洱源县农作物产量对气候变化响应的敏感性分析

陈远翔

(云南省环境科学研究院，云南 昆明 650034)



洱源县农作物产量对气候变化响应的敏感性分析

陈远翔

(云南省环境科学研究院，云南 昆明 650034)

摘要：以洱源县为试点，采用农作物产量分解方法和气候生产潜力计算方法，定量分析农作物产量受历史气候变化影响的程度。分析结果显示：1952—2012年，洱源县温度生产潜力呈上升趋势，降水生产潜力呈下降趋势；气候生产潜力与研究时段年均温度相关系数为-0.11，与年均降水量相关系数为0.96，表明降水量是决定洱源县气候生产潜力的主导因子。研究表明，近60a来洱源县农作物产量受气候变化影响的程度正不断上升，以负面影响为主。

关键词：农作物产量；气候变化；敏感性分析；气候生产潜力；洱源县

0引言

气候变化对我国农业发展已产生了重要影响，近50年来中国平均地表温度升高了1.1℃，增温速率达0.22℃/10a，高温、干旱、强降水等极端气候事件屡有发生，且频率不断加大。气候变化对我国农业生产的影响以负面影响为主，如冷害、霜冻、干旱、洪涝、冰雹等，加之因气候条件改变引起的病虫害等的危害范围、时间、程度的改变，对农业发展产生了明显影响，且影响范围和程度正不断加强[1]。

近年来云南省农业自然灾害不断加剧加频，其中2010年受旱灾影响最为严重，全省农作物因旱受灾面积达2.84×106hm2，成灾面积达1.85×106hm2，绝收面积达8.81×105hm2[2]。随着气候变暖的事实日益明显，干旱、洪涝等灾害的频次和强度将有可能增加，从而进一步加剧气候变化对云南省农业的负面影响。洱源县是高原湖泊洱海的发源地，同时也是国家级生态文明试点县和大理州的农业大县，通过对洱源县开展农业领域气候变化影响评估分析，对因气候变化引起的农作物产量变化进行定量分析，能够为全县开展农业领域应对和适应气候变化工作、研究提供依据。

1研究方法与数据来源

1.1研究方法

采用农作物产量分解方法和气候生产潜力计算方法，定量分析洱源县农作物产量受历史气候变化影响的程度。

1.1.1农作物产量分解

影响农作物产量的关键因素以农业技术措施、气象条件为主，此外还包括了一些随机影响因素，对应可将农作物的实际产量分解为趋势产量、气候产量和随机波动产量，其中随机波动产量因所占比例很小可不作考虑[3]。即：

Y=E+C

式中：Y为实际产量，E为趋势产量，C为气候产量。由于上式分离出的气候产量C存在较大的波动性，因此，对其采取相对化处理[4]，即：

C′=(Y-E)/E×100%

式中：Y为实际产量，E为趋势产量，C′为相对气象产量。

采用5a直线滑动平移法对洱源县农作物的产量进行分解，其具体计算过程如下：

首先以1952年为起始年，向后5a，即以1952——1956年作为第一时间段，利用一元回归或二元回归拟合该时间段内的直线模型：

Yi=ai+bit

1952—1989年，共计得到34个线性方程。

然后计算每个方程在某一年度的拟合值，多数年度有5个拟合值，其中1986—1989年分别有4、3、2、1个值。

第三，求算各年度5个拟合值的平均值：

yc=y-ye

农作物产量的分解在本文中主要用于去除其趋势产量，以便于展开气象因子对产量定量分析的研究。

1.1.2气候生产潜力计算

Miami模型：利用年平均温度和年平均降水量作为环境变量，用最小二乘法分别建立生产潜力与两个变量之间的定量表达式[5]：

Pt=3000/(1+e1.315-0.119t)

Pr=3000/(1-e-0.000664r)

式中：t为年平均温度(℃)，r为年降水量(mm)，e=2.7183，Pt、Pr分别为由年平均温度、年降水量决定的生产潜力(kg/(hm2·a))。

ThornthwaiteMemorial模型：以实际蒸散量为变量计算生产潜力：

Pe=3000(1-e-0.0009695(V-20))

V=1.05R/[1+(1.05R/L)2]1/2

L=300+2.5T+0.05T3

式中：R为年平均降水量(mm)，V为年平均最大蒸散量(mm)，L是年平均温度T的函数，Pe为由蒸散量决定的生产潜力(kg·/(hm2·a)[6]。

1.2数据来源

洱源县1958 —2012年气象数据均来自于洱源县气象站，1952—1989年小春粮豆和大春粮豆的播种面积、总产量等统计数据均来自《洱源县志》。

2讨论与分析

2.1气候变化对洱源县粮食作物产量的影响

农作物产量随时间变化可分为呈某种趋势的缓慢变化和偏离该趋势的波动。前者称为趋势产量，主要受社会经济等反映社会生产力水平的因素影响，后者称为波动产量，主要受粮食产量形成过程中的不稳定因素影响。气候条件作为农业生产的关键要素之一，其年际间的变化对农作物产量影响较为显著。在农业生产中，农作物产量对气候条件的变化有着较高的敏感性。影响农作物产量的各种不稳定因素中，气候要素在年际间的变化率最大，难以准确预测且不可控制。波动产量主要反映的是气候条件对于农业生产的影响，因此波动产量也可称作气候产量，其变化情况反映的是农作物产量因气候变化引起的年际间的变异程度。

根据洱源县1952—1989年小春粮豆和大春粮豆的播种面积、总产量统计数据，计算出小春粮豆和大春粮豆平均单产，从中分离出趋势产量，如图1。利用一元回归方程对大春粮豆和小春粮豆进行多项式拟合，可见一元二次的回归结果对大春、小春粮豆趋势产量的拟合效果更好，这也与潘晓磊[7]对玉米产量分离的分析结果相同，相应的拟合方程为：

Yt1=3.2093T2-90.35T+2796.9

Yt2=0.5904T2-0.0068T+1365.6

式中：Yt1、Yt2分别代表大春粮豆和小春粮豆的趋势产量，T代表年代序列，其中R12=0.6917，R22=0.6540。

大春粮豆趋势产量的拟合公式表明，洱源县大春粮豆在1952— 1989年的产量存在先降后升的趋势。根据对小春粮豆趋势产量的拟合结果，1952 —1989年小春粮豆趋势产量呈加速趋势，产量的拐点出现在1952年之前，这反映了洱源县小春粮豆历史生产的产量较低、相对地也说明其增产潜力较大。

利用趋势产量的分离结果，可分离出大春粮豆和小春粮豆的气候产量，同时采用公式，可得到逐年两者的相对气象产量，如图2。当气象条件有利于农业生产，实现气候增产时，相对气象产量为正值；当气象条件不利于农业生产，出现气候减产，相对气象产量为负值。大春粮豆的相对气象产量正负变化频繁，38a间出现了16个气候减产年和22个气候增产年，上下波动程度较为平均，其中正值最大年份出现在1958年，达到9.3%，负值最小年份出现在1977年，达到 -13.12%。小春粮豆的相对气象产量也出现正负变化交替出现的情况，38a间也出现了16个气候减产年和22个气候增产年，但上下波动程度先小后大，从20世纪80年代开始波动幅度明显变大，其中正值最大年份出现在1985年，达到14.22%，负值最小年份出现在1986年，达到 -20.97%。

2.2农业气候生产潜力分析

气候生产潜力是由光、温、水共同决定的生态系统生产力，是一个地区在最佳自然环境及农业管理条件下的农作物产量上限，一般表示为单位时间、单位面积土地产生和积累的绿色植物数量[8]。气候生产潜力是净第一性生产力的一个方面，其理论意义和实践意义都是比较突出的，通过Miami模型和Thornthsaite Memorial模型，可计算由年平均温度、年平均降水量决定的生产潜力及由蒸散量决定的气候生产潜力，并可对气候变化与农作物产量的关系进行分析。

2.2.1温度生产潜力与降水生产潜力特征

对洱源县1958 — 2012年的温度生产潜力(Yt)与降水生产潜力(Yr)平均状况进行分析，如图3。近55a间，温度生产潜力呈上升趋势(Yt= 1.7246x+ 1728.1)，而降水生产潜力呈下降趋势(Yr= -1.8632x+ 1195.6)。通过累计距平分析发现，如图4，Yt在20世纪60—90年代初偏低，倾向系数为 -0.043，在此期间大多数年份为负距平值，90年代初至今Yt呈波动上升的趋势，倾向系数为0.023，这一阶段实质上是对气候变化的积极响应；Yr在55a间出现了“升—降—升—降”的情况，具体表现为20世纪60—70年代中呈上升趋势(倾向系数为0.011)，70—80年代末呈下降趋势(倾向系数为 -0.011)，90年代初—90年代末呈上升趋势(倾向系数为0.017)，2000年之后呈下降趋势(倾向系数为 -0.010)。

2.2.2气候生产潜力特征

根据Thornthsaite Memorial模型对洱源县1958 — 2012年的气候生产潜力(Ye)进行计算，如图5所示。55a间平均气候生产潜力为1192.80kg/hm2·a，从累计距平分析来看，Ye也出现了“升—降—升—降”的变化情况，具体表现为，20世纪60—70年代中呈上升趋势(倾向系数为0.018)，70年代中—80年代末呈下降趋势(倾向系数为 -0.022)，90年代初—90年代末呈上升趋势(倾向系数为0.023)，2000年之后呈下降趋势(倾向系数为 -0.020)。将气候生产潜力分别与年均温度和年均降水量进行Pearson相关分析，其与研究时段年均温度相关系数为 -0.11，与年均降水量相关系数为0.96，因此可说明在近55a间，降水量是决定洱源县气候生产潜力的主导因子。

2.3农作物产量对气候变化响应的敏感性分析

农作物产量对气候条件波动响应的敏感性指数可定义为气候产量(△C)与气候生产潜力变化(△P)的比值，它反映了农业生产系统中，由于气候要素决定的农作物产量对于气候条件波动响应的敏感程度。比值越大，表示农业生产系统对气候条件波动的反应越敏感，反之则不敏感。结合上述2.1和2.2中对洱源县气候产量和气候生产潜力的计算结果，求出气候敏感性指数，如表1。考虑到数量级的差异，先对序列进行标准化处理。由于本文主要分析气候因素对作物产量的影响，不考虑人类活动的影响，因此用△C和△P取绝对值后的标准化数值求比值[9]。

从表1可知，20世纪60—80年代，大春、小春粮豆敏感性指数基本都呈现出上升的趋势，但两者在30多年中的变化趋势又各有不同。大春粮豆产量受气候影响最明显的时期出现在70年代，而小春作物则是在80年代，造成这一差异的原因除不同作物类型对气候的响应程度不同以外，也与气温、降水等气象因素存在季节性差异有关。总体来说，农业生产对气候资源波动响应敏感的地区主要分布于一些边缘地带，由于这些边缘地带的降水、温度、光照等的年际变化率往往很大，导致农作物产量的波动性较强。在中国主要以西南季风与东南季风的交界地带、中部季风区、亚热带的沿海地区、温带与寒温带交界的东北北部地区这4个区域的农业生产受气候变化的影响较为明显，洱源县并不属于这4个区域，因此洱源县粮食作物生产受气候变化影响较小。但随着时间推移，洱源县粮食作物产量对于气候资源波动响应的敏感性正不断增强。

表1　洱源县粮食作物产量对气候变化的敏感性指数

3结论

从相对气象产量来看，洱源县大春粮豆的相对气象产量正负变化较为频繁；小春粮豆的相对气象产量也出现正负变化交替出现的情况，但上下波动程度先小后大，从20世纪80年代开始波动幅度明显变大。

从气候生产潜力来看，洱源县温度生产潜力呈上升趋势，而降水生产潜力呈下降趋势。其中，温度生产潜力呈先减后增的趋势，转折点出现在20世纪90年代初，而降水生产潜力在55a间出现了“升—降—升—降”的情况。对气候生产潜力与年均温度和年均降水量分别进行相关性分析可知，其与研究时段年均温度相关系数为-0.11，与年均降水量相关系数为0.96，因此可说明在近55a间，降水量是决定洱源县气候生产潜力的主导因子。

从敏感性指数来看，洱源县大春、小春粮豆敏感性指数基本都呈现出上升的趋势，但两者在30多a中的变化趋势又各有不同。大春粮豆产量受气候影响最明显的时期出现在20世纪70年代，而小春作物则是在80年代。造成这一差异的原因除不同作物类型对气候的响应程度不同以外，也与气温、降水等气象因素存在季节性差异有关。

总体而言，在气候变化情景下，研究作物产量变化是一个相当复杂的问题。洱源县农作物产量受气候变化影响程度正不断上升，随着全球气候变暖趋势加剧，洱源县农业发展受气候变化负面影响也将进一步显现。应积极着手开展农业领域应对和适应气候变化相关研究和工作。从农业生态环境建设来看，需要积极发展生态农业，建立和恢复良好的农业生态环境。

参考文献：

[1]赵俊芳，郭建平，张艳红，等．气候变化对农业影响综述[J]．中国农业气象，2010，31(2)：200-205．

[2]国家防汛抗旱总指挥部，中华人民共和国水利部.中国水旱灾害公报2010[M]．北京：中国水力水电出版社，2010：17．

[3]邓国，李世奎．中国粮食产量风险评估方法[C]．中国气象灾害风险评估与对策．北京：气象出版社，1999:122-128．

[4]郭连云，赵年武，田辉春．气象影响因子对高寒针茅草原牧草产量的影响[J]．草业科学，2010，27(10)：79-84．

[5]Lieth H．Modelling the primary productivity of the word[R]．Deciduous Forest Biome Memo Rep，1992:72-79．

[6]罗永忠，成自勇，郭小芹．近40a甘肃省气候生产潜力时空变化特征[J]．生态学报，2011，31(1)：0221-0229．

[7]潘晓磊．皖江地区玉米生育期降水特征及其对玉米产量影响的研究[D]．安徽：安徽农业大学，2013：18．

[8]侯西勇．1951-2000年中国气候生产潜力时空动态特征[J]．干旱区地理，2008，31(5)：723-73．

[9]谢云．中国粮食生产对气候资源波动响应的敏感性分析[J]．资源科学，1999，21(6)：13-21．

Analysis of Sensitivity of Crop Yields to Climate Change Function in Eryuan County

CHEN Yuan-xiang

(Yunnan Institute of Environmental Science，Kunming Yunnan 650034,China)

Abstract：In order to examone the impacts of historical climate change on agricultural production in different areas of Yunnan, Eryuan county, as the study area, was selected to quantify the impacs using crop yield decomposition method and climatic potential productivity calculation method．The results indicated that the temperature potential productivity showed a trend of escalation in Eryuan from 1952 to 2012, and the rainfall potential productivity was tending to decline. The correlation coefficient between climatic potential productivity and annual temperature was -0.11. The correlation coefficient between climatic potential productivity and average annual precipitation was 0.96, which indicated that precipitation was the driving factor influencing climatic potential productivity in Eryuan．It also showed that the crop yields have tend to be influenced by climate change more easily than before in an adverse way in Eryuan over the past 60 years．

Key words：crop yields;climate change;sensitivity analysis;climate potential productivity;Eryuan county

收稿日期：2015-08-18

基金项目：中国清洁发展机制基金赠款项目，云南省适应气候变化行动与政策研究。

中图分类号：X16

文献标志码：A

文章编号：1673-9655(2016)02-0016-05