黄淮冬麦区气象因子与小麦晚霜冻害关系研究—以商丘市为例*

刘红杰，武永峰，任德超，倪永静，胡 新**



黄淮冬麦区气象因子与小麦晚霜冻害关系研究—以商丘市为例*

刘红杰1，武永峰2，任德超1，倪永静1，胡 新1**

(1.河南省商丘市农林科学院小麦研究所，商丘 476000; 2.中国农业科学院农业环境与可持续发展研究所/农业部农业环境重点实验室，北京 100081)

基于1956-2015年商丘市气象数据和霜冻害资料，研究黄淮冬麦区商丘市气象因子与霜冻害的关系，以及气温、地温、相对湿度、风速与草面温度的偏相关和多元线性回归关系。结果表明：随着全球气温变暖，商丘市冬春季积温以4.35℃·d·a-1的速率逐年增加；晚霜冻害除受冷空气活动影响外，与前期积温和降水量密切相关，冬春季积温偏高或降水量偏少的情况下易发生晚霜冻害；随着小麦幼穗的发育，其对低温的敏感度增加，且可引起霜冻害的最低温度有逐渐升高的趋势；气温、地表温度、平均相对湿度、平均风速与草面温度呈极显著相关（P＜0.01），偏相关系数的大小表现为地表温度＞气温＞平均相对湿度＞平均风速，可见，除气温、地表温度外，平均相对湿度、平均风速也对霜冻害的发生及轻重程度起关键作用；各因子与草面温度可用模型表述为Y=0.558ST+0.482AT+0.087RH+1.304WS-12.704，经检验，线性回归方程成立，可通过该模型对草面温度进行监测，并为未安装草面温度传感器的地区提供可靠的冻害评估结果。

积温；降水量；草面温度；相对湿度；风速；多元线性回归

晚霜冻害是指小麦拔节后抗寒力减弱，进入霜冻害敏感期，在遇冷空气侵袭时植株温度骤降到0℃以下，而导致植株受害或死亡的一种低温灾害[1-2]。黄淮冬麦区是中国小麦的重要产区，晚霜冻害频发。地处黄淮冬麦区腹地的商丘，是晚霜冻害的重发区[3-4]，对小麦安全生产带来严峻考验。近百年来，随着全球气候逐渐变暖[5-6]，典型植物春季物候期有提前的趋势[7]，冬小麦返青-成熟阶段的发育时期也显著提前[8]，且相比于气候的平均状态，极端天气事件更加频繁出现[9]，将导致农业生产不稳定性增加[10]。许多学者对冬小麦冻害进行了研究[11]，王春艳等[12]通过使用人工移动霜箱，研究了黄淮冬麦区不同品种抗霜力，将冬小麦抗霜冻能力分为4个等级，-4℃以上抗性弱，-5～-4℃抗性较弱，-6～-5℃抗性较强，-6℃以下抗性强；冯玉香等[13]利用人工霜箱控制试验建立了冬小麦拔节后晚霜冻害与叶温的关系；钟秀丽等[14-15]认为药隔期是冬小麦低温敏感期；胡新等[16]通过对冬小麦进行生态考察及幼穗镜检，将霜冻害程度分为5级。晚霜冻害除受冷空气活动影响外，与天空云量多寡、前期气候背景、土壤干湿度等诸多气候因素有关[17]。云、雨、雾、雪、冻雨等天气会造成地面辐射减弱，不易降温，因而较少发生晚霜冻害；前期气候干旱，土壤墒情差，土壤相对于水的热容量较小，若遭遇冷空气侵袭，土壤降温速度加快，较易发生晚霜冻害且冻害程度较重；夜间风力大，近地面湍流加强，不易发生明显降温过程[16]。可见，霜冻害发生是多种气象因子相互影响，并最终作用于植株体的结果。目前，将最低气温作为影响霜冻害及其程度评估指标的研究较多[18]，但综合考虑其它气象因子的研究报道较少[3-4]。本研究依据多年气象数据，对典型霜冻害年份的气象条件进行分析，以此深入解析晚霜冻害发生因子及其定量关系，为晚霜冻害早期预警提供依据。

1 资料与方法

1.1 数据来源

1956-2015年商丘农业气象观测站有关气象数据由商丘市气象局提供；1956-2015年冬小麦霜冻害数据通过查阅文献[19]、并结合历年调查资料获得。历年霜冻害程度调查方法：调查当地2个主栽小麦品种，以叶尖或少部分叶片受冻，受冻株率小于50%，减产幅度10%以内为轻度霜冻害；以植株上半部叶片部分受冻，少数植株被冻死，受冻株率50%以上，减产幅度10%以上为重度霜冻害。

1.2 研究方法

1.2.1 与冬小麦晚霜冻害有关的气象因子筛选

（1）降水量因子：选择10月1日-翌年3月25日的总降水量作为播种-拔节期降水量因子（PREC1），选择1月1日-3月25日的总降水量作为翌年开始-拔节期降水量因子（PREC2）。降水量的多少直接影响土壤墒情的高低，进而影响土壤相对水的热容量及近地面空气相对湿度的大小，如前期土壤水分含量偏少，遇冷空气侵袭时土壤降温相对较快，田间温度随之骤降，冻害程度将加重。

（2）积温因子：将10月1日-翌年3月25日0℃以上的有效积温作为播种-拔节期积温因子（CT1），将1月1日-3月25日0℃以上有效积温作为翌年开始-拔节期积温因子（CT2）。前期积温与冬小麦生长发育和抗寒力有直接关系。前期积温偏高，冬小麦生育期提前，耐寒能力下降，易遭受冬季冻害和春季“倒春寒”的危害。

（3）温度因子：将1956-2015年晚霜冻害易发期间（3月15日-4月30日）的每日草面温度（GT）、空气温度（AT）和地表温度（ST）作为温度因子。空气温度的高低能直接反映冷空气的强弱；地表温度能直接反映土壤逆辐射能力的强弱，地表温度越高，土壤逆辐射能力越强，田间降温越趋于平缓，晚霜冻害越轻。反之田间降温越剧烈，晚霜冻害越重；草面温度探测的是近地表植被表面温度，比空气温度更具冻害指示意义。

（4）湿度和风速因子：将1956-2015年晚霜冻害易发期间（3月15日-4月30日）的每日19：00-次日7：00相对湿度（RH）、风速（WS）的平均值分别作为湿度因子和风速因子。空气中的水汽不但可以通过影响空气的导热性能，降低近地面空气与高层空气的热量传递，而且其凝结所释放的热量也将影响周围环境温度；而风可以加速空气流动，加快地表水分蒸发形成地面保温层，增加由地表向近地面空气的热量传递。

1.2.2 统计分析

研究区有草面温度观测记录的资料开始于2010年。因此，本研究基于2010-2015年晚霜冻害常发时段3月15日-4月30日的气象数据，在偏相关分析基础上，将最低草面温度作为因变量，以对应的气温、地表温度、每日19：00-次日7：00相对湿度及风速的平均值为气象因子，通过SPSS20作为分析软件，多元线性回归建模，以构建基于其它气象因子的草面温度预测模型。

2 结果与分析

2.1 1956-2015年冬小麦播种-拔节期降水量特征

由图1可见，1956-2015年商丘站冬小麦播种-拔节期降水量变化幅度较大，最大值达298.6mm，最小仅为42.8mm左右，平均为134.2mm。降水量不足134.2mm的年份为30a，占调查年份的50.0%；1月1日-3月25日降水量也表现出大幅振荡的特点，最大值达121.5mm，最小仅为9.8mm左右，平均为53.2mm。降水量不足53.2mm的年份为31a，占调查年份的51.67%。分析表1中统计结果可见，在发生晚霜冻害的年份中，有12a播种-拔节期降水量低于历年平均水平134.2mm，有10a其1月1日-3月25日降水量低于历年平均水平53.2mm。

2.2 1956-2015年冬小麦播种-拔节期积温特征

由图2可见，1956-2015年商丘站冬小麦播种-拔节期积温总体呈上升趋势（n=60，r=0.61，P＜0.01），增加率为4.35℃·d·a-1，60a来积温增加260.7℃·d；1月1日-3月25日积温总体呈上升趋势（n=60，r=0.54，P＜0.01），增加率为2.43℃·d·a-1，60a来积温增加145.7℃·d，与全球气温变化的趋势一致。分析表1统计结果可见，除1956年的播种-拔节期积温和1月1日-3月25日积温均分别低于1956-2015年的平均积温外，其它晚霜冻害发生年份的播种-拔节期积温或1月1日-3月25日积温高于1956-2015年的平均积温。其中，2006、2014、2015年的播种-拔节期积温比平均积温分别高17.48%、15.67%、12.91%，2006、2013、2014年的1月1日-3月25日的积温分别比平均积温高20.10%、23.38%、49.57%。

2.3 冬小麦晚霜冻害发生时日最低气温特征

商丘站1956-2015年冬小麦晚霜冻害发生日期及冻害发生时相应气象条件的调查结果见表1，由表可见，期间影响冬小麦产量的晚霜冻害共发生15次，其中，受冻株率小于50%、减产幅度10%以内的轻度霜冻害7次；受冻株率50%以上、减产幅度10%以上的重度霜冻害8次。按霜冻害轻、重程度分别进行统计，其中重霜冻害发生时间顺序为1994年3月26日（拔节前5d）、1995年4月3日（拔节后11d）、1993年4月11日（拔节后12d）、2015年4月8日（拔节后13d）、1962年4月4日（拔节后14d）、2013年4月6日（拔节后15d）、2013年4月10日（拔节后19d），相应每次冻害过程中的最低温度分别为-0.6、-1.9、0.2、-2.0、-1.3、3.9、4.7℃。其特点表现为，除1993年4月11日晚霜冻害发生过程中的最低温度为0.2℃外，其它发生于拔节14d前的晚霜冻害过程中的最低温度均在0.0℃以下，发生于拔节14d后的晚霜冻害过程的最低温度均在3.5℃以上。研究期间轻霜冻害发生时间顺序为1956年3月26日（拔节前8d）、1998年3月21日（拔节前6d）、2011年3月25日（拔节后2d）、1961年4月9日（拔节后16d）、2010年4月15日（拔节后18d）、2006年4月13日（拔节后21d）、2014年4月6日（拔节后21d）、2013年4月21日（拔节后30d），相应每次冻害过程中的最低温度分别为-1.8、-1.4、0.2、2.0、1.4、3.4、7.5、0.0℃。其特点表现为，拔节前发生晚霜冻害最低温度均在-1.0℃以下，拔节后发生晚霜冻害最低温度均在0.0℃以上，且最低温度有逐渐升高的趋势。

表1　1956-2015年冬小麦晚霜冻害发生日期及其对应气象条件

注：PREC1为播种-拔节期降水量，PREC2为1月1日-3月25日降水量，CT1为播种-拔节期积温，CT2为1月1日-3月25日积温，Min AT为最低气温，Ave AT为平均气温，Ave RH为平均相对湿度。轻度霜冻害为受冻株率小于50%，减产幅度10%以内，重度霜冻害为受冻株率50%以上，减产幅度10%以上。

Note: PREC1is precipitation from seeding to jointing stage, PREC2is precipitation from January 1 to March 25, CT1is the accumulated temperature from seeding to jointing stage, and CT2is the accumulated temperature from January 1 to March 25. Min AT, Ave AT, and Ave RH are the minimum air temperature, the average air temperature, and the average relative humidity on the late frost date, respectively. Frost severity was divided into the two grades, that is slight and severe. Slight means the frosted plants rate less than 50% and the yield loss rate below 10%, and severe means the frosted plants rate more than 50% and the yield loss rate exceeding 10%.

2.4 冬小麦晚霜冻害发生时气温和湿度状况

以1993和2010年发生的两次晚霜冻害事件为例加以分析。2010年4月12-15日受西北气流的影响，黄淮麦区的山西、河南、皖北、苏北、鲁西南受到冷空气的侵袭，部分区域由于受区域天气的影响，霜冻害发生程度形成巨大的差异。2009年12月-2010年3月，山西运城地区降水量偏少，土壤干旱，晚霜冻害发生时运城最低气温-1.2℃，日平均相对湿度仅41.0%，且此时冬小麦正处于拔节孕穗期，小麦霜冻害严重（图3a）。其时，河南商丘地区最低温度为1.4℃，而日平均相对湿度为75.1%（4月12-14日降水量5.8mm），此时冬小麦也正处于拔节孕穗期，仅幼穗发生了轻微的伤害，部分幼穗造成1～2粒的缺粒，对产量影响不大（图3b）。

1993年4月11日凌晨，商丘地区气温骤降（图3c），最低温度0.2℃，日平均相对湿度为45.4%，空气相对湿度较小，此时正处拔节孕穗的小麦全部受冻，全区10万hm2小麦受冻，绝收2.67万hm2。此次晚霜冻害发生时的最低气温和小麦幼穗发育时期与2010年4月14-15日运城、商丘发生晚霜冻害时相似，最低气温分别为0.2℃、-1.2℃、1.4℃，且小麦均处于拔节孕穗期（低温敏感期）。但此次晚霜冻害发生时的空气相对湿度与2010年运城较接近，其值分别为41.0%、45.0%，而与2010年商丘（75.1%）相差较大。

2.5 关键气象因子与晚霜冻害关系

2.5.1 气温、地表温度、草面温度与晚霜冻害

草面温度表征的是近地表植被表面温度，比气温更能代表近地表温度的状况。草面温度被广泛应用于霜形成的判断与预报[20-21]。2010年4月15日、2014年4月6日商丘分别遭受一次晚霜冻害，仅部分幼穗冻伤冻死，冻害程度较轻。对两次低温晚霜冻害发生过程的气候特征进行分析，结果表明（图4a、图4b），2010年4月15日平均相对湿度为75.1%，最低气温、最低地表温度分别为1.4℃、-0.2℃，而最低草面温度低达-1.9℃，低温持续8h。2014年4月6日平均相对湿度44.5%，最低气温、最低地表温度分别为7.5℃、4.1℃，而最低草面温度为-0.8℃，低温持续8h。

2013年4月（6、10、21日），商丘市连续遭受3次晚霜冻害，小麦产量损失较重。从3次低温晚霜冻害发生过程的气候特征可知（图4c、图4d、图4e），第1次，4月7日平均相对湿度为40.1%，最低气温、最低地表温度分别为3.9℃、0℃，而最低草面温度低达-4.7℃，低温持续9h。第2次，4月10日平均相对湿度27.5%，最低气温、最低地表温度分别为4.7℃、1.1℃，而最低草面温度低达-4.4℃，低温持续6h。这两次冻害造成小麦幼穗冻伤冻死，冻害程度较重。第3次虽然最低草面温度低达-3.5℃，低温持续9h，但4月19-20日降雨16.2mm，4月20-21日的日平均相对湿度高达77.6%，低温造成部分花药或柱头冻死冻伤，冻害程度较轻。可见，低温是导致晚霜冻害的主导因子，而空气相对湿度则是影响晚霜冻害程度轻重的调节因子。草面温度比气温、地表温度更能代表植株周围环境温度，对晚霜冻害预警预报更具现实指导意义。因此，本研究将草面温度作为冬小麦晚霜冻害及其程度轻重的评估指标。

2.5.2 草面温度与各气象因素的偏相关和线性回归

以2010-2015年期间各年3月15-4月30日最低草面温度与其相对应的气温和地表温度，以及每日19：00-次日7：00相对湿度及风速的平均值进行偏相关分析，结果见表2。由表中可知，草面温度与气温、地表温度、平均相对湿度、平均风速呈极显著相关，其中地表温度与草面温度的偏相关系数最大，为0.557，平均风速与草面温度的偏相关系数最小，为0.415。各因子与草面温度偏相关性系数的排序为地表温度＞气温＞平均相对湿度＞平均风速。

草面温度传感器的维护繁琐复杂，而且干旱和降雪天气易影响草面温度的精准度[22]，加之部分地区未安装草面温度传感器，如能建立气温、地表温度、平均相对湿度、平均风速与草面温度间的定量关系，则可对未安装草面温度传感器的地区提供可靠的冻害评估结果。故采用多元线性回归的逐步筛选方法进行建模，得到草面温度预测模型为

Y=0.558ST+0.482AT+0.087RH+1.304WS-12.704 （1）

式中，ST为地表温度，AT为气温，RH为平均相对湿度，WS为平均风速。R2=0.927,N=247，F=766.562，通过了0.01水平的显著性检验，可以通过该模型对草面温度进行预测。

表2 2010-2015年气温、地表温度、相对湿度、风速与草面温度的偏相关

注：*表示P＜0.05,**表示P＜0.01。

Note:*&**indicate the significant level 0.05 and 0.01, respectively. These data were derived from March 15 to April 30, 2010-2015, respectively. Of all the meteorological data, the average RH and WS were counted through averaging the RH and WS during 19：00– next 7：00, respectively (2010-2015).

3 结论与讨论

（1）全球气候变化背景下，商丘市1956-2015年播种-拔节期和1月1日-3月25日积温均呈现逐渐增加的变化趋势。播种-拔节期积温增加率为4.35℃·d·a-1，60a积温增加260.7℃·d，1月1日-3月25日积温增加率为2.43℃·d·a-1，60a积温增加145.7℃·d，与全球气温变化的趋势一致。发生霜冻害的年份中，仅1956年的播种-拔节期积温和1月1日-3月25日积温均分别低于研究期平均积温，其它晚霜冻害发生年份播种-拔节期积温或1月1日-3月25日积温均高于历年平均积温。可见，在冬、春季积温偏高的条件下易发生晚霜冻害，这与闫小珍等[23]的研究结果，即冬季积温与小麦各发育期始期呈负相关，积温越高，发育期始期越提前，从而导致晚霜冻害发生的概率加大的结论一致；冬春季降水量偏少，土壤得不到充足的水分补充，会导致土壤相对水的热容量降低，如遇冷空气侵袭，土壤降温相对较快，随之田间气温骤降。在发生晚霜冻害的年份中，有12a播种-拔节期降水量低于历年平均水平134.2mm，有10a其1月1日-3月25日降水量低于历年平均水平53.2mm。可见，在冬、春季降水量偏少的情况下易发生晚霜冻害，这与鲁坦等[17]研究结论一致。

（2）本研究发现，随着小麦幼穗的发育，其对低温的敏感度提高，引起重度霜冻和轻度霜冻的最低温度有逐渐升高的趋势，这与冯玉香等[13]研究发现，随着霜冻害发生时间的后延，最低气温有逐渐升高趋势的研究结论一致。此外，本研究表明，气温骤降时，空气相对湿度的大小，将明显影响晚霜冻害程度，空气湿度较大，则晚霜冻害程度较轻，空气湿度较小，则晚霜冻害程度较重。

（3）黄淮冬麦区晚霜冻害发生在3月中旬-4月下旬，此时小麦正处于拔节抽穗期，幼穗或花药对霜冻较敏感，如遭遇冷空气侵袭，极易造成霜冻害。研究霜冻害最好用植株体温，但气象站不对其进行常规测量[23]，而在各项气象站数据中，草面温度较接近植株体周围环境的温度。本研究发现，2010年4月15日、2013年4月7日、2013年4月10日、2013年4月21日、2014年4月6日的最低气温均在0℃以上，未引起农业主管部门和农民的重视，然而其最低草面温度分别低达-1.9℃、-4.7℃、-4.4℃、-3.5℃、-0.8℃，致使小麦遭受不同程度的霜冻害。可见，草面温度比气温、地温更能代表近地表温度的状况，比气温、地温更适于研究小麦霜冻害。

（4）本研究发现，草面温度与气温、地表温度、平均相对湿度、平均风速均呈极显著正相关，各因子与草面温度偏相关性系数的排序为地表温度＞气温＞平均相对湿度＞平均风速。而张翠华等[22]研究发现，气温、地表温度与草面温度呈显著正相关。可见，除气温、地表温度外，平均相对湿度、平均风速也对霜冻害的发生及轻重程度起关键作用。本研究建立的草面温度与其它气象因子间的多元逐步线性回归模型，可用于基于地表温度、气温、平均相对湿度和风速等因子的小麦晚霜冻害精确预测。

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Correlation between Meteorological Factors and Late Frost Damage in Huanghuai Winter Wheat Region —A Case Study of Shangqiu in Henan Province

LIU Hong-jie1, WU Yong-feng2, REN De-chao1, NI Yong-jing1, HU Xin1

(1. Wheat Research Laboratory, Shangqiu Academy of Agriculture and Forestry Sciences, Shangqiu 476000, China; 2. Institute of Environment and Sustainable Development in Agriculture, Chinese Academy of Agricultural Sciences/Key Laboratory of Agricultural Environment, Ministry of Agriculture, Beijing 100081 )

Based on the meteorological data and frost damage observation data in Shangqiu during 1956-2015, meteorological conditions for the occurrence of late frosts were analyzed firstly, and then partial correlation and linear regression model of grass surface temperature (GT) and air temperature (AT), ground temperature (ST), relative humidity (RH), wind speed (WS) were studied to explore the relationship between meteorological factors and late frost damage. The results showed that the accumulated temperature (CT) in winter and spring increased year by year at 4.35℃·d·y-1with the climate warming. Late frost injury to winter wheat was closely related to the antecedent precipitation and accumulated temperature in addition to the cold air activity. If previous accumulated temperature was too high or the amount of precipitation was less, frost damage was prone to occur. With the development of young ear, its sensitivity to sub-freezing temperature increased, and the minimum temperature causing frost injury had a tendency to rise. Air temperature, ground temperature, average relative humidity and average wind speed were significantly correlated with grass surface temperature (P＜0.01), with an order of ground temperature＞air temperature＞average relative humidity＞average wind speed. It could be seen that the average relative humidity and average wind speed also played important roles to the occurrence and severity of frost damage, in addition to air temperature and ground temperature. The multiple linear regression model of the four meteorological factors and grass surface temperature was established by following formula: Y=0.558ST+0.482AT+0.087RH+1.304WS-12.704. The model has been tested by 0.01 significant levels and could predict grass surface temperature very well. Furthermore, reliable frost damage assessment results could provide for areas where the grass surface temperature sensor was not installed.

Accumulated temperature; Precipitation; Grass surface temperature; Relative humidity; Wind speed; Multiple linear regressions

10.3969/j.issn.1000-6362.2017.08.006

2017-02-19

。E-mail：Huxin2699552@163.com

国家现代农业产业技术体系（CARS-3-2-32）；国家自然科学基金项目(41471342)

刘红杰（1984-），硕士，助理研究员，主要从事小麦栽培与育种。E-mail：liuhj84@163.com

刘红杰,武永峰,任德超,等. 黄淮冬麦区气象因子与小麦晚霜冻害关系研究:以商丘市为例[J].中国农业气象,2017,38(8):517-525