陳海志，胡廣錄，2，李嘉楠，麻進(jìn)，焦嬌

（1. 蘭州交通大學(xué)環(huán)境與市政工程學(xué)院，甘肅 蘭州 730070；2. 甘肅省黃河水環(huán)境重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室，甘肅 蘭州730070；3. 甘肅省水土保持科學(xué)研究所，甘肅 蘭州 730020）

20世紀(jì)50年代以來(lái)，氣候變化引起了世界各國(guó)多領(lǐng)域的關(guān)注；IPCC（intergovernmental panel on climate change）第5 次評(píng)價(jià)報(bào)告指出，過(guò)去130 年全球升溫0.85 ℃，1901～2015 年亞洲地區(qū)地表平均溫度上升了1.45 ℃，在全球變暖的背景下，我國(guó)年平均氣溫升高了0.50～0.80 ℃［1-3］。而位于中國(guó)西北的河西走廊綠洲區(qū)也面臨著氣候變化帶來(lái)的諸多影響，與其他自然生態(tài)系統(tǒng)不同，干旱區(qū)內(nèi)的綠洲生態(tài)系統(tǒng)受到氣象因素的干擾和影響程度更大。有研究表明氣候變暖使干旱區(qū)綠洲作物生長(zhǎng)季延長(zhǎng)，作物種植區(qū)增加，同時(shí)也造成了災(zāi)害天氣的極端性增加［4］。河西綠洲是中國(guó)西北內(nèi)陸重要的灌溉農(nóng)業(yè)區(qū)以及主要的商品糧生產(chǎn)基地，近58 a 河西綠洲區(qū)平均氣溫及降水量均呈現(xiàn)上升趨勢(shì)［5］。氣候變化給該地區(qū)的農(nóng)業(yè)生產(chǎn)帶來(lái)了多方面的影響，氣候的平均狀態(tài)決定了糧食生產(chǎn)的結(jié)構(gòu)，直接或間接對(duì)糧食安全產(chǎn)生影響［6］。研究區(qū)域氣候變化并進(jìn)行合理預(yù)測(cè)能夠給予農(nóng)業(yè)生產(chǎn)活動(dòng)一定程度的保障，并降低氣候變化給農(nóng)業(yè)生產(chǎn)帶來(lái)的負(fù)面影響［7］。

綜合國(guó)內(nèi)外諸多文獻(xiàn)，目前研究氣候變化產(chǎn)生影響的方法主要分為3類：一是田間觀測(cè)試驗(yàn)或是實(shí)驗(yàn)室動(dòng)態(tài)模擬各氣象因子的變化，其中環(huán)境控制試驗(yàn)在野外設(shè)立封閉或頂部開(kāi)放溫室，通過(guò)人為控制氣候變量來(lái)研究對(duì)作物的影響［8-10］，而直接田間試驗(yàn)得到的數(shù)據(jù)穩(wěn)定性高、誤差小，但財(cái)力人力消耗較大，不適用于長(zhǎng)期觀測(cè)，且該方法不能聯(lián)系到區(qū)域性地理環(huán)境，局限性比較大；二是建立作物模型，結(jié)合農(nóng)田管理和種植制度分析氣候條件對(duì)農(nóng)業(yè)生產(chǎn)的影響，多數(shù)借助GIS 技術(shù)的支持來(lái)評(píng)估分析土地生產(chǎn)力［11-13］；三是利用計(jì)算機(jī)建立相關(guān)氣象因子統(tǒng)計(jì)模型，運(yùn)用統(tǒng)計(jì)學(xué)中多元回歸分析、線性回歸分析等方法進(jìn)行數(shù)值模擬［14-17］。鑒于田間試驗(yàn)方法的局限性，利用計(jì)算機(jī)進(jìn)行數(shù)值模擬和預(yù)測(cè)研究是目前定量化研究氣候變化及其影響較為科學(xué)和理想的方法［18］。由于氣候變化具有非常強(qiáng)的區(qū)域性特征，所以從地區(qū)角度對(duì)氣候變化進(jìn)行分析對(duì)當(dāng)?shù)剞r(nóng)林業(yè)發(fā)展具有較強(qiáng)的指導(dǎo)作用。

黑河流域是我國(guó)第二大內(nèi)陸河流域，黑河水系在干旱的荒漠生態(tài)背景下孕育了一系列綠洲，形成了很多獨(dú)特的山地-荒漠-綠洲復(fù)合生態(tài)系統(tǒng)［19-21］。黑河中游地區(qū)除了自然生長(zhǎng)的溫帶小灌木和半灌木等荒漠植被，還有主要分布在綠洲地區(qū)人工栽培的農(nóng)作物和人工林植被類型［22］，該地區(qū)也是我國(guó)重要的商品糧生產(chǎn)基地。由于地處西北干旱地區(qū)，生態(tài)系統(tǒng)相對(duì)脆弱且復(fù)雜多變，氣候變化使黑河中游綠洲面臨較高的極端災(zāi)害風(fēng)險(xiǎn)和更強(qiáng)的氣候變化影響，嚴(yán)重影響糧食生產(chǎn)安全和農(nóng)業(yè)可持續(xù)發(fā)展。因此分析研究氣象條件對(duì)農(nóng)業(yè)生產(chǎn)力的影響、找到各氣象要素中的關(guān)鍵要素，對(duì)保障農(nóng)民收益、農(nóng)業(yè)部門(mén)可持續(xù)健康發(fā)展有著重要意義。目前有關(guān)氣候變化及農(nóng)業(yè)生產(chǎn)的研究多集中在大、中區(qū)域氣候背景下，而小區(qū)域范圍氣候變化對(duì)農(nóng)作物產(chǎn)量影響的研究尚不多見(jiàn)，特別是黑河中游地區(qū)這方面的工作開(kāi)展甚少，氣候變化方面的科研工作尚不能更好服務(wù)于農(nóng)業(yè)生產(chǎn)需要。玉米作為該地區(qū)增產(chǎn)增收的主要經(jīng)濟(jì)作物之一，種植面積達(dá)到了10.50 萬(wàn) hm2左右，而氣候變化會(huì)對(duì)玉米的物候期、種植制度、布局結(jié)構(gòu)以及發(fā)展?jié)摿Φ犬a(chǎn)生不可忽視的影響?；诖耍狙芯坷媒?4 a黑河中游綠洲的氣象數(shù)據(jù)和26 a玉米單產(chǎn)資料，利用滑動(dòng)平均、產(chǎn)量分解及多元線形回歸分析法定量分析了區(qū)域氣候變化對(duì)玉米產(chǎn)量的影響，旨在為黑河中游地區(qū)農(nóng)業(yè)生產(chǎn)活動(dòng)、水資源高效利用及農(nóng)業(yè)可持續(xù)發(fā)展提供參考依據(jù)。

張政涌這孩子剛?cè)雽W(xué)時(shí)，外表看著很不舒服，濃綠的鼻涕流過(guò)“河”，汗?jié)n漬的小臉抹得黑乎乎的，無(wú)論好好的衣服穿在他身上總是“衣冠不整”，我問(wèn)他問(wèn)題，他回答得不僅語(yǔ)無(wú)倫次，而且吐字也不清楚。

1 材料與方法

1.1 研究區(qū)概況

黑河是中國(guó)第二大內(nèi)陸河，發(fā)源于祁連山中段，黑河鶯落峽至正義峽之間為中游，中游干流全長(zhǎng)185 km，行政上包括甘肅省張掖市的山丹、民樂(lè)、甘州、臨澤、高臺(tái)以及肅南明花區(qū)，總面積19 578 km2，耕地面積3 018.58 km2，集中了全流域80%的綠洲和95%的耕地，為典型綠洲農(nóng)業(yè)地區(qū)，玉米是該區(qū)域種植面積最大、生長(zhǎng)期需水量最大的農(nóng)作物［23］。臨澤縣地處東經(jīng)N 38°57′～39°42′，E 99°51′～100°30′之間，為溫帶大陸性氣候，海拔高度1 380～1 600 m，南部為祁連山區(qū)，中部是黑河水系沖積形成的走廊平原區(qū)，北部為合黎山剝蝕殘山區(qū)。多年平均氣溫為8.0～10.0 ℃，多年平均降水量為85～130 mm，多年平均日照時(shí)數(shù)為3 116 h。冬季寒冷漫長(zhǎng)，夏季炎熱短暫，晝夜溫差大，降水多集中在6～9月，年蒸發(fā)量2 390 mm，≥10 ℃年積溫約3 085 ℃，無(wú)霜期165 d［24-25］，主要災(zāi)害性天氣有大風(fēng)、沙塵暴、干旱、低溫凍害、干熱風(fēng)、局地暴雨、霜凍等。境內(nèi)地勢(shì)平坦，土地肥沃，為典型灌溉農(nóng)業(yè)地區(qū)，農(nóng)業(yè)耗水量占80%以上，黑河及其一級(jí)支流梨園河是綠洲農(nóng)業(yè)灌溉的主要水源［26］。主要種植農(nóng)作物為玉米、小麥、高原夏菜等，臨澤縣耕地面積為3.11萬(wàn) hm2，玉米的播種面積約2.39 萬(wàn) hm2，占全縣農(nóng)作物總播種面積的77.1%［27］，近年來(lái)隨著產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)的調(diào)整，追求更高的經(jīng)濟(jì)效益，制種玉米已取代傳統(tǒng)的大田玉米種植模式。

1.2 資料來(lái)源

2.1.3 日照時(shí)數(shù)變化 由圖3可知，1967～2020年累計(jì)日照時(shí)數(shù)為3 003～3 292 h，平均年累計(jì)日照時(shí)數(shù)為3 116 h，近64年累計(jì)日照時(shí)數(shù)總體呈現(xiàn)上升趨勢(shì)，線性擬合方程為y=0.202 1x+2 713.2 （R2=0.001 9），線性變化傾向率為2.02 h/10a。由線性擬合方程分析，64 a中累計(jì)日照時(shí)數(shù)增加了12.93 h，整體上升趨勢(shì)不明顯。結(jié)合5 a 滑動(dòng)平均曲線分析，1967～1982 年累計(jì)日照時(shí)數(shù)呈現(xiàn)上升趨勢(shì)，其中1974～1977年出現(xiàn)了日照時(shí)數(shù)的下降，且1976出現(xiàn)了該階段中累計(jì)日照時(shí)數(shù)的最低值，為3 015 h；1978～1987 年累計(jì)日照時(shí)數(shù)呈現(xiàn)出較大幅度的下降，由1978年的3 270 h下降到1987年的3 007 h，平均累計(jì)日照時(shí)數(shù)為3 113 h，總體高于平均值，累計(jì)日照時(shí)數(shù)最高值出現(xiàn)在1980 年，為3 292 h；1 988～2 020年累計(jì)日照時(shí)數(shù)總體呈現(xiàn)小幅度上升趨勢(shì)，平均日照時(shí)數(shù)為3 116 h，2020 年日照時(shí)數(shù)為3 003 h，是64 a中的日照時(shí)數(shù)最低值。該地區(qū)年累計(jì)日照時(shí)數(shù)在這64 a 中呈現(xiàn)出增加的趨勢(shì)，太陽(yáng)總輻射對(duì)玉米氣象產(chǎn)量的影響為正相關(guān)效應(yīng)［33］。

1.3 研究方法

1.3.1 氣候變化分析方法 統(tǒng)計(jì)平均氣溫、累計(jì)降水量、累計(jì)日照時(shí)長(zhǎng)，采用一元線性回歸分析法，以時(shí)間（x）為自變量，氣象要素（y）為因變量，建立一元線性回歸方程：

第1代細(xì)胞周期療法中的flavopiridol也被命名為alofocidib，是一種泛CDK抑制劑，其半數(shù)抑制濃度（halfmaximal inhibitory concentration，IC50）值為20～170 nmol/L，因有限的療效和不可耐受的劑量限制性毒性而導(dǎo)致研發(fā)被終止[2]。然而，隨著醫(yī)學(xué)技術(shù)的進(jìn)步，3種選擇性CDK4/6抑制劑（palbociclib、ribociclib和abemaciclib）的研發(fā)，截至目前，都已經(jīng)得到了相當(dāng)好的臨床獲益結(jié)果。

式中：b為氣象要素傾向率，b值符號(hào)代表變化趨勢(shì)的正負(fù)，｜b｜越大代表變化趨勢(shì)越大，否則代表變化趨勢(shì)不明顯。

1.3.2 產(chǎn)量分解分析方法 在農(nóng)作物生長(zhǎng)過(guò)程中不僅有氣象因子產(chǎn)生的影響，經(jīng)濟(jì)社會(huì)發(fā)展、技術(shù)進(jìn)步等因素同樣也會(huì)對(duì)農(nóng)作物產(chǎn)量產(chǎn)生較大的影響。由于產(chǎn)量研究時(shí)間跨度較長(zhǎng)，故社會(huì)因素不能忽略。在本次研究中，將由社會(huì)因素影響的產(chǎn)量規(guī)定為趨勢(shì)產(chǎn)量，由氣候因素影響的產(chǎn)量規(guī)定為氣象產(chǎn)量［28-29］：

2.1.1 氣溫變化 由圖1可知，1967～2020年黑河中游綠洲的平均氣溫呈現(xiàn)上升趨勢(shì)，多年平均氣溫為8.26 ℃，最高年均氣溫為9.70 ℃，最低年均氣溫為6.62 ℃，近64 a 中氣溫上升約2.4 ℃，線性擬合方程為y=-0.038 1x-67.665 （R2=0.696 1），線性變化傾向率為0.38 ℃/10 a，2017年平均氣溫達(dá)到了64 a中最高值。滑動(dòng)平均曲線是一種相對(duì)年平均變化更能體現(xiàn)氣溫變化特征的一種統(tǒng)計(jì)方法，可以減弱年份異常氣溫和觀測(cè)誤差給統(tǒng)計(jì)結(jié)果帶來(lái)的誤差［32］。結(jié)合5 a滑動(dòng)平均曲線與年平均氣溫變化曲線可將64 a氣溫變化分為3個(gè)部分，第1階段為1967～1982 年，平均氣溫7.65 ℃，整體高于64 a平均氣溫，且該階段氣溫波動(dòng)較大，整體呈現(xiàn)上升趨勢(shì)；第2 階段為1983～1999年，平均氣溫8.05 ℃，但大部分年份年均氣溫低于64 a平均水平；第3階段為2000～2020年，平均氣溫8.90 ℃，且呈現(xiàn)上升趨勢(shì)，2017年出現(xiàn)了最高年均氣溫9.70 ℃。

趨勢(shì)產(chǎn)量一般代表產(chǎn)量歷史演變，本研究中使用5 a滑動(dòng)平均法進(jìn)行模擬。由公式（2）得到能夠定量分析的氣象產(chǎn)量：

1.3.3 相關(guān)性分析方法 本研究使用SPSS 23.0軟件建立各氣象因子與玉米產(chǎn)量之間的多元線性回歸分析模型，該數(shù)學(xué)模型為：

T1、T2時(shí)間點(diǎn)A、B組外周血中 Th17細(xì)胞百分比均高于C組 （P＜0.05），A組T3時(shí)間點(diǎn)外周血中Th17 細(xì)胞比例小于 T1、T2時(shí)間點(diǎn)（P＜0.05），高于 B組 T3時(shí)間點(diǎn) （P＜0.05）；T1、T2時(shí) A、B 組外周血中Treg細(xì)胞比例均低于 C組（P＜0.05），T3時(shí)間點(diǎn) A 組外周血中Treg細(xì)胞比例高于B組（P＜0.05）。見(jiàn)圖1。

式中：Yr為相對(duì)氣象產(chǎn)量（%），當(dāng)-10%≤Yr≤10%時(shí)為正常年份，否則當(dāng)Yr＞10%時(shí)，氣象因素對(duì)產(chǎn)量有較明顯的提升作用，Yr＜-10%時(shí)氣象因素與產(chǎn)量之間則表現(xiàn)為較強(qiáng)的負(fù)反饋?zhàn)饔谩?/p>

1.3.4 子宮內(nèi)膜異位癥專用生存質(zhì)量評(píng)價(jià)量表(EHP-5)評(píng)分[11] 該量表包括11個(gè)條目，每個(gè)條目評(píng)分范圍0～100分，評(píng)分越低患者生存質(zhì)量越高。

相對(duì)氣象產(chǎn)量較于氣象產(chǎn)量更加直觀的表達(dá)氣候因子對(duì)農(nóng)作物產(chǎn)量的影響［30-31］，計(jì)算公式為：

2.1.2 降水變化 由圖2可知，1967～2020年累計(jì)降水為54.00～210.50 mm，平均年累計(jì)降水量為116.86 mm。1967～2020 累計(jì)降水量呈現(xiàn)小幅度上升趨勢(shì)，線性擬合方程為y=0.300 5x-482.24 （R2=0.022 8），線性變化傾向率3.01 mm/10a。由線性變化趨勢(shì)分析，在過(guò)去64 a 里，年累計(jì)降水量上升19.26 mm，上升趨勢(shì)不明顯。結(jié)合5 a滑動(dòng)曲線分析可知，1967～2020 年累計(jì)降水量變化可以分為3 個(gè)階段，1967～1983 年累計(jì)降水量總體高于平均水平且波動(dòng)較大，1979年累計(jì)降水量達(dá)到了64 a的峰值，為210.50 mm，該階段平均年累計(jì)降水量120.37 mm，整體呈現(xiàn)上升趨勢(shì)；1984～2009 年累計(jì)降水量則整體低于平均水平，相對(duì)前一階段較為穩(wěn)定，該階段平均年累計(jì)降水107.94 mm，1984年為極端干旱年份，年累計(jì)降水量?jī)H54.00 mm，且該階段中出現(xiàn)了2次降水量下降時(shí)期；第3階段為2010～2020年，平均年累計(jì)降水量132.50 mm，整體高于平均水平，其中2010～2015 年間出現(xiàn)小幅度下降，2015～2020年則轉(zhuǎn)變?yōu)樯仙厔?shì)。

2 結(jié)果與分析

2.1 氣候變化特征分析

式中：Y為單位面積玉米產(chǎn)量（kg/hm2）；Yi為趨勢(shì)產(chǎn)量（kg/hm2）；Yw為氣象產(chǎn)量（kg/hm2）；e為隨機(jī)因素造成的產(chǎn)量波動(dòng)，影響較小，本次研究忽略不計(jì)。

圖1 1967～2020年黑河中游綠洲地區(qū)氣溫變化特征Figure 1 Characteristics of temperature change in oasisarea in the middle reaches of Heihe River from 1967 to 2020

式中：si為因變量，表示第i年的氣象產(chǎn)量；m1i，m2i，m3i分別為第i年的平均氣溫、累計(jì)降水量、累計(jì)日照時(shí)數(shù)；a表示第i年的常數(shù)項(xiàng)；βi表示第i年的誤差項(xiàng)；α1i，α2i，α3i分別表示第i年自變量的回歸系數(shù)。

圖2 1967～2020年黑河中游綠洲地區(qū)降水變化特征Figure 2 Characteristics of precipitation variation in oasis area in the middle reaches of Heihe River from 1967 to 2020

本文氣象數(shù)據(jù)來(lái)源于甘肅省氣象局臨澤氣象站歷年的觀測(cè)資料，玉米產(chǎn)量數(shù)據(jù)來(lái)源于1995～2020年《張掖市統(tǒng)計(jì)年鑒》。

會(huì)計(jì)人員的繼續(xù)教育培訓(xùn)經(jīng)費(fèi)主要由當(dāng)?shù)卣?cái)政機(jī)構(gòu)承擔(dān)。在會(huì)計(jì)隊(duì)伍培訓(xùn)教育過(guò)程中，會(huì)計(jì)繼續(xù)教育培訓(xùn)的機(jī)構(gòu)大多數(shù)是民辦機(jī)構(gòu)，這些組織的教學(xué)規(guī)模較小，教學(xué)設(shè)備簡(jiǎn)陋，難以開(kāi)展大規(guī)模會(huì)計(jì)隊(duì)伍培訓(xùn)工作。從實(shí)際的培訓(xùn)情況來(lái)分析，用于培訓(xùn)會(huì)計(jì)隊(duì)伍的專業(yè)教師普遍存在著專業(yè)知識(shí)落后，跟不上法律法規(guī)，缺乏實(shí)踐經(jīng)驗(yàn)，教學(xué)方法落后的問(wèn)題，在很大程度上會(huì)影響到會(huì)計(jì)人員的培訓(xùn)質(zhì)量和培訓(xùn)效果，不利于整個(gè)會(huì)計(jì)隊(duì)伍在較短時(shí)間內(nèi)掌握國(guó)家先進(jìn)的法律法規(guī)和職業(yè)規(guī)范，不利于提升會(huì)計(jì)隊(duì)伍的工作能力。

圖3 1967～2020年黑河中游綠洲地區(qū)日照時(shí)數(shù)變化特征Figure 3 Variation characteristics of sunshine hours in oasis area in the middle reaches of Heihe River from 1967 to 2020

2.2 玉米產(chǎn)量變化特征分析

根據(jù)公式（2）～（4）計(jì)算可得玉米趨勢(shì)產(chǎn)量、氣象產(chǎn)量以及相對(duì)氣象產(chǎn)量。由表1和圖4可知，1995～2020 年玉米的實(shí)際單產(chǎn)波動(dòng)較大，波動(dòng)范圍為7 432～9 808 kg/hm2，平均玉米單產(chǎn)為8 793 kg/hm2，產(chǎn)量最高年份為2012年，因?yàn)?001年夏季出現(xiàn)了大面積旱災(zāi)，2001年玉米產(chǎn)量為26 a年最低值，26 a內(nèi)玉米單產(chǎn)總體呈現(xiàn)明顯的上升趨勢(shì)，玉米實(shí)際產(chǎn)量的線性擬合方程為y=20.447x-3231 5（R2=0.068 9），線性變化傾向率為204.47 h/10 a。26 a里趨勢(shì)產(chǎn)量從8 200 kg /hm2上升到9 318 kg /hm2，農(nóng)藥、化肥、田間管理、育種等科技進(jìn)步特別是生物科技進(jìn)步會(huì)給農(nóng)業(yè)生產(chǎn)帶來(lái)相當(dāng)大的影響，也是當(dāng)前農(nóng)產(chǎn)品產(chǎn)量增加的主要?jiǎng)恿Γ?3］。而氣象產(chǎn)量并未呈現(xiàn)出上升或是下降的趨勢(shì)，反而表現(xiàn)出較大的波動(dòng)，最低氣象產(chǎn)量為-116 6 kg/hm2，而最高氣象產(chǎn)量達(dá)到了101 5 kg/hm2，氣象因素對(duì)黑河中游綠洲玉米的氣象產(chǎn)量產(chǎn)生了相當(dāng)大的影響。

廣東省沿海風(fēng)資源相對(duì)豐富，陸上風(fēng)電可開(kāi)發(fā)容量為9.5～13.6 GW；近海淺水區(qū)可裝機(jī)約11 GW，深水區(qū)可開(kāi)發(fā)容量約75 GW。

黨的十九大報(bào)告對(duì)國(guó)資國(guó)企改革做出了重要部署，對(duì)完善各類國(guó)有資產(chǎn)管理體制，促進(jìn)國(guó)有資產(chǎn)保值增值，深化國(guó)有企業(yè)改革，培育具有全球競(jìng)爭(zhēng)力的世界一流企業(yè)提出具體目標(biāo)。當(dāng)前，在國(guó)家開(kāi)展的供給側(cè)改革大背景下，涉及國(guó)家重要戰(zhàn)略資源和國(guó)計(jì)民生關(guān)鍵領(lǐng)域的國(guó)有企業(yè)，紛紛加入改革的大潮，成為改革的主陣地。人才資源始終是企業(yè)的第一資源。國(guó)有企業(yè)要實(shí)現(xiàn)質(zhì)量、效率和動(dòng)力三大變革，真正在國(guó)民經(jīng)濟(jì)中發(fā)揮好主導(dǎo)和保障作用，就必須加快內(nèi)部管理變革，優(yōu)化人力資源配置，盤(pán)活存量人力資源，轉(zhuǎn)換閑置人力資源，最大限度提高人員配置的效率和效能，全面激發(fā)企業(yè)發(fā)展的活力。

表1 1995～2020年玉米實(shí)際產(chǎn)量、趨勢(shì)產(chǎn)量和氣象產(chǎn)量Table 1 Actual yield，trend yield and meteorological yield of maize from 1995 to 2020

圖4 1995～2020年玉米產(chǎn)量變化特征Figure 4 Variation characteristics of maize yield from 1995 to 2020

由圖4 可知，1995～2020 年玉米的相對(duì)氣象產(chǎn)量與氣象產(chǎn)量變化一致，相對(duì)氣象產(chǎn)量大于10%的年份為氣候豐年，反之小于-10%的年份為氣候歉年。分析得出，氣象產(chǎn)量的豐歉與氣象條件密切相關(guān)，相對(duì)來(lái)說(shuō)，低溫、多雨、日照時(shí)間長(zhǎng)的年份均為氣象豐年，高溫、少雨、日照時(shí)間短的年份均為氣象歉年，26 a 中，氣候豐年有1 a，氣候歉年有2 a，其他均為正常的年份。

由圖4 可知，1995～2020 年玉米的相對(duì)氣象產(chǎn)量與氣象產(chǎn)量變化一致，相對(duì)氣象產(chǎn)量大于10%的年份為氣候豐年，反之小于-10%的年份為氣候欠年。分析得出，氣象產(chǎn)量的豐欠與氣象條件密切相關(guān)，相對(duì)來(lái)說(shuō)，低溫、多雨、日照時(shí)間長(zhǎng)的年份均為氣象豐年，高溫、少雨、日照時(shí)間短的年份均為氣象欠年，26 a 中，氣候豐年有1 a，氣候欠年有2 a，其他均為正常年份。

2.3 氣候變化與玉米氣象產(chǎn)量的相關(guān)性分析

使用SPSS 23.0 軟件進(jìn)行相關(guān)性分析，以期建立玉米氣象產(chǎn)量和各氣象因子的多元線性回歸模型。將平均氣溫、累計(jì)降水量以及累計(jì)日照時(shí)數(shù)作為自變量，玉米氣象產(chǎn)量作為因變量進(jìn)行分析，得到的線性回歸模型為si=-524.644m1i+6.938m2i+1.98m3i-2 293.449，由回歸模型可知，黑河中游綠洲地區(qū)玉米的氣象產(chǎn)量與降水量、日照時(shí)數(shù)均呈現(xiàn)正相關(guān)關(guān)系，而與氣溫呈現(xiàn)負(fù)相關(guān)關(guān)系，由表2可知，氣溫、降水量和日照時(shí)數(shù)對(duì)玉米氣象產(chǎn)量影響的顯著性P值分別為0.024、0.104和0.058，各氣象因子對(duì)于玉米產(chǎn)量影響的程度由大到小依次為平均氣溫，累計(jì)日照時(shí)數(shù)，累計(jì)降水量，且累計(jì)降水量和累計(jì)日照時(shí)數(shù)的影響為不顯著，平均氣溫的影響為顯著，總結(jié)為以下幾個(gè)方面的原因：研究顯示，玉米作物為短日照作物，日照時(shí)數(shù)平均每天達(dá)到12 h 時(shí)就能夠提早成熟［34］，該地區(qū)日照充足，對(duì)玉米產(chǎn)量不構(gòu)成顯著的影響；由于該地區(qū)處于西北干旱地區(qū)，為滿足玉米生長(zhǎng)的水分需求，必須采取人工灌溉方式，導(dǎo)致降水量對(duì)于玉米產(chǎn)量影響的顯著性不高［35］。

表2 玉米氣象產(chǎn)量多元線性回歸結(jié)果Table 2 Multiple linear regression results of meteorological yield of maize

2.4 未來(lái)10 a玉米氣象產(chǎn)量趨勢(shì)分析

根據(jù)氣溫、降水量及日照時(shí)數(shù)變化趨勢(shì)，結(jié)合多元回歸分析模型，預(yù)測(cè)未來(lái)10 a 玉米氣象產(chǎn)量（圖5）。結(jié)果表明，預(yù)測(cè)到2030 年玉米氣象產(chǎn)量為-47.85 kg /hm2，且呈現(xiàn)出下降趨勢(shì)，黑河中游氣溫升高以及日照時(shí)長(zhǎng)增加的趨勢(shì)會(huì)使蒸發(fā)速率增加，易形成干旱［36］，預(yù)測(cè)未來(lái)氣象條件將會(huì)制約黑河中游玉米產(chǎn)量的提高。

圖5 玉米氣象產(chǎn)量變化趨勢(shì)Figure 5 Variation trend of meteorological yield of maize

3 討論

黑河中游綠洲作為河西綠洲的一部分，是重要的商品糧生產(chǎn)基地，保證其糧食生產(chǎn)安全尤為重要，如何在氣候變化造成氣象產(chǎn)量波動(dòng)的情況下使玉米產(chǎn)量得到穩(wěn)步提高，是該地區(qū)農(nóng)業(yè)生產(chǎn)中亟需討論解決的問(wèn)題。

灌溉農(nóng)業(yè)是我國(guó)西北干旱地區(qū)最典型的農(nóng)業(yè)生產(chǎn)方式，因其降水量一直保持在較低的水平，自然降水難以為農(nóng)作物提供足量的生長(zhǎng)所需水分，農(nóng)業(yè)生產(chǎn)是依賴人工灌溉而得到發(fā)展的［37］，依據(jù)張掖市統(tǒng)計(jì)局2020年統(tǒng)計(jì)年鑒，臨澤縣有效灌溉面積已經(jīng)達(dá)到3.09 萬(wàn)hm2，農(nóng)業(yè)用水超過(guò)總用水量的85%。盡管近64 a 來(lái)黑河中游降水量呈現(xiàn)微小的上升趨勢(shì)，但是相對(duì)于該地區(qū)的高蒸散發(fā)量來(lái)說(shuō)顯得微不足道，如何提高黑河中游作物用水效率已經(jīng)成為近些年該地區(qū)農(nóng)業(yè)生產(chǎn)研究的重點(diǎn)［38-39］。采用效率更高的灌溉方式是提高作物用水效率最有效的方法，在相同用水量的情況下，相對(duì)于傳統(tǒng)溝灌，采用噴灌方式的玉米干物質(zhì)積累量是傳統(tǒng)溝灌的1.08 倍，而采用滴灌方式的玉米干物質(zhì)積累量則是溝灌的1.17倍［40］，因此在農(nóng)業(yè)生產(chǎn)中采用滴灌或噴灌的方式會(huì)更有利于玉米產(chǎn)量的增加。要做到以較少的水資源消耗生產(chǎn)更多糧食，不僅僅需要進(jìn)行灌溉方式的改進(jìn)，還需要結(jié)合灌區(qū)實(shí)際情況，合理修建農(nóng)田水利工程，增加政府補(bǔ)助資金，及時(shí)進(jìn)行老舊設(shè)備維護(hù)，只有多措并舉，才能真正實(shí)現(xiàn)節(jié)水增產(chǎn)。

趨勢(shì)產(chǎn)量的提高是保證黑河中游綠洲玉米產(chǎn)量穩(wěn)步提高的關(guān)鍵。社會(huì)經(jīng)濟(jì)水平的發(fā)展是提高趨勢(shì)產(chǎn)量最重要的動(dòng)力，提高當(dāng)?shù)剞r(nóng)業(yè)從業(yè)人員的相關(guān)知識(shí)水平，對(duì)農(nóng)民開(kāi)展種植方面的專業(yè)指導(dǎo)，以及政府推出相關(guān)利好政策等都會(huì)對(duì)提高玉米趨勢(shì)產(chǎn)量產(chǎn)生積極的影響?？萍妓降倪M(jìn)步也是農(nóng)業(yè)生產(chǎn)力提升的重要支撐，相關(guān)研究表明，河西綠洲灌區(qū)灌漠土長(zhǎng)期施用秸稈或秸稈氮磷肥配施，土壤培肥效果均顯著優(yōu)于單施化肥［41］，因此，合理秸稈還田可以提升綠洲灌區(qū)土壤有機(jī)質(zhì)、全氮、全磷含量，持續(xù)增加土壤肥力，有利于玉米產(chǎn)量增加。黑河中游綠洲日照輻射強(qiáng)，且晝夜溫差大，可利用此優(yōu)點(diǎn)研究、引進(jìn)光熱需求大、抗逆抗旱的農(nóng)作物品種，同時(shí)加強(qiáng)田間管理技術(shù)研究，采用合理密植、覆膜等栽培技術(shù)，規(guī)避冷害及干旱等極端天氣帶來(lái)的風(fēng)險(xiǎn)，可緩解氣候變化對(duì)黑河中游綠洲玉米生產(chǎn)的負(fù)面影響［42］。

4 結(jié)論

1967～2020 年黑河中游綠洲平均氣溫、累計(jì)降水量、累計(jì)日照時(shí)數(shù)的年際變化均呈現(xiàn)上升趨勢(shì)，變化傾向率分別為0.38 ℃/10 a、3.01 mm/10 a、2.02 h/10 a；平均氣溫變化顯著，而累計(jì)降水量和累計(jì)日照時(shí)長(zhǎng)的年際變化幅度非常小，且呈現(xiàn)較大程度的波動(dòng)，氣候變化表現(xiàn)為暖濕化趨勢(shì)。過(guò)去64 a中玉米實(shí)際單產(chǎn)和趨勢(shì)產(chǎn)量呈現(xiàn)出上升趨勢(shì)，社會(huì)經(jīng)濟(jì)的發(fā)展對(duì)農(nóng)業(yè)生產(chǎn)的影響非常大，是農(nóng)業(yè)發(fā)展的主要推動(dòng)力。而由于氣候變化造成的影響，玉米的氣象產(chǎn)量則呈現(xiàn)出不規(guī)則且幅度較大的波動(dòng)，相對(duì)氣象產(chǎn)量的變化趨勢(shì)與氣象產(chǎn)量基本保持一致。黑河中游綠洲玉米氣象產(chǎn)量與降水量、日照時(shí)長(zhǎng)兩個(gè)氣象因子呈現(xiàn)正相關(guān)關(guān)系，而和氣溫之間呈現(xiàn)負(fù)相關(guān)關(guān)系，偏回歸系數(shù)分別為0.295，0.354和-0.405。