童紹玉，彭海英

(1.云南財(cái)經(jīng)大學(xué) 城市與環(huán)境學(xué)院，云南 昆明 650021；2.云南財(cái)經(jīng)大學(xué) 國(guó)土資源與持續(xù)發(fā)展研究所，云南 昆明 650021)

0 引言

【研究意義】農(nóng)業(yè)是受全球氣候變化影響最大、最直接的行業(yè)之一，尤其是農(nóng)業(yè)中的作物生產(chǎn)部分和糧食安全對(duì)氣候變化更為敏感與脆弱[1]，光、熱、水、氣的變化，都能引起種植業(yè)生產(chǎn)條件和生產(chǎn)水平的改變[2]，從而導(dǎo)致種植業(yè)的結(jié)構(gòu)、產(chǎn)出的量與質(zhì)的改變[3]。其中，又以作物種植結(jié)構(gòu)對(duì)氣候變化響應(yīng)的敏感性最高[4]。目前，氣候變暖已使全球農(nóng)業(yè)受到巨大沖擊，嚴(yán)重威脅糧食安全。因此，氣候變化對(duì)農(nóng)業(yè)生產(chǎn)與糧食安全的影響、農(nóng)業(yè)部門(mén)對(duì)氣候變化的響應(yīng)與適應(yīng)等問(wèn)題受到廣泛關(guān)注，成為研究熱點(diǎn)[5-9]。滇中高原地區(qū)1970年以來(lái)的氣象觀測(cè)數(shù)據(jù)表明，滇中地區(qū)氣候呈顯著變暖、變干趨勢(shì)[10]，且該趨勢(shì)還將持續(xù)[11]。而滇中高原地區(qū)是云南省耕地最集中的地區(qū)，是云南傳統(tǒng)的糧煙油料基地。氣候的暖干化已使滇中高原核心區(qū)的耕地利用模式和種植結(jié)構(gòu)受到?jīng)_擊，對(duì)滇中高原農(nóng)業(yè)可持續(xù)發(fā)展產(chǎn)生了顯著影響。研究滇中地區(qū)氣候變化對(duì)耕地利用及作物種植結(jié)構(gòu)的影響，探尋耕地利用適應(yīng)氣候變化的方法，對(duì)滇中地區(qū)農(nóng)業(yè)的可持續(xù)發(fā)展具有重要意義?！厩叭搜芯窟M(jìn)展】已有研究表明，全球氣候變暖使得長(zhǎng)期形成的耕地種植模式和作物種植的范圍都受到?jīng)_擊[5-6]。氣候變暖有利于喜溫作物(水稻、玉米等)和越冬作物(冬小麥等)氣候產(chǎn)量的提高和種植面積比重上升，但對(duì)喜涼作物(春小麥、馬鈴薯等)的氣候產(chǎn)量產(chǎn)生不利影響，促使其種植面積減少；氣候變干對(duì)北方雨養(yǎng)農(nóng)業(yè)區(qū)的作物氣候產(chǎn)量及作物結(jié)構(gòu)有顯著影響，因?yàn)樗謼l件仍是制約半干旱地區(qū)作物生長(zhǎng)發(fā)育和產(chǎn)量形成的關(guān)鍵因子[7]。隨著氣候變暖，河湟谷地主要糧食作物播種面積比例結(jié)構(gòu)變化顯著，更耐旱的薯類(lèi)種植面積大范圍增加，需水量相對(duì)較大的小麥面積快速下降且其種植范圍在地域空間上向東退縮，耐旱能力強(qiáng)的玉米播種面積顯著增加，并向西部和高海拔地區(qū)擴(kuò)展，河湟谷地主要糧食作物種植結(jié)構(gòu)由小麥-薯類(lèi)作物型逐漸向玉米-薯類(lèi)-小麥型一類(lèi)更多樣化、喜溫作物更多的方向發(fā)展[8]；此外氣候的暖干化使西北旱作區(qū)的作物種植結(jié)構(gòu)從以春小麥為主向以冬小麥、春小麥及馬鈴薯為主和以玉米、谷子及糜子為輔轉(zhuǎn)變[9]。氣候變化對(duì)農(nóng)業(yè)生產(chǎn)影響的研究，重點(diǎn)在于探明氣候變化影響的事實(shí)、過(guò)程與機(jī)制、適應(yīng)氣候變化的策略等。其中，通過(guò)氣候變化與同一時(shí)段內(nèi)耕地格局、耕地利用方式、作物種植結(jié)構(gòu)變化之間的定性或定量對(duì)比，確定二者相關(guān)性的研究方法是目前用于確定氣候變化對(duì)種植業(yè)影響實(shí)事的重要方法之一。【研究切入點(diǎn)】作物種植結(jié)構(gòu)變化是對(duì)氣候變化[12]、經(jīng)濟(jì)發(fā)展、政策和市場(chǎng)變動(dòng)[13]、農(nóng)業(yè)勞動(dòng)力轉(zhuǎn)移[14-15]、勞動(dòng)力價(jià)格變化[16]、農(nóng)業(yè)技術(shù)的發(fā)展與推廣[17]等多因素變化的綜合響應(yīng)，要把氣候變化對(duì)作物種植結(jié)構(gòu)變化的貢獻(xiàn)量從復(fù)雜的多因素綜合影響變化中剝離，難度較大，也缺少有效的定量分析方法。研究氣候變化對(duì)作物種植結(jié)構(gòu)變化的影響程度，需要大量的觀測(cè)數(shù)據(jù)和農(nóng)戶(hù)調(diào)查數(shù)據(jù)，也需要更多的案例研究以反映其區(qū)域差異。目前的研究案例還較少[5]，一般是用某種作物播種面積或其所占比重的變化趨勢(shì)與某個(gè)氣候要素的變化趨勢(shì)作定性比較或進(jìn)行簡(jiǎn)單相關(guān)分析；但耕地種植結(jié)構(gòu)是由所有作物播種面積的比重組成的一組變量，氣候變化也是由多個(gè)氣象觀測(cè)因子表征，故單一作物播種面積或其比重與單一氣象素的相關(guān)分析，對(duì)氣候變化與耕地種植結(jié)構(gòu)變化之間關(guān)系的分析的完整性不夠，典型相關(guān)分析更能反映其變量之間的關(guān)系?！緮M解決的關(guān)鍵問(wèn)題】以氣候有持續(xù)干暖化趨勢(shì)的滇中高原核心地區(qū)——昆明、玉溪和楚雄的行政區(qū)域?yàn)檠芯繀^(qū)，采用典型相關(guān)分析方法，分析研究區(qū)及3市州主要?dú)夂蛞蜃蛹白魑锓N植結(jié)構(gòu)的變化特征，探尋表征氣候暖干化與作物種植結(jié)構(gòu)變化之間的相關(guān)關(guān)系，并據(jù)此探討氣候暖干化對(duì)研究區(qū)作物種植結(jié)構(gòu)的影響及適應(yīng)策略，旨在為研究區(qū)農(nóng)業(yè)可持續(xù)發(fā)展提供理論依據(jù)。

1 資料與方法

1.1 研究區(qū)概況

以滇中高原核心區(qū)域自然地理環(huán)境較接近的昆明、玉溪和楚雄3市州為研究區(qū)(圖1)，總面積643.93萬(wàn)hm2，占云南省國(guó)土面積的16.80%，2019年其耕地面積占全省耕地面積的17.08%[18-21]，作物總播種面積占全省總播種面積的16.49%[22]；屬滇中經(jīng)濟(jì)區(qū)，是云南省人口、耕地、城市最集中和經(jīng)濟(jì)社會(huì)發(fā)展水平最高的區(qū)域，其農(nóng)業(yè)生產(chǎn)水平在云南省最高，也是云南省重要的糧食、烤煙、油料、畜禽養(yǎng)殖和花卉生產(chǎn)基地[23]。該區(qū)域?qū)僭颇细咴鑵^(qū)，地表起伏相對(duì)較小，以丘陵?duì)罡咴瓰橹?，高原面保存相?duì)完好；氣候以亞熱帶高原季風(fēng)氣候?yàn)橹?，氣溫年較差小，四季如春，但干濕季分明[23]，屬云南氣象干旱易發(fā)區(qū)[24]，干季(11月至次年4月)降水量?jī)H為全年降水量的15%左右，缺水嚴(yán)重；自20世紀(jì)70年代以來(lái)，氣候有顯著的暖干化趨勢(shì)[25]。2019年研究區(qū)種植業(yè)增加值占全省種植業(yè)增加值的24.51%，糧食單產(chǎn)是全省平均水平的1.08倍[22]。

圖1 研究區(qū)在云南省的位置與范圍Fig.1 The location and range of the study area in Yunnan Province

1.2 資料來(lái)源

1990-2019年研究區(qū)各站點(diǎn)的逐月氣象數(shù)據(jù)，來(lái)源于云南省氣象局和昆明、玉溪和楚雄3市州的統(tǒng)計(jì)年鑒；作物播種面積數(shù)據(jù)，來(lái)源于1989-2020年的《云南統(tǒng)計(jì)年鑒》及3市州的統(tǒng)計(jì)年鑒。

1.3 研究方法

1.3.1 研究區(qū)氣候變化特征

1) Kira干濕度指數(shù)(Humidity/aridity inde)。干燥指數(shù)是表征一個(gè)地區(qū)干濕程度的指標(biāo)，降水量和Kira干濕度指數(shù)都是常用的反映干燥度的指數(shù)。Kira干濕度指數(shù)通過(guò)降水量與氣溫進(jìn)行計(jì)算[26]。

2)Mann-Kendall趨勢(shì)檢驗(yàn)。Mann-Kendall非參數(shù)統(tǒng)計(jì)方法(M-K法)能有效區(qū)分某一自然過(guò)程是處于自然波動(dòng)還是存在確定的變化趨勢(shì)，對(duì)于非正態(tài)分布的水文氣象數(shù)據(jù)，Mann-Kendall相關(guān)檢驗(yàn)具有更加突出的適用性，故被世界氣象組織推薦并已廣泛應(yīng)用。M-K法基于標(biāo)準(zhǔn)化的統(tǒng)計(jì)檢驗(yàn)數(shù)Z做趨勢(shì)統(tǒng)計(jì)顯著性檢驗(yàn)[27]。假定被分析的數(shù)據(jù)序列無(wú)趨勢(shì)，通過(guò)雙尾檢驗(yàn)后，當(dāng)∣Z∣Z1-(σ/2)時(shí)，則表示拒絕原假設(shè)，數(shù)據(jù)序列的變化趨勢(shì)顯著。其中，Z為正值時(shí)，表示數(shù)據(jù)序列呈上升趨勢(shì)；Z為負(fù)值時(shí)，表示數(shù)據(jù)序列呈下降趨勢(shì)。

K=P/(WI+20)，WI≤100℃

K=P/(WI+140)，WI>100℃

式中，K為Kira干濕度指數(shù)，K值越高表示氣候越濕潤(rùn)，K值越小則氣候越干旱；P為年降水量，WI為溫暖指數(shù)，tj為月平均氣溫大于5℃的第j個(gè)月的月平均溫，m為月平均溫大于5℃的月數(shù)。

由于與植被的對(duì)應(yīng)性好，Kira干濕度指數(shù)常被用于定量分析大范圍區(qū)域內(nèi)植被-氣候間的關(guān)系[26]。

1.3.2 作物種植結(jié)構(gòu)的變化 作物種植結(jié)構(gòu)是指一定范圍內(nèi)的各種作物播種面積的比例關(guān)系或組成情況，是各種作物播種面積按一定的比例構(gòu)成的集合。按云南省統(tǒng)計(jì)部門(mén)和農(nóng)業(yè)部門(mén)的統(tǒng)計(jì)口徑，種植作物主要有水稻、小麥、玉米、豆類(lèi)、薯類(lèi)、其他糧食作物、花生、油菜、煙葉、甘蔗、蔬菜瓜果及其他作物，共12類(lèi)，因此，云南耕地的作物種植結(jié)構(gòu)就是由此12大類(lèi)作物面積所占比重組成的集合，此12類(lèi)作物面積比重的變化即是作物種植結(jié)構(gòu)的變化。作物種植結(jié)構(gòu)受自然和社會(huì)經(jīng)濟(jì)條件的綜合影響[28]，其中，自然條件的影響是顯性的，如當(dāng)降水減少、干燥度增加或可利用水資源減少時(shí)，需水量大的作物種植面積會(huì)被削減，轉(zhuǎn)而種植耐旱作物[29]，即以耕地利用結(jié)構(gòu)的“旱化”來(lái)應(yīng)對(duì)氣候變化。

1.3.3 氣候因子變化與研究區(qū)作物種植結(jié)構(gòu)變化的相關(guān)性 氣溫上升、降水量減少、降水日數(shù)減少，都會(huì)促使干燥度上升，會(huì)導(dǎo)致作物對(duì)灌溉量需求的增加，從而影響作物的生長(zhǎng)發(fā)育，并影響農(nóng)戶(hù)的作物種植結(jié)構(gòu)選擇[29]。由于氣候變化是由氣溫、降水、干濕度、日照等多個(gè)指數(shù)表征；而作物種植結(jié)構(gòu)也是所有作物播種面積比重的集合，故要分析氣候變化對(duì)作物種植結(jié)構(gòu)的影響，就需要運(yùn)用典型相關(guān)分析方法來(lái)確定兩組因子之間的相關(guān)性。典型相關(guān)分析(canonical correlation analysis，CCA)，是利用綜合變量之間的相關(guān)關(guān)系反映2組指標(biāo)之間的整體相關(guān)性的多元統(tǒng)計(jì)分析方法[30]。在2組變量的相關(guān)性分析中，CCA可以起到合理簡(jiǎn)化變量的作用，利用所提取的2個(gè)綜合變量之間的相關(guān)關(guān)系反映2組指標(biāo)間的整體相關(guān)性，因此，CCA是研究2組變量之間相關(guān)性的一種統(tǒng)計(jì)分析方法，也是一種降維技術(shù)。該研究以研究區(qū)及3市州1990-2019年主要作物播種面積的比重組成變量組X，表征研究區(qū)作物種植結(jié)構(gòu)的變化情況；以對(duì)作物有直接影響的1990-2019年的年均溫、年降水量和Kira干濕度指數(shù)組成變量組Y，表征氣候變化狀態(tài)；基于SPSS進(jìn)行兩組變量的典型相關(guān)分析，據(jù)此分析氣候變化與作物種植結(jié)構(gòu)變化之間的典型相關(guān)關(guān)系，以確定氣候變化對(duì)作物種植結(jié)構(gòu)變化的影響。其中，研究區(qū)的氣候特征為四季如春和干濕季分明，濕季(5-10月)，干季(11月至次年4月)；研究區(qū)的耕作制度是二年三熟制，小春作物為秋末或初冬播種、次年春收獲，小春作物種類(lèi)的選擇與上一年及當(dāng)年的氣候有關(guān)；而大春作物的播種一般在干季未期，降水十分稀少，其播種及幼苗生長(zhǎng)所需水量主要依賴(lài)上一年雨季時(shí)的工程蓄水和環(huán)境儲(chǔ)水，故每年的作物種植結(jié)構(gòu)受到上一年及當(dāng)年氣候狀態(tài)的影響。因此，在典型相關(guān)分析中用年降水量的2年滑動(dòng)平均值[31]替代當(dāng)年的年降水量。

2 結(jié)果與分析

2.1 研究區(qū)及3市州的氣候變化特征

從圖2可知，研究區(qū)及昆明、玉溪和楚雄3市州30年(1990-2019年)的年均溫、年均降水量及Kira干濕度指數(shù)的變化特征及變化趨勢(shì)相近。

圖2 1998-2019年滇中高原地區(qū)年平均氣溫、年降水量與Kria干濕度指數(shù)的變化Fig.2 Change of annual mean temperature,annual precipitation and Kira dry-humidity index in Central Yunnan Plateau from 1998 to 2019

2.1.1 3市州

1) 年均氣溫。昆明、玉溪和楚雄的年均溫均呈上升趨勢(shì)，增幅和|Z|分別為0.46℃/10a和4.175，0.42℃/10a和3.854，0.44℃/10a和3.872，3市州的|Z|>2.58，表明年均溫皆呈極顯著上升趨勢(shì)。

2) 年均降水量。昆明、玉溪和楚雄的年均降水量降幅和|Z|分別為3.852 mm/10a和1.285，3.796 mm/10a和1.285，7.029 mm/10a和2.212，昆明和玉溪的|Z|<1.64，楚雄的|Z|>1.96，表明2市的年均降水量呈不顯著下降趨勢(shì)，而楚雄的年均降水量呈顯著下降趨勢(shì)。

3) Kira干濕度指數(shù)。3市州Kira干濕度指數(shù)的降幅分別為0.41/10a、0.36/10a和0.61/10a，|Z|分別為1.891、1.731和2.444，均>1.64，表明3市州Kira干濕度指數(shù)均呈顯著下降趨勢(shì)，楚雄的下降趨勢(shì)明顯強(qiáng)于昆明與玉溪。

2.1.2 研究區(qū) 年均溫的變幅為0.44℃/10a，|Z|=3.89>2.58，表明年均溫呈極顯著上升趨勢(shì)；年降水量和Kira干濕度指數(shù)的變幅分別為-4.98 mm/10a和-0.46/10a，|Z|分別為1.855和2.159，均>1.64，表明二者均呈顯著下降趨勢(shì)。結(jié)合年均溫、年均降水量和Kira干濕度指數(shù)的變化看出，研究區(qū)氣候變化近30年呈顯著暖干化趨勢(shì)。

2.2 研究區(qū)及3市州的作物種植結(jié)構(gòu)變化

2.2.1 作物播種面積比重的變化 從表1看出，單個(gè)作物的播種面積比重除其他糧食作物變化不顯著外，其余作物的變化都較顯著。3市州的水稻、小麥、豆類(lèi)、花生和烤煙播種面積比重呈顯著下降趨勢(shì)，昆明平均降幅分別為6.60百分點(diǎn)/10a、4.24百分點(diǎn)/10a、1.66百分點(diǎn)/10a、0.20百分點(diǎn)/10a和2.34百分點(diǎn)/10a，玉溪分別為6.32百分點(diǎn)/10a、7.88百分點(diǎn)/10a、1.52百分點(diǎn)/10a、0.02百分點(diǎn)/10a和0.69百分點(diǎn)/10a，楚雄分別為5.10百分點(diǎn)/10a、4.75百分點(diǎn)/10a、0.86百分點(diǎn)/10a、0.07百分點(diǎn)/10a和0.83百分點(diǎn)/10a，整個(gè)研究區(qū)的平均下降幅度分別為5.97百分點(diǎn)/10a、5.32百分點(diǎn)/10a、1.32百分點(diǎn)/10a、0.04百分點(diǎn)/10a和1.51百分點(diǎn)/10a；3市州的玉米、油菜、蔬菜和其他經(jīng)濟(jì)作物播種面積比重則呈顯著上升趨勢(shì)，昆明平均增幅分別為3.09百分點(diǎn)/10a、0百分點(diǎn)/10a、7.49百分點(diǎn)/10a和2.07百分點(diǎn)/10a，玉溪分別為3.36百分點(diǎn)/10a、1.72百分點(diǎn)/10a、10.60百分點(diǎn)/10a和0.96百分點(diǎn)/10a，楚雄分別為1.96百分點(diǎn)/10a、1.58百分點(diǎn)/10a、6.85百分點(diǎn)/10a和1.41百分點(diǎn)/10a，整個(gè)研究區(qū)的平均增幅分別為2.75百分點(diǎn)/10a、0.98百分點(diǎn)/10a、8.10百分點(diǎn)/10a、1.64百分點(diǎn)/10a。昆明和玉溪的薯類(lèi)種植面積比重下降，但楚雄卻大幅增加(增幅為3.30百分點(diǎn)/10a)，研究區(qū)總的薯類(lèi)面積比重呈顯著增加趨勢(shì)，平均增幅為0.85百分點(diǎn)/10a；昆明與玉溪的其他糧食作物呈不顯著增加趨勢(shì)，楚雄則呈不顯著下降趨勢(shì)，整個(gè)研究區(qū)其他糧食作物呈不顯著上升趨勢(shì)；研究區(qū)甘蔗種植的比重較小，昆明和楚雄僅在干熱河谷地區(qū)有種植，面積比重持續(xù)下降，昆明的甘蔗播種面積比重在2010年以后已接近0，玉溪的甘蔗比重2003年以前持續(xù)上升，2003年以后持續(xù)下降。

表1 1990-2019年研究區(qū)的作物種植結(jié)構(gòu)Table 1 Crop planting structure in the study area from 1990 to 2019

2.2.2 不同灌溉需水量作物的播種面積比重變化 據(jù)《云南省地方標(biāo)準(zhǔn)用水定額》(DB53/T 168-2013)，滇中高原地區(qū)在平水年各種作物對(duì)灌溉水的需求大小排序?yàn)樗?甘蔗>小麥>其他經(jīng)濟(jì)作物>油菜>蠶豆>玉米>烤煙>花生>蔬菜(一茬)>薯類(lèi)，比較作物灌溉水的需求量與作物播種面積比重的變化發(fā)現(xiàn)，灌溉需水量大的水稻、甘蔗、小麥、豆類(lèi)(滇中地區(qū)以蠶豆為主)播種面積下降，而對(duì)灌溉水需求較少的玉米、薯類(lèi)、蔬菜的播種面積則持續(xù)增長(zhǎng)?？傮w看，研究區(qū)耕地利用趨向于灌溉需水總量更少的作物種植結(jié)構(gòu)，即作物種植結(jié)構(gòu)有“旱化”趨勢(shì)。因?yàn)樽魑锓N植結(jié)構(gòu)對(duì)氣候變化十分敏感，故可以推測(cè)：作物種植結(jié)構(gòu)的“旱化”趨勢(shì)可能與滇中氣候變暖變干的影響有關(guān)。

2.2.3 作物種植結(jié)構(gòu)的變化 昆明、玉溪和楚雄3市州各種作物種植結(jié)構(gòu)的變化趨勢(shì)相近，但也各有特點(diǎn)，如表1所示。1990年昆明與楚雄播種面積比重排前6位的作物分別是水稻、小麥、玉米、豆類(lèi)、其他糧食作物和烤煙，其比重分別為83.11%、89.55%，作物種植結(jié)構(gòu)都是糧-煙結(jié)構(gòu)；玉溪播種面積比重排前6位的作物為水稻、小麥、烤煙、玉米、豆類(lèi)和其他經(jīng)濟(jì)作物，比重為88.44%，作物種植結(jié)構(gòu)為糧-煙-其他經(jīng)濟(jì)作物結(jié)構(gòu)。而至2019年，3市州的蔬菜種植面積均替代水稻成為播種面積比重最高的作物，昆明與楚雄的作物種植結(jié)構(gòu)變?yōu)榧Z-菜-煙結(jié)構(gòu)，玉溪作物種植結(jié)構(gòu)變?yōu)榧Z-菜-煙-油菜結(jié)構(gòu)。研究區(qū)1990年的作物播種面積中，以水稻、小麥、玉米、豆類(lèi)、烤煙、其他糧食作物的面積面積最多，6種作物的播種面積占作物總播種面積的86.34%；2019年，播種面積排在前6位的作物變?yōu)槭卟?、玉米、烤煙、水稻、豆?lèi)、其他經(jīng)濟(jì)作物，占總播種面積比重的78.77%。研究區(qū)的水稻、小麥、豆類(lèi)、花生、烤煙、甘蔗的播種面積比重有著顯下降趨勢(shì)，平均下降幅度分別為5.97百分點(diǎn)/10a、5.32百分點(diǎn)/10a、1.32百分點(diǎn)/10a、0.04百分點(diǎn)/10a、0.19百分點(diǎn)/10a、1.51百分點(diǎn)/10a；玉米、油菜、蔬菜、薯類(lèi)和其他經(jīng)濟(jì)作物播種面積比重有顯著上升趨勢(shì)，平均增幅分別為2.75百分點(diǎn)/10a、0.98百分點(diǎn)/10a、8.10百分點(diǎn)/10a、0.85百分點(diǎn)/10a、1.64百分點(diǎn)/10a?？傮w看，研究區(qū)的耕地作物種植結(jié)構(gòu)已由1990年的糧-煙結(jié)構(gòu)變成2019年的糧-菜-煙-其他經(jīng)濟(jì)作物模式，耗水量大的作物播種面積比重顯著下降。

2.3 氣候因子變化與研究區(qū)作物種植結(jié)構(gòu)變化的相關(guān)性

2.3.1 簡(jiǎn)單相關(guān)性 氣候變化因子Y與耕地作物種植結(jié)構(gòu)因子X(jué)之間的簡(jiǎn)單相關(guān)系數(shù)大多數(shù)偏小(表2)，故二者之間的關(guān)系有可能是綜合影響。1)年平均氣溫與作物種植結(jié)構(gòu)因子之間的簡(jiǎn)單相關(guān)性。昆明年平均氣溫與作物種植結(jié)構(gòu)因子之間的簡(jiǎn)單相關(guān)系數(shù)為-0.751 9～0.706 4，其中，與蔬菜的相關(guān)性最高，與薯類(lèi)(0.684 8)和玉米(0.681 5)其次，與水稻的相關(guān)性最低；玉溪的簡(jiǎn)單相關(guān)系數(shù)為-0.642 4～0.612 7，其中，與蔬菜的相關(guān)性最高，與油菜(0.608 4)其次，與水稻的相關(guān)性最低；楚雄的簡(jiǎn)單相關(guān)系數(shù)為-0.740 6～0.711 6，其中，與玉米的相關(guān)性最高，與蔬菜(0.680 8)其次，與水稻的相關(guān)性最低。2)年降水量與作物種植結(jié)構(gòu)因子之間的簡(jiǎn)單相關(guān)性。昆明年降水量與耕地作物種植結(jié)構(gòu)因子之間的簡(jiǎn)單相關(guān)系數(shù)為-0.396 5～0.371 2，其中，與小麥的相關(guān)性最高，與水稻(0.263 3)其次，與油菜的相關(guān)性最低；玉溪的簡(jiǎn)單相關(guān)系數(shù)為-0.573 5～0.373 9，其中，與小麥的相關(guān)性最高，與水稻(0.234 5)其次，與油菜的相關(guān)性最低；楚雄的簡(jiǎn)單相關(guān)系數(shù)為-0.538 5～0.602 6，其中，與花生的相關(guān)性最高，與水稻(0.570 1)其次，與油菜的相關(guān)性最低。3)Kria干濕度指數(shù)與作物種植結(jié)構(gòu)因子之間的簡(jiǎn)單相關(guān)性。昆明的Kria干濕度指數(shù)與耕地作物種植結(jié)構(gòu)因子之間的簡(jiǎn)單相關(guān)系數(shù)為-0.448 0～0.436 1，其中，與小麥的相關(guān)性最高，與水稻(0.332 1)其次，與油菜的相關(guān)性最低；玉溪的簡(jiǎn)單相關(guān)系數(shù)為-0.456 1～0.401 9，其中，與小麥的相關(guān)性最高，與水稻(0.309 6)其次，與油菜的相關(guān)性最低；楚雄的簡(jiǎn)單相關(guān)系數(shù)為-0.598 7～0.571 5，其中，與花生的相關(guān)性最高，與水稻(0.558 1)其次，與油菜的相關(guān)性最低。

表2 1990-2019年研究區(qū)3市州氣候因子(Y)與作物種植結(jié)構(gòu)因子(X)的簡(jiǎn)單相關(guān)系數(shù)Table 2 Simple correlation coefficients between climate factors(Y) and crop planting structure factors(X) in three areas from 1990 to 2019

2.3.2 典型相關(guān)性 從表3可知，典型相關(guān)分析從X、Y兩組數(shù)據(jù)中分別提取的1、2、3共3對(duì)典型變量中，只有第1對(duì)典型變量U1和V1的顯著性水平<0.01，Sig(顯著性)值分別為0.006、0.004和0.003，而第2對(duì)和第3對(duì)典型變量的顯著性水平皆>0.1。說(shuō)明在99%的置信水平下，第1對(duì)典型變量U1和V1可分別表征作物種植結(jié)構(gòu)與氣候因子的特征，且U1和V1之間存在極顯著相關(guān)性，但第2對(duì)典型變量U2和V2之間、第3對(duì)典型變量U3和V3之間的相關(guān)性不顯著。因此，提取的第1對(duì)典型變量U1與V1可充分表征作物種植結(jié)構(gòu)因子與氣候變化因子兩組變量的特征；第1對(duì)典型變量U1與V1呈極顯著相關(guān)，其中，昆明、玉溪和楚雄的第1對(duì)典型變量之間的典型相關(guān)系數(shù)分別為0.887、0.915和0.919，遠(yuǎn)高于兩組變量之間的簡(jiǎn)單相關(guān)性，說(shuō)明作物種植結(jié)構(gòu)因子與氣候變化因子兩組變量之間整體上有極高相關(guān)性，即氣候變化可促使作物種植結(jié)構(gòu)發(fā)生變化。

表3 1990-2019年3市州氣候因子變化與作物種植結(jié)構(gòu)因子變化的典型相關(guān)性Table 3 Typical correlation between climate factor variation and crop planting structure factor variation in three areas from 1990 to 2019

2.3.3 標(biāo)準(zhǔn)化典型相關(guān)性 從表4可知，昆明蔬菜、水稻、小麥、玉米及烤煙的播種面積比重標(biāo)準(zhǔn)值與U1的相關(guān)性較大，玉溪水稻、小麥、玉米、其他糧食作物及甘蔗的面積比重標(biāo)準(zhǔn)值與U1的相關(guān)性較大，楚雄水稻、蔬菜、小麥、玉米及烤煙的面積比重標(biāo)準(zhǔn)值與U1的相關(guān)性較大，其中，水稻、小麥和甘蔗為灌溉需水量大的作物，而烤煙、蔬菜及玉米則為灌溉需水量小的作物，灌溉需水量中等的作物與U1的相關(guān)性較小，可見(jiàn)U1更多地反映作物對(duì)灌溉水量的需求情況；對(duì)氣候因子而言，昆明與楚雄的降水量標(biāo)準(zhǔn)化值與V1的相關(guān)性較大，玉溪的氣溫和降水量標(biāo)準(zhǔn)化值與V1的相關(guān)性較大，故V1更多地表現(xiàn)降水量情況。所以，U1與V1之間的高相關(guān)性反映了降水情況與作物需水情況之間的高相關(guān)性，即氣候變化，尤其是降水量的變化對(duì)作物種植結(jié)構(gòu)有影響，其使灌溉需水量大的作物面積下降，促使灌溉需水量小的作物面積上升。

表4 1990-2019年3市州作物種植結(jié)構(gòu)因子、氣候因子與典型變量的標(biāo)準(zhǔn)化典型相關(guān)系數(shù)Table 4 Standardized canonical correlation coefficients between crop planting structure factors,climatic factors and their typical variables in three areas from 1990 to 2019

研究區(qū)3市州作物種植結(jié)構(gòu)的第1典型變量U1和氣候因子的第一典型變量V1如下：

Uyx1=1.895X1′-1.867X2′+1.133X3′±0.324X4′-0.289X5′-0.831X6′+0.265X7′-0.336X8′+0.647X9′+0.180X10′+0.312X11′-0.374X12′

式中，Ukm1、Uyx1和Ucx1分別為昆明、玉溪和楚雄作物種植結(jié)構(gòu)的第1典型變量，Xi′為某種作物面積比重的標(biāo)準(zhǔn)化值；Vkm1、Vyx1、Vcx1分別為昆明、玉溪和楚雄氣候因子的第1典型變量，Yi′為氣候因子的標(biāo)準(zhǔn)化值。

3 討論

自20世紀(jì)60年代開(kāi)始滇中高原地區(qū)氣候有暖干化趨勢(shì)[32]，且逐漸顯著。其中，高瑞等[11]研究滇中高原地區(qū)1971—2011年的月降水、氣溫資料和年尺度SPEI的變化特征認(rèn)為，滇中地區(qū)存在旱化趨勢(shì)，并經(jīng)歷了從無(wú)旱向干旱或向更重一級(jí)干旱變化的過(guò)程，且未來(lái)該變化趨勢(shì)還將延續(xù)。曹言等[25]基于1970—2014年的干燥度指數(shù)變化研究發(fā)現(xiàn)，滇中高原地區(qū)的氣候在年尺度上變干趨勢(shì)明顯；魯永新等[33]發(fā)現(xiàn)，楚雄在季節(jié)尺度上，夏季變干趨勢(shì)更明顯。李軍等[34]分析西南農(nóng)業(yè)區(qū)1962—2012年月氣象資料后認(rèn)為，西南農(nóng)業(yè)區(qū)整體呈干旱化趨勢(shì)，2000年以來(lái)年四季變干趨勢(shì)更加明顯，其中云南高原東部區(qū)(包括滇中高原區(qū))變干趨勢(shì)顯著。魏康洪等[35]基于1999—2013年昆明的氣溫與降水量數(shù)據(jù)，通過(guò)氣候均值、氣候傾向率、距平、線性趨勢(shì)和異常統(tǒng)計(jì)分析發(fā)現(xiàn)，1999—2013年昆明年均氣溫呈上升趨勢(shì)，降水呈下降趨勢(shì)。研究結(jié)果表明，1990-2019年昆明、玉溪和楚雄3市州的氣溫呈顯著上升趨勢(shì)，降水量為不顯著的下降趨勢(shì)，氣候有暖干化趨勢(shì)，與上述研究結(jié)果基本一致。

研究結(jié)果表明，在滇中高原地區(qū)氣候暖干化趨勢(shì)背景下，研究區(qū)總播種面積也在持續(xù)增長(zhǎng)，但作物種植結(jié)構(gòu)持續(xù)“旱化”，即減少灌溉需水量大的作物面積而增加灌溉需水量小的作物面積，減少區(qū)域耕地利用的總需水量，說(shuō)明耕地作物種植結(jié)構(gòu)的變化與氣候變化有極高的相關(guān)性；同時(shí)，研究區(qū)氣候變化因子與耕地作物種植結(jié)構(gòu)因子兩組變量的典型相關(guān)表明，99%的置信水平下，氣候變化與耕地作物種植結(jié)構(gòu)變化之間存在顯著的相關(guān)性，說(shuō)明氣候變化對(duì)耕地作物種植結(jié)構(gòu)有顯著影響。李祎君等[6]認(rèn)為，氣候變化使我國(guó)的糧食作物種植結(jié)構(gòu)發(fā)生變化，耐旱的玉米種植面積比例持續(xù)增加，小麥種植面積比例對(duì)氣候變化最為敏感。李萬(wàn)希等[36]研究表明，隨著氣候變暖，石羊河流域玉米播種面積持續(xù)增長(zhǎng)，春小麥面積減少，喜溫的經(jīng)濟(jì)作物面積增大。馮克鵬等[31]研究發(fā)現(xiàn)，氣候暖干化導(dǎo)致寧夏地區(qū)農(nóng)業(yè)灌溉水量增加，未來(lái)需要調(diào)整作物種植結(jié)構(gòu)，減少高耗水作物種植面積?？梢?jiàn)氣候變化對(duì)作物種植結(jié)構(gòu)的影響存在顯著且普遍的影響。本研究結(jié)果與上述研究結(jié)果類(lèi)似。

通過(guò)對(duì)楚雄的農(nóng)戶(hù)和農(nóng)業(yè)技術(shù)專(zhuān)家、農(nóng)業(yè)氣象專(zhuān)家的訪談，對(duì)研究區(qū)種植業(yè)適應(yīng)氣候暖干化提出以下建議：

一是增加需水量小的作物比重和減少需水量大的作物比重，使作物種植結(jié)構(gòu)進(jìn)一步“旱化”。氣候暖干化使農(nóng)業(yè)可用水量受到影響，作物種植結(jié)構(gòu)進(jìn)一步“旱化”可有效減少耕地利用的總需水量。其中，需水量大的甘蔗應(yīng)逐步退出滇中高原地區(qū)，小麥和水稻的播種面積應(yīng)進(jìn)一步減少，但應(yīng)以能基本保證農(nóng)戶(hù)口糧為上限；需水量少產(chǎn)量高的玉米、薯類(lèi)應(yīng)擴(kuò)大種植面積；需水量中等的烤煙以穩(wěn)定為主，不宜再擴(kuò)大種植；冬春季節(jié)滇中高原上種植蔬菜、花卉、葡萄有極大氣候優(yōu)勢(shì)，產(chǎn)品特色突出，比同類(lèi)產(chǎn)品上市早，經(jīng)濟(jì)收益較高，因此可在節(jié)水灌溉技術(shù)支持下增加播種面積。

二是增加需水量小且經(jīng)濟(jì)收益高的作物比重，提高農(nóng)戶(hù)收入及促進(jìn)農(nóng)業(yè)發(fā)展，增加農(nóng)戶(hù)與農(nóng)業(yè)適應(yīng)氣候變化的能力。充分利用滇中高原四季如春、日照強(qiáng)的氣候特征，增加經(jīng)濟(jì)收益高的作物，如花卉、冬春蔬菜、藥材及烤煙等。提高經(jīng)濟(jì)收益高的作物播種面積，農(nóng)戶(hù)才有動(dòng)力投資水利設(shè)施及使用節(jié)水灌溉技術(shù)，農(nóng)戶(hù)與農(nóng)業(yè)適應(yīng)氣候變化的能力才能提升。

三是提高工程與環(huán)境蓄水能力，增強(qiáng)對(duì)研究區(qū)降水時(shí)空分布的調(diào)節(jié)能力。工程蓄水能力建設(shè)和環(huán)境蓄水能力建設(shè)可有效改善水資源的時(shí)間分布不均，提高利用效率。滇中高原地區(qū)干濕季分明，在長(zhǎng)達(dá)半年的干季中，降水稀少，而干季氣溫高，日照強(qiáng)，作物生長(zhǎng)快，對(duì)灌溉水的需求大，極易發(fā)生農(nóng)業(yè)干旱災(zāi)害；在雨季，集中全年85%左右的降水量，且隨著氣候暖干化的發(fā)展，降水越來(lái)越集中，降水日數(shù)在減少。因此，基于滇中耕地分布分散的特點(diǎn)，滇中地區(qū)除要加強(qiáng)大中型水利設(shè)施建設(shè)外，還應(yīng)增加小微型蓄水設(shè)施——小壩塘、水窖及水柜等，以便在雨季攔蓄雨洪，為分散分布的小片耕地旱季灌溉供水。同時(shí)，要做好農(nóng)業(yè)生產(chǎn)空間與生態(tài)空間的規(guī)劃與設(shè)計(jì)，做好農(nóng)村生態(tài)建設(shè)，以提升農(nóng)業(yè)生產(chǎn)空間及生態(tài)空間的環(huán)境蓄水能力。

四是推廣節(jié)水灌技術(shù)，有效提高水資源的利用效率，并推動(dòng)設(shè)施農(nóng)業(yè)的發(fā)展。節(jié)水灌溉技術(shù)的使用，是減少農(nóng)業(yè)耗水量、提高水資源利用效率的關(guān)鍵，故應(yīng)通過(guò)技術(shù)引進(jìn)與培訓(xùn)、水價(jià)調(diào)節(jié)、政府補(bǔ)貼等多種形式鼓勵(lì)農(nóng)戶(hù)采用節(jié)水灌溉技術(shù)。設(shè)施農(nóng)業(yè)具有高投入、高產(chǎn)穩(wěn)產(chǎn)和高收益的特點(diǎn)，最有條件使用節(jié)水技術(shù)進(jìn)行生產(chǎn)，且更能有效應(yīng)對(duì)其他氣候?yàn)?zāi)害。故應(yīng)在大中城市周邊地區(qū)及其他交通便捷地區(qū)推動(dòng)設(shè)施農(nóng)業(yè)的發(fā)展。

4 結(jié)論

1990—2019年，研究區(qū)及其3市州的氣候變化有顯著的暖干化趨勢(shì)，且昆明、玉溪和楚雄3市州的氣候變化趨勢(shì)近似。其中，研究區(qū)年均溫呈極顯著上升趨勢(shì)，而年降水量和Kira干濕度指數(shù)則呈顯著下降趨勢(shì)，3個(gè)氣象要素的變化幅度分別為0.44℃/10a、-4.98 mm/10a和-0.46/10a。昆明、玉溪及楚雄的3個(gè)氣象要素的變化幅度分別為0.46℃/10a、3.852 mm/10a和0.41/10a，0.42℃/10a、3.796 mm/10a和0.36/10a，0.44℃/10a、7.029 mm/10a和0.61/10a。

在氣候暖干化背景下，1990-2019年研究區(qū)的作物種植結(jié)構(gòu)呈顯著“旱化”趨勢(shì)。主要表現(xiàn)：在作物播種面積組合中，灌溉需水量相對(duì)較小的玉米、薯類(lèi)、蔬菜及其他經(jīng)濟(jì)作物的播種面積比重大幅上升，分別增長(zhǎng)2.75百分點(diǎn)/10a、0.85百分點(diǎn)/10a、8.10百分點(diǎn)/10a、1.64百分點(diǎn)/10a；而灌溉需水量相對(duì)較大的水稻和小麥播種面積比重則快速下降，分別下降5.97百分點(diǎn)/10a和5.32百分點(diǎn)/10a。

研究區(qū)氣候的暖干化促使作物種植結(jié)構(gòu)“旱化”，同時(shí)作物種植結(jié)構(gòu)“旱化”也是耕地利用對(duì)氣候暖干化的主要響應(yīng)方式與適應(yīng)方式。從研究區(qū)及其3市州的兩組變量中提取的第1組變量U1和V1可有效代表兩組變量的特征，U1和V1之間在99%的置信水平下呈極顯著相關(guān)，其中，3市州的第1典型變量之間典型相關(guān)系數(shù)分別為0.887、0.915和0.919。說(shuō)明作物種植結(jié)構(gòu)變化與氣候變化高度相關(guān)，氣候的變化促使作物種植結(jié)構(gòu)發(fā)生變化。

為應(yīng)對(duì)研究區(qū)氣候暖干化對(duì)種植業(yè)的影響，建議進(jìn)一步調(diào)整作物種植結(jié)構(gòu)，使其“旱化”特征更突出，增加經(jīng)濟(jì)效益高且需水量較小的作物比重，以提升農(nóng)戶(hù)與農(nóng)業(yè)適應(yīng)氣候變化的能力；提升工程蓄水和環(huán)境蓄水能力以調(diào)節(jié)水資源的時(shí)間分配，采用節(jié)水灌溉技術(shù)及發(fā)展設(shè)施農(nóng)業(yè)以提高農(nóng)業(yè)用水的利用效率。