馬軍波

（臨朐縣嵩山水庫運行維護中心，山東 濰坊 261000）

全球氣候變暖導致高溫熱浪、 極端降水事件與水旱災害頻發(fā)，嚴重影響人類生活、經(jīng)濟發(fā)展和農(nóng)業(yè)生產(chǎn)等方面[1，2]。 與其他類型的極端災害相比，干旱出現(xiàn)的范圍更廣，影響更大，幾乎在所有氣候區(qū)都有干旱事件的發(fā)生， 氣候變化可能增加干旱頻率和嚴重程度， 特別是在一些適應能力較差的脆弱地區(qū)或是在糧食產(chǎn)量貢獻是有重要作用的地區(qū)，氣候變化可能對農(nóng)業(yè)產(chǎn)生非常不利的影響[3，4]?？紤]到氣候變化對農(nóng)業(yè)可能產(chǎn)生的影響， 決策者和科學家迫切需要更深入地了解氣候變化和作物產(chǎn)量之間的關系。

玉米是目前世界上產(chǎn)量最高的糧食作物，玉米生產(chǎn)對中國乃至全世界的食品安全都至關重要。 東北地區(qū)是具有戰(zhàn)略意義的商品糧基地，春玉米產(chǎn)量占全國玉米總產(chǎn)量的30%以上。 近幾十年來， 氣候變化對東北地區(qū)農(nóng)作物產(chǎn)量的長期影響引起了人們的關注。 蔡福[5]等的研究表明，水旱災害是影響東北地區(qū)玉米產(chǎn)量的主要災害。 吳海燕等[6]的研究表明，干旱已成為東北地區(qū)的主要氣象災害。 劉志娟等[7]的研究表明由于1961—2015 年東北地區(qū)春玉米生長季降水的減少與玉米產(chǎn)量的減少密切相關。 在氣候變化對糧食產(chǎn)量的影響研究中，提取氣象產(chǎn)量是非常重要的。 一般來說，由于受到氣候變化和人類活動的影響， 作物的產(chǎn)量可以分為趨勢產(chǎn)量和氣象產(chǎn)量[8，9]，氣候變化導致的作物產(chǎn)量被稱為氣象產(chǎn)量，也成為波動產(chǎn)量，主要用于反映氣候因子變化引起的產(chǎn)量波動。 戚穎等[8]利用滑動平均法將單位面積產(chǎn)量分為趨勢產(chǎn)量和氣象產(chǎn)量。 郝立生等[9]將冬小麥產(chǎn)量分為趨勢產(chǎn)量和氣象產(chǎn)量。 ZHAO[10]等的研究發(fā)現(xiàn)logistics回歸模型能夠更好的將東北地區(qū)春玉米的產(chǎn)量分離成趨勢產(chǎn)量和氣象產(chǎn)量。

因此，本文以黑龍江省為研究區(qū)域，通過應用標準化降水蒸散發(fā)指數(shù)（Standardized precipitation evapotranspiration index，SPEI）表示氣象干旱，運用線性傾向估計法分析了氣象干旱的變化趨勢，統(tǒng)計了區(qū)域氣象干旱發(fā)生頻率， 對區(qū)域氣象干旱的變化情況進行了分析。通過logistics 曲線從玉米單位面積產(chǎn)量分離出氣象產(chǎn)量， 利用Person 相關性分析分析了玉米不同的生育階段內(nèi)降水， 氣溫和氣象干旱與玉米氣象產(chǎn)量的相關關系。 本研究旨在為在全球氣候變化背景下高緯度寒區(qū)干旱研究和玉米育種管理提供了理論依據(jù)， 對區(qū)域水資源管理和作物空間布局規(guī)劃具有指導意義。

2 研究區(qū)域與數(shù)據(jù)來源

黑龍江省位于中國東北部， 占地面積47.3 萬km2[8]。 黑龍江省的耕地面積居全國前列，其糧食產(chǎn)量也穩(wěn)居全國前列，是我國重要的糧食生產(chǎn)基地。黑龍江省主要種植的農(nóng)作物有玉米， 水稻， 大豆等， 玉米的播種面積占全省糧食播種面積的1/3，全省玉米產(chǎn)量占全國玉米產(chǎn)量的1/10。

本研究使用了黑龍江省內(nèi)26 個氣象站點1961—2018 年的氣象數(shù)據(jù)（包括降水，氣溫，風速，相對濕度等）來自中國氣象數(shù)據(jù)網(wǎng)（http：//data.cma.cn/）[11]。1986—2018 年玉米的單位面積產(chǎn)量由黑龍江省統(tǒng)計年鑒獲得[8，11]。

3 研究方法

3.1 標準化降水蒸散發(fā)指數(shù)

在本研究中， 我們利用標準化降水蒸散發(fā)指數(shù)（SPEI）來代表干旱。SPEI 的具體計算步驟包括：（1）利用彭曼公式計算參考作物騰發(fā)量；（2）根據(jù)需要選擇適當?shù)臅r間尺度（例如，3 個月的時間尺度常用來描述季節(jié)性干旱，12 個月的時間尺度常用來描述年干旱），確定累計水分虧缺量；（3）利用log-logistic 概率分布擬合累計水分虧缺量的序列，然后將累計概率密度正態(tài)標準化即可得到SPEI。干旱等級劃分如表1[12]。 具體的計算過程可參考黃婷婷等人的研究[13]。

表1 干旱等級表

3.2 產(chǎn)量分離

一般來說， 由于受到氣候變化和人類活動的影響，作物的產(chǎn)量可以分趨勢產(chǎn)量（Yt）和氣象產(chǎn)量（Yc）[9]，作物管理水平改變而導致的產(chǎn)量變化被稱為趨勢產(chǎn)量， 由于氣候變化導致的作物產(chǎn)量被稱為氣象產(chǎn)量，也成為波動產(chǎn)量，主要用于反映氣候因子變化引起的產(chǎn)量波動。 Logistic 回歸模型是一種用來模擬作物生長的S 型曲線， 它的生長過程是先逐漸增加，中間較快，最后緩慢增加，一段時間后達到最大值。 本研究選擇Logistic 回歸模型對玉米單位面積產(chǎn)量進行分離。 具體計算公式如下：

首先利用回歸分析， 得到玉米單位面積產(chǎn)量線性擬合方程：

式中：Y1為線性擬合值，kg/hm2；t為年份，單位：年；a和b為常數(shù)。

采用Logistic regression 模擬玉米單位面積產(chǎn)量趨勢項，建立玉米單位面積產(chǎn)量的非線性方程。令Y0為一個時段內(nèi)最大可能產(chǎn)量的極限值。Ymax為歷史最高單產(chǎn)實測值，Yl為線性擬合的趨勢產(chǎn)量。d為線性擬合方程中歷史擬合的平均誤差值：

式中，Y是實際單產(chǎn)，kg/hm2；

則Y0=Ymax+d，

利用logistics 擬合方程則有：

式中，Y1為趨勢產(chǎn)量，kg/hm2；Y0為一個時段內(nèi)最大可能產(chǎn)量的極限值，kg/hm2。

c，d為待定參數(shù)，兩邊同取對數(shù)，則

將Yt用實際產(chǎn)量Y帶入，利用最小二乘法即可求得參數(shù)c和d的值，從而得到趨勢產(chǎn)量（Yt）的擬合方程。最后利用實際產(chǎn)量Y減去趨勢產(chǎn)量Yt，即可得到氣象產(chǎn)量Yc，kg/hm2。

更具體的計算過程可參考郝立生等[9]和ZHOU等[11]的研究。

3.3 其他方法

此外， 我們利用線性傾向估計法分析了干旱的變化趨勢，利用Person 相關性分析探究了降水，氣溫和干旱與玉米產(chǎn)量的關系。

4 結果

4.1 黑龍江省玉米生長期內(nèi)氣象干旱的時間變化特征

根據(jù)戚穎等[8]對黑龍江省玉米生育期的劃分，我們將玉米的生育期劃分為生育前期 （3—5 月），生育中期（5—7 月）和生育后期（7—9 月）。 由于作物的生長具有明顯的季節(jié)性， 所以我們用SPEI3來表示氣候情況。 圖1 為生育期內(nèi)黑龍江省氣象干旱的年際變化，由圖1 可知，黑龍江省玉米生育期內(nèi)氣象干旱的變化存在明顯的階段性。 1960—1979 年， 呈現(xiàn)干旱化趨勢，1980—1983 呈現(xiàn)濕潤化趨勢，1984—2001 年呈現(xiàn)干旱化趨勢， 之后到2013 年呈現(xiàn)濕潤化趨勢，最近幾年直到2018 年呈現(xiàn)干旱化趨勢。 由多年氣象干旱的擬合方程可以看出 （圖1），SPEI 指數(shù)的變化率為-0.0055/年，黑龍江省的氣候總體呈現(xiàn)干旱化趨勢。

圖1 黑龍江省玉米生育期內(nèi)干旱的時間變化特征

4.2 黑龍江省玉米生長期內(nèi)氣象干旱特征評估

為分析黑龍江省玉米生長期內(nèi)的氣象干旱特征， 表2 為不同生育期各站點的干旱指數(shù)的變化率， 當變化率大于0 時， 表明氣象干旱呈現(xiàn)增長（濕潤化）趨勢，當變化率小于0 時，表明氣象干旱呈現(xiàn)減?。ǜ珊祷┶厔?。 由表2 可以看出在玉米生育前期， 呈現(xiàn)增長趨勢和減小趨勢的站點各占一半，綏芬河站增長趨勢最大0.22/10 年，海倫站減小趨勢最大，為-0.08/10 年；在玉米生育中期，呈現(xiàn)增長趨勢的站點有9 個， 呈現(xiàn)減小趨勢的站點有17 個，綏芬河站增長趨勢最大，為0.16/10 年，尚志站減小趨勢最大，為-0.16/10 年；在玉米生育后期，全部呈現(xiàn)減小趨勢，哈爾濱站和尚志站減小趨勢最大，為-0.22/10 年。總的來說，從玉米的生育前期到生育后期，干旱化趨勢逐漸增多，并且不論在哪一個生育期， 干旱化趨勢的站點占比都比較多， 表明黑龍江省各地區(qū)在玉米不同生育期內(nèi)的氣象干旱主要呈現(xiàn)干旱化趨勢。

表2 黑龍江省各站點SPEI 變化趨勢

為進一步分析氣象干旱特征， 以-0.5 為干旱閾值， 統(tǒng)計了各地區(qū)不同生育期內(nèi)的氣象干旱發(fā)生頻率。 各地區(qū)的氣象干旱頻率分布如表3 所示，在生育前期，氣象干旱頻率最大的是在呼瑪站，發(fā)生頻率40.7%；在生育中期，北安站和呼瑪站的氣象干旱頻率最大，發(fā)生頻率為40.7%；在生育后期，齊齊哈爾站的氣象干旱發(fā)生頻率最大， 為42.4%?？偟膩碚f， 黑龍江省各地區(qū)不同生育期內(nèi)的氣象干旱發(fā)生比較大，基本都大于30%。 從不同生育期的氣象干旱發(fā)生頻率來看， 氣象干旱頻率由大到小依次為生育后期，生育中期，生育前期。

表3 不同生育期內(nèi)各站點的氣象干旱頻率

4.3 氣象干旱對產(chǎn)量的影響

降水和氣溫的變化是引起干旱發(fā)生的重要影響因素，同時也是影響作物生長發(fā)育的重要因素。因此，本篇文章中我們利用logistics 回歸模型從玉米的單位面積產(chǎn)量分離出氣象產(chǎn)量， 然后與玉米各生育階段的氣象產(chǎn)量與降水， 氣溫和氣象干旱進行了相關性分析。如圖2 所示。圖2 中P1，P2，P3分別代表生育前期， 生育中期和生育后期降水與氣象產(chǎn)量之間的相關系數(shù)。 T1，T2，T3 分別代表生育前期， 生育中期和生育后期氣溫與氣象產(chǎn)量之間的相關系數(shù)。 D1，D2，D3 分別代表生育前期，生育中期和生育后期氣象干旱與氣象產(chǎn)量之間的相關系數(shù)。 圖中“*”代表降水，氣溫或者氣象干旱與氣象產(chǎn)量的相關關系超過了95%的顯著性檢驗，“**” 代表降水， 氣溫或者氣象干旱與氣象產(chǎn)量的相關關系超過了99%的顯著性檢驗。

圖2 降水， 氣溫和氣象干旱與玉米氣象產(chǎn)量關系

由圖2 結果可以得到，哈爾濱、齊齊哈爾、大慶、 綏化和黑河地區(qū)玉米氣象產(chǎn)量與降水呈現(xiàn)正相關， 其中綏化地區(qū)在玉米生育前期降水與氣象產(chǎn)量相關關系顯著， 大慶地區(qū)在玉米生育前期和中期的降水和氣象產(chǎn)量相關關系顯著。 牡丹江、佳木斯、雞西、伊春和大興安嶺地區(qū)玉米氣象產(chǎn)量與降水多呈現(xiàn)負相關。 雖然黑龍江省西部屬于干旱半干旱地區(qū)，但由于玉米是耐旱作物，所以玉米在黑龍江省西部地區(qū)受降水影響不大。 但在黑龍江省東部地區(qū)和南部地區(qū)， 屬于黑龍江省的降水高值區(qū)，且由于雨季多集中于6—8 月，因此東部和南部地區(qū)氣象產(chǎn)量與降水呈現(xiàn)負相關關系。

大部分地區(qū)玉米的氣象產(chǎn)量與氣溫呈現(xiàn)正相關關系， 哈爾濱地區(qū)在玉米生育前期的氣溫和氣象產(chǎn)量相關關系顯著。 雞西和牡丹江地區(qū)在玉米生育中期和后期的氣溫和氣象產(chǎn)量相關關系顯著。 大興安嶺地區(qū)在玉米生育后期的氣溫和氣象產(chǎn)量正相關關系顯著。 其他地區(qū)氣象產(chǎn)量與氣溫相關關系呈現(xiàn)正相關關系但不顯著。 大部分地區(qū)玉米氣象產(chǎn)量與氣溫呈現(xiàn)正相關關系， 說明黑龍江省氣溫比較適宜玉米生長， 氣候變化背景下的黑龍江省氣溫的增長可能有利于黑龍江省玉米的種植。

在生育前期，哈爾濱，齊齊哈爾和雞西地區(qū)玉米氣象產(chǎn)量與氣象干旱呈現(xiàn)負相關關系。 生育中期和后期牡丹江，雞西，伊春和大興安嶺地區(qū)玉米氣象產(chǎn)量與氣象干旱呈現(xiàn)負相關關系， 其中雞西地區(qū)玉米氣象產(chǎn)量在生育中期受氣象干旱影響顯著。 其他地區(qū)呈現(xiàn)正相關關系，其中，大慶地區(qū)氣象產(chǎn)量受氣象干旱影響顯著。 從這些我們可以發(fā)現(xiàn)，玉米氣象產(chǎn)量受降水和氣象干旱的影響相似。

5 結論

本研究分析了黑龍江省的氣象干旱變化特征， 并探究了氣象干旱和玉米氣象產(chǎn)量之間的關系。 具體結論如下：

（1） 1960—2018 年黑龍江省玉米生育期內(nèi)氣候呈現(xiàn)干旱化趨勢。

（2） 從玉米的生育前期到生育后期，干旱化趨勢的站點逐漸增多，并且不論在哪一個生育期，干旱化趨勢的站點占比都比較多。

（3） 黑龍江省各地區(qū)不同生育期內(nèi)的氣象干旱發(fā)生頻率比較大，基本都大于30%。 從不同生育期的氣象干旱發(fā)生頻率來看， 氣象干旱頻率由大到小依次為生育后期，生育中期，生育前期。

（4） 相對于氣象干旱對玉米產(chǎn)量的影響，不同生育期內(nèi)， 各地區(qū)氣溫與玉米氣象干旱關系更密切，降水和氣象干旱對玉米氣象產(chǎn)量的影響相似，氣候變暖可能有利于黑龍江省玉米的種植。 □