王曉偉，李曉玉，史雯琪，趙海根，孫 琛，游松財

(1.中國農業(yè)科學院農業(yè)環(huán)境與可持續(xù)發(fā)展研究所，北京 100081； 2.東北農業(yè)大學，黑龍江哈爾濱 150000)

近年來，我國糧食生產連年豐收，庫存充實，糧食安全總體有保障，但糧食安全的基礎還不穩(wěn)固，特別是玉米供求形勢出現根本性逆轉，打破了市場相對均衡的格局，帶動糧食供求趨緊[1-2]。黃淮海地區(qū)(Huang-Huai-Hai，3H)作為我國第二大玉米主產區(qū)以及第一大夏玉米主產區(qū)，該地區(qū)玉米的產量保證對我國糧食安全起著重要作用[3]。黃淮海地區(qū)位于華北、華東和華中3個地區(qū)的結合部，區(qū)內地勢平坦，土地資源豐富。隨著全球變暖、地表氣溫升高，黃淮海部分地區(qū)作物熟制由一年兩熟逐漸推廣到一年三熟，復種指數提高，作物品種由早熟品種發(fā)展到中晚熟品種，作物單位面積產量不斷增加[4-5]。氣候變暖導致玉米生長季積溫增加的同時也導致玉米生長季降水總量減少且時空波動性增強，又因該區(qū)域雨熱同季，降水比較集中，6—9月降水量占全年的60%～80%，并受季風氣候影響，自然災害發(fā)生頻繁，對黃淮海地區(qū)玉米生產的穩(wěn)定性帶來嚴峻挑戰(zhàn)，并進一步影響全國糧食產量的穩(wěn)步增長[6]，進一步突顯黃淮海地區(qū)對于玉米氣象災害監(jiān)測的重要性。

遙感技術的發(fā)展及氣象數據實時發(fā)布，使得監(jiān)測玉米氣象災害成為可能，但實時監(jiān)測需要詳細的作物信息支持，包括作物的空間分布及發(fā)育進程信息，因此玉米生育期信息的獲取成為了災害預警、監(jiān)測與災損評估的關鍵。但目前黃淮海地區(qū)玉米生育期數據存在生育期觀測不完整、數據記錄少等缺陷，導致依據現有生育期數據的空間插值結果的準確性不足，無法獲得較為準確的玉米生育期空間分布及生育進程，阻礙了黃淮海地區(qū)玉米氣象災害監(jiān)測預警工作的開展。國內外學者針對玉米生長發(fā)育進程與氣候資源的變化關系以及各種氣候資源的變化開展了大量研究：Liu等研究發(fā)現，由于氣候變化的影響，春季玉米、夏季玉米以及間作玉米的營養(yǎng)生長期呈現縮短趨勢，而繁殖生長期呈延長趨勢[7]；徐玲玲等研究表明，氣候變化帶來的溫度升高會抑制黃淮海地區(qū)夏玉米生長發(fā)育，高溫條件不利于玉米籽粒灌漿的同時，地表蒸發(fā)量的增大導致旱災發(fā)生概率增加，最終影響夏玉米生產的穩(wěn)定性[8]；Chen等研究表明，相同時間播種的玉米生育期隨海拔升高而延長，每升高100 m，生育期延長 4～5 d[9]；Rizzo等研究發(fā)現，美國內布拉斯加地區(qū)玉米增產的主要因素是氣候變化趨勢以及農藝的影響[10]；Dwamena等研究了降水、溫度和相對濕度對非洲地區(qū)玉米產量的影響，其中最高氣溫升高以及相對濕度增加對玉米產量產生負影響[11]。

目前，大多數研究是基于全球氣候變暖的大背景下從氣候資源角度出發(fā)，結合可直接獲得的氣象數據以及玉米生育期數據，討論氣候變化對玉米生育期的影響，對于解決黃淮海玉米生育期數據所存在的上述問題以及該地區(qū)玉米生育進程在時間尺度和空間分布特征方面的研究較少。因此，本研究在前人的研究基礎上，利用3套來源及生育期記錄均不相同的黃淮海地區(qū)玉米生育期數據集，結合黃淮海地區(qū)玉米生長發(fā)育規(guī)律，對數據進行融合處理，獲得了包含玉米播種期、出苗期、3葉期、拔節(jié)期、抽雄期、開花期、吐絲期、成熟期共8個玉米生育期的數據集及其各生育期圖譜，解決了黃淮海地區(qū)玉米生育期數據生育期觀測不完整、數據記錄少的問題，為該地區(qū)玉米氣象災害的監(jiān)測、預警與災損評估提供了基礎性的數據支持。

1 材料與方法

1.1 研究區(qū)域概況

黃淮海地區(qū)主體由黃河、淮河與海河及其支流沖積而成的黃淮海平原，以及與其相毗連的魯中南丘陵和山東半島構成，行政區(qū)劃范圍大致包括北京、天津和山東3省(市)的全部，河北及河南2省的大部，以及江蘇、安徽2省的淮北地區(qū)[12]。該地區(qū)總耕地面積占全國總耕地面積的25%，為我國的商品糧基地之首，屬于半干旱半濕潤地區(qū)，熱量資源可滿足一年兩熟的要求，主要栽種方式為冬小麥—夏玉米輪作，年降水量500～900 mm，季節(jié)分配不均，集中在夏季[13]。受季風氣候的影響，干旱、高溫、澇漬、寡照是在黃淮海地區(qū)玉米生長季內發(fā)生的主要氣象災害，由于黃淮海地區(qū)不同地域之間熱量資源差異顯著，從而導致各地域玉米生長發(fā)育的進程不一致。由于玉米在不同發(fā)育期(QX/T 361—2016《農業(yè)氣象觀測規(guī)范 玉米》)對氣象災害的敏感度不同，因此不同氣象災害影響的生育期不同(表1)。

表1 黃淮海地區(qū)玉米各生育期易發(fā)氣象災害

1.2 數據來源

本研究所使用的玉米生育期數據來源于國家氣象科學數據中心(CMA，https：//data.cma.cn)記錄的黃淮海地區(qū)2010—2014年41個站點的玉米生育期數據，涵蓋播種期、出苗期、3葉期等5個生育期，缺抽雄期、開花期及吐絲期3個時期；中國農業(yè)科學院農業(yè)環(huán)境與可持續(xù)發(fā)展研究所(簡稱IEDA，CAAS)提供的黃淮海地區(qū)2010—2020年78個站點的玉米生育期歷史數據，涵蓋播種期、拔節(jié)期、抽雄期及成熟期，缺出苗期等4個重要生育期；通過中國知網(CNKI)查閱的2010—2020年相關文獻[14-29]中所記載的26個站點的生育期數據，包括播種期、出苗期、3葉期、拔節(jié)期、抽雄期、開花期、吐絲期、成熟期共8個生育期數據。3套數據集總計共145個來源地點，記錄生育期數據如表2所示，各數據子集記錄站點的空間分布見圖1。

1.3 研究方法

1.3.1 生育期柵格圖繪制 由于研究區(qū)生育期數據來源站點數量有限，且每一個站點能夠代表的地域范圍具有一定的局限性，若利用已有的各生育期實測值直接插值生成各生育期柵格圖，精確度無法保證。經緯度以及海拔高度作為影響氣候資源空間分布的主要地理因素，導致玉米從播種到收獲所經歷的各個發(fā)育期隨地域的不同而不同。玉米的播種期主要受地理位置特征的經度、緯度及海拔3個地理因子以及氣候因子的共同影響，而隨后的各發(fā)育期除了地理因子及氣候因子外，還受前一個發(fā)育期日期及管理措施的影響，鑒于關注的是多年平均玉米發(fā)育期進程，不同地區(qū)在管理措施方面的差異對發(fā)育期進程影響忽略不計。為了有效消減地域遼闊、地勢起伏等因素的影響，回歸分析計算+殘差插值作為氣象領域精度較高的柵格化方法之一，常用于積溫變化等研究。本研究將該方法延伸至生育期構建之中，通過建立多元逐步線性回歸模型，利用回歸分析計算+殘差插值柵格化法，得到各生育期柵格圖。由于玉米抽雄后進入開花期以及吐絲期是一個連續(xù)而短暫的過程，一般抽雄開始到全部雄花開放需5～7 d時間。在黃淮海地區(qū)，玉米從抽雄期進入開花普期需要1～2 d，從開花期進入吐絲期普期大致需要1 d，因此根據該地區(qū)玉米抽雄、開花及吐絲的規(guī)律，設定玉米抽雄后2 d玉米進入開花期普期，開花期后1 d玉米進入吐絲期。

表2 玉米生育期原始數據集各子集數據條數

具體方法簡述如下：利用SPSS 19.0軟件建立多元逐步線性回歸模型，即Yn=A0+A1Yn-1+A2X2+A3X3+A4X4。式中：Yn為某一生育期值；Yn-1為前一生育期值；X2、X3、X4分別為經緯度以及海拔高度；A0、A1、A2、A3、A4分別為系數。利用ArcGIS軟件和DEM數據獲取研究區(qū)經度、緯度、海拔柵格數據。利用Raster Calculator工具，將多元線性回歸模型柵格化，得到預測生育期柵格圖。各生育期數據來源地點的各生育期實測值與多元回歸模型模擬值之差，即為殘差值。對各個生育期數據來源地點的殘差值進行反距離權重插值，得到殘差柵格圖；將殘差柵格值修訂到預測生育期柵格圖，最終得到各生育期柵格圖。

1.3.2 數據集精度分析方法

1.3.2.1 空間插值精度評價方法 對黃淮海地區(qū)玉米生育期數據進行插值處理后，采用實際驗證法進行精度比較。驗證數據來源于CMA數據集中所記載的2013年玉米生育期數據，涵蓋玉米播種期、出苗期、3葉期、拔節(jié)期及成熟期5個生育期數據，由于缺少抽雄期驗證數據，在該數據集中對于抽雄期生育期記錄的最近年份為2002年，因此為達到驗證目的，選擇2000—2002年的抽雄期數據作為驗證數據。利用平均絕對誤差(mean absolute error，MAE)和均方根誤差(root mean square error，RMSE)作為檢驗指標，以評估空間插值的精度，平均絕對誤差可以反映估計誤差的大小，均方根誤差能反映觀測值與真實值之間的偏差與極值情況。如果MAE和RMSE越小，則表明所使用的插值模型精度越高。計算公式如下所示：

(1)

(2)

式中：n為氣象站點數；Oi為第i個氣象站點的觀測值；Pi為第i個氣象站點的預測值。

1.3.2.2 構建生育期數據集可信度評價 將CMA數據集中記錄的2000—2013年玉米各生育期數據與構建生育期數據集進行統計分析，比較各生育期的日序范圍及平均值。

2 結果與分析

2.1 數據集精度分析

2.1.1 插值驗證結果分析 基于“1.3.1”節(jié)得到的黃淮海地區(qū)玉米各生育期柵格圖，采用ArcGIS中的提取分析功能，提取出各檢驗站點的預測生育期數據。表3為各檢驗氣象站點的玉米生育期實測值與插值得到的預測值的比較，從對比結果可以得出，黃淮海地區(qū)玉米各生育期插值精度為出苗期>播種期>3葉期>拔節(jié)期>抽雄期>成熟期，其中出苗期的插值誤差最小，為3.70 d，成熟期的插值誤差最大，為4.58 d?？傮w而言，各生育期平均插值誤差為4.07 d，整體插值效果良好，基本反映玉米生育期進程，可以滿足玉米氣象災害監(jiān)測預警之基礎數據集的需求。

表3 檢驗站點實測值與插值結果對比分析

2.1.2 構建數據集可信度評價 本研究所構建的數據集是2010—2020年黃淮海地區(qū)玉米各生育期平均態(tài)的一種體現，由于CMA數據中2010—2012年未記載抽雄期數據，因此為對構建數據集中抽雄期數據的可信度進行評價，選擇2000—2009年CMA數據集所記載的玉米各生育期的平均日序與構建數據集相對比(圖2)。總體來看，構建數據集的播種期、出苗期、3葉期、拔節(jié)期等生育期的平均發(fā)育進程要早于CMA實測數據集的上述生育期的平均發(fā)育進程，而構建數據集的抽雄期、成熟期平均發(fā)育進程晚于CMA實測數據集，表現出全生育期變長的趨勢，這與李樹巖等的結論[30-31]相一致。由此可以得出本研究構建的玉米生育期數據集具有較高的可信度。

2.2 插值結果制圖對比分析

2.2.1 播種期 由于黃淮海地區(qū)種植模式為夏玉米—冬小麥的輪作體系，因此可供夏玉米生育的時期有限，為了保證滿足夏玉米所需的熱量條件，使其充分成熟，及時收獲，獲得較高產量，又不影響后茬小麥正常播種，在一定程度上，夏玉米的播種期越早越好，即冬小麥收獲后立即旋耕滅茬，隨后播種，或收獲小麥后立即用硬茬播種機播種[32-33]。因此，黃淮海地區(qū)夏玉米播種時主要考慮當時的水分條件以及各地域的冬小麥的收獲時間。播種期的空間分布很好地與各地冬小麥的收獲時間保持一致，即從安徽南部至河北北部陸續(xù)進入夏玉米播種期，播種時間最大相差36 d，安徽南部在5月中旬開始播種，除山東東部地區(qū)以及河北北部、天津、北京等地6月中下旬開始播種外，其余地區(qū)基本在6月上旬完成夏玉米的播種工作(圖3)。

2.2.2 出苗期 在夏玉米種植區(qū)，一般都是“借雨墑”播種，或在播種后澆“蒙頭水”，由于黃淮海地區(qū)全年降水分配不均，在播種后長期干旱，土壤墑情差，若澆水不及時易出現“回芽”現象，或嫩芽出土過程中因土壤缺水造成干枯，影響苗情[34]。出苗期空間內插對比表明，消除了因不同年份不同地域因土壤墑情的不同導致的出苗期的巨大差異，安徽及江蘇南部夏玉米在5月末進入出苗期，河南大部及山東的大部分地區(qū)在6月中旬進入出苗期，山東東部、河北北部、北京及天津部分地區(qū)夏玉米在6月下旬進入出苗期(圖4)。

2.2.3 3葉期 玉米生長發(fā)育進入3葉期，種子貯藏的營養(yǎng)耗盡，玉米從自養(yǎng)轉為異養(yǎng)。間苗一般在該生育期進行，若間苗過遲，會因密度大造成幼苗徒長，不利于后期高產，且幼苗植株間根系交錯，也容易傷苗，此外在該時期應做好各種病蟲害的防治工作，防止因發(fā)生大規(guī)模病蟲害而導致缺苗影響玉米產量。將構建的3葉期數據插值空間化在時間尺度上的規(guī)律性與Luo等的研究結果[35]一致，各地域進入3葉期發(fā)育階段的空間分布特點與出苗期相似：安徽及江蘇南部在6月中上旬進入3葉期，河南大部及山東的大部分地區(qū)在6月下旬進入3葉期，其余地區(qū)玉米在6月末進入3葉期(圖5)。

2.2.4 拔節(jié)期 受季風氣候影響，夏澇成為黃淮海地區(qū)玉米生產的區(qū)域性限制因素[36]。拔節(jié)期是玉米營養(yǎng)生長向生殖生長轉化階段，該生育時期降水量增多，長時間降水后若出現田間漬水等應及時排水，否則將影響根系生長發(fā)育并影響雌雄分化，導致穗小或空稈等現象，最終影響產量的穩(wěn)定性。安徽、江蘇的大部分地區(qū)玉米生長發(fā)育在7月上旬進入拔節(jié)期，河北北部及北京、天津等地區(qū)在7月下旬進入拔節(jié)期，其余大部地區(qū)在7月中旬進入拔節(jié)期階段(圖6)。

2.2.5 抽雄期 在黃淮海地區(qū)玉米抽雄期間易遭受陰雨寡照災害，連續(xù)的陰雨天氣，將導致光照熱量不足，光合作用減弱，抑制玉米植株正常生長，同時，該時期降水過多，導致田間濕度過大，莖稈生長過旺，莖稈變細，土壤疏松。而且該時期易出現大風天氣，造成玉米倒伏，并且玉米處于高濕環(huán)境中，病菌容易傳播，病蟲害多發(fā)，因此抽雄期應加強田間管理，盡量避免上述因素對后期產量的影響。安徽、江蘇的大部分地區(qū)玉米生長發(fā)育在7月末進入抽雄期，河北北部及北京、天津等地區(qū)在8月中旬進入抽雄期，其余大部地區(qū)在8月初進入抽雄期(圖7)。

2.2.6 開花期 由于原始數據中開花期數據量少，導致原始數據的空間插值表達結果差，無參考價值，但在玉米的開花期易發(fā)生連續(xù)陰雨天導致溫度降低，從而不僅會導致雄穗開花時間短，散粉少，花粉失去活力，同時影響花絲活性，導致授粉不足，結實不良，穗粒數減少，缺粒數多，對玉米產量造成無法補救的影響，因此開花期數據集的構建是必要的。本研究結合玉米生長發(fā)育規(guī)律構建開花期數據集，因此開花期與抽雄期的分布特點相似(圖8)。

2.2.7 吐絲期 吐絲期同開花期，其原始數據量少，但吐絲期是決定玉米最后產量的關鍵生育期之一，本研究結合玉米生長發(fā)育規(guī)律，依據開花期數據得到吐絲期構建數據集，因此吐絲期與開花期的分布特點相似(圖9)。

2.2.8 成熟期 當玉米的籽粒乳線消失，胚位下方尖冠黑色層形成，苞葉顏色變白且松散時，則標志著玉米進入了成熟階段。由于適時晚收增產技術的推行，以致存在提前或者推遲收獲的情況，同時由于黃淮海地區(qū)玉米收獲利用大型農機設備，成熟期(收獲期)受人為影響較大，因此相同省份的各地域玉米收獲時間基本一致。安徽、江蘇等地在9月下旬玉米進入成熟期，山東、河南大部分地區(qū)在9月末進入成熟期，河北、北京、天津的大部分地區(qū)在10月初玉米進入成熟期(圖10)。

3 討論與結論

遙感技術具有觀測覆蓋范圍廣、連續(xù)性強的特點，逐漸成為物候監(jiān)測和研究的重要手段。但由于云覆蓋、大氣氣溶膠、其他植被覆蓋等因素的影響，其時間序列曲線中仍然殘留較多低值和噪聲數據，從而導致部分地區(qū)出現遙感影像缺失以及識別物候精度低等問題。較遙感觀測方法而言，通過利用真實記錄的生育期數據經插值分析處理從而獲得作物生育期空間分布具有影響因素少且包含生育期多的優(yōu)勢，并可以通過回歸分析進一步充實原有數據集，為解決原有數據集記錄不完全、記錄站點少等問題提供支持。通過將各個生育期構建數據集及原始數據集的空間表達結果對比得出：各生育期構建數據集的空間表達結果的地帶性規(guī)律、空間準確度好于原始數據表達結果，因此黃淮海地區(qū)玉米生育期的構建在一定程度上提高了該地區(qū)玉米各生育期在時間尺度以及空間尺度分布的準確性。

各地域玉米的生育進程是玉米種質本身生理過程和外界環(huán)境條件綜合作用的結果，隨著黃淮海地區(qū)的熱量資源不斷增加以及品種不斷改良，由于氣候變化的影響，極端天氣頻發(fā)從而導致玉米受災概率增加，處于不同生育時期的玉米抵抗氣象災害的能力不同。本研究結果表明，黃淮海地區(qū)玉米一般在6月上旬開始播種，在9月中下旬成熟，部分地區(qū)在10月上旬成熟。各生育期自南向北逐步推進。但各生育期的時間間隔有所差異，播種期、出苗期、3葉期、拔節(jié)期、抽雄期、開花期、吐絲期及成熟期日序的變化范圍分別為142～178、148～185、156～192、173～218、197～235、199～237、200～238、236～285 d，在空間分布上呈緯度越高生育期越晚的趨勢并且在部分省份沿海地區(qū)玉米生長發(fā)育進程要晚于內陸地區(qū)。Luo等通過利用遙感技術對黃淮海地區(qū)夏玉米的3葉期、抽雄期以及成熟期進行了監(jiān)測，以上生育期日期的監(jiān)測結果[35]與本研究結果基本一致。

通過對黃淮海地區(qū)玉米生育期的構建及其各生育期的空間制圖，可以更好地指導該地區(qū)玉米的種植生產，為減輕農業(yè)氣象災害、選育適宜種植的玉米品種方面提供決策依據，本研究考慮影響某一生育進程的因素時只考慮了地理因素(經緯度、海拔高度)以及前一生育進程，雖地理因素在一定程度上可說明該地區(qū)的氣候特征但并不全面，并且由于玉米品種的不斷改良，其發(fā)育進程對熱量和水分的需求差異不斷增大，隨著生育期數據記錄的增多，后續(xù)玉米生育進程各發(fā)育期日期的構建將考慮品種的差異以及其他氣象要素對構建生育期數據的影響，以便在全球氣候變暖背景下為黃淮海地區(qū)玉米的種植、培育以及為玉米氣象災害預警與監(jiān)測提供更加詳細的生育期數據支持。