王磊 李萌

摘要 選用曹縣1981—2010年連續(xù)種植30年的農(nóng)業(yè)氣象觀測站農(nóng)作物生育期間的氣象數(shù)據(jù)進(jìn)行建模和分析，統(tǒng)計(jì)小麥各階段生育期的降水、日照時(shí)數(shù)、平均氣溫、日最高氣溫、日最低氣溫等氣象因子，用SPSS軟件分析產(chǎn)量和氣象因子的關(guān)系，計(jì)算各因子對(duì)產(chǎn)量的貢獻(xiàn)程度；采用現(xiàn)代氣候診斷分析方法，分析曹縣初霜凍日、終霜凍日和無霜凍期的變化特征；以生育降水、月平均氣溫、月降水量、月日照時(shí)數(shù)、日較差、生育期極端最低氣溫為因變量，對(duì)曹縣生長關(guān)鍵期冬小麥產(chǎn)量隸屬函數(shù)模型，建立小麥產(chǎn)量預(yù)報(bào)方程。探討定量確定小麥拔節(jié)期間凍害指標(biāo)和實(shí)現(xiàn)其監(jiān)測與災(zāi)損評(píng)估的技術(shù)方法，開展曹縣凍害災(zāi)害風(fēng)險(xiǎn)分析，以期為減輕霜凍害對(duì)冬小麥的危害，促進(jìn)農(nóng)業(yè)增收、農(nóng)業(yè)增效提供氣象服務(wù)依據(jù)。

關(guān)鍵詞 氣象因子；冬小麥產(chǎn)量；霜凍害；致災(zāi)因子；相關(guān)性

中圖分類號(hào)：S425 文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼：B 文章編號(hào)：2095–3305（2023）12–0-03

Risk Analysis and Damage Assessment of Frost Damage during the Jointing Period of Winter Wheat in Caoxian County

Wang Lei et al（Caoxian Meteorological Bureau， Caoxian， Shandong 274400）

Abstract Using meteorological data from the agricultural meteorological observation station in Cao County， which has been continuously planted for 30 years from 1981 to 2010， modeling and analysis were conducted. Meteorological factors such as precipitation， sunshine， average temperature， daily maximum temperature， and daily minimum temperature during each stage of wheat growth were statistically analyzed. The relationship between yield and meteorological factors was analyzed using SPSS software， and the contribution of each factor to yield was calculated; Using modern climate diagnostic analysis methods， analyzed the variation characteristics of the first frost day， final frost day， and frost free period in Cao County; Using precipitation， monthly average temperature， monthly precipitation， monthly sunshine hours， daily range， and extreme minimum temperature during the growth period as dependent variables， a membership function model for winter wheat yield during the critical growth period in Cao County was established， and a wheat yield prediction equation was established. Exploring the quantitative determination of frost damage indicators during wheat jointing and the technical methods for monitoring and disaster assessment， conducting risk analysis of frost damage in Cao County， reducing the harm of frost damage to winter wheat， can provide meteorological service basis for promoting agricultural income and efficiency.

Key words Meteorological factors; Winter wheat yield; Frost damage; Disaster causing factors; Correlation

曹縣小麥生產(chǎn)是全省糧食穩(wěn)定的支柱，對(duì)保障山東省農(nóng)業(yè)優(yōu)勢(shì)產(chǎn)業(yè)的發(fā)展具有重要的作用。隨著氣候變暖，小麥抗寒能力下降，小麥遭受霜凍害影響的可能性增大，霜凍害成為小麥生產(chǎn)的重大災(zāi)害之一[1]。國內(nèi)外專家從霜凍的發(fā)生、發(fā)展和結(jié)束的規(guī)律及其影響因素、霜凍災(zāi)害評(píng)估與防凍害措施等角度開展了研究[2-3]。綜合分析了曹縣地區(qū)冬小麥，研究小麥霜凍害的基本特征，根據(jù)1981—2010年期間霜凍害發(fā)生時(shí)間的長短、初霜終霜日及無霜日的日期變化趨勢(shì)等判斷分析對(duì)小麥生長發(fā)育的影響，霜凍發(fā)生期間，小麥生長發(fā)育期的日照、降水、最高最低氣溫等因子對(duì)小麥的影響程度建立災(zāi)害指標(biāo)，制作預(yù)報(bào)模型，對(duì)低溫等各氣象因素對(duì)小麥產(chǎn)量的影響定量化，探討小麥拔節(jié)期凍害指標(biāo)，開展凍害災(zāi)害風(fēng)險(xiǎn)分析，提供及時(shí)有效的氣象服務(wù)，及時(shí)采取防治措施和補(bǔ)救措施，降低霜凍害對(duì)小麥最終產(chǎn)量的影響，保證小麥穩(wěn)產(chǎn)[4-5]。

1 數(shù)據(jù)來源與研究方法

1.1 數(shù)據(jù)來源

小麥產(chǎn)量數(shù)據(jù)源于曹縣國家氣象觀測站、農(nóng)業(yè)氣象觀測站、曹縣農(nóng)機(jī)局，包括曹縣的1981—2010年連續(xù)種植30年的農(nóng)業(yè)氣象觀測站的各生育期天氣現(xiàn)象資料（最高氣溫、日最低氣溫、平均氣溫、降水量、日照、降水），分別選取農(nóng)作物生育期間的氣象數(shù)據(jù)進(jìn)行建模和分析。

曹縣氣象災(zāi)害歷史災(zāi)情統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)選用1981—2010年間曹縣冬小麥總產(chǎn)量和種植面積產(chǎn)量及代表站點(diǎn)小麥的生育期觀測數(shù)據(jù)，發(fā)育期資料包括播種—出苗、開始越冬、返青拔節(jié)孕穗、抽穗揚(yáng)花和灌漿成熟等5個(gè)發(fā)育期。

1.2 研究方法

將小麥的生長發(fā)育過程中的降水量、日照時(shí)數(shù)、平均氣溫、最高氣溫、最低氣溫，用相關(guān)性分析產(chǎn)量和氣象因子的關(guān)系，計(jì)算各因子對(duì)產(chǎn)量的貢獻(xiàn)程度。

（1）從霜凍發(fā)生頻率的角度：采用現(xiàn)代氣候診斷統(tǒng)計(jì)和分析方法，分析曹縣初、終霜和無霜期的變化特征。

（2）從霜凍發(fā)生強(qiáng)度的角度：生育期降水量、平均氣溫、降水量、日照時(shí)數(shù)、生育期極端最低氣溫為因變量，應(yīng)用多元線性回歸方法，對(duì)曹縣拔節(jié)期冬小麥產(chǎn)量隸屬函數(shù)模型，建立小麥產(chǎn)量預(yù)報(bào)方程，利用散點(diǎn)圖分析小麥的實(shí)際產(chǎn)量和預(yù)測產(chǎn)量的擬合度。

2 結(jié)果與分析

2.1 初霜期、終霜期和無霜期的變化趨勢(shì)

形成霜凍的因素有暖冬、干旱、高低溫交替、極端低溫天氣過境，以及陰晴轉(zhuǎn)換瞬間完成。霜凍對(duì)農(nóng)業(yè)生產(chǎn)影響極大，一般發(fā)生在春、秋季，是一種分布廣泛的農(nóng)業(yè)氣象災(zāi)害。春季幼苗生長期間遭受終霜凍危害，幼苗會(huì)凍死、凍傷，秋初農(nóng)作物尚未成熟，遭遇初霜凍危害，從而影響作物產(chǎn)量[6]。

低溫對(duì)小麥的傷害程度除了與低溫程度有關(guān)，還與低溫持續(xù)時(shí)間、初霜開始時(shí)間和終霜結(jié)束時(shí)間有關(guān)。時(shí)間長短的不同，對(duì)小麥的造成的災(zāi)害程度不同，低溫敏感性隨著持續(xù)時(shí)間的不同隨之變化，時(shí)間越短，敏感性越強(qiáng)，反之越小[7-8]。

統(tǒng)計(jì)1981—2010年的初、終霜凍和無霜期，曹縣平均初霜凍日是10月30日，最早出現(xiàn)在10月10日（1981年），最晚出現(xiàn)在11月15日（2005年），極差36 d；平均終霜凍日是3月30日，最早出現(xiàn)在3月7日（2003年），最晚出現(xiàn)在4月26日（1990年），極差50 d。平均無霜期為215 d，最長241 d（1984年），最短176 d（1991年），極差65 d。將初（終）霜凍日定義為：秋季（春季）的日最低氣溫首次出現(xiàn)≤0 ℃或≥0 ℃的日期[9]。

分析1981—2010年期間初、終霜凍日變化特征，可以了解曹縣霜凍日期的變化。表1給出了曹縣各年代霜凍發(fā)生情況與多年平均值的差值。對(duì)于初霜凍日而言，正（負(fù)）值表示該年代的初霜凍開始早（晚）；對(duì)于終霜凍日而言，正（負(fù)）值表示該年代的終霜凍結(jié)束早（晚）；對(duì)于無霜凍期而言，正（負(fù)）值表示其縮短（延長）[10]。

由表1可知，20世紀(jì)80年代，初霜凍日開始最早，終霜凍日結(jié)束最晚，無霜凍期最短。20世紀(jì)80年代至21世紀(jì)，初霜凍日呈逐年推遲、終霜凍日呈逐年提前，無霜凍期呈逐年延長趨勢(shì)。21世紀(jì)以來呈現(xiàn)終霜凍日提前結(jié)束最早，初霜凍日推遲開始最遲，無霜凍期最長的氣候特征；進(jìn)而說明近20年氣候變暖的事實(shí)，21世紀(jì)以來表現(xiàn)尤其突出[12]。

氣候變暖增加了霜凍天氣的不確定性，溫度升高則小麥生育進(jìn)程加速，從而使小麥生育期提前，因此小麥沒有足夠的春化作用而表現(xiàn)為植株稚嫩，在拔節(jié)期—開花期期間植株含水量較多，小麥抗寒能力減弱，霜凍害的影響更大。

2.2 冬小麥產(chǎn)量與各生育期的相關(guān)性分析

由表2可知，與小麥產(chǎn)量顯著正相關(guān)的有越冬期的降水量、播種—出苗期和抽穗揚(yáng)花期日照時(shí)數(shù)、灌漿成熟期的日照和最高氣溫；與產(chǎn)量呈顯著負(fù)相關(guān)的有播種期的最低氣溫、成熟期的降水、與灌漿成熟期的降水、返青拔節(jié)孕穗期的最低氣溫。

總體來說，曹縣小麥產(chǎn)量不僅與小麥返青拔節(jié)孕穗期最低氣溫明顯相關(guān)，同時(shí)灌漿成熟收獲期的溫度、光時(shí)數(shù)、降水量是重要影響因子。

2.3 小麥返青拔節(jié)孕穗期致災(zāi)因子分析

從表2可知，3個(gè)氣象要素與小麥產(chǎn)量相關(guān)性較高，分別是播種期、拔節(jié)期最低氣溫和成熟期降水，相關(guān)系數(shù)分別為-0.235、-0.361和-0.446。

經(jīng)比較表明，小麥返青拔節(jié)期最低氣溫對(duì)產(chǎn)量減少的影響程度大，最低氣溫在其他生育期環(huán)節(jié)與產(chǎn)量并沒有直接相關(guān)的關(guān)系。

3—4月，此時(shí)若降溫強(qiáng)度越大，來臨越晚，持續(xù)時(shí)間越長，越反復(fù)，凍害越重[11]。曹縣霜凍時(shí)間多在4月上中旬，若冷空氣活動(dòng)頻繁，小麥生育期在拔節(jié)至孕穗階段，植株組織幼嫩，含水量大，屬于低溫最敏感期，抵抗低溫能力大大削弱，增加了霜凍災(zāi)害的風(fēng)險(xiǎn)。

2.4 小麥產(chǎn)量模型預(yù)報(bào)特征

利用曹縣農(nóng)業(yè)氣象觀測站1981—2010年冬小麥拔節(jié)期觀測資料及同期逐日氣象數(shù)據(jù)，將小麥發(fā)育期分為播種—越冬、越冬期、返青拔節(jié)孕穗期、抽穗揚(yáng)花期和灌漿5個(gè)主要發(fā)育階段，應(yīng)用多元線性回歸方法建立小麥產(chǎn)量預(yù)報(bào)方程，運(yùn)用模糊數(shù)學(xué)理論，采用相關(guān)分析法，以生育降水量、月平均氣溫、月降水量、月日照時(shí)數(shù)、日較差、生育期極端最低氣溫為因變量，對(duì)曹縣生長關(guān)鍵期冬小麥產(chǎn)量隸屬函數(shù)模型。

設(shè)因變量Y與自變量X1，X2，…，Xn有線性關(guān)系，建立n元線性回歸方程：Y=B0+B1X1+…+BnXn+e（其中，B0，B1，

…，Bn表示回歸系數(shù)，e表示殘差）。在選取預(yù)報(bào)因子時(shí)，應(yīng)用到皮爾遜（Pearson）相關(guān)系數(shù)用r表示，設(shè)有2個(gè)變量X1，X2，…，Xn和Y1，Y2，…，Yn，則相關(guān)系數(shù)公式為：

（-1.0＜r＜1.0）

當(dāng)r＞0正相關(guān)，當(dāng)r＜0負(fù)相關(guān)，r的絕對(duì)值越大，表明2個(gè)變量之間的相關(guān)性越顯著[12]。

經(jīng)過多元線性回歸，得出如下方程：

Y=3720.448-16.9025X1+53.6563X2-3.5519X3-0.74044X4-149.826X5

其中，X1表示降水、X2表示平均溫度、X3表示日照、X4表示最高溫度、X4表示最低溫度。

利用上述預(yù)報(bào)模型進(jìn)行回歸檢驗(yàn)，對(duì)小麥拔節(jié)孕穗期進(jìn)行模擬，Y表示小麥產(chǎn)量。復(fù)相關(guān)系數(shù)R2=0.142 233，雖然效果不是很理想，但基本趨勢(shì)一致，總體上可以反映生育期各氣象要素對(duì)曹縣冬小麥產(chǎn)量的影響。

從此方程可以看出，在拔節(jié)孕穗期，溫度高低能決定小麥穗的大小，溫度適宜有利于每穗小穗數(shù)和小花數(shù)增多，增加小麥最終產(chǎn)量?？傊?，影響小麥最終產(chǎn)量因子不是單一因子影響，生育期內(nèi)光、溫、水的合理搭配亦是關(guān)鍵。

2.5 預(yù)報(bào)模型的擬合與檢驗(yàn)

根據(jù)所建立的預(yù)報(bào)模型進(jìn)行，擬合樣本，擬合率較好。如圖1所示，標(biāo)準(zhǔn)誤差越小，擬合程度越好。小麥生育期內(nèi)光溫水搭配合理的年份氣候產(chǎn)量較高，反之較小。有些年份發(fā)生了春季凍害，凍害持續(xù)時(shí)間較短，凍害程度小，后期采取補(bǔ)救措施，小麥產(chǎn)量也會(huì)很高，達(dá)到豐產(chǎn)。誤差的存在說明霜凍是影響最終產(chǎn)量的因子之一。

3 結(jié)論

（1）低溫對(duì)小麥的傷害程度除了與低溫程度有關(guān)，還與低溫持續(xù)時(shí)間、初霜凍開始時(shí)間和終霜凍結(jié)束時(shí)間有關(guān)。三者共同影響小麥關(guān)鍵生育期正常進(jìn)度，進(jìn)而顯著增加了低溫脅迫發(fā)生的頻率和風(fēng)險(xiǎn)。

（2）最低氣溫是小麥在拔節(jié)孕穗期的主要致災(zāi)因子，拔節(jié)孕穗期的最低氣溫與小麥產(chǎn)量呈極顯著負(fù)相關(guān)。

（3）預(yù)報(bào)方程誤差的存在說明霜凍只是對(duì)產(chǎn)量構(gòu)成威脅的一部分，拔節(jié)期間霜凍災(zāi)害并不是小麥產(chǎn)量的唯一致災(zāi)因子，小麥品種、種植的地理位置、栽培管理方式及后期防御措施等也是影響小麥產(chǎn)量的因素，在實(shí)際應(yīng)用分析時(shí)需綜合判斷。預(yù)報(bào)方程有區(qū)域性，未來需要在大區(qū)域上測試此算法并進(jìn)行參數(shù)本地化。

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