guī)律（周期）性，預測寒露風。張之克[5]根據(jù)寒露風輕重、干濕型年景及出現(xiàn)時段與春季倒春寒天氣的對應關(guān)系，作了寒露風輕重、干濕年景及出現(xiàn)時段預報；段春鋒等[40]利用線性回歸、線性相關(guān)、逐步回歸等方法，構(gòu)建了基于前期物理因子的寒露風初日趨勢預測模型；吳立等[41?42]采用相關(guān)性分析、逐步回歸及因子膨化、轉(zhuǎn)移概率等方法，建立了雙季稻低溫災害發(fā)生等級預測模型和寒露風初日預測模型；甘一忠等[8，43]綜合利用逐步回歸分析和周期分析“優(yōu)勢互補”的特點，建立寒露風長期預報方程?；疑到y(tǒng)理論和模糊理論有處理“不清晰”信息的能力，在寒露風預報中也有應用[44?45]。有學者[6,46]將灰色系統(tǒng)理論與寒露風時間序列分析結(jié)合，建立寒露風預測模型。

神經(jīng)網(wǎng)絡是以模擬人腦神經(jīng)系統(tǒng)的思維方式而建立的信息處理系統(tǒng)，具有較好的自學習功能及處理非線性問題的能力，該方法應用于氣象預報，可以提高預報水平。林軍[47]運用BP神經(jīng)網(wǎng)絡方法，建立玉林寒露風長期預報模式；覃衛(wèi)堅等[16,48]采用粒子群?神經(jīng)網(wǎng)絡構(gòu)建了預報精度好于逐步回歸法的廣西寒露風日數(shù)和開始期預測模型。

此外，諧波分析法[7]、REEP（天氣事件概率回歸估計）法[49]、點聚圖法[50]、權(quán)重系數(shù)法[51]等在寒露風的預測預報中，都有較好效果。

綜上所述，天氣學方法在寒露風預報中較為常見，回歸分析等數(shù)理統(tǒng)計法不可或缺，神經(jīng)網(wǎng)絡等新方法可以提高預報準確率。

3　寒露風發(fā)生規(guī)律和監(jiān)測評估

3.1　寒露風發(fā)生規(guī)律

針對寒露風發(fā)生規(guī)律，有學者做了研究，揭示了所研究區(qū)域的基本特點。劉文英等[12,23,52?53]指出，江西省寒露風約10年9遇，以輕度和濕冷型為主，贛中發(fā)生頻率高于贛北和贛南，輕度寒露風平均初日在9月下旬，中度寒露風平均初日在10月上旬，重度寒露風平均初日在10月10日后，西北部出現(xiàn)早，南部比北部出現(xiàn)遲，西部天數(shù)多，東部天數(shù)少，21世紀以來，寒露風初日每10年推遲1～2d，但江西永新縣等少數(shù)地區(qū)的初日呈提前趨勢。黃晚華等[54]研究了1961?2009年湖南省寒露風發(fā)生特征，指出湖南寒露風以湘南、湘東等平原和山區(qū)盆地風險最低，湘中丘陵地區(qū)風險次低，湘北部分平原地區(qū)和湘南局部丘陵山區(qū)風險較高，羅伯良等[55]分析了1961?2013年湖南寒露風發(fā)生頻率和初日演變特征，指出湘北約3年2遇，湘中約2年1遇，湘南約5年2遇，寒露風初日平均在9月下旬中后期，湘北、湘中最早出現(xiàn)在9月上旬初，湘南最早出現(xiàn)在9月上旬末。蘇榮瑞等[26]分析了1954?2011年江漢平原寒露風變化趨勢與特征，指出江漢平原幾乎每年都有寒露風發(fā)生，以中度寒露風和濕冷型寒露風為主，主要出現(xiàn)在9月中旬，其次是9月下旬；2000年以來，9月上旬遭遇寒露風天氣過程風險加大。段春鋒等[40]指出，1961?1990年，安徽寒露風平均初日沿江東部在9月26?27日、中部在9月27?28日、西部在9月29日?10月2日，江南出現(xiàn)在9月22?25日；1961?2013年，沿江和江南大部地區(qū)寒露風初日呈現(xiàn)推遲趨勢，沿江西部有提前趨勢，2010?2013年普遍連續(xù)偏早。李艷蘭等[13]分析了廣西1971?2015年寒露風的時空變化特征，指出廣西大部地區(qū)寒露風初日呈推遲趨勢，南部變化速率大于北部；大部地區(qū)寒露風日數(shù)呈減少趨勢，南部減少速率大于北部。

寒露風是一種較大范圍的災害性天氣，因地形、地貌、海拔等地理環(huán)境差異，還有“小氣候”特點。高海拔地區(qū)寒露風比低海拔地區(qū)早，天數(shù)多[9]，山區(qū)寒露風比平原早，持續(xù)期長[53,56]，西部地區(qū)寒露風初日比東部早，頻率也遠高于東部[57]。

總的來看，南方晚稻主產(chǎn)區(qū)的寒露風發(fā)生頻率較高、影響范圍較廣，主要發(fā)生時段在9月中下旬或以后，初日呈推遲趨勢，持續(xù)天數(shù)呈減少趨勢，這些趨勢與全球氣候變暖有關(guān)[12?13]。因研究者使用的資料年代、站點數(shù)量、溫度指標及研究切入點差異，寒露風規(guī)律研究和結(jié)論各有側(cè)重，有的結(jié)論年代較遠（1994年），難以全面反映現(xiàn)狀，今后需在統(tǒng)一指標和資料背景下開展寒露風新規(guī)律研究，才能整體上反映寒露風規(guī)律特點。

3.2 監(jiān)測與評估技術(shù)

3.2.1 單點觀測

早期的寒露風監(jiān)測通過氣象站溫度等地面氣象要素的觀測，并依據(jù)觀測結(jié)果與寒露風指標的比對或?qū)⒂^測數(shù)據(jù)代入寒露風監(jiān)測評估模型，以點（站）代面，評判是否發(fā)生寒露風及其強度等級。例如，在晚稻抽穗開花期，觀測到日平均氣溫連續(xù)5d＜22℃，或連續(xù)4d＜20℃時，就判定發(fā)生了重度寒露風。該方法實用性強、準確性高，一直沿用至今，但通常不做災害損失的定量評價。

作物模擬模型的發(fā)展，為解決寒露風對晚稻損失的定量評估，提供了一種可能。田俊等[15]通過單點模擬試驗，構(gòu)建寒露風影響評估模型，定量評價江西省各市(縣)晩稻寒露風發(fā)生程度及減產(chǎn)幅度。但單點模擬監(jiān)測的不足是樣本少[58]，精度有限。

3.2.2 地理信息系統(tǒng)和遙感

地理信息系統(tǒng)（GIS）技術(shù)的發(fā)展，為寒露風監(jiān)測評估提供了新的手段。該方法通過對氣象要素的地理訂正等，實現(xiàn)對“面”的監(jiān)測和評估。何燕等[59]依托GIS技術(shù)和氣溫預報，結(jié)合水稻生長發(fā)育狀況和寒露風指標，對廣西寒露風發(fā)生發(fā)展及強度、范圍進行實時監(jiān)測預警。GIS技術(shù)在寒露風監(jiān)測中的應用，突破了以點代面的局限，結(jié)果更精細、更接近實際，但GIS的氣象要素估算精度有待提高。

遙感（RS）技術(shù)能較好地估算地面溫度，結(jié)合植被訂正，還可以獲取植物種植面積和分布。該技術(shù)在干旱監(jiān)測中的應用最為廣泛[60]，在寒露風監(jiān)測評估中也有應用。陳燕麗等[61]利用中國陸面同化系統(tǒng)（CLDAS）氣溫產(chǎn)品，結(jié)合多源衛(wèi)星數(shù)據(jù)庫的水稻種植信息，參考寒露風災害指標，動態(tài)監(jiān)測廣西晚稻受災面積和寒露風災害等級分布狀況。RS技術(shù)能快速詳細監(jiān)測晚稻寒露風災害等級分布狀況，且精準度較高，但需解決云雨天氣造成的遙感數(shù)據(jù)缺失[59]的缺陷。

為發(fā)揮GIS和RS的技術(shù)優(yōu)勢，殷劍敏等[14]應用地理信息系統(tǒng)，根據(jù)寒露風指標，并結(jié)合衛(wèi)星遙感監(jiān)測的晚稻種植分布，監(jiān)測江西省寒露風受害面積和災害分布；張麗文等[17]以中分辨率成像光譜儀（MODIS）資料和臺站觀測氣溫數(shù)據(jù)為基礎(chǔ)，采用多元回歸分析法和多源衛(wèi)星時間融合?空間化臺站氣溫插補法，結(jié)合水稻冷害監(jiān)測溫度指標及遙感提取水稻分布和面積，實現(xiàn)對湖北省典型冷害年“寒露風”分布及強度監(jiān)測。GIS和RS結(jié)合，監(jiān)測效果比單一技術(shù)有所改善，但種植面積的精準提取和氣溫估算精度仍有待提高。

3.2.3 多因子綜合監(jiān)測

以溫度為監(jiān)測因子，是當前寒露風監(jiān)測評估的主流。有學者在利用多要素監(jiān)測評估寒露風方面做了嘗試。余麗萍等[62]采用主成分分析，建立多因子氣象要素綜合評價指標模型，評估雙季晚稻抽穗期寒露風。說明采用合適的方法，通過對多氣象要素監(jiān)測，進而監(jiān)測評估寒露風是可行的。

綜上所述，寒露風監(jiān)測評估研究逐步由單一方法向多方法、單一因子向多因子轉(zhuǎn)變，監(jiān)測評估范圍由點到面，精度也不斷提高，但仍有一些問題需要解決。

4 寒露風防御技術(shù)

4.1 根據(jù)安全齊穗期安排晚稻播種期

晚稻抽穗開花與寒露風相遇，是引起減產(chǎn)的主因。根據(jù)寒露風時間規(guī)律和晚稻安全齊穗期，合理安排晚稻播種期，80%的年份晚稻抽穗開花不會遭遇寒露風。例如，湖南湘中地區(qū)安全齊穗期為9月13日，常規(guī)高檔優(yōu)質(zhì)稻在6月10日前播種，遲熟雜交組合在6月12日左右播種，中熟雜交組合應在6月20日左右播種，能基本保證晚稻高產(chǎn)穩(wěn)產(chǎn)[63]。

4.2 選擇耐低溫品種，合理搭配早、晚稻熟性

影響水稻空殼率的因素，除氣象條件外，也與品種等因素有關(guān)。曾其真等研究[64]表明，同一時期抽穗，不同品種的結(jié)實率差異很大，對溫度較不敏感的耐低溫品種，其遭遇寒露風后，結(jié)實率、產(chǎn)量表現(xiàn)好。

根據(jù)氣象預測預報，合理搭配早、晚稻品種熟性，可以降低晚稻遭遇寒露風的風險。預計寒露風早或早稻生長季溫度低的年份，可選擇組合生育期（早稻天數(shù)+晚稻天數(shù)）短的搭配形式；預計露風寒晚或早稻生長季溫度高的年份，選擇組合生育期較長的搭配形式。

4.3 加強田間管理，多措并舉

以水保溫，改善農(nóng)田氣候。寒露風來臨前灌水，由于水溫比氣溫高且水的保溫能力強，可以緩解田間降溫，降低空殼率。寒露風前灌水，灌水的稻田泥溫、穗部氣溫比不灌水的高，灌深水比灌淺水保溫時間長[65]，灌水的空殼率比不灌水的低，灌深水的空殼率比灌淺水的低[66]。

及時施肥，增強植株抗性。寒露風來臨前、后施肥，增強植株抗低溫能力，能減輕寒露風損失。寒露風前噴施磷酸二氫鉀，增產(chǎn)可達14.04%[67]。遭受嚴重寒露風侵襲的晚稻施用“噴施寶”，與未使用“噴施寶”的相比，結(jié)實率高4.7%，千粒重重0.5g[68]。

化學調(diào)控，調(diào)節(jié)生長發(fā)育。合適的生長調(diào)節(jié)劑能調(diào)節(jié)水稻生長發(fā)育，對防御寒露風有較好的效果。寒露風前施用生長調(diào)節(jié)劑蕓苔素內(nèi)酯能延緩葉片衰老，延長葉片功能期，增加粒重[69]，寒露風來臨前施用“九二○”，能促進水稻上部莖節(jié)間伸長，減少包頸[64]，能加快抽穗，使抽穗開花避開寒露風。

輔助授粉，增加受精率。水稻空殼形成主要是子粒未受精所致。開花期遭遇寒露風，用人工（竹竿撥動等）或機械（無人機等）輔助授粉，能增加授粉量和受精率，減少空殼。研究[70]表明，寒露風天氣條件下，自然授粉的空粒率平均為34.5%，輔助授粉平均為14.1%。

5 存在問題和研究展望

（1）寒露風多因子致災機理及多氣象要素指標研究

寒露風影響晚稻的主要原因是低溫，但發(fā)生寒露風時，通常伴隨降水、寡照和大風，并加重危害程度，寒露風對晚稻的危害是多因子綜合的結(jié)果。目前的寒露風指標主要考慮溫度，有的也考慮降水[30]、濕度[20]，但光照和風速等考慮不多。晚稻不同發(fā)育階段對低溫的敏感度有差別，現(xiàn)有寒露風指標未能區(qū)別對待。寒露風危害等級，主要考慮低溫程度和持續(xù)天數(shù)。實際上，不同溫度低于指標的幅度，對晚稻危害程度差異較大，并與持續(xù)時長交互影響有差異。黃晚華等[54]通過設(shè)置不同發(fā)生時段影響權(quán)重和不同低溫程度作為當量冷積溫進行探索，但有待試驗驗證。今后，需探究多因子致災機理，結(jié)合因子貢獻大小、低溫幅度、持續(xù)時間以及發(fā)育階段對致災因子的敏感度，構(gòu)建以溫度因子為主、其它因子為輔且權(quán)重有別的隸屬于不同生育期的多氣象要素寒露風指標。

（2）寒露風農(nóng)業(yè)氣象智能精準預報技術(shù)研究

隨著氣象預報能力的提升，寒露風中、短期預報在防災中的作用日益得到體現(xiàn)，但長期預報對水稻生產(chǎn)布局的指導未能有效發(fā)揮，根本原因在于預報的準確率。寒露風短期預報大多依據(jù)天氣預報產(chǎn)品結(jié)合寒露風指標進行，對天氣預報的依賴較強。利用大數(shù)據(jù)、人工智能等新技術(shù)，開展有別于天氣預報（氣候預測）的寒露風農(nóng)業(yè)氣象智能精準預報技術(shù)研究，很有必要。

（3）寒露風精密監(jiān)測評估技術(shù)研究

包括3S技術(shù)在內(nèi)的寒露風監(jiān)測評估技術(shù)，對寒露風監(jiān)測評估發(fā)揮了較好作用。但單一手段監(jiān)測難以滿足氣象服務需求，傳統(tǒng)方法與新技術(shù)結(jié)合是寒露風監(jiān)測的趨勢。與寒露風強度等級、影響范圍相比，寒露風造成的產(chǎn)量損失更受關(guān)注，這也是寒露風研究需要解決的問題。因此，需要充分利用GIS的數(shù)據(jù)庫優(yōu)勢、RS的成像優(yōu)勢、GPS（地理信息系統(tǒng)）的定位優(yōu)勢及探測不受氣溶膠和降水的影響等技術(shù)優(yōu)勢，開展地面氣象觀測、3S技術(shù)及作物模型等融合的全時全域全要素寒露風精密監(jiān)測評估技術(shù)研究。

（4）寒露風精細服務技術(shù)體系研究

寒露風精細服務技術(shù)是一項集災前精準預評估技術(shù)、災中跟蹤評估技術(shù)、災后快速評估技術(shù)等于一體的綜合性技術(shù)，每個環(huán)節(jié)不能缺失。災前精準預評估的重點是寒露風有無、分布、強度大小、可能產(chǎn)生的危害、晚稻種植分布等，指標研究、規(guī)律分析、精準預報技術(shù)等是預評估的技術(shù)基礎(chǔ)。對寒露風強度、持續(xù)時間、致害范圍等消長及晚稻發(fā)育期進行跟蹤評估，離不開精密監(jiān)測技術(shù)。災后快速評估技術(shù)包括災害損失評估、防御技術(shù)效益評價等技術(shù)。寒露風災前和災中評估相關(guān)技術(shù)的未來研究方向，本文及相關(guān)文獻已有介紹，此處不再贅述。目前，寒露風災害損失評估技術(shù)很少考慮栽培技術(shù)等對寒露風危害的消減或加重，難以精準客觀評價寒露風造成的損失，防御技術(shù)投入產(chǎn)出效益的評估也缺少相應機制。因此，需加強寒露風災損評估模型和防御措施效益模型構(gòu)建等技術(shù)研究。

類似寒露風的水稻障礙性冷害不僅影響南方雙季晚稻[71]，也影響東北等地一季稻。寒露風對雙季晚稻的影響機理與一季稻障礙性冷害影響機理[72?75]相似。因此，寒露風精細氣象服務，亦可參考一季稻冷害研究成果。

當前，育種、栽培等農(nóng)業(yè)科學技術(shù)取得了長足進步，而與之配套的寒露風防御新技術(shù)鮮見報道。開展與農(nóng)業(yè)科技進步相適應的寒露風防災減災技術(shù)研究，對開展精細氣象服務很有意義。

總之，全球氣候變化將對未來農(nóng)牧業(yè)產(chǎn)生長期的嚴重影響[18]。寒露風研究，應緊跟氣候變化和農(nóng)業(yè)科技進步，重視寒露風演變規(guī)律研究，采取新技術(shù)、新方法，探究多因子致災機理，不斷完善指標體系、預測預報方法、監(jiān)測評估技術(shù)、防災減災技術(shù)等。

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Review on the Cold Dew Wind Damage of Double-cropping Late Rice in Southern Region

SONG Zhong-hua1,2, GAO Wen-juan1, LIU Fu-lai2, XIE Na1, SANG You-wei1, HUANG Wan-hua

(1. China Meteorological Administration Training Centre Hunan Branch, Changsha 410125, China;2. Key Laboratory of Hunan Meteorological Disaster Prevention and Mitigation,Changsha 410118)

Cold dew wind is a disastrous weather during the heading and flowering stage of double-cropping late rice, which is blocked by low temperature and increases the empty shell rate.In order to understand the current situation of cold dew wind research, inherit and improve the research results of cold dew wind, and provide reference for making breakthroughs,authors summarizes the main results of the cold dew wind research after analysis and combing of the cold dew wind literature.Abnormal atmospheric circulation is the basic reason of large-scale cold dew wind. Factors such as topography and altitude can cause small-scale cold dew wind.The damage of cold dew wind to late rice is mainly at the heading and flowering stage, followed by the booting stage.Most researches on cold dew wind indicators are based on field experiments, meteorological element simulation experiments, production practices, historical data, and literature analysis.The most widely used indicators are "cold dew windgrade" and "technical specifications for evaluation of rice cold damage".The method of weather science is a common method for forecasting cold dew wind.Mathematical statistics are indispensable in weather forecasting, and the application of new methods such as neural networks is a trend in weather forecasting.In the southern double-cropping rice area, the cold dew wind mainly occurs in mid-to-late September or after. Under the global warming, the first day of the cold dew wind tends to be delayed and the number of days decreases, but there are some cases where the first day advances and the number of days increases.Single point (station) observation and 3S technology are commonly used for cold dew wind monitoring.Reasonable arrangement of late rice sowing date, selection of low temperature resistant varieties and water temperature regulation are effective in preventing cold dew wind.In view of the main problems existing in the study of cold dew wind, such as incomplete index factors, inconsistent index standards, and unable to achieve the required accuracies of prediction, monitoring and evaluation, the main research directions in the future are prospected: Deepening the study of multifactor disaster mechanism and multi meteorological element index of cold dew wind, and constructing the index system; Make use of new technologies such as big data and artificial intelligence to strengthen the research on intelligent and accurate forecasting technology of agrometeorology; Strengthening the research on precision monitoring and evaluation technology integrating meteorological observation, satellite remote sensing and crop model; Paying attention to the research on the new law of cold dew wind under climate change; Carrying out research on disaster prevention and reduction technologies suitable for climate change and agricultural scientific and technological progress.

Cold dew wind;Southern China; Double-cropping late rice; Progress; Heading and flowering

10.3969/j.issn.1000-6362.2022.01.004

宋忠華,高文娟,劉富來,等.南方地區(qū)雙季晚稻寒露風危害研究綜述[J].中國農(nóng)業(yè)氣象,2022,43(1):37-49

收稿日期：2021?06?18

國家科技支撐計劃（2016YFD0300101-05）

通訊作者：劉富來，高級工程師，從事生態(tài)和農(nóng)業(yè)氣象研究和服務應用，E-mail:Liufl0126@126.com

宋忠華，E-mail:song4614815@163.com