王蔚丹, 孫 麗, 裴志遠(yuǎn), 陳媛媛, 孫娟英, 董 沫

(1.農(nóng)業(yè)農(nóng)村部耕地利用遙感重點實驗室, 北京100121; 2.農(nóng)業(yè)農(nóng)村部規(guī)劃設(shè)計研究院, 北京100121)

政府間氣候變化專門委員會第四次評估報告(IPCC AR4)指出，受全球變化影響，干旱、強(qiáng)降水等極端氣候事件的發(fā)生范圍和頻率有增加風(fēng)險[1]。農(nóng)業(yè)是對氣候變化反應(yīng)最敏感的部門[2]，氣候變化對糧食安全的影響越發(fā)顯著[3]。研究氣候變化背景下不同氣候要素對農(nóng)作物生產(chǎn)的影響，以及區(qū)域干濕變化與農(nóng)作物產(chǎn)量之間的關(guān)系，對減少糧食危機(jī)十分重要。

目前針對氣候變化對產(chǎn)量影響的研究有很多，劉昌等[4]探究了氣候變化對山東省冬小麥、夏玉米單產(chǎn)的影響，結(jié)果表明不同氣候要素對作物的影響效應(yīng)及影響程度可能有所不同。陳群等[5]分析東北三省春玉米生長季的氣候因子(溫度和降水量)與春玉米生育進(jìn)程數(shù)據(jù)和歷史產(chǎn)量數(shù)據(jù)之間的關(guān)系，結(jié)果表明平均溫、最高溫和最低溫的變化均會影響春玉米的產(chǎn)量。車曉翠等[2]以吉林省為研究對象，選取年均降水量、年均氣溫、年均日照時數(shù)為氣候指標(biāo)，建立氣候因素與玉米產(chǎn)量的關(guān)系模型。陳霞燕等[6]發(fā)現(xiàn)降水量是影響吉林省西部生產(chǎn)潛力的主要因子，氣溫對東部地區(qū)更為關(guān)鍵。戚穎等[7]研究黑龍江省玉米生長季內(nèi)降水、氣溫以及區(qū)域干濕變化對玉米產(chǎn)量的影響，發(fā)現(xiàn)氣溫對黑龍江省玉米產(chǎn)量的影響大于降水。曹永強(qiáng)等[8]認(rèn)為遼寧省春玉米氣象產(chǎn)量與生長季內(nèi)平均溫、日照時數(shù)呈負(fù)相關(guān)，與降水量呈正相關(guān)。已有研究多集中在省級行政單元上，而各氣候要素具有地域性差異，農(nóng)作物對氣候變化的響應(yīng)也可能存在地域特征。同時伴隨著氣候變化，極端天氣氣候事件頻發(fā)[4]，氣象干濕狀況(旱澇)對農(nóng)作物產(chǎn)量的影響不容忽視。標(biāo)準(zhǔn)化降水蒸散指數(shù)(Standardized Precipitation Evapotranspiration Index，SPEI)考慮水分平衡，具有較強(qiáng)的數(shù)學(xué)統(tǒng)計機(jī)理，且易于實現(xiàn)，被廣泛應(yīng)用于描述多時間尺度的干濕狀況[9-11]。

遼寧省是我國重要的糧食生產(chǎn)基地，春玉米是該地區(qū)廣泛種植的糧食作物之一，氣候條件的變化導(dǎo)致年際間產(chǎn)量波動明顯[12]。已有的氣候變化對農(nóng)作物產(chǎn)量影響的研究多為省級尺度，而該地區(qū)水分、熱量等氣候條件存在明顯空間差異[13-14]，基于地市級尺度的干濕條件與春玉米產(chǎn)量之間的關(guān)系尚不明確[15-16]。本研究通過分析降水、氣溫、日照時數(shù)等氣候因素變化情況，結(jié)合標(biāo)準(zhǔn)化降水蒸散指數(shù)(SPEI)，基于M-K趨勢分析、相關(guān)分析及回歸分析等數(shù)理統(tǒng)計方法，探究遼寧省地市級尺度春玉米生長季的氣候要素、干濕狀況變化規(guī)律及其與歷史產(chǎn)量數(shù)據(jù)之間的關(guān)系，以期為該地區(qū)春玉米安全生產(chǎn)管理和農(nóng)田基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)提供科學(xué)依據(jù)。

1 研究區(qū)概況

以遼寧省為研究區(qū)(圖1)，該地區(qū)位于東北地區(qū)南部，38°43′—43°26′N和118°53′—125°46′E，夏季溫和濕潤，冬季嚴(yán)寒漫長，屬于溫帶大陸性季風(fēng)氣候。遼寧省是東北地區(qū)降水量最多的省份，年降水量為600～1 100 mm，年日照時數(shù)2 100～2 600 h，年平均溫為7～11℃，最高溫達(dá)零上30℃，極端高溫可達(dá)40℃以上，最低溫零下30℃。受地理位置和季風(fēng)氣候影響，各地水熱差異較大。

2 數(shù)據(jù)來源及研究方法

2.1 數(shù)據(jù)來源及處理

氣象數(shù)據(jù)來自“中國地面氣候資料日值數(shù)據(jù)集(V3.0)”(https:∥data.cma.cn/data)，該數(shù)據(jù)集已經(jīng)過嚴(yán)格的質(zhì)量控制。具體包括1968—2017年降水量、最高溫、最低溫、平均風(fēng)速、日照時數(shù)、相對濕度等日值數(shù)據(jù)，選取具有較完整時間序列的臺站30個(圖1)。春玉米單產(chǎn)數(shù)據(jù)來源于遼寧省統(tǒng)計局，時間為1993—2017年。其中盤錦春玉米占比少，不參與分析。

2.2 研究方法

2.2.1 標(biāo)準(zhǔn)化降水蒸散指數(shù) 本文利用FAO推薦的Penman-Monteith蒸散模型計算潛在蒸散(ET0)，得到逐月降水量與潛在蒸散量的差值，對累計概率密度進(jìn)行正態(tài)標(biāo)準(zhǔn)化求得SPEI，具體計算方法參見文獻(xiàn)[17]。指數(shù)值越小表示越干旱，反之越濕潤。本文計算研究區(qū)4—9月1～6個月時間尺度的SPEI，得到的指數(shù)分別記為SPEIn—M，n表示時間尺度，M表示月份。如SPEI6—9表示9月份6個月時間尺度的SPEI值。

圖1 遼寧省氣象站點分布

2.2.2 相對氣象產(chǎn)量 作物統(tǒng)計產(chǎn)量一般包括趨勢產(chǎn)量、氣候波動產(chǎn)量和隨機(jī)產(chǎn)量，氣候波動產(chǎn)量是氣候波動的貢獻(xiàn)[18]。為了研究氣候波動與作物產(chǎn)量之間的關(guān)系一般將隨機(jī)“噪聲”略去，對趨勢產(chǎn)量進(jìn)行分離[12,19]。本文利用相對氣象產(chǎn)量來表示氣候波動對春玉米產(chǎn)量的影響。

Yi=Yiq+Yir

(1)

Yit=Yiq/Yir

(2)

式中:Yi為統(tǒng)計產(chǎn)量(kg/hm2);Yiq為氣象產(chǎn)量(kg/hm2);Yir為趨勢產(chǎn)量(kg/hm2),由實際產(chǎn)量序列擬合方程得出;Yit為相對氣象產(chǎn)量。本文采用HP濾波方法模擬春玉米趨勢產(chǎn)量,具體計算方法參照文獻(xiàn)[20]。

2.2.3 Mann-Kendall趨勢分析 Mann-Kendall法是世界氣象組織推薦并廣泛使用的趨勢分析方法，屬于非參數(shù)統(tǒng)計檢驗方法，不需要樣本服從一定的分布，也不受少數(shù)異常值的干擾。M-K趨勢檢驗的具體計算過程見文獻(xiàn)[7]。

3 結(jié)果與分析

3.1 生長季氣候要素、SPEI變化趨勢分析

3.1.1 生長季氣候要素變化趨勢分析 利用M-K趨勢分析方法計算遼寧省生長季降水量、最高溫、最低溫、平均溫以及日照時數(shù)等的變化趨勢，得到對應(yīng)統(tǒng)計量Z，當(dāng)Z>0時，氣候要素呈現(xiàn)上升趨勢，Z<0時呈現(xiàn)下降趨勢，當(dāng)|Z|>1.96，達(dá)到95%的置信度水平。遼寧省降水量和氣溫等變化趨勢如圖2所示。結(jié)果顯示，各地區(qū)降水量變化趨勢均不顯著，除丹東呈增加趨勢外，大部分地區(qū)降水量呈現(xiàn)減少趨勢。各地區(qū)的平均溫均呈現(xiàn)顯著升高趨勢；最高溫呈現(xiàn)升高趨勢，朝陽、阜新、錦州、營口等地區(qū)升高趨勢不顯著；最低溫除阜新、沈陽變化不顯著外，其他地區(qū)呈現(xiàn)顯著升高趨勢。日照時數(shù)除遼陽、本溪呈不顯著增加外，其他地區(qū)呈減少趨勢，其中朝陽、阜新、沈陽、鞍山、營口和丹東地區(qū)顯著減少。除鞍山、遼陽呈顯著減小外，其他地區(qū)相對濕度變化不顯著。風(fēng)速除阜新、丹東變化不顯著外，其他地區(qū)呈顯著減弱趨勢。

圖2 遼寧省各地市氣候要素M-K趨勢分析統(tǒng)計量

3.1.2 SPEI變化趨勢分析 干濕狀況是影響區(qū)域農(nóng)業(yè)發(fā)展的重要因素。為研究遼寧省春玉米生長季的干濕變化特征，選取9月份6個月時間尺度的SPEI(SPEI6—9)表征該區(qū)域的干濕變化。利用M-K趨勢分析計算各個站點的Z值，再基于反距離權(quán)重法進(jìn)行空間插值，得到遼寧省干濕變化趨勢空間分布(圖3)?？梢钥闯觯蟛糠值貐^(qū)SPEI表現(xiàn)為上升趨勢，即濕潤化，阜新、撫順、本溪等部分地區(qū)呈現(xiàn)干旱化趨勢，但均不顯著。

3.2 氣候要素、SPEI與春玉米相對產(chǎn)量關(guān)系分析

3.2.1 氣候要素與春玉米相對產(chǎn)量關(guān)系分析 為研究主要氣象因子在不同地區(qū)對氣象產(chǎn)量的影響情況，對降水、氣溫、日照時數(shù)等與春玉米相對氣象產(chǎn)量進(jìn)行相關(guān)分析，以確定各地區(qū)影響春玉米產(chǎn)量更顯著的因素，其關(guān)系見表1。

從降水情況看，朝陽、葫蘆島、錦州、阜新、大連等地區(qū)春玉米氣象產(chǎn)量與降水量呈正相關(guān)，表明這些地區(qū)降水對產(chǎn)量產(chǎn)生的正效應(yīng)多于負(fù)效應(yīng)，降水量減少對春玉米增產(chǎn)不利。沈陽、鞍山、撫順、本溪、丹東等地區(qū)春玉米相對氣象產(chǎn)量與降水呈負(fù)相關(guān)但不顯著，表明這些地區(qū)降水滿足玉米生長需要，不是影響產(chǎn)量的制約性因子。遼陽春玉米相對氣象產(chǎn)量與降水呈顯著負(fù)相關(guān)，表明降水對該地玉米產(chǎn)量的影響以負(fù)效應(yīng)為主。

圖3 春玉米生長季SPEI指數(shù)M-K趨勢空間分布

從氣溫情況看，最高溫、平均溫與春玉米氣象產(chǎn)量呈負(fù)相關(guān)關(guān)系，夏季溫度過高不利于玉米的開花授粉及水分積累[8]。朝陽、葫蘆島、錦州、阜新、大連與最高溫、平均溫呈顯著負(fù)相關(guān)關(guān)系，表明這些地區(qū)對最高溫、平均溫比較敏感，最高溫和平均溫的升高可能不利于這些地區(qū)春玉米的生長。營口表現(xiàn)出類似的特征。撫順、本溪平均溫與玉米相對氣象產(chǎn)量呈正相關(guān)關(guān)系，隨著氣溫升高產(chǎn)量可能提高。遼陽和丹東地區(qū)春玉米相對氣象產(chǎn)量與平均溫的相關(guān)系數(shù)接近0，表明這些地區(qū)平均溫不是限制玉米生長的因子。最低溫與各地區(qū)相對氣象產(chǎn)量的關(guān)系均不顯著，表明最低溫對遼寧省玉米產(chǎn)量影響有限。

從日照時數(shù)情況看，整體上玉米產(chǎn)量與日照時數(shù)負(fù)相關(guān)，尤其是阜新、大連地區(qū)達(dá)到99%的置信水平，這些地區(qū)日照時數(shù)呈現(xiàn)減小趨勢，有利于玉米正常生長。丹東地區(qū)玉米產(chǎn)量與日照時數(shù)以正效應(yīng)為主，日照時數(shù)減小可能導(dǎo)致玉米減產(chǎn)。鞍山、遼陽、本溪、撫順一線日照時數(shù)與相對氣象產(chǎn)量相關(guān)性低，說明這些地區(qū)日照適宜玉米生長。

表1 氣候要素與春玉米相對氣象產(chǎn)量的關(guān)系

3.2.2 SPEI與春玉米相對氣象產(chǎn)量關(guān)系分析 由于氣象干濕狀況對作物的生長發(fā)育及產(chǎn)量的影響不一定表現(xiàn)為線性關(guān)系，因此，用二次回歸方程Yit=ax2+bx+c對相對氣象產(chǎn)量Yit與多時間尺度SPEI進(jìn)行擬合。擬合方程的決定系數(shù)越大，表明擬合效果越好，即產(chǎn)量對干濕變化的敏感性越強(qiáng)。選取9個有代表性的地級市，擬合方程的決定系數(shù)見圖4。在朝陽、葫蘆島等西部地區(qū)，春玉米氣象產(chǎn)量與SPEI1—8決定系數(shù)普遍偏小，與SPEI1—7決定系數(shù)比較大，表明其對8月份干濕狀況不敏感，6—7月的干濕狀況對春玉米產(chǎn)量影響最大，尤其是7月份。位于南部的大連也表現(xiàn)出相似特征。在沈陽、鞍山、營口等中部地區(qū)，相對氣象產(chǎn)量與SPEI1—8二次曲線擬合顯著，決定系數(shù)隨月份及時間尺度的增加整體上表現(xiàn)出增大趨勢。撫順、鐵嶺等地區(qū)相對氣象產(chǎn)量與SPEI3—8擬合方程的決定系數(shù)最大。丹東地區(qū)相對氣象產(chǎn)量與SPEI1—8擬合系數(shù)最大，表明該地區(qū)玉米產(chǎn)量對8月份干濕狀況敏感。

為進(jìn)一步探究產(chǎn)量與SPEI之間的關(guān)系，根據(jù)得到的不同地區(qū)相對氣象產(chǎn)量和與其關(guān)系比較密切的SPEI，將二者回歸方程列出(表2)。SPEI與相對氣象產(chǎn)量的回歸方程均顯著，a<0，呈開口向下的拋物線，其與x軸的兩個交點為旱、澇閾值，當(dāng)SPEI位于交點之間時增產(chǎn)，頂點對應(yīng)的橫坐標(biāo)值為最優(yōu)水分狀況，縱坐標(biāo)值為最高相對氣象產(chǎn)量。朝陽、阜新、大連等地區(qū)回歸方程對稱軸SPEI大于1.0，說明這些地區(qū)的春玉米易受旱減產(chǎn)。沈陽、鞍山、遼陽、營口、鐵嶺、撫順、本溪等地區(qū)回歸方程對稱軸SPEI在-0.5～0.5之間，表明這些地區(qū)干濕狀況較適宜春玉米生長，正常年份即可高產(chǎn)增收，但偏旱、偏澇都可能造成玉米減產(chǎn)。丹東地區(qū)回歸方程對稱軸SPEI值為負(fù)值，表明過濕影響了春玉米生長，易受澇減產(chǎn)，宜加強(qiáng)農(nóng)田基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)并采取合理的田間管理措施以保證春玉米正常生產(chǎn)。阜新地區(qū)主要受旱減產(chǎn)，由于同時表現(xiàn)出干旱化趨勢，未來可能面臨更嚴(yán)峻的形勢，而西部其他地區(qū)的濕潤化趨勢對玉米增產(chǎn)有利。丹東濕潤化趨勢對玉米生產(chǎn)不利。

圖4 多時間尺度SPEI與相對氣象產(chǎn)量擬合方程的決定系數(shù)

表2 遼寧省SPEI與春玉米相對氣象產(chǎn)量回歸分析

4 討論與結(jié)論

(1) 各地區(qū)降水量變化趨勢均不顯著，降水的年際間變異差異較大。除丹東呈增加趨勢外，其他地區(qū)降水量呈現(xiàn)減少趨勢。大部分地區(qū)的平均溫、最高溫、最低溫均呈現(xiàn)顯著升高趨勢。日照時數(shù)除遼陽、本溪呈不顯著增加外，其他地區(qū)呈減少趨勢。大部分地區(qū)相對濕度變化不顯著，風(fēng)速呈顯著減弱趨勢。

(2) 大部分地區(qū)表現(xiàn)出濕潤化趨勢，阜新、撫順、本溪等部分地區(qū)呈現(xiàn)干旱化趨勢，但均不顯著。

(3) 降水、最高溫、平均溫是影響遼寧省春玉米產(chǎn)量的重要因子，日照時數(shù)次之，與最低溫關(guān)系不顯著。朝陽、葫蘆島、錦州、阜新、大連等地區(qū)春玉米對這些要素更敏感，與降水量呈正相關(guān)，與最高溫、平均溫、日照時數(shù)呈負(fù)相關(guān)，未來降水量減少、最高溫、平均溫升高將對這些地區(qū)玉米增產(chǎn)不利，而日照時數(shù)減少將有利于春玉米生長。降水過多嚴(yán)重影響遼陽地區(qū)玉米產(chǎn)量，營口則對溫度反應(yīng)敏感，過高的溫度對玉米生長不利。撫順、本溪地區(qū)隨著平均溫升高玉米產(chǎn)量可能提高。

(4) 朝陽、葫蘆島、阜新等地區(qū)春玉米產(chǎn)量對6月、7月的干濕變化較敏感，在沈陽、鞍山、營口等中部地區(qū)，5—9月的干濕變化均對產(chǎn)量有影響。撫順、鐵嶺等地區(qū)氣象產(chǎn)量對6—8月干濕狀況敏感，丹東地區(qū)對8月份干濕狀況更為敏感。

(5) 朝陽、葫蘆島、阜新等地區(qū)為保證春玉米正常產(chǎn)量可能需要加大水資源保障力度，阜新干旱化趨勢將使該地區(qū)形勢更為嚴(yán)峻，朝陽、錦州、大連濕潤化有利于玉米生長。沈陽、鞍山、遼陽、營口、鐵嶺、撫順、本溪等地區(qū)玉米生長發(fā)育與當(dāng)?shù)馗蓾駹顩r較為匹配，但偏旱、偏澇均可能造成玉米減產(chǎn)。丹東地區(qū)易受澇減產(chǎn)，濕潤化將對玉米生產(chǎn)更為不利。

本文分析遼寧省地市級尺度不同氣候要素及干濕狀況對春玉米生產(chǎn)的影響，發(fā)現(xiàn)西部地區(qū)降水量與氣象產(chǎn)量呈正相關(guān)，隨著東移逐漸以負(fù)效應(yīng)為主，這符合遼寧省降水空間上呈東南—西北遞減趨勢的規(guī)律[13-14]，降水過少或過多均不利于玉米正常生長。隨著全球變暖，遼寧省極端低溫天氣的出現(xiàn)頻率相對降低[8]，這與最低溫與春玉米氣象產(chǎn)量的關(guān)系在各地均不顯著的結(jié)論是一致的。遼寧省降水量除丹東呈增加趨勢外，其他地區(qū)呈現(xiàn)減少趨勢，看似與大部分地區(qū)表現(xiàn)為濕潤化趨勢相矛盾，這是由于風(fēng)速和日照時數(shù)的減少對ET0的減小作用掩蓋了由溫度上升引起ET0的增大作用[21]，ET0下降的幅度大于降水量減少的幅度，使得氣候變濕。

本文對生育期內(nèi)各月多時間尺度的SPEI與相對氣象產(chǎn)量的關(guān)系進(jìn)行了分析，發(fā)現(xiàn)不同地區(qū)敏感月份及時間尺度有所不同，但篇幅所限，尚未對各地區(qū)分月或分生育期各氣候要素與玉米產(chǎn)量的關(guān)系進(jìn)行探討，后續(xù)可加強(qiáng)這方面的研究，以期為合理利用各地氣候資源以促進(jìn)當(dāng)?shù)剞r(nóng)業(yè)生產(chǎn)發(fā)展提供更詳實的依據(jù)。