近30年东北春玉米发育期对气候变化的响应

穆 佳 赵俊芳 郭建平

（中国气象科学研究院，北京100081）

近30年东北春玉米发育期对气候变化的响应

穆 佳 赵俊芳 郭建平＊

（中国气象科学研究院，北京100081）

基于1981—2010年东北地区55个农业气象观测站发育期数据、16个气象站逐日气象资料，采用趋势变率、秩相关分析、主成分分析和结构方程模型等方法，分析了近30年东北春玉米关键发育期的变化特征，探讨了春玉米发育期对不同时间尺度气象因子的响应规律。结果表明：1981—2010年春玉米关键发育期（播种期、抽雄期、成熟期）均有延后趋势，大部分地区春玉米生长前期（播种期—抽雄期）日数减少，生长后期（抽雄期—成熟期）日数增加，全生育期日数增加。在绝大多数年份，春玉米播种期在温度适播期之后，成熟期在初霜日之前。近30年对东北春玉米生育期日数影响最大的气象要素为温度，主成分分析结果显示，年际尺度的升温、温度生长期的延长和作物生长期的高温对生育期日数影响显著；结构方程模型指出，作物生长期的最高温度和最低温度对生育期日数影响有间接效应，主导气象要素能够解释生育期日数变异的44%。全球变暖背景下，东北春玉米发育期变化是作物响应气候变化和农业生产适应气候变化的共同结果。

东北地区；春玉米；关键发育期；生育期日数

引 言

农业生产依赖于天气气候条件，对气候变化极为敏感。全球变暖背景下，农业生产的不稳定性增加、作物种植结构和品种布局改变、局部地区农业气象灾害加剧，严重威胁粮食安全［1］。植物物候期的变化能有效反映植物对气候变化的响应过程，也是全球气候变化研究的焦点之一［2］。东北地区玉米播种面积占全国30%左右，是我国玉米出口基地［3］；东北地区也是全球增温最显著的地区之一［4］，玉米发育期受气候变化影响显著。因此，明确东北地区春玉米生长发育对气候变化的响应规律，对于降低该地区农业经济损失、保障粮食生产安全等具有重要的现实意义［5］。

近年来，国内外学者在植物物候期与气候变化关系方面开展了大量研究。在物候期的变化规律方面［6－10］，统计结果显示，近20年东北三省水稻和玉米出苗期提前、成熟期推后、生育期延长［6］；对于1年生的植物来说，春、夏季物候期均提前，秋季物候期推后不显著，春季营养生长期缩短，秋季生殖生长期延长［8］；Sacks等［9］研究指出，近25年美国玉米播种期提前10d，生育期延长12d，积温提高14%。在发育期变化的影响因子方面［11－13］，玉米分期播种试验结果显示，平均气温每升高1℃，玉米出苗速率提升18%，出苗至成熟期生长速率提高17.0%左右，生育期可以缩短14d［11］。在物候期对气候变化的响应规律方面［14－16］，李正国等［14］指出，1991—2009年东北三省生长季长度与温度生长期日数表现为显著正相关关系。以上结果对东北地区农业生产与气候变化关系研究有积极的指导意义。但目前对作物发育期的研究多从气候资源角度出发，讨论气候变化可能引起的潜在发育期变化，对发育期变化影响因子的研究仅从单一时间尺度予以考虑，对两者响应关系的讨论多限于相关分析和线性回归等常规统计方法，相关研究尚不深入，远不能满足防灾减灾、保证粮食安全生产的需求。

鉴于此，本文在前人研究工作的基础上，利用1981—2010年东北地区55个农业气象观测站发育期数据、16个气象站逐日气象资料，运用趋势变率、秩相关分析、主成分分析和结构方程模型等方法，采用公认的农业气象指标，结合东北春玉米生长发育规律，从年际、潜在生长期和作物生长期3个时间尺度，确定影响春玉米生长发育的主导气象要素，分析近30年东北春玉米关键发育期的变化特征，构建春玉米发育期对气候变化的响应关系模型，探讨春玉米发育期对不同时间尺度气象因子的响应规律，以期为气候变化背景下东北地区农业的可持续发展提供科学依据。

1 资料与方法

1.1 资 料

1.1.1 玉米发育期观测资料

1981—2010年东北地区55个农业气象观测站（黑龙江省18个、吉林省19个、辽宁省18个）春玉米发育期资料，包括逐年玉米种植品种、各发育期日期、生育期日数等。

王培娟等［17］提出播种期、出苗期、乳熟期和成熟期是春玉米的关键发育期，李正国等［14］认为抽雄期可以表征玉米生长季的高峰期，是其典型的物候期。本文选择播种期、抽雄期、成熟期为春玉米的关键发育期，将观测站逐年玉米发育期达普遍期的日期转换为当年的日序。

1.1.2 气象观测资料

1981—2010年东北地区16个气象站逐日观测数据，包括平均温度、最高温度、最低温度、降水量、日照时数等，资料均来自国家气象信息中心。

1.1.3 确定不同时间尺度气象因子

玉米生长发育受气候变化影响，种植区的天气情形、农业气候资源状况和作物生长期的天气条件与玉米生长过程联系紧密。光、温、水是引起作物发育期变化的重要环境因子，光、温、水在不同时间尺度上的组合因子对作物发育期的影响程度必然不同。本研究分3个时间尺度：①在年际尺度上，选择年平均温度、年降水量、年平均日照时数为参量；②在潜在生长期尺度上，选择不低于10℃的初日、终日、活动积温，初霜日，温度生长期日数，温度生长期的降水量、日照时数为参量；③在作物生长期尺度上，选择平均温度、最高温度、最低温度、气温日较差、降水量和日照时数为参量；它们都是影响玉米发育期变化的潜在气象因子，通过秩相关分析，可以筛选出影响春玉米发育期的主导气象要素。根据站点逐日气象资料，计算不同时间尺度的气象要素值。

1.2 方 法

1.2.1 趋势变率

以年份t为自变量，日序y（t）为因变量，建立一元线性回归方程：

式（1）中，a为截距，b为年日序数线性倾向率，表示发育期日序的变化趋势。b的绝对值越大，变化趋势越明显。

1.2.2 稳定通过界限温度初日、终日的计算

我国东北是作物一年一熟制地区，日平均温度不低于10℃的持续期是春玉米的潜在生长期［18］。在春玉米生产中，霜冻是限制其生长的重要气象灾害，文献［14］也将初霜日（日最低温度不高于2℃初日）作为玉米停止生长的日期，将日平均温度不低于10℃初日与初霜日之间的日数称为温度生长期。本研究中，沿用日最低温度不高于2℃初日的定义方法计算初霜日，采用气象部门普遍使用的五日滑动平均法确定稳定通过界限温度的初终日期［19］。

1.2.3 秩相关分析

Spearman秩相关分析是最常用的非参数相关分析方法［20］。当两组变量不符合双变量正态分布的假设时，可用秩相关系数描述变量间的相互变化关系。Spearman秩相关分析可以通过SPSS软件实现。

1.2.4 主成分分析

农业生产受多种气象要素的影响，不同时间尺度的气象因子均可转化为温度、降水或日照时数的函数，因子之间存在高度相关性的概率很大，直接回归分析会使结果出现较大偏差。主成分分析能够从多元随机变量的矩阵中提取主成分，消除复共线性［21］。利用主成分作为新自变量进行回归分析，进而阐述玉米生育期日数对气候变化的响应关系。

1.2.5 结构方程模型

20世纪60年代，结构方程模型最早应用于心理计量学领域，之后经瑞典统计学家Joreskog等的修改和完善，成为一种通用的统计模型。结构方程模型能够同时处理多个因变量、容许自变量和因变量含测量误差、容许更大弹性的测量模型、能够估计整个模型的拟合程度。与传统的多元统计分析相比，它既可以反映变量间可能存在的间接效应，模型中又允许包含无法直接观测的潜在变量。

结构方程模型建模过程：首先主观提出一个或多个基本模型，检查这些模型样本数据的拟合程度；然后基于理论和数据，找出模型中拟合欠佳的部分；修改模型，次通过数据样本修正模型的拟合程度；重复上述过程，直到获得一个与数据拟合程度高、各个参数的估计值也有合理解释的模型为止，产生一个最佳模型。

目前，结构方程模型在气象学中的应用并不多见，戴诚等［22］应用该方法探讨了草原地下生物量及地下与地上生物量比对环境因子的响应规律。本文主要利用结构方程模型进行验证性因素分析，采用AMOS软件构建模型，从而进一步识别主导气象要素对生育期日数的直接效应和间接效应。

2 结果分析

2.1 近30年东北春玉米发育期演变趋势

2.1.1 发育期变化特征

基于东北春玉米实际发育期资料，得到春玉米发育期的多年平均日序（表1）。由表1可见，东北春玉米的生长发育过程大致在每年的第120天—第262天（4月下旬到9月中旬），4月下旬—5月上旬开始播种春玉米，7月中旬达到抽雄普遍期，9月中旬玉米成熟。

从播种时间来看，辽宁省最早开始播种，黑龙江省玉米普遍种植较晚。黑龙江省和吉林省玉米抽雄期、成熟期的平均日序相同，晚于辽宁省。总体上，在春玉米生长后期（抽雄期—成熟期）东北三省发育期日序相差不大，区域的差异性主要来源于玉米生长前期（播种期—抽雄期）。

表1 东北春玉米发育期日序变化Table 1 The day of year of spring maize growth stages in Northeast China

1981—2010年，东北春玉米各发育期的日序均延后。播种期的推迟趋势在东北地区极为明显，成熟期在各区域均呈现出极显著的推后效应。

2.1.2 关键发育期平均间隔日数变化

发育期间隔日数的长短可以表征玉米生长的快慢，从而反映气候变化对玉米发育期的影响［8］。春玉米在不同区域生长前期、生长后期和生育期的日数年际变化情况如图1所示，玉米生长前期经历日数长于生长后期。黑龙江省春玉米播种期—抽雄期间隔日数的年际波动较其他地区明显，年际变异系数达到6.2%，其多年平均日数少于80d；除黑龙江省之外，其他地区玉米生长前期日数减少，且在辽宁省（－1.61d／10a）和东北地区（－1.36d／10a）减少趋势均达到0.05显著性水平。春玉米生长后期日数的年际变异系数依然为黑龙江省最大；辽宁省玉米生长后期日数有2.5d／10a的显著增加趋势；总体上，以1986年为界线，近30年东北春玉米抽雄期—成熟期间隔日数先增加后稳定于60d。

1981—2010年东北地区多年平均生育期日数约为140d，黑龙江省玉米生育期日数年际变化最大，辽宁省变化最小。在不同种植区域，近30年玉米生育期日数均呈延长趋势，其中，黑龙江省生育期日数延长最显著，达3.2d／10a。

图1 关键发育期间隔日数年际变化（a）黑龙江省，（b）吉林省，（c）辽宁省，（d）东北地区Fig.1 Interannual variation of number of critical growth stage interval days（a）Heilongjiang Province，（b）Jilin Province，（c）Liaoning Province，（d）Northeast China

2.1.3 关键发育期变化的区域分布特征

不同区域关键发育期的变化特征并不完全一致。东北地区东南部，玉米播种期以（1～5d）／10a的线性推迟趋势为主；黑龙江省北部地区播种期有4d／10a左右的提前趋势；辽宁省阜新市玉米播种期的提前趋势达22d／10a。近30年东北地区抽雄期倾向率和成熟期倾向率的空间分布基本相同，除辽宁省阜新市有明显的提前趋势外，东北地区抽雄期和成熟期均以（1～5d）／10a的线性推迟为主。

站点关键发育期的不同变化趋势，造成关键发育期间隔日数变化的空间差异性（图2）。生长前期日数在大部分地区有2d／10a以下的缩短趋势；黑龙江省东北部、辽宁省西部生长前期日数有所增加。生长后期日数减少趋势在松嫩平原和小兴安岭在6 d／10a以内，其他地区日数增加。生育期日数在三江平原—老爷岭、松嫩平原—辽河平原呈线性增加趋势，小兴安岭和辽东半岛地区呈（1～5d）／10a减少趋势。

同一站点不同发育期的变化速率也有所不同，将关键发育期与关键发育期间隔日数相结合，比较线性倾向率的大小关系可知：在东北大部分地区，同一变化方向上（不同发育期的线性倾向率均为正值或均为负值），播种期变化倾向率大于抽雄期、成熟期变化倾向率大于抽雄期。各地播种期与成熟期线性倾向率的大小关系差异较大，表明东北春玉米生育期日数不同地区变化趋势不同。

2.2 东北春玉米发育期对气候变化的响应

在55个农业气象观测站中，选择资料较完整且与气象站一致的代表站（16个）进一步分析关键发育期对气候变化的响应规律。在16个代表站中，样本量为30年的站点包括长岭、敦化、桦甸、集安、岫岩、宽甸、庄河，样本量为29年的站点包括梅河口、绥中，样本量为28年的站点是白城，样本量为22年的站点包括佳木斯、沈阳，样本量为16年的站点包括富裕、安达、尚志，样本量为8年的站点是阜新。因此，近30年东北地区的样本量共有396个。

图2 1981—2010年关键发育期间隔日数线性倾向率（单位：d／a）的空间分布（空白区域为非玉米种植区）（a）生长前期日数，（b）生长后期日数，（c）生育期日数Fig.2 The spatial distribution of linearity inclination rate of the number of critical growth stage interval days from 1981to 2010（the blank zone is none maize－growing area）（a）the number of early growth stage days，（b）the number of late growth stage days，（c）the number of growth stage days

2.2.1 播种期、成熟期与日平均温度不低于10℃初日、终日的关系

农业生产中，种植区的气候条件严格限制着种植的作物种类和品种，作物的播种、成熟在温度生长期以内才能确保植株生长发育的顺利进行。在16个代表站中，选择佳木斯、桦甸、岫岩3个站点，讨论气候变化条件下播种期、成熟期与日平均温度不低于10℃初日、终日的关系。其中，佳木斯站纬度偏高，近30年玉米主要种植品种为合玉11、东农248；桦甸站纬度居中，近30年玉米主要种植品种为桦单9、吉单120；岫岩站纬度偏低，近30年玉米主要种植品种为丹玉六号、沈单七号。

日平均温度不低于10℃初日通常作为春玉米的适宜播种期，实际播种期晚于适播期有利于玉米安全生长，保证出苗率。1981—2010年桦甸站、岫岩站个别年份玉米播种期早于初日，佳木斯站玉米逐年播种期均晚于初日（图3），但种植时间偏晚。

一般地，日平均温度不低于10℃终日视为喜温作物（春玉米）停止生长的日期，而在不受霜冻灾害的威胁下，春玉米可以继续生长，初霜日是东北春玉米停止生长的日期。代表站玉米成熟期均在初霜日之前（图3）。佳木斯玉米的成熟期与日平均温度不低于10℃终日、初霜日的间隔日数逐年缩小，热量资源的利用率逐步提高；桦甸地区玉米的成熟期与不低于10℃终日比较接近，保证了当地玉米的适宜生长；岫岩站玉米的成熟期比日平均温度不低于10℃终日早20d以上，若只考虑温度生长环境，可以在当地适当扩大更晚熟品种的种植面积，以增加热量资源的利用率，促进玉米产量提高。

在气候变暖的背景下，东北玉米种植品种正逐步由早熟向中晚熟过渡［19，23］。日平均温度不低于10℃初日提前，初霜日推迟，温度生长期延长，纬度偏高地区种植品种迅速更替。对于热量资源较为丰富的辽宁省，当晚熟品种逐渐饱和时，可以通过改变作物熟制、提高复种指数等方式调整种植结构，从而响应气候变化。

气候变化条件下，东北地区初霜日和新品种的成熟期均推迟，而初霜日的年际变化不断增大，初霜冻发生在成熟期前的频率也在增加［24］，因此，应合理安排农业生产，不能盲目种植晚熟品种。未来随着对气候变化认识能力的不断提高，农业生产会逐步缩短对气候变化的响应周期［23］，使得农业生产既能够顺利进行，又能够充分利用气候资源。

图3 东北春玉米播种期与日平均温度不低于10℃初日及成熟期与日平均温度不低于10℃终日、初霜日变化关系Fig.3 The relationship of sowing stage to the initial date no less than 10℃，and that of maturation stage to the final date no less than 10℃with the first frost date about maize in Northeast China

2.2.2 生育期日数与气象因子的相关关系

将春玉米生育期日数与不同时间尺度气象因子进行秩相关分析，结果表明：对东北春玉米生育期日数影响最大的环境要素为温度因子，降水、日照时数对发育期的影响没有温度显著。篇幅所限，仅列出与东北春玉米生育期日数存在显著相关关系的各潜在气象因子（表2）。生育期日数与作物生长期各温度因子呈显著负相关关系，气候变暖会促使玉米生长加快，生育期日数缩短；各代表站生育期日数对年平均温度、温度生长期日数和活动积温的响应关系有所不同，就整个东北地区而言，呈显著正相关关系，表明年际尺度的升温、潜在生长期的延长、日平均温度不低于10℃活动积温的增加使得东北春玉米生育期延长，有利于晚熟玉米的种植。

2.2.3 生育期日数对气候变化的响应关系

通过秩相关分析，筛选得到影响近30年东北春玉米生育期日数的主导气象要素，包括年平均温度、温度生长期日数、活动积温、作物生长期的平均温度和最高温度及最低温度。

表2 东北地区代表站春玉米生育期日数与各尺度气象因子的相关系数Table 2 Spearman correlation coefficients between the number of growth stage days of spring maize and different meteorological factors at typical stations in Northeast China

2.2.3.1 生育期日数与主导气象要素主成分模型

主导气象要素均为温度的组合因子，经检验发现，因子之间存在显著相关关系，满足主成分分析的条件。提取两个主成分F1和F2，可保留原变量93%的信息。第1主成分：

第2主成分：

其中，Z1～Z6分别表示标准化的年平均温度、温度生长期日数、活动积温、作物生长期平均温度、作物生长期最高温度、作物生长期最低温度。F1主要表征活动积温、平均温度、最低温度的信息，F2主要表征年平均温度、温度生长期日数、最高温度的信息。将主成分与标准化生育期日数（ZD）进行线性回归，得

式（4）中，F1的回归系数不显著，F2的回归系数明显大于F1，达到0.01显著性水平。由此说明，在主导气象要素之中，年平均温度、温度生长期日数的正效应和玉米生长期最高温度的负效应要比活动积温、玉米生长期平均温度、玉米生长期最低温度对生育期日数的影响更显著。

2.2.3.2 生育期日数与主导气象要素的结构方程模型

经过反复修正假定模型，得到一个拟合理想的标准化结构方程模型（图4）。结果显示，对东北春玉米生育期日数有显著影响的主导气象要素之间存在不同程度的相关性，且均达到0.01显著性水平；作物生长期的最高温度、最低温度对生育期日数有间接影响，标准化回归系数分别为0.54和0.55；主导气象要素能够共同解释生育期日数变异的44%，达到了极显著水平。

结构方程模型所得结果与主成分回归不完全一致。与主成分分析相比，对于生育期日数，作物生长期最高温度的直接效应几乎为零，可以忽略，它们之间的关系全部通过作物生长期平均温度间接显示；在主导气象要素之中，活动积温对玉米生育期日数的影响最大，其次为作物生长期最低温度，温度生长期日数、年平均温度的直接效应不显著。

在标准化结构方程模型中，主导气象要素的总效应可以解释近30年东北春玉米生育期日数变化的44%。探究东北地区生育期日数变化的原因，模型的解释能力依然存在局限性。玉米的遗传特性、栽培措施等均影响着作物生长期，尤其是近30年东北地区玉米种植品种繁杂以及品种的更替速度较快，使得对春玉米发育期的研究变得更为复杂。

图4 东北春玉米生育期日数与主导气象要素的标准化结构方程模型（图中要素均为标准化值，单向箭头表示回归，箭头旁数值为标准化回归系数；双向箭头表示相关，箭头旁数值为标准化相关系数）Fig.4 Standard structural equation modeling of the number of growth stage days of spring maize with significant meteorological factors in Northeast China（factors are all standardized，one－way arrows stand for regression and values beside these arrows are standard regression coefficients，both－way arrows stand for correlativity and values beside these arrows are standard correlation coefficients）

3 结论与讨论

研究表明：

1）1981—2010年东北春玉米普遍在每年的4月下旬—5月上旬播种，7月中旬抽雄，9月中旬成熟；在各种植区，春玉米关键发育期（播种期、抽雄期、成熟期）均有逐年延后趋势；近30年东北大部分地区春玉米生长前期日数呈减少趋势，生长后期日数呈增加趋势，生育期日数增加，播种期和成熟期的变化倾向率大于抽雄期。

2）近30年东北地区的绝大多数年份，春玉米播种期在温度适播期之后，成熟期在日平均温度不低于10℃终日、初霜日之前，保证了玉米的安全生长。在保证玉米安全生长的前提下，东北部分地区可通过扩大种植更晚熟的玉米品种或改变种植熟制、提高复种指数等方法，提高热量资源的利用率。

3）秩相关分析结果显示，东北春玉米对不同时间尺度温度因子的响应关系最明显；主成分回归显示，年平均温度、温度生长期日数和作物生长期最高温度比其他主导气象要素对生育期日数的影响更显著；结构方程模型显示，作物生长期的最高温度和最低温度对玉米生育期日数的影响有间接效应，模型中的主导气象要素能够解释生育期日数变异的44%。

21世纪以来，除大兴安岭漠河外，东北地区日平均温度不低于10℃初日提前2～10d，春玉米适宜播种期提前［25］。本研究发现，春玉米的播种期有逐年推后趋势，从播种期倾向率的空间分布图来看，东北大部分地区玉米播种期推迟4d／10a左右。由此可见，作物的实际发育期变化与理想气象条件下的潜在发育期变化不同，人为因素对农业生产的影响不可忽视。

日照时数、温度、水分能够综合反映一个地区的自然环境条件，作物的生长与其密切相关。有关研究指出，植物物候期的变化主要取决于温度，其次为日照时数，降水对物候期的影响有滞后作用［26］；近50年来，东北大部分地区日照时数和总辐射减少，不利于农业生产［27］；在水分适宜的情况下，东北玉米生长发育和灌浆速度加快，生物量增加［28］；在20世纪90年代中后期，东北地区的西部和南部出现明显的暖干化趋势，对农作物不利［29］。在农业生产中，光照、水分是必要条件，它们与温度共同影响作物的生长发育过程。本研究将不同时间尺度的气象因子与生育期日数进行相关分析，结果显示仅有温度组合因子对玉米生育期日数影响显著，研究结果只能部分反映东北春玉米生育期日数对气候变化的响应规律。多模式集合结果显示，未来东北地区气温和降水均呈上升趋势［30－34］，温度升高趋势非常明显［30－32］，降水增加趋势较弱［32］，但蒸发量增加显著［33］，地表径流减少［34］，使区域暖干旱化加剧，水分资源对东北玉米生产的限制会越来越明显。

影响玉米发育期的主要因素包括自然环境条件、作物的种植品种和栽培方式等。据不完全统计，近30年东北春玉米的种植品种超过350种，涵盖早熟、中熟、中晚熟、晚熟多种熟型。不同品种对热量和水分的需求差异很大，且在不同种植地区玉米品种本身也会发生变化，这些均会影响玉米发育期。本研究基于结构方程模型的结果表明，主导气象要素能够解释生育期日数变异的44%，玉米生长期很大程度上受到种植品种和管理措施影响。近30年，东北春玉米发育期变化，既是作物响应气候变化的结果，也包含了人类对气候变化的适应。

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Response of Spring Maize Growth Stage to Climate Change in Northeast China over the Past 30Years

Mu Jia Zhao Junfang Guo Jianping
（Chinese Academy of Meteorological Sciences，Beijing10081）

Northeast China is the main producing area of spring maize.Study on the response of spring maize growth stages to climate change has important significance for the agricultural production in Northeast China.

Based on observations of spring maize at 55agricultural meteorological stations，and daily meteorological data of 16meteorological stations in Northeast China，combined with generally accepted indicators of agricultural meteorology，as well as the law of growth and development of spring maize，significant meteorological factors affecting the spring maize growth are determined at three time scales of inter－annual，potential growing season and crop growth stages.Variations of spring maize growth stages in Northeast China over the past 30years are analyzed，using methods of trend rate，spearman correlation analysis，principal component analysis and structural equation modeling.Relationships between maize growth stages and climate change are explored.Finally，responses of spring maize growth stages to meteorological factors over the past 30years are further analyzed at different time scales.

The result shows that spring maize critical growth stages in Northeast China over the past 30years are postponed.Compared to the stage of tasseling，delaying trends at sowing stage and maturation stage are obvious in most areas.The number of days decreases during the early maize growth stages，while both the late maize growth stages and growth stages extend.In most years，the sowing date of spring maize is later than suitable planting date，and the maturating date is earlier than the first frost date，reducing risks.Under climate warming，the late－maturating maize can be expanded in these areas in order to improve the utilization of thermal resource.Responses of spring maize growth stages to temperature factors are the most notable during the past 30years.The result by principal component analysis shows that the increased temperature at the inter－annual timescale，the prolonged temperature growth period and the high temperature on the crop growth stages are more notable than other meteorological factors.While，in the structural equation modeling，effects of temperature factors on growth stages are partly indirect，and significant meteorological factors can explain 44%of variation in growth stages.Results deepen understanding effects of climate change on crop mechanism，and can be used as scientific basis for adaptation to climate change in the future.

Northeast China；spring maize；critical growth stages；the number of days of growth stages

穆佳，赵俊芳，郭建平.近30年东北春玉米发育期对气候变化的响应.应用气象学报，2014，25（6）：680－689.

2014－04－03收到，2014－09－02收到再改稿。

国家自然科学基金项目（31371530），中国气象局气候变化专项（CCSF201346）

＊通信作者，email：gjp＠cams.cma.gov.cn