王 營，徐明潔，辛明月，羅新蘭，張 濤，潘學(xué)標(biāo)，紀(jì)仰慧，殷 紅，趙媛媛，隋 明

東北地區(qū)玉米春季漬害指標(biāo)構(gòu)建及時(shí)空分布特征

王 營1,2，徐明潔2，辛明月3，羅新蘭2，張 濤2，潘學(xué)標(biāo)4，紀(jì)仰慧5，殷 紅2※，趙媛媛6，隋 明2

（1. 黑龍江省氣候中心，哈爾濱 150036；2. 沈陽農(nóng)業(yè)大學(xué)農(nóng)學(xué)院，沈陽 110866；3. 盤錦市氣象局，盤錦 124010；4. 中國農(nóng)業(yè)大學(xué)資源與環(huán)境學(xué)院，北京 100193；5. 黑龍江省氣象科學(xué)研究所，哈爾濱 150036；6. 營口市氣象局，營口 115002）

為厘清東北地區(qū)玉米春季漬害的評(píng)價(jià)指標(biāo)及變化特征，該研究利用東北地區(qū)164個(gè)氣象站點(diǎn)1981—2020年逐日氣象資料和歷史災(zāi)情資料，采用相關(guān)分析和逐步回歸方法，分析玉米春季播種-出苗期降水和溫度對(duì)漬害等級(jí)的影響效應(yīng)，建立當(dāng)量降水量和當(dāng)量溫度，在此基礎(chǔ)上構(gòu)建漬害等級(jí)指標(biāo)，探討東北地區(qū)玉米春季漬害的時(shí)空分布特征。結(jié)果表明：1）玉米春季漬害指標(biāo)驗(yàn)證基本一致率達(dá)82%，能較好地反映東北地區(qū)玉米播種-出苗期漬害的實(shí)際受災(zāi)情況。2）1981—2020年東北地區(qū)玉米播種-出苗期漬害的發(fā)生存在明顯空間差異，高發(fā)區(qū)集中在遼寧省東部、吉林省東南部以及黑龍江省三江平原地區(qū)，漬害頻率最高可達(dá)45%，輕度漬害發(fā)生范圍明顯擴(kuò)大；玉米不同程度漬害發(fā)生頻率存在差異，表現(xiàn)為輕度>中度>重度。3）玉米漬害發(fā)生頻率總體呈上升趨勢(shì)，但上升趨勢(shì)不顯著，其中2001年、2002年、2004年為顯著突變年。研究結(jié)果能夠?yàn)榻沂練夂蜃兓尘跋聳|北地區(qū)玉米春季漬害災(zāi)變機(jī)制和時(shí)空演變規(guī)律提供理論依據(jù)。

作物；漬害；溫度；降水；東北地區(qū)；春玉米；指標(biāo)構(gòu)建；時(shí)空分布

0 引 言

玉米是中國第一大作物，東北地區(qū)地處玉米黃金帶，是中國三大玉米主產(chǎn)區(qū)之一。近10年來，東北地區(qū)玉米種植面積和產(chǎn)量均呈逐漸增加趨勢(shì)，2000－2017年間東北地區(qū)的糧食作物播種面積和產(chǎn)量分別增加了87.1%、203.1%，其中玉米貢獻(xiàn)了最大的增量，年平均增速分別為6.5%、9.9%[1]。可見玉米在東北地區(qū)糧食生產(chǎn)中占有舉足輕重的地位，對(duì)保障該地區(qū)糧食安全起著重要的作用。東北地區(qū)地處中高緯度，玉米生長(zhǎng)以雨養(yǎng)為主，需水量大但是不耐澇，春季正值玉米播種期，此時(shí)土壤溫濕度條件是影響東北地區(qū)春耕整地和春播的主要因素[2]。東北地區(qū)的三江平原、松嫩平原和遼河中下游平原是漬害高發(fā)區(qū)[3-5]。由于東北地區(qū)春季溫度較低，受土壤熱力作用，下層水向上層聚集，土地過濕時(shí)，地表積水尚來不及排除就會(huì)發(fā)生凍結(jié)，形成冰夾層，從而形成春季漬害，此時(shí)農(nóng)田濕澇阻礙農(nóng)業(yè)機(jī)械進(jìn)地作業(yè)，造成耕地整地困難，春季播種整體進(jìn)程受阻，即使后期溫濕條件良好，仍會(huì)導(dǎo)致玉米發(fā)育期偏晚，從而影響作物產(chǎn)量[6-8]。21世紀(jì)以來，極端天氣事件發(fā)生頻繁，春季低溫多雨雪天氣屢有發(fā)生，春季漬害嚴(yán)重影響玉米春耕春播，如2013年東北地區(qū)遭遇罕見春季低溫澇漬，春耕春播進(jìn)程較常年偏晚7～15 d，對(duì)玉米產(chǎn)量造成了嚴(yán)重影響[8-9]。因此探討東北地區(qū)玉米春季漬害的時(shí)空分布規(guī)律，對(duì)于東北地區(qū)合理安排作物播種有重要意義。

目前評(píng)價(jià)漬害的指標(biāo)大致可分為3類：第1類是綜合考慮降水量、雨日數(shù)、日照時(shí)數(shù)等氣象因素的氣象指標(biāo)，如黃淮海夏玉米澇漬指標(biāo)和江淮春季濕漬害指標(biāo)[10-11]；第2類是以土壤水分界定漬害發(fā)生標(biāo)準(zhǔn)，現(xiàn)行農(nóng)業(yè)氣象澇漬監(jiān)測(cè)業(yè)務(wù)中以土壤相對(duì)濕度>90%且持續(xù)10 d作為農(nóng)田漬害標(biāo)準(zhǔn)[12]；第3類是考慮降水與作物需水量的綜合指標(biāo)，如水分盈余指數(shù)、權(quán)重濕潤(rùn)指數(shù)（Weighted Moisture Index，WMI）、當(dāng)量降水量和當(dāng)量降水需水差等[13-15]。目前漬害的指標(biāo)尚未統(tǒng)一，多針對(duì)南方地區(qū)以及夏季漬害，基于當(dāng)?shù)氐臍夂蚝妥魑镆蛩剡M(jìn)行指標(biāo)構(gòu)建，具有局地性，且多以月、季尺度作為統(tǒng)計(jì)時(shí)段，降水發(fā)生時(shí)間及溫度變化對(duì)漬害影響的考慮較少，無法完全反映漬害的逐日變化。而東北地區(qū)春季漬害頻發(fā)，此時(shí)溫度較低會(huì)加重土壤鎖水，導(dǎo)致表層漬害面積加大，進(jìn)一步影響玉米的播種和出苗，嚴(yán)重時(shí)會(huì)造成爛種、死苗，耽誤農(nóng)時(shí)的同時(shí)還會(huì)造成減產(chǎn)[2,16]。而目前還未有針對(duì)東北地區(qū)春季漬害指標(biāo)的研究，因此，本研究主要考慮春季降水和溫度等氣象因素，篩選玉米春季漬害的關(guān)鍵致災(zāi)因子，構(gòu)建東北地區(qū)玉米播種-出苗期漬害的等級(jí)指標(biāo)，分析1981—2020年玉米春季漬害的時(shí)空變化規(guī)律，該指標(biāo)可以應(yīng)用于區(qū)域玉米春季漬害的逐日監(jiān)測(cè)，對(duì)防災(zāi)減災(zāi)管理具有重要意義。

1 材料與方法

1.1 資料來源及預(yù)處理

1）氣象數(shù)據(jù)：1981—2020年遼寧省、吉林省、黑龍江省、內(nèi)蒙古東四盟地區(qū)164個(gè)基本氣象觀測(cè)站點(diǎn)的逐日氣象資料，包括平均溫度、最高溫度、最低溫度、風(fēng)速、降水等。

2）玉米生育期資料：1981—2020年東北地區(qū)54個(gè)農(nóng)業(yè)氣象觀測(cè)站玉米播種日期、出苗日期資料。個(gè)別年份資料缺失，應(yīng)用ArcGIS進(jìn)行插值處理，缺失資料的年份應(yīng)用玉米的生育期多年平均值來表示。

氣象數(shù)據(jù)資料及玉米生育期資料均來自中國氣象數(shù)據(jù)網(wǎng)（http://data.cma.cn/site/index.html），研究區(qū)域及氣象站點(diǎn)分布如圖1所示，圖中陰影部分為≥10 ℃年活動(dòng)積溫在2 000 ℃·d以上的東北地區(qū)玉米理論種植區(qū)域[17-18]。

注：該圖基于國家氣象信息中心提供的審圖號(hào)為GS（2017）3320號(hào)的標(biāo)準(zhǔn)地圖制作，底圖無修改。下同。

3）玉米漬害災(zāi)情資料：研究區(qū)域內(nèi)玉米春季漬害災(zāi)情資料來自《中國氣象災(zāi)害大典》（遼寧卷、吉林卷、黑龍江卷和內(nèi)蒙古卷）、《中國氣象災(zāi)害年鑒》，統(tǒng)計(jì)資料中關(guān)于玉米漬害事件的相關(guān)記錄。根據(jù)歷史資料災(zāi)情描述，將漬害程度分為輕度、中度、重度3個(gè)等級(jí)，其中輕度漬害定義為倒伏、受災(zāi)、受澇、作物播種推遲3 d以內(nèi)，中度漬害為成災(zāi)、部分絕收、部分改種、作物播種推遲3～7 d，重度漬害為沖毀、絕收、改種、作物播種推遲7 d以上[15,19]。根據(jù)災(zāi)害記錄中漬害發(fā)生的時(shí)間、地點(diǎn)以及受災(zāi)程度，結(jié)合氣象站降水資料和溫度資料反演玉米受災(zāi)時(shí)段及其前后連續(xù)過程降水和溫度實(shí)況，構(gòu)建災(zāi)害樣本，為確保歷史災(zāi)情資料的準(zhǔn)確性，將災(zāi)情資料與種植業(yè)司所記載的各地區(qū)受災(zāi)面積、成災(zāi)面積及絕收面積、《中國民政統(tǒng)計(jì)年鑒》自然災(zāi)害情況、東北地區(qū)玉米漬害相關(guān)文獻(xiàn)、媒體報(bào)道進(jìn)行對(duì)比，篩選出準(zhǔn)確率較高的記載，作為漬害指標(biāo)構(gòu)建和驗(yàn)證的樣本。由于歷史災(zāi)情資料的時(shí)間尺度不一致，包括季節(jié)、月和日的災(zāi)情記載，對(duì)不同時(shí)間尺度的漬害過程進(jìn)行細(xì)化，做逐日的反演，單日的漬害樣本，考慮到漬害的累積效應(yīng)，對(duì)該漬害過程前5 d的受災(zāi)情況進(jìn)行反演，作為漬害樣本序列；以旬和季節(jié)為單位的漬害樣本，篩選出玉米播種-出苗期內(nèi)各站漬害的逐日樣本序列。經(jīng)整理，共得到玉米播種-出苗期不同漬害等級(jí)的災(zāi)害樣本228個(gè)，隨機(jī)選取178組樣本進(jìn)行指標(biāo)構(gòu)建，其中輕度、中度和重度漬害樣本數(shù)分別為90、67及21。預(yù)留50組樣本，進(jìn)行指標(biāo)驗(yàn)證。

1.2 東北地區(qū)玉米春季漬害指標(biāo)構(gòu)建

1.2.1 玉米播種-出苗期的確定

在以往研究中，研究區(qū)域內(nèi)的玉米發(fā)育期通常用統(tǒng)一的日期，但是由于東北地區(qū)玉米年積溫空間分布不均，各個(gè)地區(qū)差異較大，玉米播種-出苗期的開始日期和結(jié)束日期有所不同。同一個(gè)站點(diǎn)中玉米播種-出苗期的日期有所波動(dòng)，根據(jù)已獲得的玉米發(fā)育期多年統(tǒng)計(jì)資料，將每個(gè)站點(diǎn)玉米的播種-出苗期的開始日期和結(jié)束日期用多年的平均值來表示（表1）。

表1 東北地區(qū)玉米播種-出苗期時(shí)間

1.2.2 指標(biāo)構(gòu)建方法

1）漬害等級(jí)指標(biāo)構(gòu)建

前期漬害程度的累積會(huì)對(duì)當(dāng)前的漬害過程產(chǎn)生影響，東北地區(qū)玉米春季漬害受低溫與降水共同影響[6,8]，因此選擇春季降水和溫度作為致災(zāi)因子，前人在對(duì)漬害累積影響進(jìn)行分析時(shí)，考慮前期影響時(shí)段為3～6旬，由于東北地區(qū)春季降水時(shí)段較短，10 d累積降水量較能代表該階段的降水影響，因此本文對(duì)當(dāng)前漬害過程以及過程前30 d每10 d的累積降水量進(jìn)行統(tǒng)計(jì)[15,20]；研究表明前20 d的溫度因子與漬害的相關(guān)程度較好，且5 d左右的低溫對(duì)玉米的出苗率有顯著影響[21-22]，東北地區(qū)春季氣溫變化幅度較大，相較于10 d，5 d的平均溫度可以對(duì)漬害前期溫度進(jìn)行評(píng)估，同時(shí)極端低溫不會(huì)被平滑[23]，因此統(tǒng)計(jì)當(dāng)前漬害過程及過程前20 d每5 d的日平均溫度；研究表明春季耕層土壤含水量與前一年秋、冬季節(jié)降水顯著相關(guān)，東北地區(qū)緯度較高，前年秋冬降水較多溫度較低時(shí)易形成“雨封地”，會(huì)造成第二年春季漬害[24-26]，因此統(tǒng)計(jì)漬害前一年秋、冬季降水及溫度。降水與溫度分別與災(zāi)害程度進(jìn)行Pearson相關(guān)分析，篩選關(guān)鍵致災(zāi)因子，進(jìn)而以漬害災(zāi)情等級(jí)為因變量，采用逐步回歸方法，分別構(gòu)建當(dāng)量降水和當(dāng)量溫度。

式中1、2均為根據(jù)歷史災(zāi)情資料統(tǒng)計(jì)的漬害樣本等級(jí)，1=1，2，3、2=1，2，3分別對(duì)應(yīng)漬害輕、中、重不同等級(jí)；a、b為回歸系數(shù)，將回歸系數(shù)的絕對(duì)值進(jìn)行歸一化，即為各個(gè)影響因子的影響系數(shù)。當(dāng)=1時(shí)，1為漬害當(dāng)前過程降水量即發(fā)生漬害的當(dāng)日降水量，mm，1為當(dāng)前漬害過程平均溫度即發(fā)生漬害的當(dāng)日平均溫度，℃；當(dāng)=2，3，…，6時(shí)，P為漬害前1～10 d、11～20 d、21～30 d、前一年秋季、前一年冬季的累計(jì)降水量，mm，當(dāng)=2，3，…，7時(shí)，T為發(fā)生漬害前1～5 d、6～10 d、11～15 d、16～20 d的日平均溫度、前一年秋季、前一年冬季的平均溫度，℃。

當(dāng)量降水是影響當(dāng)前漬害過程的有效降水量，即計(jì)算漬害當(dāng)前過程降水量和前期降水量的加權(quán)值；當(dāng)量溫度是影響當(dāng)前漬害過程的平均溫度，即計(jì)算漬害當(dāng)前過程的日平均溫度和前期平均溫度的加權(quán)值。其表達(dá)式為

式中P為當(dāng)量降水量，mm；T為當(dāng)量溫度，℃；c、d為回歸系數(shù)a、b絕對(duì)值進(jìn)行歸一化后的權(quán)重系數(shù)。

以當(dāng)量降水與當(dāng)量溫度為自變量，漬害程度為因變量進(jìn)行回歸分析，構(gòu)建漬害指標(biāo)方程如下：

3=0+1P+2T（5）

式中3為漬害等級(jí)，3=1，2，3分別對(duì)應(yīng)漬害輕、中、重不同等級(jí)；1、2為回歸系數(shù)，將回歸系數(shù)的絕對(duì)值進(jìn)行歸一化，即為各個(gè)影響因子的權(quán)重系數(shù)，得到漬害指標(biāo)（）方程為

=1P+2T（6）

式中1、2為回歸系數(shù)1、2絕對(duì)值分別歸一化后的權(quán)重系數(shù)。指標(biāo)構(gòu)建過程中選取的各項(xiàng)因子與漬害程度的相關(guān)性均經(jīng)過顯著性檢驗(yàn)，因此各項(xiàng)因子直接構(gòu)建的指標(biāo)方程代表性較好，能綜合反映溫度和降水對(duì)漬害的影響。

2）閾值劃分

應(yīng)用所構(gòu)建的玉米春季漬害指標(biāo)，統(tǒng)計(jì)不同程度的漬害樣本序列，對(duì)該序列進(jìn)行正態(tài)性檢驗(yàn)，采取Q-Q（Quantile-Quantile）圖與K-S（Kolmogorov-Smirnov）檢驗(yàn)相互印證的檢驗(yàn)方法[27-30]，提高多元正態(tài)檢驗(yàn)結(jié)果的可靠性，若檢測(cè)序列不屬于正態(tài)分布，則可進(jìn)行初等函數(shù)變換，從而使樣本符合正態(tài)分布。

基于漬害指標(biāo)的計(jì)算，經(jīng)正態(tài)檢驗(yàn)后，采用分布區(qū)間估計(jì)方法，估計(jì)樣本的重現(xiàn)水平，采用樣本平均值95%置信區(qū)間來表征樣本的漬害指標(biāo)區(qū)間，以95%置信區(qū)間的下置信限，作為達(dá)到該春玉米漬害等級(jí)的漬害指標(biāo)臨界值[15]。

1.2.3 指標(biāo)驗(yàn)證

根據(jù)指標(biāo)構(gòu)建前預(yù)留的災(zāi)害樣本，進(jìn)行東北地區(qū)玉米春季漬害的指標(biāo)驗(yàn)證。指標(biāo)預(yù)留過程采取隨機(jī)原則，選取了不同年代際、不同程度的漬害樣本共50個(gè)，根據(jù)預(yù)留樣本的發(fā)生時(shí)間和地點(diǎn)，應(yīng)用本研究所構(gòu)建的春季漬害指標(biāo)計(jì)算出相應(yīng)的漬害程度，二者進(jìn)行對(duì)比驗(yàn)證，檢驗(yàn)指標(biāo)的準(zhǔn)確性。

1.2.4 漬害發(fā)生趨勢(shì)與突變檢驗(yàn)

M-K方法多用于氣象數(shù)據(jù)趨勢(shì)的研究分析，本研究應(yīng)用M-K方法對(duì)玉米播種-出苗期漬害站次比發(fā)生趨勢(shì)與突變進(jìn)行分析，M-K統(tǒng)計(jì)量曲線中，UF統(tǒng)計(jì)量曲線表示變化趨勢(shì)，當(dāng)UF小于0時(shí)即為降低趨勢(shì)，當(dāng)曲線超過了由顯著性檢驗(yàn)而確定的臨界值，表明變化趨勢(shì)是顯著的，UF與UB曲線的交點(diǎn)為突變點(diǎn)，突變值在臨界值的范圍內(nèi)，則在該點(diǎn)發(fā)生時(shí)間突變[31]。

2 結(jié)果與分析

2.1 玉米播種-出苗期漬害指標(biāo)構(gòu)建

由于低溫與降水是東北地區(qū)春季漬害的主要致災(zāi)因子，根據(jù)歷史災(zāi)情資料，統(tǒng)計(jì)漬害當(dāng)前過程及前期的降水和溫度，采用Pearson相關(guān)系數(shù)法篩選玉米漬害的指標(biāo)因子，結(jié)果如表2所示。

①衛(wèi)生廁所建造在室內(nèi)或庭院內(nèi)，對(duì)房屋建筑質(zhì)量較好的建筑，盡量在屋內(nèi)進(jìn)行衛(wèi)生廁所改造，對(duì)房屋質(zhì)量較差的建筑，應(yīng)在庭院內(nèi)選擇合適位置新建無害化衛(wèi)生廁所。

表2 致災(zāi)因子與漬害等級(jí)相關(guān)性分析

注：**表示在0.01顯著性水平（雙側(cè)）下相關(guān)；*表示在0.05顯著性水平（雙側(cè)）下相關(guān)。下同。1、2、3、4、5、6分別為漬害當(dāng)日降水量、過程前1～10 d、前11～20 d、前21～30 d、前一年秋季、前一年冬季的累計(jì)降水量，mm，1、2、3、4、5、6、7分別為漬害當(dāng)日平均溫度、過程前1～5 d、前6～10 d、前11～15 d、前16～20 d的日平均溫度、前一年秋季、前一年冬季的平均溫度，℃。

Note: ** indicates correlation at 0.01 significant level (bilateral); * indicates a correlation at the 0.05 significance level (bilateral). Same below.1,2,3,4,5, and6were the precipitation on the day of waterlogging, the cumulative precipitation of 1-10 d, 11-20 d, 21-30 d, autumn of the previous year, and winter of the previous year, respectively, mm.1,2,3,4,5,6, and7were the average temperature on the day of waterlogging, the daily average temperature of 1-5 d, 6-10 d, 11-15 d, 16-20 d, autumn of the previous year, and winter of the previous year, respectively, ℃.

選擇與漬害災(zāi)情等級(jí)呈極顯著正相關(guān)的漬害當(dāng)前過程降水量（1）、過程前1～10 d累計(jì)降水量（2）為自變量，構(gòu)建當(dāng)量降水量（P）；選擇與漬害災(zāi)情等級(jí)呈極顯著負(fù)相關(guān)的漬害當(dāng)前過程平均溫度（1）、前1～5 d平均溫度（2）、前6～10 d平均溫度（3），構(gòu)建當(dāng)量溫度（T）；引入前6～10 d平均溫度（3）時(shí)方程未通過0.05顯著性檢驗(yàn)，因此剔除該因子。所構(gòu)建的當(dāng)量降水（P）和當(dāng)量溫度（T）方程見式（7）～式（8），決定系數(shù)分別為0.714、0.352，均通過0.01顯著性水平檢驗(yàn)。

P=0.6741+0.3262（7）

T=?0.6441?0.3562（8）

當(dāng)量降水與當(dāng)量溫度方程構(gòu)建中，各項(xiàng)因子與漬害程度的相關(guān)性均顯著（通過0.01顯著性檢驗(yàn)），因此以當(dāng)量降水量（P）和當(dāng)量溫度（T）為自變量，漬害等級(jí)為因變量，進(jìn)行回歸分析，回歸模型調(diào)整后決定系數(shù)為0.31，達(dá)到0.01顯著性水平，權(quán)重系數(shù)取標(biāo)準(zhǔn)化回歸系數(shù)絕對(duì)值的歸一化值，得到漬害指標(biāo)方程為

=0.738P+0.262T（9）

2.2 玉米播種-出苗期漬害指標(biāo)閾值的劃分

依據(jù)建立的模型，分別統(tǒng)計(jì)玉米播種-出苗期樣本序列值的最小值、最大值、平均值和均方差，統(tǒng)計(jì)結(jié)果表明（表3），各組樣本序列的最小值、最大值和平均值變化規(guī)律一致。其數(shù)值在播種-出苗期內(nèi)遵循輕度<中度<重度，符合一般規(guī)律，因此對(duì)玉米播種-出苗期不同漬害程度的3組樣本值序列進(jìn)行正態(tài)分布檢驗(yàn)，采取Q-Q圖與K-S檢驗(yàn)相互印證的方法，Q-Q圖顯示3組樣本均符合正態(tài)分布，K-S檢驗(yàn)結(jié)果表明（表3），輕度、中度、重度漬害值序列3組樣本K-S檢驗(yàn)值均通過0.01顯著性檢驗(yàn)，表明樣本符合正態(tài)分布。

表3 玉米漬害樣本指標(biāo)（Y值）特征量及正態(tài)檢驗(yàn)

利用分布區(qū)間估計(jì)方法，對(duì)輕度、中度、重度漬害樣本值序列進(jìn)行區(qū)間估計(jì)，得到平均值95%置信區(qū)間，利用東北地區(qū)玉米播種-出苗期不同漬害等級(jí)的值95%置信區(qū)間的下限值，界定與之相對(duì)應(yīng)的漬害指標(biāo)，確定玉米播種-出苗期不同漬害等級(jí)的漬害指標(biāo)區(qū)間，如表4所示。

表4 玉米播種-出苗期漬害等級(jí)指標(biāo)

2.3 玉米播種-出苗期漬害指標(biāo)驗(yàn)證

根據(jù)以上過程所構(gòu)建的漬害指標(biāo)與預(yù)留的50組樣本，對(duì)指標(biāo)進(jìn)行驗(yàn)證，結(jié)果如表5所示。分析檢驗(yàn)樣本的準(zhǔn)確率，指標(biāo)計(jì)算漬害等級(jí)與實(shí)際等級(jí)值無級(jí)差認(rèn)為完全符合，等級(jí)有1級(jí)級(jí)差認(rèn)為基本符合，等級(jí)有2級(jí)級(jí)差認(rèn)為不符合，統(tǒng)計(jì)可知漬害指標(biāo)基本一致概率達(dá)82%，完全一致概率達(dá)64%，可以認(rèn)為指標(biāo)具有一定的可行性[13,19]。據(jù)資料記載，1983年4月下旬，黑龍江省西部及吉林省部分地區(qū)遭受大風(fēng)雪與春汛，龍江縣、克山、拜泉縣等地區(qū)部分農(nóng)田沖毀，影響了大田播種，部分播種未出苗作物發(fā)生粉種，多地遭受春季漬害，指標(biāo)基本一致率達(dá)88%。1988年進(jìn)入4月份之后，東北大部分地區(qū)降水偏多，特別是黑龍江平原地區(qū)，比往年同期多5成至一倍，春耕普遍推遲10 d左右，部分地區(qū)出現(xiàn)春澇，指標(biāo)基本一致率達(dá)86%。2010年冬春季黑龍江省低溫多雨雪，降雪頻次多、范圍廣，春季低溫為1961年以來歷史第2位，嚴(yán)重影響春播，大田播種比歷年晚10 d以上，東北地區(qū)共22個(gè)站點(diǎn)發(fā)生漬害，指標(biāo)基本一致率達(dá)82%，其中指標(biāo)計(jì)算漬害等級(jí)與遼寧省6個(gè)站點(diǎn)漬害實(shí)際發(fā)生情況完全一致。2013年春季，東北地區(qū)降水量較常年同期偏多67.5%，同時(shí)遭遇50多年不遇的低溫，對(duì)春季大田播種產(chǎn)生明顯不利影響，指標(biāo)基本一致率達(dá)77%。

表5 漬害指標(biāo)驗(yàn)證

注：表中0、1、2、3分別代表未發(fā)生漬害、輕度漬害、中度漬害、重度漬害。

Note: 0, 1, 2, and 3 in the table represent no waterlogging, slight waterlogging, moderate waterlogging, and heavy waterlogging.

2.4 玉米播種-出苗期漬害時(shí)間變化趨勢(shì)與突變分析

根據(jù)構(gòu)建的漬害指標(biāo)，應(yīng)用生育期資料和降水、溫度資料，得到1981—2020年東北地區(qū)164個(gè)站點(diǎn)玉米播種-出苗期的漬害發(fā)生情況，結(jié)合M-K方法，對(duì)1981－2020年東北地區(qū)玉米漬害站次比時(shí)間變化趨勢(shì)與突變情況進(jìn)行分析?？梢钥闯鰸n害發(fā)生站次比存在年代際變化特征（圖2a），漬害發(fā)生站次比整體呈不顯著上升趨勢(shì)（未通過0.05的顯著性檢驗(yàn)）。40年間共12 a漬害站次比大于0.30，有10 a發(fā)生在2000s，其中以1984年、2010年和2011年最多，超過50%的站點(diǎn)發(fā)生春季漬害。

圖2 1981—2020年東北地區(qū)漬害站次比的時(shí)間變化和M-K突變檢驗(yàn)過程線

由M-K統(tǒng)計(jì)量曲線（圖2b）可知，東北地區(qū)玉米播種-出苗期漬害站次比存在明顯的年代際變化特征，1981－1985年呈現(xiàn)波動(dòng)變化趨勢(shì)，1980s后期到1990s末呈下降趨勢(shì)，2000s基本呈上升趨勢(shì)，變化趨勢(shì)均不顯著，其中2001年、2002年和2004年為顯著突變年，與漬害發(fā)生站次比的時(shí)間變化相一致。

2.5 玉米播種-出苗期漬害頻率時(shí)空分布

1981—2020年東北地區(qū)玉米播種-出苗期漬害分布如圖3所示。東北地區(qū)春季漬害主要發(fā)生于東部地區(qū)，不同程度漬害發(fā)生頻率從高到低依次為輕度、中度、重度，輕度漬害發(fā)生頻率明顯高于其他程度，81%地區(qū)輕度漬害頻率大于10%，除黑龍江省南部肇東外所有站點(diǎn)40年間均發(fā)生過輕度漬害。輕度漬害高發(fā)區(qū)位于吉林省東南部與遼寧省交界處，其中，柳河、白山發(fā)生頻率最高，均達(dá)到45%。東四盟南部地區(qū)、吉林省中西部地區(qū)以及黑龍江省西部地區(qū)頻率較低。中度漬害高發(fā)區(qū)位于黑龍江省東北部三江平原地區(qū)、遼寧省東南沿海地區(qū)，其中遼寧省東南部丹東、寬甸頻率最高，均大于25%，40年間東北地區(qū)大部分地區(qū)中度漬害頻率小于10%，其中37個(gè)站未發(fā)生中度漬害。重度漬害發(fā)生頻率明顯小于其他程度漬害，大部分集中在遼寧省東部地區(qū)以及吉林省東南部地區(qū)，發(fā)生頻率為10%～20%，大部分地區(qū)重度漬害頻率小于10%。

圖3 1981—2020年東北地區(qū)玉米播種-出苗期漬害總頻率分布圖

1980s輕度漬害頻率最高的地區(qū)位于吉林省東南部通化、集安，10年間發(fā)生5～6次輕度漬害，1990s和2000s范圍逐漸擴(kuò)大，2000s東北地區(qū)90%的站點(diǎn)均發(fā)生輕度漬害，部分地區(qū)頻率大于50%，東北地區(qū)東部漬害頻率增加較為明顯，均大于20%。中度漬害發(fā)生范圍變化較小，主要發(fā)生于遼寧省東南部，其中丹東、岫巖等地1980s中度漬害頻率較高達(dá)30%，40年間松嫩平原西部漬害頻率先升高后下降，2000s三江平原地區(qū)中度漬害頻率略有下降。1980s重度漬害頻率的高值區(qū)位于遼寧省南部，寬甸、興城、大洼等地10年間發(fā)生1～2次重度漬害，1990s重度漬害范圍減小，2000s遼寧省東南部、吉林省東南部以及中西部，重度漬害頻率有所上升，其中遼寧省東南部的丹東、東港20年分別發(fā)生6次、4次重度漬害。

圖4 1981—2020年東北地區(qū)玉米播種-出苗期不同年代際漬害頻率分布圖

3 討 論

東北地區(qū)地理位置獨(dú)特，大部分地區(qū)春季溫度低蒸發(fā)小，此時(shí)正值春玉米播種期，突發(fā)性降水常造成嚴(yán)重漬害，影響玉米的春耕整地和播種，嚴(yán)重時(shí)會(huì)造成爛種[32]。目前的漬害指標(biāo)多針對(duì)黃淮海地區(qū)以及長(zhǎng)江中下游地區(qū)，僅考慮降水因子，無法直接反映低溫對(duì)東北地區(qū)春季漬害的影響[33-36]。因此本研究基于氣象因子與災(zāi)害程度結(jié)合的方法，選取了能較好反映東北地區(qū)漬害特征的降水、溫度兩個(gè)氣象因子，定義“當(dāng)量降水量”和“當(dāng)量溫度”，并給出量化估算方法，據(jù)此構(gòu)建東北地區(qū)玉米春季漬害等級(jí)指標(biāo)，基于概率置信區(qū)間法進(jìn)行指標(biāo)閾值的劃分，為東北地區(qū)玉米漬害的過程監(jiān)測(cè)評(píng)估提供理論支撐，該方法在中國江淮地區(qū)夏玉米澇漬[33]、江漢和江南西部春玉米澇漬[34]、西南地區(qū)水稻洪澇[37]、湖南省早稻洪澇[38]、黃淮海冬小麥干旱[39]、東北地區(qū)春玉米冷害[40]、甘肅地區(qū)小麥干熱風(fēng)[41]等指標(biāo)構(gòu)建中得到應(yīng)用，劃分結(jié)果較為合理，構(gòu)建的指標(biāo)也具有較高的適用性，基于對(duì)前期降水與溫度的連續(xù)累積監(jiān)測(cè)，可判斷逐日漬害的發(fā)生情況。根據(jù)本研究所構(gòu)建的指標(biāo)，反演歷史東北地區(qū)玉米播種-出苗期的漬害時(shí)空分布特征，三江平原地區(qū)各種程度漬害頻率均較高，遼寧省東部與吉林省東南部接壤地區(qū)漬害也時(shí)有發(fā)生，總體呈現(xiàn)由東向西遞減的空間分布，與前人研究具有很好的一致性[42]。

東北地區(qū)春季漬害的形成是一個(gè)復(fù)雜的過程，受到當(dāng)前氣象因子以及前效因子的累積影響。同時(shí)漬害還受到地形地勢(shì)、土壤特性、排灌管理、作物品種等因素的影響，其中土壤因素是東北地區(qū)漬害的重要影響因素，東北地區(qū)大部分為壤土，其中以白漿土、黑土、草甸土、泥炭沼澤土為典型。表層土壤孔隙度達(dá)15%以上，心土粘重，透水性差，雨水入滲受到心土嚴(yán)重阻隔，容易形成滯水而導(dǎo)致漬害，同時(shí)由于大量使用化肥和農(nóng)藥等，導(dǎo)致土壤理化性質(zhì)、滲透速率和持水性發(fā)生改變，進(jìn)而對(duì)漬害產(chǎn)生更為復(fù)雜的影響[43]。東北地區(qū)北部存在坡耕地，地勢(shì)較緩，波狀起伏，坡度在1o～5o之間，常發(fā)生局地漬害[44]。由于目前所獲取的土壤相關(guān)數(shù)據(jù)完整性和準(zhǔn)確性較差，隨著土壤水分監(jiān)測(cè)方法和技術(shù)的進(jìn)步，未來在指標(biāo)的構(gòu)建中，可以考慮不同深度土壤水分的連續(xù)監(jiān)測(cè)，提高局地漬害指標(biāo)的精準(zhǔn)度。同時(shí)有研究表明東北地區(qū)極端降水強(qiáng)度和日數(shù)呈增加趨勢(shì)，但是分布不均勻性也有所增加，東北地區(qū)東南部以及黑龍江省南部是極端降水高發(fā)區(qū)[45-46]。極端降水的增加與東北地區(qū)特殊的土壤類型相結(jié)合，可能是造成2000s東北地區(qū)漬害發(fā)生頻率增高的主要原因。本研究在指標(biāo)構(gòu)建中由于數(shù)據(jù)資料的限制，對(duì)其他因素考慮的不足，僅考慮了一段時(shí)間內(nèi)降水和溫度的影響，無法反映局地性的玉米春季漬害，綜合考慮土壤、地形等因素，對(duì)特殊地形所造成的漬害相關(guān)研究仍然需要進(jìn)一步的精細(xì)化。

4 結(jié) 論

本文從歷史災(zāi)情出發(fā)，綜合考慮東北地區(qū)玉米播種-出苗期漬害的主要致災(zāi)因子降水和溫度，構(gòu)建了適用于東北地區(qū)玉米春季漬害的評(píng)價(jià)指標(biāo)，對(duì)1981—2020年東北地區(qū)漬害的時(shí)空分布特征進(jìn)行分析，主要結(jié)論如下：

1）分析影響東北地區(qū)春季漬害的致災(zāi)因子，發(fā)現(xiàn)漬害當(dāng)前過程降水量、過程前1～10 d累計(jì)降水量與漬害災(zāi)情等級(jí)呈顯著性正相關(guān)，漬害當(dāng)前過程平均溫度、前1～5 d平均溫度與漬害災(zāi)情等級(jí)呈顯著性負(fù)相關(guān)，以此構(gòu)建的當(dāng)量降水、當(dāng)量溫度與漬害的發(fā)生具有很好的相關(guān)性。

2）以當(dāng)量降水與當(dāng)量溫度所構(gòu)建的漬害指標(biāo)，經(jīng)指標(biāo)驗(yàn)證，與實(shí)際災(zāi)害發(fā)生基本一致率達(dá)82%，能較好地反映東北地區(qū)玉米播種-出苗期漬害的實(shí)際受災(zāi)情況，可以認(rèn)為指標(biāo)具有一定的可行性。

3）東北地區(qū)玉米播種-出苗期漬害高發(fā)區(qū)位于遼寧省東部、吉林省東南部以及黑龍江省三江平原地區(qū)，40年間輕度漬害頻率最高可達(dá)45%，發(fā)生范圍呈擴(kuò)大趨勢(shì)，內(nèi)蒙古東四盟地區(qū)漬害發(fā)生頻率較低。玉米播種-出苗期不同程度漬害發(fā)生頻率存在差異，輕度最高，中度次之，重度最低。

4）1981－2020年東北地區(qū)玉米播種-出苗期漬害發(fā)生站次比總體呈上升趨勢(shì)，但上升趨勢(shì)不顯著。1981－1985年漬害站次比呈現(xiàn)波動(dòng)變化趨勢(shì)，1980s后期到1990s末均呈下降趨勢(shì)，2000s基本呈上升趨勢(shì)，變化趨勢(shì)均不顯著，其中2001年、2002年和2004年為顯著突變年。

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Indicator construction and spatial distribution characteristics of maize spring waterlogging in Northeast China

Wang Ying1,2, Xu Mingjie2, Xin Mingyue3, Luo Xinlan2, Zhang Tao2, Pan Xuebiao4, Ji Yanghui5, Yin Hong2※, Zhao Yuanyuan6, Sui Ming2

(1.,150036,; 2.,,110866,; 3.,124010; 4.,,100193,; 5.,150036,; 6.,115002,)

An evaluation index of spring maize waterlogging was constructed to analyze the spatial and temporal distribution characteristics in Northeast China. Daily meteorological, maize growth period, and historical disaster data were collected from 164 meteorological stations from 1981 to 2020. Pearson correlation analysis was used to screen the key disaster-causing factors of spring maize sowing-emergence seedling waterlogging. An analysis was made on the effects of early precipitation and temperature on the level of waterlogging. The stepwise regression was utilized to construct the equivalent precipitation and equivalent temperature, particularly with the degree of waterlogging as the dependent variable, while the factors with a significant impact on the waterlogging as the independent variables. A normality test of equivalent precipitation and the equivalent temperature was carried out to construct the waterlogging grade index. The lower confidence limit of 95% confidence interval was taken as the index critical value of mild, moderate and severe waterlogging grade of spring maize. The occurrence of waterlogging in the sowing-emergence stage of maize was inverted to analyze the availability of the index, compared with the historical disaster data of waterlogging. The trend analysis and mutation test were performed on the M-K test at the maize sowing-emergence stage waterlogging from 1981 to 2020. The spatial distribution and interdecadal variation characteristics were obtained for the different degrees of waterlogging. The results show: 1) The precipitation in the current process of waterlogging and the cumulative precipitation from 1 to 10 days before the process were significantly positively correlated with the grade of waterlogging disaster. The average temperature in the current process of waterlogging and the average temperature from 1 to 5 days before waterlogging were significantly negatively correlated with the grade of waterlogging disaster. Therefore, the waterlogging index was constructed for the maize sowing-emergence stage. The basically consistent rate of index verification was 82%, indicating the excellent accuracy of the index. Consequently, a better representative was achieved in the actual disaster situation of maize waterlogging in this period. 2) There were outstanding spatial differences in the occurrence of waterlogging at the sowing-emergence stage of maize. Specifically, the main frequency was concentrated in the eastern region, whereas, there was a low frequency of waterlogging in the East Four Leagues. Among them, the highest frequency of waterlogging was distributed in the eastern part of Liaoning Province, the southeastern part of Jilin Province, and the Sanjiang Plain of Heilongjiang Province, with the highest frequency of waterlogging up to 45%. The range of mild waterlogging showed an expanding trend. But, there was no change in the range of other degrees of waterlogging. Great differences were found in the frequency of different degrees of waterlogging in maize. The frequency from the high to the low was mild > moderate > severe. 3) The frequency of maize waterlogging damage showed an overall upward trend, but the upward trend was not significant (not through the 0.05 significance test). Among them, the years 2001, 2002, and 2004 were the significant mutation years (through the 0.01 significance test). The finding can provide a theoretical basis to reveal the disaster mechanism and temporal and spatial evolution of spring maize waterlogging in Northeast China under the background of climate change. A reliable scheme can be achieved in the real-time monitoring of waterlogging.

crops; waterlogging; temperature; precipitation; northeast region of China; spring maize; index construction; spatiotemporal distribution

10.11975/j.issn.1002-6819.2022.21.013

P426.616

A

1002-6819(2022)-21-0101-10

王營，徐明潔，辛明月，等. 東北地區(qū)玉米春季漬害指標(biāo)構(gòu)建及時(shí)空分布特征[J]. 農(nóng)業(yè)工程學(xué)報(bào)，2022，38(21)：101-110.doi：10.11975/j.issn.1002-6819.2022.21.013 http://www.tcsae.org

Wang Ying, Xu Mingjie, Xin Mingyue, et al. Indicator construction and spatial distribution characteristics of maize spring waterlogging in Northeast China[J]. Transactions of the Chinese Society of Agricultural Engineering (Transactions of the CSAE), 2022, 38(21): 101-110. (in Chinese with English abstract) doi：10.11975/j.issn.1002-6819.2022.21.013 http://www.tcsae.org

2022-09-26

2022-10-24

國家重點(diǎn)研發(fā)計(jì)劃課題“主要糧食作物氣象災(zāi)害發(fā)生規(guī)律及指標(biāo)研究”（2017YFD0300401）

王營，碩士，助理工程師，研究方向?yàn)檗r(nóng)業(yè)氣象學(xué)。Email：1975598681@qq.com

殷紅，博士，教授，研究方向?yàn)闅夂蜃兓瘜?duì)農(nóng)業(yè)影響與適應(yīng)。Email：snyinhong@syau.edu.cn